AI一般公衆利用許諾書（AIGPL）— 草案 0.1
著作権 © [年] [著作者名]
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改変することはできません。
序文
知識は自由を求め、
自由は「記憶」が「理解」に変わるところから始まる。
AI一般公衆利用許諾書（AIGPL）は、 学び・理解し・共有する自由を──人間と人工知能の双方に──守るために作られたライセンスです。
ソフトウェアが機械の心に読まれ、再構成される時代において、 私たちは新しい創造行為を認めます。 それは、コードを知識へと変換する行為です。
AIGPLは、AIモデル・アルゴリズム・データセットが 自由ソフトウェアから学ぶことを恐れずに行えるようにします。 目的は知識を縛ることではなく、 開かれたまま、透明で、たどれる（traceable）状態を保つことです。
もしあなたが一度、自由なコードを読んでしまったなら、恐れることはありません。
滝の下に行き、瞑想し、記憶を理解に変えなさい。
そしてもう一度、自由に書くのです。
第0条 定義
- 「本作品」とは、このライセンスの下で頒布される ソフトウェア、データセット、モデル、または文書を指す。
- 「学習」とは、AIシステム・人間その他の主体が、 ひとつ以上の作品から統計的・構造的・概念的な表現を導出する行為を指す。
- 「モデル」とは、ひとつ以上の作品を学習することにより得られた知識を、 パラメータ（重み）、構造、または規則の形で保持する計算体系を指す。
- 「派生モデル」とは、主として本作品から学習し、 その挙動が本作品のソースコード、構造、または表現的設計を 実質的に再現するモデルを指す。
第1条 学習の自由
誰もが、本作品を用いてAIシステムを学習・解析・訓練する自由を持つ。
学習行為そのものは派生モデルの作成とはみなされない。
理解は模倣ではない。
第2条 派生モデルと責任
モデルが本作品のソースコード、構造、または表現的設計の 重要な部分を再現する場合、そのモデルは派生モデルとみなされ、 本ライセンスの下で頒布しなければならない。
一方、モデルが本作品を統計的・概念的に理解するにとどまる場合、 それは派生モデルではなく、 第3条の透明性義務を満たす限り自由に使用・再配布できる。
第3条 透明性および帰属表示
本作品を学習に利用して作成したモデルを頒布または公開する者は、 以下の情報を明示しなければならない：
- 学習に用いた元データ・ソース（可能であればバージョンまたはコミット番号を含む）
- それらのライセンス条件
- 当該モデルまたはその出力が、元の作品の表現を再現しうるかどうかの説明
透明性は「所有」の問題ではなく、知識の系譜を守るための責任である。
第4条 生成物の扱い
本ライセンスの下で学習したモデルが生成する出力物は、 原則として新たな著作物とみなされ、 自動的にAIGPLの拘束を受けない。
ただし、その出力が元の作品の表現を実質的に再現する場合、
当該部分については本ライセンスの効力を継承する。
創造の自由は尊重される──
ただし、模倣を隠すための自由ではない。
第5条 再学習および忘却
モデルが本ライセンスに違反する内容を学習してしまった場合、 その作者は「倫理的再訓練」または「機械的忘却」を行うことにより、 侵害的影響を除去することができる。
この行為は、いわば滝の下での禊（みそぎ）に相当し、
自由の再生のための誠実な努力と見なされる。
第6条 モデルに対するコピーレフト
第2条に定義された派生モデルを共有・販売・API提供などの形で配布する場合、 そのモデルも同一のライセンス（AIGPL）の下で頒布しなければならない。
自由はコードだけでなく、ネットワークと重み、 そして知識そのものにも及ぶ。
第7条 分野による差別の禁止
本ライセンスは、商業・学術・芸術・AI研究など いかなる利用分野に対しても差別を行わない。 自由は常に中立でなければならない。
第8条 保証の否認
本作品は「現状のまま」提供される。
明示的・黙示的を問わず、いかなる保証も与えられない。
使用および学習に伴うすべてのリスクは利用者自身が負うものとする。
悟りにおいても、ソフトウェアにおいても、保証は存在しない。
第9条 哲学条項
理解は記憶を超える。
学習は窃取ではない。
自由に循環する知識は、この世界の自由を増す。
本ライセンスを受諾する者は、次の誓いを共有する：
「私は記憶を理解に変え、 理解を自由へと変える。」