F/OSS Tarihsel Materyalizmi: LLM'leri reddetmemeli, geri kazanmalıyız

F/OSS'u LLM eğitiminden engellemek yerine, eğitim sonucunda ortaya çıkan modelin özgürleştirilmesi gerektiğini savunan görüş

• Yakın zamanda yayımlanan 〈Özgür/Açık Kaynak Yazılım ve LLM eğitimi üzerine〉(On FLOSS and training LLMs) yazısı, F/OSS topluluğundaki hayal kırıklığını iyi yansıtıyor — yapay zeka şirketlerinin küstahlığı, hukukun sınırları vb.
• Ancak yazarın önerdiği crawler engelleme, GitHub'dan ayrılma, yapay zeka araçları kullanıcılarını dışlama gibi geri çekilme stratejileri önemli bir fırsatı kaçırıyor

Sorun eğitim değil, enclosure

• Asıl sorun, LLM'lerin bizim kodumuzla eğitilmesi değil; ortaya çıkan sonucun mülkiyetli modellere dönüştürülerek özel mülk haline getirilmesi
• Bu yeni bir sorun değil — F/OSS'un şimdiye kadar mücadele ettiği tam da bu
  • ortak varlıkların özel mülkleştirilmesi
  • kolektif bilginin tekelleştirilmesi
  • değerin çoğunluktan azınlığa tek yönlü akması

GPL'in tarihsel kalıbı: yeni teknoloji → yeni sömürü → yeni lisans

F/OSS lisanslaması, teknolojik değişime göre sürekli evrildi:

1. GPLv2 (1991) — yalnızca ikili dosya dağıtımını engelledi → kaynak kodunu açma yükümlülüğü
2. GPLv3 (2007) — Tivoization'ı (donanım kilidi) engelledi → kurulum bilgilerini de zorunlu kıldı
3. AGPL (2007) — SaaS boşluğunu kapattı → ağ üzerinden sunumu da dağıtım saydı

Peki şimdi? Ortaya çıkan şey eğitim boşluğu:

• Şirketler F/OSS kodunu mülkiyetli modellerin eğitim verisi olarak kullanıyor
• Ama modeli yayımlama ya da eğitimin kaynaklarını açıklama zorunluluğu yok
• Bu tipik bir sömürü biçimi — karşılıklılık olmadan değer çıkarımı

Çözüm: GPLv4 veya TGPL (Training GPL) gibi bir eğitim copyleft'i

Önerilen koşullar:

• Eğitim açıkça izinli olmalı (F/OSS özgürlük ilkeleriyle uyumlu)
• Ancak ortaya çıkan model özgürleştirilmeli — ağırlıklar uyumlu bir copyleft lisansıyla yayımlanmalı
• Eğitim verisinin belgelenmesi zorunlu olmalı
• Fine-tune edilmiş modeller de bu yükümlülüğü devralmalı
• Ağ kullanımı (API sunumu) da dağıtım sayılmalı

→ GPLv3'ün ikili dosyalar için kaynak kodunu zorunlu kılması gibi, eğitim copyleft'i de eğitilmiş sistemler için model ağırlıklarını zorunlu kılmalı

Neden geri çekilmekten daha önemli

Geri çekilme stratejilerinin sorunları:

1. Meydanı bırakıyor — OpenAI/Anthropic zaten ihtiyaç duyduğu her şeyi topladı. Geri çekilme, yalnızca Llama/Mistral gibi açık kaynak LLM'leri engeller
2. Sorunu yanlış teşhis ediyor — mesele teknolojinin kendisi değil, onu kimin ve nasıl kullandığı
3. Topluluğu bölüyor — “etik dışı araçlar” kullananları dışlamak mı? Bunun sınırı nerede? Saflık testleri ancak hareketi bölmeye yarar
4. F/OSS'un temel stratejisinden vazgeçiyor — GPL'in dehası kullanımı yasaklamak değil, özgürlüğün aktarılmasını zorunlu kılmasıydı. Geri çekilme bunun tam tersi bir felsefe

Gerçekliği kavrayış farkı

• antirez (Redis'in kurucusu): LLM'ler geri döndürülemez → uyum sağla ve piyasa rekabetine güven
• Orijinal yazının yazarı: direniş anlamlı → geri çekil ve erişimi engelle
• Bu yazı: LLM'ler geri döndürülemez → ama esas mesele kimin sahip olduğu

Soru, LLM kullanılıp kullanılmayacağı değil:

• Modelle kimin sahip olduğu?
• Modeli eğiten ortak varlıklardan kim fayda sağlıyor?
• Milyonlarca F/OSS geliştiricisinin katkısının sonucu mülkiyetli olmak zorunda mı?

→ mesele, kolektif emeğin meyvesinin kolektifin elinde kalıp kalmayacağı ya da özel mülke dönüşüp dönüşmeyeceği

Şimdi tarihsel bir fırsat

• Şu anda AI eğitimi ve model açıklığını yönetecek normlar üzerine bir tartışma sürüyor
• Topluluk içi tartışmalar hararetli
• Açık kaynak AI modelleri artarken, hangi lisansların uygulanacağı hâlâ belirlenmiş değil

F/OSS geliştiricileri geri çekilirse: 5 yıl içinde şirketler ve şirket dostu mahkemeler tüm normları belirler → eğitim boşluğu yerleşir → açık kaynak AI kalıcı olarak dezavantajlı hale gelir

Biz katılırsak: eğitim copyleft'ini ileri iteriz → modelin özgürleştirilmesini talep eden lisanslarla kod yayımlarız → geleceği biz kurarız

Sonuç tek cümlede

> Crawler'ları engellemek değil, crawling'in kurallarını değiştirmek gerekir. LLM'leri reddetmek değil, geri kazanmak gerekir.

→ tarihsel materyalist bir bakışla: yeni üretici güçler (LLM'ler), yeni üretim ilişkileri (eğitim copyleft'i) talep ediyor
→ Linus'un Linux'u GPL ile yayımlarken “şirketler kullanamasın” demek yerine “herkes kullansın ama geliştirirsen paylaş” demesi gibi
→ kod herkesinse, onunla eğitilen AI modellerinin de herkesin olduğu bir gelecek için

[roxie]

Yazının içeriğine katılıyorum. Ancak nereden başlayıp ne için ne kadar mücadele edeceğimizi sorarsanız, insan kendini çaresiz hissediyor.