Esta semana, Google lanzó una nueva familia de modelos de inteligencia artificial llamada Gemma 3, que ha recibido elogios por su eficiencia. Sin embargo, muchos desarrolladores han expresado su preocupación en X, ya que la licencia de Gemma 3 hace que su uso comercial sea arriesgado. Este problema no es exclusivo de Gemma 3; empresas como Meta también aplican términos de licencia no estándar a sus modelos disponibles públicamente, lo que genera desafíos legales para las empresas. Algunas, especialmente las más pequeñas, temen que Google y otras compañías puedan cambiar las condiciones y afectar su negocio.
Nick Vidal, director de la comunidad de la Open Source Initiative, comentó que “la licencia restrictiva e inconsistente de los modelos de IA ‘abiertos’ está creando una gran incertidumbre, especialmente para su adopción comercial”. Aunque estos modelos se promocionan como abiertos, las condiciones reales imponen obstáculos legales y prácticos que desincentivan a las empresas a integrarlos en sus productos o servicios.
Los desarrolladores de modelos de IA tienen sus razones para lanzar sus modelos bajo licencias propietarias en lugar de opciones estándar como Apache y MIT. Por ejemplo, la startup de IA Cohere ha dejado claro que apoya el trabajo científico, pero no el comercial, sobre sus modelos. Sin embargo, las licencias de Gemma y Llama de Meta tienen restricciones que limitan cómo las empresas pueden usar los modelos sin temor a represalias legales. Por ejemplo, Meta prohíbe a los desarrolladores usar los resultados de los modelos Llama 3 para mejorar otros modelos o trabajos derivados. Además, impide que empresas con más de 700 millones de usuarios activos mensuales utilicen los modelos Llama sin obtener una licencia adicional.
La licencia de Gemma es menos restrictiva, pero permite a Google restringir el uso de Gemma si considera que se está violando su política de uso prohibido o las leyes aplicables. Estas condiciones también se aplican a los modelos basados en Llama o Gemma, incluyendo aquellos entrenados con datos sintéticos generados por Gemma.
Florian Brand, asistente de investigación en el Centro Alemán de Investigación en Inteligencia Artificial, opina que, a pesar de lo que digan los ejecutivos de las grandes empresas, licencias como las de Gemma y Llama “no pueden considerarse razonablemente como ‘código abierto'”. La mayoría de las empresas tienen un conjunto de licencias aprobadas, como Apache 2.0, por lo que cualquier licencia personalizada representa un gran problema y costo. Las pequeñas empresas, que no cuentan con equipos legales, tienden a optar por modelos con licencias estándar.
Brand también señaló que los desarrolladores de modelos de IA con licencias personalizadas, como Google, aún no han hecho cumplir sus términos de manera agresiva, pero la amenaza de hacerlo puede desincentivar su adopción. “Estas restricciones impactan en el ecosistema de IA, incluso en investigadores como yo”, comentó.
Han-Chung Lee, director de aprendizaje automático en Moody’s, y Eric Tramel, científico aplicado en la startup de IA Gretel, coinciden en que las licencias personalizadas hacen que los modelos sean “no utilizables” en muchos escenarios comerciales. Tramel añadió que las licencias específicas para modelos generan preocupaciones sobre la recuperación de derechos, especialmente para empresas que producen ajustes de modelos para sus clientes.
El temor más grande de quienes implementan estos modelos es que se conviertan en un “caballo de Troya”. Tramel explicó que una fundición de modelos puede lanzar modelos abiertos, observar cómo se desarrollan los casos de negocio y luego imponer condiciones en sectores exitosos mediante extorsión o acciones legales. Aunque Gemma 3 parece una buena opción, su estructura de licencia impide su adopción en el mercado, lo que lleva a las empresas a optar por modelos más débiles y menos confiables como Apache 2.0.
Es importante señalar que ciertos modelos han logrado una amplia distribución a pesar de sus licencias restrictivas. Por ejemplo, Llama ha sido descargado cientos de millones de veces y se ha integrado en productos de grandes corporaciones como Spotify. Sin embargo, podrían tener aún más éxito si tuvieran licencias más permisivas, según Yacine Jernite, responsable de aprendizaje automático y sociedad en la startup Hugging Face. Jernite instó a proveedores como Google a adoptar marcos de licencia abiertos y colaborar más directamente con los usuarios en términos ampliamente aceptados.
Vidal destacó la necesidad urgente de modelos de IA que las empresas puedan integrar, modificar y compartir libremente, sin temor a cambios repentinos en las licencias o ambigüedad legal. “El panorama actual de licencias de modelos de IA está lleno de confusión, términos restrictivos y afirmaciones engañosas de apertura”, concluyó. “En lugar de redefinir ‘abierto’ para adaptarse a intereses corporativos, la industria de IA debería alinearse con los principios establecidos de código abierto para crear un ecosistema verdaderamente abierto”.
