타협에 화가 난 사람들도 있다
Free Software Foundation과 Software Freedom Conservancy는 이 타협을 공개적으로 비판했다. 요지는 이렇다. 실제 학습 데이터 없이는 다운스트림 사용자가 시스템을 의미 있게 "수정"할 수 없고 재현성도 보장하지 못한다. 그러니 "오픈소스"라는 말의 의미를 희석시킨다는 것이다.
OSI도 이 문제를 안다. 1.0 검증 단계에서 나온 문제, 특히 데이터 타협을 다루는 다자간 워킹그룹을 2025년에 꾸렸고, 2026-Q4에 개정판을 내는 걸 목표로 잡았다. 아직 계획 단계라 실제 발표 전엔 다시 확인해야 한다.
- 비판 쪽 논리: 데이터 없이는 "왜 이렇게 답하는지" 독립적으로 검증할 수 없다.
- OSI 쪽 논리: 원본 공개를 강제하면 대부분의 최신 모델이 애초에 자격 미달이 된다.
- 둘 다 일리가 있다. 그래서 이 문서는 지금도 개정 중이다.
"오픈소스 AI"의 정의 자체가 아직 완결되지 않았다. 이 교과서가 날짜를 적어 두는 이유다.