2025.5.22
/
[원문]
/
The Open Source Legacy and AI’s Licensing Challenge
Matt White | 22 May 2025
Open source licensing revolutionized software development, creating a thriving ecosystem built on shared
innovation and collaboration.
Licenses like MIT and Apache-2.0 gave developers a standard, legally robust way to share code, reducing friction
and accelerating adoption.
Today, we stand at a similar inflection point with open AI models. These models, increasingly foundational to research
and industry, lack an equivalent licensing standard.
/
Existing open source software licenses weren’t designed with AI models in mind, while most model-specific
licenses are either too complex, overly restrictive, or legally ambiguous.
To fully unlock the potential of open AI, we need a license purpose-built for the realities of machine learning.
That’s where OpenMDW comes in.
/
Why AI Models Need a New License
AI models differ fundamentally from traditional software. They are:
- Composites of multiple types of components: including code, architecture, training data, weights, documentation,
and evaluation protocols.
- Subject to overlapping IP regimes: such as copyright, database rights, and trade secrets, which vary across jurisdictions.
- Distributed without a consistent definition of "open": resulting in a fragmented licensing landscape.
This complexity has led to a proliferation of bespoke, incompatible licenses that often:
- Limit redistribution, reuse, or modification.
- Fail to address legal nuances unique to models.
- Create uncertainty for developers and adopters alike.
The result? Friction in open ecosystems, legal ambiguity, and a significant barrier to collaboration and innovation.
/
The Origins of OpenMDW
OpenMDW, short for Open Model, Data and Weights License was born out of the effort to implement
the Model Openness Framework (MOF).
The MOF is a 3-tier classification system that defines what it means for a model to be truly “open”—
not just available with limitations or use restrictions, but licensed openly across its code, architecture, parameters,
training data, and documentation.
To make MOF practical, model developers needed a simple, standard license they could drop into any repository,
just like Apache-2.0 or MIT is used in software. Something purpose-built for many types of content including models,
not just code.
/
What Makes OpenMDW Different
OpenMDW is the first truly permissive license designed from the ground up for machine learning models.
Here’s what sets it apart:Covers the Entire Model Stack
/
It’s designed to apply to all components of a model release:
- Model architecture
- Parameters and checkpoints
- Training and inference code
- Preprocessing and evaluation data
- Documentation (e.g., model cards, data cards)
/
Importantly, OpenMDW does not require inclusion of all components. It applies only to what is distributed,
while remaining compatible with many other licenses that may govern certain parts of the repository.
(OpenMDW users will of course have to continue to comply with any other third-party licenses that apply to other
pre-existing materials in their repos, such as by providing license text and notices, source code where applicable, etc.)
/
Comprehensive and Legally Grounded
OpenMDW grants expansive permissions including under copyright, patent, database, and trade secret law,
a broad legal spectrum of rights relevant to AI artifacts.
It also includes:
- A patent litigation termination clauses to deter patent assertions by users of the model’s materials
- Attribution requirements to maintain provenance and trust
/
Compatible with Policy and Open Source Principles
- Intended to be fully aligned with the EU AI Act’s references to “free and open-source licenses”
- Supports the Open Source Initiative (OSI) 10 principles, including free redistribution, source availability,
derived works and no discrimination against persons or groups
/
Designed for Simplicity
- One license, one file, one place: a LICENSE file at the root of your repo
- No complex licensing matrix: no confusion for downstream users
- Easy integration into any repo: just like MIT or Apache-2.0.
Understanding the OpenMDW License
Definitions and Scope
Model Materials under OpenMDW include:
- Model architecture and trained parameters; and
- all other related materials provided under OpenMDW, which can include:
*Preprocessing, training and inference code
*Datasets and evaluation scripts
*Documentation, metadata, and tools
This comprehensive scope maps directly to the Model Openness Framework (MOF),
ensuring that all critical elements of a model are covered if they are included with the distribution.
The Model Materials are not intended to be a requirement of what has to be included in the distribution.
It only specifies that what is included in the distribution is covered by the license, and excludes anything covered
by other licenses in the distribution.
/
Grant of Rights
OpenMDW grants broad rights to “deal in the Model Materials without restriction,” including for example:
- Use, modify and distribute the Model Materials
- Operate under copyright, patent, database, and trade secret laws
These rights are granted free of charge, with no field-of-use restrictions, removing ambiguity for developers and
enterprises alike.
Attribution, Not Copyleft
/
OpenMDW imposes only minimal obligations:
- Retain the license text
- Preserve original copyright and attribution notices
There are no copyleft or share-alike conditions, meaning derivative models and integrations can remain fully permissive.
This allows for maximum reuse and interoperability.
Patent Protection
To prevent misuse of the commons, OpenMDW includes a patent-litigation termination clause:
if a licensee initiates offensive patent litigation over the Model Materials, their license is revoked.
This mirrors best practices in open source software and helps preserve a collaborative ecosystem.
Outputs Are Unrestricted
A major innovation: outputs generated by using a model under OpenMDW are completely free of licensing restrictions imposed by the provider of the Model Materials.
This eliminates confusion over whether generated text, images, code or predictions are encumbered by the model provider—
a common point of uncertainty in existing licenses.
/
How to Adopt OpenMDW
Adopting OpenMDW is straightforward:
1.Add the OpenMDW-1.0 license file to your repository: LICENSE
2.Clearly indicate that your release is under OpenMDW-1.0 in the README
3.Ensure all components of the model package are covered and disclosed,
including prominently highlighting any components that are subject to other licenses
/
Why This Matters Now
The AI community is reaching an inflection point. Open models from AI2’s Molmo to Mistral, and open reasoning
models like DeepSeek’s R1 to multimodal agents are reshaping what’s possible in the open.
But their licensing status remains hard to characterize, since software licenses may not map cleanly onto AI models.
/
Some open weights models which use restrictive licenses have become gradually more permissive;
but without a strong legal framework available for licensing, model producers have been forced to err towards the side of caution in designing their own licenses.
In his recent post, Nathan Lambert of AI2 rightly notes: “One of the long standing todo items for open-source AI is better
licenses”, OpenMDW helps to fill that need.
Just as Apache-2.0 and MIT became foundational licenses for open source software,
OpenMDW is positioned to become the standard for open models. Its clarity, scope, and permissiveness lower barriers
for developers and create certainty for companies and researchers looking to build responsibly on open foundations.
This isn’t just about legal clarity, it’s about enabling an innovation-rich and open source AI ecosystem.
/
[번역]
/
오픈소스 라이선스는 소프트웨어 개발에 혁명을 일으켜 공동의 혁신과 협업을 기반으로 하는 번영하는 생태계를 조성했습니다.
MIT와 Apache-2.0과 같은 라이선스는 개발자에게 코드를 공유할 수 있는 표준적이고 법적으로 강력한 방법을 제공하여
마찰을 줄이고 도입을 가속화했습니다.
오늘날 우리는 개방형 AI 모델과 관련하여 유사한 변곡점에 서 있습니다. 연구와 산업에 점점 더 기반을 다지고 있는 이러한 모델에는
동등한 라이선스 기준이 없습니다.
기존의 오픈 소스 소프트웨어 라이선스는 AI 모델을 염두에 두고 설계되지 않았으며, 대부분의 모델별 라이선스는 너무 복잡하거나,
지나치게 제한적이거나, 법적으로 모호합니다.
오픈 AI의 잠재력을 최대한 발휘하려면 머신러닝의 현실에 맞춰 특별히 제작된 라이선스가 필요합니다.
바로 여기서 OpenMDW가 등장합니다.
/
AI 모델에 새로운 라이선스가 필요한 이유
AI 모델은 기존 소프트웨어와 근본적으로 다릅니다. 다음과 같은 특징이 있습니다.
- 코드, 아키텍처, 교육 데이터, 가중치, 문서, 평가 프로토콜을 포함한 다양한 유형의 구성 요소로 구성된 복합체입니다.
- 저작권, 데이터베이스 권리, 영업 비밀 등 관할권마다 다른 IP 체계가 중복되는 경우가 있습니다.
- "오픈"에 대한 일관된 정의 없이 배포되어 라이선스 환경이 단편화되었습니다.
이러한 복잡성으로 인해 종종 다음과 같은 맞춤형의 호환되지 않는 라이선스가 급증했습니다.
- 재배포, 재사용 또는 수정을 제한합니다.
- 모델 고유의 법적 뉘앙스를 다루지 못했습니다.
- 개발자와 도입자 모두에게 불확실성을 조성합니다.
그 결과, 개방형 생태계의 마찰, 법적 모호성, 그리고 협업과 혁신에 대한 심각한 장벽이 생겨났습니다.
/
OpenMDW의 기원
OpenMDW(Open Model, Data and Weights License의 약자)는 모델 개방성 프레임워크(MOF) 구현을 위한
노력의 일환으로 탄생했습니다.
MOF는 모델이 진정으로 "개방적"이라는 의미를 정의하는 3단계 분류 체계입니다.
즉, 단순히 제한이나 사용 제약이 있는 모델이 아니라 코드, 아키텍처, 매개변수, 학습 데이터 및 문서 전반에 걸쳐 공개적으로 라이선스가 부여된다는 것을 의미합니다.
MOF를 실용적으로 만들기 위해 모델 개발자는 Apache-2.0이나 MIT가 소프트웨어에 사용하는 것처럼 어떤 저장소에든 적용할 수 있는 간단하고
표준적인 라이선스가 필요했습니다.
코드뿐만 아니라 모델을 포함한 다양한 유형의 콘텐츠에 맞춰 특별히 제작된 라이선스가 필요했습니다.
/
OpenMDW 다른 점
OpenMDW는 머신러닝 모델을 위해 처음부터 설계된 최초의 진정한 관대한 라이선스입니다.
OpenMDW의 차별점은 다음과 같습니다.
/
전체 모델 스택을 포함합니다
이는 모델 릴리스의 모든 구성 요소 에 적용되도록 설계되었습니다.
- 모델 아키텍처
- 매개변수 및 체크포인트
- 훈련 및 추론 코드
- 전처리 및 평가 데이터
- 문서(예: 모델 카드, 데이터 카드)
/
중요한 점은 OpenMDW가 모든 구성 요소를 포함할 것을 요구하지 않는다는 것입니다 .
OpenMDW는 배포되는 것에만 적용되며, 저장소의 특정 부분을 관할하는 다른 여러 라이선스와도 호환됩니다.
(OpenMDW 사용자는 물론 자신의 저장소에 있는 기존 자료에 적용되는 다른 제3자 라이선스를 계속 준수해야 합니다.
예를 들어 라이선스 텍스트와 공지, 해당되는 경우 소스 코드를 제공하는 등)
포괄적이고 법적 근거가 있음
OpenMDW는 저작권 , 특허 , 데이터베이스 및 영업 비밀법을 포함하여 AI 아티팩트와 관련된 광범위한 법적 권리에 대한
광범위한 권한을 부여합니다.
/
여기에는 다음이 포함됩니다.
- 모델 소재 사용자의 특허 주장을 억제하기 위한 특허 소송 종료 조항
- 출처와 신뢰를 유지하기 위한 귀속 요구 사항
/
정책 및 오픈 소스 원칙과 호환 가능
/
- EU AI법의 "무료 및 오픈 소스 라이선스"에 대한 참조와 완전히 일치하도록 의도됨
- 무료 재배포, 소스 가용성, 파생 작품 및 개인이나 그룹에 대한 차별 금지를 포함한 OSI(오픈 소스 이니셔티브) 10가지 원칙을 지원합니다.
/
단순함을 위해 디자인됨
- 하나의 라이센스, 하나의 파일, 하나의 위치: 저장소 루트에 있는 LICENSE 파일
- 복잡한 라이선싱 매트릭스 없음: 다운스트림 사용자에게 혼란 없음
- 모든 저장소에 쉽게 통합 가능: MIT나 Apache-2.0과 마찬가지입니다.
OpenMDW 라이선스 이해
정의 및 범위
OpenMDW의 모델 자료는 다음과 같습니다.
- 모델 아키텍처 및 훈련된 매개변수
- OpenMDW에 따라 제공되는 기타 모든 관련 자료에는 다음이 포함될 수 있습니다.
*전처리, 학습 및 추론 코드
*데이터 세트 및 평가 스크립트
*문서, 메타데이터 및 도구
이 포괄적인 범위는 모델 개방성 프레임워크(MOF) 에 직접 매핑되어 배포판에 포함되는 경우
모델의 모든 중요 요소가 다루어지도록 보장합니다.
모델 자료는 배포판에 반드시 포함되어야 하는 필수 사항이 아닙니다 .
배포판에 포함되는 내용이 라이선스의 적용을 받는다는 것을 명시할 뿐이며, 배포판의 다른 라이선스에 포함된 내용은 제외됩니다.
/
권리 부여
OpenMDW는 다음을 포함하여 "제한 없이 모델 자료를 처리할 수 있는" 광범위한 권한을 부여합니다.
- 모델 자료 사용, 수정 및 배포
- 저작권, 특허, 데이터베이스 및 영업 비밀법 에 따라 운영
이러한 권리는 무료로 부여되며 , 사용 분야에 대한 제한이 없으므로 개발자와 기업 모두의 모호함을 해소할 수 있습니다.
저작권 표시, Copyleft가 아닙니다
OpenMDW는 최소한의 의무만을 부과합니다 .
- 라이센스 텍스트를 보관하세요
- 원본 저작권 및 귀속 고지를 보존하세요
Copyleft 또는 Share-Alike 조건이 없으므로 파생 모델과 통합은 완전한 허용성을 유지할 수 있습니다.
이를 통해 재사용성과 상호 운용성을 극대화 할 수 있습니다 .
/
특허 보호
공유지의 오용을 방지하기 위해 OpenMDW는 특허 소송 종료 조항을 포함했습니다. 라이선스 사용자가 모델 소재에 대해 공격적인
특허 소송을 제기하면 라이선스가 취소됩니다.
이는 오픈 소스 소프트웨어의 모범 사례를 반영하고 협업 생태계를 보존하는 데 도움이 됩니다.
/
출력은 제한이 없습니다
주요 혁신: OpenMDW 모델을 사용하여 생성된 출력은 모델 자료 제공자가 부과한 라이선스 제한으로부터 전혀 자유롭습니다.
이를 통해 생성된 텍스트, 이미지, 코드 또는 예측이 모델 제공자에 의해 방해를 받는지 여부에 대한 혼란이 없어집니다.
이는 기존 라이선스의 일반적인 불확실성입니다.
/
OpenMDW를 도입하는 방법
OpenMDW를 도입하는 것은 간단합니다.
1.OpenMDW-1.0 라이선스 파일을 저장소에 추가하세요: LICENSE
2.README에서 귀하의 릴리스가 OpenMDW-1.0에 속한다는 것을 명확하게 표시하십시오.
3.다른 라이선스의 적용을 받는 모든 구성 요소를 눈에 띄게 강조하는 것을 포함하여 모델 패키지의 모든 구성 요소가 포함되고 공개되었는지 확인하십시오.
/
지금 이것이 중요한 이유
AI 커뮤니티는 변곡점에 도달하고 있습니다. AI2의 Molmo부터 Mistral까지, 그리고 DeepSeek의 R1부터 다중 모드 에이전트까지,
개방형 추론 모델이 개방형 환경에서의 가능성을 재편하고 있습니다.
하지만 소프트웨어 라이선스가 AI 모델에 명확하게 반영되지 않을 수 있기 때문에, 이러한 라이선스의 현황을 파악하기는 여전히 어렵습니다.
제한적인 라이센스를 사용하는 일부 개방형 가중치 모델은 점차 더 관대한 태도를 보이고 있지만, 라이센스를 위한 강력한 법적 프레임워크가 없기 때문에
모델 생산자는 자체 라이센스를 설계할 때 신중을 기해야 했습니다.
AI2의 Nathan Lambert는 최근 게시물에서 "오픈 소스 AI의 오랜 과제 중 하나는 더 나은 라이선스"라고 정확하게 지적했습니다.
OpenMDW는 이러한 필요성을 충족하는 데 도움이 됩니다.
/
Apache-2.0 과 MIT가 오픈소스 소프트웨어의 기반 라이선스가 된 것처럼 , OpenMDW는 개방형 모델 의 표준이 될 준비를 마쳤습니다 .
OpenMDW의 명확성, 범위, 그리고 관용성은 개발자의 장벽을 낮추고, 개방형 기반을 기반으로 책임감 있게 개발하고자 하는 기업과 연구자들에게 확실성을 제공합니다.
이는 단순히 법적 명확성을 확보하는 것이 아니라 혁신이 풍부하고 오픈 소스인 AI 생태계를 구축하는 것을 의미합니다.
/
[원문출처] https://www.linuxfoundation.org/blog/the-open-source-legacy-and-ais-licensing-challenge
※ 본 내용은 Linux Foundation 웹사이트의 콘텐츠로 Creative Commons Attribution 3.0 License에 따라 제공됩니다.
자세한 기사는 링크를 참조하시기 바라며 한국저작권위원회는 공정한 오픈소스SW 사용을 위하여 상담, 컨설팅, 라이선스 교육, 오픈소스SW 라이선스 검사서비스 등을 무료로 제공하고 있습니다.
/
/
/
