【IT之家独家】开源倡议组织(OSI)历时2年，于10月9日正式发布首个开源AI定义候选版本。此版本旨在解决AI领域内定义的争议，明确指出AI系统需满足四个自由要求方能称为开源：无许可使用的自由、深入研究系统的自由、修改系统自由及分享系统自由。然而，在训练数据的要求上，OSI选择了妥协，仅需提供数据的详细信息而非完整数据集，以平衡透明度与实际、法律考量。此举引发部分人士不满，担忧影响AI系统的可重复性和透明度。当前，该定义仍处于草案阶段，OSI预计在2024年10月28日的All Things Open会议上发布最终版本，未来或有重大调整。此定义的出炉，标志着AI领域向着更加规范化的方向迈出重要一步，期待其为开源AI的发展带来新的活力。

【加州通过AI透明度法案】加州立法机构已通过一项人工智能训练数据透明度法案，该法案要求AI公司公开模型数据来源，旨在保护数据隐私、防止滥用。原法案覆盖广泛，后调整仅针对生成式AI，如ChatGPT。法案需州长加文·纽瑟姆批准。此举对提升公众对AI技术的理解至关重要，但可能对商业机密和技术创新构成挑战。预计，法案的实施将重塑AI行业数据使用规范，加强隐私保护。关注后续州长表态及法案生效日期，以了解其对全球AI产业的影响。