最近和几个做AI产品的朋友聊天，他们都在用LLaMA或者类似的开源大模型做开发，觉得这是免费的午餐，不用白不用
我问他们，你们仔细看过开源协议吗
他们愣了一下，说大概扫了一眼，不就是开源吗，应该可以随便用吧
这就是问题所在了
很多人以为开源等于免费商用，但现实要复杂得多
我有个学生去年创业做AI客服系统，基于Meta的LLaMA模型做了二次开发，产品上线后还拿到了天使投资
结果上个月收到律师函，说他们的商业应用违反了开源协议
他当时就懵了，不是说开源吗
我帮他仔细研究了LLaMA的许可证，发现里面确实有坑
LLaMA的许可证是Meta自己定制的，它允许研究和个人使用，但对商业应用有严格限制
特别是如果你的月活跃用户超过某个门槛，就需要单独和Meta谈商业授权
很多人根本没看到这一条，或者看到了也没当回事
等到产品做大了，风险就来了
这就像你在公园里捡到一颗种子，种在自家后院，等树长大了才发现公园管理处要收钱
而且收多少，他们说了算
更麻烦的是，不同开源大模型的许可证五花八门
有的要求你开源所有修改，有的禁止某些行业使用，有的限制用户规模
如果你把不同模型混在一起用，还可能产生许可证冲突
想象一下，你用A模型的代码，B模型的数据，C模型的训练方法，最后产出一个新产品
这时候如果有任何一部分的许可证出问题，整个产品都可能受影响
我在AI MBA的课上经常和学生讲，技术决策首先是商业决策
选择用什么技术栈，不只是看性能好不好，还要看法律风险高不高
很多技术出身的创业者容易忽略这一点，他们太专注于解决技术问题，忘了商业世界有自己的规则
去年有个案例，一家欧洲的AI初创公司因为许可证问题被起诉，最后赔了几百万欧元
他们用的就是某个知名开源模型，以为自己遵守了规则，实际上踩了红线
这件事在圈内传开后，很多公司才开始重视许可证审查
但已经晚了，有些产品架构已经定型，要改就得推倒重来
所以我现在给所有做AI产品的学生一个建议
在项目启动的第一天，就要让法务或者懂开源协议的专家参与进来
不要等到产品上线了再去补课
特别是如果你打算融资或者大规模商业化，许可证问题会被投资人反复拷问
没有一个靠谱的答案，钱可能就拿不到
这也是为什么我们在AI MBA的课程里专门设置了法律与伦理模块
不是要让学生成为律师，而是要让他们具备基本的风险识别能力
知道什么时候该找专业人士，知道哪些红线不能碰
创新需要冒险，但冒险不是蛮干
真正的海盗知道哪里有暗礁，知道什么时候该收帆
而不是闭着眼睛往前冲，直到撞上冰山
开源大模型是个好东西，它降低了AI创业的门槛
但免费的东西往往最贵，因为它的代价可能隐藏在你看不到的条款里
下次你决定用一个开源模型时，花半小时仔细读读许可证
或者更好的是，找个懂行的人帮你看看
这可能比优化模型参数更重要
毕竟，技术问题可以修复，法律问题可能让你失去整个公司
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