オープンウェイト
学習済みAIモデルの「重み（パラメータ）」が公開され、ダウンロードして使えるモデルのことです。自分のパソコンやサーバーで動かしたり、追加学習したりできます。
くわしく
米国商務省NTIAの報告書は、重みを、学習によって決まる、モデルのふるまいを決める数値のパラメータと説明しています。重みが非公開のモデルは提供企業のWebサービスやAPIを通じてしか使えませんが、重みが公開されていれば、利用者が自分の計算資源で直接動かせます。
たとえるなら、料理を注文するしかなかったのが、完成したレシピの「分量表」だけ手に入る状態です。材料の仕入れ先（学習データ）や調理工程（学習用コード）までは分かりません。Open Source Initiative（OSI）は、オープンウェイトは最終的な重みの公開で、学習コードや学習データの情報を含まないため、「オープンソースAI」とは区別されると説明しています。
NTIAは、手元で動かせることや、新しいデータで比較的低い負担で調整できることを利点として挙げる一方、悪意ある者が追加学習で安全対策を取り除いて再配布しうること、公開後は開発者が利用を管理・撤回できないことをリスクとして挙げています。
クリエイターにとってのポイント
- 入口（情報漏洩）：NTIAは、重みが公開されたモデルは手元の計算機で動かせ、開発者とデータを共有せずに処理できる点を挙げています。入力データを外部サービスに送るかどうかは、モデルの提供形態によって変わります。
- 出口（利用条件）：「オープン」でも利用条件は配布元のライセンスで決まります。AI事業者ガイドラインは、学習済みモデルを選ぶ際に商用利用可能なライセンスか、事前学習データは何かなどを確認するよう挙げています。
- OSIは、オープンウェイトでは学習データの中身を検証できないと説明しています。どんなデータで学習されたかが分からないまま使うことになる場合があります。
具体的な場面の例
- 映像制作会社が、未公開作品の字幕づくりのために、公開された重みを社内のパソコンにダウンロードして文字起こしを行う場面。データを外部に送らずに済む一方、そのモデルのライセンスが商用利用を認めているかが確認ポイントになります。