规范使用开源数据集，一定要看License

为了共享科研成果，许多AI 研究员选择开源自己的项目和数据集。但开源不等于毫无限制，不代表使用者可以为所欲为。不正确的使用方式，会带来许多法律风险。

本文介绍数据集 License 的基本知识，教你看懂和正确使用它们。

一、IBM论文被曝抄袭开源项目

这两天，接连2篇入选的论文被曝抄袭，让原本就备受关注的CVPR 2022 站到了风口浪尖。

一篇是来自韩国首尔大学 AI 研究团队的论文，入选了 CVPR Oral（口头报告），被曝出涉嫌抄袭10篇论文，甚至出现原句照抄的内容。

另外，IBM 一篇入选的论文也被举报涉嫌抄袭，来自平安科技的研究员向CVPR 2022 program chairs 举证，指出 IBM 的 TableFormer 从方法论、预处理、后期处理、文字行检测与识别等9个方面抄袭了自己团队2021年的开源项目 TableMASTER。爆料者表示，很多痕迹都可以看出，IBM 基于他们开源的预训练模型训练，只是改了一些细节。[1][2]

IBM 相关 TableFormer论文被指抄袭（图源：参考资料[7]）

这引发了国内外 AI 研究员的热烈讨论。有网友调侃，抄袭的论文都能拿Oral，而认认真真做实验的论文却因为各种理由被拒，得好好研究一下这是如何做到的。

其背后透露出的是科研人的苦楚、对论文审查结果的不满，还有对开源项目不规范使用的担忧。

二、数据集开放协议介绍

在倡导开源共享的今天，开源不仅仅是一种热爱分享的极客精神，而是已经成为一种分布式可信的开发模式。许可协议（License）则是规范知识产权保护与作品使用权限的有力载体。

不管是算法、模型、数据集，从创造之初就和其他创意作品一样默认享有著作权。许可协议则是基于著作权法，为了实现作品的自由分发以及自由修改，而提出的一系列标准化的公共许可合同，便于作品拥有人授权给其他人使用。

软件与其他类型的创意作品有较大不同，常用“开源协议”来规范开源软件的使用。比如，常见的Apache v2、BSD、MIT、GPL、LGPL等，有的数据集也会采用这类开源协议，经常接触开源项目的朋友比较熟悉，就不做过多展开。

代码托管平台的开源协议示意（图源：Github）

而常用的数据集许可协议有3种来源：

● 知识共享 (CC)

● 开放数据共享 (ODC)

● 社区数据许可协议 (CDLA)

三、知识共享许可协议

知识共享这一非营利性组织于2001年成立。知识共享组织提供了6种非独占的、不可撤销的标准化著作权许可协议，每个许可协议都有自己的使用条款，便于作品的作者放弃自己的部分著作权，从而有助于作品的共享。[3]

知识共享许可协议（Creative Commons license），即CC许可协议，是目前全球最受欢迎的数据集许可证，主要涉及4项权利，署名（BY）权，继承（SA）权，非盈利（NC）权，禁止演绎（ND）权。

（需要注意的是，CC许可协议是著作权许可协议，因此只涉及著作权及相关的邻接权，而不涉及专利、商标等其他知识产权，也不涉及肖像权、隐私权、形象权等其他权利。[4]）

1. 六种CC许可协议

● CC BY

（Attribution 署名）

保留原作者姓名，允许基于商业目的传播、改编或者二次创作。

● CC BY-SA 

(Attribution-ShareAlike 署名-相同方式共享)‍ 

保留原作者姓名，并且新作品也使用相同的许可协议，才能对原作进行基于商业目的的改编和二次创作。

● CC BY-ND

 (Attribution-NoDerivs 署名-禁止演绎)‍ 

保留原作者姓名，允许商用，但是不能改编原作与他人分享。

● CC BY-NC

（Attribution-Noncommercial 署名-非商业性）

保留原作者姓名，允许非商业目的重新编排、改编或者再创作，但是不能商用。基于原作的演绎作品无需使用相同的许可协议。

● CC BY-NC-SA 

(Attribution-NonCommercial-ShareAlike 署名-非商业性使用-相同方式共享) 

需保留原作者姓名，并在基于原作创作的新作品适用同类型的许可协议，即可基于非商业目的对原作重新编排、改编或者再创作。

● CC BY-NC-ND

(Attribution-NonCommercial-NoDerivs 署名-非商业使用-禁止演绎) 

这是六种主要许可协议中限制最为严格的，保留原作者姓名，允许下载和分享，但是不能对原作进行任何形式的修改和商用。

CC许可协议示意（图源：参考资料[5]）

2. 公共领域许可协议

● CC0

知识共享组织于2009年发布了一种放弃著作权的便捷方式，即CC0。严格来讲CC0并非双方的许可合同，而是一种单方的声明。选择CC0作为许可协议，则说明作者将数据集捐赠给公众使用，此数据集完全公有，使用时无需署名，也无其他限制。

四、开放数据共享许可证

开放数据共享 (ODC) 为开放数据提供合法工具。他们提供三种许可类型，每种都有自己的使用条款！

● ODC-PDDL

这是开放数据共享公共领域专用许可证，版权所有者永久删除所有版权，不保留任何权利。这对应于CC0 许可协议。

● ODC-BY

这是开放数据共享署名许可。你可以自由分享和改编，但需要注明出处，允许商业用途。这对应于CC BY（署名）许可。

● ODC-ODbL

这是开放数据共享开放数据库许可证。你可以自由分享和改编，并在基于原作创作的新作品适用同类型的许可协议。允许商业用途。这对应于CC BY-SA (署名-相同方式共享)许可协议。

五、社区数据许可协议

2017年，Linux 基金会提出了社区数据许可协议 (CDLA) 为社区提供了开放的数据共享选项。他们提供两种许可类型，每种都有自己的使用条款。[5]

● CDLA-Permissive-2.0

这是社区数据许可协议的第二个版本。对开放数据的贡献者和使用者不作要求。你可以使用、修改和共享，许可协议不对结果的使用、修改或共享施加任何限制或义务。

● CDLA-Sharing-1.0

这属于copyleft（强制共享）许可类别，你可以使用、修改和共享，但无论是否修改，基于原作创作的新作品必须与原始版本有相同的许可协议。

社区数据许可协议 (CDLA)官网（图源：参考资料[6]）

以上就是常见的数据集的许可协议类型，也即是我们常说的数据集License 的含义。你学会解读了吗？

六、License结构化描述与审核

在OpenDataLab，我们贴心地帮大家整理好了各个数据集的License信息，并且从Permission, Limitations, Condition三个方面进行结构化梳理，使之更加完善，方便大家自主查询。

同时，平台也建立了严格的安全审核机制，核实了每个数据集的分发依据，确保每个可获得的数据集都是符合授权的，使大家能够快速、便捷、安全无忧地使用。

还等什么，快来试试吧。（https://opendatalab.com/）

OpenDataHub数据集License示意 

（图源：https://opendatalab.com/）

参考资料

[1]https://zhuanlan.zhihu.com/p/115911178

[2]https://www.youtube.com/watch?v=UCmkpLduptU

[3]https://wiki.creativecommons.org/wiki/Considerations_for_licensors_and_licensees#Make_sure_the_material_is_appropriate_for_CC_licensing.

[4]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/vlpnuw/d_ibm_zurich_research_plagiarised_our_paper_and/

[5]https://creativecommons.org/

[6]https://cdla.dev/sharing-1-0/

[7]https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/vlpnuw/d_ibm_zurich_research_plagiarised_our_paper_and/

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