Rust社区引发舆论危机,问题到底出在哪儿?

127、探索Rust社区:互动、动态与未来发展 本文介绍了如何加入Rust社区、关注官方动态以及参加线上和线下活动。Rust社区活跃且热情,提供了丰富的学习资源和交流机会。官方动态包括博客、社交媒体和GitHub等。参加社区活动如RustConf、Meetup和Rust Study Group有助于拓展人脉和学习交流。此外,文章还提到了Rust在实际应用中的案例,如Diesel、Tokio和Serde等。最后,本文概述了Rust社区的多样性和未来发展趋势。 阅读详情

围绕开源的法律问题,讨论焦点往往集中在开源许可证、软件著作权等方面,商标的讨论却极少引人关注。事实上,关于开源软件以及开源软件的衍生产品的商标使用情况往往处于某种灰色地带。
最近,Rust基金会正在就更新的商标政策征求反馈意见,没想到却在Rust社区引发了极大争议。
在这里插入图片描述
事实上,关于开源软件以及开源软件的衍生产品的商标使用情况往往处于某种灰色地带。最近,Rust基金会正在就更新的商标政策征求反馈意见,没想到却在Rust社区引发了极大争议。尤其是新版草案中,禁止在Rust 相关工具或用 Rust 编写的软件的名字中使用 Rust,甚至在域名或子域名的部分也有针对性的限制。对此,有人直言,“希望基金会倾听社区意见,放弃这项政策,这将损害社区的善意和Rust语言的发展”。

1、事件追踪限制商标使用,社区反对者直言荒谬

Rust基金会成立之初,Mozilla就将Rust商标的所有权转移给了这一新建的基金会。自2022年8月开始,这一组织就开始起草Rust商标的最新政策。今年4月7日,Rust基金会发布了新政策草案,并通过谷歌文档征求意见,到4月16日截止。待表格关闭,Rust基金会工作人员在查看所有反馈后会展开后续更新计划。草案内容指出,Rust基金会的商标政策是为了保护Rust项目和Rust社区的工作,并确保Rust语言不会因为不实陈述或政策侵权而被贬值、稀释或合用。但是,社区的多数人对此并不买账。根据新政策草案,商标涵盖的范围包括:“文字商标”Rust、Cargo and Clippy,Rust徽标以及“我们网站和包装的独特样式”。这里的Clippy指的是Rust linting工具。相较于现有的商标政策,新草案对于Rust商标的限制要严苛得多。比如,引起争议颇多的第4.3.1条规定:在Rust工具链中使用的工具名称、用Rust语言编写的软件程序或与Rust软件兼容的软件程序,很可能需要许可证,但可以使用“RS”缩写代替。另外,未经特别许可被视为侵权的其他商标使用行为包括活动和会议、域名和子域名。reddit论坛上,有开发者在相关话题下表示,某些规定完全“有悖现实”。在这里插入图片描述
这一评论获得了众多支持。很多网友对这些饱含争议的条款表示不解。正如有人提到的,“Rust基金会必须首先以Rust社区为导向。我看不出这些规则除了限制正常的社区活动之外还有什么作用。”

2、基金会回应:对于Rust是否应该成为商标,我们的回答是‘yes’

在众多开发者要求限制基金会权力,避免滥用商标政策时,Rust基金会也给予了回应。他们在4月12日在官方博客上发布了《关于商标政策草案的说明》。在这里插入图片描述
对于制定新商标政策的目的和方式,Rust基金会进行了澄清。
“自从草案宣布以来,我们注意到一个普遍的印象,即这个政策完全是由基金会制定的,并且正在强加给 Rust 项目和社区。事实并非如此。”政策草案的目的并不是要威胁或在不适当的地方强加一种巨大的限制感,而是在于阐明现有政策,纳入社区反馈,并面向未来维护 Rust 品牌。“基金会不能也没有兴趣在没有项目主管同意和参与的情况下单方面采取这样的政策。”不过,Rust基金会也表达了不妥协的立场。“对于 Rust 是否应该成为商标的问题,我们的回答是‘是’,就像 Rust 1.0 之前一样。此外,我们的目标是制定一个尽可能宽松的政策,而不会实质性地放弃我们定义 Rust 是什么和未来不是什么的权利。”

3、昔日商标之争Debian侵权Rust事件背后

Rust基金会的表态并非无的放矢。早在去年7月,Debian就因侵犯Rust的商标权引起轩然大波。事件起始于一封名为《Debian错误报告记录》的邮件。这封由Debian Rust维护者发布的邮件提到:Debian违反了 Rust 的商标政策,这将导致严重后果。彼时,Mozilla为了让商标成为品质和安全的保证,对于Rust的商标政策做了这样的规定:“在分发补丁之前必须征得我们明确的许可”。也就是说,在分发Rust或Cargo的补丁,并将其称为Rust或Cargo之前,获得Rust核心团队明确书面许可是必要前提。而Debian有几十个这样的补丁,都没有由Rust授予的许可。

不能否认的是,在开源圈,商标问题的确会引发一些治理方面的纠纷甚至诉讼。所以部分开源许可证也会对此做较为简单的规定。
比如,BSD-3-Clause许可证规定没有事先书面同意的前提下,著作权人和贡献者的名称不能被用来推广或为衍生软件的产品背书。简言之,通过明确限制接收方使用软件商标(名称)为自己站台的权利,防止利用贡献者的相关商标“搭便车”的行为。就像Rust基金会顾问Amanda Brock在面对外媒提问时表示:“这种加强政策的必要性对我们所有开源人员都是一个教训——任何希望建立开源项目或业务的人。商标是有意不被开源许可所涵盖的,在某些情况下,商标是从许可中剥离出来的。商标的目的是保护原来的品牌,并通过使用来创造事实上的‘认证’。”

综合来看,如果开源基金会等组织持有商标,并根据协议保护权利无可厚非,但也要尊重社区开发者的意愿,避免商标政策的滥用导致的不便;如果是企业开源并持有商标使用权,那么就需要警惕“伪开源”的陷阱,审查其软件许可证是否经过OSI认证、是否由强大的社区支持而不是由单一公司驱动,从而避免进退两难的境地。

【审计专栏】【法律领域】【社会科学】 第五十六篇 企业管理层互动形态分析01 AI分析 战略官试图塑造公司“战略现实”S_s(如“未来在于AI”),业务总裁固守“运营现实”S_o(如“现金为王”)。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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