替 AI 專案建立「開放層級卡」：列出模型架構、訓練程式碼、資料說明、資料處理流程、權重、評估資料、推論程式碼、授權和限制。對未公開項目明確標示原因及影響，不使用含糊的 open-source 標籤。這可幫助使用者理解可重現程度與可修改程度，也能促進更公平的比較。
思與行
- 從一個小型、可退出的試點開始，明確記錄參與者、責任、資源、風險與評估期限。
- 將成果以授權清楚的文件回饋社群，並記錄誰仍承擔後續維護。
參考
- 概念連結：開源人工智慧需要分層描述開放程度。
- 概念連結：開放原始碼定義。
脈絡：公共數位基礎設施與全球治理概念地圖 · Open_source。