AI 系統的開放程度不能只由模型權重是否下載判斷。完整評估至少要分別記錄模型架構、訓練與推論程式碼、資料來源和處理流程、參數、評估方法、授權條件與部署限制。OSI 的 1.0 定義試圖把這些要素納入規範，但資料合法性、隱私、商業秘密與模型可重現程度仍需逐案判斷。使用「開放權重」「開放資料」「開源 AI」時，應明確說明開放的是哪一層。
思與行
- 把這個命題拿到一個具體專案或組織中檢驗：目前的規則、權限、資源與實際使用者經驗是否一致？
- 遇到相反案例時，記錄適用條件，避免將原則變成口號。
參考
- 延伸依據：開源AI定義要求提供訓練與執行所需的關鍵材料。
- 延伸依據：開放不等於公開原始碼而是可行使的權利。
- 延伸依據：開源定義要求使用再散布與衍生作品的自由。
脈絡：開源社群治理與永續概念地圖 · Open_source。