# F/OSS 史唯: 우리는 LLM을 거부할 게 아니라 되찾아 와야 한다

> Clean Markdown view of GeekNews topic #25879. Use the original source for factual precision when an external source URL is present.

## Metadata

- GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=25879](https://news.hada.io/topic?id=25879)
- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/25879.md](https://news.hada.io/topic/25879.md)
- Type: news
- Author: [hongminhee](https://news.hada.io/@hongminhee)
- Published: 2026-01-17T01:18:31+09:00
- Updated: 2026-01-17T01:18:31+09:00
- Original source: [writings.hongminhee.org](https://writings.hongminhee.org/2026/01/histomat-foss-llm/)
- Points: 14
- Comments: 1

## Summary

LLM 훈련의 핵심 문제는 코드 사용 자체가 아니라, **훈련 결과 모델이 독점적으로 사유화되는 구조**에 있습니다. F/OSS가 과거 바이너리·SaaS 착취에 대응해 GPLv2·v3·AGPL로 진화했듯, 이제는 ‘훈련 카피레프트’가 필요한 시점입니다. 훈련을 허용하되 결과 모델의 **가중치 공개와 상호성 보장**을 의무화하는 새로운 라이선스가 필요하며, 철수가 아닌 ‘되찾기’ 전략으로 오픈소스 정신을 LLM 시대에 이어가야 한다고 주장하는 글입니다.

## Topic Body

###### F/OSS를 LLM 훈련에서 막을 게 아니라, 훈련 결과 모델을 해방시켜야 한다는 주장  
  
* 최근 〈[자유·오픈 소스 소프트웨어와 LLM 학습에 관해](https://chronicles.mad-scientist.club/tales/on-floss-and-training-llms/)〉(On FLOSS and training LLMs) 글이 F/OSS 커뮤니티의 좌절감을 잘 표현 — AI 기업의 무례함, 법의 한계 등  
* 그러나 저자가 제안하는 **크롤러 차단, GitHub 탈출, AI 도구 사용자 배척** 같은 철수 전략은 중요한 기회를 놓치고 있음  
  
###### 문제는 훈련이 아니라 인클로저(enclosure)  
  
* 진짜 문제: 우리 코드로 LLM을 훈련하는 것 자체가 아니라, **그 결과가 독점 모델로 사유화**되는 것  
* 이건 새로운 문제가 아님 — F/OSS가 여태 싸워온 그 문제  
  + 공유지의 사유화  
  + 집단 지식의 독점  
  + 다수에서 소수로 흐르는 일방향 가치 흐름  
  
###### GPL의 역사적 패턴: 새 기술 → 새 착취 → 새 라이선스  
  
F/OSS 라이선싱은 기술 변화에 맞춰 계속 진화해 왔음:  
  
1. **GPLv2 (1991)** — 바이너리만 배포하는 걸 막음 → 소스 코드 공개 의무  
2. **GPLv3 (2007)** — Tivoization (하드웨어 락) 막음 → 설치 정보까지 요구  
3. **AGPL (2007)** — SaaS 허점 막음 → 네트워크 제공도 배포로 간주  
  
지금은? **훈련 허점**이 생김:  
  
* 기업들이 F/OSS 코드를 독점 모델의 훈련 데이터로 쓰지만  
* 모델을 공개하거나 훈련 출처를 밝힐 의무가 없음  
* 전형적인 착취 — 상호성 없는 가치 추출  
  
###### 해법: GPLv4 또는 TGPL (Training GPL) 같은 훈련 카피레프트  
  
제안하는 조건들:  
  
* 훈련은 명시적으로 **허용** (F/OSS 자유 원칙과 일치)  
* 하지만 **결과 모델은 해방**되어야 함 — 호환 가능한 카피레프트 라이선스로 가중치 공개  
* 훈련 데이터 문서화 의무  
* 파인튜닝된 모델도 의무 상속  
* 네트워크 사용 (API 제공)도 배포로 간주  
  
→ GPLv3가 바이너리에 소스 코드를 요구하듯, 훈련 카피레프트는 훈련된 시스템에 모델 가중치를 요구  
  
###### 왜 철수보다 이게 중요한가  
  
**철수 전략의 문제점:**  
  
1. **전장을 내줌** — OpenAI/Anthropic은 이미 필요한 걸 다 긁어감. 철수가 막는 건 Llama/Mistral 같은 오픈소스 LLM만 막음  
2. **문제를 잘못 짚음** — 기술 자체가 아니라 그것을 누가 어떻게 쓰느냐가 문제  
3. **커뮤니티 분열** — “비윤리적 도구” 사용자 배척? 어디까지가 사용인가? 순수성 테스트는 운동 분열에만 효과적  
4. **F/OSS 핵심 전략 포기** — GPL의 천재성은 사용을 막지 않고 자유 전달을 요구한 것. 철수는 정반대 철학  
  
###### 현실 인식의 차이  
  
* **antirez (Redis 창시자)**: LLM은 되돌릴 수 없다 → 적응하고 시장 경쟁 믿기  
* **원 글 저자**: 저항 의미 있다 → 철수하고 접근 차단  
* **이 글**: LLM은 되돌릴 수 없다 → 하지만 **누가 소유하느냐가 핵심**  
  
질문은 LLM을 쓸 것이냐가 아니라:  
  
* 누가 모델을 소유하는가?  
* 모델을 훈련시킨 공유지로부터 누가 이득을 보는가?  
* 수백만 F/OSS 개발자의 기여 결과가 독점이어야 하나?  
  
→ 집단 노동의 열매가 집단에 남느냐, 사유 재산이 되느냐의 문제  
  
###### 지금이 역사적 기회  
  
* 현재 AI 훈련과 모델 공개를 지배할 규범에 대한 대화가 진행 중  
* 커뮤니티 논의가 뜨거움  
* 오픈소스 AI 모델이 늘어나는 지금, 어떤 라이선스가 적용될지 아직 안 정해짐  
  
**F/OSS 개발자가 철수하면**: 5년 후 기업과 기업 친화적 법원이 모든 규범 설정 → 훈련 허점 확립 → 오픈소스 AI 영구 불리  
  
**우리가 참여하면**: 훈련 카피레프트 밀어붙이기 → 모델 해방 요구 라이선스로 코드 공개 → 우리가 미래를 만듦  
  
###### 결론 한 문장  
  
> 크롤러를 차단하는 게 아니라 크롤하는 규칙을 바꿔야 한다. LLM을 거부하는 게 아니라 되찾아 와야 한다.  
  
→ 유물사관적 관점: 새로운 생산력(LLM)은 새로운 생산관계(훈련 카피레프트)를 요구함  
→ 리누스가 Linux를 GPL로 공개하며 “기업은 못 쓴다”가 아니라 “누구든 쓰되 개선하면 공유하라”고 한 것처럼  
→ 코드가 모두의 것이듯, 그걸로 훈련한 AI 모델도 모두의 것이 되는 미래를 위해

## Comments



### Comment 49797

- Author: roxie
- Created: 2026-01-23T22:39:54+09:00
- Points: 1

글의 내용에는 공감합니다. 그러나 어디서부터 무엇을 얼마나 싸울것이냐고 물어보면, 막막합니다.