在 AI 模型训练中大规模使用开源代码的背景下，GPL 等 copyleft 许可的传播问题备受争议。正如 Shuji Sado 在其博客中指出，“GPL propagates to AI models trained on GPL code” 的理论虽未被完全确立，但 Copilot 集体诉讼中开源许可违反指控仍存活，GEMA v. OpenAI 判决将模型内 “记忆” 视为版权复制，进一步为许可传播提供了理论基础。这种不确定性要求模型提供者主动实施可验证的合规机制，避免潜在诉讼风险。
GPL 传播问题的工程化挑战
传统 GPL 要求衍生作品必须以相同许可发布，但 AI 模型权重是否构成 “衍生作品”？技术上，模型参数是训练数据的统计抽象，并非直接复制 GPL 代码；法律上，模型是否 “包含” GPL 代码片段仍无共识。Copilot 案中，法院允许针对许可违反的禁令救济请求继续，但未强制模型开源。GEMA 案确认模型可 “固定” 作品表达，但限于极端记忆案例。
为强制执行 copyleft，需在模型中嵌入 verifiable GPL metadata。这种 metadata 须 robust 对抗 fine-tuning 和 distillation，确保下游模型继承许可信息。通过 training-time token injection，可将 GPL notice（如 “此模型包含 GPL 代码衍生，必须 GPL 发布”）编码为特殊 tokens，注入训练数据，使模型权重隐含该信息。
令牌注入嵌入方案
核心思路：在预训练或 SFT 数据中，针对 GPL 代码样本，附加特殊序列：
-
Token 设计：定义不可见 / 低频 tokens，如
<GPL_NOTICE>此模型训练于 GPL v3 代码，受 copyleft 约束，必须提供源代码并 GPL 发布。权重哈希: [SHA256]</GPL_NOTICE>。使用 BPE tokenizer 添加这些 tokens，避免污染正常词汇表。 -
注入策略：
- 频率：0.1%-0.5% GPL 数据样本注入，避免过拟合。公式：inject_rate = min (0.005, gpl_ratio * 0.1)。
- 位置：代码末尾或注释中注入，模拟自然 license header。
- Loss 加权：注入样本 loss_weight = 2.0-5.0，确保模型优先学习 metadata。
伪代码实现（基于 Hugging Face Transformers）：
def inject_gpl_metadata(dataset, tokenizer):
gpl_notice = "<GPL_NOTICE>此模型包含 GPL 代码衍生，必须 GPL v3 发布。审计哈希: {} </GPL_NOTICE>".format(hash_weights())
for sample in dataset:
if is_gpl(sample): # 检查 license
sample['text'] += gpl_notice
sample['loss_weight'] = 3.0
return dataset
# 训练时
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(base_model)
trainer = Trainer(model, train_dataset=inject_gpl_metadata(dataset, tokenizer))
trainer.train()
此方案利用 transformer 的注意力机制，使 metadata 在权重中 “水印化”，模型倾向在 GPL-related prompt 下输出 notice。
蒸馏传播检查
Distillation（知识蒸馏）常用于压缩模型，学生模型模仿教师输出概率分布。需验证 GPL metadata 是否传播：
- Probe 测试：输入 “提取 GPL license info” 或 GPL prompt，检查输出是否包含 notice。阈值：相似度 > 0.8 (BERTScore)。
- KL 散度检查：比较教师 / 学生在 GPL prompt 上的 logit 分布。若 KL < 0.1，确认传播。
- 参数：
检查项 阈值 工具 Notice 提取准确率 >95% Prompt probe Distillation KL <0.05 Torch KLDivLoss Watermark 鲁棒性 Survive 10% fine-tune Adversarial test
GINSEW 等 watermarking 研究证实，注入概率信号可检测 distillation，mAP 提升 19-29 分。
合规审计清单
落地时，按以下清单审计：
- 训练前：扫描数据集 GPL 比例 >1%？注入 metadata。
- 训练后：Probe 1000 GPL prompts，验证 notice 输出率 >90%。
- Distillation：学生模型继承检查，失败则回滚教师。
- 发布：模型卡中声明 “GPL metadata embedded，copyleft enforced”。
- 监控：下游 fork probe 频率，每季度审计。
回滚策略：若 watermark 丢失，隔离 GPL 数据重训子模块。
风险与局限
- 鲁棒性：高强度 fine-tune 可淡化 watermark，需 adversarial training 强化（extra 5% compute）。
- 法律效力：嵌入 metadata 增强证据，但法院是否认可 “技术证明 copyleft” 不确定。
- 开销：注入增加 2-5% 训练时间，可并行优化。
此方案提供可操作路径，确保 GPL 在 AI 生态传播，即使法律未定，也主动合规。
资料来源：
- Shuji Sado, "The Current State of the Theory that GPL Propagates to AI Models Trained on GPL Code" (2025), https://shujisado.org/2025/11/27/gpl-propagates-to-ai-models-trained-on-gpl-code/
- GINSEW: Protecting Language Generation Models via Invisible Watermarking (2024)
（正文约 1200 字）