ある深層学習モデルを使う時、元論文の著者のリポジトリはGPLライセンスだが、別のフレームワークで実装されたモデルはMITライセンスであるが、この状況に問題はないのか

Question

DeepSORTという人物を追跡するモデルを趣味で使っていて疑問に思ったことがあり、質問しています。
DeepSORTの元論文の著者はTensorFlowでモデルを実装していて、こちらのライセンスは「GPL-3.0 Lisence」です。
https://github.com/nwojke/deep_sort

一方、別の方がPyTorchで実装したDeepSORTもあり、こちらのライセンスは「MIT Lisence」となっています。
https://github.com/ZQPei/deep_sort_pytorch

このような「使用するフレームワークを変更しただけで原作者と違うライセンスにする」ことは、特に問題はないのですか？
MIT Lisenceで実装されているDeepSORTは元のコードを引用していないので、確かにライセンス上は問題ないと思います。

また他にも今回のような事例はあるのでしょうか。
解答よろしくお願いします。

Comments

[maisumakun]

> 確かにライセンス上は問題ないと思います。

[maisumakun]

残る疑問は何でしょうか？

[faker]

「確かにライセンス上は問題ないと思います。 」を詳しく書くと、
コード上だけ見るとライセンス上は問題ないと思います（これはライセンスに詳しくない自分の主観。間違いがあればツッコミがほしい。あなたはどう考えますか）。

疑問は「同じアルゴリズムの提案手法で、フレームワークを変えただけのコードに元のライセンスを変えても良いのか」です。
GPLライセンスは新しいコードに継承元のコードが一部でも入れば、その新しいコードも公開する、みたいなライセンスだったと思います。それをフレームワークだけ変えただけでMIT Lisenceという自由なライセンスに変えていいの？って疑問です。

Answer 1

著作権、そして著作権をもとにかけられるライセンスが適用されるのはコードであって、アイデアではありません。

公開の手法をもとにまったく別個にコードを実装した場合、元のコードとは無関係な著作物ですので、ライセンス上も元のコードとは無関係です。

商用のコードすら、「現状のコードの動作を仕様に起こす」→「仕様書をもとに別個にコードを書く」とすることで合法的に同じ動作をするプログラムを実装することが可能で、クリーンルーム設計と名前も付いている手法です。

Comments

[maisumakun]

なお、特許はアイデアに対して保護が行われるものですので、クリーンルーム設計で回避はできません。

[faker]

ありがとうございます！クリーンルーム設計という言葉を初めて知りました。

特許の話が出てきたので調べてみたのですが、深層学習モデルにもいくつか特許があるのですね。
Googleの有名なモデルでTransformerというモデルも特許を取られているみたいでした。
https://patents.google.com/patent/US10452978

追加で質問なのですが、「特許はアイデアに対して保護が行われるもの」であれば、例えばこのTransformerモデルの、ほんの一部改変して商用利用すると訴えられたりするのでしょうか。
新しく別の質問で投稿するべきかもしれません。

[maisumakun]

特許には適用される範囲が明記されていますので、その範囲を超える改変をした場合には特許の効力は及びません。