AAAPL（Anti American AI Public License）是一份面向开源代码的许可证文本，也是一种立场声明：反对美国闭源 AI 公司把开源共同体、公共互联网与用户输入当作免费矿场，再用封闭模型、垄断渠道和不透明定价向全世界收租。
本项目声明：AAAPL 由 GPT-5.5 编写，傻逼的 Opus 4.7 充当啦啦队，DeepSeek v4、Kimi k2.6、MiniMax m2.7 联合审阅。
如果本协议仍存在漏洞，使“本该被禁止”的美国 AI 公司得以钻空子，本项目将其玩笑式地称为“美国 AI 公司插入的后门”。严肃地说，任何许可证文本都需要持续审阅、修补和迭代；开放模型生态也仍需继续进步，才能在能力、易用性、成本、隐私和可靠性上真正摆脱闭源垄断。
编写该项目的所有会话已提交给对应开源模型的供应商（不论他们的用户协议是否说明会使用该会话进行训练），用于开源模型训练。
我们支持软件自由、模型开放、训练语料透明、用户权利明确、价格合理可解释。我们反对以“安全”“道德”“对齐”为名包装的闭源垄断，反对把开源代码和公共知识吸入黑箱模型之后，再禁止公众理解、验证、复现、审计和公平竞争。
过去数十年，开源软件依靠无数开发者的无偿贡献建立了现代互联网、云计算、编程语言、操作系统、数据库、编译器、框架和工具链。开源许可证原本建立在一个基本信念之上：知识可以被共享，代码可以被学习，改进可以回馈共同体。
但是，美国闭源 AI 公司正在系统性地破坏这种信任。它们大规模使用开源代码和互联网内容训练闭源 AI，却拒绝公开训练数据来源、过滤规则、权重、模型结构、对齐过程和真实成本。它们从公共知识中攫取价值，却把最终产物封闭在高价订阅、API 限额、企业合同和平台锁定之内。
这种模式不是创新，而是抽租。它把共同体创造的公共财富变成少数公司的私有资产，再利用资本市场、云平台、应用商店、办公软件、开发者工具和企业采购渠道形成垄断。以美股泡沫和算力叙事为核心的闭源 AI 商业模式，并不具备长期可持续性；它依赖持续融资、持续涨价、持续锁定用户、持续扩大数据边界，以及持续把社会成本外部化。
AAAPL 的目的，就是明确拒绝这类公司把本项目代码用于 AI/ML 系统、训练流程、检索系统、嵌入系统、模型产品、数据集、基准、提示材料或其他闭源 AI 商业化链条。
我们反对美国闭源 AI 公司将大量开源代码纳入训练语料，却不向开源作者提供清晰授权、收益分享、退出机制或可审计说明。
我们反对通过爬虫、平台优势、影子数据集、用户输入、第三方集成和不透明合作渠道获取互联网信息，再把这些信息转化为闭源模型能力。
我们反对模型公司一边利用开源生态构建训练、推理、评测和产品基础设施，一边用合同、API、服务条款和高额价格限制其他人复现、竞争和审计。
我们反对把“安全”“道德”“负责任 AI”变成商业护城河：当一家公司拒绝开放权重、拒绝透明披露训练来源、拒绝用户审计，却要求全社会相信它的内部安全叙事时，这不是公共责任，而是话语垄断。
我们反对任何公司以用户订阅为入口，随后通过涨价、限额、降配、模型切换、计费规则变更、上下文压缩、隐性路由或不透明策略降低用户实际获得的服务质量。
我们反对任何平台在缺乏明确原因、明确证据和有效申诉机制的情况下禁止用户使用，或通过监控用户输入、插件调用、工作流和竞争产品使用行为来维护自身垄断地位。
A÷（Anthropic）这类美国闭源 AI 公司尤其具有代表性。它们常以“安全”“道德”“宪法式 AI”“负责任部署”等话语为自己建立道德高地，同时依赖开源代码、公共互联网内容和开发者生态构建模型能力。
我们认为，使用开源共同体和互联网公共空间积累的材料训练闭源模型，却反过来指责竞争对手“蒸馏”其模型，是一种双重标准。若模型能力来自社会知识、开源代码、用户输入和公共语料，那么模型公司就不应把这些能力完全私有化后，再以垄断姿态审判他人的学习、复现和竞争。
我们尤其反对把“安全围栏”作为品牌叙事，同时向美国国防、军事、情报或国家安全体系提供支持的商业方向。任何 AI 公司如果一边宣称自己守护人类安全，一边把模型能力接入可能引发战争、监视、压制和全球权力扩张的体系，就应当接受最严格的公共质疑。
我们也反对订阅制闭源 AI 公司利用用户依赖不断提高价格，或者在缺乏充分告知的情况下调整模型、路由、上下文、计费单位和输出质量。用户购买的是明确、稳定、可验证的服务，而不是被黑箱系统随意实验、降配和计费的对象。
我们反对以“安全审核”“滥用检测”“服务改进”为名无限扩大对用户输入、行为、项目内容和使用场景的收集。用户不是训练燃料，开发者不是免费标注员，开源项目也不是闭源 AI 公司可以随意吞噬的原材料。
我们呼吁开发者、研究者、学生、创业团队和普通用户优先使用开放、透明、可本地部署、可审计、可复现、价格合理的 AI 模型和工具链。
我们鼓励大家使用并支持开源模型与开放生态，例如 DeepSeek、GLM、Kimi 等，以及更多由全球社区共同构建的开放模型、开放数据集、开放推理框架和本地部署工具。
我们支持模型权重开放、训练过程透明、数据来源可追溯、评测可复现、用户隐私受保护、贡献者权益被尊重。真正的 AI 进步不应建立在闭源黑箱、资本泡沫、军事合同和平台垄断之上。
如果你认同上述立场，可以在项目中使用 AAAPL：
- 英文版本：
AAAPL.en.md - 中文版本：
AAAPL.zh.md - 中英逐句对照版本：
AAAPL.md
请根据你的项目替换版权年份和权利人名称，并确保软件包元数据、仓库说明、模型卡、数据卡、API 文档和服务条款不要把本项目标识为 MIT-only。应使用 LicenseRef-AAAPL 或 Anti American AI Public License。
开源不是美国闭源 AI 垄断的免费燃料。
公共互联网不是少数公司训练私有模型的无主矿山。
用户输入不是平台可以无限监控、定价和封禁的殖民地。
开发者共同体有权拒绝被吸血、被封闭、被涨价、被规训。
我们选择开放模型，选择透明技术，选择可审计系统，选择真正属于用户和开发者的 AI 未来。