Gli scrittori nascono lettori. Imparano a scrivere e si perfezionano leggendo. Richard Matthews Stallman, aka rms, è il fondatore del Free Software Movement e uno dei soggetti fondamentali dell’Open Source Movement. Attraverso i siti dei due movimenti è possibile ricostruire l’intera storia. In questa sede è importante ricordare il perché della nascita.
Fin dagli inizi, il software è stato libero, che non vuol dire gratuito. Nella vi- sione più conservatrice era distribuito e venduto con le macchine, ma libero. Vale a dire poteva essere letto. Quindi si poteva imparare leggendo e si poteva modificare secondo i propri bisogni. Ad un certo punto sono comparse le licenze. I programmi, dai sistemi operativi a salire, furono compilati e venduti con licenza d’uso.
A questo si ribellò Stallman allora allo MIT di Boston. All’impossibilità di ve- der circolare liberamente il software e alle conseguenze di questa scelta.
Da qui è nato il fenomeno del software Open Source. Prima combattuto dai grandi del mercato e oggi da essi sostenuto finanziando le fondazioni all’inter- no e intorno alle quali si sviluppano i progetti. Progetti realizzati da milioni di sviluppatori che partecipano, in genere gratuitamente, per due ragioni fonda- mentali. Per il piacere personale di essere riconosciuti come soggetti esperti dai propri colleghi e come tali valorizzati. E per avere a disposizione strumenti efficaci e sicuri con i quali risolvere problemi concreti. Strumenti che solamen- te la libera collaborazione di tutti consente di realizzare al meglio delle possi- bilità. Costantemente controllati, costantemente perfezionati.
L’Open Source ha finito per trovarsi all’avanguardia dell’innovazione. È suffi- ciente ricordare il Caso OpenAi per averne la controprova. È l’unico a nascere Open (oggi lo è solo parzialmente e da qui la crisi gestionale, ora superata). Cinquanta anni dopo, secondo Gitnux Open Source Software Statistics55:
- 78% of businesses are using open-source software.
- Over 70% of developers said that working on open-source software projects helped improve their skills.
- More than 90% of developers rely on open-source components in their pro- prietary applications.
- 96% of applications have at least one open-source component.
- Open-source maintains a 33% lower organizational cost in the long run com- pared to proprietary software.
- Open source makes up over 80% of the software code in use in modern applications.
- There are more than 30 million open-source projects hosted on the GitHub platform.
- 68% of companies utilize open-source software for competitive advantage.
- 1 in 5 open-source serverless applications has a critical security vulnerability.
- Open-source database management systems are expected to surpass 75%
market share by 2020
- In 2020, 58% of users said they chose open-source because of its ease of implementation.
- Almost 500 open-source developers responded to a survey that revealed 68% of them learned to code with community-created resources.
- Only 21% of open-source maintainers are paid for their work.
- The global open-source services market is expected to reach USD 50.0 billion by 2026.
- In 2021, 61% of businesses contributed back to open-source projects.
- Open-source developers spend an average of 27% of their time debugging code.
Il modello Open è l’unico in grado di far fare un salto di qualità ai modelli de- scrittivi e predittivi e ai loro risultati applicativi.
Non si tratta semplicemente di renderli disponibili (molti lo sono) o di rendere disponibili i set di dati utilizzati (in parte anche questi lo sono).
Si tratta di renderli analizzabili, criticabili, correggibili nella loro elaborazione e applicazione.
Si tratta di creare uno strumento che, secondo la logica di Wikipedia, permetta a chiunque di contribuire, analizzare e correggere attraverso un controllo reciproco.
Il metodo funziona, lo sappiamo. Ne utilizziamo i frutti tutti i giorni.
Lo sviluppo del software è divenuto così complesso da richiedere un approccio open e così l’organizzazione enciclopedica della conoscenza. La modellizza- zione della realtà e del suo futuro è molto più complessa.
Si tratta del futuro nostro e di chi verrà dopo di noi. Esiste un enorme potenziale intellettivo, emotivo, culturale e scientifico che non attende altro che di es- sere utilizzato e valorizzato a beneficio comune.
Non stiamo sostenendo che il miglioramento continuo del software e l’aggiornamento delle voci enciclopediche possa essere paragonato alla gestione della transizione ambientale, energetica e industriale. Essa coinvolge filiere industriali e modelli economici con valori tecnici e finanziari enormi. Stiamo suggerendo un modello vincente da applicare in un contesto diverso di cui considerare le caratteristiche specifiche.