Sự có đi có lại trong kỷ nguyên AI

Reciprocity in the Age of AI

Posted 02 April 2025 by Anna Tumadóttir

Theo: https://creativecommons.org/2025/04/02/reciprocity-in-the-age-of-ai/

Bài được đưa lên Internet ngày: 02/04/2025

Nhiều thứ đã thay đổi trong vài năm qua và đã đến lúc Creative Commons (CC) phải lên tiếng nhiều hơn về các giá trị của chúng ta. Nền tảng cho kế hoạch chiến lược mới công bố của chúng tôi là lời kêu gọi mới về sự có đi có lại (reciprocity). Sự trung lập chỉ phục vụ cho hiện trạng và không có gì là trung lập khi đấu tranh cho một thế giới công bằng hơn thông qua các thực hành mở và chia sẻ kiến thức.

Kể từ khi CC ra đời, đã có hai mặt của giấy phép. Mặt pháp lý, mô tả theo các điều khoản rõ ràng và hợp pháp, những quyền nào được cấp cho một mục cụ thể. Nhưng mặt xã hội cũng vậy, được truyền đạt khi ai đó áp dụng các biểu tượng CC. Biểu tượng đóng vai trò là nhận dạng, huy hiệu, biểu tượng cho thấy chúng ta cùng chung tay và đó là lý do tại sao chúng ta chia sẻ. Cho dù đó là nghiên cứu khoa học, tài liệu giáo dục hay thơ ca, khi được đánh dấu bằng giấy phép CC, nó cũng đi kèm với một thỏa thuận xã hội được neo giữ trong sự có đi có lại. Điều này dành cho tất cả chúng ta.

Nhưng, với sự xuất hiện của AI tạo sinh trên dòng chính thống, thỏa thuận xã hội đó đã bị đặt dấu hỏi và bị đe dọa, với những hậu quả dây chuyền đối với cộng đồng lớn hơn. Các cách tiếp cận hiện tại để xây dựng các mô hình nền tảng thương mại thiếu sự có đi có lại. Không ai chia sẻ ảnh con gà gô để làm giàu, không ai đóng góp cho các bài viết về Huldufólk để tìm kiếm danh tiếng. Đó là về việc chia sẻ kiến thức. Nhưng khi kiến thức chung đó bị tiếp thu một cách mơ hồ, không được ghi nhận công lao và các trình thu thập thông tin tăng cường hoạt động của máy chủ (và các khoản phí) đến mức làm giảm trải nghiệm của con người, mọi người sẽ mất động lực để tiếp tục đóng góp.

Phong trào mở luôn đấu tranh để kiến thức được chia sẻ có thể tiếp cận được với mọi người và bất kỳ ai để sử dụng, để học hỏi. Chúng tôi không muốn làm chậm quá trình khám phá khoa học. Nếu chúng ta có thể học hỏi, khám phá và đổi mới nhanh hơn, với việc sử dụng các công nghệ mới, thì điều đó thật tuyệt vời. Miễn là chúng ta thực sự cùng nhau làm điều này.

Điều cuối cùng chúng ta muốn và điều chúng ta tin rằng mình cần là một cộng đồng mạnh mẽ, kiên cường, phát triển, hữu ích (cho máy móc và con người)—tất cả những điều tốt đẹp, thành thật mà nói. Nhưng khi cơ sở hạ tầng mở của chúng ta trưởng thành, chúng ngày càng bị coi là điều hiển nhiên và cảm giác "điều này dành cho tất cả chúng ta" được thay thế bằng "mọi người đều có quyền được hưởng điều này". Mặc dù điều này nghe có vẻ giống nhau, nhưng thực tế không phải vậy. Bởi vì quyền lợi đi kèm với việc lạm dụng, hợp đồng xã hội bị phá vỡ, sự có đi có lại tan biến và cuối cùng phép thuật sẽ yếu đi.

Sự có đi có lại trong thời đại AI có nghĩa là thúc đẩy mối quan hệ cùng có lợi giữa người sáng tạo/người quản lý dữ liệu và người xây dựng mô hình AI. Đối với những người xây dựng mô hình AI hưởng lợi không cân xứng từ cộng đồng, sự có đi có lại là một cách đền đáp lại cộng đồng theo ngữ cảnh và cộng đồng cụ thể.

(Và trong trường hợp bạn chưa hiểu rõ, bài viết này không nói về chính sách hay luật lệ, mà là về việc tập trung vào con người).

Đây là nơi các giá trị của chúng ta cần phải đi vào phương trình: chúng ta không thể ngồi yên và cho phép "điều này dành cho tất cả mọi người" có nghĩa là những lợi ích không cân xứng quá mức của cộng đồng sẽ thuộc về một số ít người. Rằng kho kiến thức chung của chúng ta bị rút cạn và không được chia sẻ với chúng ta.

Chúng tôi tin rằng sự có đi có lại phải được đưa vào hệ sinh thái AI để duy trì hợp đồng xã hội đằng sau việc chia sẻ. Nếu bạn được hưởng lợi từ cộng đồng và (quan trọng là) nếu bạn có khả năng đền đáp lại cộng đồng, bạn nên làm như vậy. Bởi vì tài sản chung là của tất cả mọi người, điều đó có nghĩa là tất cả chúng ta cần duy trì giá trị của tài sản chung bằng cách đóng góp theo bất kỳ cách nào phù hợp.

Chưa bao giờ có, và cũng không nên có, một sự trao đổi bắt buộc 1:1 giữa mỗi cá nhân và cộng đồng. Vậy thì điều gì là phù hợp, như một cách để đền đáp? Rất nhiều khả năng xuất hiện trong đầu, bao gồm:

• Tăng cường quyền tự chủ như một phương tiện để đạt được sự có đi có lại bằng cách cho phép người nắm giữ dữ liệu báo hiệu ưu tiên của họ đối với việc đào tạo AI

• Tín dụng, dưới hình thức ghi công, khi có thể

• Hỗ trợ cơ sở hạ tầng mở

• Phát triển tập dữ liệu cộng tác

• Đưa trọng số mô hình hoặc các thành phần khác vào thành tài sản chung

Khi chúng ta nói về việc bảo vệ tài sản chung, điều đó bao gồm việc duy trì chúng, phát triển chúng và đảm bảo rằng hợp đồng xã hội vẫn còn nguyên vẹn cho các thế hệ con người trong tương lai. Và để điều đó xảy ra, đã đến lúc cần có sự có đi có lại.

Một phần của việc CC nói to hơn về các giá trị của chúng ta cũng là hành động dưới hình thức giao thức xã hội được xây dựng dựa trên các tín hiệu ưu tiên, một hiệp ước đơn giản giữa những người quản lý dữ liệu và những người sử dụng lại dữ liệu đó cho AI tạo sinh. Giống như giấy phép CC, chúng nhắm đến các tác nhân có ý tốt và được thiết kế để thiết lập các chuẩn mực xã hội mới xung quanh việc chia sẻ và truy cập dựa trên sự có đi có lại. Chúng tôi đang tích cực làm việc cùng các đối tác có cùng giá trị để thử nghiệm một khuôn khổ giúp cho sự có đi có lại có thể thực hiện được khi kiến thức được chia sẻ được sử dụng để đào tạo AI tạo sinh. Hãy cân nhắc tham gia Open Infrastructure Circle (Nhóm Hạ tầng Mở) để giúp chúng tôi thúc đẩy công việc này.

Reciprocal Roof (Shed) by Ziggy Liloia is licensed under CC BY-NC 2.0

A lot has changed in the past few years, and it is high time for Creative Commons (CC) to be louder about our values. Underpinning our recently released strategic plan is a renewed call for reciprocity. Neutrality serves only the status quo and there is nothing neutral about fighting for a more equitable world through open practices and sharing knowledge.

Since the inception of CC, there have been two sides to the licenses. There’s the legal side, which describes in explicit and legally sound terms, what rights are granted for a particular item. But, equally there’s the social side, which is communicated when someone applies the CC icons. The icon acts as identification, a badge, a symbol that we are in this together, and that’s why we are sharing. Whether it’s scientific research, educational materials, or poetry, when it’s marked with a CC license it’s also accompanied by a social agreement which is anchored in reciprocity. This is for all of us.

But, with the mainstream emergence of generative AI, that social agreement has come into question and come under threat, with knock-on consequences for the greater commons. Current approaches to building commercial foundation models lack reciprocity. No one shares photos of ptarmigans to get rich, no one contributes to articles about Huldufólk seeking fame. It is about sharing knowledge. But when that shared knowledge is opaquely ingested, credit is not given, and the crawlers ramp up server activity (and fees) to the degree where the human experience is degraded, folks are demotivated to continue contributing.

The open movement has always fought for shared knowledge to be accessible for everyone and anyone to use, to learn from. We don’t want to slow down scientific discovery. If we can more rapidly learn, discover, and innovate, with the use of new technologies, that’s wonderful. As long as we’re actually in this together.

What we ultimately want, and what we believe we need, is a commons that is strong, resilient, growing, useful (to machines and to humans)—all the good things, frankly. But as our open infrastructures mature they become increasingly taken for granted, and the feeling that “this is for all of us” is replaced with “everyone is entitled to this”. While this sounds the same, it really isn’t. Because with entitlement comes misuse, the social contract breaks, reciprocation evaporates, and ultimately the magic weakens.

Reciprocity in the age of AI means fostering a mutually beneficial relationship between creators/data stewards and AI model builders. For AI model builders who disproportionately benefit from the commons, reciprocity is a way of giving back to the commons that is community and context specific.

(And in case it wasn’t already clear, this piece isn’t about policy or laws, but about centering people).

This is where our values need to enter the equation: we cannot sit neutrally by and allow “this is for everyone” to mean that grossly disproportionate benefits of the commons accrue to the few. That our shared knowledge pools get siphoned off and kept from us.

We believe reciprocity must be embedded in the AI ecosystem in order to uphold the social contract behind sharing. If you benefit from the commons, and (critically) if you are in a position to give back to the commons, you should. Because the commons are for everyone, which means we all need to uphold the value of the commons by contributing in whatever way is appropriate.

There never has been, nor should there be, a mandatory 1:1 exchange between each individual and the commons. What’s appropriate then, as a way to give back? So many possibilities come to mind, including:

• Increasing agency as a means to achieve reciprocity by allowing data holders to signal their preferences for AI training

• Credit, in the form of attribution, when possible

• Open infrastructure support

• Cooperative dataset development

• Putting model weights or other components into the commons

When we talk about defending the commons, it involves sustaining them, growing them, and making sure that the social contract remains intact for future generations of humans. And for that to happen, it’s time for some reciprocity.

Part of CC being louder about our values is also taking action in the form of a social protocol that is built on preference signals, a simple pact between those stewarding data and those reusing it for generative AI. Like CC licenses, they are aimed at well-meaning actors and designed to establish new social norms around sharing and access based on reciprocity. We’re actively working alongside values-aligned partners to pilot a framework that makes reciprocity actionable when shared knowledge is used to train generative AI. Consider joining the Open Infrastructure Circle to help us move this work forward.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com