Từ Tín hiệu tới Hạ tầng: Tăng cường tài sản chung cho kỷ nguyên AI

From Signals to Infrastructure: Strengthening the Commons for the AI Era

Posted 13 May 2026 by Anna Tumadóttir, Sarah Hinchliff Pearson

Theo: https://creativecommons.org/2026/05/13/from-signals-to-infrastructure-strengthening-the-commons-for-the-ai-era/

Bài được đưa lên Internet ngày: 13/05/2026

Gần đây chúng tôi đã chia sẻ một bản cập nhật về sự phát triển của các tín hiệu CC. Khi các hệ thống AI ngày càng khai thác giá trị từ tài sản chung (commons) mà không có sự đồng ý, ghi công hoặc minh bạch đầy đủ, việc duy trì một tài sản chung lành mạnh đòi hỏi quản trị và trách nhiệm giải trình mạnh mẽ hơn. Điều này phản ánh sự thay đổi trong cách tiếp cận của chúng tôi: từ việc bày tỏ sở thích sang việc cân bằng lại quyền lực để bảo vệ tài sản chung.

Trong bài đăng này, chúng tôi phác thảo kế hoạch của mình để xây dựng và tăng cường các tín hiệu CC nhằm hỗ trợ mục tiêu truy cập bền vững vào tri thức của con người. Chúng tôi chưa có tất cả các câu trả lời. Điều chúng tôi có là một khuôn khổ về cách chúng tôi sẽ nỗ lực hướng tới chúng.

Tóm tắt: Điều gì đang bị đe dọa

Khi nói đến AI, bản quyền hoạt động trong một bối cảnh không đồng đều và thường không rõ ràng. Vì lý do này, các giấy phép CC, mặc dù vẫn quan trọng, nhưng không đủ để giải quyết cách thức nội dung được sử dụng trong các hệ thống AI. Bạn có thể đọc thêm về điều này tại đây. Các giấy phép CC cũng không nắm bắt đầy đủ phạm vi ý định của người sáng tạo và người nắm giữ dữ liệu trong một thế giới được AI hỗ trợ.

Trên khắp mạng Internet, người sáng tạo, cộng đồng và các tổ chức đang chuyển sang nhiều hình thức bao vây phòng thủ để hạn chế quyền truy cập. Chúng bao gồm:

• Về mặt pháp lý (ví dụ: cấp phép), chẳng hạn như các nhà xuất bản truy cập mở khuyến nghị sử dụng CC BY-NC-ND như một cơ chế kiểm soát, điều mà ACM hiện đang thực hiện, gây ảnh hưởng tiêu cực đến sự cộng tác của con người.

• Về mặt kỹ thuật (ví dụ: CAPTCHA, chặn bot, giới hạn tốc độ), chẳng hạn như những gì các nhà xuất bản tin tức đang làm, gây ảnh hưởng tiêu cực đến các nỗ lực lưu trữ.

• Về mặt tài chính (ví dụ: API có thu phí), chẳng hạn như những gì X đã làm sau sát nhập, gây ảnh hưởng tiêu cực đến các nhà nghiên cứu.

Vấn đề là các công cụ này coi tất cả việc sử dụng máy móc là như nhau, bất kể mục đích là gì. Trong nỗ lực hạn chế việc khai thác quy mô lớn từ các nhà phát triển AI, chúng cũng chặn các mục đích sử dụng vì lợi ích công cộng như nghiên cứu, bảo tồn và khả năng truy cập.

Trong khi nghiên cứu của chúng tôi vẫn đang tiếp diễn, đã có những dấu hiệu ban đầu về một không gian chung bị phân mảnh hơn và có khả năng thu hẹp lại, cùng với sự suy yếu của các biện pháp bảo vệ lợi ích công cộng lâu dài.

Xây dựng cơ sở hạ tầng chia sẻ thế hệ tiếp theo

Truy cập mở thông qua các giấy phép CC đã tạo ra một phổ chia sẻ. Ngày nay, chúng ta cần một điều tương tự cho AI: một phạm vi tham gia rộng lớn, nơi người sáng tạo và người quản lý dữ liệu là những người tham gia tích cực vào cách thức tri thức được tạo ra, chia sẻ và sử dụng.

Tài sản chung mà chúng ta đã xây dựng trong 25 năm qua không tự nhiên mà có. Nó được thiết kế thông qua các khuôn khổ pháp lý, tiêu chuẩn kỹ thuật và các chuẩn mực chung. Kỷ nguyên AI đòi hỏi thế hệ tiếp theo của cơ sở hạ tầng đó. Chúng ta muốn một tương lai nơi tài sản chung tri thức toàn cầu vẫn dễ tiếp cận và nơi các hệ thống AI tương tác với nó theo những cách minh bạch, có trách nhiệm và phù hợp với lợi ích công cộng.

Kế hoạch của chúng tôi

CC đang thúc đẩy một số biện pháp can thiệp có tác động cao như một phần của khung tín hiệu CC nhằm khôi phục niềm tin, tăng cường sự tham gia và lồng ghép các giá trị lợi ích công cộng vào hệ sinh thái tri thức AI.

1. Giúp mọi người đưa ra quyết định sáng suốt trong thời điểm hiện tại

2. Biến việc ghi công trở thành chuẩn mực trong AI

3. Xây dựng công cụ mới bảo vệ việc sử dụng vì lợi ích công cộng đồng thời khôi phục quyền tự chủ

Giúp mọi người đưa ra quyết định sáng suốt trong thời điểm hiện tại

Các hệ thống AI đang sử dụng các tác phẩm được cấp phép CC theo những cách khiến nhiều người đặt câu hỏi liệu bộ giấy phép CC hiện tại có còn phù hợp với mục tiêu của họ hay không.

Những lo ngại này có nhiều hình thức khác nhau: việc ghi công biến mất bên trong các hệ thống AI, kiến thức nhạy cảm bị tước bỏ khỏi bối cảnh ban đầu, sự tập trung ngày càng tăng về giá trị và quyền lực, và không có cơ chế rõ ràng nào cho sự có đi có lại hoặc trách nhiệm giải trình. Nhưng chúng có chung một gốc rễ: sự không chắc chắn về ý nghĩa thực sự của các giấy phép CC trong môi trường mới này.

Chúng tôi muốn những người chọn cấp phép CC làm điều đó một cách tự tin. Chúng tôi cũng muốn các tổ chức lồng ghép việc cấp phép CC vào trong chính sách của họ có một bức tranh rõ ràng về những gì giấy phép bao gồm và không bao gồm khi nói đến AI. Trong sáu tháng tới, chúng tôi sẽ cung cấp hướng dẫn tạm thời dành riêng cho từng lĩnh vực để hỗ trợ các nhà cấp phép CC giải quyết những câu hỏi mới mà AI đặt ra cho họ. Hướng dẫn này không nhằm mục đích giải quyết mọi sự mơ hồ về mặt pháp lý. Thay vào đó, trong giai đoạn không chắc chắn này, chúng tôi muốn bảo tồn hoạt động chia sẻ mà AI hiện đang đặt ra rủi ro, đồng thời phát triển các công cụ và phương pháp mới để giải quyết những lo ngại của cộng đồng.

Chúng tôi sẽ tổ chức một loạt các sự kiện ảo dành riêng cho từng lĩnh vực để thu thập phản hồi về hướng dẫn tạm thời này. Hãy đăng ký nhận bản tin CC để biết thêm thông tin ngay khi nó có sẵn.

Biến việc ghi công trở thành chuẩn mực trong AI

Việc ghi công luôn là nền tảng của tài sản chung. Nó hỗ trợ sự tham gia, tạo điều kiện cho sự minh bạch và cho phép truy vết, đánh giá và xây dựng kiến thức.

Hệ sinh thái AI hiện nay đang làm xói mòn chuẩn mực này. Hầu hết các hệ thống tạo sinh không thực sự ghi nhận nguồn gốc mà chúng dựa vào. Khi AI ngày càng đóng vai trò trung gian trong việc tiếp cận kiến thức, điều này dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng: mất nguồn gốc, giảm lòng tin và ít động lực chia sẻ hơn. Phiên bản đầu tiên của tín hiệu CC bao gồm việc ghi công như một tùy chọn; ngày nay chúng tôi tin rằng việc ghi công phải là một yêu cầu bắt buộc.

Kế hoạch của chúng tôi là định nghĩa các phương pháp tốt nhất để ghi công trong bối cảnh AI. Các nhà phát triển AI thường cho rằng việc ghi công đơn giản là không thể thực hiện được trong LLM. Nhưng đây là hậu quả của những lựa chọn được đưa ra trong quá trình thiết kế, chứ không phải là một điều tất yếu về mặt kỹ thuật. Chúng tôi tin rằng việc hình dung ra các phương pháp ghi công có thể trông như thế nào trong một hệ sinh thái AI đã ưu tiên chúng là rất có giá trị. Và mặc dù không thể quay ngược thời gian, chúng ta có thể yêu cầu ghi công ở những nơi mà về mặt kỹ thuật là khả thi trong các hệ thống hiện có, chẳng hạn như Tạo sinh Tăng cường Truy xuất - RAG (Retrieval Augmented Generation), một phương pháp trong đó các hệ thống AI lấy dữ liệu từ các nguồn cụ thể, có thể truy vết để tạo ra phản hồi.

Công việc của chúng tôi sẽ bao gồm việc trình bày chi tiết hướng dẫn ghi công lý tưởng cho các hệ thống AI, người dùng cuối và người tạo nội dung. Sau đó, chúng tôi sẽ chứng minh cách thức ghi công có thể được hiện thực hóa trong các mô hình RAG. Sáng kiến này phục vụ hai mục đích: xây dựng sự hiểu biết chung về những gì việc ghi công trong AI hiện có thể và không thể đạt được, và cung cấp cho người tạo nội dung và người dùng AI các công cụ để vận động cho việc ghi công như một kỳ vọng cơ bản. Tăng cường việc ghi công giúp đảm bảo rằng kiến thức có thể được lưu truyền rộng rãi mà không làm mất đi sự kết nối với những người và cộng đồng đã tạo ra nó.

CC đang tìm cách kết nối với các chuyên gia đang làm việc về các tiêu chuẩn ghi công và các nhà phát triển đang làm việc trên các hệ thống AI bảo tồn việc ghi công. Nếu đó là công việc của bạn, chúng tôi rất muốn được nghe ý kiến từ bạn.

Xây dựng công cụ mới bảo vệ việc sử dụng vì lợi ích công cộng đồng thời khôi phục quyền tự chủ

Chỉ riêng bản quyền không thể làm được điều này. Chúng tôi tin rằng việc duy trì một Internet lấy con người làm trung tâm đòi hỏi sự bảo vệ có ý nghĩa, được duy trì một cách tập thể. Mục tiêu của chúng tôi là hỗ trợ một hệ sinh thái cân bằng giữa tính mở và quyền tự chủ, giữa quyền truy cập và trách nhiệm giải trình.

Trước tiên, chúng tôi đang ủng hộ việc phát triển và sử dụng các tùy chọn từ chối AI được xác định phạm vi cẩn thận, vừa duy trì quyền tự chủ của người sáng tạo vừa bảo vệ các mục đích sử dụng vì lợi ích công cộng. Trong nỗ lực giải quyết nhu cầu này, chúng tôi đã đề xuất bổ sung vào từ vựng Tùy chọn AI của IETF (cơ quan thiết lập các tiêu chuẩn Internet cơ bản) nhằm giúp đạt được sự cân bằng phù hợp giữa quyền tự chủ của người sáng tạo và việc tái sử dụng vì lợi ích công cộng. Điều cần thiết là các công cụ từ chối và bất kỳ luật liên quan nào cũng phải bảo vệ các sử dụng vì lợi ích công cộng. Điều này bao gồm việc cho phép các tổ chức di sản văn hóa bảo tồn và phân tích nội dung, và hỗ trợ các tổ chức nghiên cứu và giáo dục phi lợi nhuận trong công việc của họ.

Thứ hai, chúng tôi đang nghiên cứu và phát triển một công cụ mới được thiết kế để cho phép truy cập có điều kiện vào các bộ sưu tập và tổng hợp được chia sẻ mở công khai. Nó sẽ cho phép người quản lý dữ liệu đặt ra các điều khoản để truy cập và sử dụng một bộ sưu tập hoặc tổng hợp nhằm bảo vệ tính bền vững của cơ sở hạ tầng kỹ thuật của họ. Những người quản lý này có thể bao gồm thư viện, kho lưu trữ, viện nghiên cứu, kho dữ liệu, dự án tri thức công cộng và các tổ chức di sản văn hóa. Những đơn vị tái sử dụng dữ liệu quy mô lớn, đòi hỏi nhiều tài nguyên, có thể phải tuân thủ nhiều điều kiện hơn, và việc sử dụng vì lợi ích công cộng sẽ bị loại trừ hoàn toàn.

Nếu không có các công cụ pháp lý thực tiễn để xác định các điều kiện phát triển AI, các bộ sưu tập chỉ còn lại những lựa chọn đơn giản: cho phép các nhà phát triển AI trích xuất dữ liệu không hạn chế, hoặc hạn chế hoàn toàn quyền truy cập. Cả hai lựa chọn đều không phản ánh mục tiêu của hầu hết những người quản lý tri thức. Nghiên cứu và phát triển này được thực hiện dựa trên sự tham vấn chặt chẽ với các thành viên cộng đồng và các bên liên quan, chẳng hạn như đối thoại với các chuyên gia trong bối cảnh châu Phi trong năm qua, cũng như những khám phá rộng hơn trong phong trào, chẳng hạn như phân tích này về việc chia sẻ di sản văn hóa của Quỹ Tương lai Mở (Open Future Foundation) và việc phát triển NOODL để cân bằng lại quyền lực cho các cộng đồng ngôn ngữ bị thiệt thòi.

Nhiều người muốn tiếp tục chia sẻ các bộ sưu tập của họ đồng thời đảm bảo rằng các nhà phát triển AI sử dụng chúng một cách có trách nhiệm bằng cách tôn trọng sự ghi công, đảm bảo tính minh bạch và đáp ứng các biện pháp bảo vệ khác phù hợp với sứ mệnh vì lợi ích công cộng của họ. Chúng tôi muốn xây dựng các công cụ để cho phép điều này theo những cách thức được tiêu chuẩn hóa và có thể thực thi về mặt pháp lý.

Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?

Việc khám phá các loại công cụ này đòi hỏi chúng ta phải nhìn xa hơn bản quyền, đây là một sự thay đổi mô hình thực sự đối với CC, và chúng tôi không xem nhẹ điều này. Chúng tôi tin rằng việc điều tra các rủi ro và lợi ích của các công cụ pháp lý hỗ trợ quyền truy cập có điều kiện là một phần thiết yếu của việc quản lý sức khỏe lâu dài của tài sản chung. Chúng ta cần bảo tồn quyền truy cập vào các nguồn tri thức quý giá đồng thời đảm bảo rằng các tổ chức và cộng đồng quản lý chúng vẫn là những người tham gia tích cực vào việc định hình hệ sinh thái AI.

Đây là tình hình hiện tại. Tháng này, chúng tôi sẽ tổ chức một hội thảo tại London để bắt đầu giải quyết các vấn đề về thiết kế và quản trị mà các công cụ mới đặt ra. Cuối năm nay, chúng tôi sẽ tìm kiếm những người áp dụng thí điểm để giúp chúng tôi thử nghiệm và tinh chỉnh phương pháp tiếp cận trong thực tế. Chúng tôi sẽ chia sẻ các bản cập nhật khi công việc này phát triển.

Chúng tôi có một kế hoạch rõ ràng, với các sáng kiến này sẽ bước vào giai đoạn thí điểm trong năm nay. Giống như nhiều tổ chức phi lợi nhuận khác, khả năng phát triển nhanh chóng của chúng tôi phụ thuộc trực tiếp vào nguồn lực hiện có. Sự hỗ trợ từ Hội Hạ tầng Mở (Open Infrastructure Circle) đã giúp chúng tôi đạt được những tiến bộ cho đến nay, và nhân dịp kỷ niệm 25 năm thành lập, chúng tôi đặt mục tiêu gây quỹ 5 triệu đô la để thúc đẩy thế hệ tiếp theo của tín hiệu CC. Nếu có thể, chúng tôi mời bạn ủng hộ công việc này.

Hãy cùng nhau xây dựng những gì mà tài sản chung cần trong tương lai.

We recently shared an update on the evolution of CC signals. As AI systems increasingly extract value from the commons without adequate consent, attribution, or transparency, sustaining a healthy commons requires stronger governance and accountability. This reflects a shift in our approach: from expressing preferences to rebalancing power to protect the commons.

In this post, we outline our plans to build upon and strengthen CC signals in order to support our goal of sustained access to human knowledge. We do not have all the answers yet. What we do have is a framework for how we will work toward them.

Recap: What’s At Stake

When it comes to AI, copyright operates in a landscape that is uneven and often unclear. Because of this, the CC licenses, while still important, are not sufficient to address how content is used in AI systems. You can read more on this here. CC licenses also do not fully capture the range of intentions creators and data holders have in an AI-mediated world.

Across the web, creators, communities, and institutions are turning to multiple forms of defensive enclosure to restrict access. These include:

• Legal (e.g. licensing), such as open access publishers recommending CC BY-NC-ND as a mechanism of control, which ACM now does, which negatively impacts human collaboration. 

• Technical (e.g. CAPTCHAs, bot blocking, rate limiting), such as what news publishers are doing, which negatively impacts archiving efforts. 

• Financial (e.g. paywalled APIs), such as what X did post-acquisition, which negatively impacts researchers.

The problem is that these tools treat all machine use as the same, regardless of the purpose. In trying to limit large-scale extraction by AI developers, they also block public interest uses like research, preservation, and accessibility.

While our research is ongoing, there are early indications of a more fragmented and potentially shrinking commons, along with a weakening of long-standing public interest protections.

Building the Next Generation Infrastructure of Sharing

Open access through CC licenses created a spectrum of sharing. Today we need something similar for AI: a spectrum of participation, where creators and data-holding stewards are active participants in how knowledge is produced, shared, and used.

The commons we have built over the past 25 years did not emerge on its own. It was designed through legal frameworks, technical standards, and shared norms. The AI era requires the next generation of that infrastructure. We want a future where the global knowledge commons remains accessible, and where AI systems engage with it in ways that are transparent, accountable, and aligned with the public good.

Our Plans

CC is advancing several high-impact interventions as part of the CC signals framework to restore trust, strengthen participation, and embed public interest values into the AI knowledge ecosystem.

1. Helping People Make Informed Decisions in the Current Moment 

2. Making Attribution the Norm in AI 

3. Building New Tooling that Protects Public Interest Uses while Restoring Agency 

Helping People Make Informed Decisions in the Current Moment

AI systems are using CC-licensed works in ways that are causing many to question whether the existing CC license suite still aligns with their goals.

These concerns take different forms: attribution that disappears inside AI systems, sensitive knowledge stripped from its original context, growing concentrations of value and power, and no clear mechanisms for reciprocity or accountability. But they share a common root: uncertainty about what the CC licenses actually mean in this new environment.

We want people who choose to CC license to do so with confidence. We also want institutions with CC licensing embedded in their policies to have a clear picture of what the licenses do and do not cover when it comes to AI. Over the next six months, we will provide sector-specific interim guidance to support CC licensors in navigating the new questions that AI raises for them. This guidance is not intended to resolve all legal ambiguity. Instead, during this period of uncertainty, we want to preserve the practice of sharing that AI is currently putting at risk, while we develop new tools and practices that address our communities’ concerns.

We will be holding a series of sector-specific virtual events to collect feedback on this interim guidance. Sign up for the CC newsletter for more information as soon as it becomes available.

Making Attribution the Norm in AI

Attribution has always been a cornerstone of the commons. It supports participation, enables transparency, and allows knowledge to be traced, evaluated, and built upon.

Today’s AI ecosystem is eroding this norm. Most generative systems do not meaningfully acknowledge the sources they rely on. As AI increasingly mediates access to knowledge, this has serious consequences: loss of provenance, reduced trust, and fewer incentives to share. The first iteration of CC signals included attribution as a preference; today we believe that attribution must be a requirement.

Our plan is to define best practices for attribution in AI contexts. AI developers often claim that attribution is simply not possible in LLMs. But this is a consequence of choices made during design, not a technical inevitability. We believe there is value in envisioning what attribution practices could look like in an AI ecosystem that prioritized them. And while there is no going back in time, we can demand attribution where it is technically possible within existing systems, such as Retrieval Augmented Generation (RAG), a method where AI systems pull from specific, traceable sources to generate responses.

Our work will involve detailing ideal attribution guidance for AI systems, end users, and creators. We will then demonstrate how attribution can be realized in RAG models. This initiative serves two purposes: building shared understanding of what attribution in AI can and cannot currently achieve, and giving creators and AI users the tools to advocate for attribution as a baseline expectation. Strengthening attribution helps ensure that knowledge can circulate widely without losing connection to the people and communities who created it.

CC is looking to connect with experts working on attribution standards and developers working on AI systems that preserve attribution. If that describes your work, we would love to hear from you.

Building New Tooling that Protects Public Interest Uses While Restoring Agency

Copyright alone cannot do this work. We believe maintaining a human-centered internet requires meaningful guardrails, upheld collectively. Our goal is to support an ecosystem that balances openness with agency, and access with accountability.

First, we are advocating for the development and usage of carefully scoped AI opt-outs that simultaneously sustain creator agency while protecting public interest uses. In an effort to address this need, we proposed additions to the IETF (the body that sets foundational internet standards) AI Preferences vocabulary that would help strike the right balance between creator agency and public interest reuse. It is essential that opt-out tooling and any related legislation protect public interest uses. This includes enabling cultural heritage institutions to preserve and analyze content, and supporting not-for-profit research and educational organizations in their work.

Second, we are doing research and development for a new tool designed to enable conditional access to openly shared collections and compilations. It will allow data stewards to set terms for accessing and using a collection or compilation that protect the sustainability of their technical infrastructure. These stewards may include libraries, archives, research institutions, data repositories, public knowledge projects, and cultural heritage organizations. Resource-heavy bulk reusers of data may be subject to more conditions, and public interest uses would be excluded entirely.

Without practical legal tools to define conditions for AI development, collections are left with blunt options: allow unrestricted extraction by AI developers, or restrict access entirely. Neither option reflects the goals of most knowledge stewards. This research and development is informed by close consultation with community members and stakeholders, such as dialogue with practitioners in the African context this past year, as well as broader explorations in the movement, such as this analysis on sharing of cultural heritage by Open Future Foundation, and the development of NOODL to rebalance power for marginalized language communities.

Many want to continue sharing their collections while ensuring that AI developers use them responsibly by respecting attribution, ensuring transparency, and meeting other safeguards aligned with their public interest missions. We want to build tooling to enable this in standardized, legally enforceable ways.

What Happens Next

The exploration of these kinds of tools requires us to look beyond copyright alone, which is a real paradigm shift for CC, and not one we take lightly. We believe that investigating the risks and benefits of legal tools that support conditional access is an essential part of stewarding the long-term health of the commons. We need to preserve access to valuable knowledge resources while ensuring that the institutions and communities who steward them remain active participants in shaping the AI ecosystem.

Here is where things stand. This month, we are convening a workshop in London to begin working through the design and governance questions that new tooling raises. Later this year, we will be seeking pilot adopters to help us test and refine the approach in practice. We will share updates as this work develops.

We have a clear plan, with these initiatives entering pilot phases within the year. Like many nonprofits, our ability to accelerate depends directly on the resources we have available. Support from our Open Infrastructure Circle has made progress to date possible, and as we mark our 25th anniversary, we have set a goal to raise $5 million to advance the next iteration of CC signals. If you are able, we invite you to support this work.

Let’s collectively build what the commons needs next.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com