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.
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Trang Web này được thành lập theo Quyết định số 142/QĐ-HH do Chủ tịch Hiệp hội các trường đại học, cao đẳng Việt Nam – AVU&C (Association of Vietnam Universities and Colleges), GS.TS. Trần Hồng Quân ký ngày 16/09/2019, ngay trước thềm của Hội thảo ‘Xây dựng và khai thác tài nguyên giáo dục mở’ do 5...
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Soạn thảo lời nhắc hiệu quả cho LLM
Hội thảo ‘Chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo’ tại Trường Cao đẳng Lào Cai, 26/11/2025
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Các thành phần của tác nhân
Hội thảo ‘Xây dựng nhà trường số dựa trên nền tảng năng lực số và ứng dụng công nghệ 4.0, AI’ tại Trường Cao đẳng Công nghệ - Năng lượng Khánh Hòa, 24/11/2025
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân. Giới thiệu các tác nhân AI
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Các tác nhân
Hướng dẫn kỹ thuật lời nhắc. Kỹ thuật viết lời nhắc. Lời nhắc bằng đồ họa
50 công cụ AI tốt nhất cho năm 2025 (Đã thử và kiểm nghiệm)
Các bài toàn văn cho tới hết năm 2024
Các bài trình chiếu trong năm 2024
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2024
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2024
Tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ cho giáo viên phổ thông, bao gồm cả giáo viên tiểu học và mầm non tới hết năm 2024
Bộ các tài liệu hướng dẫn của UNESCO cho các chính phủ và cơ sở để triển khai Khuyến nghị Tài nguyên Giáo dục Mở
Hướng dẫn thực hành về Giáo dục Mở cho các học giả: Hiện đại hóa giáo dục đại học thông qua các thực hành Giáo dục Mở (dựa trên Khung OpenEdu)
Chứng chỉ Creative Commons cho các nhà giáo dục, thủ thư hàn lâm, và văn hóa mở
Các mô hình bền vững Tài nguyên Giáo dục Mở (TNGDM) - Tổng hợp
ORCID - Quy trình làm việc
Tổng hợp các bài của Nhóm các Nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) đã được dịch sang tiếng Việt
Tổng hợp các bài của Liên minh S (cOAlition S) đã được dịch sang tiếng Việt
Europeana - mô hình mẫu về hệ thống liên thông, Dữ liệu Mở (Liên kết) và dữ liệu FAIR của OpenGLAM/Văn hóa Mở
Năm Khoa học Mở & Chuyển đổi sang Khoa học Mở - Tổng hợp các bài liên quan
‘Bộ công cụ Khoa học Mở của UNESCO’ - Các bản dịch sang tiếng Việt
Định nghĩa các khái niệm liên quan tới Khoa học Mở
‘Digcomp 2.2: Khung năng lực số cho công dân - với các ví dụ mới về kiến thức, kỹ năng và thái độ’, EC xuất bản năm 2022
‘ĐÁNH DẤU KHÓA HỌC MỞ VÀ KHAM ĐƯỢC: CÁC THỰC HÀNH TỐT NHẤT VÀ CÁC TRƯỜNG HỢP ĐIỂN HÌNH’ - VÀI THÔNG TIN HỮU ÍCH
Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử trên Cổng Dữ liệu châu Âu