AI For Public Good: Open-Source Is Not Enough
Nikita Lukianets, 26 April 2021 - updated 1 year ago
Bài được đưa lên Internet ngày: 26/04/2021, được cập nhật 1 năm trước
Những câu chuyện về các công ty đầu tư mạnh mẽ vào các chương trình trách nhiệm của xã hội và doanh nghiệp - CSR (Corporate Social Responsibility) không còn là điều mới mẻ. Các công ty công nghệ cũng không phải là ngoại lệ; họ nỗ lực khơi dậy tinh thần cống hiến vì cộng đồng của nhân viên, đóng góp cho cộng đồng và xây dựng lòng tin với khách hàng. Nguồn Mở (Open Source) đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược CSR và hơn thế nữa. Trong khi một số công ty quảng bá các hoạt động nguồn mở để tạo dựng niềm tin nơi người dùng, thì những công ty khác lại xây dựng toàn bộ quy trình nghiên cứu và phát triển (R&D) cũng như chiến lược sản phẩm hoàn toàn dựa trên nền tảng nguồn mở. Tại sao lại như vậy? Lợi ích của việc áp dụng nguồn mở là gì? Những rủi ro tiềm ẩn ra sao và tất cả những điều này có liên quan gì đến trí tuệ nhân tạo (AI)?
Vậy, chính xác thì nguồn mở là gì? Phần mềm nguồn mở - OSS (Open Source Software) là loại phần mềm có mã nguồn được mở công khai và được cấp phép theo cách cho phép bất kỳ ai cũng có thể nghiên cứu, sửa đổi và phân phối phần mềm đó cho người khác với bất kỳ mục đích nào. Nguyên tắc cốt lõi của OSS là sự hợp tác cộng đồng trong việc tạo ra mã nguồn, bản thiết kế và tài liệu kỹ thuật một cách mở công khai.
Khái niệm chia sẻ miễn phí các đổi mới công nghệ đã tồn tại từ rất lâu trước khi máy tính ra đời; ví dụ điển hình là việc chia sẻ tri thức khoa học trên tạp chí Philosophical Transactions hay các thỏa thuận cấp phép chéo trong giai đoạn đầu của ngành công nghiệp ô tô – điều được mô tả chi tiết trong cuốn The Car Culture của James Flink.
Trong thời kỳ đầu của ngành máy tính, phần mềm chủ yếu được các nhà nghiên cứu làm việc trên tinh thần hợp tác tạo ra. Tuy nhiên, sau khi Ủy ban Hoa Kỳ về Sử dụng Công nghệ Mới đối với các Tác phẩm có Bản quyền (CONTU) quyết định rằng phần mềm có thể được bảo hộ bản quyền, các nhà cung cấp máy tính và công ty phần mềm bắt đầu thu phí cấp phép. Đối với những đơn vị nắm giữ nguồn lực và quyền sở hữu trí tuệ (IP), việc bán giấy phép sử dụng mã nguồn độc quyền hứa hẹn mang lại lợi nhuận khổng lồ. Phong trào phần mềm tự do (free software movement) ra đời phần lớn nhằm mục đích đối trọng lại xu hướng tư hữu hóa phần mềm này.
Crowdsourced reliability and security
Lợi ích thường được nhắc đến nhiều nhất của phần mềm nguồn mở chính là chi phí. Thoạt nhìn, nguồn mở dường như là một miền đất hứa đầy hấp dẫn. Người dùng có thể sử dụng và phát triển các ứng dụng mới dựa trên nền tảng mã nguồn có sẵn hoàn toàn miễn phí mà không cần phải trả thêm bất kỳ khoản phí cấp phép nào. Tất nhiên, chi phí mua giấy phép chỉ là một phần trong tổng chi phí; tuy nhiên, hãy cùng xem xét các khía cạnh khác của mô hình nguồn mở để hiểu điều gì khiến nó trở nên hấp dẫn đối với cộng đồng doanh nghiệp cũng như các ứng dụng AI phục vụ lợi ích công cộng.
3 lợi ích hàng đầu của mã nguồn mở bao gồm:
Độ tin cậy và tính bảo mật nhờ sức mạnh cộng đồng
Sự tự do và linh hoạt
Đổi mới sáng tạo mở
Độ tin cậy và tính bảo mật nhờ sức mạnh cộng đồng
Việc chia sẻ khơi dậy sự xuất sắc trong quá trình phát triển. Khi biết rằng các đồng nghiệp sẽ xem xét công việc của mình, bạn sẽ nỗ lực hết mình. Bảo mật phần mềm nguồn mở là mối quan tâm của nhiều người; tuy nhiên, thực tế đã chứng minh rằng khi mã nguồn của dự án được mở công khai, sẽ có nhiều cơ hội hơn để các chuyên gia bảo mật (ethical hackers) rà soát và tăng cường tính bảo mật cho mã nguồn đó. Nhờ vậy, việc bắt đầu với các thành phần chất lượng cao khi phát triển thuật toán AI sẽ mang lại cơ hội lớn hơn để tạo ra các sản phẩm AI ưu việt.
Sự tự do và linh hoạt
Cách tiếp cận mã nguồn mở cho phép xây dựng và tùy chỉnh các thuật toán AI ngay từ nền tảng cơ bản. Điều này có nghĩa là nhiều nhà cung cấp phần mềm có thể cùng tham gia phát triển sản phẩm khi cần thiết. Trái ngược với nguồn mở, các sản phẩm dựa trên mã nguồn độc quyền (proprietary code) thường không mang lại sự linh hoạt như vậy, đồng thời có thể dẫn đến tình trạng tắc nghẽn trong quá trình phát triển và làm tăng chi phí.
Đổi mới sáng tạo mở
Khi mọi người làm việc với các thuật toán AI vì động lực tự thân (chứ không chỉ vì thù lao), họ sẽ có quyết tâm cao hơn nhiều trong việc đóng góp những ý tưởng xuất sắc nhất. Chính động lực này thường truyền cảm hứng cho các cộng đồng tình nguyện phát triển những tính năng mang tính đột phá với tốc độ nhanh đến mức khó có thể hình dung đối với các nhà cung cấp thương mại truyền thống.
Các phương thức huy động sức mạnh cộng đồng (crowdsourcing) được biết đến với khả năng thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong các ngành công nghiệp đòi hỏi nhiều nguồn lực và có tính cạnh tranh cao, bao gồm cả các lĩnh vực ứng dụng AI. Vậy, đâu là những rủi ro và liệu nguồn mở có phải là giải pháp "đủ" hay không?
Trước hết, cần lưu ý rằng các sản phẩm AI phát triển theo mô hình nguồn mở cũng tiềm ẩn những rủi ro tương tự như bất kỳ sản phẩm nguồn mở nào khác: (1) Các sản phẩm nguồn mở dễ bị kẻ xấu tấn công vì quyền truy cập vào cơ sở mã nguồn cũng đồng nghĩa với việc có thể khai thác các lỗ hổng bảo mật của sản phẩm; (2) Trải nghiệm người dùng (UX): dù không phải tất cả phần mềm nguồn mở đều như vậy, nhưng một số giải pháp có thể không thân thiện với người dùng bằng các sản phẩm thương mại tương ứng; (3) Do nguồn mở thường được nhiều cá nhân đóng góp phát triển, trách nhiệm cũng bị phân tán, khiến việc quy trách nhiệm cụ thể trở nên khá khó khăn.
Thứ hai, thành phần mã nguồn chỉ là một yếu tố cấu thành sản phẩm. Ngày nay, nhiều thuật toán AI và mã nguồn triển khai của chúng đã được mở công khai, thậm chí cho phép sử dụng miễn phí. Tuy nhiên, mã nguồn không phải là yếu tố duy nhất định hình nên sản phẩm AI. Nếu muốn sao chép một sản phẩm AI dựa trên thuật toán nguồn mở của nó, người khác sẽ không thể thực hiện được nếu thiếu năng lực tính toán khổng lồ và các bộ dữ liệu cần thiết để huấn luyện mô hình AI. Trong trường hợp này, việc chỉ công khai mã nguồn không nhất thiết giải quyết được sự chênh lệch giữa những bên sở hữu dữ liệu và tài nguyên tính toán với những bên không có các nguồn lực này.
Nguồn Mở là một văn hóa tuyệt vời, nhưng liệu nó có vô nghĩa đối với các sản phẩm dựa trên AI? Câu trả lời là không. Nó cần một định nghĩa mới. Để nền kinh tế phát triển thịnh vượng và mang lại lợi ích cho những nhóm người yếu thế, chúng ta cần định nghĩa lại khái niệm Nguồn Mở cho phù hợp với thế giới do AI vận hành. Trong thế giới này, việc công khai tài liệu về các quy trình thực hành sẽ mang lại lợi ích to lớn cho cả nhà phát triển lẫn người tiêu dùng. Cộng đồng nhà phát triển có thể sử dụng và tái sử dụng các kiến thức chung, qua đó "đứng trên vai những người khổng lồ". Còn cộng đồng người tiêu dùng—theo các chuẩn mực tốt nhất từ những ngành công nghiệp khác—cần được tiếp cận thông tin về cách thức xây dựng các hệ thống này cũng như cách các quyết định tự động được đưa ra. Truy cập mở. Dữ liệu mở. Nguồn Mở. Đạo đức mở.
Hình ảnh được lấy từ MORAN trên Unsplash.
Tác giả: admin
Ý kiến bạn đọc
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...
AI vì lợi ích công cộng: Nguồn Mở là chưa đủ
Hội thảo quốc gia “Phát triển hệ thống giáo dục mở trong kỷ nguyên số: chính sách và quản trị”
Bốn chính sách có thể khơi dậy tiềm năng của hàng hóa công cộng kỹ thuật số
Định hướng sự căn chỉnh trong các hệ thống AI dưới dạng hàng hóa công cộng kỹ thuật số - DPG (Digital Public Goods)
‘Tầm nhìn của G7 về các cơ hội của tính mở trong AI và ngôn ngữ chia sẻ chung’ - bản dịch sang tiếng Việt
Các hệ thống AI dưới dạng hàng hóa công kỹ thuật số – tìm hiểu sâu về ý nghĩa của khái niệm này từ góc độ kỹ thuật hơn một chút.
Từ định nghĩa tài nguyên giáo dục mở của UNESCO tới việc định hướng việc số hóa các tác phẩm di sản văn hóa thuộc phạm vi công cộng trong các cơ sở di sản văn hóa hướng tới Di sản Mở (En)
Độc giả của Giáo dục Mở
Sổ tay Nghiên cứu Mở của Mạng lưới Cao học Toàn cầu Tài nguyên Giáo dục Mở - GO-GN (Global OER - Graduate Network)
Các bài toàn văn trong năm 2025
Các bài trình chiếu trong năm 2025
Các lớp tập huấn thực hành ‘Khai thác tài nguyên giáo dục mở’ tới hết năm 2025
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 2025
Các tài liệu dịch sang tiếng Việt tới hết năm 2025
DigComp 3.0: Khung năng lực số châu Âu
Loạt bài về AI và AI Nguồn Mở: Công cụ AI; Dự án AI Nguồn Mở; LLM Nguồn Mở; Kỹ thuật lời nhắc; Tín hiệu CC
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
Loạt bài về Khoa học Mở (KHM): Định nghĩa các khái niệm của KHM; Bộ công cụ KHM của UNESCO bản tiếng Việt; Năm KHM và chuyển đổi sang KHM;
‘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