Cập nhật về Tín hiệu CC: Điều gì đã thay đổi và vì sao

Update on CC Signals: What Changed and Why

Posted 23 April 2026 by Creative Commons

Theo: https://creativecommons.org/2026/04/23/update-on-cc-signals-what-changed-and-why/

Bài được đưa lên Internet ngày: 23/04/2026

Đã khá lâu rồi kể từ lần cuối chúng tôi cập nhật thông tin về tín hiệu CC và công việc của chúng tôi liên quan đến AI và tài sản chung (the commons). Trong vài tháng qua, chúng tôi đã tập trung nghiên cứu, thảo luận và cộng tác tích cực với cộng đồng, các nhà hoạch định chính sách và các chuyên gia. Đồng thời, chúng tôi cũng khởi động lễ kỷ niệm 25 năm thành lập, điều này mang đến cho chúng tôi cơ hội hiếm hoi để nhìn lại chặng đường đã qua và quan trọng hơn là hướng đi tiếp theo.

Lý do lớn nhất dẫn đến khoảng cách giữa các bản cập nhật là vấn đề thời gian. Chúng tôi cố tình không chịu áp lực phải hành động nhanh chóng đơn giản vì bối cảnh công nghệ rộng lớn hơn đang đề cao tốc độ. Công việc của chúng tôi liên quan đến cơ sở hạ tầng của tài sản chung. Điều đó đòi hỏi sự cẩn trọng, tham vấn và sẵn sàng đối mặt với sự phức tạp.

Vì vậy, chúng tôi đã chậm lại. Chúng tôi để cho làn sóng phát triển AI đầu tiên đạt đỉnh điểm mà không vội vàng phản hồi. Chúng tôi dành thời gian để hiểu rõ quyền lực đang tập trung ở đâu, những tác hại đang nổi lên ở đâu và sự can thiệp có ý nghĩa thực sự khả thi ở đâu. Hiện tại, chúng tôi tin rằng mình có thể hành động theo những cách sẽ tạo ra tác động thực sự.

Bài đăng này nhằm mục đích đưa bạn vào hành trình đó. Đích đến của chúng ta không thay đổi, nhưng con đường chúng ta đang đi để đến đó thì có. Hãy cùng tham gia!

Từ Tín hiệu đến Quyền tự chủ

Khi chúng tôi lần đầu giới thiệu Tín hiệu CC (CC signals), ý tưởng khá đơn giản. Chúng tôi đề xuất một tập hợp các tùy chọn mà người sáng tạo có thể sử dụng để giao tiếp với các nhà phát triển AI, dựa trên các chuẩn mực chung để hướng dẫn hành vi. Nó phản ánh cách CC đã hoạt động trong lịch sử. Trong 25 năm, chúng tôi đã làm việc trong lĩnh vực bản quyền, xây dựng các công cụ mở rộng quyền truy cập đồng thời duy trì sự cân bằng giữa người sáng tạo và người tái sử dụng. Lịch sử đó đã định hình bản năng của chúng tôi. Chúng tôi cho rằng một cách tiếp cận dựa trên chuẩn mực, được điều chỉnh cẩn thận sẽ đưa hệ sinh thái đi theo hướng tốt hơn.

Nhưng khi chúng tôi bắt đầu tham khảo ý kiến cộng đồng, rõ ràng là cách tiếp cận này là chưa đủ. Phản hồi rất trực tiếp và nhất quán, cho rằng tín hiệu tùy chọn mà không có sự thực thi sẽ không làm thay đổi quyền lực một cách có ý nghĩa. Chỉ riêng tín hiệu không thể tạo ra quyền tự chủ trong một hệ thống mà nhiều người không lựa chọn tham gia.

Những phản hồi đó đã buộc chúng tôi phải đối mặt với một số giả định của chính mình. Từ lâu, bản quyền đã là công cụ chính của chúng tôi, và điều đó hoàn toàn có lý. Các giấy phép CC đã cho phép chia sẻ hàng chục tỷ tác phẩm và giúp xây dựng một internet mở hơn. Nhưng việc dựa vào bản quyền như một lăng kính mặc định cho mọi vấn đề có những hạn chế của nó, đặc biệt là trong môi trường được trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ.

Vượt ra ngoài bản quyền

Trong bốn tháng qua, chúng tôi đã xem xét lại ý nghĩa của việc hỗ trợ tài sản chung trong bối cảnh mới này.

Các giấy phép CC vẫn rất cần thiết. Chúng sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc cho phép con người tiếp cận kiến thức. Tuy nhiên, khi nói đến AI, bản quyền hoạt động trong một bối cảnh không đồng đều và thường không rõ ràng. Trong nhiều trường hợp, các điều kiện của giấy phép CC không áp dụng cho việc đào tạo AI. Trong những trường hợp khác, chúng có thể áp dụng. Ở một số khu vực pháp lý, các ngoại lệ rộng rãi có nghĩa là việc sử dụng các tác phẩm được cấp phép CC để phát triển AI là hợp pháp bất kể các điều kiện của giấy phép. Đồng thời, sự hiện diện của giấy phép CC thường được hiểu là sự cho phép sử dụng tác phẩm theo cách này. Cách hiểu đó xuất phát từ cách thức thiết kế của các giấy phép; chúng cấp quyền rộng rãi với các điều kiện hạn chế.

Các giấy phép CC không được thiết kế để đối phó với quy mô và những tác hại ngày càng gia tăng do các phương pháp tiếp cận AI hướng đến lợi nhuận đang thống trị. Và các giấy phép CC không nắm bắt được toàn bộ phạm vi ý định của người sáng tạo trong thế giới được AI hỗ trợ này. Một số người sáng tạo cảm thấy thoải mái khi tác phẩm của họ được sử dụng trong các hệ thống AI; những người khác thì không, và nhiều người nằm ở đâu đó giữa hai thái cực này.

Tại sao cần có các công cụ mới

Chúng tôi cũng đã xem xét liệu việc cập nhật chính các giấy phép CC, trong mô hình hiện tại, có thể cung cấp một giải pháp hay không. Việc quản lý phiên bản đã giúp chúng ta thích ứng với các bối cảnh mới trước đây. Nhưng trong trường hợp này, có hai yếu tố mới đang tác động.

Yếu tố đầu tiên là về cấu trúc. Các giấy phép CC được thiết kế không nhằm mục đích cho phép kiểm soát vượt ra ngoài phạm vi bản quyền. Chúng được cố ý giới hạn trong phạm vi bản quyền và các quyền liên quan, và chúng rõ ràng không cho phép các hạn chế bổ sung nào có thể giới hạn việc sử dụng ngoài phạm vi đó.

Chính sách nhãn hiệu (Trademark) hiện tại của chúng tôi củng cố điều này. Nếu có thêm các hạn chế làm giảm quyền được một giấy phép CC cấp, tác phẩm đó không còn có thể được trình bày là tác phẩm được cấp phép CC nữa. Điều này phản ánh vai trò quan trọng của việc tiêu chuẩn hóa trong sự thành công của việc cấp phép mở. Khi bạn truy cập một tác phẩm được cấp phép CC, bạn nên dựa vào các điều khoản và điều kiện được ghi trong giấy phép để xác định nghĩa vụ sử dụng lại của mình. Việc mở rộng bộ giấy phép CC vượt ra ngoài trọng tâm ban đầu là bản quyền sẽ là một thay đổi đáng kể đối với cách thức hoạt động của các giấy phép, và nó có thể gây ra những hậu quả không mong muốn đối với hệ sinh thái giấy phép hiện có.

Điều này dẫn chúng ta đến yếu tố thứ hai, đó là các nhà cấp phép CC có nhiều nhu cầu và giá trị khác nhau về cách thức và liệu tác phẩm của họ có được sử dụng trong AI hay không. Có thể các công cụ mới sẽ giải quyết tốt hơn những gì có thể không thể dung hòa trong phong trào mở: một số người coi bất kỳ công cụ nào cố gắng kiểm soát việc sử dụng AI nằm ngoài phạm vi bản quyền là một sự phản bội; những người khác lại coi đó là một điều bắt buộc.

Với tầm nhìn hướng đến tương lai của tài sản chung, hiện tại chúng tôi tin rằng cách tiếp cận tốt nhất là đổi mới bằng cách phát triển các công cụ mới, nơi chúng ta có thể thử nghiệm và khám phá một cách tự do hơn. Các giấy phép CC là một phần của chiến lược lớn hơn cần thiết để đáp ứng thời điểm này, điều đang tiến hóa trong một bối cảnh pháp lý chưa được xác định rõ ràng, giống như 25 năm trước khi các giấy phép CC được phát triển lần đầu tiên.

Những rủi ro đối với tài sản chung

Mục tiêu hàng đầu của chúng ta vẫn không thay đổi: duy trì quyền truy cập vào tri thức của nhân loại. Ngày nay, điều đó có nghĩa là nhiều hơn việc chỉ cho phép chia sẻ. Nó có nghĩa là đặt câu hỏi về những giả định đã tồn tại từ lâu và đảm bảo cộng đồng kiểm soát dữ liệu của chính họ. Nó có nghĩa là duy trì sự cân bằng rằng, trong một số trường hợp, quyền truy cập có điều kiện tốt hơn là không có quyền truy cập. Tài sản chung cần có sự bảo vệ để phát triển mạnh.

Các hệ thống AI đang được xây dựng trên quy mô khai thác tri thức chưa từng có, dựa rất nhiều vào tài sản chung. Các hệ thống quản trị đã giúp cho việc chia sẻ mở trở nên khả thi đã không theo kịp sự thay đổi này. Có những cơ chế hạn chế để ghi công trong các hệ thống AI, ít con đường cho sự đồng thuận và ít minh bạch.

Khi tài sản chung suy yếu, quyền lực đối với thông tin trở nên tập trung hơn. Kiến thức chuyển sang các tập dữ liệu riêng tư và các hệ thống độc quyền do một số ít chủ thể kiểm soát. Điều đó hạn chế người có thể truy cập, xác minh và xây dựng dựa trên thông tin. Các nền dân chủ phụ thuộc vào quyến tiếp cận rộng rãi tới kiến thức đáng tin cậy. Trí tuệ nhân tạo vì lợi ích công cộng phụ thuộc vào dữ liệu đa dạng, chất lượng cao.

Một tài sản chung lành mạnh được quản lý và duy trì thông qua các hệ thống cân bằng giữa quyền truy cập và quyền tự chủ, tính mở (Openness) với trách nhiệm giải trình. Trí tuệ nhân tạo dựa vào tài sản chung, chứ không phải ngược lại. Nếu chúng ta muốn một tương lai nơi kiến thức được chia sẻ và trí tuệ nhân tạo phục vụ lợi ích công cộng, chúng ta cần đảm bảo rằng tài sản chung có thể phát triển mạnh. Đây là bối cảnh mà chúng ta phát triển tín hiệu CC.

Tăng cường tín hiệu CC

Vấn đề chúng ta đang gặp phải không thay đổi, và mục tiêu cuối cùng cũng vậy. Nhưng những gì chúng ta đang xây dựng để đạt được mục tiêu đó đã thay đổi.

Những gì bắt đầu như một cách tiếp cận tương đối hẹp, tập trung vào công cụ đã phát triển thành một cái gì đó rộng hơn và mang tính cấu trúc hơn. Tín hiệu CC không còn giới hạn ở việc báo hiệu các tùy chọn. Tín hiệu CC là về việc giải quyết các điều kiện cơ bản đã khiến cho các tùy chọn của người sáng tạo dễ bị bỏ qua. Sự chuyển đổi này đã dẫn chúng tôi đến những công việc tham vọng hơn, và tất yếu là mang tính đột phá hơn, trong việc đối phó với những tác hại thực sự đối với tài sản chung xuất phát từ các phương pháp tiếp cận trí tuệ nhân tạo (AI) mang tính thống trị và hướng đến lợi nhuận.

Hãy quay lại với chúng tôi vào tuần tới, khi chúng tôi sẽ chia sẻ thêm về các biện pháp can thiệp cụ thể mà chúng tôi đang xây dựng dựa trên nền tảng này.

It’s been a while since we last shared an update on CC signals and our work around AI and the commons. Over the past several months, we’ve been deep in research, in conversation, and in active collaboration with communities, policymakers, and practitioners. At the same time, we kicked off our 25th anniversary celebrations, which gives us a rare opportunity to reflect on where we’ve been and, more importantly, where we need to go next.

The biggest reason for the gap between updates is timing. We are deliberately resisting the pressure to move quickly simply because the broader technology landscape rewards speed. Our work touches the infrastructure of the commons. That requires care, consultation, and a willingness to sit with complexity.

So we slowed down. We let the first wave of AI development crest without rushing to respond. We took the time to understand where power is consolidating, where harms are emerging, and where meaningful intervention is actually possible. We are now at a point where we believe we can act in ways that will have real impact.

This post is meant to bring you into that journey. Our destination has not changed, but the path we are taking to get there has. Come along!

From Signals to Agency

When we first introduced CC signals, the idea was relatively straightforward. We proposed a set of preferences that creators could use to communicate with AI developers, relying on shared norms to guide behavior. It reflected how CC has historically operated. For 25 years, we have worked within copyright, building tools that expand access while maintaining a balance between creators and reusers. That history shaped our instincts. We assumed that a carefully calibrated, norms-based approach would move the ecosystem in a better direction.

But as we began consulting with our community, it became clear that this approach was not enough. The feedback was direct and consistent in stating that preference signals without enforcement do not meaningfully shift power. Signals alone cannot create agency in a system that many people did not choose to participate in.

That feedback forced us to confront some of our own assumptions. For a long time, copyright has been our primary tool, and with good reason. CC licenses have enabled the sharing of tens of billions of works and have helped build a more open internet. But relying on copyright as the default lens for every problem has its limits, especially in an AI-mediated environment.

Beyond Copyright

Over the past four months, we have been reexamining what it means to support the commons in this new context.

CC licenses remain essential. They will continue to play a critical role in enabling human access to knowledge. However, when it comes to AI, copyright operates in a landscape that is uneven and often unclear. In many cases, CC license conditions do not apply to AI training. In others, they might. In some jurisdictions, broad exceptions mean that using CC-licensed works for AI development is lawful regardless of license conditions. At the same time, the presence of a CC license is often interpreted as permission to use the work in this way. That interpretation follows from how the licenses were designed; they grant broad permissions with limited conditions.

The CC licenses were not designed with the scale and growing harms caused by the dominant, profit-driven approaches to AI in mind. And CC licenses do not capture the full range of intentions creators have in this AI-mediated world. Some creators are comfortable with their work being used in AI systems; others are not, and many fall somewhere in between.

Why New Tools Are Necessary

We also explored whether updating the CC licenses themselves, in the current paradigm, could provide a solution. Versioning has helped us adapt to new contexts before. But in this case, there are two novel factors at play.

The first is structural. CC licenses were designed not to enable control beyond copyright. They are intentionally scoped to copyright and related rights, and they explicitly do not allow additional restrictions that would limit uses outside that scope.

Our current trademark policy reinforces this. If restrictions are added that limit the permissions granted by a CC license, the work can no longer be presented as CC-licensed. This reflects the critical role that standardization has played in the success of open licensing. When you access a CC-licensed work, you should be able to rely on the terms and conditions written in the license to determine what your reuse obligations are. Expanding the CC license suite beyond its original focus on copyright would represent a significant change to how the licenses operate, and it could have unintended consequences on the existing license ecosystem.

This brings us to the second factor, which is that CC licensors have such a wide spectrum of needs and values about how and whether their works are used in AI. It is possible that new tooling would better address what may be irreconcilable within the open movement: some see any tool that attempts to control AI uses that fall outside of copyright as a betrayal; others see it as an imperative.

With the future of the commons in mind, at this time we believe that the best approach is to innovate with the development of new tools, where we can test and explore more freely. The CC licenses are one part of a larger strategy needed to meet this moment, which is evolving in an undefined legal landscape, just as it was 25 years ago when the CC licenses were first developed.

The Stakes for the Commons

Our north star remains the same: sustain access to human knowledge. Today, that means more than enabling sharing. It means questioning long-held assumptions, and ensuring communities are in control of their own data. It means holding the tension that, in some cases, conditional access is better than no access. The commons needs guardrails in order to thrive.

AI systems are being built on an unprecedented scale of knowledge extraction, drawing heavily from the commons. The governance systems that made open sharing possible have not kept pace with this shift. There are limited mechanisms for attribution in AI systems, few pathways for consent, and little transparency.

When the commons weakens, power over information becomes more concentrated. Knowledge moves into private datasets and proprietary systems controlled by a small number of actors. That limits who can access, verify, and build on information. Democracies depend on broad access to reliable knowledge. Public interest AI depends on diverse, high-quality data.

A healthy commons is governed and sustained through systems that balance access with agency, openness with accountability. AI relies on the commons, not the other way around. If we want a future where knowledge is shared and where AI serves the public good, we need to ensure that the commons can thrive. This is the context in which we evolve CC signals.

Strengthening CC Signals

Our problem statement has not changed, and neither has our end goal. But what we are building to get there has.

What began as a relatively narrow, tool-focused approach has evolved into something broader and more structural. CC signals is no longer limited to signaling preferences. CC signals is about addressing the underlying conditions that have made creator preferences so easy to ignore. This shift has led us toward work that is more ambitious, and necessarily more disruptive, in confronting the real harms to the commons emerging from dominant, profit-driven approaches to AI.

Check back with us next week, when we’ll share more about the specific interventions we are building from this foundation.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com