Hiển thị các bài đăng có nhãn open-science. Hiển thị tất cả bài đăng
Hiển thị các bài đăng có nhãn open-science. Hiển thị tất cả bài đăng

Thứ Ba, 21 tháng 7, 2026

Nhóm các nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở (ORFG) công bố báo cáo phân tích và khuyến nghị về bối cảnh chính sách của các nhà cấp vốn: năm 2026.


ORFG Releases Funder Policy Landscape Analysis and Recommendations: 2026

May 27, 2026; ORFG Staff

Theo: https://www.orfg.org/news/2026-policy-analysis

Bài được đưa lên Internet ngày: 27/05/2026

Nhóm các nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở – ORFG (Open Research Funder Group) vừa công bố Báo cáo Phân tích và Khuyến nghị về Bối cảnh Chính sách cấp vốn năm 2026 (bản dịch sang tiếng Việt). Báo cáo này phân tích các chính sách truy cập tới nghiên cứu của các thành viên ORFG và các nhà cấp vốn tư nhân khác cho nghiên cứu mở và các kết quả đầu ra của nghiên cứu mở.

Báo cáo cho thấy các chính sách của nhà cấp vốn đang dần phát triển theo hướng yêu cầu thực hành mở nhiều hơn là chỉ đơn thuần khuyến nghị. Ví dụ, yêu cầu về bản thảo trước khi xuất bản (Preprints) đã tăng 18% kể từ phân tích chính sách thành viên năm 2023 của ORFG. Mặc dù đã có những cải tiến trong các chính sách của nhà cấp vốn nhằm hỗ trợ một hệ sinh thái mở hơn, nhưng vẫn còn nhiều việc phải làm và những cải tiến mà các nhà cấp vốn có thể thực hiện trong chính sách của mình.

Dựa trên những phát hiện của mình, báo cáo đưa ra 5 khuyến nghị cho các nhà cấp vốn nhằm thúc đẩy các kết quả đầu ra nghiên cứu mở trong chính sách và thực hành:

  1. Loại bỏ các giai đoạn cấm vận

  2. Hợp tác với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng mở

  3. Mở rộng các yêu cầu về kế hoạch quản lý dữ liệu và hỗ trợ các nguyên tắc và thực hành dữ liệu hiện có

  4. Đẩy nhanh chiến lược việc áp dụng bản thảo trước khi xuất bản (Preprints)

  5. Phát triển các biện pháp khuyến khích và quy trình làm việc để bổ sung cho các yêu cầu chính sách

ORFG đang tiếp tục công việc của mình để phát triển các cẩm nang hành động nhằm hỗ trợ các nhà cấp vốn thực hiện các thay đổi được khuyến nghị trong hệ sinh thái mở.

Để đọc thêm các phát hiện và tìm hiểu về các khuyến nghị, hãy tải xuống báo cáo và bản tóm tắt điều hành trên Zenodo.

DOI của báo cáo: 10.5281/zenodo.20451484

The Open Research Funders Group (ORFG) just released its 2026 Funder Policy Landscape Analysis Report and Recommendations. This report analyses access-to-research policies of ORFG members and other private funders of open research and open outputs.

The report finds that funders' policies have been evolving to more often require open practices rather than simply recommend them. As an example, preprint requirements have increased 18% since the ORFG’s 2023 member policy analysis. While there have been improvements in funder policies supporting a more open ecosystem, there is continued work to do and improvements that funders can make in their policies.

Based on its findings, the report makes 5 recommendations for funders to advance open outputs in policy and practice:

  1. Eliminate embargo periods

  2. Partner with open infrastructure providers

  3. Expand data management plan requirements and support existing data principles and practices

  4. Strategically accelerate preprint adoption

  5. Develop incentives and workflows to complement policy requirements

The ORFG is continuing its work to develop actionable playbooks to support funders in making recommended changes in the open ecosystem.

To read more findings and learn about the recommendations, download the report and its executive summary on Zenodo.

Report DOI: 10.5281/zenodo.20451484

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Hai, 20 tháng 7, 2026

‘Báo cáo và các khuyến nghị về bối cảnh chính sách của các nhà cấp vốn ORFG’ - bản dịch sang tiếng Việt


Là bản dịch sang tiếng Việt tài liệu của Nhóm các nhà cấp vốn Nghiên cứu Mở - ORFG (Open Research Funder Group), xuất bản tháng 5/2026, giấy phép CC BY-SA 4.0.

Khuyến nghị cho chính sách của nhà cấp vốn

Năm khuyến nghị sau đây xuất phát từ phân tích và nêu bật các bước hợp lý tiếp theo để cải thiện chính sách và/hoặc “kết quả thấp” sẽ hỗ trợ những cải tiến trong hệ sinh thái nghiên cứu mở và kết quả đầu ra mở.

  1. Loại bỏ giai đoạn cấm vận

Các cơ quan cấp vốn của Liên bang Hoa Kỳ đã phát triển và hiện đang thực hiện các chính sách yêu cầu chia sẻ ngay lập tức các kết quả nghiên cứu và cấm các giai đoạn cấm vận. Các giai đoạn cấm vận cản trở tiến trình khám phá. Trong môi trường sản xuất tri thức và khoa học đang thay đổi nhanh chóng, sự cấm vận tạo thêm các rào cản đối với việc tiếp cận tri thức.

  1. Hợp tác với các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng mở

Có rất nhiều sáng kiến và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng có thể hỗ trợ các nhà cấp vốn trong việc triển khai các thực hành mở. Ví dụ: hầu hết các kho lưu trữ dữ liệu, bản thảo trước xuất bản (preprints) và các đầu ra khác đều chỉ định các mã định danh thường trực có thể được cung cấp công khai và có thể đọc được bằng máy. Việc sử dụng siêu dữ liệu mở như ROR ID, ORCID iD và DOI sẽ cho phép giám sát tốt hơn các tác động của nhà cấp vốn và kết quả đầu ra nghiên cứu gắn liền với giải thưởng cũng như cho phép người dùng khám phá. Các nhà cung cấp chỉ định và theo dõi PID chỉ là một ví dụ trong danh mục này. Những người khác có thể bao gồm các nhà cung cấp tìm kiếm, nền tảng xuất bản, máy chủ bản thảo trước xuất bản, tiêu chuẩn cấp phép, cộng đồng đánh giá ngang hàng, công cụ Tài nguyên Giáo dục Mở – OER (Open Educational Resources) và hơn thế nữa.

  1. Mở rộng các yêu cầu về kế hoạch quản lý dữ liệu và hỗ trợ các nguyên tắc và thực hành dữ liệu hiện có

Chia sẻ dữ liệu làm tăng nhanh tiến độ của kiến thức và nghiên cứu. Tuy nhiên, nếu không có sự chia sẻ chu đáo để tối ưu hóa việc khám phá và sử dụng dữ liệu, dữ liệu được chia sẻ không thể tăng tốc việc khám phá kiến thức. Thay vào đó, nó có thể dẫn đến lãng phí nỗ lực khi các nhà nghiên cứu tái tạo lại các bộ dữ liệu cho các phân tích mới. Việc mở rộng các chính sách lưu giữ dữ liệu để hỗ trợ hoặc yêu cầu sử dụng các thực hành dữ liệu FAIR sẽ giảm thiểu việc chia sẻ dữ liệu không thể sử dụng trong nghiên cứu trong tương lai do các vấn đề về tính toàn vẹn hoặc các vấn đề về chất lượng dữ liệu khác. Hơn nữa, việc ủng hộ Nguyên tắc CARE để quản lý dữ liệu bản địa sẽ đảm bảo rằng dữ liệu nghiên cứu không gây thêm tổn hại cho người bản địa. Cuối cùng, các yêu cầu chia sẻ dữ liệu chuyển thành thực hành được áp dụng sẽ thành công nhất khi được các chương trình đào tạo, giáo dục và hướng dẫn mạnh mẽ hỗ trợ nhằm khuyến khích những người được trao giải thưởng đáp ứng những kỳ vọng này.

  1. Đẩy nhanh chiến lược áp dụng bản thảo trước xuất bản (Preprint)

Lĩnh vực tăng trưởng lớn nhất trong việc áp dụng chính sách xuất bản mở của các nhà cấp vốn là yêu cầu hoặc khuyến nghị chia sẻ bản thảo trước xuất bản (Preprints). Điều này được minh họa bằng Khung Chính sách Bản thảo trước xuất bản (Preprint Policy Framework) hiện có do ASAPbio quản lý và được nhóm Khoa học Mở Creative Commons phối hợp với các nhà cấp vốn và các tổ chức thực hiện nghiên cứu tạo ra. Các bản thảo trước xuất bản cho phép tách rời quá trình chia sẻ nghiên cứu và đánh giá nghiên cứu khỏi hoạt động xuất bản thương mại. Hơn nữa, các thực hành đánh giá ngang hàng minh bạch, dữ liệu và các thực hành chia sẻ kết quả nghiên cứu khác hiện đang được xây dựng cho không gian bản thảo trước xuất bản. Do bối cảnh chia sẻ nghiên cứu và thông tin đang thay đổi nhanh chóng để đáp ứng cả những gián đoạn chính trị và công nghệ, việc áp dụng các chính sách bản thảo trước xuất bản - để thay thế hoặc bổ sung cho các chính sách truy cập mở truyền thống - sẽ đảm bảo rằng các nhà cấp vốn có thể dễ dàng tham gia vào các đổi mới trong tương lai như khoa học mô-đun và chia sẻ nghiên cứu.

  1. Phát triển các động lực và quy trình làm việc để bổ sung cho các yêu cầu chính sách

Các yêu cầu chính sách là một chiến lược để đảm bảo việc áp dụng thực hành mở. Tuy nhiên, chúng nên được thiết lập cùng với các động lực và quy trình làm việc bổ sung cho thực hành mở. Các biện pháp khuyến khích cũng là một cơ chế mà các nhà cấp vốn có thể sử dụng, bất kể họ có các chính sách được luật hóa hỗ trợ nghiên cứu mở hay không.

Trong khi một số nhà nghiên cứu có thể được lòng vị tha của thực hành mở thúc đẩy, những người khác có thể được các yếu tố bên ngoài hơn thúc đẩy. Việc đưa ra các động lực bên ngoài vượt ra ngoài việc tuân thủ chính sách, chẳng hạn như sự công nhận công khai hoặc lời khen ngợi cho các thực hành mở, có thể khuyến khích hơn nữa việc áp dụng các thực hành mở. Để bổ sung, các quy trình làm việc cho phép dễ dàng thực hiện các thực hành mở, chẳng hạn như các quy trình gửi dữ liệu hoặc quy trình tuân thủ và báo cáo, có thể báo hiệu nhu cầu và hỗ trợ việc áp dụng các thực hành mở.

Tự do tải về bản dịch sang tiếng Việt của tài liệu có 7 trang tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/ibce09b9knz5tot5gt7h5/ExecutiveSummary_ORFGFunderPolicy2026_Vi-18072026.pdf?rlkey=i0y37v2cn8nh6nbwegfh8v8kg&st=47cxk49c&dl=0

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Chủ Nhật, 19 tháng 7, 2026

‘Thực hành tốt nhất về cấp phép để chia sẻ dữ liệu khoa học’ - bản dịch sang tiếng Việt


Là bản dịch sang tiếng Việt tài liệu của tổ chức Creative Commons (https://creativecommons.org/) xuất bản tháng 3/2026, giấy phép CC BY 4.0 Quốc tế.

Giới thiệu

Dữ liệu mở đóng vai trò trung tâm trong việc thúc đẩy tiến bộ khoa học. Một ví dụ là cách dữ liệu mở được sử dụng để mang lại nghiên cứu nhanh chóng và sự rõ ràng về y tế trong giai đoạn đầu của đại dịch COVID-19.

Năm 2023, Creative Commons đã xuất bản Khuyến nghị thực hành tốt nhất để cấp phép tốt nhất cho dữ liệu khí hậu (Recommended Best Practices for Better Sharing of Climate Data), nhằm góp phần giải quyết biến đổi khí hậu như một trong những thách thức cấp bách nhất của thế giới. Các khuyến nghị này được tạo ra để hỗ trợ việc mở dữ liệu giữa các tổ chức chính phủ và liên chính phủ lớn trên thế giới, những tổ chức sản xuất, thu thập, xuất bản/lưu trữ và/hoặc chia sẻ dữ liệu quan sát công khai về trái đất và khí quyển. Dữ liệu này được sử dụng trong nghiên cứu và các giải pháp về khí hậu.

Các khuyến nghị ban đầu của CC được phát triển dựa trên sự tham vấn và hợp tác với các thành viên chủ chốt của các cơ quan chính phủ và các tổ chức liên chính phủ, những đơn vị đã rất quan tâm đến các thực tiễn mở để sản xuất và công bố các bộ dữ liệu khí hậu (bao gồm cả hồ sơ quan sát), danh mục dữ liệu và/hoặc các sản phẩm dữ liệu (bao gồm cả diễn giải và phân tích), bao gồm:

  • Trung tâm Dự báo Thời tiết Tầm trung Châu Âu (ECMWF)

  • Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Quốc gia Hoa Kỳ (NASA)

  • Cơ quan Khí tượng và Hải dương học Quốc gia Hoa Kỳ (NOAA)

  • Tổ chức Khí tượng Thế giới Liên Hợp Quốc (WMO)

  • Nhóm Quan sát Trái đất (GEO)

  • Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO)

  • Viện Tài nguyên Thế giới (WRI)

Khi thông tin lan rộng và việc thực hiện các khuyến nghị tăng lên suốt năm 2025, công việc về dữ liệu khí hậu của CC đã cho thấy tính ứng dụng của các thực tiễn tốt nhất đối với các nhà sản xuất và nhà xuất bản/chủ sở hữu dữ liệu trong các lĩnh vực ngoài dữ liệu/nghiên cứu khí hậu. Báo cáo này là bản điều chỉnh từ báo cáo gốc, với mục tiêu áp dụng các khuyến nghị cho nhiều hơn các loại dữ liệu quan sát và thực nghiệm khoa học được công khai chia sẻ để phục vụ nghiên cứu.

Bản phát hành lại các khuyến nghị về chia sẻ dữ liệu này nhằm đảm bảo dữ liệu mở dễ dàng truy cập và sử dụng, và cung cấp hướng dẫn tối đa hóa việc truy cập, chia sẻ và tái sử dụng dữ liệu mở, với các bước thực tiễn có thể được thực hiện ngay hôm nay.

Dữ liệu mở thường được định nghĩa là dữ liệu có thể được bất kỳ ai truy cập, chỉnh sửa và chia sẻ mở công khai vì bất kỳ mục đích nào, và thường được cấp phép theo giấy phép mở. Các giấy phép mở Creative Commons là các thỏa thuận bản quyền cho phép truy cập, tái sử dụng và phân phối lại tác phẩm của người tạo ra với rất ít hạn chế. Báo cáo này liên quan đến dữ liệu khoa học và có thể không áp dụng cho các lĩnh vực khác. Đối với dữ liệu liên quan đến văn hóa, xã hội, nhân văn hoặc các lĩnh vực khác, chúng tôi khuyến khích sự tham gia của cộng đồng các bên liên quan để tận dụng chuyên môn của họ trong việc điều chỉnh các khuyến nghị này sao cho phù hợp với các cân nhắc về bản quyền và sự nhạy cảm về văn hóa riêng của họ.

Các khuyến nghị trong báo cáo này áp dụng cho dữ liệu được dự định chia sẻ dưới dạng dữ liệu mở, không có thêm hạn chế nào. Dữ liệu có các hạn chế cụ thể hơn có thể nằm ngoài phạm vi khuyến nghị của chúng tôi.

Tự do tải về bản dịch sang tiếng Việt của tài liệu có 37 trang tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/jp3uq0kzc6g9bzbfhn5y4/Licensing-Best-Practices-for-Sharing-Scientific-Data_Vi-28052026.pdf?rlkey=0myhfhs4jseykemg9nfims667&st=1wvqzawb&dl=0

Xem thêm:

Blogger: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Năm, 16 tháng 7, 2026

Các thực tiễn tốt nhất về cấp phép để chia sẻ dữ liệu khoa học


Licensing Best Practices for the Sharing of Scientific Data

Posted 20 April 2026 by Taylor Campbell, Monica Granados, Jan Ainali

Theo: https://creativecommons.org/2026/04/20/licensing-best-practices-for-the-sharing-of-scientific-data/

Bài được đưa lên Internet ngày: 20/04/2026

Hôm nay, chúng tôi chia sẻ báo cáo mới nhất của mình, "Các thực tiễn tốt nhất về cấp phép để chia sẻ dữ liệu khoa học". Báo cáo này dựa trên báo cáo năm 2023 của chúng tôi "Các thực tiễn tốt nhất được khuyến nghị để chia sẻ dữ liệu khí hậu tốt hơn" với mục tiêu mở rộng các thực tiễn dữ liệu mở ban đầu được thiết kế cho dữ liệu khí hậu sang các lĩnh vực khác. Chúng tôi xin cảm ơn các đối tác tại Quỹ McGovern đã hỗ trợ dự án Dữ liệu Khí hậu Mở của chúng tôi, điều này đã mở đường cho báo cáo được sửa đổi và cập nhật này.

Tại sao Cấp phép Mở lại quan trọng đối với dữ liệu

Dữ liệu mở là yếu tố trung tâm để đẩy nhanh tiến bộ khoa học vì nó cho phép các nhà nghiên cứu ở khắp mọi nơi tự do truy cập, xác minh, kết hợp và xây dựng dựa trên dữ liệu hiện có mà không gặp rào cản pháp lý hoặc kỹ thuật, làm tăng đáng kể tốc độ, quy mô và sự hợp tác trong khám phá.

Bằng cách khuyến khích việc áp dụng song song với những người đã tối đa hóa quyền truy cập mở vào dữ liệu được tài trợ công khai, các khuyến nghị của chúng tôi cung cấp một nền tảng cho các thực tiễn cấp phép và ghi công có khả năng tương hợp được toàn cầu và thiết thực. Chúng giúp dữ liệu mở dễ dàng truy cập, chia sẻ và tái sử dụng hơn với hướng dẫn rõ ràng và các bước hành động cụ thể. Việc cấp phép nhất quán làm giảm sự không chắc chắn về mặt pháp lý, cải thiện tính tương hợp và cho phép khám phá và hợp tác nhanh hơn. Việc áp dụng các thực tiễn này củng cố niềm tin, tính minh bạch và hợp tác khoa học toàn cầu.

Báo cáo cập nhật này mở rộng phạm vi của báo cáo gốc vượt ra ngoài lĩnh vực khí hậu trong khi vẫn giữ lại các nguyên tắc cốt lõi về các điều khoản pháp lý tiêu chuẩn và siêu dữ liệu để tối đa hóa việc chia sẻ và tính tương hợp. Báo cáophiên bản tóm tắt của nó là nguồn tài liệu mà bất kỳ ai muốn xuất bản dữ liệu mở đều có thể sử dụng và bao gồm hướng dẫn về cả cấp phép và siêu dữ liệu.

Dự án Dữ liệu Khí hậu Mở

Các thực tiễn tốt nhất được khuyến nghị năm 2023 để chia sẻ dữ liệu khí hậu tốt hơn được tạo ra thông qua dự án Dữ liệu Khí hậu Mở của chúng tôi, dự án đã tập hợp các đối tác toàn cầu cam kết cải thiện khả năng tiếp cận và tính tương hợp của dữ liệu khí hậu. Thông qua sự hợp tác sâu rộng với Nhóm Quan sát Trái đất – GEO (Group on Earth Observations), Tổ chức Khí tượng Thế giới Liên Hợp Quốc – WMO (World Meteorological Organization) và Công ước Liên Hợp Quốc về Chống sa mạc hóa – UNCCD (U.N. Convention to Combat Desertification), chúng tôi đã giúp củng cố nền tảng cho kiến thức mở, có thể tái sử dụng để chia sẻ và phát triển khoa học khí hậu trên toàn cầu một cách tốt hơn.

Các khuyến nghị ban đầu bổ sung cho các khuôn khổ hiện có như Nguyên tắc FAIR, Nguyên tắc Chia sẻ Dữ liệu GEO, Chính sách Dữ liệu Thống nhất của WMONguyên tắc CARE bằng cách lấp đầy một khoảng trống cụ thể. Các khuyến nghị tập trung vào sự rõ ràng về cấp phép mở và việc nhúng thông tin giấy phép vào các thực tiễn siêu dữ liệu hỗ trợ việc tái sử dụng, ghi nhận nguồn gốc và chia sẻ. Từ năm 2023-2025, chúng tôi đã trực tiếp tham vấn với hơn 30 tổ chức liên chính phủ, quốc gia và học thuật về việc thực hiện các giấy phép và giá trị siêu dữ liệu được khuyến nghị trong các chính sách, nền tảng và thực tiễn của họ.

Một khía cạnh vô giá của dự án Dữ liệu Khí hậu Mở là chiều sâu và chất lượng của các mối quan hệ đối tác mà chúng tôi đã xây dựng. Sự hợp tác của chúng tôi với Nhóm Quan sát Trái đất (GEO) đặc biệt nổi bật: với tư cách là thành viên tích cực của tiểu nhóm Luật và Chính sách GEO, chúng tôi là một phần của môi trường hợp tác thực sự, nơi mà việc chia sẻ mở không chỉ là một nguyên tắc mà còn là một thực tiễn sống động, trực tiếp định hình việc thực hiện các khuyến nghị trên khắp các nhà sản xuất dữ liệu quan sát trái đất trên toàn thế giới. Mối quan hệ của chúng tôi với Tổ chức Khí tượng Thế giới Liên Hợp Quốc (WMO) cũng quan trọng không kém. Là một trong những tổ chức được tham vấn ngay từ giai đoạn đầu của dự án, WMO đã đóng vai trò quan trọng trong việc củng cố các khuyến nghị và xác nhận phương pháp tiếp cận của chúng tôi. Năm 2025, chúng tôi cũng có cơ hội hợp tác sâu rộng và hiệu quả với Công ước Liên hợp quốc về chống sa mạc hóa (UNCCD) trong việc cập nhật chính sách cấp phép mở của họ, giúp 196 quốc gia và EU thực hiện các quy trình cấp phép mở rõ ràng cho dữ liệu môi trường, cho phép thông tin về suy thoái đất toàn cầu được tái sử dụng hợp pháp, có khả năng tương hợp và dễ tiếp cận cho nghiên cứu, hoạch định chính sách và hành động vì khí hậu. Thông tin chi tiết về sự hợp tác của chúng tôi trong chính sách cấp phép mở của UNCCD có thể được tìm hiểu thêm trong ví dụ nghiên cứu tương ứng của chúng tôi.

Hợp tác với các nhà sản xuất dữ liệu quan sát khí hậu và trái đất toàn cầu thuộc chính phủ và liên chính phủ đã cho phép chúng tôi thúc đẩy những tác động trên thế giới:

  • Giúp dữ liệu khí hậu toàn cầu là mở và tái sử dụng được một cách hợp pháp, bằng cách đảm bảo rằng các bộ dữ liệu khí hậu và môi trường quan trọng được phát hành theo các điều khoản pháp lý rõ ràng, có khả năng tương hợp để chúng có thể truy cập được, tái sử dụng được và kết hợp tự do trên toàn thế giới.

  • Chuẩn hóa các thực tiễn cấp phép và ghi nhận nguồn gốc có khả năng tương hợp trên các hệ thống dữ liệu khí hậu, bằng cách nhúng các điều khoản pháp lý nhất quán và các giá trị siêu dữ liệu dựa trên ghi nhận nguồn gốc vào các chính sách, nền tảng và thực tiễn dữ liệu trên khắp các tổ chức lớn nhất thế giới để dữ liệu của họ có thể được chia sẻ, ghi nhận và tái sử dụng một cách đáng tin cậy.

  • Tăng cường nghiên cứu, chính sách và hành động về khí hậu thông qua việc tiếp cận dữ liệu tốt hơn, bằng cách giảm bớt các rào cản pháp lý và kỹ thuật để các chính phủ, nhà khoa học và cộng đồng có thể nghiên cứu biến đổi khí hậu hiệu quả hơn và phát triển các giải pháp cho những thách thức ngày càng tăng do khủng hoảng khí hậu gây ra.

  • Xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu mở bền vững vì lợi ích công cộng, bằng cách thiết lập các chuẩn mực thể chế hóa các thực tiễn cấp phép mở và ghi nhận nguồn gốc trên khắp các hệ sinh thái dữ liệu khí hậu quốc tế.

Đẩy nhanh thực tiễn dữ liệu mở trên khắp các lĩnh vực khoa học

Khi việc triển khai tăng lên với các đối tác của Dự án Dữ liệu Mở, rõ ràng là trên khắp các lĩnh vực khoa học, các nhà sản xuất dữ liệu, các đơn vị lưu trữ, các nhà nghiên cứu và các tổ chức, đều tồn tại những rào cản tương tự: sự không chắc chắn về cấp phép, siêu dữ liệu không nhất quán, nguồn gốc không rõ ràng và khó khăn trong việc tái sử dụng, dẫn đến việc tái sử dụng ít hơn và các giấy phép bị các nhà nghiên cứu bỏ qua. Dự án Dữ liệu Khí hậu Mở đã hỗ trợ các nhà sản xuất dữ liệu trên toàn thế giới trong việc triển khai các khuyến nghị vào các chính sách, nền tảng và thực tiễn của họ. Công việc này đã cho thấy một nhu cầu phổ quát hơn về các thực tiễn chia sẻ dữ liệu thiết thực, hợp pháp và có khả năng tương hợp, không chỉ giới hạn ở dữ liệu khí hậu, nhằm tối đa hóa việc chia sẻ dữ liệu mở cho các loại dữ liệu khoa học khác cũng được dự định công khai. Các giá trị siêu dữ liệu được khuyến nghị cho liên kết nguồn, liên kết giấy phép, tuyên bố ghi công và quyền cũng được áp dụng rộng rãi.

Nhờ sự hợp tác liên tục trong việc thử nghiệm và hoàn thiện các thực tiễn cấp phép dữ liệu mở với các tổ chức sản xuất dữ liệu, chúng tôi đã có thể củng cố thêm các khuyến nghị theo cách có thể áp dụng trên nhiều lĩnh vực khoa học.

Các thực tiễn tốt nhất về cấp phép để chia sẻ dữ liệu khoa học

Để xem trước các thực tiễn tốt nhất về cấp phép để chia sẻ dữ liệu khoa học: Chúng tôi khuyến nghị sử dụng một trong hai điều khoản pháp lý và sử dụng sáu giá trị siêu dữ liệu giúp thông tin cấp phép và ghi công vừa dễ đọc đối với con người vừa dễ đọc đối với máy móc.

Các tùy chọn điều khoản pháp lý:

  • Công cụ hiện tặng vào phạm vi công cộng CC0 cho phép sử dụng lại không hạn chế, đặc biệt hữu ích cho các tập dữ liệu nền tảng hoặc khi việc sử dụng lại là ưu tiên hàng đầu. Chúng tôi khuyến nghị nên yêu cầu ghi công khi sử dụng công cụ hiến tặng vào phạm vi công cộng CC0 cho dữ liệu của bạn để đảm bảo bạn được ghi nhận là người tạo ra dữ liệu.

  • Giấy phép ghi công CC BY được cộng đồng dữ liệu toàn cầu công nhận là tiêu chuẩn vàng, là giấy phép ít hạn chế nhất với chỉ một điều kiện: ghi công bạn là người tạo ra dữ liệu. Đây là giấy phép có khả năng tương hợp cao nhất và dễ kết hợp nhất trong khi vẫn kiểm soát được giấy phép của tập dữ liệu, báo cáo hoặc sản phẩm kết quả.

Giá trị siêu dữ liệu

  • Tiêu đề

  • Tác giả

  • Liên kết nguồn

  • Liên kết giấy phép

  • Tuyên bố ghi công

  • Tuyên bố về quyền

Đọc báo cáo đầy đủ của chúng tôi tại đâyphiên bản tóm tắt tại đây. Vui lòng chia sẻ những nguồn tài liệu thiết yếu này với các đồng nghiệp và đối tác đang tích cực tham gia vào việc mở ra dữ liệu khoa học vì lợi ích cộng đồng.

Nếu bạn đang tìm kiếm sự hỗ trợ bổ sung trong việc triển khai cấp phép mở để tăng khả năng tiếp cận, tìm kiếm và sử dụng dữ liệu khoa học mở, chúng tôi rất hân hạnh cung cấp một loạt các dịch vụ tư vấn. Hãy liên hệ với chúng tôi!

Để hỗ trợ công việc đang diễn ra trong việc tăng cường dữ liệu khoa học mở, hãy cân nhắc đóng góp.

Today, we are sharing our newest report, Licensing Best Practices for Sharing Scientific Data. This report builds on our 2023 report Recommended Best Practices for the Better Sharing of Climate Data with the goal of extending the open data practices originally designed for climate data to other disciplines. We are thankful to our partners at the McGovern Foundation who supported our Open Climate Data project, which paved the way for this revised and updated report.

Why Open Licensing Matters for Data

Open data is central to accelerating scientific progress because it allows researchers everywhere to freely access, verify, combine, and build upon existing data without legal or technical barriers, dramatically increasing the speed, scale, and collaboration of discovery.

By encouraging adoption alongside those already maximizing open access to publicly funded data, our recommendations provide a baseline for globally interoperable and practical licensing and attribution practices. They make open data easier to access, share, and reuse with clear guidance and actionable steps. Consistent licensing reduces legal uncertainty, improves interoperability, and enables faster discovery and collaboration. Adopting these practices strengthens trust, transparency, and global scientific cooperation.

This updated report expands the scope of the original beyond climate while retaining the core principles around standard legal terms and metadata for maximized sharing and interoperability. The report and its summary version are resources that anyone who wants to publish open data can use and include guidance on both licensing and metadata.

The Open Climate Data Project

The 2023 Recommended Best Practices for the Better Sharing of Climate Data was created through our Open Climate Data project, which brought together global partners committed to improving the accessibility and interoperability of climate data. From deep collaboration with the Group on Earth Observations (GEO), the U.N. World Meteorological Organization (WMO), and U.N. Convention to Combat Desertification (UNCCD) we helped strengthen the foundations for open, reusable knowledge to better share and build upon climate science across the globe.

The initial recommendations complemented existing frameworks such as the FAIR Principles, the GEO Data Sharing Principles, the WMO Unified Data Policy, and CARE Principles by filling a specific gap. The recommendations focus on open licensing clarity and embedding license information in metadata practices that support reuse, attribution, and sharing. From 2023-2025, we consulted directly with more than 30 intergovernmental, national, and academic organizations on the implementation of the recommended licenses and metadata values in their policies, platforms, and practices.

An invaluable aspect of the Open Climate Data project was the depth and quality of the partnerships we built. Our collaboration with the Group on Earth Observations (GEO) stands out in particular: as active members of the GEO Law and Policy subgroup, we were part of a truly collaborative environment, one where open sharing is not just a principle but a lived practice that directly shaped implementation of the recommendations across earth observation data producers worldwide. Our relationship with the U.N. World Meteorological Organization (WMO) has been equally important. As one of the organizations consulted early in the project, the WMO played a meaningful role in strengthening our recommendations and validating our approach. In 2025, we also had the opportunity to engage in a deep and productive collaboration with the U.N. Convention to Combat Desertification (UNCCD) on updating their open licensing policy, which helped 196 countries and the EU implement clear open-licensing practices for environmental data, enabling global land-degradation information to be legally reusable, interoperable, and accessible for research, policy, and climate action. Details about our partnership on the UNCCD open licensing policy can be read about in more detail in our corresponding case example.

Working in partnership with global governmental and intergovernmental producers of climate and earth observation data allowed us to further the following impact in the world:

  • Making global climate data legally open and reusable, by ensuring that major climate and environmental datasets are released under clear, interoperable legal terms so they can be freely accessed, reused, and combined worldwide.

  • Standardizing interoperable licensing and attribution practices across climate data systems, by embedding consistent legal terms and attribution-based metadata values into data policies, platforms, and practices across the world’s largest institutions so their data can be reliably shared, credited, and reused.

  • Strengthening climate research, policy, and action through better data access, by reducing the legal and technical barriers so governments, scientists, and communities can more effectively study climate change and develop solutions to the growing challenges posed by the climate crisis.

  • Building a durable open data infrastructure for the public good, by establishing norms that institutionalize open licensing and attribution practices across international climate data ecosystems.

Accelerating Open Data Practices Across Scientific Disciplines

As implementation increased with our Open Data Project partners, it became clear that across scientific domains, data producers, hosts, researchers, and institutions, there existed the same barriers: uncertainty about licensing, inconsistent metadata, unclear provenance, and friction in reuse, which result in less reuse and licenses being ignored by researchers. The Open Climate Data project was spent supporting data producers around the world with implementation of the recommendations across their policies, platforms, and practices. This work revealed a more universal need for practical, legally sound, and interoperable data sharing practices that are not limited to just climate data, in order to maximize open data sharing for other types of scientific data that are also intended to be made publicly available. The recommended metadata values for source link, license link, attribution statement, and rights were generally applicable as well.

Because of the ongoing collaboration in testing and refining open data licensing practices with data producing organizations, we were able to further strengthen the recommendations in such a way that they are applicable across scientific disciplines.

Licensing Best Practices for Sharing Scientific Data

For a sneak peek of our licensing best practices for sharing scientific data: We recommended the use of one of two legal terms, and the use of six metadata values that keep licensing and attribution information both human- and machine-readable.

Legal Terms Options:

  • The CC0 public domain dedication enables unrestricted reuse, which can be especially useful for foundational datasets or where reuse is a priority. We recommend attribution is requested when using the CC0 public domain dedication on your data, to ensure you are credited as its creator.

  • The CC BY attribution license is recognized by global data communities as a gold standard as the least restrictive license with only one condition: attribution of you as the creator. It is the most interoperable license and the easiest to combine while controlling the license of the resulting dataset, report, or product.

Metadata Values

  • Title

  • Author

  • Source Link

  • License Link

  • Attribution Statement

  • Rights Statement

Read our full report here and its summary version here. Please share these essential resources with colleagues and partners who are actively engaged in opening up scientific data in the public interest.

If you are looking for additional support in implementing open licensing to increase the accessibility, discoverability, and use of scientific open data, we are pleased to offer a suite of consulting services. Get in touch!

To support ongoing work in increasing open scientific data, consider making a donation.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Hai, 16 tháng 3, 2026

ORFG gửi ý kiến đóng góp cho Viện Y tế Quốc gia (NIH) về các khoản chi phí được phép chi trả


ORFG Submits Comments to NIH on Allowable Costs

December 22, 2025 - Emily Ford

Theo: https://www.orfg.org/news/2025/12/19/orfg-allowable-costs

Bài được đưa lên Internet ngày: 22/12/2025

Vào tháng 9 năm 2025, một số tổ chức thành viên của ORFG đã ký một bức thư chung để đáp lại Yêu cầu cung cấp thông tin của Viện Y tế Quốc gia (NIH) về việc tối đa hóa nguồn tài trợ nghiên cứu bằng cách giới hạn chi phí xuất bản được phép. Yêu cầu này đã tạo điều kiện cho NIH ban hành chính sách liên quan đến “giới hạn giá”; một giới hạn tiền tệ đối với số tiền tài trợ có thể được sử dụng để trả các khoản phí liên quan đến xuất bản, chẳng hạn như phí xử lý bài báo – APC (Article Processing Charges).

Yêu cầu cung cấp thông tin - RFI (Request for Information) đã nhận được gần 1.000 phản hồi từ cộng đồng khoa học và xuất bản, có thể xem tại đây.

Phản hồi của ORFG khẳng định:

  1. Các mô hình chi phí được phép không giải quyết được vấn đề giá cả.

  2. Hệ thống xuất bản và đánh giá hiện đang được gộp chung với việc chia sẻ các kết quả khoa học. Chúng nên được tách rời.

  3. Cơ sở hạ tầng khoa học mở mạnh mẽ đã tồn tại và đang được cộng đồng khoa học sử dụng và đón nhận.

Đọc toàn bộ phản hồi của ORFG tại đây.

Khi chúng tôi tiếp tục xem xét các phản hồi, chúng tôi sẽ xem xét cách ORFG và các thành viên của mình có thể tiếp tục đóng góp vào cuộc thảo luận xung quanh các mô hình chi phí mở và việc cải thiện hệ sinh thái mở cho nghiên cứu.

In September 2025 several ORFG member organizations signed a joint letter in response to the National Institutes of Health’s Request for Information on Maximizing Research Funds by Limiting Allowable Publishing Costs. This request positioned NIH to institute policy regarding “price caps”; a monetary cap to the amount of grant dollars that may be used to pay for publishing related fees such as article processing charges (APCs).

The RFI garnered nearly 1,000 responses from the scientific and publishing community, available here.

ORFG’s response maintains:

  1. Allowable cost models fail to solve the price problem.

  2. Publishing and evaluation systems are currently bundled with the sharing of scientific outputs. They should be unbundled.

  3. Robust open science infrastructures already exist and are being used and embraced by the scientific community.

Read the entire ORFG response here.

As we continue to read through the responses, we’ll be considering how ORFG and its members can continue to contribute to the conversation around open cost models, and the improvement of the open ecosystem for research.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Chủ Nhật, 15 tháng 3, 2026

Schmidt Sciences hợp tác với NASA để cải tiến arXiv


Schmidt Sciences Partners with NASA to improve arXiv

December 12, 2025 - Emily Ford

Theo: https://www.orfg.org/news/2025/12/12/schmidt-sciences-partners-with-nasa-to-improve-arxiv

Bài được đưa lên Internet ngày: 12/12/2025

Schmidt Sciences đã hợp tác với NASA để tài trợ cho việc nâng cấp cơ sở hạ tầng quan trọng cho arXiv, một nền tảng chia sẻ nghiên cứu lâu đời, nơi lưu trữ hơn 2 triệu bài báo khoa học đóng góp vào kho tàng nghiên cứu trong tám lĩnh vực.

Cơ sở hạ tầng khoa học mở là cốt lõi của sứ mệnh thúc đẩy và tăng tốc khoa học và tri thức. Với khoản đầu tư này để cập nhật cơ sở hạ tầng đã cũ, nó đảm bảo sự phổ biến nhanh chóng và liên tục của nghiên cứu.

Được thành lập vào năm 1991, arXiv sẽ sử dụng số tiền này để cải thiện các bản cập nhật công nghệ cũng như cung cấp nhân sự cần thiết để đẩy nhanh quá trình cập nhật. Đọc thêm về khoản tài trợ này tại Cornell Chronicle.

Schmidt Sciences has partnered with NASA to fund critical infrastructure updates to arXiv, a long standing research sharing platform that hosts over 2 million scholarly articles contributing to the research corpus in eight subject areas.

Open science infrastructures are core to the mission of advancing and accelerating science and knowledge. With this infusion of funds to update aging infrastructure, it ensures the continued rapid dissemination of research.

Founded in 1991, arXiv will use these funds to improve its technology updates as well as provide for the personnel needed to accelerate updates. Read more about this gift at the Cornell Chronicle.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Tư, 11 tháng 3, 2026

Open Research Beacon ra mắt nền tảng mới


Open Research Beacon Launches New Platform

October 15, 2025 - Emily Ford

Theo: https://www.orfg.org/news/2025/10/15/open-research-beacon-launches-new-platform

Bài được đưa lên Internet ngày: 15/10/2025

Open Research Beacon (ORB), một danh mục tài nguyên các dự án mở do cộng đồng điều khiển, đã ra mắt trên một nền tảng mới, giới thiệu gần 100 dự án và con số này vẫn đang tiếp tục tăng lên. Mục tiêu của nó là kết nối các tổ chức và cá nhân phát triển các sản phẩm và dịch vụ cho nghiên cứu mở và hợp tác.

Nền tảng mới cho phép chủ sở hữu dự án xác nhận dự án của họ, quản lý siêu dữ liệu và cập nhật tiến độ dự án. Nó cũng cho phép các dự án làm nổi bật các yêu cầu dự án, như bạn có thể thấy trong bản ghi sau đây cho dự án Khung đào tạo Nghiên cứu Mở và Có thể tái tạo - FORRT (Framework for Open and Reproducible Research Training). Tìm hiểu thêm về các bản cập nhật cho ORB tại đây.

Open Research Beacon là một sáng kiến của ICOR.

Open Research Beacon, a community-driven resource catalog of open projects, has launched on a new platform showcasing nearly 100 projects and growing. It aims to connect organizations and individuals who develop products and services for open and collaborative research.

The new platform allows project owners to claim their projects, manage metadata, and update project progress. It also allows projects to highlight project requests, as you can see in the following record for the Framework for Open and Reproducible Research Training (FORRT) project. Learn more about the updates to ORB here.

Open Research Beacon is an initiative of ICOR.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Năm, 18 tháng 9, 2025

Chính sách Khoa học Mở của Viện Astera sẽ không hỗ trợ xuất bản tạp chí


Astera Institute's Open Science Policy Won't Support Journal Publications

June 11, 2025. Emily Ford

Theo: https://www.orfg.org/news/2025/6/11/astera-institute-open-science-policy-wont-support-journal-publications

Bài được đưa lên Internet ngày: 11/06/2025

Đồng sáng lập kiêm Nhà khoa học Trưởng tạm quyền Seemay Chou của Viện Astera gần đây đã công bố những thay đổi trong Chính sách Khoa học Mở của Astera. Astera sẽ không còn hỗ trợ xuất bản tạp chí.

Trích dẫn các đặc điểm cấu trúc của xuất bản khoa học, vốn đặt ra những thách thức cho việc cải cách hệ thống phổ biến và truyền thông học thuật, thông báo của Chou trên Substack khẳng định:

Chúng ta không cần phải chờ đợi sự cho phép để khắc phục điều này. Tương lai của khoa học sẽ không được cứu vãn bởi các tạp chí hay các cơ sở theo truyền thống. Chúng ta cần khôi phục lại vai trò của khoa học trong việc phục vụ xã hội. Tôi thường nghe các nhà khoa học nói rằng họ không thể từ bỏ các tạp chí vì họ sẽ mất nguồn tài trợ. Là một nhà tài trợ, tôi muốn cho các bạn biết rằng chúng tôi không chỉ thoải mái với các chiến lược xuất bản mới, mà chúng tôi còn cần điều đó.

Chính sách Khoa học Mở của Viện Astera hiện có sẵn trên Zenodo.

Xem thêm:

Co-founder and Interim Chief Scientist Seemay Chou of the Astera Institute recently announced developments to Astera’s Open Science Policy. Astera will no longer support journal publication.

Citing structural features of scientific publishing that provide challenges to reforming the scholarly dissemination and communication system, Chou’s Substack announcement asserts:

We don’t need to wait for permission to fix this. The future of science is not going to be rescued by journals or legacy institutions. We need to reclaim science’s role in serving society. I often hear scientists say they can’t abandon journals because they will lose their funding. As a funder, I’m letting you know that we’re not just comfortable with new publishing strategies, we require it.

Astera Institute’s Open Science Policy is available on Zenodo.

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

Thứ Năm, 11 tháng 9, 2025

Bàn về 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt' - bài phát biểu của Bộ trưởng Nguyễn Mạnh Hùng ngày 21/08/2025


Lê Trung Nghĩa. ORCID iD: https://orcid.org/0009-0007-7683-7703

Viện Nghiên cứu, Đào tạo và Phát triển Tài nguyên Giáo dục Mở (InOER),

Hiệp hội các trường đại học cao đẳng Việt Nam (AVU&C)


Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế


---------------------------------------------------

Tóm tắt: Nhân sự kiện Lễ ra mắt Công ty CMC OpenAI ngày 21/08/2025, Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Nguyễn Mạnh Hùng đã có bài phát biểu nhấn mạnh đến sự cần thiết của việc phát triển công nghệ mở trong kỷ nguyên số ở Việt Nam để khai mở sức sáng tạo của toàn dân, cam kết Việt Nam phát triển và làm chủ công nghệ số dựa trên chuẩn mở, mã nguồn mở, và chiến lược cũng như hành động của Việt Nam trong thời gian tới là: Mở để phát triển và làm chủ công nghệ Việt Nam, để Make in Vietnam. Bài viết này bổ sung các bình luận xung quanh nội dung bài phát biểu với mong muốn làm rõ thêm các khái niệm về MỞ được nhắc tới trong bài phát biểu của Bộ trưởng.

Từ khóa: phát triển công nghệ mở, phần mềm nguồn mở, dữ liệu mở, tiêu chuẩn mở, AI (nguồn) mở, giải pháp mở, hàng hóa công cộng kỹ thuật số.

---------------------------------------------------

Bộ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ Nguyễn Mạnh Hùng có bài phát biểu nhân sự kiện Lễ ra mắt Công ty CMC OpenAI với tựa đề 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt'1. Dưới đây là một vài trích đoạn trong bài viết đó:

Một quốc gia phát triển là một quốc gia mà 80% tài sản là tài sản vô hình, là tài sản trí tuệ. Một quốc gia kém phát triển thì tới 80% là tài sản vật chất, tài sản vật lý.”

Điều này là hoàn toàn phù hợp với triết lý “quả táo và ý tưởng” của Nguồn Mở. Nó được nêu như sau: “Nếu tôi có một quả táo và bạn có một quả táo và chúng ta trao đổi cho nhau thì mỗi người chúng ta vẫn có một quả táo. Nhưng nếu tôi có một ý tưởng và bạn có một ý tưởng và chúng ta trao đổi cho nhau thì mỗi người chúng ta sẽ có hai ý tưởng”. Thấy rõ ở đây là quả táo đại diện cho các tài sản vật lý, hữu hình, có thể sờ mó được; trong khi ý tưởng đại diện cho các tài sản vô hình, các tài sản kỹ thuật số - là kết quả của mọi hoạt động chuyển đổi số. Triết lý này cho thấy, khi tài sản vô hình được trao đổi, được chia sẻ mở, hay nói cách khác, khi VÔ HÌNH đi cùng với MỞ sẽ cho giá trị cao nhất (xem Hình 1); vì nếu VÔ HÌNH đi với ĐÓNG thì ý tưởng của bạn vẫn là của bạn và ý tưởng của tôi vẫn là của tôi, không có gì thay đổi cả. Đây là nguyên lý cộng lực để phát triển


Hình 1. Nguyên lý cộng lực để phát triển

Thực tế trên thế giới chỉ ra rằng, để MỞ cùng với VÔ HÌNH có thể mang lại giá trị cao nhất, các doanh nghiệp cần có các mô hình kinh doanh đổi mới sáng tạo, nhất là các mô hình kinh doanh dựa vào việc cung cấp dịch vụ, bao gồm các dịch vụ giá trị gia tăng, chẳng hạn như Phần mềm như một Dịch vụ - SaaS (Software as a Service), chứ không phải các mô hình kinh doanh truyền thống dựa vào việc bán sản phẩm. Bất kỳ ai cũng có thể nhận ra điều này khi nhìn vào các tập đoàn phần mềm hàng đầu thế giới cũng như các công ty AI đương thời. Bạn không mua các sản phẩm của họ, mà trả tiền dịch vụ thuê bao để sử dụng chúng, thường với lựa chọn miễn phí sử dụng trong một khoảng thời gian nhất định ban đầu.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo sẽ không bị kiểm soát hoàn toàn bởi những đại gia công nghệ, mà sẽ còn bị chi phối bởi cộng đồng mã nguồn mở, bởi các doanh nghiệp phát triển ứng dụng của các quốc gia. Không một công ty nào, không một tập đoàn đa quốc gia nào, dù quy mô to đến đâu, có thể giải quyết mọi bài toán, đáp ứng mọi nhu cầu thay đổi của các tổ chức, quốc gia. Phát triển công nghệ mở là chìa khóa khai mở sức sáng tạo của toàn dân, từ đó mà giá rẻ đi, nhiều người tiếp cận hơn để giải quyết các bài toán kinh tế xã hội của mỗi quốc gia.

Công nghệ thông tin, công nghệ số đã, đang và sẽ thâm nhập sâu vào mọi ngõ ngách của đời sống xã hội, sẽ trở thành không khí thở của chúng ta. Và vì thế, nó phải rẻ như không khí. Và cách để đạt được điều đó là công nghệ mở. Công nghệ mở không chỉ là mã nguồn mở, mà còn là kiến trúc mở và chuẩn mở. Và đi cùng công nghệ mở là văn hóa mở. Tất cả chúng ta sẽ cùng đóng góp phát triển công nghệ, cùng chia sẻ sử dụng công nghệ. Và vì thế mà giá công nghệ sẽ rẻ đi.”

Bộ trưởng hoàn toàn đúng. Nghiên cứu cho thấy2, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ có nhiều khía cạnh tích cực, mà cũng có nhiều hơn các khía cạnh tiêu cực (xem Hình 2). Vì vậy, trí tuệ nhân tạo không thể “bị kiểm soát hoàn toàn bởi những đại gia công nghệ”, đặc biệt khi chúng được sử dụng trong các ứng dụng của quốc gia.


Hình 2. AI tích cực và AI tiêu cực

Ngày nay, bên cạnh thuật ngữ công nghệ mở, một vài thuật ngữ mới liên quan đến “Mở” đã xuất hiện, chẳng hạn như tài liệu của UNESCO xuất bản nhân sự kiện Hội nghị Tài nguyên Giáo dục Mở Thế giới lần thứ 3 năm 2024 có tiêu đề “Tài sản Công cộng Kỹ thuật số: Giải pháp Mở và AI vì Quyền truy cập Toàn diện tới Tri thức3, trong đó giải thích:

  • Các giải pháp mở (Open Solutions), chúng là các hàng hóa công cộng kỹ thuật số - DPG (Digital Public Goods) có sẵn dựa vào một giấy phép bản quyền mở (Open Copyright License) đã trở thành thiết yếu trong hàng loạt các lĩnh vực, bao gồm việc học tập (tài nguyên giáo dục mở), phần mềm (phần mềm nguồn mở), khoa học (truy cập mở), và chính phủ (dữ liệu mở). Các giải pháp mở, nhờ vào chế độ sở hữu trí tuệ của chúng, cho phép tính linh hoạt, khả năng mở rộng, và tính tương hợp để thúc đẩy việc chia sẻ kiến thức và quyền truy cập tới thông tin”.

  • Giấy phép bản quyền mở: các giấy phép mở là các giấy phép tôn trọng các quyền sở hữu trí tuệ của chủ sở hữu bản quyền và cung cấp sự cho phép trao cho công chúng các quyền để truy cập, sử dụng lại, tái mục đích, tùy chỉnh và phân phối lại các tài liệu thông tin. Các loại giấy phép mở được sử dụng khác nhau tùy theo giải pháp mở. Giấy phép mở phổ biến nhất là Creative Commons (CC)”.

Tài liệu của Văn phòng Công nghệ Kỹ thuật số và mới nổi của Liên hiệp quốc với tựa đề “Hiệp ước Kỹ thuật số Toàn cầu4 đã được các nhà lãnh đạo thế giới thông qua vào ngày 22/09/2024 tại Hội nghị thượng đỉnh về Tương lai ở New York, đã cam kết và hành động theo 5 mục tiêu, trong đó chủ đề ‘Hàng hóa công cộng kỹ thuật số và cơ sở hạ tầng công cộng kỹ thuật số’ của mục tiêu số 1 ‘Thu hẹp mọi khoảng cách kỹ thuật số và đẩy nhanh tiến độ trên khắp các Mục tiêu Phát triển Bền vững’, nêu: ‘14. Chúng tôi thừa nhận hàng hóa công cộng kỹ thuật số, bao gồm phần mềm nguồn mở, dữ liệu mở, mô hình trí tuệ nhân tạo mở, tiêu chuẩn mở và nội dung mở tuân thủ luật về quyền riêng tư và các luật, tiêu chuẩn và thông lệ quốc tế tốt nhất hiện hành khác và không gây hại, trao quyền cho các xã hội và cá nhân để hướng các công nghệ số vào nhu cầu phát triển của họ và có thể tạo điều kiện cho hợp tác và đầu tư kỹ thuật số.’

Các quốc gia khắp trên thế giới ngày càng có nhu cầu ứng dụng và phát triển hàng hóa công cộng kỹ thuật số, bao gồm cả các mô hình trí tuệ nhân tạo mở, để có thể tận dụng được tài nguyên VÔ HÌNH đó theo cách thức chúng được chia sẻ MỞ, miễn phí cho bất kỳ ai cũng có quyền để truy cập, sử dụng lại, tái mục đích, tùy chỉnh và phân phối lại chúng.

Nhưng thế nào là một mô hình trí tuệ nhân tạo mở? Sáng kiến Nguồn Mở - OSI (Open Source Initiative), một tổ chức phi lợi nhuận phạm vi toàn cầu được thành lập với sứ mệnh để giáo dục và bảo vệ những lợi ích của nguồn mở và xây dựng cầu nối giữa các bên liên quan khác nhau trong cộng đồng nguồn mở toàn thế giới, đã đưa ra Định nghĩa trí tuệ nhân tạo - AI (Artificial Intelligence) Nguồn Mở, phiên bản 1.05 như sau:

AI Nguồn Mở (Open Source AI) là một hệ thống AI được làm cho sẵn sàng theo các điều khoản và theo một cách thức trao các quyền tự do để:

  • Sử dụng hệ thống đó vì bất kỳ mục đích gì và không phải hỏi sự cho phép.

  • Nghiên cứu cách hệ thống đó làm việc và kiểm tra các cấu thành của nó.

  • Sửa đổi hệ thống đó vì bất kỳ mục đích gì, bao gồm thay đổi đầu ra của nó.

  • Chia sẻ hệ thống đó với người khác để sử dụng với hoặc không với những sửa đổi, vì bất kỳ mục đích gì.

Để một mô hình AI được gọi là AI Nguồn Mở, tất cả các thành phần trong tất cả các lớp cấu thành của nó, bao gồm cả phần mềm, dữ liệu và nội dung các tài liệu của nó (xem Bảng 1), đều cần phải được cấp phép mở bằng các giấy phép mở tương ứng (xem Bảng 2) để cho phép bất kỳ ai cũng có khả năng nghiên cứu và kiểm tra các cấu thành của nó, theo AI & DATA của Quỹ Linux6.

Bảng 1. Các lớp MOF và các thành phần của nó


Bảng 2. Các giấy phép mở được khuyến nghị cho các thành phần của MOF


Trên thực tế, tồn tại cả các Mô hình AI nguồn mở, nguồn đóng và/hoặc mở một phần (không phải tất cả các thành phần của mô hình là mở)7. Sự khác biệt chính giữa các mô hình AI nguồn đóng và nguồn mở nằm ở 7 điểm sau8: (1) Khả năng tùy chỉnh; (2) Khả năng tiếp cận; (3) Sự cộng tác; (4) Chi phí; (5) Tính minh bạch; (6) Bảo mật; (7) Các bản cập nhật. Từng mô hình AI, dù là nguồn mở hay nguồn đóng, đều có những điểm mạnh và yếu khác nhau khi được so sánh với nhau9.

Công nghệ thông tin, công nghệ số đã trở thành nền tảng của kinh tế - xã hội. Cuộc di chuyển vĩ đại nhất trong lịch sử nhân loại là cuộc di chuyển từ thế giới thực sang thế giới số. Nhưng tất cả các quốc gia đều lo lắng về an ninh mạng. Niềm tin sẽ trở thành yếu tố quyết định cho sự thành công của cuộc di chuyển này. Các quốc gia chỉ có thể có niềm tin này khi công nghệ họ sử dụng là công nghệ mở. Công nghệ mở là để các quốc gia có thể làm chủ công nghệ mà mình sử dụng. Không còn như trước đây, chúng ta mua một "Black Box" từ một quốc gia khác và phó mặc số phận của quốc gia mình cho một quốc gia khác. Hiện nay, nhiều quốc gia đã tuyên bố chỉ mua công nghệ khi công nghệ là mở, nhất là khi các công nghệ đó dùng để xây dựng các hạ tầng nền tảng quốc gia như 5G, AI.”

Có lẽ Bộ trưởng đi lên từ giới quân sự nên có được sự nhạy cảm về niềm tin vào công nghệ mở, điều cũng đã được nêu trong các tài liệu nghiên cứu về ‘Phát triển công nghệ mở’ của Bộ Quốc phòng Mỹ từ khoảng 15 năm trước, nơi rút ra 15 điểm giúp phát triển công nghệ mở thành công10, với 2 điểm đầu là: “1. Cộng đồng trước, công nghệ sau; và 2. Mở là mặc định, đóng chỉ khi cần”. Các tác giả của tài liệu lập luận rằng, ngày nay, phần mềm được sử dụng để chế tạo vũ khí và điều khiển vũ khí; vì thế nó không thể là phần mềm nguồn đóng - bị phụ thuộc vào một nhà cung cấp, mà nên là phần mềm nguồn mở dựa vào cộng đồng, vì việc thắng hay thua trong một cuộc xung đột không thể bị phụ thuộc vào cái gật đầu hoặc lắc đầu của ông giám đốc một công ty, bất kỳ nó là to và mạnh tới đâu. Với phát triển công nghệ mở, các phần mềm được khuyến nghị sử dụng trong chính phủ là các phần mềm do cộng đồng duy trì (xem Hình 3) như: (1) phần mềm mở sử dụng được ngay của chính phủ - Open GOTS (Open Government Off The Self); và (2) phần mềm nguồn mở do cộng đồng duy trì (Community - Maintained OSS).


Hình 3. Phát triển công nghệ mở

Bộ trưởng nêu:

Dữ liệu là dầu mỏ. Trong tương lai, hầu hết các giá trị sẽ được tạo ra từ dữ liệu. Càng nhiều dữ liệu, nhất là càng nhiều loại dữ liệu khác nhau thì cơ hội tạo ra giá trị mới càng lớn. Người có dữ liệu và người tạo ra giá trị mới từ dữ liệu đó trong nhiều trường hợp không phải là một. Bởi vậy, việc mở dữ liệu và dữ liệu mở là quyết định trong việc tạo ra giá trị mới cho người dân, cho đất nước.

Với một nước đi sau như Việt Nam chúng ta mà muốn đi trước thì phải đứng trên vai những người khác. Việc lựa chọn phát triển công nghệ mở, lựa chọn phát triển phần mềm nguồn mở, lựa chọn mở dữ liệu để các cá nhân, doanh nghiệp tham gia sáng tạo giá trị mới là định hướng của chúng ta. Với định hướng này, Việt Nam sẽ phát triển thành quốc gia công nghệ, dựa trên và thừa hưởng tri thức nhân loại nhưng cũng đóng góp cho tri thức nhân loại.”

Với đa số các công ty công nghệ thông tin (CNTT) của Việt Nam là các công ty vừa và nhỏ (SME), thì “việc mở dữ liệu và dữ liệu mở là quyết định trong việc tạo ra giá trị mới cho người dân, cho đất nước” là không thể khác. Các nghiên cứu của thế giới chỉ ra cho thấy, nếu không có dữ liệu mở thì các SME sẽ không có khả năng để cạnh tranh với các đại gia công nghệ, chí ít là ở 2 khía cạnh: (1) SME không có đủ tiền để mua lượng dữ liệu lớn để sử dụng cho việc đào tạo các mô hình AI tạo sinh của họ; và (2) SME không đủ tiền để theo đuổi các vụ kiện sở hữu trí tuệ liên quan đến các dữ liệu không mở khi họ sử dụng chúng, ví dụ, để đào tạo các mô hình AI tạo sinh của họ. Vì điều này, cần thiết có sự can thiệp chính sách của chính phủ để đảm bảo các SME có được sự truy cập công bằng tới dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI đổi mới sáng tạo của họ, tốt nhất là dựa trên Dữ liệu Mở được phát triển/tạo ra ở bất cứ nơi nào, bất kỳ lĩnh vực nào có thể. Điều tương tự cũng xảy ra với cộng đồng các nhà nghiên cứu, đặc biệt ở các quốc gia đang phát triển như Việt Nam.

Câu hỏi đặt ra ở đây là, liệu định nghĩa dữ liệu mở trong Luật Dữ liệu 202411 của Việt Nam có được hiểu giống như định nghĩa thường thấy của nó trên thế giới hay không, hay liệu nó có tạo ra các rào cản đối với các SME khi họ sử dụng nó để đổi mới sáng tạo trong các mô hình/hệ thống/ứng dụng AI hoặc phần mềm hay không?

Khóa học cơ bản về Dữ liệu Mở trong chương trình học tập điện tử của Viện Dữ liệu Mở - ODI (Open Data Institute) trên Cổng dữ liệu châu Âu12, Định nghĩa Dữ liệu Mở như sau13:

Dữ liệu mở là dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể truy cập, sử dụng và chia sẻ.

Dữ liệu mở trở nên có thể sử dụng được khi được cung cấp ở định dạng phổ biến, máy có thể đọc được.

Dữ liệu mở phải được cấp phép mở. Giấy phép của nó phải cho phép mọi người sử dụng dữ liệu đó theo bất kỳ cách gì họ muốn, bao gồm biến đổi, kết hợp và chia sẻ nó với những người khác, ngay cả với mục đích thương mại.

ODI cũng đưa ra phổ dữ liệu để người dùng dễ hình dung các loại dữ liệu khác nhau, như được minh họa trên Hình 4.


Hình 4. Phổ dữ liệu

Phổ dữ liệu như Hình 3 cho thấy, dữ liệu có thể là: (1) đóng hoàn toàn, như các hồ sơ y tế với các dữ liệu nhạy cảm hoặc các báo cáo bán hàng của công ty, chỉ truy cập được trong nội bộ tổ chức; (2) đóng và chỉ (những) người được trao quyền rõ ràng theo hợp đồng mới truy cập được, chẳng hạn như giấy phép lái xe của cá nhân; (3) dữ liệu mà (vài) nhóm người có quyền truy cập thông qua quá trình xác thực, chẳng hạn như dữ liệu nghiên cứu có nguồn gốc từ các hồ sơ y tế đã trải qua quá trình ẩn danh (anonymisation); (4) dữ liệu truy cập được công khai bằng (các) giấy phép hạn chế sử dụng, chẳng hạn như các đoạn tweet; và (5) dữ liệu mở mà bất kỳ ai cũng có quyền truy cập thông qua một giấy phép mở, chẳng hạn như giấy phép CC BY (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.en) hoặc CC BY-SA (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/deed.en), ví dụ như được gắn cho lịch chạy xe buýt, thậm chí cả cho các số liệu thống kê y tế có nguồn gốc từ các hồ sơ y tế đã trải qua quá trình ẩn danh.

Phổ dữ liệu cũng cho thấy đường đi của dữ liệu chuyển dần từ đóng sang mở có thể tương tự với đường đi của dữ liệu của cá nhân (đóng) chuyển dần qua dữ liệu thương mại (được chia sẻ, truy cập hạn chế và có điều kiện) rồi tiếp tục chuyển qua dữ liệu của chính phủ (truy cập được công khai và mở).

Về lượng dữ liệu, phổ dữ liệu cho thấy đường đi của dữ liệu chuyển từ nhỏ sang trung bình rồi sang lớn. Có thể thấy, càng nhiều dữ liệu công khai và/hoặc mở, thì cơ hội tạo ra giá trị mới càng lớn, đặc biệt đối với các SME.

Dữ liệu Mở phải được cấp phép mở”. Thường thấy, Dữ liệu Mở được cấp phép mở bằng các giấy phép từ 2 hệ thống giấy phép mở14 như được minh họa trên Hình 5. Điều này cũng cho thấy, Dữ liệu Mở có thể là dữ liệu: (1) Nằm trong phạm vi công cộng (hoặc hết thời hạn bảo hộ của Luật Sở hữu Trí tuệ, hoặc tác giả khước từ các quyền của mình và hiến tặng vào phạm vi công cộng, vì thế người dùng có toàn quyền sử dụng chúng miễn phí vì bất kỳ mục đích gì); (2) Được cấp phép mở, chẳng hạn như CC BY hoặc ODC - by, cho phép bất kỳ ai cũng có quyền miễn phí truy cập, sử dụng và chia sẻ, nhưng phải thừa nhận ghi công cho tác giả và bên nắm giữ bản quyền; (3) Được cấp phép mở, chẳng hạn như CC BY-SA hoặc OdbL, cho phép bất kỳ ai cũng có quyền miễn phí truy cập, sử dụng và chia sẻ, nhưng phải thừa nhận ghi công cho tác giả và bên nắm giữ bản quyền và nếu người dùng chỉnh sửa dữ liệu đó, thì bản chỉnh sửa đó bắt buộc phải mang giấy phép hệt như bản gốc của nó. Nói một cách khác, Dữ liệu Mở có nhiều sắc thái khác nhau về quyền và nghĩa vụ của người dùng chúng!


Hình 5. Các giấy phép mở thường được sử dụng cho Dữ liệu Mở

Ở phần kết bài phát biểu của mình, Bộ trưởng nêu:

Việt Nam cam kết phát triển và làm chủ công nghệ số dựa trên chuẩn mở, mã nguồn mở. Không chỉ là cam kết mà đây còn là chiến lược của chúng ta: Mở để phát triển và làm chủ công nghệ Việt Nam, để Make in Vietnam. Không chỉ là chiến lược mà đây còn là chương trình hành động của chúng ta. Mỗi cơ quan, doanh nghiệp hãy nhận lấy cho mình một công việc và cam kết hành động. Cơ quan nhà nước hãy hành động để xây dựng chính sách, chiến lược. Doanh nghiệp hãy hành động để phát triển các nền tảng. Các cơ sở đào tạo hãy hành động để nuôi dưỡng và phát triển cộng đồng mở.”

Trong bối cảnh cả nước đang góp ý cho Dự thảo Luật Chuyển đổi số cũng như Nghị định để triển khai Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15 của Quốc hội năm 2024 dự kiến sẽ được ban hành trong thời gian tới, cũng như mong muốn từ lâu của nhiều doanh nghiệp công nghệ thông tin Việt Nam và nhiều thành viên của Câu lạc bộ Phần mềm Tự do Nguồn Mở Việt Nam (VFOSSA15) về một chiến lược quốc gia về Công nghệ Mở, hy vọng là toàn bộ nội dung bài phát biểu của Bộ trưởng và nhiều bình luận trong bài viết này sẽ được đưa vào trong nội dung các văn bản sắp được ban hành được nêu ở trên để tận dụng được mọi nguồn lực của quốc gia và sức sáng tạo của toàn dân, nhất là các cộng đồng nguồn mở, đồng thời góp phần vào việc từng bước hiện thực hóa cam kết chiến lược: Mở để phát triển và làm chủ công nghệ Việt Nam, để Make in Vietnam.

Tài liệu tham khảo

  1. Bộ Khoa học và Công nghệ (2025): 'Lợi thế của doanh nghiệp Việt là dữ liệu Việt, bài toán Việt': https://vnexpress.net/loi-the-cua-doanh-nghiep-viet-la-du-lieu-viet-bai-toan-viet-4929956.html

  2. Bozkurt, A., Xiao, J., Farrow, R., Bai, J. Y. H., Nerantzi, C., Moore, S., Dron, J., Stracke, C. M., Singh, L., Crompton, H., Koutropoulos, A., Terentev, E., Pazurek, A., Nichols, M., Sidorkin, A. M., Costello, E., Watson, S., Mulligan, D., Honeychurch, S., Hodges, C. B., Sharples, M., Swindell, A., Frumin, I., Tlili, A., Slagter van Tryon, P. J., Bond, M., Bali, M., Leng, J., Zhang, K., Cukurova, M., Chiu, T. K. F., Lee, K., Hrastinski, S., Garcia, M. B., Sharma, R. C., Alexander, B., Zawacki-Richter, O., Huijser, H., Jandrić, P., Zheng, C., Shea, P., Duart, J. M., Themeli, C., Vorochkov, A., Sani-Bozkurt, S., Moore, R. L., & Asino, T. I. (2024). The Manifesto for Teaching and Learning in a Time of Generative AI: A Critical Collective Stance to Better Navigate the Future. Open Praxis, 16(4), Pages 487–513: https://openpraxis.org/articles/10.55982/openpraxis.16.4.777. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/3rwkmzqodszn7xxuf3dln/6749b446d17e9_Vi-10052025.pdf?rlkey=2dul6urx28xp46qibhpoqlms7&st=1xog04bw&dl=0, tr.10.

  3. UNESCO: CONCEPT NOTE: 3rd UNESCO World OER Congress 2024: Digital Public Goods: Open Solutions and AI forInclusive Access to Knowledge: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000391562. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/rjjt7cjr7tocvcbppmi9g/391562eng_Vi-18102024.pdf?rlkey=tzuuh2st89u6546wkw32y32nw&e=1&st=iwljik32&dl=0

  4. United Nation Office for Digital and Emerging Technologies (2024): Global Digital Compact, p.5: https://www.un.org/global-digital-compact/sites/default/files/2024-09/Global%20Digital%20Compact%20-%20English_0.pdf. Bản dịch sang tiếng Việt: https://doi.org/10.5281/zenodo.15042420, tr.9.

  5. Open Source Initiative (OSI): The Open Source AI Definition – 1.0: https://opensource.org/ai/open-source-ai-definition. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/dinh-nghia-ai-nguon-mo-v1-0-1374.html

  6. LF AI & DATA (Dec 17, 2024): The Model Openness Framework (MOF) Specification: https://lfaidata.foundation/wp-content/uploads/sites/3/2025/01/05_White_paper_MOF_Specification.pdf. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/scl/fi/t25554np4o745vujtkph1/05_White_paper_MOF_Specification_Vi-21022025.pdf?rlkey=ejg41yluhlets5jeygmeysbys&e=1&st=4idhwi13&dl=0

  7. Aaron Linskens (2025): Beyond open vs. closed: Understanding the spectrum of AI transparency: https://www.sonatype.com/blog/beyond-open-vs.-closed-understanding-the-spectrum-of-ai-transparency. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/vuot-ra-ngoai-ranh-gioi-mo-va-dong-hieu-ve-pho-minh-bach-cua-ai-1501.html

  8. Multimodal (August 8, 2024): Open-Source AI vs. Closed-Source AI: What’s the Difference?: https://www.multimodal.dev/post/open-source-ai-vs-closed-source-ai. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/ai-nguon-mo-so-voi-ai-nguon-dong-dau-la-su-khac-biet-1499.html

  9. Index for Developers (July 8, 2025): Open-Source vs. Closed AI: Who Should You Trust?: https://www.index.dev/blog/open-source-vs-closed-ai-guide. Bản dịch sang tiếng Việt: https://giaoducmo.avnuc.vn/ai/ai-nguon-mo-so-voi-dong-ban-se-tin-ai-1500.html

  10. Bộ Quốc phòng Mỹ, 2011: Open Technology Development - Lessons Learned and Best Practices for Military Software: https://dodcio.defense.gov/Portals/0/Documents/FOSS/OTD-lessons-learned-military-signed.pdf, p. 38. Bản dịch sang tiếng Việt: https://www.dropbox.com/s/7dr3l68df0n8qkd/OTD-Lessons-Learned-And-Best-Practices-For-Military-Software-Vi.pdf, trang 42.

  11. Trang thông tin Chính phủ: Luật số 60/2024/QH15 của Quốc hội: Luật Dữ liệu: https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=212488&classid=1&orggroupid=1

  12. data.europa.eu: The e-learning programme: https://data.europa.eu/elearning/en/#/id/co-01

  13. data.europa.eu: What is open data?: https://data.europa.eu/elearning/en/module1/#/id/co-01

  14. Leigh Dodds, Open Data Institute (2013): Publisher's Guide to Open Data Licensing: https://theodi.org/insights/guides/publishers-guide-to-open-data-licensing/. Bản dịch sang tiếng Việt: https://vnfoss.blogspot.com/2018/02/chi-dan-cua-nha-xuat-ban-ve-cap-phep-du.html

  15. VFOSSA: https://vfossa.vn/

(Bài viết cho hội thảo nhân sự kiện Security Bootcamp 2025 được tổ chức tại TP. Huế trong các ngày 12-13/09/2025)

Tự do tải về bài viết toàn văn định dạng PDF ở DOI: https://zenodo.org/records/17103251

Tự do tải về bài trình chiếu tại địa chỉ: https://www.dropbox.com/scl/fi/reutrzh6hd6ik2zwtqhtf/SBC2025-OpenTech_DPG_InTheAgeOf_AI.pdf?rlkey=fcjmh2etymtne7pnxcbnyfbna&st=4rggjj1h&dl=0

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/1966334924732190844

Xem thêm: