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.

 

AI systems as digital public goods - a dive into what this means from a slightly more technical perspective

May 21, 2025

Ricardo Mirón Torres, Chief Technology Officer, DPGA Secretariat

Theo: https://www.digitalpublicgoods.net/blog/ai-systems-as-dpgs

Bài được đưa lên Internet ngày: 21/03/2025

DPGA hiện đang tiếp nhận hồ sơ đăng ký cho các hệ thống AI! Bài viết này cung cấp cái nhìn tổng quan thực tiễn cùng mô tả chi tiết về các yêu cầu nêu trong Tiêu chuẩn DPG (DPG Standard) mà một hệ thống AI cần đáp ứng để được công nhận là hàng hóa công kỹ thuật số - DPG (Digital Public Good) và được liệt kê trong Danh mục DPG (DPG Registry).

Chúng ta đã đi đến đây như thế nào?

Một hàng hóa công kỹ thuật số (DPG) không chỉ đơn thuần là phần mềm mở, dữ liệu mở, bộ sưu tập nội dung mở hay hệ thống AI mở. Các DPG là những giải pháp nguồn mở, đồng thời phải đảm bảo tính dễ tiếp cận, khả năng thích ứng và được thiết kế theo nguyên tắc "không gây hại". Do đó, để được công nhận là DPG, một giải pháp phải chứng minh được sự tuân thủ Tiêu chuẩn DPG. Điều này đảm bảo rằng các yếu tố quan trọng nêu trên được tích hợp vào thiết kế của giải pháp kỹ thuật số, từ đó tạo điều kiện cho việc triển khai công nghệ một cách an toàn và mang lại tác động lớn hơn.

Vào năm 2023, trước tiềm năng to lớn của AI đối với sự phát triển cũng như những rủi ro đi kèm, Ban Thư ký DPGA đã phối hợp cùng UNICEF thành lập một Cộng đồng Thực hành - CoP (Community of Practice) chuyên biệt về các hệ thống AI. Nhóm này được tập hợp nhằm xem xét cách thức điều chỉnh Tiêu chuẩn DPG sao cho phù hợp hơn trong việc xác định các hệ thống AI dưới dạng một loại hình DPG, đồng thời khám phá mối giao thoa giữa AI mở và AI có trách nhiệm.

Bên cạnh một loạt khuyến nghị của CoP về hệ thống AI, Ban Thư ký DPGA đã giám sát chặt chẽ và tham gia vào các cuộc trò chuyện liên quan cũng đang diễn ra. Điều này bao gồm Định nghĩa AI nguồn mở (OSAID) của OSI (bản dịch sang tiếng Việt), Khung Tính mở Mô hình (MOF) của Quỹ Linux (bản dịch sang tiếng Việt) và các cuộc tham vấn với các thành viên DPGA đang tích cực làm việc về AI, chẳng hạn như OpenFuture, Creative Commons và Quỹ Tri thức mở.

Sau giai đoạn bình luận mở trên GitHub, Hội đồng Tiêu chuẩn DPG đã xem xét cẩn thận các ý kiến ​​đầu vào được đưa ra trong suốt quá trình này và, như một phần của bộ cập nhật cho Tiêu chuẩn DPG, đã đưa ra các thay đổi nhằm tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của các DPG hệ thống AI đồng thời đảm bảo rằng chúng đáp ứng các yêu cầu nhất quán trên tất cả các danh mục DPG.

Vậy hệ thống AI là gì?

Trước khi đi sâu vào các bản cập nhật cụ thể, bạn cần hiểu rõ ý nghĩa của “hệ thống AI” (AI system) vì nó có ý nghĩa đối với các thành phần phải tuân thủ Tiêu chuẩn DPG. Chúng tôi công nhận hệ thống AI là hệ thống dựa trên máy được thiết kế để hoạt động với nhiều cấp độ tự chủ khác nhau, có thể đưa ra dự đoán, đề xuất hoặc quyết định ảnh hưởng đến môi trường thực hoặc ảo đối với một nhóm mục tiêu nhất định do con người xác định hoặc tạo ra kết quả đầu ra, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh.

Cách hiểu này phù hợp với các hướng dẫn của OECD về AI (Khuyến nghị của Hội đồng Trí tuệ Nhân tạo, Nhà xuất bản OECD, Paris, 2019)

Để được công nhận là trạng thái DPG, hệ thống AI phải cung cấp các thành phần sau đây cùng với các yêu cầu sau:

Thành phần	Mô tả	Giấy phép được chấp nhận
Dữ liệu	[1] (Các) bộ dữ liệu được sử dụng để để huấn luyện, xác thực và kiểm thử hệ thống.	[1] Các giấy phép tuân thủ Định nghĩa Mở
Mã nguồn	[2] Mã nguồn được sử dụng cho các công đoạn tiền xử lý, huấn luyện, xác thực và kiểm thử dữ liệu. [3] Các thành phần mã nguồn khác, chẳng hạn như mã thực thi suy luận, các thư viện và các công cụ hỗ trợ.	[2][3] Các giấy phép được OSI phê duyệt
Mô hình	[4] Kiến trúc mô hình, loại mô hình, các lớp và cấu trúc. [5] Các tham số mô hình, chẳng hạn như trọng số, bộ tối ưu hóa, hệ số và các siêu tham số khác có liên quan.	[4] Các giấy phép được OSI phê duyệt [5] Các điều khoản tuân thủ định nghĩa Nguồn Mở

Những yêu cầu này đồng nghĩa với việc mọi dữ liệu được sử dụng trong một hệ thống AI đều phải ở dạng mở và có thể truy cập được. Chúng tôi hiểu rằng đây là một tiêu chuẩn rất cao, có thể làm hạn chế số lượng các hệ thống AI đáp ứng được Tiêu chuẩn DPG (DPG Standard). Tuy nhiên, chúng tôi cho rằng điều này rất quan trọng, vì nó củng cố các nguyên tắc cốt lõi của DPGA.

Việc tiếp cận dữ liệu không chỉ góp phần thúc đẩy lợi ích công cộng, mà còn khẳng định cam kết mạnh mẽ của chúng tôi đối với tính mở – yếu tố hỗ trợ cho trách nhiệm giải trình, tính an toàn và mang lại những lợi ích thiết thực cho xã hội. Bạn có thể tìm hiểu thêm về lý do chúng tôi đưa ra quan điểm này thông qua các bài viết trên blog của chúng tôi về vai trò của dữ liệu mở trong AI và tầm quan trọng của nó đối với các hệ thống AI phục vụ lợi ích công cộng.

Điều này có ý nghĩa gì đối với tài liệu hướng dẫn?

Một trong những lợi ích được đánh giá cao nhất của các DPG (Hàng hóa Công cộng Kỹ thuật số) chính là khả năng tái sử dụng. Để đạt được điều này, cần có tài liệu hướng dẫn rõ ràng, giúp một người có chuyên môn kỹ thuật – dù chưa từng biết đến hệ thống AI cụ thể đó – vẫn có thể hiểu, sử dụng và tùy chỉnh nó. Đây cũng là lý do tại sao, bên cạnh các yêu cầu hiện có đối với tài liệu phần mềm nói chung, chúng tôi bổ sung thêm các yêu cầu cụ thể liên quan đến tài liệu về dữ liệu và mô hình.

Mặc dù hiện đã có nhiều mẫu tài liệu dành cho mô hình (model cards) và bảng dữ liệu (datasheets), chúng tôi vẫn duy trì sự linh hoạt. Tài liệu có thể được gửi dưới nhiều định dạng khác nhau, miễn là đảm bảo chứa tối thiểu các thông tin sau đây.

Thông tin	Mô tả
Mô hình	Tổng quan về mô hình Tên gọi, phiên bản, ngày tháng, nhà phát triển, mô tả và thông tin liên hệ.   Mục đích sử dụng Các mục đích sử dụng chính, đối tượng người dùng dự kiến ​​và các ứng dụng nằm ngoài phạm vi sử dụng.   Các chỉ số hiệu suất Các chỉ số đánh giá định lượng quan trọng, độ chính xác, độ chuẩn xác, độ thu hồi (recall) và những chỉ số hiệu suất liên quan khác.   Các hạn chế Những điểm yếu đã biết, các dạng lỗi có thể xảy ra và các thành kiến ​​(bias) tiềm ẩn.
Dữ liệu	Tổng quan về dữ liệu Tên/định danh tập dữ liệu, phiên bản và ngày tháng, người tạo/người duy trì, các trường hợp sử dụng cùng những thông tin chung khác.   Thông tin kỹ thuật Nguồn gốc dữ liệu, từ điển dữ liệu, lược đồ dữ liệu, mã định danh duy nhất, mối liên kết với các hệ thống thuật ngữ (ontology) hoặc từ vựng chuyên ngành, chất lượng dữ liệu và các hạn chế.   Thành phần và đặc điểm của tập dữ liệu Các thực thể dữ liệu, số lượng thực thể, định dạng dữ liệu, các trường/đặc trưng dữ liệu, nhãn/biến mục tiêu (nếu có), phân chia tập dữ liệu (nếu có).   Thu thập và tiền xử lý dữ liệu Các nguồn dữ liệu, quy trình thu thập, các bước làm sạch và tiền xử lý dữ liệu, cùng công tác gán nhãn dữ liệu.

 

Các cân nhắc về AI có trách nhiệm

Dựa trên các thông lệ tốt nhất và kế thừa từ "Khuyến nghị về Đạo đức trong Trí tuệ nhân tạo" của UNESCO (bản dịch sang tiếng Việt), chúng tôi đã đưa ra những yêu cầu cụ thể về cách các hệ thống AI cần dự đoán, ngăn ngừa và đảm bảo không gây hại ngay từ khâu thiết kế.

Các nhà phát triển phải cung cấp thông tin về việc cân nhắc rủi ro trong quá trình xây dựng hệ thống AI – cụ thể là cách thức kiểm thử các yếu tố như định kiến, sự công bằng, tính minh bạch và bảo mật – cũng như việc triển khai các biện pháp giảm thiểu phù hợp nếu phát hiện nguy cơ gây hại. Theo đó, các yêu cầu tối thiểu sau đây phải được đáp ứng:

Thông tin	Mô tả
Tính cân xứng	Tác động đối với con người và các nhóm dễ bị tổn thương, sự tham gia của các bên liên quan, các nguyên tắc được tuân thủ, v.v.
Định kiến ​​và Công bằng	Các bước giám sát, giảm thiểu và giải quyết tình trạng thiên kiến, đánh giá tính công bằng, các ngưỡng thiết lập cho mô hình, v.v.
Rủi ro và Tác hại	Các bài kiểm tra xác thực, vấn đề lạm dụng hoặc sử dụng sai mục đích, các cân nhắc về đạo đức, các cơ chế kiểm soát an toàn (guardrails), v.v.
Các biện pháp giảm thiểu	Đánh giá độ chính xác, xác thực mô hình và đảm bảo chất lượng, tính bền vững và bảo mật, công tác giám sát và kiểm soát, v.v.
Tính minh bạch	Khả năng giải thích của mô hình, logic và quy trình ra quyết định, thông tin dành cho người dùng, gắn nhãn nội dung do AI tạo ra, v.v.

Việc sử dụng các khuôn khổ toàn diện hơn để đánh giá rủi ro và trách nhiệm liên quan đến AI là điều được khuyến khích, nhưng không phải là yêu cầu bắt buộc để được công nhận là Hàng hóa công kỹ thuật số – DPG (Digital Public Good).

Đây chỉ là điểm khởi đầu

Mặc dù chúng tôi cố gắng giữ cho các yêu cầu và định nghĩa có phạm vi áp dụng rộng rãi nhất có thể, chúng tôi hiểu rằng các hệ thống AI không phải là một công nghệ đơn lẻ, mà là một lĩnh vực bao quát với nhiều kỹ thuật và mức độ phức tạp khác nhau. Từ các mô hình máy học truyền thống cho đến AI tạo sinh (generative AI), chúng tôi sẽ liên tục đánh giá và cập nhật Tiêu chuẩn DPG của mình khi cần thiết.

Các định nghĩa và cập nhật đối với Tiêu chuẩn DPG này tương thích với các yêu cầu của OSI (Open Source Initiative) về việc thực thi các quyền tự do cơ bản của AI nguồn mở, cũng như khuôn khổ "Model Openness Framework" (Khuôn khổ về tính mở của mô hình) – Hạng I (Mô hình khoa học mở). Điều này biến quy trình đề cử DPG thành một cơ chế thực tiễn để đánh giá mức độ tuân thủ đối với nhiều tiêu chí về tính mở khác nhau.

Biểu đồ này cung cấp cái nhìn tổng quan về những điểm tương đồng cũng như khác biệt giữa Tiêu chuẩn DPG (DPG Standard) với các sáng kiến ​​khác trong việc định nghĩa trí tuệ nhân tạo (AI) nguồn mở (Open Source AI).

Chúng tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả các cá nhân và tổ chức đã đóng góp vào quá trình hoàn thiện Tiêu chuẩn DPG, giúp chúng tôi đánh giá các hệ thống AI theo tiêu chuẩn này một cách hiệu quả hơn. Cũng như mọi hoạt động khác tại DPGA, đây không phải là nỗ lực của riêng cá nhân hay tổ chức nào.

Chúng tôi rất hào hứng khi mở ra một chương mới: công nhận các hệ thống AI là DPG, bởi chúng đóng vai trò quan trọng đối với tương lai của quá trình chuyển đổi số trên toàn cầu. Chúng tôi tin rằng việc tiếp cận các hệ thống AI một cách cởi mở, minh bạch và an toàn không chỉ khả thi mà còn vô cùng thiết yếu. Chúng tôi khuyến khích các nhà phát triển hệ thống AI — những người tin rằng giải pháp của mình có thể tạo ra tác động tích cực và đáp ứng các tiêu chí để được công nhận là DPG — hãy tham gia cùng chúng tôi bằng cách gửi thông tin hệ thống đó vào Danh mục DPG (DPG Registry)!

The DPGA is now accepting submissions for AI systems! This post provides a practical overview and detailed description of the requirements outlined in the DPG Standard that an AI system must meet to be recognized as a digital public good and listed on the DPG Registry.

How we got here ?

A digital public good (DPG) entails much more than simply being open software, open data, an open content collection, or an open AI system. DPGs are open-source solutions that must also be accessible, adaptable, and designed to do no harm. Therefore, to be recognised as a DPG, a solution must demonstrate adherence to the DPG Standard to ensure those important elements are embedded into the design of a digital solution and, by doing so, can facilitate more impactful and safe technology deployment.

In 2023, recognising both the immense potential of AI for development as well as the risks associated with it, the DPGA Secretariat, in collaboration with UNICEF, convened a dedicated Community of Practice (CoP) on AI systems. This group was brought together to specifically examine how the DPG Standard may need to adapt to better determine what constitutes AI systems as a type of DPG and to explore the intersection between open and responsible AI.

Alongside a set of recommendations from the CoP on AI systems, the DPGA Secretariat closely monitored and participated in relevant conversations that were also taking place. This included the OSI's Open Source AI Definition (OSAID), the Linux Foundation’s Model Openness Framework (MOF), and consultations with DPGA members actively working on AI, such as OpenFuture, Creative Commons, and the Open Knowledge Foundation.

Following an open commenting period on GitHub, the DPG Standard Council carefully considered inputs surfaced throughout this process and, as part of a set of updates to the DPG Standard, introduced changes to strengthen the transparency and accountability of AI system DPGs while ensuring that they meet consistent requirements across all DPG categories.

What's an AI system, anyway?

Before diving into the specific updates, it’s valuable to provide an understanding of what is meant by “AI system,” as it has implications for the components that must be DPG Standard compliant. We recognise AI systems as machine-based systems designed to operate with varying levels of autonomy that can, for a given set of human-defined objectives, make predictions, recommendations, or decisions influencing real or virtual environments, or generate outputs, such as text, images, or sounds.

This understanding aligns with OECD guidelines on AI (Recommendation of the Council on Artificial Intelligence, OECD Publishing, Paris, 2019)

In order to be recognised as a DPG status, AI systems must provide the following components, alongside the following requirements:

Component	Description	Accepted Licenses
Data	[1] The dataset(s) used to train, validate, and test the system.	[1] Conformant licenses to the Open Definition
Code	[2] The code used for data pre-processing, training, validation, and testing. [3] Other code elements, such as inference, supporting libraries, and tools.	[2][3] OSI-approved licenses
Model	[4] The model architecture, type of model, layers, and structure. [5] The model parameters, such as weights, optimizers, coefficients, and other applicable hyperparameters.	[4] OSI-approved licenses [5] OSD-conformant terms

 

These requirements mean that all data used in an AI system must be open and available. We acknowledge that this is a high bar to set, and it may restrict the number of AI systems that meet the DPG Standard. However, we consider this important, as it reinforces the DPGA’s core beliefs. Access to the data further contributes to advancing the public good, while underscoring our firm commitment to openness that supports accountability, safety, and meaningful societal benefits You can read more about how we arrived at this position in our blogs on the role of open data in AI and its relevance for public interest AI.

What does this mean for documentation?

One of the most valued benefits of DPGs is their potential for reuse. To enable this, clear documentation is needed so that a technically skilled person—who may be unfamiliar with the specific AI system—can understand, use, and adapt it. This is also why, alongside the existing requirements for general software documentation, we now include specific requirements related to documentation of data and models.

While multiple templates for model cards and datasheets exist, we aim to be flexible. Documentation can be submitted in different formats, as long as it contains the following information at a minimum.

Information	Description
Model	Model Overview Name, version, date, developer, description, and contact information. Intended Use Primary intended uses, intended users, and out-of-scope applications. Performance Metrics Key quantitative evaluation metrics, accuracy, precision, recall, and other relevant performance indicators. Limitations Known weaknesses, failure modes, and potential biases.
Data	Data Overview Dataset name/identifier, version, and date, creator/maintainer, use cases, and other general details. Technical Details Data provenance, data dictionary, data schema, unique identifiers, crosswalks to ontologies or vocabularies, data quality, and limitations. Dataset Composition and Characteristics Data instances, number of instances, data format, data fields/features, labels/target variables (if applicable), data splits (if applicable). Data Collection and Preprocessing Data sources, collection process, data cleaning and preprocessing steps, and data labeling.

 

Responsible AI considerations

Following best practices and building on top of UNESCO's Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence, we have also introduced specific requirements for how AI systems anticipate, prevent, and do no harm by design. 

Developers must provide information on how risk was considered during the development of the AI system - specifically how it was tested for bias, fairness, transparency, security - and whether appropriate mitigation measures were implemented if potential harm was identified. As a result, the following minimum requirements must be met:

Information	Description
Proportionality	Impact on people and vulnerable groups, engagement with stakeholders, principles followed, etc.
Bias and Fairness	Steps to monitor, mitigate, and address biases, fairness assessment, model thresholds, etc.
Risks and Harms	Validation tests, misuse or unintended use, ethical considerations, guardrails, etc.
Mitigations	Accuracy evaluation, model validation and quality assurance, robustness and security, oversight and control, etc.
Transparency	Model explainability, logic, and decision-making, user information, tagging AI-generated content, etc.

 

Using more comprehensive frameworks for AI risk and responsibility assessments is encouraged, but not required for DPG recognition. 

It's a Starting Point

While we try to keep requirements and definitions as broadly applicable as possible, we acknowledge that AI systems are not a single technology, but rather a broad field encompassing various techniques and levels of complexity. From more traditional machine learning models to generative AI, we will continuously evaluate and evolve our DPG Standard as necessary.

These definitions and updates to the DPG Standard are compatible with OSI’s requirements to exercise the basic freedoms of Open Source AI as well as the Model Openness Framework Class I – Open Science Model, making the DPG nomination an operational process for evaluating compliance against multiple specifications of openness.

This chart provides a quick look at how the DPG Standard is similar to, yet distinct from, other initiatives defining open-source AI.

We would like to thank all the individuals and organisations who have helped shape how we are evolving the DPG Standard to better assess AI system DPGs. Like everything we do at the DPGA, this was far from an independent endeavour. 

We are excited to begin a new chapter of accepting AI systems as DPGs, as we know they have an important role to play in the future of digital transformation worldwide. We believe that open, transparent, and safe access to AI systems is not only possible, but essential. We encourage any developer of an AI system who believes their solution can make an impact and may be eligible for DPG recognition to join us by submitting it to the DPG Registry!

Dịch: Lê Trung Nghĩa

letrungnghia.foss@gmail.com

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)

 

From UNESCO's definition of Open Educational Resources to guiding the digitization of public domain’s cultural heritage works in GLAM institutions and cultural heritage organizations towards Open Heritage.

Le Trung Nghia, ORCID iD: https://orcid.org/0009-0007-7683-7703

Institute for Research, Training and Development of Open Educational Resources (InOER), Association of Vietnam Universities and Colleges (AVU&C)

  Giấy phép nội dung: CC BY 4.0 Quốc tế

 

***

Abstract: Digitizing public domain (PD) works does not create new rights in them: works in the PD in analogue form remain in the PD once they are digitized. The digitization of cultural heritage (CH) works in the PD is not yet standardized globally. While many countries lack specific regulations regarding the digitization of works in PD, which potentially leading to unnecessary copyright disputes over digital versions of those works, many others already have such regulations. A globally standardized tool, such as an UNESCO’s Open Heritage Recommendation, is needed in the near future.

Key words: open educational resources (OER), digitalizing works, cultural heritage (CH), public domain (PD)

***

Introduction

In recent years, a series of important Vietnamese legal documents related to the application and development of Open Educational Resources in higher education have been issued, most notably ones such as: (1) Decision No. 1117/QD-TTg¹ dated September 25, 2023 of the Prime Minister approving the Program of building OER’s models in higher education; (2) Law on Higher Education No. 125/2025/QH15² dated December 10, 2025 of the 15th National Assembly, Article 26, Clause 8, which mentions about "exploitation and use of open educational resources in higher education activities"; and (3) Circular No. 61/2026/TT-BGDĐT³ dated July 17, 2026 of the Ministry of Higher Education stipulating the exploitation and use of open educational resources in higher education activities. This shows the essential importance of applying and developing OER in Vietnam’s higher education.

From another perspective, the application of OER is equally important in the cultural field, specifically in GLAM (Galleries, Libraries, Archives, Museums) institutions and cultural heritage organizations, where cultural memory and heritage are being preserved. It is noteworthy that, according to the definition of OER in the UNESCO's Recommendations on OER, adopted by 193 member states on 25 November 2019, materials in the public domain – largely hosted by GLAM institutions and cultural heritage organizations – are also OERs (see Figure 1 below for details and references).

On April 4, 2026, the Prime Minister issued Decision No. 611/QD-TTg⁴ approving the Project “Digital Transformation in the Cultural Sector until 2030, with a vision to 2045” with the following specific requirements: II. Requirements. 2. Implement digital transformation in the cultural sector based on 5 strategic pillars, ensuring the establishment of a unified, synchronized, and effective organizational and operational framework to serve management, promote creative activities, dissemination, and enjoyment of culture in the digital environment. Section d) outlines pillar 4: Digitization of cultural heritage and resources: “The comprehensive digitization of cultural heritage and resources using modern technology ensures that the digitization process is systematic, standardized, synchronized, unified, and shared, contributing to long-term and sustainable preservation, enhancing the value of heritage, expanding access to and dissemination of cultural knowledge, and creating rich resources for research, creativity, education, communication, and the development of the cultural industry.”

For the comprehensive digitization of cultural heritage and resources to meet the requirements outlined in Decision No. 611/QD-TTg, Vietnam’s GLAM institutions and cultural heritage organizations may need to adhere to the most fundamental principle, alongside a range of other principles and standards that many leading countries in this field have followed, are following, and will continue to follow: Digitizing works in the public domain does not create new rights to them: works in the public domain in analog form remain in the public domain once they are digitized.

OER Definition in UNESCO’s 2019 Recommendation on OER

Figure 1. OER definition in UNESCO’s 2019 Recommendation on OER⁵ 

Assertion: Materials/documents/works in the public domain (PD) are OER. 

Generally, a work is considered to be in the public domain when: (1) The copyright protection term of the work has expired under national copyright law; (2) The author of the work has waived his rights and dedicated it to the public domain, usually through the use of the Creative Commons CC0 public domain tool for the work.

 

National intellectual property and/or copyright law provisions regarding public domain and International Public Domain Day

1. The term of copyright and related rights protection under the national laws of different countries can vary. Vietnam's Intellectual Property Law 2025⁶, as generally stipulated in Article 27 on the Term of Copyright Protection and Article 34 on the Term of Related Rights Protection, is 50 years after the author's death, while that of the United States is 70 years⁷. This means that, if you comply with Vietnam's intellectual property law, you can use works that are already in the public domain in both Vietnam and the United States, but the reverse is not necessarily true.

2. On January 1st each year, a number of works worldwide automatically enter the public domain after their national copyright protection term expires. This explains why this day is called World Public Domain Day⁸. A range of issues related to this Day are explained on the website of the Center for the Study of the Public Domain⁹.

Commonly, regardless of which country's intellectual property laws apply, once a work is digitized and in the public domain and available on the Internet, anyone, at minimum, has the right for no-cost access, re-use, re-purpose, adapt and redistribute it, just as defined by UNESCO's OER definition above.

 

Digitizing public domain works towards Open Cultural Heritage

On the one hand, it is readily apparent that, though not all, the majority of digitized public domain cultural heritage works are currently held in GLAM institutions and presented on the Internet through their websites. Some examples of websites with public domain works are: (1) The US Center for the Study of the Public Domain compiles a list of automatically public domain works on January 1st of each year¹⁰; (2) The Europeana cultural heritage website¹¹ as of June 10, 2023, had nearly 20 million public domain works, including those with the Public Domain Mark and those dedicated to the public domain through the Creative Commons CC0 public domain tool, representing 34% of the total of over 56 million works on the Europeana website at that time; (3) The Gutenberg Project¹² currently has nearly 78,000 ebooks that anyone can download for free to use (according to the US intellectual property law); (4) The MUSOPEN¹³, the open music website has over 100,000 PDF files of classical music sheets, all of which are in the public domain and free to download;…

On the other hand, the digitization of public domain cultural heritage works has yet to be addressed uniformly globally. While many countries lack specific regulations on the digitization of public domain works, potentially leading to unnecessary copyright disputes over digital versions, many others already have such regulations in place.

Since 2010, the Europeana’s Public Domain Charter¹⁴ has clearly demonstrated the principle that “work that are in the Public Domain in analogue form continue to be in the Public Domain once they have been digitised”, and emphasised the important role of the Europeana itself, the Public Domain and its works in general, as shown in Figure 2 below:

Figure 2. Key points of the Europeana 2010 Public Domain Charter

All of these key points of the Europeana 2010 Public Domain Charter remain unchanged in its latest 2025 version¹⁵, alongside other updated content.

DIRECTIVE (EU) 2019/790 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC¹⁶, Chapter 4: Works of visual art in the public domain, Article 14: Works of visual art in the public domain, pointed out that: “Member States shall provide that, when the term of protection of a work of visual art has expired, any material resulting from an act of reproduction of that work is not subject to copyright or related rights, unless the material resulting from that act of reproduction is original in the sense that it is the author's own intellectual creation.”

The Open Heritage Alliance, convened by Creative Commons, brings together more than 110 organizations from 30 countries¹⁷ around the world, has adopted the Open Heritage Declaration¹⁸ in October 2025 with the following 17 specific points:

Start citation:

1. We agree that non-original materials resulting from an act of reproduction of public domain heritage should not be subject to new copyright or related rights.

2. We agree that non-original materials resulting from an act of reproduction of heritage protected by copyright or related rights should pass into the public domain upon the expiration of those rights.

3. We believe that no open licenses may be applied to public domain heritage in the absence of meeting legal requirements to support the application of that license.

4. We agree that, where it is lawful and appropriate to do so, public domain heritage should be shared using standardized public domain tools that are preferably machine-readable.

5. We emphasize that acknowledgment of the source is important and we support measures that improve the public’s ability to reference institutions, creators and communities of origin.

6. We believe that freedom of expression and the development of new knowledge and creativity should not be unreasonably limited by moral rights that may survive in public domain heritage.

7. We encourage the removal of legal restrictions in national legislation that apply to heritage materials rightfully in the public domain.

8. We support the introduction of legal means for members of the public to clarify the copyright status of materials that may rightfully belong in the public domain.

9. We believe that contracts should not be used to override the freedoms associated with the public domain.

10. We support providing access to public domain heritage free from technical restrictions.

11. We support the creation and sharing of accessible-format versions of public domain heritage for persons with disabilities.

12. We emphasize the importance of developing the skills of heritage practitioners to effectively and confidently address legal and technological challenges, including barriers related to preservation and accessibility.

13. We encourage partnerships that foster openness, including for mutual capacity building and assistance, such as through knowledge exchange, training and equipment sharing.

14. We acknowledge the need for economic models that allow for the recovery of legitimate and reasonable costs incurred by institutions in the course of digitization and collections management without unduly restricting access to public domain heritage.

15. We believe in developing and maintaining open and sustainable digital public infrastructures which use robust preservation and access practices, protocols and standards, to ensure that digital heritage and metadata are accessible to enhance reuse and foster collaborative networks globally.

16. We acknowledge the need to transparently engage with, consult and involve communities of origin to enable free, prior and informed consent in decision-making processes involving both physical and digital heritage.

17. We recognize that there may be legitimate reasons not to digitize, allow access or openly share heritage, particularly where additional governance systems may apply.

We encourage policymakers and stakeholders to engage in a dialogue towards the promotion of equitable and open access to public domain heritage and for addressing the numerous undue and unfair barriers to such access.

End citation.

On April 29, 2026, the Open Heritage Alliance, in collaboration with UNESCO, organized an Exploratory Dialogue on Open Heritage¹⁹ at UNESCO Headquarters in Paris, France, “to celebrate the Open Heritage Statement and explore its synergies with UNESCO’s priorities in tackling the most urgent problems facing the world today,” and as a significant step toward the feasibility of an UNESCO’s Recommendation on Open Heritage in the future. The Dialogue brought together over 100 participants, including UNESCO staff, Permanent Delegation representatives, National Commissions, cultural heritage practitioners, funders, and open heritage advocates and enthusiasts from around the world. They “call on UNESCO Member States to join the dialogue towards additional action by UNESCO to ensure equitable access to public domain heritage in the digital environment, possibly even by co-creating a new normative instrument, in accordance with UNESCO’s existing normative framework. Recently, UNESCO has demonstrated a strong commitment to open through the 2019 Recommendation on Open Educational Resources (OER)²⁰ and the 2021 Recommendation on Open Science²¹. These recommendations were game changers. A UNESCO Recommendation on Open Heritage would be the next logical step. To achieve this, UNESCO Member States should explore the feasibility of elaborating a standard-setting instrument (a Recommendation) that would proactively promote and encourage open solutions to removing barriers to accessing heritage in the public domain, being mindful of the various governance frameworks that determine the ways in which heritage is shared and used.”

Open Heritage COMPANION, a guide for the Journey from Closed to Open²² – the result of this exploratory dialogue – was published in July 2026 to help GLAM institutions and cultural heritage organizations transform their collections and cultural heritage resources from closed to open and heading toward Open Heritage, which is defined as:

“Open Heritage refers to heritage that is made as openly accessible for sharing and reuse as possible and free from unfair and unnecessary copyright restrictions in the digital environment. The term encompasses all forms of heritage, including heritage held in the collections of cultural heritage institutions, heritage sites and monuments, natural heritage, and documentary heritage, and any associated metadata. In particular, a central tenet of open heritage is that digital reproductions of public domain works should be made available for free and without restrictions.”

 

Relation between OER, digitalized public domain’s cultural heritage works

The document "Don’t be a dinosaur; or, the benefits of Open Culture"²³ defines Open Culture (OC) and focuses primarily on a sub-field of open culture: open cultural heritage. One of the four key benefits of open culture is that it leads to "more vibrant research and more participatory education," which is detailed as follows:

Start citation

OC can galvanize researchers by offering them access to untapped resources and empower educators and learners to create and remix resources. OC helps create a bigger, richer and more meaningful conversation around collections outside of an institution's four walls for people to express themselves in their own voices, to make new discoveries, create new narratives or reshape those distorted through history, find new meanings, offer new (critical) perspectives, and make new interpretations of our past to inform our futures by opening new horizons.

What is impossible today because culture is not open?

• Researchers and scholars cannot freely access and reuse cultural heritage and information about it for the purpose of research (despite heritage being in the public domain or reliance on a copyright exception). As a result, research is slowed or outright thwarted — our global knowledge about cultural heritage, its context, and impact on our world is impoverished; historical biases pervade.

• Teachers and educators are not able to legally access and share online the digital materials from cultural heritage collections they need to exchange knowledge.

• Learners are deprived of knowledge resources essential to their program.

Who benefits? Researchers, scholars, teachers, educators, and learners.

Key benefits:

• increased generation of new knowledge

• bolstered collaboration opportunities, increased unity, broader impact

• greater possibilities for remote education and online teaching

• more participatory and inclusive teaching and learning

End citation

The document cites various expert opinions representing GLAM institutions worldwide regarding Open Culture, one of which states: “OC is a crucial approach to building open educational resources (OERs) that can benefit learners and teachers as resources can be retained, remixed, revised, reused, and redistributed — the “5 R” activities”; and another notes: “The Hunt Museum had a major advantage when we all had to create museums from home at the start of the COVID pandemic, partly because a sizeable chunk of the collection was available in digitized form under PDM or CC0. We'd already had experiments with Mozilla Hubs and could reach out to schools and parents to provide curricular-supported learning using the museum's objects.”

This demonstrates that Open Culture—specifically Open Cultural Heritage, where public domain cultural heritage works are digitized and used with Creative Commons public domain tools such as the Public Domain Mark (PDM) or CC0, will benefit learners, educators, and researchers alike; in other words, when such works are situated within the context of "learning, teaching, and research materials," at minimum for cultural education, they align precisely with the definition of OER established by UNESCO. Furthermore, from the perspective of Creative Commons (CC) licensing, such works possess a higher degree of legal openness compared to OERs licensed under CC licenses like CC BY, CC BY-SA, CC BY-NC, and CC BY-NC-SA, as they entail no copyright restrictions, as shown in Figure 3.

Figure 3. CC licenses suite without (A²⁴) and with (B²⁵) Public Domain Mark tool

 

There may be legitimate reasons not to digitize, allow access or openly share heritage, particularly where additional governance systems may apply

On the one hand, this manuscript focuses on the emphasizing the important principle that digitizing public domain works does not create new rights and that such digital reproductions should, in principle, remain openly available. On the other hand, as indicated by Point 17 of the Open Heritage Declaration mentioned above, “there may be legitimate reasons not to digitize, allow access or openly share heritage, particularly where additional governance systems may apply”, such as for Indigenous People's cultural heritage within the context of their colonial history.

The document "Guidelines on Indigenous Collections and Data" specifies that even Indigenous cultural heritage works in the public domain should only be digitized and made publicly available with the consent and participatory management of the Indigenous communities themselves. It suggests that data of such works should be managed according to the CARE (Collective Benefit, Authority to Control, Responsibility and Ethics) principles and/or in conjunction with the FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) principles as follow: “The 2007 United Nations Declaration on the Rights of Indigenous Peoples sets minimum international standards around Indigenous intellectual and cultural property and the principles of participation and free, prior, and informed consent, while the CARE Principles for Indigenous Data Governance and FAIR Principles establish frameworks for the governance of Indigenous data. These considerations mean that some heritage materials may, through discussions with communities, not be suitable for open access.²⁶” The document also suggests using a combination of CC licenses and supplementary "Local Text" labels and notices for works authorized for digitization and open access.

 

Suggestions for Vietnam’s GLAM institutions and Cultural Heritage Organizations

Figure 4. Number of UNESCO heritage sites in Vietnam’s provinces and cities

According to data from the Vietnam Economics²⁷, Vietnam is a country with many cultural heritage sites recognized by UNESCO, as shown in Figure 4.

In accordance with the spirit of Decision No. 611/QD-TTg approving the Project "Digital Transformation in the Cultural Sector until 2030, with a vision to 2045" mentioned at the beginning of this article, along with several other related documents, the digitization of heritage resources in all forms has certainly been and is being implemented increasingly actively at GLAM institutions and cultural heritage organizations in Vietnam.

Although there are no specific statistics to show whether the digitization of heritage resources at GLAMs and cultural heritage organizations in Vietnam adheres to the core principle of open heritage, which is that digital reproductions of public domain works should be made available for free and without restrictions, while such works are also Open Educational Resources by UNESCO’s definition, and therefore, anyone, at a minimum, has the right to no-cost access, reuse, repurpose, customize, and redistribute them.

Hopefully, in the near future, the Ministry of Culture, Sports and Tourism will provide specific guidance on this core principle so that digitized heritage resources of Vietnam will not only meet the requirements for implementing digital transformation in the cultural sector according to Decision No. 611/QD-TTg, but also with the Open Heritage Statement and heading toward to UNESCO's Open Heritage Recommendation as a global standard tool.

And always keep in mind in the digitization process of cultural heritage works in public domain that "Fundamentally, the open ethos neither condones unfettered and unconditional access, nor does it support unjustified and undue closedness. There are multiple forms, contexts, and stages of openness and the journey from closed to open is one of relationship building and partnership.²⁸"

 

References

1. Government website: Decision No. 1117/QD-TTg dated September 25, 2023 of the Prime Minister approving the Program of building OER’s models in higher education: https://chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=208699

2. Law on Higher Education No. 125/2025/QH15 (2025): https://datafiles.chinhphu.vn/cpp/files/vbpq/2026/01/luat125-2025.pdf

3. Government website: Circular No. 61/2026/TT-BGDĐT dated July 17, 2026 of the Ministry of Higher Education stipulating the exploitation and use of open educational resources in higher education activities: https://chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=218966&classid=1&typegroupid=6

4. Government website: Decision No. 611/QD-TTg approving the Project “Digital Transformation in the Cultural Sector until 2030, with a vision to 2045”: https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=217529

5. UNESCO, (2019): Recommendation on Open Educational Resources (OER): https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373755/PDF/373755eng.pdf.multi.page=3, page 5.

6. Government website: Consolidated text No. 155/VBHN-VPQH of the National Assembly Office: INTELLECTUAL PROPERTY LAW, dated September 9, 2025: https://vanban.chinhphu.vn/?pageid=27160&docid=215309

7. U.S. Copyright Office: How Long Does Copyright Protection Last?: https://www.copyright.gov/help/faq/faq-duration.html

8. MIT Libraries: Public Domain Day: https://libraries.mit.edu/public-domain/

9. Center for the Study of Public Domain: Public Domain Day — Frequently Asked Questions: https://web.law.duke.edu/cspd/publicdomainday/faqs/

10. Center for the Study of the Public Domain: Public Domain Day 2026: https://web.law.duke.edu/cspd/publicdomainday/2026/

11. Le Trung Nghia, (2023) in Vietnamese: Digital Transformation and Copyright Issues in Library Activities - The Europeana Experience: https://zenodo.org/records/8137149

12. Project Gutenberg: https://www.gutenberg.org/

13. MUSOPEN: Free sheet music: https://musopen.org/sheetmusic/

14. Europeana, (2010): Public Domain Charter: https://pro.europeana.eu/files/Europeana_Professional/IPR/Public%20Domain%20Charter/ENGLISH%20Public%20Domain%20Charter.pdf, page 2.

15. Europeana, (2025): Public Domain Charter: https://pro.europeana.eu/files/Europeana_Professional/IPR/the_2025_europeana_public_domain_charter.pdf.

16. Official Journal of the European Union: DIRECTIVE (EU) 2019/790 OF THE EUROPEAN PARLIAMENT AND OF THE COUNCIL of 17 April 2019 on copyright and related rights in the Digital Single Market and amending Directives 96/9/EC and 2001/29/EC: https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX:32019L0790

17. Open Heritage Statement: Signatories: https://openheritagestatement.org/signatories. Access July 28, 2026.

18. Open Heritage Coalition: Open Heritage Statement: https://static1.squarespace.com/static/68af5059dcd53a6da7c8c09c/t/68d171c6a269670ab066781b/1758556614580/OHS_Oct2025.pdf.

19. Brigitte Vézina, Dee Harris, Creative Commons (2026): How can Equitable Access to Heritage Help Solve Global Challenges? An Exploratory Dialogue: https://creativecommons.org/2026/05/06/how-can-equitable-access-to-heritage-help-solve-global-challenges-an-exploratory-dialogue/.

20. UNESCO (2019): Recommendation on Open Educational Resources: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000373755/PDF/373755eng.pdf.multi.page=3.

21. UNESCO (2021): UNESCO Recommendation on Open Science: https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000379949. 

22. Creative Commons (2026): Open Heritage COMPANION, a guide for the Journey from Closed to Open: https://creativecommons.org/wp-content/uploads/2026/07/English_CC-OH-Companion.pdf, p.6.

23. Brigitte Vézina, Connor Benedict: Don’t be a dinosaur; or, the benefits of Open Culture: https://creativecommons.org/wp-content/uploads/2024/04/Dont-Be-a-Dinosaur-or-The-Benefits-of-Open-Culture.pdf. © Creative Commons 2024. CC BY 4.0, p.4, p. 12-13, and p.14.

24. UNESCO - UNEVOC (2018): OER in TVET: https://connect.unevoc.unesco.org/up/OER-in-TVET.pdf. CC BY 4.0, p.5

25. Tailored from Wikimedia Commons: File:Creative commons license spectrum.svg: https://commons.wikimedia.org/wiki/File:Creative_commons_license_spectrum.svg. CC BY 4.0.

26. Creative Commons and Local Contexts (2026): Guidelines on Indigenous Collections and Data : https://zenodo.org/records/22237037, p.3

27. Vietnam Economics, April 20, 2026: The number of UNESCO heritage sites in 34 provinces and cities nationwide!: https://www.facebook.com/kinhtevietnam2026/posts/pfbid07W9A9D3ponggicU2K1CdkLz3niwMiLJ2vyS732execp22XPwhofD2DkMWj6ENoETl

28. Creative Commons and Local Contexts (2026): Guidelines on Indigenous Collections and Data : https://zenodo.org/records/22237037, p.38

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

Bài viết cho Hội thảo của Châu Á - Thái bình dương về Giáo dục Mở năm 2026 - OpenAP 2026 (Asia-Pacific Conference on Open Education 2026) với chủ đề: “Một Tương lai Mở: Thúc đẩy Giáo dục Đại học công bằng và bao trùm trong khu vực Châu Á - Thái bình dương” (An Open Future: Advancing Equitable and Inclusive Higher Education in the Asia-Pacific Region) được tổ chức tại Đại học Khoa học Xã hội Nhân văn - Đại học Quốc gia Hà Nội ngày 23/10/2026. 

Tự do tải về bài viết toàn văn định dạng PDF ở DOI: https://zenodo.org/records/23597853

Tự do tải về bài trình chiếu tại địa chỉ: 

https://www.dropbox.com/scl/fi/vagoakhjcwr3e91iiqff7/OER_in_CHIs_Presentation.pdf?rlkey=0blh2k2vuiehxawrc2pczcx14&st=hds6vp2q&e=1&dl=0

X(Tweet): https://x.com/nghiafoss/status/2113769133435502596

Xem thêm:

• Bài viết toàn văn

• Văn hóa Mở/OpenGLAM

• Tài nguyên Giáo dục Mở (OER)

• Cấp phép mở

• Hội nghị, hội thảo 

Blogger: Lê Trung Nghĩa 

letrungnghia.foss@gmail.com