CC Signals: What We’ve Been Working On
Posted 15 December 2025 by Sarah Hinchliff Pearson
Theo: https://creativecommons.org/2025/12/15/cc-signals-what-weve-been-working-on/
Bài được đưa lên Internet ngày: 15/12/2025
Khi nhìn lại năm 2025, rõ ràng là Internet như chúng ta biết đang thay đổi. Quyền tiếp cận tới kiến thức nhờ vào công nghệ lẽ ra phải phát triển mạnh mẽ. Thay vào đó, thông tin đang bị xóa khỏi web hoặc bị khóa lại trong các "khu vườn với các tường rào" khép kín. Chúng ta đang trải qua một cuộc khủng hoảng các tài sản chung (commons), một phần do các thực hành phát triển trí tuệ nhân tạo hiện nay gây ra. Các hệ thống mới đang nổi lên để đáp ứng – từ các kế hoạch kiếm tiền từ nội dung và các thỏa thuận cấp phép được thiết kế để bảo vệ các chủ sở hữu bản quyền lớn, đến mớ hỗn độn các vụ kiện tụng về cách các dịch vụ AI sử dụng nội dung như dữ liệu. Chúng ta đang ở giữa một cuộc tái cấu trúc lớn về cách chúng ta chia sẻ và tái sử dụng nội dung trên web.
"Con đường mòn của rừng bị biến dạng" của Lone Thomasky & Bits&Bäume, CC BY 4.0, được phối lại bởi Creative Commons, CC BY 4.0.
Tín hiệu CC: Ôn lại
Trong bối cảnh này, chúng tôi tiếp tục phát triển tín hiệu CC.
Chúng tôi đã giới thiệu khái niệm tín hiệu CC vào tháng 6 năm ngoái (bản dịch sang tiếng Việt) trong một hội thảo trực tuyến và tiếp tục khám phá động lực đằng sau công việc này trong báo cáo "Từ Nội dung Con người đến Dữ liệu Máy móc" (bản dịch sang tiếng Việt). Chúng tôi cũng đã chia sẻ kết quả (bản dịch sang tiếng Việt) của giai đoạn phản hồi công khai sau khi khởi động tín hiệu CC. Kể từ đó, chúng tôi đã thử nghiệm hợp tác với các bên liên quan có cùng giá trị và phát triển các dự án thí điểm để kiểm tra các ý tưởng do cộng đồng nêu ra.
Mục tiêu của tín hiệu CC là giúp người tạo lập và người quản lý bộ sưu tập thể hiện cách họ muốn nội dung hoặc dữ liệu của mình được sử dụng trong phát triển AI theo cách duy trì sự có đi có lại, sự công nhận và tính bền vững. Các hệ thống AI hiện nay phụ thuộc vào một lượng lớn nội dung do con người tạo ra, thường được thu thập mà không có sự nhận thức hoặc tham gia của những người tạo ra nó. Điều này đã tập trung quyền lực và làm suy yếu niềm tin vào khế ước xã hội về các tài sản chung (commons).
Tín hiệu CC (CC Signals) đáp ứng bằng cách thúc đẩy vai trò chủ động của cộng đồng đồng thời bảo toàn cam kết cốt lõi của Creative Commons về quyền truy cập và tính mở. Cuối cùng, thông qua Tín hiệu CC và các biện pháp can thiệp khác nhằm đưa các khái niệm về sự có đi có lại vào các tiêu chuẩn và thực tiễn, chúng tôi hình dung ra một Internet mở nơi sự tham gia là công bằng, người sáng tạo được tôn trọng và sự đổi mới cải thiện các tài sản chung—chứ không phải là sự khai thác không kiểm soát.
CC Signals: Chúng ta đang ở đâu?
Tín hiệu CC (CC Signals) là một khung đang phát triển, dựa trên các giá trị—hiện đang được thử nghiệm thông qua một loạt các nỗ lực thí điểm. Chiến lược của chúng tôi là khám phá các phương pháp tiếp cận theo mô-đun trên các khía cạnh pháp lý, kỹ thuật và chuẩn mực để khuyến khích các thực tiễn phát triển AI có trách nhiệm. Điều này cho phép Tín hiệu CC thích ứng khi các chuẩn mực, công nghệ và tiêu chuẩn tiếp tục phát triển.
Hiện tại, hai triển khai chính đang được tiến hành:
Triển khai tín hiệu CC trên Mozilla Data Collective: Chúng tôi đang hợp tác với Mozilla để xem xét cách thức triển khai tín hiệu CC trên nền tảng Mozilla Data Collective, một nền tảng được xây dựng nhằm mục đích chia sẻ dữ liệu một cách có đạo đức và trao đổi giá trị công bằng. Kế hoạch của chúng tôi là thử nghiệm nhiều cách khác nhau để tích hợp một số biện pháp thực thi pháp lý vào tín hiệu CC. Chúng tôi cũng hy vọng sẽ tận dụng cơ hội này để kiểm tra xem yếu tố tín hiệu CC nào phổ biến và có tác động nhất, và yếu tố nào có ảnh hưởng lớn nhất đến hành vi của nhà phát triển AI.
Điều chỉnh yếu tố đóng góp của tín hiệu CC trong khung RSL: Sử dụng khung của yếu tố tín hiệu đóng góp của hệ sinh thái, chúng tôi đang làm việc với RSL Collective để nhúng khái niệm đóng góp có đi có lại vào tiêu chuẩn đang phát triển này. Là một nền tảng cho phép chủ sở hữu quyền đặt các điều khoản cấp phép có thể đọc được bằng máy cho nội dung của họ, tích hợp yếu tố đóng góp đảm bảo rằng các tiêu chuẩn như RSL cung cấp các cơ chế cho các nhà phát triển AI đóng góp trở lại cho tài sản chung ở cấp độ tập thể hoặc cộng đồng, chứ không chỉ đơn giản là thanh toán một đổi một.
Ngoài những tín hiệu mà CC tự tạo ra, chúng tôi cũng đang nghiên cứu xem liệu việc cập nhật cơ sở hạ tầng cấp phép của CC có thể củng cố và hỗ trợ hơn nữa cho các tài sản chung trong thời đại trí tuệ nhân tạo hay không.
Hướng tới tương lai
Chúng tôi đang tích cực tìm kiếm sự quan tâm từ những người quản lý bộ dữ liệu muốn tham gia vào dự án thí điểm Mozilla Data Collective. Nếu bạn là một trong số đó, chúng tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn.
Chúng tôi cũng đang nghiên cứu việc tích hợp các tín hiệu CC theo từng lĩnh vực cụ thể, đặc biệt là trong lĩnh vực di sản văn hóa và khoa học.
Cuối cùng, các tín hiệu CC là hiện thân của những gì chúng ta muốn thấy trên thế giới—sự công nhận nhiều hơn cho quyền tác giả, các cộng đồng tài sản chung bền vững, cam kết chung đối với các nguồn tài nguyên được chia sẻ. Chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một vốn từ vựng và tầm nhìn về các giá trị mà chúng tôi cho rằng một cộng đồng tài sản chung thành công cần có để phát triển mạnh.
Công việc này đòi hỏi nhiều nguồn lực. Chúng tôi cần sự hỗ trợ của bạn để đảm bảo công việc này tiếp tục được dẫn dắt bởi các tổ chức vì lợi ích công cộng. Vui lòng quyên góp ngay hôm nay.
As we look back on 2025, it’s clear that the internet as we know it is changing. Technology-enabled access to knowledge should be flourishing. Instead, information is being removed from the web or locked away in walled gardens. We are experiencing a crisis in the commons, driven in part by current AI development practices. New systems are emerging in response—from content monetization schemes and licensing agreements designed to protect large rightsholders, to the ongoing morass of lawsuits about how AI services are using content as data. We are in the midst of a major reconfiguration of how we share and reuse content on the web.
Distorted Forest Path” by Lone Thomasky & Bits&Bäume, CC BY 4.0, remixed by Creative Commons, CC BY 4.0.
CC Signals: A Refresher
It is within this environment that we continue to develop CC signals.
We introduced the CC signals concept last June during a live webinar, and further explored the motivation behind this work in our report From Human Content to Machine Data. We also shared the outcomes of our open feedback period following the CC signals kickoff. Since then, we’ve been experimenting in partnership with values-aligned stakeholders and developing pilot projects to test ideas raised by the community.
The goal of CC signals is to help creators and custodians of collections express how they want their content or data to be used in AI development in ways that uphold reciprocity, recognition, and sustainability. Today’s AI systems depend on vast amounts of human-created content, often collected without the awareness or involvement of those who made it. This has concentrated power and undermined trust in the social contract of the commons.
CC signals responds by promoting community agency while preserving Creative Commons’ core commitment to access and openness. Ultimately, through CC signals and other interventions that infuse concepts of reciprocity in standards and practices, we envision an open internet where participation is equitable, creators are respected, and innovation advances the commons—not unchecked extraction.
CC Signals: Where Are We Now?
CC signals is an evolving, values-driven framework—currently being tested through a series of pilot efforts. Our strategy is to explore modular approaches across legal, technical, and normative dimensions to encourage responsible AI development practices. This allows CC signals to adapt as norms, technologies, and standards continue to evolve.
At present, two key implementations are underway:
Implementing CC signals on Mozilla Data Collective: We are working in partnership with our friends at Mozilla, looking at how implementation of CC signals would work on the Mozilla Data Collective platform, which is purpose-built to enable ethical dataset sharing and fair value exchange. Our plan is to test various ways of incorporating some measure of legal enforceability into CC signals. We also hope to use this as an opportunity to test which CC signal elements are most popular and impactful, and which ones have the biggest impact on AI developer behavior.
Adapting the CC signals contribution element in the RSL framework: Using the framework of the ecosystem contribution signal element, we are working with the RSL Collective to embed the notion of reciprocal contribution into this evolving standard. As a platform that will let rightsholders set machine-readable licensing terms for their content, integrating the contribution element ensures that standards such as RSL provide mechanisms for AI developers to contribute back to the commons at the collective or community level, not simply a one-to-one payment.
Beyond CC signals itself, we are also exploring whether updates to CC’s license infrastructure could further strengthen and support the commons in the age of AI.
Looking Ahead
We are actively seeking expressions of interest from dataset custodians who are interested in participating in the Mozilla Data Collective pilot project. If that’s you, we’d love to hear from you.
We are also exploring sector-specific CC signals integrations, particularly within cultural heritage and science.
Ultimately, CC signals are incarnations of what we want to see in the world—more recognition for authorship, sustainable commons communities, mutual commitments to shared resources. We are focused on building a vocabulary and vision for the values we think a successful commons needs to thrive.
This work is resource-intensive. We need your support to ensure this work continues to be led by public interest organizations. Please donate today.
Dịch: Lê Trung Nghĩa
letrungnghia.foss@gmail.com

Không có nhận xét nào:
Đăng nhận xét
Lưu ý: Chỉ thành viên của blog này mới được đăng nhận xét.