CC Signals (CC信號) 實作指南

原文由 Creative Commons 撰寫、譯文由 Lucien C.H. Lin 整理,併採 CC-BY-4.0 發布。 深入了解我們目前的初步構想,並協助塑造下一步的方向!我們希望得到你對這項工作在 法律、技術與社會層面 的想法、回饋與問題。 ❓以下問題我們特別想聽取你的意見: CC Signals旨在要求 AI 開發者採取「互惠回報」。在你看來,AI 生態中的「互惠性」應該是什麼樣子?我們該如何改進所提議的信號配套,以更好地實現這些互惠性? 社群治理將是決定 CC Signals 何時以及如何應用的關鍵。你認為內容維護者應如何做出決策?在這些決策中,誰的偏好最重要? CC Signals 優先強調標準化與機器可讀性,以提升其效用,但這也帶來代價。我們應如何在「特定情境考量」與「集體行動目標」(促使大規模採用者改變行為)之間做取捨? 歡迎你透過分享回饋參與討論。  CC信號 (The CC Signals) 🏁從這裡開始:如果你還沒有讀過,請先參考我們的「情境與考量」文件,它構成了 CC Signals 發展的背景。你也可以下載完整報告。 當你已經理解了基本背景,讓我們挖掘更多的細節。 CC Signals 的想法很簡單。透過 CC Signals,大型內容收藏的維護者可以表達一組 AI 開發者必須遵守的條件。這些條件圍繞不同層面的「互惠性」設計,目的是推動有意義、可實踐的舉措。 CC Signals 同時被設計為 機器可解讀 與 人類可理解。 CC Signals 的組合元素 這項計畫受到 AI 討論中常見的幾個基本概念啟發——同意、補償與名譽標示——但我們的切入角度比較特別:驅動我們此一方案的目標是增加並維繫公眾對知識的開放存取。 … Read More “CC Signals (CC信號) 實作指南”

AI 與 Commons:一份閱讀書單

原文由 Jack Hardinges、Rebecca Ross、Sarah Hinchliff Pearson 撰寫、譯文由 Lucien C.H. Lin 整理,併採 CC-BY-4.0 發布。 大型 AI 模型對數位共享資源 (digital commons) 造成什麼影響?我們(CC參與者)應該如何因應?作為支持內容的創作者與管理者適應 AI 未來變動的工作職志之一,我們在此分享一些近期文章與想法,這些內容正形塑我們對這個議題的看法。 我們這裡在 Creative Commons,有一個目標:在人工智慧發展之下,捍衛並維護數位共享資源。 近期我們推出了一個新的框架,叫做 CC signals–AI 訓練偏好信號輔助機制,提供大型收集內容的管理者一種新的方式,讓他們可以表明自己對於機器(以及掌控者)應該如何回饋共享資源 (commons) 的偏好。 在我們發展這套方案時,我們從合作夥伴、社群與其他利害關係者的工作中獲得靈感。我們特別關注以下議題: AI 爬取器 (AI scrapers) 如何重塑網路 著作權、勞動、監控與抗爭 資料授權新經濟的效應 更道德的 AI 與經過同意之資料治理等新興構想 我們在這些主題上大量閱讀!以確保面對不斷展開的 AI 未來,CC signals 能成為保護共享資源裡一系列多元解決方案中的一部分。以下是一些正在影響我們思辨的文章與資源: Cloudflare 推出一個市場,讓網站可以向 AI 機器人收取爬取費用 — Maxwell Zeff,TechCrunch https://techcrunch.com/2025/07/01/cloudflare-launches-a-marketplace-that-lets-websites-charge-ai-bots-for-scraping/  資料開放的法律摩擦:AI … Read More “AI 與 Commons:一份閱讀書單”