4 điểm bởi GN⁺ 24 ngày trước | 2 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Tác nhân AI viết mã cho thấy khả năng khôi phục một cách thực chất “4 quyền tự do” của phần mềm tự do vốn từ lâu chỉ tồn tại như một khái niệm mang tính hình thức, bằng cách đọc và sửa mã thay cho người dùng
  • Trong khi cấu trúc lấy SaaS làm trung tâm đã hạn chế quyền truy cập mã nguồn của người dùng, tác nhân có thể thay mặt cả người không phải lập trình viên thực hiện quyền tự do sửa đổi mã
  • Trường hợp ứng dụng SaaS đóng Sunsama cho thấy cụ thể cấu trúc khép kín có thể gây ra nhiều sự kém hiệu quả và ràng buộc đến mức nào
  • Trong kỷ nguyên tác nhân AI, nhiều khả năng người dùng sẽ xem “tác nhân của tôi có thể sửa phần mềm này không” là tiêu chí lựa chọn cốt lõi
  • Sự phục hưng của phần mềm tự do được dự báo sẽ không bắt nguồn từ ý thức hệ mà từ nhu cầu thực tiễn để tác nhân có thể thực sự hoạt động

Tác nhân AI viết mã làm nổi bật lại ý nghĩa của phần mềm tự do

  • Sự xuất hiện của tác nhân AI viết mã cho thấy khả năng hồi sinh “4 quyền tự do” của phần mềm tự do thành những quyền thực chất, thay vì chỉ dừng ở tranh luận lý thuyết kéo dài bấy lâu
  • Khi mô hình SaaS lan rộng, người dùng mất quyền truy cập mã nguồn và bị đặt vào cấu trúc phụ thuộc lấy sự tiện lợi làm trung tâm, nhưng tác nhân có thể đọc và sửa mã thay cho người dùng
  • Qua những thử nghiệm đầy va vấp khi cố tùy biến ứng dụng SaaS đóng tên Sunsama, có thể thấy rõ sự kém hiệu quả mà cấu trúc khép kín gây ra
  • Khi tác nhân AI có thể thay mặt cả người không phải lập trình viên thực hiện quyền tự do sửa mã, giá trị thực chất của phần mềm tự do đang được nhìn nhận lại
  • Tuy vậy, các vấn đề về gánh nặng bảo trì và tính bền vững của hệ sinh thái mã nguồn mở vẫn còn tồn tại, và cần một mô hình mới kết hợp sự tiện lợi của SaaS với tính mở của phần mềm tự do

Lịch sử và sự suy tàn của phần mềm tự do

  • Trong thập niên 1980, Richard Stallman thành lập Free Software Foundation sau khi gặp vấn đề với phần mềm đóng của máy in Xerox, thứ không thể sửa đổi được
    • Ông đưa ra “4 quyền tự do” rằng người dùng phải có thể chạy, nghiên cứu, sửa đổi và phân phối chương trình
  • Sang thập niên 1990, phần mềm tự do tăng trưởng mạnh với Linux, Apache, MySQL, PHP và nhiều doanh nghiệp cũng xây dựng hoạt động kinh doanh trên nền tảng đó
  • Nhưng từ sau những năm 2000, khi mô hình SaaS nổi lên, người dùng không còn trực tiếp chạy hay sửa phần mềm nữa, khiến khái niệm tự do mất dần ý nghĩa thực tế

Sự chuyển dịch sang “mã nguồn mở” và triết lý bị suy yếu

  • Năm 1998, Christine Peterson đề xuất dùng thuật ngữ “open source” thay cho “free software”, qua đó tái định vị với hình ảnh thân thiện hơn với doanh nghiệp
  • Eric RaymondBruce Perens thành lập Open Source Initiative và nhấn mạnh mã nguồn mở như một phương pháp luận phát triển
  • Trong quá trình này, thay vì lập luận đạo đức về quyền của người dùng, một chủ nghĩa thực dụng xoay quanh chia sẻ mã đã dần chiếm ưu thế
  • Các doanh nghiệp vừa tận dụng mã nguồn mở vừa có thể hạn chế quyền kiểm soát của người dùng, khiến ý nghĩa xã hội của phong trào phần mềm tự do suy yếu

SaaS và lỗ hổng của giấy phép

  • GPL chỉ yêu cầu công bố mã nguồn khi phần mềm được “phân phối”, nên nhà cung cấp SaaS có thể lách yêu cầu này
  • Như trường hợp dịch vụ Elasticsearch của AWS, doanh nghiệp có thể dùng mã nguồn mở nhưng không công khai các chỉnh sửa của mình
  • Để khắc phục điều đó, AGPL ra đời, nhưng Google lại cấm sử dụng AGPL trong chính sách nội bộ
  • Sau đó MongoDB, Redis, HashiCorp, Elastic và nhiều bên khác chuyển sang các giấy phép hạn chế sử dụng mã nguồn khác nhau, nhưng vẫn không giải quyết được tận gốc vấn đề
  • Kết quả là người dùng mất quyền truy cập mã nguồn và chấp nhận cấu trúc phụ thuộc vào SaaS lấy sự tiện lợi làm trung tâm

Trường hợp Sunsama: giới hạn của SaaS đóng

  • Tác giả từng muốn dùng Sunsama để quản lý công việc tích hợp với Twitter, nhưng do thiếu API và cấu trúc khép kín, việc tự động hóa là bất khả thi
  • Chỉ nhờ dự án relay mã nguồn mở (sunsama-relay) của một người dùng đã đảo ngược kỹ thuật API không chính thức thì mới có thể miễn cưỡng triển khai được chức năng mong muốn
  • Nhưng trong quá trình đó
    • phải lưu mật khẩu tài khoản thật trong mã
    • do iOS không thể tự động tạo Shortcut, nên phải thiết lập thủ công
    • cần đến nhiều lớp hack không chính thức và thao tác tay
  • Chỉ để triển khai một chức năng đơn giản mà cần tới sáu bước vòng vo và ba thủ tục xác thực, cho thấy rõ sự kém hiệu quả mang tính cấu trúc của SaaS đóng

Tác nhân AI sẽ khôi phục lại tự do như thế nào

  • Điểm yếu của phần mềm tự do là người không phải lập trình viên không có tự do theo nghĩa thực chất
  • Tác nhân AI viết mã có thể đọc và sửa mã thay cho người dùng, nhờ đó ngay cả người không phải lập trình viên cũng có thể thực hiện gián tiếp “quyền tự do số 1” (quyền sửa đổi)
  • Người dùng chỉ cần mô tả chức năng mong muốn, tác nhân sẽ phân tích, chỉnh sửa và triển khai mã
  • Phần mềm tự do không còn chỉ là quyền dành riêng cho lập trình viên nữa, mà mở rộng thành công cụ thực chất cho mọi người dùng
  • Ngược lại, trong SaaS đóng, ngay cả tác nhân cũng không thể tiếp cận, nên người dùng vẫn chỉ là thực thể thụ động chỉ có thể gửi yêu cầu tính năng

Giá trị của tính mở được đề cao trở lại

  • Nhiều nhà nghiên cứu và kỹ sư nhấn mạnh giá trị của tính mở trong thời đại tác nhân AI
    • Nawaz Dhandala: vì tác nhân có thể trực tiếp sửa mã nguồn, mã nguồn mở có “ưu thế áp đảo so với mô hình đóng”
    • Martin Alderson: nhờ tác nhân, có thể làm tự động hóa tùy biến thay cho SaaS, đồng thời giảm gánh nặng bảo trì
    • John Loeber: dự báo việc tái tích hợp dữ liệu về cục bộ sẽ dẫn đến sự phục hồi giá trị của mã nguồn mở
    • Vitalik Buterin: cho rằng “chỉ có tính mở hoàn toàn mới ngăn được độc quyền của một doanh nghiệp duy nhất”, đồng thời kêu gọi đánh giá lại copyleft

Cần một trạng thái cân bằng mới

  • Việc quay trở lại với phần mềm tự do đi kèm những chi phí thực tế như gánh nặng vận hành và quản lý bảo mật, sao lưu
  • Hệ sinh thái mã nguồn mở cũng đang đối mặt khủng hoảng bảo trì do chất lượng mã do AI tạo ra suy giảm và đóng góp giảm sút
    • Tailwind CSS chứng kiến lưu lượng truy cập tài liệu giảm 40%, doanh thu giảm 80%, đội ngũ cắt giảm 75%
    • Nhà sáng lập Terraform, Mitchell Hashimoto, đã hạn chế PR từ bên ngoài và chuyển sang mô hình dựa trên sự bảo chứng
  • Điều cần thiết không phải là tự host đơn thuần, mà là một dạng dịch vụ mới kết hợp sự tiện lợi của SaaS với tính mở của phần mềm tự do

Thay đổi tiêu chí lựa chọn phần mềm trong thời đại tác nhân

  • Trong tương lai, nhiều khả năng người dùng sẽ coi “tác nhân của tôi có thể sửa phần mềm này không” là tiêu chí mua hàng quan trọng
  • SaaS đóng có nguy cơ mất sức cạnh tranh khi chi phí chuyển đổi tiến gần về 0
  • Tác nhân sẽ nhận diện hệ thống đóng là “cấu trúc bị hỏng” và tìm cách đi vòng, chẳng hạn bằng
    • đảo ngược kỹ thuật API không chính thức
    • tự động tạo ra các sản phẩm thay thế mã nguồn mở
    • tải dữ liệu xuống rồi tái cấu trúc
  • CTO của Upwave cho biết công ty đang chuyển đổi sản phẩm để có cấu trúc tích hợp thân thiện với tác nhân
  • Cuối cùng, bài viết kết luận rằng sự phục hưng của phần mềm tự do sẽ được kích hoạt không phải bởi ý thức hệ mà bởi nhu cầu thực tiễn để tác nhân có thể thực sự hoạt động

Kết luận

  • Tác nhân AI đang nổi lên như bên hiện thực hóa tự do phần mềm một cách thực chất, vượt qua giới hạn kỹ thuật của người dùng
  • Môi trường SaaS đóng hạn chế năng lực của tác nhân, và người dùng nhiều khả năng sẽ ngày càng ưu tiên các lựa chọn mở
  • Việc thiết kế lại sự cân bằng giữa tự do và tiện lợi đang trở thành nhiệm vụ cốt lõi của ngành công nghiệp phần mềm thế hệ tiếp theo
  • Cùng với lập luận rằng “không thể tiếp tục biện minh cho việc từ bỏ tự do chỉ để đổi lấy sự tiện lợi trong vận hành”, bài viết dự báo một hệ sinh thái mở mới lấy tác nhân làm trung tâm sẽ sớm xuất hiện

2 bình luận

 

Điều cấp thiết hơn cả phần mềm tự do là khả năng điều khiển các phần mềm đã có sẵn. Việc này thực sự quá khổ sở.

 
Ý kiến trên Hacker News
  • Với tư cách là người đã công khai phần mềm mã nguồn mở hơn 10 năm, tôi thừa nhận giá trị mà AI và LLM mang lại cho mình
    Nhưng tôi vẫn thấy lấn cấn vì mã của tôi đã bị dùng làm dữ liệu huấn luyện. Có thể điều đó không vi phạm giấy phép (GNU 2/3), nhưng tôi có cảm giác nó đi ngược lại tinh thần mà tôi hướng tới
    Gần đây tôi bị sa thải “vì AI”, nên việc chính mã của tôi đã góp phần nuôi lớn AI đó khiến cảm xúc khá phức tạp. Sẽ tốt nếu tôi có thể nhận được cổ tức hay tiền bản quyền nào đó cho những đóng góp như vậy, nhưng điều đó thực tế là bất khả thi
    Vì vậy tôi đang tìm một giấy phép ‘source available’ kiểu copyleft yêu cầu phải xin phép riêng khi huấn luyện LLM, nhưng hiện vẫn chưa có. Dù hiệu lực pháp lý có thể yếu, tôi vẫn muốn ít nhất phải nêu rõ ý định của mình

    • Thực ra bản thân mã nguồn mở từ trước đến nay cũng đã khiến người khác mất việc
      Phong trào Free Software ngay từ đầu đã khởi nguồn bằng việc sao chép (clone) các chương trình thương mại. Nó lấy ý tưởng từ UNIX, Windows 95, macOS, v.v., và kết quả là phần lớn UNIX thương mại đã biến mất
      Cuối cùng kẻ hưởng lợi lại là các “megacorp”, và tôi nghĩ tình hình LLM hấp thụ mã nguồn mở hiện nay chỉ là phần tiếp nối của điều đó
    • Nếu nhìn từ góc độ pháp lý, tôi nghĩ một LLM có chứa mã GPL trong dữ liệu huấn luyện thì toàn bộ mô hình và stack hỗ trợ của nó đều phải được công khai theo cùng điều kiện
      Nhưng thực tế thì luật pháp thường vận hành theo hướng có lợi cho những người có quyền lực. Dù vậy, nếu xuất hiện tiền lệ pháp lý như vậy thì vẫn sẽ rất đáng hy vọng
    • Gần đây tôi nhờ Claude review mã shader GLSL, và nó đã đề xuất nguyên xi một hàm của Inigo Quilez
      Giấy phép là loại cho phép rộng rãi, nhưng việc sao chép nguyên xi mà không ghi công tác giả vẫn rất khó chịu. Trước đây tôi còn tự đi tìm và kiểm tra giấy phép, còn giờ công cụ đã tự động hóa việc đạo văn
    • Nếu dùng GitHub thì về cơ bản mã của tôi sẽ bị dùng để huấn luyện. Có opt-out, nhưng tôi nghi ngờ liệu họ có thật sự tuân thủ hay không
    • Nhờ “fair use” mà không thể ngăn các tập đoàn lớn huấn luyện mô hình
      Nhưng theo chính logic đó, tôi cũng hy vọng việc distill các mô hình đóng của họ để tạo mô hình mở sẽ được cho phép. Rốt cuộc đó là cách giành lại quyền cho người dùng
  • Trong cộng đồng FLOSS có khá nhiều hoài nghi về LLM

    1. mã GPL/AGPL đã bị dùng để huấn luyện mà không có sự đồng ý
    2. những mô hình tốt nhất lại là mô hình đóng
    3. số lượng PR và báo cáo bảo mật chất lượng thấp do AI tạo ra đang tăng lên
      Nhưng LLM giờ đã là thực tế. Ngược lại, cũng có thể tận dụng LLM để tạo ra mã nguồn mở phá vỡ cấu trúc độc quyền. GPL chỉ là phương tiện để đạt mục đích
    • Không có gì đảm bảo LLM sẽ tồn tại mãi mãi. Hiện giờ phần lớn vẫn đang được duy trì bằng ảo thuật tài chính, và 5 năm nữa OpenAI hay Anthropic có còn như bây giờ hay không cũng chưa biết
    • Xét về bảo mật, phớt lờ LLM là rất nguy hiểm. Hacker đã dùng AI để tìm kiếm lỗ hổng và thực hiện tấn công social engineering. Bây giờ là thời điểm cần đầu tư cho bảo mật
    • Câu “phá độc quyền bằng LLM” nghe rất hay, nhưng thật sự mục tiêu đó có tiến gần hơn hay chưa thì vẫn đáng nghi
  • Đây chính là thời điểm phần mềm tự do quan trọng nhất
    Phần lớn hạ tầng AI đang vận hành bằng mã nguồn mở. Ngay cả Claude Code cũng vô dụng nếu không có các công cụ như grep, diff, git

    • Lý do AI có thể tồn tại ngay từ đầu chính là nhờ mã nguồn mở
    • Nhưng cũng có ý kiến cho rằng tinh thần “Libre” giờ kém quan trọng hơn trước
    • Việc doanh nghiệp cắt giảm chi phí nhờ lao động không công của cộng đồng, trong khi người dùng vẫn bị gạt ra ngoài, là một thực tế chua chát
    • Tôi thắc mắc vì sao ngay cả việc huấn luyện LLM cũng không được mã nguồn mở hóa. Sẽ hay biết mấy nếu có thể huấn luyện phân tán kiểu Folding@home
    • Tôi ấn tượng khi dòng đầu tiên trong tài liệu cài Claude Code là “cần ripgrep”. Cuối cùng mọi thứ vẫn chạy trên các công cụ mã nguồn mở nền tảng Linux. Là người dùng Linux từ thời Slackware, tôi thấy khá mãn nguyện
  • Khi đọc câu nói rằng “open source” không chỉ là một lần đổi thương hiệu đơn thuần mà là một sự cắt đứt về triết học, tôi thấy khó chịu vì văn phong gượng gạo như thể do AI viết

    • Văn AI giống như xay nhuyễn cả một bữa ăn Michelin rồi đem uống vậy
  • Có vẻ trong tương lai các coding agent sẽ ghép một phần thư viện mã nguồn mở để tạo ra các ứng dụng tùy biến
    Người dùng có thể hài lòng, nhưng người đóng góp sẽ không được đền đáp. Cuối cùng mã nguồn mở sẽ trở thành hạ tầng thiết yếu nhưng công lao thì biến mất

    • Nhưng vì người dùng vẫn phải tự duy trì fork của mình nên không thể có sự tự động hoàn toàn
      Chừng nào AI chưa phải AGI, áp lực xã hội vẫn sẽ khiến dự án được duy trì. Tuy vậy, vẫn đáng lo về kịch bản doanh nghiệp tái đóng gói Linux theo kiểu độc quyền rồi ép buộc người dùng
  • Sau hơn 10 năm phát triển, giờ tôi đang cảm nhận được niềm vui khi tự tay làm ra phần mềm cá nhân
    Tôi còn tự làm app cho gia đình và dựng cả công cụ cộng tác dựa trên Matrix + Element để thay thế Slack. Chỉ khoảng 20 USD mỗi tháng là đủ

    • Tôi cũng tương tự, đang phát triển mã nguồn mở cho lưới điện và đóng góp cho việc chuẩn hóa. Nó giống một trò chơi sáng tạo hơn là công việc. Tôi còn cùng con làm mod Minecraft nữa
    • Tôi tò mò bạn đang host app gia đình ở đâu. Với tôi đó cũng là phần khó nhất
  • FOSS đã chết, nhưng đang hồi sinh dưới một hình thức mới
    LLM mở rộng 4 quyền tự do của phần mềm tự do theo cách dân chủ hơn

    • Tự do chạy: LLM hỗ trợ cài đặt và cấu hình môi trường để ai cũng có thể chạy
    • Tự do sửa đổi: hạ thấp rào cản kỹ thuật để ai cũng có thể thay đổi
    • Tự do phân phối: LLM có thể tái cấu trúc spec để cho phép phân phối lại
    • Tự do cải tiến: có thể phản ánh ngay các cải tiến mong muốn
      Tự do về mặt kỹ thuật đã được mở rộng, nhưng tự do về cộng đồng và giá trị vẫn là bài toán còn bỏ ngỏ
    • Vì vậy tôi đã luôn nói rằng “LLM còn mở hơn cả mã nguồn mở”
  • Coding agent và LLM đang tivoize mã nguồn mở
    Cuối cùng AI sẽ trở thành một trình biên dịch trả phí mới, và sẽ đến thời mà lập trình viên phải trả tiền thuê bao
    Rồi cũng sẽ có LLM mã nguồn mở, nhưng chi phí huấn luyện và vận hành là cực lớn
    Trước đây chỉ với một chiếc máy tính cũ cũng có thể học lập trình và thành công, nhưng trong tương lai tôi lo về sự biến mất của con đường gia nhập đó

    • LLM không giúp code nhanh hơn. Ngược lại nó còn làm tăng technical debt. Kết quả là tốc độ tổng thể chậm đi
  • Bài viết hay, nhưng trường hợp Sunsama lại càng củng cố lập luận ngược lại
    Nếu agent có thể lách các hệ thống đóng, thì mức độ cấp bách của việc chuyển sang mã nguồn mở sẽ giảm đi
    Hơn nữa, vấn đề niềm tin chỉ đơn giản là chuyển từ SaaS sang agent. Người không chuyên vẫn không thể kiểm chứng mã nguồn

  • Coding agent khiến việc lách copyleft trở nên khả thi
    Ví dụ, Malus.sh bán dịch vụ viết lại mã để đổi sang giấy phép không ràng buộc. Đó không phải là giải phóng tự do của mã, mà là thương mại hóa bằng cách tháo bỏ ràng buộc

    • Nhưng ngay cả những dịch vụ như vậy cũng có thể sớm bị AI agent miễn phí thay thế. Rốt cuộc, rất khó để thành công với ‘vibecoding SaaS’