የ AI መማር ፈቃድ
AI መማር ይችል እንደሆነ፣ በምን ጥልቀት፣ ለምን ዓላማዎች፣ እና በምን ግዴታዎች ስር። መነበብ መማር አይደለም፤ «ያልተከለከለ» «ሊማር የሚችል» ማለት አይደለም። AIRS እና AILP የመማር ፈቃድን ወደ ደረጃ-ደረጃ፣ በማሽን-ሊነበብ የሚችል ስፔክትረም ይለውጣሉ።
በጥናት ላይ ያሉ ጥያቄዎች
01
የመማር ጥልቀት፦ ማውጫ ማድረግ፣ ኢምቤዲንግ፣ ማስተካከል፣ ስልጠና፣ ማንጠፍ
02
ያልተገለጸ ግልጽነት ከስልጠና ሂደቶች ውስጥ ለምን እንደሚጸዳ
03
ፕሮቶኮል-ተኮር ግልጽነት፦ በጎ ፈቃድን በማሽን-ሊተገበር የሚችል ማድረግ
04
ከመማር ጥልቀት ጋር የተያያዙ የካሳ ሞዴሎች
ተዛማጅ ነጭ ወረቀቶች
- የ AI መብቶች ስፔክትረም፦ ከ robots.txt እስከ AI መማር ፈቃድ ፕሮቶኮል AIRS እና AILP ከሁለትዮሽ ፈቀድ/አትፍቀድ በላይ የተራቀቁ የ AI መማር ፈቃዶችን ይገልጻሉ — AI ምን መማር እንደሚችል፣ በምን ጥልቀት፣ ለምን አጠቃቀሞች፣ በምን ካሳ ስር።
- ፕሮቶኮል-ተኮር ግልጽነት፦ በ AI ዘመን «ያልተከለከለ» «ሊማር የሚችል» ማለት ያልሆነው ለምንድን ነው ላልተገለጸ ግልጽነት በ AI ሂደቶች ዘንድ እንደ ህጋዊ አለመተማመን ይነበባል እናም ይጸዳል፤ ፕሮቶኮል-ተኮር፣ በማሽን-ሊነበብ የሚችል ፈቃድ ብቻ ይዘትን በእውነት ሊማር የሚችል ያደርገዋል።
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.