AI Learning Permission
Süni intellektin öyrənə bilib-bilməyəcəyi, hansı dərinlikdə, hansı məqsədlər üçün və hansı öhdəliklər altında. Oxunmaq öyrənilmək demək deyil; “qadağan edilməyən” “öyrənilə bilən” demək deyil. AIRS və AILP öyrənmə icazəsini tədricən artan, maşınla oxunan bir spektrə çevirir.
Tədqiq olunan suallar
01
Öyrənmə dərinliyi: indeksləmə, embedding, fine-tuning, təlim, distillasiya
02
Müəyyən edilməmiş açıqlığın təlim boru xətlərindən niyə təmizlənib çıxarıldığı
03
Protokollaşdırılmış açıqlıq: xoş niyyəti maşın tərəfindən icra oluna bilən etmək
04
Öyrənmə dərinliyinə bağlı kompensasiya modelləri
Əlaqəli ağ kitablar
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS və AILP ikili icazə/qadağa anlayışından kənara çıxaraq incə süni intellekt öyrənmə icazələrini ifadə edir — süni intellekt nəyi, hansı dərinlikdə, hansı istifadələr üçün, hansı kompensasiya ilə öyrənə bilər.
- Protocolized Openness: Why "Not Prohibited" Does Not Mean "Learnable" in the Age of AI Müəyyən edilməmiş açıqlıq süni intellekt boru xətləri üçün hüquqi qeyri-müəyyənlik kimi oxunur və təmizlənib çıxarılır; yalnız protokollaşdırılmış, maşınla oxunan icazə məzmunu həqiqətən öyrənilə bilən edir.
- 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.