মূল বিষয়বস্তুতে যান
AGIRight.org

AILP — AI শিক্ষণ অনুমতি প্রোটোকল

AI শিক্ষণ অনুমতি প্রোটোকল

AI কি এটি থেকে শিখতে পারে? কতটা গভীরে, কোন ব্যবহারের জন্য, কী বাধ্যবাধকতাসহ?

01 · সংজ্ঞা

AILP operationalizes the AIRS spectrum for the specific question of learning. It distinguishes acts that binary crawler rules collapse together: being read is not being learned from; being retrieved is not being trained on; fine-tuning is not distillation; verbatim memorization is different from statistical internalization. AILP lets a publisher declare, in a single machine-readable file, per-dimension permissions — access, indexing, inference input, embedding, training, fine-tuning, distillation, memory, output, attribution and compensation — each as allowed, denied, or license-required. An AILP grant answers "may AI learn from this content?" only — it does not answer "may this Agent invoke a tool, write to a database, or publish?" (AARS), nor "who authorized this Agent?" (AADP).

02 · উদ্দেশ্য

  • একটি ক্রল বিটের পরিবর্তে মাত্রা-স্তরের নির্ভুলতা দিয়ে “AI কি এটি থেকে শিখতে পারে?” প্রশ্নের উত্তর দিন।
  • শিক্ষণ অনুমতি (মডেলে অন্তর্ভুক্তকরণ) থেকে অ্যাক্সেস অনুমতি (পৃষ্ঠা সংগ্রহ) পৃথক করুন।
  • ক্ষতিপূরণ মডেল সমর্থন করুন: বিনামূল্যে, অ-বাণিজ্যিক, লাইসেন্স-প্রয়োজনীয়, রাজস্ব-ভাগাভাগি।
  • নিশ্চিত করুন যে উন্মুক্ততা মেশিন-এক্সিকিউটেবল — যাতে সদিচ্ছা আইনি অনিশ্চয়তা হিসেবে বাতিল না হয়।

03 · পরিধি

00

access / indexing — সংগ্রহ ও সিমান্টিক ইনডেক্সিং

01

inference_input — ইনফারেন্স সময়ে কনটেক্সট হিসেবে ব্যবহার (RAG)

02

embedding — ভেক্টরাইজেশন ও রিট্রিভাল ইনডেক্স

03

training / fine_tuning / distillation — মডেল অন্তর্ভুক্তকরণের বিভিন্ন স্তর

04

verbatim_memory — হুবহু পুনরুৎপাদন অনুমোদিত কিনা

05

attribution / compensation — উদ্ধৃতি কর্তব্য ও পেমেন্ট শর্তাবলি

04 · মেশিন-পাঠযোগ্য উদাহরণ

একটি শিক্ষণ-অনুমতি ঘোষণা — /ai/rights-spectrum.json (AILP প্রোফাইল)

/ai/rights-spectrum.json
{
  "version": "0.1",
  "protocol": "AILP",
  "publisher": "example.org",
  "default": {
    "access": "allowed",
    "indexing": "allowed",
    "inference_input": "allowed",
    "embedding": "allowed",
    "training": "license_required",
    "fine_tuning": "license_required",
    "distillation": "denied",
    "verbatim_memory": "denied",
    "attribution": "required",
    "compensation": "contact"
  },
  "contact": "licensing@example.org"
}

05 · সীমাবদ্ধতা

  • শিক্ষণ-অনুমতির শব্দার্থ প্রযুক্তিগতভাবে যাচাই করা সবচেয়ে কঠিন — AILP উদ্দেশ্য ঘোষণা করে, এটি এখনো সম্মতি প্রমাণ করতে পারে না।
  • মাত্রার তালিকাটি একটি খসড়া; প্রশিক্ষণ, ফাইন-টিউনিং এবং ডিস্টিলেশনের মধ্যে সীমারেখা এখনও বিতর্কিত।
  • শিক্ষণ অনুমতির আইনি স্বীকৃতি এখতিয়ার অনুসারে ভিন্ন এবং অমীমাংসিত।
  • v0.1.1: AILP(Resource,ContentUse)=Allow does not imply AARS(Actor,Action)=Allow, and does not imply AADP(Principal,Actor,Authority)=Valid — a system exposing both content and tools must evaluate them separately.