Dozvola za učenje AI
Da li AI smije učiti, do koje dubine, u koje svrhe i pod kojim obavezama. Biti pročitan nije isto što i biti korišten za učenje; "nije zabranjeno" nije isto što i "moguće naučiti". AIRS i AILP pretvaraju dozvolu za učenje u stepenovan, mašinski čitljiv spektar.
Pitanja koja se proučavaju
01
Dubina učenja: indeksiranje, embedding, fino podešavanje, treniranje, destilacija
02
Zašto se nedefinisana otvorenost uklanja iz pipeline-ova za treniranje
03
Protokolizovana otvorenost: kako učiniti dobru volju mašinski izvršivom
04
Modeli naknade vezani za dubinu učenja
Srodne bijele knjige
- Spektar prava AI: Od robots.txt do Protokola dozvole za učenje AI AIRS i AILP izražavaju nijansirane dozvole za učenje AI izvan binarnog dozvoli/zabrani — šta AI smije naučiti, do koje dubine, za koje namjene i pod kojom naknadom.
- Protokolizovana otvorenost: Zašto „nije zabranjeno” ne znači „moguće naučiti” u eri AI Nedefinisana otvorenost se u pipeline-ovima AI tumači kao pravna neizvjesnost i biva uklonjena; samo protokolizovana, mašinski čitljiva dozvola čini sadržaj zaista mogućim za učenje.
- 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.