AILP — Protocolo de Permiso de Aprendizaje de la IA

Protocolo de Permiso de Aprendizaje de la IA

¿Puede la IA aprender de esto? ¿Con qué profundidad, para qué usos, con qué obligaciones?

01 · Definición

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 · Propósito

Responder «¿puede la IA aprender de esto?» con precisión a nivel de dimensión, en lugar de un simple bit de rastreo.
Separar el permiso de aprendizaje (internalización en los modelos) del permiso de acceso (obtención de páginas).
Admitir modelos de compensación: gratuito, no comercial, con licencia requerida, con reparto de ingresos.
Garantizar que la apertura sea ejecutable por máquina, de modo que la buena voluntad no se descarte como incertidumbre legal.

03 · Alcance

access / indexing — obtención e indexación semántica

inference_input — uso como contexto en el momento de la inferencia (RAG)

embedding — vectorización e índices de recuperación

training / fine_tuning / distillation — niveles de internalización del modelo

verbatim_memory — si se permite la reproducción exacta

attribution / compensation — obligaciones de citación y condiciones de pago

04 · Ejemplo legible por máquina

Una declaración de permiso de aprendizaje — /ai/rights-spectrum.json (perfil AILP)

/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 · Limitaciones

La semántica del permiso de aprendizaje es la más difícil de verificar técnicamente: AILP declara la intención, pero todavía no puede demostrar el cumplimiento.
La lista de dimensiones es un borrador; los límites entre entrenamiento, ajuste fino y destilación aún se debaten.
El reconocimiento legal de los permisos de aprendizaje varía según la jurisdicción y sigue sin resolverse.
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.