Lumaktaw papunta sa nilalaman
AGIRight.org

AILP — Protokol ng Pahintulot sa Pagkatuto ng AI

Protokol ng Pahintulot sa Pagkatuto ng AI

Maaari bang matuto ang AI mula rito? Sa anong lalim, para sa anong mga gamit, na may anong mga obligasyon?

Draft v0.1 Schema ↓

01 · Kahulugan

Isinasakatuparan ng AILP ang spektrum ng AIRS para sa partikular na tanong ng pagkatuto. Pinagkakaiba nito ang mga gawaing pinagsasama-sama ng mga binary na alituntunin ng crawler: ang pagbasa ay hindi katumbas ng pagkatuto; ang retrieval ay hindi katumbas ng training; ang fine-tuning ay hindi katumbas ng distillation; ang verbatim na pagsasaulo ay iba sa statistical na pag-internalize. Pinapahintulutan ng AILP ang isang tagapaglathala na ideklara, sa iisang file na nababasa ng makina, ang pahintulot kada dimensyon — access, indexing, inference input, embedding, training, fine-tuning, distillation, memory, output, atribusyon at kabayaran — na bawat isa ay pinapayagan, tinatanggihan, o nangangailangan ng lisensya.

02 · Layunin

  • Sagutin ang “maaari bang matuto ang AI mula rito?” nang may katumpakan sa antas ng dimensyon sa halip na isang crawl bit lamang.
  • Ihiwalay ang pahintulot sa pagkatuto (pag-internalize sa mga modelo) mula sa pahintulot sa access (pagkuha ng mga pahina).
  • Suportahan ang mga modelo ng kabayaran: libre, hindi-komersyal, nangangailangan ng lisensya, pagbabahagi ng kita.
  • Tiyakin na ang kabukasan ay maisasagawa ng makina — upang hindi maitapon ang mabuting hangarin bilang kawalang-katiyakang legal.

03 · Saklaw

00

access / indexing — pagkuha at semantic indexing

01

inference_input — paggamit bilang context sa oras ng inference (RAG)

02

embedding — vectorization at mga index ng retrieval

03

training / fine_tuning / distillation — mga antas ng internalization ng modelo

04

verbatim_memory — kung pinapayagan ang eksaktong reproduksyon

05

attribution / compensation — mga tungkulin sa sitasyon at kondisyon ng bayad

04 · Halimbawang nababasa ng makina

Isang deklarasyon ng pahintulot sa pagkatuto — /ai/rights-spectrum.json (profile ng 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 · Mga Limitasyon

  • Ang kahulugan ng pahintulot sa pagkatuto ang pinakamahirap i-verify nang teknikal — idinideklara ng AILP ang intensyon, ngunit hindi pa nito mapapatunayan ang pagsunod.
  • Ang listahan ng dimensyon ay isang draft; ang mga hangganan sa pagitan ng training, fine-tuning, at distillation ay pinagtatalunan pa rin.
  • Ang legal na pagkilala sa mga pahintulot sa pagkatuto ay nag-iiba ayon sa hurisdiksyon at hindi pa nalulutas.