Permission d’apprentissage de l’IA
Si l’IA peut apprendre, à quelle profondeur, pour quelles finalités, et sous quelles obligations. Être lu n’est pas être appris ; « non interdit » n’est pas « apprenable ». AIRS et AILP transforment la permission d’apprentissage en un spectre gradué et lisible par machine.
Questions à l’étude
01
Profondeur d’apprentissage : indexation, embedding, affinage, entraînement, distillation
02
Pourquoi une ouverture non définie est écartée des pipelines d’entraînement
03
Ouverture protocolée : rendre la bonne volonté exécutable par machine
04
Modèles de rémunération liés à la profondeur d’apprentissage
Livres blancs associés
- Spectre des droits de l’IA : de robots.txt à un protocole de permission d’apprentissage de l’IA AIRS et AILP expriment des permissions d’apprentissage de l’IA nuancées, au-delà du simple binaire autoriser/refuser — ce que l’IA peut apprendre, à quelle profondeur, pour quels usages, sous quelle rémunération.
- L’ouverture protocolée : pourquoi « non interdit » ne signifie pas « apprenable » à l’ère de l’IA Une ouverture non définie est lue comme une incertitude juridique par les pipelines d’IA et se voit écartée ; seule une permission protocolée et lisible par machine rend le contenu véritablement apprenable.
- 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.