AILP — AI શિક્ષણ અનુમતિ પ્રોટોકોલ
AI શિક્ષણ અનુમતિ પ્રોટોકોલ
શું AI આમાંથી શીખી શકે? કેટલી ઊંડાઈએ, કયા ઉપયોગો માટે, કઈ જવાબદારીઓ સાથે?
01 · વ્યાખ્યા
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 · હેતુ
- “શું AI આમાંથી શીખી શકે?” એ પ્રશ્નનો જવાબ ક્રોલ-બિટને બદલે પરિમાણ-સ્તરની ચોકસાઈ સાથે આપો.
- શિક્ષણ અનુમતિ (મોડેલમાં આંતરિકીકરણ) ને ઍક્સેસ અનુમતિ (પૃષ્ઠો મેળવવા) થી અલગ પાડવી.
- વળતર મોડેલોને સપોર્ટ કરવો: મફત, બિન-વ્યાવસાયિક, લાઇસન્સ-જરૂરી, આવક-વહેંચણી.
- ખાતરી કરો કે ખુલ્લાપણું મશીન-અમલપાત્ર છે — જેથી સદ્ભાવનાને કાનૂની અનિશ્ચિતતા તરીકે કાઢી ન નાખવામાં આવે.
03 · વ્યાપ
access / indexing — મેળવવું અને સિમેન્ટિક ઇન્ડેક્સિંગ
inference_input — અનુમાન સમયે સંદર્ભ તરીકે ઉપયોગ (RAG)
embedding — વેક્ટરાઇઝેશન અને પુનઃપ્રાપ્તિ ઇન્ડેક્સ
training / fine_tuning / distillation — મોડેલ આંતરિકીકરણ શ્રેણીઓ
verbatim_memory — શું ચોક્કસ પુનરુત્પાદન અનુમત છે
attribution / compensation — ટાંકણ ફરજો અને ચુકવણી શરતો
04 · મશીન-વાંચનીય ઉદાહરણ
એક શિક્ષણ-અનુમતિ ઘોષણા — /ai/rights-spectrum.json (AILP પ્રોફાઇલ)
{
"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 · મર્યાદાઓ
- શિક્ષણ-અનુમતિની અર્થચ્છાયા તકનીકી રીતે ચકાસવી સૌથી અઘરી છે — AILP હેતુ ઘોષિત કરે છે, તે હજુ અનુપાલન સાબિત કરી શકતું નથી.
- પરિમાણ યાદી એક મુસદ્દો છે; તાલીમ, ફાઇન-ટ્યુનિંગ અને ડિસ્ટિલેશન વચ્ચેની સીમાઓ હજુ ચર્ચામાં છે.
- શિક્ષણ અનુમતિઓની કાનૂની માન્યતા અધિકારક્ષેત્ર પ્રમાણે બદલાય છે અને હજુ અનિરાકૃત છે.
- 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.