સામગ્રી પર જાઓ
AGIRight.org

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

00

access / indexing — મેળવવું અને સિમેન્ટિક ઇન્ડેક્સિંગ

01

inference_input — અનુમાન સમયે સંદર્ભ તરીકે ઉપયોગ (RAG)

02

embedding — વેક્ટરાઇઝેશન અને પુનઃપ્રાપ્તિ ઇન્ડેક્સ

03

training / fine_tuning / distillation — મોડેલ આંતરિકીકરણ શ્રેણીઓ

04

verbatim_memory — શું ચોક્કસ પુનરુત્પાદન અનુમત છે

05

attribution / compensation — ટાંકણ ફરજો અને ચુકવણી શરતો

04 · મશીન-વાંચનીય ઉદાહરણ

એક શિક્ષણ-અનુમતિ ઘોષણા — /ai/rights-spectrum.json (AILP પ્રોફાઇલ)

/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 · 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.