AILP — AI शिक्षण अनुमति प्रोटोकॉल
AI शिक्षण अनुमति प्रोटोकॉल
क्या AI इससे सीख सकता है? किस गहराई तक, किन उपयोगों के लिए, किन बाध्यताओं के साथ?
01 · परिभाषा
AILP, सीखने के विशिष्ट प्रश्न के लिए AIRS स्पेक्ट्रम को व्यावहारिक बनाता है। यह उन क्रियाओं में अंतर करता है जिन्हें द्विआधारी क्रॉलर नियम एक साथ मिला देते हैं: पढ़ा जाना, सीखा जाना नहीं है; पुनर्प्राप्त किया जाना, प्रशिक्षित किया जाना नहीं है; फाइन-ट्यूनिंग, डिस्टिलेशन नहीं है; शब्दशः स्मरण, सांख्यिकीय आंतरिकीकरण से भिन्न है। AILP किसी प्रकाशक को एक ही मशीन-पठनीय फ़ाइल में, प्रति-आयाम अनुमतियाँ घोषित करने देता है — पहुँच, इंडेक्सिंग, इनफ़रेंस इनपुट, एम्बेडिंग, प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, डिस्टिलेशन, स्मृति, आउटपुट, एट्रिब्यूशन और मुआवज़ा — इनमें से प्रत्येक को अनुमत, अस्वीकृत, या लाइसेंस-आवश्यक के रूप में।
02 · उद्देश्य
- "क्या AI इससे सीख सकता है?" का उत्तर एक क्रॉल-बिट के बजाय आयाम-स्तरीय सटीकता के साथ दें।
- शिक्षण अनुमति (मॉडलों में आंतरिकीकरण) को पहुँच अनुमति (पृष्ठ प्राप्त करना) से अलग करें।
- मुआवज़ा मॉडलों का समर्थन करें: निःशुल्क, गैर-व्यावसायिक, लाइसेंस-आवश्यक, राजस्व-साझाकरण।
- सुनिश्चित करें कि खुलापन मशीन-निष्पादन-योग्य हो — ताकि सद्भावना को कानूनी अनिश्चितता के रूप में नकारा न जाए।
03 · दायरा
access / indexing — प्राप्त करना और सिमेंटिक इंडेक्सिंग
inference_input — इनफ़रेंस के समय संदर्भ के रूप में उपयोग (RAG)
embedding — वेक्टराइज़ेशन और पुनर्प्राप्ति इंडेक्स
training / fine_tuning / distillation — मॉडल आंतरिकीकरण स्तर
verbatim_memory — क्या सटीक (यथावत्) पुनरुत्पादन अनुमत है
attribution / compensation — उद्धरण दायित्व और भुगतान शर्तें
04 · मशीन-पठनीय उदाहरण
एक शिक्षण-अनुमति घोषणा — /ai/rights-spectrum.json (AILP प्रोफ़ाइल)
{
"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 · सीमाएँ
- शिक्षण-अनुमति के अर्थ (semantics) को तकनीकी रूप से सत्यापित करना सबसे कठिन है — AILP आशय (intent) घोषित करता है, यह अभी अनुपालन सिद्ध नहीं कर सकता।
- आयाम सूची एक मसौदा है; प्रशिक्षण, फाइन-ट्यूनिंग, और डिस्टिलेशन के बीच सीमाएँ अभी भी बहस का विषय हैं।
- शिक्षण अनुमतियों की कानूनी मान्यता क्षेत्राधिकार (jurisdiction) के अनुसार भिन्न है और अनसुलझी है।