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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 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 · 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

00

access / indexing — प्राप्त करना और सिमेंटिक इंडेक्सिंग

01

inference_input — इनफ़रेंस के समय संदर्भ के रूप में उपयोग (RAG)

02

embedding — वेक्टराइज़ेशन और पुनर्प्राप्ति इंडेक्स

03

training / fine_tuning / distillation — मॉडल आंतरिकीकरण स्तर

04

verbatim_memory — क्या सटीक (यथावत्) पुनरुत्पादन अनुमत है

05

attribution / compensation — उद्धरण दायित्व और भुगतान शर्तें

04 · मशीन-पठनीय उदाहरण

एक शिक्षण-अनुमति घोषणा — /ai/rights-spectrum.json (AILP प्रोफ़ाइल)

/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 · 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।
  • 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.