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
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।
- 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.