AI სწავლის ნებართვა
შეუძლია თუ არა AI-ს სწავლა, რა სიღრმით, რა მიზნებისთვის და რა ვალდებულებებით. წაკითხულ ყოფნა არ ნიშნავს სწავლას; „არ არის აკრძალული“ არ ნიშნავს „შესასწავლს“. AIRS და AILP სწავლის ნებართვას საფეხურებრივ, მანქანურად წაკითხვად სპექტრად აქცევს.
შესასწავლი კითხვები
01
სწავლის სიღრმე: ინდექსირება, embedding, fine-tuning, წვრთნა, დისტილაცია
02
რატომ იწმინდება განუსაზღვრელი ღიაობა წვრთნის pipeline-ებიდან
03
პროტოკოლიზებული ღიაობა: კეთილი ნების მანქანურად შესრულებადად ქცევა
04
სწავლის სიღრმესთან დაკავშირებული კომპენსაციის მოდელები
დაკავშირებული კვლევითი ნაშრომები
- AI უფლებების სპექტრი: robots.txt-დან AI სწავლის ნებართვის პროტოკოლამდე AIRS და AILP გამოხატავენ AI-ის სწავლის დახვეწილ ნებართვებს ორობითი დაშვება/აკრძალვის მიღმა — რისი სწავლა შეუძლია AI-ს, რა სიღრმით, რა მიზნებისთვის და რა კომპენსაციით.
- პროტოკოლიზებული ღიაობა: რატომ არ ნიშნავს „არ არის აკრძალული“ „შესასწავლს“ AI-ის ეპოქაში განუსაზღვრელი ღიაობა AI pipeline-ებისთვის იურიდიულ გაურკვევლობად იკითხება და გაიწმინდება; მხოლოდ პროტოკოლიზებული, მანქანურად წაკითხვადი ნებართვა ხდის კონტენტს ნამდვილად შესასწავლს.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.