AILP — dirbtinio intelekto mokymosi leidimo protokolas

Dirbtinio intelekto mokymosi leidimo protokolas

Ar dirbtinis intelektas gali iš to mokytis? Kokiu gyliu, kokiais tikslais ir su kokiais įsipareigojimais?

01 · Apibrėžimas

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 · Paskirtis

Į klausimą „ar dirbtinis intelektas gali iš to mokytis?“ atsakykite tiksliai, pagal atskirus matmenis, o ne vienu paieškos roboto bitu.
Atskirti mokymosi leidimą (įtraukimą į modelius) nuo prieigos leidimo (puslapių gavimo).
Palaikomi kompensavimo modeliai: nemokamas, nekomercinis, reikalaujantis licencijos, pajamų dalijimosi.
Užtikrinti, kad atvirumas būtų mašinomis vykdomas — kad geranoriškumas nebūtų atmestas dėl teisinio neapibrėžtumo.

03 · Taikymo sritis

prieiga / indeksavimas — turinio gavimas ir semantinis indeksavimas

inference_input — naudojimas kaip kontekstas išvedimo (inference) metu (RAG)

įterpimas — vektorizavimas ir paieškos indeksai

apmokymas / fine_tuning / distiliacija — modelio įsisavinimo pakopos

verbatim_memory — ar leidžiama tiksli (pažodinė) reprodukcija

priskyrimas / kompensacija — citavimo pareigos ir apmokėjimo sąlygos

04 · Mašininiu būdu nuskaitomas pavyzdys

Mokymosi leidimo deklaracija — /ai/rights-spectrum.json (AILP profilis)

/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 · Apribojimai

Mokymosi leidimų semantiką techniškai patikrinti sunkiausia — AILP deklaruoja ketinimą, tačiau kol kas negali įrodyti atitikties.
Dimensijų sąrašas yra juodraštinis; ribos tarp mokymo, tikslaus derinimo (fine-tuning) ir distiliavimo vis dar diskutuotinos.
Teisinis mokymosi leidimų pripažinimas skiriasi priklausomai nuo jurisdikcijos ir kol kas nėra išspręstas.
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.