ഉള്ളടക്കത്തിലേക്ക് പോകുക
AGIRight.org

AILP — AI പഠന അനുമതി പ്രോട്ടോക്കോൾ

AI പഠന അനുമതി പ്രോട്ടോക്കോൾ

ഇതിൽ നിന്ന് AI-ക്ക് പഠിക്കാൻ കഴിയുമോ? എത്ര ആഴത്തിൽ, ഏത് ഉപയോഗങ്ങൾക്കായി, എന്ത് ബാധ്യതകളോടെ?

01 · നിർവചനം

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 · ഉദ്ദേശ്യം

  • “ഇതിൽ നിന്ന് AI-ക്ക് പഠിക്കാമോ?” എന്ന ചോദ്യത്തിന് ഒരു ക്രോൾ ബിറ്റിന് പകരം മാന-തല കൃത്യതയോടെ ഉത്തരം നൽകുക.
  • പഠന അനുമതി (മോഡലുകളിലേക്ക് ആന്തരികവൽക്കരിക്കൽ) ആക്സസ് അനുമതിയിൽ (പേജുകൾ ശേഖരിക്കൽ) നിന്ന് വേർതിരിക്കുക.
  • പ്രതിഫല മാതൃകകളെ പിന്തുണയ്ക്കുക: സൗജന്യം, വാണിജ്യേതരം, ലൈസൻസ്-ആവശ്യമുള്ളത്, വരുമാന-പങ്കുവയ്ക്കൽ.
  • തുറസ്സ് യന്ത്ര-നടപ്പിലാക്കാവുന്നതാണ് എന്ന് ഉറപ്പാക്കുക — അതിനാൽ നല്ല മനസ്സ് നിയമപരമായ അനിശ്ചിതത്വമായി തള്ളപ്പെടില്ല.

03 · വ്യാപ്തി

00

access / indexing — ശേഖരണവും സെമാന്റിക് ഇൻഡെക്സിംഗും

01

inference_input — ഇൻഫറൻസ് സമയത്ത് സന്ദർഭമായി ഉപയോഗിക്കൽ (RAG)

02

embedding — വെക്ടറൈസേഷനും റിട്രീവൽ ഇൻഡെക്സുകളും

03

training / fine_tuning / distillation — മോഡൽ ആന്തരികവൽക്കരണ തലങ്ങൾ

04

verbatim_memory — കൃത്യമായ പുനരുൽപ്പാദനം അനുവദനീയമാണോ എന്നത്

05

attribution / compensation — ഉദ്ധരണി കടമകളും പേയ്‌മെന്റ് വ്യവസ്ഥകളും

04 · യന്ത്ര-വായനായോഗ്യമായ ഉദാഹരണം

ഒരു പഠന-അനുമതി പ്രഖ്യാപനം — /ai/rights-spectrum.json (AILP പ്രൊഫൈൽ)

/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 · പരിമിതികൾ

  • പഠന-അനുമതി അർത്ഥശാസ്ത്രം സാങ്കേതികമായി പരിശോധിക്കാൻ ഏറ്റവും ബുദ്ധിമുട്ടുള്ളതാണ് — AILP ഉദ്ദേശ്യം പ്രഖ്യാപിക്കുന്നു, പാലനം തെളിയിക്കാൻ ഇതുവരെ കഴിയില്ല.
  • മാന പട്ടിക ഒരു കരടാണ്; പരിശീലനം, ഫൈൻ-ട്യൂണിംഗ്, ഡിസ്റ്റിലേഷൻ എന്നിവയ്ക്കിടയിലുള്ള അതിർത്തികൾ ഇപ്പോഴും ചർച്ചാവിഷയമാണ്.
  • പഠന അനുമതികളുടെ നിയമപരമായ അംഗീകാരം അധികാരപരിധി അനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു, പരിഹരിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല.
  • 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.