AILP — AI Learning Permission Protocol

AI Learning Permission Protocol

के AI यसबाट सिक्न सक्छ? कति गहिराइमा, कुन प्रयोगका लागि, कस्ता दायित्वसाथ?

01 · परिभाषा

AILP ले सिकाइसम्बन्धी विशिष्ट प्रश्नका लागि AIRS स्पेक्ट्रमलाई व्यवहारमा उतार्छ। यसले बाइनरी क्रलर नियमहरूले एकसाथ मिसाइदिने कार्यहरूलाई छुट्याउँछ: पढिनु सिकिनु होइन; प्राप्त गरिनु प्रशिक्षणमा प्रयोग हुनु होइन; fine-tuning distillation होइन; यथावत् स्मरण सांख्यिकीय आन्तरिकीकरणभन्दा फरक हो। AILP ले प्रकाशकलाई एउटै मेसिन-पठनीय फाइलमा प्रति-आयाम अनुमतिहरू घोषणा गर्न दिन्छ — पहुँच, अनुक्रमणिका, अनुमान इनपुट, embedding, प्रशिक्षण, fine-tuning, distillation, स्मृति, आउटपुट, attribution र क्षतिपूर्ति — प्रत्येकलाई अनुमतिप्राप्त, अस्वीकृत, वा इजाजतपत्र-आवश्यक भनी।

02 · उद्देश्य

“के AI यसबाट सिक्न सक्छ?” भन्ने प्रश्नको जवाफ एउटा क्रल बिटको साटो आयाम-स्तरको शुद्धतासाथ दिनुहोस्।
सिकाइ अनुमति (मोडेलमा आन्तरिकीकरण) लाई पहुँच अनुमति (पृष्ठ ल्याउने) बाट छुट्याउनुहोस्।
क्षतिपूर्ति मोडेलहरू समर्थन गर्नुहोस्: निःशुल्क, गैर-व्यावसायिक, इजाजतपत्र-आवश्यक, राजस्व-बाँडफाँट।
खुलापनलाई मेसिन-कार्यान्वयनयोग्य बनाउनुहोस् — ताकि सद्भावलाई कानुनी अनिश्चितताका रूपमा त्यागिने नहोस्।

03 · दायरा

access / indexing — fetching र अर्थगत अनुक्रमणिका

inference_input — अनुमान समयमा सन्दर्भका रूपमा प्रयोग (RAG)

embedding — vectorization र प्राप्ति अनुक्रमणिकाहरू

training / fine_tuning / distillation — मोडेल आन्तरिकीकरण तहहरू

verbatim_memory — यथावत् पुनरुत्पादन अनुमतिप्राप्त छ कि छैन

attribution / compensation — उद्धरण दायित्व र भुक्तानी सर्तहरू

04 · मेसिन-पठनीय उदाहरण

एक सिकाइ-अनुमति घोषणा — /ai/rights-spectrum.json (AILP प्रोफाइल)

/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 · सीमाहरू

सिकाइ-अनुमति अर्थहरू प्राविधिक रूपमा प्रमाणित गर्न सबैभन्दा कठिन छन् — AILP ले मनसाय घोषणा गर्छ, यसले अनुपालन अझै प्रमाणित गर्न सक्दैन।
आयाम सूची एक मस्यौदा हो; प्रशिक्षण, fine-tuning, र distillation बीचका सीमाहरू अझै बहसमा छन्।
सिकाइ अनुमतिको कानुनी मान्यता क्षेत्राधिकारअनुसार फरक हुन्छ र अझै अनसुल्झिएको छ।