AILP — Protokoll for AI-læringstillatelse

Protokoll for AI-læringstillatelse

Kan AI lære av dette? I hvilken dybde, til hvilke formål, med hvilke forpliktelser?

01 · Definisjon

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 · Formål

Besvar «kan AI lære av dette?» med presisjon på dimensjonsnivå i stedet for én enkelt crawl-bit.
Skill mellom læringstillatelse (internalisering i modeller) og tilgangstillatelse (henting av sider).
Støtt kompensasjonsmodeller: gratis, ikke-kommersiell, lisenskrevende, inntektsdeling.
Sørg for at åpenhet er maskinelt eksekverbar — slik at velvilje ikke kastes bort som juridisk usikkerhet.

03 · Omfang

access / indexing — henting og semantisk indeksering

inference_input — bruk som kontekst ved inferens (RAG)

embedding — vektorisering og hentingsindekser

training / fine_tuning / distillation — nivåer av modellinternalisering

verbatim_memory — om eksakt reproduksjon er tillatt

attribution / compensation — siteringsplikter og betalingsvilkår

04 · Maskinlesbart eksempel

En deklarasjon av læringstillatelse — /ai/rights-spectrum.json (AILP-profil)

/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 · Begrensninger

Semantikken for læringstillatelse er det vanskeligste å verifisere teknisk — AILP deklarerer intensjon, men kan ennå ikke bevise etterlevelse.
Dimensjonslisten er et utkast; grensene mellom trening, finjustering og destillasjon er fortsatt omdiskutert.
Juridisk anerkjennelse av læringstillatelser varierer fra jurisdiksjon til jurisdiksjon og er uavklart.
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.