ବିଷୟବସ୍ତୁକୁ ଯାଆନ୍ତୁ
AGIRight.org

AILP — AI ଶିକ୍ଷଣ ଅନୁମତି ପ୍ରୋଟୋକଲ

AI ଶିକ୍ଷଣ ଅନୁମତି ପ୍ରୋଟୋକଲ

ଏଥିରୁ AI ଶିଖିପାରିବ କି? କେତେ ଗଭୀରତାରେ, କେଉଁ ବ୍ୟବହାର ପାଇଁ, କେଉଁ ବାଧ୍ୟବାଧକତା ସହିତ?

01 · ପରିଭାଷା

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 · ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ

  • “ଏଥିରୁ AI ଶିଖିପାରିବ କି?” ପ୍ରଶ୍ନର ଉତ୍ତର କ୍ରଲ ବିଟ୍ ପରିବର୍ତ୍ତେ ଆୟାମ-ସ୍ତରୀୟ ସଠିକତା ସହିତ ଦିଅନ୍ତୁ।
  • ଶିକ୍ଷଣ ଅନୁମତି (ମଡେଲରେ ଆନ୍ତରୀକରଣ)କୁ ପ୍ରବେଶ ଅନୁମତି (ପୃଷ୍ଠା ଆଣିବା)ଠାରୁ ପୃଥକ କରନ୍ତୁ।
  • କ୍ଷତିପୂରଣ ମଡେଲକୁ ସମର୍ଥନ କରନ୍ତୁ: ମାଗଣା, ଅ-ବାଣିଜ୍ୟିକ, ଲାଇସେନ୍ସ-ଆବଶ୍ୟକ, ରାଜସ୍ୱ-ବଣ୍ଟନ।
  • ଖୋଲାପଣ ମେସିନ-କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ ହେବା ନିଶ୍ଚିତ କରନ୍ତୁ — ଯାହା ଫଳରେ ସଦିଚ୍ଛା ଆଇନଗତ ଅନିଶ୍ଚିତତା ଭାବେ ପରିତ୍ୟାଗ ହୁଏ ନାହିଁ।

03 · ପରିସର

00

access / indexing — ଆଣିବା ଏବଂ ଅର୍ଥଗତ ଇଣ୍ଡେକ୍ସିଂ

01

inference_input — ଅନୁମାନ ସମୟରେ ପ୍ରସଙ୍ଗ ଭାବେ ବ୍ୟବହାର (RAG)

02

embedding — ଭେକ୍ଟରାଇଜେସନ୍ ଏବଂ ପୁନରୁଦ୍ଧାର ଇଣ୍ଡେକ୍ସ

03

training / fine_tuning / distillation — ମଡେଲ ଆନ୍ତରୀକରଣ ସ୍ତର

04

verbatim_memory — ସଠିକ୍ ପୁନରୁତ୍ପାଦନ ଅନୁମତିପ୍ରାପ୍ତ କି ନାହିଁ

05

attribution / compensation — ଉଦ୍ଧୃତି କର୍ତ୍ତବ୍ୟ ଏବଂ ଦେୟ ସର୍ତ୍ତ

04 · ମେସିନ-ପଠନୀୟ ଉଦାହରଣ

ଏକ ଶିକ୍ଷଣ-ଅନୁମତି ଘୋଷଣା — /ai/rights-spectrum.json (AILP ପ୍ରୋଫାଇଲ)

/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 · ସୀମାବଦ୍ଧତା

  • ଶିକ୍ଷଣ-ଅନୁମତି ଅର୍ଥତତ୍ତ୍ୱ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ଭାବେ ଯାଞ୍ଚ କରିବା ସବୁଠାରୁ କଠିନ — AILP ଉଦ୍ଦେଶ୍ୟ ଘୋଷଣା କରେ, ଏହା ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ଅନୁପାଳନ ପ୍ରମାଣ କରିପାରେ ନାହିଁ।
  • ଆୟାମ ତାଲିକା ଏକ ଖସଡ଼ା; ପ୍ରଶିକ୍ଷଣ, ଫାଇନ-ଟ୍ୟୁନିଂ, ଏବଂ ଡିଷ୍ଟିଲେସନ୍ ମଧ୍ୟରେ ସୀମା ଏପର୍ଯ୍ୟନ୍ତ ବିତର୍କିତ।
  • ଶିକ୍ଷଣ ଅନୁମତିର ଆଇନଗତ ମାନ୍ୟତା ଅଧିକାର କ୍ଷେତ୍ର ଅନୁସାରେ ଭିନ୍ନ ଏବଂ ଅସମାଧିତ ଅଛି।
  • 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.