AILP — د مصنوعي ذکا زده کړې اجازې پروتوکول
د مصنوعي ذکا زده کړې اجازې پروتوکول
ایا مصنوعي ذکا کولی شي له دې زده کړه وکړي؟ تر کومې کچې، د کومو کارونو لپاره، تر کومو ژمنو لاندې؟
01 · تعریف
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 · موخه
- «ایا مصنوعي ذکا کولی شي له دې زده کړه وکړي؟» ته د کرال بټ پرځای د اړخ-کچې دقت سره ځواب ورکړئ.
- د زده کړې اجازه (ماډلونو دننه داخلي کول) د لاسرسي اجازې (د مخونو راوړل) نه بېل کړئ.
- د بدلې موډلونو ملاتړ: وړیا، غیر سوداګریز، جواز-اړوند، عاید-شریکونه.
- ډاډ ترلاسه کړئ چې پرانیستی والی د ماشین لخوا اجرا کیدونکی وي — ترڅو نیک نیت د قانوني تشوېش په توګه رد نه شي.
03 · ساحه
لاسرسی / شاخصبندي — راوړل او مانايي شاخصبندي
inference_input — د استنتاج په وخت کې د شرایطو په توګه کارونه (RAG)
ایمبیډینګ — ویکتورول او د ترلاسه کولو شاخصونه
روزنه / fine_tuning / تقطیر — د ماډل داخلي کولو درجې
verbatim_memory — ایا دقیقه بیا تولید اجازه لري
حواله / بدله — د حواله ورکولو دندې او تادیې شرایط
04 · ماشین لوستلو وړ بیلګه
د زده کړې اجازې اعلامیه — /ai/rights-spectrum.json (د AILP پروفایل)
{
"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 · محدودیتونه
- د زده کړې اجازې مانا تخنیکي ډول تر ټولو ستونزمنه د تایید کولو ده — AILP نیت اعلانوي، خو تر اوسه نه شي کولی چې اطاعت ثابت کړي.
- د اړخونو لړلیک یو مسوده دی؛ د روزنې، نرۍ تنظیم، او تقطیر ترمنځ پولې لا هم بحث لري.
- د زده کړې اجازو قانوني پیژندنه د قضایي واکونو له مخې توپیر لري او نه ده حل شوې.
- 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.