Sari la conținut
AGIRight.org

AILP — Protocolul de Permisiune de Învățare AI

Protocolul de Permisiune de Învățare AI

Poate AI să învețe din acest conținut? La ce profunzime, pentru ce utilizări, cu ce obligații?

Draft v0.1.1 Schemă ↓

01 · Definiție

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 · Scop

  • Răspunde la întrebarea „poate AI să învețe din asta?” cu precizie la nivel de dimensiune, nu printr-un simplu bit de crawling.
  • Separă permisiunea de învățare (internalizarea în modele) de permisiunea de acces (preluarea paginilor).
  • Susține modele de compensație: gratuit, necomercial, cu licență necesară, cu partajare a veniturilor.
  • Asigură faptul că deschiderea este executabilă de mașini — astfel încât bunăvoința să nu fie ignorată din cauza incertitudinii juridice.

03 · Domeniu de aplicare

00

access / indexing — preluare și indexare semantică

01

inference_input — utilizare ca context la momentul inferenței (RAG)

02

embedding — vectorizare și indici de extragere

03

training / fine_tuning / distillation — niveluri de internalizare a modelului

04

verbatim_memory — dacă reproducerea exactă este permisă

05

attribution / compensation — obligații de citare și condiții de plată

04 · Exemplu citibil de mașini

O declarație de permisiune de învățare — /ai/rights-spectrum.json (profil AILP)

/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 · Limitări

  • Semantica permisiunilor de învățare este cea mai greu de verificat tehnic — AILP declară intenția, dar nu poate încă dovedi conformarea.
  • Lista dimensiunilor este o ciornă; granițele dintre antrenare, fine-tuning și distilare sunt încă dezbătute.
  • Recunoașterea juridică a permisiunilor de învățare variază în funcție de jurisdicție și rămâne nerezolvată.
  • 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.