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?

01 · Definiție

AILP operaționalizează spectrul AIRS pentru problema specifică a învățării. Distinge acte pe care regulile binare de crawling le contopesc: a fi citit nu înseamnă a fi folosit pentru învățare; a fi extras nu înseamnă a fi folosit pentru antrenare; fine-tuning-ul nu este distilare; memorarea textuală diferă de internalizarea statistică. AILP permite unui editor să declare, într-un singur fișier citibil de mașini, permisiuni pe fiecare dimensiune — acces, indexare, intrare de inferență, embedding, antrenare, fine-tuning, distilare, memorie, ieșire, atribuire și compensație — fiecare marcată ca permisă, interzisă sau condiționată de licență.

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

access / indexing — preluare și indexare semantică

inference_input — utilizare ca context la momentul inferenței (RAG)

embedding — vectorizare și indici de extragere

training / fine_tuning / distillation — niveluri de internalizare a modelului

verbatim_memory — dacă reproducerea exactă este permisă

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.