AILP — протокол разрешений на обучение ИИ

Протокол разрешений на обучение ИИ

Может ли ИИ обучаться на этом? С какой глубиной, для каких целей использования, с какими обязательствами?

01 · Определение

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 · Цель

Отвечать на вопрос «может ли ИИ обучаться на этом?» с точностью на уровне отдельных измерений, а не одним битом сканирования.
Разделить разрешение на обучение (интернализацию в модели) и разрешение на доступ (получение страниц).
Поддерживать модели компенсации: бесплатно, некоммерческое использование, требуется лицензия, доля от дохода.
Обеспечить, чтобы открытость была машинно-исполняемой, — чтобы добрая воля не отбрасывалась как правовая неопределённость.

03 · Область применения

access / indexing — получение и семантическое индексирование

inference_input — использование в качестве контекста во время инференса (RAG)

embedding — векторизация и индексы для извлечения

training / fine_tuning / distillation — уровни интернализации в модель

verbatim_memory — разрешено ли точное воспроизведение

attribution / compensation — обязанности по цитированию и условия оплаты

04 · Машиночитаемый пример

Декларация разрешений на обучение — /ai/rights-spectrum.json (профиль 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 · Ограничения

Семантику разрешений на обучение сложнее всего проверить технически — AILP декларирует намерение, но пока не может доказать его соблюдение.
Список измерений является черновым; границы между обучением, дообучением и дистилляцией всё ещё обсуждаются.
Юридическое признание разрешений на обучение варьируется в зависимости от юрисдикции и остаётся неурегулированным.
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.