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 операционализирует спектр AIRS применительно к конкретному вопросу обучения. Он разграничивает действия, которые бинарные правила краулеров сваливают в одно: быть прочитанным — не то же самое, что стать материалом для обучения; быть извлечённым — не то же самое, что быть использованным для обучения; дообучение — не то же самое, что дистилляция; дословное запоминание отличается от статистической интернализации. AILP позволяет издателю задекларировать в одном машиночитаемом файле разрешения по каждому измерению — доступ, индексирование, использование при инференсе, эмбеддинг, обучение, дообучение, дистилляцию, память, вывод, атрибуцию и компенсацию — каждое как разрешено, запрещено или требует лицензии.

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.