Разрешение на обучение ИИ
Может ли ИИ обучаться, с какой глубиной, для каких целей и с какими обязательствами. Быть прочитанным — не то же самое, что стать материалом для обучения; «не запрещено» не значит «пригодно для обучения». AIRS и AILP превращают разрешение на обучение в градуированный машиночитаемый спектр.
Исследуемые вопросы
01
Глубина обучения: индексирование, эмбеддинг, дообучение, обучение, дистилляция
02
Почему неопределённая открытость вычищается из конвейеров обучения
03
Протоколированная открытость: как сделать добрую волю машинно-исполняемой
04
Модели компенсации, привязанные к глубине обучения
Связанные уайтпейперы
- Спектр прав ИИ: от robots.txt к протоколу разрешений на обучение ИИ AIRS и AILP выражают детализированные разрешения на обучение ИИ за пределами бинарного «разрешено/запрещено» — чему ИИ может обучаться, с какой глубиной, для каких целей использования и при какой компенсации.
- Протоколированная открытость: почему «не запрещено» не значит «пригодно для обучения» в эпоху ИИ Неопределённая открытость воспринимается конвейерами ИИ как правовая неопределённость и вычищается; по-настоящему пригодным для обучения контент делает только протоколированное, машиночитаемое разрешение.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.