AILP — AI ඉගෙනුම් අවසර ප්රොටෝකෝලය
AI ඉගෙනුම් අවසර ප්රොටෝකෝලය
මෙයින් AI ට ඉගෙන ගත හැකිද? කුමන ගැඹුරකින්ද, කුමන භාවිතයන් සඳහාද, කුමන බැඳීම් යටතේද?
01 · නිර්වචනය
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 · අරමුණ
- "මෙයින් AI ට ඉගෙන ගත හැකිද?" යන ප්රශ්නයට crawl bit එකක් වෙනුවට dimension-මට්ටමේ නිරවද්යතාවයෙන් පිළිතුරු දෙන්න.
- ඉගෙනුම් අවසරය (ආකෘති තුළට අභ්යන්තරීකරණය) ප්රවේශ අවසරයෙන් (පිටු ලබාගැනීම) වෙන් කරන්න.
- වන්දි ආකෘති සඳහා: නොමිලේ, වාණිජ-නොවන, බලපත්රය-අවශ්ය, ආදායම්-බෙදාගැනීම.
- විවෘතභාවය යන්ත්ර-ක්රියාත්මක කළ හැකි බව සහතික කරන්න — එවිට යහපත් කැමැත්ත නීතිමය අවිනිශ්චිතතාවයක් ලෙස ප්රතික්ෂේප නොවේ.
03 · විෂය පථය
access / indexing — ලබාගැනීම සහ semantic indexing
inference_input — inference කාලයේ context ලෙස භාවිතය (RAG)
embedding — vectorization සහ retrieval indexes
training / fine_tuning / distillation — ආකෘති අභ්යන්තරීකරණ tiers
verbatim_memory — නිශ්චිත ප්රතිනිෂ්පාදනයට අවසර ඇත්ද
attribution / compensation — උපුටාදැක්වීම් යුතුකම් සහ ගෙවීම් නියම
04 · යන්ත්ර-කියවිය හැකි උදාහරණය
ඉගෙනුම්-අවසර ප්රකාශනයක් — /ai/rights-spectrum.json (AILP profile)
{
"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 · සීමාවන්
- ඉගෙනුම්-අවසර semantics තාක්ෂණිකව තහවුරු කිරීමට වඩාත් අපහසුය — AILP අභිප්රාය ප්රකාශ කරයි, එයට තවම අනුකූලතාව ඔප්පු කළ නොහැක.
- Dimension ලැයිස්තුව කෙටුම්පතකි; පුහුණුව, fine-tuning, සහ distillation අතර සීමාවන් තවමත් විවාදාත්මකයි.
- ඉගෙනුම්-අවසරයන්හි නීතිමය පිළිගැනීම අධිකරණ බලප්රදේශය අනුව වෙනස් වන අතර, එය තවම නොවිසඳී පවතී.
- 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.