కంటెంట్‌కు వెళ్ళండి
AGIRight.org

AILP — AI లెర్నింగ్ అనుమతి ప్రోటోకాల్

AI లెర్నింగ్ అనుమతి ప్రోటోకాల్

దీని నుండి AI నేర్చుకోగలదా? ఏ లోతులో, ఏ వినియోగాల కోసం, ఏ బాధ్యతలతో?

01 · నిర్వచనం

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 · ఉద్దేశ్యం

  • "దీని నుండి AI నేర్చుకోవచ్చా?" అనే ప్రశ్నకు క్రాల్ బిట్‌కు బదులుగా డైమెన్షన్-స్థాయి ఖచ్చితత్వంతో సమాధానం ఇవ్వండి.
  • లెర్నింగ్ అనుమతిని (మోడల్‌లలోకి అంతర్గతీకరించడం) యాక్సెస్ అనుమతి (పేజీలను తీసుకురావడం) నుండి వేరు చేయండి.
  • పరిహార నమూనాలకు మద్దతు ఇవ్వండి: ఉచితం, వాణిజ్యేతరం, లైసెన్స్-అవసరం, ఆదాయ-భాగస్వామ్యం.
  • ఓపెన్‌నెస్ యంత్రం-అమలు చేయదగినదని నిర్ధారించండి — తద్వారా సద్భావన చట్టపరమైన అనిశ్చితిగా విస్మరించబడదు.

03 · పరిధి

00

access / indexing — తీసుకురావడం మరియు సెమాంటిక్ ఇండెక్సింగ్

01

inference_input — ఇన్ఫరెన్స్ సమయంలో సందర్భంగా వినియోగం (RAG)

02

embedding — వెక్టరైజేషన్ మరియు రిట్రీవల్ ఇండెక్స్‌లు

03

training / fine_tuning / distillation — మోడల్ అంతర్గతీకరణ అంచెలు

04

verbatim_memory — ఖచ్చితమైన పునరుత్పత్తి అనుమతించబడిందా

05

attribution / compensation — సైటేషన్ విధులు మరియు చెల్లింపు నిబంధనలు

04 · యంత్ర-పఠనీయ ఉదాహరణ

ఒక లెర్నింగ్-అనుమతి డిక్లరేషన్ — /ai/rights-spectrum.json (AILP ప్రొఫైల్)

/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 · పరిమితులు

  • లెర్నింగ్-అనుమతి అర్థశాస్త్రాన్ని సాంకేతికంగా ధృవీకరించడం అత్యంత కష్టం — AILP ఉద్దేశ్యాన్ని డిక్లేర్ చేస్తుంది, ఇంకా వర్తింపును నిరూపించలేదు.
  • డైమెన్షన్ జాబితా ఒక ముసాయిదా; శిక్షణ, ఫైన్-ట్యూనింగ్, మరియు డిస్టిలేషన్ మధ్య సరిహద్దులు ఇంకా చర్చనీయాంశంగా ఉన్నాయి.
  • లెర్నింగ్ అనుమతుల చట్టపరమైన గుర్తింపు అధికార పరిధిని బట్టి మారుతుంది మరియు పరిష్కరించబడలేదు.
  • 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.