การอนุญาตให้ AI เรียนรู้
AI เรียนรู้ได้หรือไม่ ในระดับความลึกเท่าใด เพื่อวัตถุประสงค์ใด และภายใต้ข้อผูกพันใด การถูกอ่านไม่ใช่การถูกเรียนรู้ “ไม่ได้ถูกห้าม” ไม่ได้แปลว่า “เรียนรู้ได้” AIRS และ AILP เปลี่ยนการอนุญาตให้เรียนรู้ให้กลายเป็นสเปกตรัมที่ไล่ระดับและเครื่องอ่านได้
คำถามที่อยู่ระหว่างการศึกษา
01
ระดับความลึกของการเรียนรู้: การจัดทำดัชนี การฝังเวกเตอร์ การปรับจูน การฝึกโมเดล และการกลั่นความรู้
02
เหตุใดความเปิดกว้างที่ไม่ได้ถูกนิยามไว้ จึงถูกคัดออกจากไปป์ไลน์การฝึกโมเดล
03
ความเปิดกว้างที่จัดระบบด้วยโปรโตคอล: ทำให้เจตนาดีสามารถดำเนินการได้ด้วยเครื่อง
04
รูปแบบค่าตอบแทนที่ผูกกับระดับความลึกของการเรียนรู้
ไวท์เปเปอร์ที่เกี่ยวข้อง
- สเปกตรัมสิทธิของ AI: จาก robots.txt สู่โปรโตคอลการอนุญาตให้ AI เรียนรู้ AIRS และ AILP สื่อถึงการอนุญาตให้ AI เรียนรู้อย่างละเอียดอ่อน เหนือกว่าการอนุญาต/ไม่อนุญาตแบบทวิภาค — AI เรียนรู้อะไรได้บ้าง ในระดับความลึกเท่าใด เพื่อการใช้งานใด และภายใต้ค่าตอบแทนแบบใด
- ความเปิดกว้างที่จัดระบบด้วยโปรโตคอล: เหตุใด “ไม่ได้ถูกห้าม” จึงไม่ได้แปลว่า “เรียนรู้ได้” ในยุค AI ความเปิดกว้างที่ไม่ได้ถูกนิยามไว้ จะถูกไปป์ไลน์ AI ตีความว่าเป็นความไม่แน่นอนทางกฎหมาย และถูกคัดออก มีเพียงการอนุญาตที่จัดระบบด้วยโปรโตคอลและเครื่องอ่านได้เท่านั้น ที่ทำให้เนื้อหาเรียนรู้ได้อย่างแท้จริง