AI Learning Permission
AI oʻrganishi mumkinmi, qay darajada chuqur, qaysi maqsadlar uchun va qanday majburiyatlar ostida. Oʻqilish — oʻrganilish degani emas; «taqiqlanmagan» — «oʻrganish mumkin» degani emas. AIRS va AILP oʻrganish ruxsatini bosqichma-bosqich, mashinada oʻqiladigan spektrga aylantiradi.
Oʻrganilayotgan savollar
01
Oʻrganish chuqurligi: indekslash, vektorlash, fine-tuning, oʻqitish, distillash
02
Nima uchun aniqlanmagan ochiqlik oʻqitish quvur liniyalaridan tozalab tashlanadi
03
Protokollashtirilgan ochiqlik: xayrixohlikni mashina tomonidan amalga oshiriladigan qilish
04
Oʻrganish chuqurligiga bogʻliq kompensatsiya modellari
Bogʻliq ilmiy hujjatlar
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS va AILP ikkilik ruxsat/taqiqdan tashqari, AI qanday oʻrganishi mumkinligini nozik tarzda ifodalaydi — AI nimani, qay darajada chuqur, qaysi maqsadlar uchun va qanday kompensatsiya asosida oʻrganishi mumkinligini.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Aniqlanmagan ochiqlik AI quvur liniyalari uchun huquqiy noaniqlik sifatida oʻqiladi va tozalab tashlanadi; faqat protokollashtirilgan, mashinada oʻqiladigan ruxsatgina kontentni haqiqatan ham oʻrganish mumkin qiladi.
- 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.