الحوكمة القابلة للقراءة الآلية

قواعد حوكمة يمكن للآلات اكتشافها وتنفيذها: llms.txt، وبيانات /ai/، وملفات سياسات /.well-known/، ومخططات JSON Schema، ورموز ترخيص موقَّعة، وصيغ سجلات التدقيق. وهذا الموقع نفسه مثال عملي على ذلك.

أسئلة قيد الدراسة

من robots.txt إلى llms.txt وصولاً إلى بيانات الحقوق

اصطلاحات اكتشاف السياسات عبر /.well-known/

JSON Schema كصيغة مواصفات معيارية

قابلية التدقيق: السجلات، والإصدارات، ومصدر المنشأ

أوراق بيضاء ذات صلة

AICR / AICL كطبقة ربط لترخيص محتوى الذكاء الاصطناعي ودفع الوكلاء طبقة مواصفات قابلة للقراءة الآلية للإعلان عن حقوق محتوى الذكاء الاصطناعي وسير عمل الترخيص — من زحف الذكاء الاصطناعي وحقوق المحتوى إلى شبكة معرفة قابلة للمعاملات الآلية.
طيف حقوق الذكاء الاصطناعي: من robots.txt إلى بروتوكول إذن تعلّم الذكاء الاصطناعي يعبّر AIRS وAILP عن أذونات تعلّم دقيقة للذكاء الاصطناعي تتجاوز ثنائية السماح/المنع — ما الذي يجوز للذكاء الاصطناعي تعلّمه، وإلى أي عمق، ولأي استخدامات، وبأي تعويض.
الانفتاح المُقنَّن بالبروتوكولات: لماذا لا يعني «غير المحظور» أنه «قابل للتعلّم» في عصر الذكاء الاصطناعي يُقرَأ الانفتاح غير المحدد كحالة من عدم اليقين القانوني بالنسبة لخطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي فيُستبعَد؛ ولا يجعل المحتوى قابلاً للتعلّم فعليًا سوى الإذن المُقنَّن بالبروتوكولات والقابل للقراءة الآلية.
AICL: طبقة استيعاب الذكاء الاصطناعي وقدراته بنية موقع إلكتروني من أربع طبقات فرعية — البيان، والمتن، والقدرة، والحوكمة — تتيح للذكاء الاصطناعي والوكلاء والزواحف استيعاب معرفة الموقع والاستشهاد بها واستدعاءها والتحقق منها بشكل صحيح.
دفع محتوى الذكاء الاصطناعي واقتصاد الشبكة الديمقراطي حجة في الاقتصاد السياسي: تقييمات الذكاء الاصطناعي التي تبلغ تريليونات الدولارات تخلق ضغطًا على الشرعية يدفع نحو ترخيص محتوى متدرج وتقاسم المنفعة العامة — بحيث تصبح البيانات متدرجة، لا باهظة الثمن.