Машинно четимо управление
Правила за управление, които машините могат да открият и изпълнят: llms.txt, манифести /ai/, файлове с политики /.well-known/, JSON схеми, подписани лицензионни токени и формати на одитни дневници. Самият този сайт е работещ пример.
Въпроси в процес на изследване
01
От robots.txt през llms.txt до манифести на права
02
/.well-known/ конвенции за откриване на политики
03
JSON схема като нормативен формат на спецификация
04
Одитируемост: дневници, версии, произход
Свързани бели книги
- AICR / AICL като свързващ слой за лицензиране на ИИ съдържание и агентни плащания Машинно четим слой от спецификации за деклариране на права върху ИИ съдържание и работни процеси по лицензиране — от обхождане от ИИ и права върху съдържание до знаниев уеб с машинни транзакции.
- Спектър на правата на ИИ: от robots.txt до Протокол за разрешение за обучение на ИИ AIRS и AILP изразяват нюансирани разрешения за обучение на ИИ отвъд двоичното позволено/забранено — какво може да учи ИИ, до каква дълбочина, за какви цели и срещу какво възнаграждение.
- Протоколизирана откритост: защо „непозволено“ не означава „подлежащо на обучение“ в ерата на ИИ Недефинираната откритост се тълкува от конвейерите на ИИ като правна несигурност и бива изчиствана; само протоколизираното, машинно четимо разрешение прави съдържанието наистина подлежащо на обучение.
- AICL: слой за усвояване и възможности на ИИ Архитектура на уебсайт с четири подслоя — манифест, корпус, възможности, управление — която позволява на ИИ, агенти и роботи за обхождане правилно да усвояват, цитират, извикват и проверяват знанието на даден сайт.
- Плащане за ИИ съдържание и мрежовата демократична икономика Политикономически аргумент: оценките на ИИ в трилиони долари създават натиск за легитимност в полза на многостепенно лицензиране на съдържание и споделяне на обществена изгода — данните стават степенувани, а не скъпи.