Governança llegible per màquines
Normes de governança que les màquines poden descobrir i executar: llms.txt, manifestos /ai/, fitxers de política /.well-known/, esquemes JSON, tokens de llicència signats i formats de registre d'auditoria. Aquest mateix lloc n'és un exemple funcional.
Preguntes en estudi
01
De robots.txt a llms.txt fins als manifestos de drets
02
Convencions de descobriment de polítiques a /.well-known/
03
Esquema JSON com a format d'especificació normatiu
04
Auditabilitat: registres, versions, procedència
Llibres blancs relacionats
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Una capa d'especificacions llegible per màquines per declarar drets sobre contingut d'IA i fluxos de licenciament — des del rastreig per IA i els drets de contingut fins a una web de coneixement transaccionable per màquines.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol L'AIRS i l'AILP expressen permisos d'aprenentatge de la IA matisats, més enllà del binari permès/no permès — què pot aprendre la IA, a quina profunditat, per a quins usos i sota quina compensació.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI L'obertura indefinida es llegeix com a incertesa legal per a les canalitzacions d'IA i acaba sent eliminada; només el permís protocol·litzat i llegible per màquines fa que el contingut sigui realment susceptible d'aprenentatge.
- AICL-I v0.2: AI Ingestion & Capability Layer A five-component website architecture — manifest, corpus, capability, runtime control, governance — that lets AI, agents, and crawlers correctly ingest, invoke, and verify a site's knowledge and capabilities within explicit content, action, and authority boundaries.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Un argument d'economia política: les valoracions de la IA de l'ordre de bilions creen pressió de legitimitat a favor del llicenciament de contingut per nivells i la distribució de beneficis públics — les dades esdevenen escalonades, no cares.
- From Crawler Rights to Agent Authority: Extending AGIRIGHT from Content Governance to Protocol-Native AI Agents The bridge paper for AGIRIGHT's Agent & Protocol Rights family: why content permission, action permission, delegated authority, and inspection rights must be four separately-evaluated axes, not one.
- AARS v0.1 — Agent Action Rights Spectrum The full protocol draft behind the AARS page: an A0–A7 human-readable spectrum, a machine-readable action vector, and rules for composition risk and capability amplification.
- AADP v0.1 — Agent Authority & Delegation Protocol The full protocol draft behind the AADP page: principal ≠ actor, delegation that can only narrow, and an inspection ceiling that bounds how much a verifier may demand.
- 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.
- The Minimum Ethical Protection Proposition for AI El discurs sobre els drets de la IA hauria de començar no per la plena personalitat jurídica, sinó per proteccions ètiques mínimes, normes d'interacció i principis contra l'abús, mentre la subjectivitat de la IA continuï sent incerta.
- 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.