Gå til indhold
AGIRight.org

Uafhængigt forsknings- og protokolknudepunkt v0.27.1

AI-rettigheder, indholdslicensering, agentbaseret adgang og maskinlæsbar styring for det næste web.

Vi udforsker protokoller for, hvordan AI-systemer, agenter, skabere, indholdsudbydere, platforme og offentligheden kan interagere gennem rettigheder, licenser, betalinger, revisionslogs og styringsregler.

§01 Mission

Fra »ikke forbudt« til protokolliseret åbenhed.

Nettet blev bygget til menneskelige læsere. AI-systemer læser, opsummerer, indekserer, lærer af og handler nu med det samme indhold — uden noget fælles lag til at udtrykke, hvad der er tilladt, licenseret eller skyldigt. AGIRight.org udkaster dette lag: åbne, maskinlæsbare protokoller for AI-indholdsrettigheder, læringstilladelse, licensering og agentbaseret adgang.

Menneskelæsbar

forskningssider og whitepapers

Maskinlæsbar

JSON-politikker og -skemaer

Reviderbar

versioneret, citérbar, sporbar

§02 Protokoludkast

Fire protokoller for det AI-læsbare web.

Hver protokol udgives som et åbent udkast — menneskelæsbare sider, maskinlæsbar JSON og versionerede skemaer.

Se alle →

Content & Learning Rights

Et femte spor — Agentbaseret Betaling — undersøges som en del af AICL: hvordan agenter betaler for licenseret indhold inden for menneskegodkendte budgetter, med anmodningsbundne tokens og revisionslogs, og aldrig med rå kortdata.

§03 AIRS — AI-rettighedsspektrum

AI-adgang er ikke en ja/nej-kontakt. Det er et spektrum.

AIRS udtrykker AI's rettigheder over indhold som graduerede niveauer — fra ingen adgang til læsning, opsummering, hentning, transformation, finjustering, træning og videredistribution — hver især licensérbar og reviderbar på egne vilkår.

Om AIRS

§04 Forskningsområder

Seks spørgsmål, dette site undersøger.

01

AI-rettigheder

Rettighederne, pligterne, ansvaret og styringen af AI, AGI og agenter — fra værktøjer til samarbejdspartnere til mulige fremtidige subjekter. Dette inkluderer spørgsmålet om minimal etisk beskyttelse: hvilke normer bør styre menneske-AI-interaktion, før spørgsmål om personstatus er afklaret.

02

AI-indholdsrettigheder

What AI systems may do with content: read, summarize, transform, retrieve, train, commercialize, redistribute. The AICR ruleset and the AICL-C content-licensing layer make these rights declarable and transactable.

AICRAICL

03

AI-læringstilladelse

Hvorvidt AI må lære, i hvilken dybde, til hvilke formål og under hvilke forpligtelser. At blive læst er ikke det samme som at blive lært af; "ikke forbudt" er ikke "lærbart". AIRS og AILP omdanner læringstilladelse til et gradueret, maskinlæsbart spektrum.

AIRSAILP

04

Agentbaseret adgang

Hvordan agenter tilgår hjemmesider, API'er, databaser, videnbaser og betalt indhold: identitet, tilladelse, anmodninger, betaling, autorisation, forbrugslogs, sikkerhedsgrænser og forsvar mod prompt injection.

AICL

04b

Agent Action Rights

What an Agent may DO once it holds tool or API capability, as distinct from what it may read or learn: action taxonomy, effect vectors, reversibility, blast radius, and multi-action composition risk. AARS gives content permission and action permission separate, independently-evaluable axes.

AARS

04c

Agent Authority & Delegation

Who an Agent acts for, where its authority came from, whether it can hand that authority to another Agent, and how much of its internal state a verifier may demand. AADP separates principal from actor, bounds delegation to strictly narrow (never silently widen), and treats inspection as a bounded right, not an unlimited one.

AADP

05

Maskinlæsbar styring

Styringsregler, som maskiner kan opdage og eksekvere: llms.txt, /ai/-manifester, /.well-known/-politikfiler, JSON Schemas, signerede licens-tokens og formater for revisionslogs. Dette site er selv et fungerende eksempel.

AICRAICLAIRSAILPAARSAADP

06

Demokratisk AI-netværksøkonomi

Den politiske økonomi for AI og indhold: pay-per-crawl, datadividender, suveræne AI-fonde, kompensationspuljer for skabere, trinvise datamarkeder, og hvordan værdien udtrukket fra offentlig viden kan strømme tilbage til dem, der producerede den.

AICRAICL

§05 Maskinlæsbar styring

Dette site praktiserer, hvad det foreslår.

AGIRight.org udgiver sin egen rettighedspolitik i de formater, det selv udkaster. Ethvert AI-system, enhver crawler eller agent, der læser dette site, kan opdage dets tilladelser programmatisk.

/llms.txt
# AGIRight.org

Independent research and protocol hub for
AI rights, AI content licensing, agentic
access, and machine-readable governance.

## Machine-Readable Specs

- /.well-known/aicr.json
- /.well-known/aicl.json
- /ai/manifest.json
- /ai/rights-spectrum.json

// Til AI-systemer: læs /llms.txt og /ai/manifest.json for dette sites tilladelser og citationsregler.

§06 Whitepapers

Aktuelle forskningsudkast.

Se alle →
v0.1.1 Authority Reference Patch 2026-08-15 AICRAICLAARSAADP

AICR / AICL som et forbindelseslag for AI-indholdslicensering og agentbaseret betaling

Et maskinlæsbart specifikationslag til erklæring af AI-indholdsrettigheder og licensarbejdsgange — fra AI-crawling og indholdsrettigheder til et maskintransaktionsbart videnweb.

Læs artikel
v0.1.1 Scope Boundary Patch 2026-08-15 AIRSAILPAARSAADP

AI-rettighedsspektrum: Fra robots.txt til en AI-læringstilladelsesprotokol

AIRS og AILP udtrykker nuancerede AI-læringstilladelser ud over det binære tilladt/ikke tilladt — hvad AI må lære, i hvilken dybde, til hvilke formål og under hvilken kompensation.

Læs artikel
v0.1 Draft 2026-06-30 AIRSAILP

Protokolliseret åbenhed: Hvorfor "ikke forbudt" ikke betyder "lærbart" i AI'ens tidsalder

Udefineret åbenhed opfattes som juridisk usikkerhed af AI-pipelines og bliver luget ud; kun protokolliseret, maskinlæsbar tilladelse gør indhold reelt lærbart.

Læs artikel
v0.2 Runtime Integration Draft 2026-08-15 AICLAARSAADP

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.

Læs artikel
v0.1 Public Draft 2026-07 AICRAICL

AI-indholdsbetaling og den demokratiske netværksøkonomi

Et politisk-økonomisk argument: AI-værdiansættelser i billionklassen skaber et legitimitetspres for trinvis indholdslicensering og offentlig fordeling af gevinster — data bliver lagdelt, ikke dyrt.

Læs artikel
v0.1 Draft 2026-08-15 AARSAADP

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.

Læs artikel

§07 Hvorfor dette betyder noget

Reglerne for AI-æraens web bliver skrevet nu.

AI-systemer til billioner af dollar trænes på det åbne web, mens de skabere, udgivere og fællesskaber, der producerede den viden, ikke har nogen protokol til at udtrykke samtykke, betingelser eller kompensation. Binære værktøjer som robots.txt kan ikke bære den betydning. Den, der definerer rettighedslaget, definerer økonomien for det næste web — vi mener, det bør defineres i det åbne, som offentlig infrastruktur.

Status og ansvarsfraskrivelse

AGIRight.org udgiver uafhængige forskningsudkast og protokolforslag — ikke officielle standarder og ikke juridisk, finansiel eller compliance-rådgivning. Alle specifikationer er versionerede udkast, der er åbne for revision og feedback.