Maŝinlegebla Administrado
Administraj reguloj, kiujn maŝinoj povas malkovri kaj efektivigi: llms.txt, /ai/-manifestoj, /.well-known/-politikaj dosieroj, JSON Schemas, subskribitaj licencaj ĵetonoj, kaj formatoj de aŭdit-ĵurnaloj. Ĉi tiu retejo mem estas funkcianta ekzemplo.
Demandoj sub studo
01
De robots.txt tra llms.txt ĝis rajto-manifestoj
02
Konvencioj de politik-malkovro per /.well-known/
03
JSON Schema kiel norma specifika formato
04
Aŭditebleco: ĵurnaloj, versioj, deveno
Rilataj blankaj libroj
- AICR / AICL kiel AI-Enhava Licenca kaj Agent-Paga Kunliga Tavolo Maŝinlegebla specifika tavolo por deklari AI-enhavajn rajtojn kaj licencajn laborfluojn — de AI-rampado kaj enhavaj rajtoj ĝis maŝin-transakcia scioreto.
- Spektro de AI-Rajtoj: De robots.txt al Protokolo de AI-Lerna Permeso AIRS kaj AILP esprimas nuancitajn AI-lernajn permesojn preter duuma permeso/malpermeso — kion AI rajtas lerni, je kiu profundo, por kiuj uzoj, sub kiu kompenso.
- Protokoligita Malfermiteco: Kial “Ne Malpermesita” Ne Signifas “Lernebla” en la Epoko de AI Nedifinita malfermiteco legiĝas kiel jura necerteco por AI-duktoj kaj estas forpurigata; nur protokoligita, maŝinlegebla permeso igas enhavon vere lernebla.
- AICL: AI Ingestion & Capability Layer Kvar-subtavola retej-arkitekturo — manifesto, korpuso, kapablo, administrado — kiu ebligas al AI, agentoj, kaj rampiloj ĝuste asimili, citi, alvoki, kaj kontroli la scion de retejo.
- AI-Enhava Pago kaj la Reta Demokratia Ekonomio Politik-ekonomia argumento: bilion-skalaj AI-taksoj kreas legitimecan premon por gradigita enhava licencado kaj publika profit-dividado — datumoj fariĝas gradigitaj, ne multekostaj.