Pamamahalang Nababasa ng Makina
Mga alituntunin sa pamamahala na matutuklasan at maisasagawa ng makina: llms.txt, mga manifest ng /ai/, mga file ng patakaran sa /.well-known/, JSON Schema, mga naka-signed na token ng lisensya, at mga format ng log ng audit. Ang site na ito mismo ay isang gumaganang halimbawa.
Mga tanong na sinasaliksik
01
Mula sa robots.txt hanggang llms.txt hanggang sa mga manifest ng karapatan
02
Mga kombensyon sa pagtuklas ng patakaran sa /.well-known/
03
JSON Schema bilang normatibong format ng espesipikasyon
04
Kakayahang ma-audit: mga log, bersyon, pinagmulan
Kaugnay na mga whitepaper
- AICR / AICL bilang Lapisan ng Koneksyon sa Paglilisensya ng Nilalamang AI at Bayad ng Ahente Isang lapisan ng espesipikasyong nababasa ng makina para sa pagdedeklara ng karapatan ng AI sa nilalaman at daloy ng trabaho sa paglilisensya — mula sa AI crawling at karapatan sa nilalaman hanggang sa isang web ng kaalamang maaaring magtransaksyon sa pamamagitan ng makina.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol Ipinapahayag ng AIRS at AILP ang mas detalyadong pahintulot sa pagkatuto ng AI nang lampas sa binary na pahintulot/pagbawal — kung ano ang maaaring matutuhan ng AI, sa anong lalim, para sa anong mga gamit, at sa ilalim ng anong kabayaran.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Ang hindi tiyak na kabukasan ay binabasa bilang legal na kawalang-katiyakan ng mga pipeline ng AI at inaalis; tanging ang naka-protokolo at nababasa-ng-makinang pahintulot lamang ang gumagawa sa nilalaman na tunay na matututunan.
- AICL: AI Ingestion & Capability Layer Isang arkitektura ng website na may apat na sub-lapisan — manifest, corpus, kakayahan, pamamahala — na nagbibigay-daan sa AI, mga ahente, at mga crawler na wastong maunawa (ingest), sumipi, tumawag, at mag-verify ng kaalaman ng isang site.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Isang argumentong pang-ekonomiyang-pampulitika: ang halagang trilyon ng mga sistemang AI ay lumilikha ng presyon sa lehitimasyon para sa antas-antas na paglilisensya ng nilalaman at pampublikong pagbabahagi ng benepisyo — nagiging antas-antas ang datos, hindi mahal.