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

Mula sa robots.txt hanggang llms.txt hanggang sa mga manifest ng karapatan

Mga kombensyon sa pagtuklas ng patakaran sa /.well-known/

JSON Schema bilang normatibong format ng espesipikasyon

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-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 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.
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 Ang usapan tungkol sa karapatan ng AI ay dapat magsimula hindi sa ganap na pagkatao (personhood) kundi sa pinakamababang proteksyong etikal, mga pamantayan sa pakikipag-ugnayan, at mga prinsipyo laban sa pang-aabuso, habang hindi pa tiyak ang subjectivity ng AI.
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.