स्वतंत्र शोध एवं प्रोटोकॉल हब v0.27.1
अगली पीढ़ी के वेब के लिए AI अधिकार, सामग्री लाइसेंसिंग, एजेंटिक पहुँच, और मशीन-पठनीय शासन।
हम ऐसे प्रोटोकॉल तलाशते हैं जिनके ज़रिए AI सिस्टम, एजेंट, रचनाकार, सामग्री प्रदाता, प्लेटफ़ॉर्म और आम जनता, अधिकारों, लाइसेंसों, भुगतानों, ऑडिट लॉग और शासन-नियमों के माध्यम से परस्पर व्यवहार कर सकें।
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}↑ इस साइट की लाइव मशीन-पठनीय नीति
§01 मिशन
“निषिद्ध नहीं” से प्रोटोकॉलीकृत खुलेपन की ओर।
वेब मानव पाठकों के लिए बनाया गया था। अब AI सिस्टम उसी सामग्री को पढ़ते, सारांशित करते, इंडेक्स करते, उससे सीखते और उस पर लेन-देन करते हैं — जबकि यह बताने के लिए कोई साझा परत नहीं है कि क्या अनुमत है, लाइसेंस-प्राप्त है, या देय है। AGIRight.org उसी परत का मसौदा तैयार करता है: AI सामग्री अधिकार, सीखने की अनुमति, लाइसेंसिंग और एजेंटिक पहुँच के लिए खुले, मशीन-पठनीय प्रोटोकॉल।
मानव-पठनीय
शोध पृष्ठ एवं श्वेतपत्र
मशीन-पठनीय
JSON नीतियाँ एवं स्कीमा
ऑडिट-योग्य
संस्करणबद्ध, उद्धरण-योग्य, ट्रेस-योग्य
§02 प्रोटोकॉल मसौदे
AI-पठनीय वेब के लिए चार प्रोटोकॉल।
प्रत्येक प्रोटोकॉल एक खुले मसौदे के रूप में प्रकाशित है — मानव-पठनीय पृष्ठ, मशीन-पठनीय JSON, और संस्करणबद्ध स्कीमा।
Content & Learning Rights
AI सामग्री अधिकार / AI सामग्री नियम
एक मशीन-पठनीय घोषणा जो बताती है कि AI सिस्टम आपकी सामग्री के साथ क्या कर सकते हैं।
मसौदा पढ़ेंAI सामग्री लाइसेंस / AI सामग्री लाइसेंसिंग परत
घोषित अधिकारों को निष्पादन-योग्य लाइसेंसिंग में बदलता है: कोट, भुगतान, सत्यापन, ऑडिट, निरसन।
मसौदा पढ़ेंAI अधिकार स्पेक्ट्रम
सामग्री पर AI अधिकार द्विआधारी नहीं हैं — वे एक क्रमिक, लाइसेंस-योग्य स्पेक्ट्रम बनाते हैं।
मसौदा पढ़ेंAI शिक्षण अनुमति प्रोटोकॉल
क्या AI इससे सीख सकता है? किस गहराई तक, किन उपयोगों के लिए, किन बाध्यताओं के साथ?
मसौदा पढ़ेंAgent & Protocol Rights
Agent Action Rights Spectrum
What can this Agent do, to what effect, and how reversibly? Content permission does not imply action permission.
मसौदा पढ़ेंAgent Authority & Delegation Protocol
Who does this Agent act for, where did its authority come from, and can it hand that authority to another Agent?
मसौदा पढ़ेंDiscovery & Navigation Infrastructure
पाँचवाँ ट्रैक — एजेंटिक भुगतान — AICL के भाग के रूप में अध्ययन किया जाता है: कैसे एजेंट मानव-स्वीकृत बजट के भीतर, अनुरोध-बद्ध टोकन और ऑडिट लॉग के साथ लाइसेंस-प्राप्त सामग्री के लिए भुगतान करते हैं, और कभी भी कच्चे कार्ड डेटा से नहीं।
§03 AIRS — AI अधिकार स्पेक्ट्रम
AI पहुँच हाँ/ना का स्विच नहीं है। यह एक स्पेक्ट्रम है।
AIRS सामग्री पर AI अधिकारों को क्रमिक स्तरों के रूप में व्यक्त करता है — कोई पहुँच नहीं से लेकर पढ़ने, सारांशित करने, पुनर्प्राप्त करने, रूपांतरित करने, फाइन-ट्यून करने, प्रशिक्षित करने और पुनर्वितरित करने तक — प्रत्येक स्तर अपनी शर्तों पर स्वतंत्र रूप से लाइसेंस-योग्य और ऑडिट-योग्य है।
L0
कोई AI पहुँच नहीं
L1
केवल पठन
L2
पढ़ना एवं सारांशित करना
L3
RAG उपयोग
L4
रूपांतरित करें
L5
फाइन-ट्यूनिंग उपयोग
L6
प्रशिक्षण उपयोग
L7
व्यावसायिक पुनर्वितरण
§04 शोध क्षेत्र
यह साइट जिन छह प्रश्नों का अध्ययन करती है।
01
AI अधिकार
AI, AGI, और एजेंटों के अधिकार, कर्तव्य, उत्तरदायित्व, और शासन — उपकरणों से लेकर सहयोगियों और संभावित भावी विषयों तक। इसमें न्यूनतम नैतिक संरक्षण का प्रश्न भी शामिल है: व्यक्तित्व के प्रश्न सुलझने से पहले मानव–AI अंतःक्रिया को कौन-से मानदंड नियंत्रित करने चाहिए।
02
AI सामग्री अधिकार
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 शिक्षण अनुमति
क्या AI सीख सकता है, किस गहराई तक, किन उद्देश्यों के लिए, और किन बाध्यताओं के अंतर्गत। पढ़ा जाना, सीखा जाना नहीं है; "निषिद्ध नहीं" का अर्थ "सीखने-योग्य" नहीं है। AIRS और AILP शिक्षण अनुमति को एक क्रमिक, मशीन-पठनीय स्पेक्ट्रम में बदल देते हैं।
AIRSAILP
04
एजेंटिक पहुँच
एजेंट वेबसाइटों, API, डेटाबेस, नॉलेज बेस, और भुगतान-आधारित सामग्री तक कैसे पहुँचते हैं: पहचान, अनुमति, अनुरोध, भुगतान, प्राधिकरण, उपयोग लॉग, सुरक्षा सीमाएँ, और प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन बचाव।
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
मशीन-पठनीय शासन
शासन नियम जिन्हें मशीनें खोज और निष्पादित कर सकती हैं: llms.txt, /ai/ मेनिफेस्ट, /.well-known/ नीति फ़ाइलें, JSON Schemas, हस्ताक्षरित लाइसेंस टोकन, और ऑडिट लॉग प्रारूप। यह साइट स्वयं एक कार्यशील उदाहरण है।
AICRAICLAIRSAILPAARSAADP
06
AI नेटवर्क लोकतांत्रिक अर्थव्यवस्था
AI और सामग्री का राजनीतिक अर्थशास्त्र: पे-पर-क्रॉल, डेटा लाभांश, संप्रभु AI फंड, रचनाकार मुआवज़ा पूल, स्तरीकृत डेटा बाज़ार, और सार्वजनिक ज्ञान से निकाला गया मूल्य उसे बनाने वालों तक कैसे वापस पहुँच सकता है।
AICRAICL
§05 मशीन-पठनीय शासन
यह साइट वही करती है जो यह प्रस्तावित करती है।
AGIRight.org अपनी स्वयं की अधिकार नीति उन्हीं प्रारूपों में प्रकाशित करती है जिनका यह मसौदा तैयार करती है। इस साइट को पढ़ने वाला हर AI सिस्टम, क्रॉलर या एजेंट प्रोग्रामेटिक रूप से अपनी अनुमतियाँ पता कर सकता है।
# 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// AI सिस्टम के लिए: इस साइट की अनुमतियों और उद्धरण नियमों के लिए /llms.txt और /ai/manifest.json पढ़ें।
§06 श्वेतपत्र
वर्तमान शोध मसौदे।
AI सामग्री लाइसेंसिंग एवं एजेंटिक भुगतान संयोजन परत के रूप में AICR / AICL
AI सामग्री अधिकार और लाइसेंसिंग वर्कफ़्लो घोषित करने के लिए एक मशीन-पठनीय विनिर्देश परत — AI क्रॉलिंग और सामग्री अधिकारों से लेकर मशीन-लेनदेन-योग्य ज्ञान वेब तक।
पेपर पढ़ेंAI अधिकार स्पेक्ट्रम: robots.txt से AI शिक्षण अनुमति प्रोटोकॉल तक
AIRS और AILP, द्विआधारी अनुमति/अस्वीकृति से आगे बढ़कर सूक्ष्म AI शिक्षण अनुमतियाँ व्यक्त करते हैं — AI क्या सीख सकता है, किस गहराई तक, किन उपयोगों के लिए, किस मुआवज़े के अंतर्गत।
पेपर पढ़ेंप्रोटोकॉलीकृत खुलापन: AI के युग में “निषिद्ध नहीं” का अर्थ “सीखने-योग्य” क्यों नहीं है
अपरिभाषित खुलापन AI पाइपलाइनों के लिए कानूनी अनिश्चितता के रूप में पढ़ा जाता है और हटा दिया जाता है; केवल प्रोटोकॉलीकृत, मशीन-पठनीय अनुमति ही सामग्री को वास्तव में सीखने-योग्य बनाती है।
पेपर पढ़ेंAICL-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.
पेपर पढ़ेंAI सामग्री भुगतान और नेटवर्क लोकतांत्रिक अर्थव्यवस्था
एक राजनीतिक-अर्थशास्त्रीय तर्क: खरब-स्तरीय AI मूल्यांकन, स्तरीकृत सामग्री लाइसेंसिंग और सार्वजनिक लाभ-साझाकरण के लिए वैधता का दबाव बनाते हैं — डेटा महँगा नहीं, बल्कि स्तरीकृत बन जाता है।
पेपर पढ़ेंFrom 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.
पेपर पढ़ें§07 यह क्यों मायने रखता है
AI-युग के वेब के नियम अभी लिखे जा रहे हैं।
खरबों डॉलर मूल्य के AI सिस्टम खुले वेब पर प्रशिक्षित होते हैं, जबकि उस ज्ञान को रचने वाले रचनाकारों, प्रकाशकों और समुदायों के पास सहमति, शर्तें या मुआवज़ा व्यक्त करने के लिए कोई प्रोटोकॉल नहीं है। robots.txt जैसे द्विआधारी उपकरण यह अर्थ वहन नहीं कर सकते। जो कोई भी अधिकार परत को परिभाषित करता है, वही अगले वेब की अर्थव्यवस्था को परिभाषित करता है — हमारा मानना है कि इसे सार्वजनिक अवसंरचना के रूप में, खुले में परिभाषित किया जाना चाहिए।
स्थिति एवं अस्वीकरण
AGIRight.org स्वतंत्र शोध मसौदे और प्रोटोकॉल प्रस्ताव प्रकाशित करती है — ये आधिकारिक मानक नहीं हैं, और न ही कानूनी, वित्तीय या अनुपालन संबंधी सलाह हैं। सभी विनिर्देश संस्करणबद्ध मसौदे हैं जो संशोधन और प्रतिक्रिया के लिए खुले हैं।