Géppel olvasható kormányzás
Kormányzási szabályok, amelyeket a gépek felfedezhetnek és végrehajthatnak: llms.txt, /ai/ manifesztek, /.well-known/ szabályzatfájlok, JSON sémák, aláírt licenc-tokenek és audit napló formátumok. Ez az oldal maga is működő példa.
Vizsgált kérdések
01
A robots.txt-től az llms.txt-n át a jogi manifesztekig
02
/.well-known/ szabályzat-felderítési konvenciók
03
JSON séma mint normatív specifikációs formátum
04
Auditálhatóság: naplók, verziók, eredet
Kapcsolódó fehér könyvek
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Egy géppel olvasható specifikációs réteg az AI-tartalomjogok és a licencelési folyamatok deklarálásához — az AI általi bejárástól és a tartalomjogoktól egészen a géppel tranzakcióképes tudáshálóig.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol Az AIRS és az AILP a bináris engedélyezés/tiltás helyett árnyalt AI tanulási engedélyeket fejez ki — hogy az AI mit tanulhat, milyen mélységben, milyen felhasználásokhoz, milyen ellentételezés mellett.
- Protocolized Openness: Why "Not Prohibited" Does Not Mean "Learnable" in the Age of AI A meghatározatlan nyitottságot az AI-folyamatok jogi bizonytalanságként értelmezik, és kiszűrik; csak a protokollizált, géppel olvasható engedély teszi a tartalmat valóban tanulhatóvá.
- AICL: AI Ingestion & Capability Layer Egy négy alrétegből álló weboldal-architektúra — manifeszt, korpusz, képesség, kormányzás —, amely lehetővé teszi, hogy az AI-rendszerek, ágensek és keresőrobotok helyesen dolgozzák fel, hivatkozzák, hívják meg és ellenőrizzék egy oldal tudásanyagát.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Politikai gazdaságtani érvelés: a billiós nagyságrendű AI-értékelések legitimációs nyomást teremtenek a szintezett tartalomlicencelés és a közösségi haszonmegosztás irányába — az adat szintezetté válik, nem drágává.