独立系の研究・プロトコルハブ v0.8.19
次世代ウェブのための AI 権利、コンテンツライセンス、エージェントアクセス、機械可読ガバナンス。
AI システム、エージェント、クリエイター、コンテンツ提供者、プラットフォーム、そして公衆が、権利・ライセンス・支払い・監査ログ・ガバナンスルールを通じてどのように相互作用できるかを定めるプロトコルを研究しています。
{
"publisher": "AGIRight.org",
"read_access": { "allowed": true },
"summarization": {
"allowed": true,
"attribution_required": true
},
"rag_use": {
"allowed": true,
"retention_days": 30
},
"training": {
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"permission_contact":
"contact@agiright.org"
}
}↑ 本サイトの稼働中の機械可読ポリシー
§01 ミッション
「禁止されていない」から「プロトコル化された開放」へ。
ウェブは人間の読者のために作られました。いま AI システムは同じコンテンツを読み、要約し、索引化し、学習し、取引しています — しかし、何が許可され、何がライセンスされ、何の対価が生じるのかを表現する共有レイヤーは存在しません。AGIRight.org はそのレイヤーを起草します:AI コンテンツ権利、学習許可、ライセンス、エージェントアクセスのための、オープンで機械可読なプロトコルです。
人間可読
研究ページとホワイトペーパー
機械可読
JSON ポリシーとスキーマ
監査可能
バージョン管理・引用可能・追跡可能
§02 プロトコル草案
AI 可読ウェブのための 4 つのプロトコル。
各プロトコルはオープンな草案として公開されています — 人間可読なページ、機械可読な JSON、バージョン管理されたスキーマ。
AI コンテンツ権利 / AI コンテンツルール
AI システムがあなたのコンテンツに対して何をしてよいかを、機械可読な形で宣言するもの。
草案を読むAI コンテンツライセンス / AI コンテンツライセンスレイヤー
宣言された権利を実行可能なライセンスへ:見積、支払い、検証、監査、失効。
草案を読むAI 権利スペクトラム
コンテンツに対する AI の権利は二値ではなく、段階的でライセンス可能なスペクトラムを形成します。
草案を読むAI 学習許可プロトコル
AI はこれから学習してよいのか?どの深さまで、どの用途のために、どんな義務の下で?
草案を読む第 5 のトラック — エージェント決済 — は AICL の一部として研究されています:エージェントが、人間の承認した予算の範囲内で、リクエストに紐づくトークンと監査ログを用い、生のカード情報を一切扱わずに、ライセンスされたコンテンツの対価を支払う方法です。
§03 AIRS — AI 権利スペクトラム
AI アクセスはオン/オフのスイッチではなく、スペクトラムです。
AIRS はコンテンツに対する AI の権利を段階的なレベルとして表現します — アクセス不可から、読取、要約、検索、変換、ファインチューニング、訓練、再配布まで — 各レベルはそれぞれ独立にライセンス・監査できます。
L0
AI アクセス不可
L1
読取のみ
L2
読取と要約
L3
RAG 利用
L4
変換
L5
ファインチューニング利用
L6
訓練利用
L7
商用再配布
§04 研究領域
本サイトが研究する 6 つの問い。
01
AI 権利
AI、AGI、エージェントの権利、義務、責任、ガバナンス — 道具から協働者、そして将来の主体の可能性まで。これには最小倫理保護の問いも含まれます:人格性の問題が決着する前に、人間と AI の相互作用をどんな規範が統治すべきか。
02
AI コンテンツ権利
AI システムがコンテンツに対して何をしてよいか:読取、要約、変換、検索、訓練、商用化、再配布。AICR のルールセットと AICL のライセンスレイヤーが、これらの権利を宣言可能かつ取引可能にします。
AICRAICL
03
AI 学習許可
AI が学習してよいのか、どの深さまで、どの目的のために、どんな義務の下で。読まれることは学習されることではなく、「禁止されていない」は「学習可能」ではありません。AIRS と AILP は学習許可を、段階的で機械可読なスペクトラムへと変えます。
AIRSAILP
04
エージェントアクセス
エージェントがウェブサイト、API、データベース、ナレッジベース、有料コンテンツにどうアクセスするか:アイデンティティ、許可、リクエスト、支払い、認可、利用ログ、セキュリティ境界、プロンプトインジェクション防御。
AICL
05
機械可読ガバナンス
機械が発見し実行できるガバナンスルール:llms.txt、/ai/ マニフェスト、/.well-known/ ポリシーファイル、JSON Schema、署名付きライセンストークン、監査ログ形式。本サイト自体が実働する実例です。
AICRAICLAIRSAILP
06
AI ネットワーク民主経済
AI とコンテンツの政治経済学:ペイパークロール、データ配当、ソブリン AI ファンド、クリエイター補償プール、階層型データ市場、そして公共の知識から抽出された価値をその生産者へ還流させる方法。
AICRAICL
§05 機械可読ガバナンス
本サイトは自らの提案を実践しています。
AGIRight.org は、自ら起草するフォーマットで自身の権利ポリシーを公開しています。本サイトを読むすべての AI システム、クローラー、エージェントは、その許可内容をプログラムから発見できます。
# 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 システムへ:本サイトの許可内容と引用ルールは /llms.txt と /ai/manifest.json を参照してください。
§06 ホワイトペーパー
現在の研究草案。
AI コンテンツライセンスとエージェント決済の接続レイヤーとしての AICR / AICL
AI コンテンツ権利とライセンスワークフローを宣言するための機械可読仕様レイヤー — AI クローリングとコンテンツ権利から、機械が取引可能な知識ウェブまで。
論文を読むAI 権利スペクトラム:robots.txt から AI 学習許可プロトコルへ
AIRS と AILP は、二値の許可/不許可を超えて、きめ細かな AI 学習許可を表現します — AI が何を、どの深さで、どの用途のために、どんな補償の下で学習してよいか。
論文を読むプロトコル化された開放:AI 時代に「禁止されていない」が「学習可能」を意味しない理由
定義されていない開放性は、AI パイプラインには法的不確実性として読まれ、除去されてしまいます。プロトコル化された機械可読の許可だけが、コンテンツを本当に学習可能にします。
論文を読むAICL: AI Ingestion & Capability Layer
マニフェスト、コーパス、ケイパビリティ、ガバナンスの 4 つのサブレイヤーからなるウェブサイトアーキテクチャ。AI・エージェント・クローラーがサイトの知識を正しく取り込み、引用し、呼び出し、検証できるようにします。
論文を読むAI コンテンツ決済とネットワーク民主経済
政治経済学的な議論:兆規模の AI 評価額は、階層化されたコンテンツライセンスと公共への利益還元を求める正統性の圧力を生みます — データは高価になるのではなく、階層化されます。
論文を読むAI のための最小倫理保護命題
AI 権利の議論は、完全な人格性からではなく、AI の主体性が不確かである間の最小倫理保護、相互作用の規範、濫用防止の原則から始めるべきです。
論文を読むステータスと免責事項
AGIRight.org が公開するのは独立した研究草案とプロトコル提案であり、公式な標準でも、法務・財務・コンプライアンスに関する助言でもありません。すべての仕様はバージョン管理された草案であり、改訂とフィードバックに開かれています。