Tata Kelola ingkang Saged Dipunwaos Mesin
Aturan tata kelola ingkang saged dipunpanggihaken saha dipunlampahi déning mesin: llms.txt, manifest /ai/, berkas kabijakan /.well-known/, JSON Schema, token lisensi ingkang dipuntandhatangani, saha format log audit. Situs menika piyambak minangka tuladha ingkang mlampah.
Pitakenan-pitakenan ingkang dipunsinaoni
01
Saking robots.txt dhateng llms.txt ngantos manifest hak
02
Konvensi panemonan kabijakan liwat /.well-known/
03
JSON Schema minangka format spesifikasi normatif
04
Kemungkinan Audit: log, versi, asal-usul
Whitepaper gegayutan
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Lapisan spesifikasi ingkang saged dipunwaos mesin kanggé ndeklarasiaken hak konten AI saha alur kerja lisensi — saking crawling AI saha hak konten ngantos web kawruh ingkang saged nindakaken transaksi sacara mesin.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS saha AILP ngandharaken idin sinau AI ingkang langkung nuansa, ngungkuli sekedar dipunlilani/mboten dipunlilani sacara biner — punapa ingkang saged dipunsinaoni AI, ing tataran kadalemanipun pundi, kanggé panganggé menapa, kanthi kompensasi kadospundi.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Keterbukaan ingkang mboten dipuntetepaken kanthi cetha katampi minangka ketidakpastian hukum déning pipeline AI saha dipunresiki; namung idin ingkang kaprotokolaken saha saged dipunwaos mesin ingkang ndamel konten saged sinaoni sacara sabenaripun.
- AICL: AI Ingestion & Capability Layer Arsitektur situs web mawi sekawan sub-lapisan — manifest, korpus, kapasitas, tata kelola — ingkang ngidini AI, agen, saha crawler nampi, ngutip, manggil, saha mriksa kawruh situs kanthi leres.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Argumen ékonomi-politik: penilaian AI ing skala triliunan nyiptakaken tekanan legitimasi kanggé lisensi konten kanthi tataran saha pambagi manfaat umum — data dados kabagi tataran, sanès namung mundhak awis.