AI კონტენტის უფლებები
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.
შესასწავლი კითხვები
01
გამოყენება-სპეციფიკური, სიღრმე-სპეციფიკური კონტენტის ნებართვები robots.txt-ის მიღმა
02
წყაროს მითითება, ამონარიდის ლიმიტები და შენახვის წესები
03
წვრთნისა და კომერციული გამოყენების დაცვა
04
ლიცენზირების ნაკადები, ლიცენზიის ტოკენები, აუდიტის ჟურნალები
დაკავშირებული კვლევითი ნაშრომები
- AICR / AICL როგორც AI კონტენტის ლიცენზირებისა და აგენტური გადახდის დამაკავშირებელი შრე მანქანურად წაკითხვადი სპეციფიკაციის შრე AI კონტენტის უფლებებისა და ლიცენზირების workflow-ების გამოსაცხადებლად — AI crawling-იდან და კონტენტის უფლებებიდან მანქანურ-ტრანზაქციულ ცოდნის ვებამდე.
- 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 კონტენტის გადახდა და ქსელური დემოკრატიული ეკონომიკა პოლიტიკურ-ეკონომიკური არგუმენტი: ტრილიონმასშტაბიანი AI შეფასებები ქმნის ლეგიტიმურობის ზეწოლას საფეხურებრივი კონტენტის ლიცენზირებისა და საჯარო სარგებლის გაზიარებისთვის — მონაცემები ხდება საფეხურებრივი, და არა ძვირი.
- 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.
- 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.