ການປົກຄອງທີ່ອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ
ກົດລະບຽບການປົກຄອງທີ່ເຄື່ອງຈັກສາມາດຄົ້ນຫາ ແລະ ປະຕິບັດໄດ້: llms.txt, manifest /ai/, ໄຟລ໌ນະໂຍບາຍ /.well-known/, JSON Schema, token ໃບອະນຸຍາດທີ່ມີລາຍເຊັນ, ແລະ ຮູບແບບບັນທຶກກວດສອບ. ເວັບໄຊທ໌ນີ້ເອງກໍ່ເປັນຕົວຢ່າງທີ່ໃຊ້ງານໄດ້ຈິງ.
ຄຳຖາມທີ່ກຳລັງສຶກສາ
01
ຈາກ robots.txt ໄປສູ່ llms.txt ໄປສູ່ manifest ຂອງສິດ
02
ຫຼັກການຄົ້ນຫານະໂຍບາຍແບບ /.well-known/
03
JSON Schema ໃນຖານະຮູບແບບຂໍ້ກຳນົດມາດຕະຖານ
04
ຄວາມສາມາດກວດສອບໄດ້: ບັນທຶກ, ເວີຊັນ, ແຫຼ່ງທີ່ມາ
ເອກະສານຂາວທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ
- AICR / AICL ໃນຖານະຊັ້ນເຊື່ອມຕໍ່ການອອກໃບອະນຸຍາດເນື້ອຫາ AI ແລະ ການຈ່າຍເງິນແບບ agentic ຊັ້ນຂໍ້ກຳນົດແບບອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ ສຳລັບການປະກາດສິດເນື້ອຫາ AI ແລະ ຂັ້ນຕອນການອອກໃບອະນຸຍາດ — ຈາກການເກັບກູ້ຂໍ້ມູນຂອງ AI ແລະ ສິດເນື້ອຫາ ໄປສູ່ເວັບຄວາມຮູ້ທີ່ສາມາດເຮັດທຸລະກຳໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກ.
- ສະເປັກຕຣຳສິດຂອງ AI: ຈາກ robots.txt ໄປສູ່ໂປໂຕຄອນການອະນຸຍາດການຮຽນຮູ້ຂອງ AI AIRS ແລະ AILP ສະແດງອອກເຖິງການອະນຸຍາດການຮຽນຮູ້ຂອງ AI ຢ່າງລະອຽດ ເໜືອກວ່າ allow/disallow ແບບໄບນາຣີ — AI ອາດຮຽນຮູ້ຫຍັງໄດ້, ເລິກປານໃດ, ສຳລັບການໃຊ້ງານໃດ, ພາຍໃຕ້ຄ່າຕອບແທນແບບໃດ.
- Protocolized Openness: ເປັນຫຍັງ “ບໍ່ຖືກຫ້າມ” ຈຶ່ງບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ “ຮຽນຮູ້ໄດ້” ໃນຍຸກ AI ຄວາມເປີດກວ້າງທີ່ບໍ່ໄດ້ນິຍາມໄວ້ ຖືກອ່ານເປັນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທາງກົດໝາຍ ໂດຍຂະບວນການ AI ແລະ ຖືກກັ່ນອອກ; ມີພຽງການອະນຸຍາດແບບມີໂປໂຕຄອນ ແລະ ອ່ານໄດ້ດ້ວຍເຄື່ອງຈັກເທົ່ານັ້ນທີ່ເຮັດໃຫ້ເນື້ອຫາຮຽນຮູ້ໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງ.
- AICL: ຊັ້ນການຮັບ ແລະ ຄວາມສາມາດຂອງ AI (AI Ingestion & Capability Layer) ໂຄງສ້າງເວັບໄຊທ໌ແບບ 4 ຊັ້ນຍ່ອຍ — manifest, corpus, capability, governance — ທີ່ເຮັດໃຫ້ AI, agent, ແລະ crawler ສາມາດຮັບ, ອ້າງອິງ, ເອີ້ນໃຊ້, ແລະ ກວດສອບຄວາມຮູ້ຂອງເວັບໄຊທ໌ໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.
- ການຈ່າຍເງິນເນື້ອຫາ AI ແລະ ເສດຖະກິດເຄືອຂ່າຍແບບປະຊາທິປະໄຕ ຂໍ້ໂຕ້ແຍ້ງດ້ານເສດຖະກິດການເມືອງ: ມູນຄ່າ AI ໃນລະດັບຕື້ໂດລາສ້າງແຮງກົດດັນດ້ານຄວາມຊອບທຳ ໃຫ້ມີການອອກໃບອະນຸຍາດເນື້ອຫາແບບແບ່ງຊັ້ນ ແລະ ການແບ່ງປັນຜົນປະໂຫຍດສາທາລະນະ — ຂໍ້ມູນຈະຖືກແບ່ງເປັນຊັ້ນ, ບໍ່ແມ່ນລາຄາແພງຂຶ້ນ.