Машински читливо управување
Правила на управување што машините можат да ги откријат и извршат: llms.txt, манифести во /ai/, датотеки со политики во /.well-known/, JSON шеми, потпишани токени за лиценца и формати на ревизиски записи. Оваа страница самата е функционален пример.
Прашања што се проучуваат
01
Од robots.txt преку llms.txt до манифести на права
02
Конвенции за откривање политики преку /.well-known/
03
JSON шема како нормативен формат на спецификација
04
Можност за ревизија: записи, верзии, потекло
Поврзани бели книги
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Слој на машински читливи спецификации за декларирање права врз AI содржина и текови на лиценцирање — од индексирање преку AI и права врз содржина до знаење подготвено за машински трансакции.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS и AILP изразуваат нијансирани дозволи за учење на AI надвор од бинарното дозволено/забрането — што AI смее да научи, до која длабочина, за кои намени и под каков надомест.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Недефинираната отвореност за каналите на AI се толкува како правна неизвесност и се исчистува; само протоколизираната, машински читлива дозвола ја прави содржината навистина погодна за учење.
- 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 Content Payment and the Network Democratic Economy Аргумент од областа на политичката економија: проценките на вредноста на AI во билиони создаваат притисок за легитимност кон слоевито лиценцирање на содржина и делење на јавната корист — податоците стануваат поделени на нивоа, а не (само) скапи.
- From Crawler Rights to Agent Authority: Extending AGIRIGHT from Content Governance to Protocol-Native AI Agents The bridge paper for AGIRIGHT's Agent & Protocol Rights family: why content permission, action permission, delegated authority, and inspection rights must be four separately-evaluated axes, not one.
- AARS v0.1 — Agent Action Rights Spectrum The full protocol draft behind the AARS page: an A0–A7 human-readable spectrum, a machine-readable action vector, and rules for composition risk and capability amplification.
- AADP v0.1 — Agent Authority & Delegation Protocol The full protocol draft behind the AADP page: principal ≠ actor, delegation that can only narrow, and an inspection ceiling that bounds how much a verifier may demand.
- 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.
- The Minimum Ethical Protection Proposition for AI Дискусијата за правата на AI треба да започне не со целосна правна личност, туку со минимални етички заштити, норми на интеракција и начела против злоупотреба, сè додека субјективноста на AI останува неизвесна.
- 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.