Машин уншиж болох Засаглал
Машинуудын олж, гүйцэтгэж болох засаглалын дүрмүүд: llms.txt, /ai/ манифестууд, /.well-known/ бодлогын файлууд, JSON Schema, гарын үсэг зурсан лицензийн token, аудитын бүртгэлийн формат. Энэ сайт нь өөрөө ажиллагаатай жишээ юм.
Судалж буй асуултууд
01
robots.txt-ээс llms.txt, эрхийн манифест хүртэл
02
/.well-known/ бодлого илрүүлэх конвенц
03
JSON Schema-г норматив тодорхойлолтын формат болгон ашиглах
04
Аудит хийх боломж: бүртгэл, хувилбар, гарал үүсэл
Холбоотой цагаан номнууд
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Хиймэл оюун ухааны контентын эрх, лицензжүүлэлтийн ажлын урсгалыг мэдэгдэх машин уншиж болох тодорхойлолтын давхарга — AI crawling болон контентын эрхээс эхлээд машин гүйлгээ хийж болох мэдлэгийн вэб хүртэл.
- AI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol AIRS болон AILP нь хоёртын зөвшөөрөх/хориглохоос давсан нарийвчилсан хиймэл оюун ухааны суралцах зөвшөөрлийг илэрхийлдэг — хиймэл оюун ухаан юу сурч болох, ямар гүнзгийрэлтэй, ямар зорилгоор, ямар нөхөн олговрын дор.
- Protocolized Openness: Why “Not Prohibited” Does Not Mean “Learnable” in the Age of AI Тодорхойгүй нээлттэй байдал нь хиймэл оюун ухааны урсгалуудад хууль зүйн тодорхойгүй байдал гэж уншигдаж, цэвэрлэгдэн хасагддаг; зөвхөн протоколжсон, машин уншиж болох зөвшөөрөл л контентыг жинхэнэ утгаараа суралцах боломжтой болгодог.
- 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 Улс төр-эдийн засгийн аргумент: наяд долларын хэмжээний хиймэл оюун ухааны үнэлгээ нь шаталсан контентын лицензжүүлэлт, олон нийтийн ашиг хуваалцах хууль ёсны шахалтыг үүсгэдэг — өгөгдөл нь үнэтэй биш, харин шаталсан болдог.
- 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 Хиймэл оюун ухааны эрхийн ярилцлага бүрэн хувь хүний статусаас биш, харин хиймэл оюун ухааны субъектив чанар тодорхойгүй хэвээр байгаа энэ үед хамгийн бага ёс зүйн хамгаалалт, харилцан үйлчлэлийн хэм хэмжээ, зүй бус ашиглалтаас сэргийлэх зарчмаас эхлэх ёстой.
- 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.