Onafhankelijk onderzoeks- en protocolcentrum v0.8.19
AI-rechten, contentlicentiëring, agentische toegang en machineleesbare governance voor het volgende web.
Wij onderzoeken protocollen voor hoe AI-systemen, agents, makers, contentaanbieders, platforms en het publiek met elkaar kunnen omgaan via rechten, licenties, betalingen, auditlogs en governanceregels.
{
"publisher": "AGIRight.org",
"read_access": { "allowed": true },
"summarization": {
"allowed": true,
"attribution_required": true
},
"rag_use": {
"allowed": true,
"retention_days": 30
},
"training": {
"allowed": false,
"permission_contact":
"contact@agiright.org"
}
}↑ live machineleesbaar beleid van deze site
§01 Missie
Van „niet verboden” naar geprotocolleerde openheid.
Het web is gebouwd voor menselijke lezers. AI-systemen lezen, vatten samen, indexeren, leren van en verrichten transacties over dezelfde content — zonder een gedeelde laag om uit te drukken wat is toegestaan, gelicentieerd of verschuldigd. AGIRight.org ontwerpt die laag: open, machineleesbare protocollen voor AI-contentrechten, leertoestemming, licentiëring en agentische toegang.
Mensleesbaar
onderzoekspagina's & whitepapers
Machineleesbaar
JSON-beleid & schema's
Auditeerbaar
geversioneerd, citeerbaar, traceerbaar
§02 Protocolconcepten
Vier protocollen voor het AI-leesbare web.
Elk protocol wordt gepubliceerd als open concept — mensleesbare pagina's, machineleesbare JSON en geversioneerde schema's.
AI-contentrechten / AI-contentregels
Een machineleesbare verklaring van wat AI-systemen met uw content mogen doen.
Lees conceptAI-contentlicentie / AI-contentlicentielaag
Zet verklaarde rechten om in uitvoerbare licentiëring: offerte, betaling, verificatie, audit, intrekking.
Lees conceptAI-rechtenspectrum
AI-rechten op content zijn niet binair — ze vormen een gegradueerd, licentieerbaar spectrum.
Lees conceptAI-leertoestemmingsprotocol
Mag AI hiervan leren? Tot welke diepte, voor welk gebruik, met welke verplichtingen?
Lees conceptEen vijfde onderzoekslijn — Agentic Payment — wordt bestudeerd binnen AICL: hoe agents betalen voor gelicentieerde content binnen door mensen goedgekeurde budgetten, met aanvraaggebonden tokens en auditlogs, en nooit met onbewerkte kaartgegevens.
§03 AIRS — AI-rechtenspectrum
AI-toegang is geen aan/uit-schakelaar. Het is een spectrum.
AIRS drukt AI-rechten op content uit als gegradueerde niveaus — van geen toegang tot lezen, samenvatten, ophalen, transformeren, fine-tunen, trainen en herverspreiden — elk afzonderlijk licentieerbaar en auditeerbaar op eigen voorwaarden.
L0
Geen AI-toegang
L1
Alleen lezen
L2
Lezen & samenvatten
L3
RAG-gebruik
L4
Transformeren
L5
Fine-tuning-gebruik
L6
Trainingsgebruik
L7
Commerciële herverspreiding
§04 Onderzoeksgebieden
Zes vragen die deze site onderzoekt.
01
AI-rechten
De rechten, plichten, verantwoordelijkheden en governance van AI, AGI en agents — van hulpmiddel via samenwerkingspartner tot mogelijk toekomstig subject. Dit omvat de vraag naar minimale ethische bescherming: welke normen de mens-AI-interactie zouden moeten regelen voordat vraagstukken van persoonschap zijn opgelost.
02
AI-contentrechten
Wat AI-systemen met content mogen doen: lezen, samenvatten, transformeren, ophalen, trainen, commercialiseren, herverspreiden. De AICR-regelset en de AICL-licentielaag maken deze rechten verklaarbaar en transactioneel.
AICRAICL
03
AI-leertoestemming
Of AI mag leren, tot welke diepte, voor welke doeleinden en onder welke verplichtingen. Gelezen worden is niet hetzelfde als ervan geleerd worden; „niet verboden” is niet „leerbaar”. AIRS en AILP verwerken leertoestemming tot een gegradueerd, machineleesbaar spectrum.
AIRSAILP
04
Agentische toegang
Hoe agents toegang krijgen tot websites, API's, databases, kennisbanken en betaalde content: identiteit, toestemming, verzoeken, betaling, autorisatie, gebruikslogs, veiligheidsgrenzen en verdediging tegen prompt-injection.
AICL
05
Machineleesbare governance
Governanceregels die machines kunnen ontdekken en uitvoeren: llms.txt, /ai/-manifesten, /.well-known/-beleidsbestanden, JSON Schemas, ondertekende licentietokens en formaten voor auditlogs. Deze site is zelf een werkend voorbeeld.
AICRAICLAIRSAILP
06
Democratische AI-netwerkeconomie
De politieke economie van AI en content: pay-per-crawl, datadividenden, soevereine AI-fondsen, vergoedingspools voor makers, gelaagde datamarkten, en hoe de waarde die uit publieke kennis wordt gehaald, kan terugvloeien naar wie deze heeft voortgebracht.
AICRAICL
§05 Machineleesbare governance
Deze site past toe wat zij voorstelt.
AGIRight.org publiceert zijn eigen rechtenbeleid in de formaten die het zelf ontwerpt. Elk AI-systeem, elke crawler of agent die deze site leest, kan zijn rechten programmatisch ontdekken.
- /llms.txt siteleidraad voor AI-systemen
- /ai/manifest.json Sitemanifest gericht op AI
- /ai/rights-spectrum.json AIRS-rechtenspectrumverklaring
- /.well-known/aicr.json het AI-contentrechtenbeleid van deze site
- /.well-known/aicl.json de licentiecatalogus van deze site
- /schemas/aicr.schema.json AICR JSON Schema
# AGIRight.org
Independent research and protocol hub for
AI rights, AI content licensing, agentic
access, and machine-readable governance.
## Machine-Readable Specs
- /.well-known/aicr.json
- /.well-known/aicl.json
- /ai/manifest.json
- /ai/rights-spectrum.json// Aan AI-systemen: lees /llms.txt en /ai/manifest.json voor de rechten en citatieregels van deze site.
§06 Whitepapers
Actuele onderzoeksconcepten.
AICR / AICL als een AI-contentlicentie- en agentische-betalingsverbindingslaag
Een machineleesbare specificatielaag voor het verklaren van AI-contentrechten en licentiëringsworkflows — van AI-crawling en contentrechten tot een machinaal transactioneel kennisweb.
Lees paperAI-rechtenspectrum: van robots.txt naar een AI-leertoestemmingsprotocol
AIRS en AILP drukken genuanceerde AI-leertoestemmingen uit die verder gaan dan binair toestaan/verbieden — wat AI mag leren, in welke diepte, voor welk gebruik, onder welke vergoeding.
Lees paperProtocolized Openness: waarom „niet verboden” in het tijdperk van AI niet „leerbaar” betekent
Ongedefinieerde openheid wordt door AI-pipelines gelezen als juridische onzekerheid en wordt eruit gefilterd; alleen geprotocolleerde, machineleesbare toestemming maakt content werkelijk leerbaar.
Lees paperAICL: AI Ingestion & Capability Layer
Een websitearchitectuur met vier sublagen — manifest, corpus, capability, governance — waarmee AI, agents en crawlers de kennis van een site correct kunnen inlezen, citeren, aanroepen en verifiëren.
Lees paperAI-contentbetaling en de democratische netwerkeconomie
Een politiek-economisch argument: AI-waarderingen van biljoenen dollars creëren legitimiteitsdruk voor gelaagde contentlicentiëring en publieke batendeling — data wordt gelaagd, niet duur.
Lees paperDe Minimum Ethical Protection Proposition voor AI
Het discours over AI-rechten moet niet beginnen bij volledig persoonschap, maar bij minimale ethische bescherming, interactienormen en anti-misbruikprincipes, zolang AI-subjectiviteit onzeker blijft.
Lees paper§07 Waarom dit ertoe doet
De regels van het web in het AI-tijdperk worden nu geschreven.
AI-systemen ter waarde van biljoenen dollars worden getraind op het open web, terwijl de makers, uitgevers en gemeenschappen die deze kennis hebben voortgebracht geen protocol hebben om toestemming, voorwaarden of vergoeding uit te drukken. Binaire tools zoals robots.txt kunnen die betekenis niet dragen. Wie de rechtenlaag definieert, definieert de economie van het volgende web — wij geloven dat dit in openheid moet gebeuren, als publieke infrastructuur.
Status & disclaimer
AGIRight.org publiceert onafhankelijke onderzoeksconcepten en protocolvoorstellen — geen officiële standaarden, en geen juridisch, financieel of compliance-advies. Alle specificaties zijn geversioneerde concepten, open voor herziening en feedback.