Naar de inhoud
AGIRight.org

Onafhankelijk onderzoeks- en protocolcentrum v0.27.1

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.

§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.

Bekijk alles →

Content & Learning Rights

Een 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.

Over AIRS

§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

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.

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

04b

Agent Action Rights

What an Agent may DO once it holds tool or API capability, as distinct from what it may read or learn: action taxonomy, effect vectors, reversibility, blast radius, and multi-action composition risk. AARS gives content permission and action permission separate, independently-evaluable axes.

AARS

04c

Agent Authority & Delegation

Who an Agent acts for, where its authority came from, whether it can hand that authority to another Agent, and how much of its internal state a verifier may demand. AADP separates principal from actor, bounds delegation to strictly narrow (never silently widen), and treats inspection as a bounded right, not an unlimited one.

AADP

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.

AICRAICLAIRSAILPAARSAADP

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
# 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.

Bekijk alles →
v0.1.1 Authority Reference Patch 2026-08-15 AICRAICLAARSAADP

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 paper
v0.1.1 Scope Boundary Patch 2026-08-15 AIRSAILPAARSAADP

AI-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 paper
v0.1 Draft 2026-06-30 AIRSAILP

Protocolized 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 paper
v0.2 Runtime Integration Draft 2026-08-15 AICLAARSAADP

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.

Lees paper
v0.1 Public Draft 2026-07 AICRAICL

AI-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 paper
v0.1 Draft 2026-08-15 AARSAADP

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.

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.