Maskinlesbar styring
Styringsregler som maskiner kan oppdage og eksekvere: llms.txt, /ai/-manifester, /.well-known/-policyfiler, JSON Schema, signerte lisenstokener og formater for revisjonslogger. Dette nettstedet er selv et fungerende eksempel.
Spørsmål under studie
01
Fra robots.txt til llms.txt til rettighetsmanifester
02
Konvensjoner for policyoppdagelse via /.well-known/
03
JSON Schema som normativt spesifikasjonsformat
04
Reviderbarhet: logger, versjoner, opprinnelse
Relaterte hvitbøker
- AICR/AICL som et forbindelseslag for AI-innholdslisensiering og agentisk betaling Et maskinlesbart spesifikasjonslag for å deklarere AI-innholdsrettigheter og lisensieringsflyter — fra AI-crawling og innholdsrettigheter til et maskintransaksjonsbart kunnskapsnett.
- AI-rettighetsspekteret: Fra robots.txt til en protokoll for AI-læringstillatelse AIRS og AILP uttrykker nyanserte AI-læringstillatelser utover det binære tillat/ikke tillat — hva AI kan lære, i hvilken dybde, til hvilke formål, under hvilken kompensasjon.
- Protokollisert åpenhet: Hvorfor «ikke forbudt» ikke betyr «lærbart» i AI-tidsalderen Udefinert åpenhet oppfattes som juridisk usikkerhet av AI-pipeliner og blir luket bort; kun protokollisert, maskinlesbar tillatelse gjør innhold reelt lærbart.
- 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-innholdsbetaling og den demokratiske nettverksøkonomien Et politisk-økonomisk argument: AI-verdsettelser i billionklassen skaper et legitimitetspress for nivådelt innholdslisensiering og offentlig gevinstdeling — data blir nivådelt, ikke dyrt.
- 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.
- Tesen om minimal etisk beskyttelse for AI Diskursen om AI-rettigheter bør ikke starte med full personstatus, men med minimale etiske beskyttelser, samhandlingsnormer og prinsipper mot misbruk, så lenge AI-subjektivitet forblir usikker.
- 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.