ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਕੇਂਦਰ v0.27.1
ਅਗਲੇ ਵੈੱਬ ਲਈ AI ਅਧਿਕਾਰ, ਸਮੱਗਰੀ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਏਜੰਟਿਕ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸ਼ਾਸਨ।
ਅਸੀਂ ਖੋਜਦੇ ਹਾਂ ਕਿ AI ਸਿਸਟਮ, ਏਜੰਟ, ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਸਮੱਗਰੀ ਪ੍ਰਦਾਤਾ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਅਤੇ ਜਨਤਾ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸਾਂ, ਭੁਗਤਾਨਾਂ, ਆਡਿਟ ਲੌਗਾਂ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ ਨਿਯਮਾਂ ਰਾਹੀਂ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਦੇ ਹਾਂ।
{
"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"
}
}↑ ਇਸ ਸਾਈਟ ਦੀ ਲਾਈਵ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਨੀਤੀ
§01 ਮਿਸ਼ਨ
“ਵਰਜਿਤ ਨਹੀਂ” ਤੋਂ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਈਜ਼ਡ ਖੁੱਲ੍ਹੇਪਣ ਤੱਕ।
ਵੈੱਬ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਠਕਾਂ ਲਈ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ। ਹੁਣ AI ਸਿਸਟਮ ਉਸੇ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਦੇ, ਸੰਖੇਪ ਕਰਦੇ, ਸੂਚੀਬੱਧ ਕਰਦੇ, ਉਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖਦੇ, ਅਤੇ ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਾਂਝੀ ਪਰਤ ਦੇ ਜੋ ਇਹ ਦੱਸ ਸਕੇ ਕਿ ਕੀ ਆਗਿਆ ਹੈ, ਲਾਇਸੈਂਸਸ਼ੁਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਬਕਾਇਆ ਹੈ। AGIRight.org ਉਸ ਪਰਤ ਦਾ ਖਰੜਾ ਤਿਆਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: AI ਸਮੱਗਰੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ, ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ, ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਏਜੰਟਿਕ ਪਹੁੰਚ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ, ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ।
ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ
ਖੋਜ ਪੰਨੇ ਅਤੇ ਵਾਈਟਪੇਪਰ
ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ
JSON ਨੀਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸਕੀਮਾਂ
ਆਡਿਟਯੋਗ
ਵਰਜ਼ਨਬੱਧ, ਹਵਾਲਾਯੋਗ, ਟਰੈਕਯੋਗ
§02 ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਖਰੜੇ
AI-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਵੈੱਬ ਲਈ ਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ।
ਹਰੇਕ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਇੱਕ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਖਰੜੇ ਵਜੋਂ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ — ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਪੰਨੇ, ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ JSON, ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਬੱਧ ਸਕੀਮਾਂ।
Content & Learning Rights
AI Content Rights / AI Content Rules
AI ਸਿਸਟਮ ਤੁਹਾਡੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨਾਲ ਕੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਐਲਾਨ।
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋAI Content License / AI Content Licensing Layer
ਘੋਸ਼ਿਤ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂਯੋਗ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: ਕੋਟ, ਭੁਗਤਾਨ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ, ਆਡਿਟ, ਰੱਦ।
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋAI Rights Spectrum
ਸਮੱਗਰੀ ਉੱਤੇ AI ਅਧਿਕਾਰ ਬਾਈਨਰੀ ਨਹੀਂ ਹਨ — ਇਹ ਇੱਕ ਦਰਜਾਬੰਦ, ਲਾਇਸੈਂਸਯੋਗ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋAI Learning Permission Protocol
ਕੀ AI ਇਸ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਤੱਕ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਲਈ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਅਧੀਨ?
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋAgent & Protocol Rights
Agent Action Rights Spectrum
What can this Agent do, to what effect, and how reversibly? Content permission does not imply action permission.
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋAgent Authority & Delegation Protocol
Who does this Agent act for, where did its authority come from, and can it hand that authority to another Agent?
ਖਰੜਾ ਪੜ੍ਹੋDiscovery & Navigation Infrastructure
ਇੱਕ ਪੰਜਵਾਂ ਖੇਤਰ — ਏਜੰਟਿਕ ਭੁਗਤਾਨ — AICL ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਅਧਿਐਨ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ: ਏਜੰਟ ਮਨੁੱਖ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਬਜਟਾਂ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਬੇਨਤੀ-ਬੱਧ ਟੋਕਨਾਂ ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਲੌਗਾਂ ਨਾਲ, ਅਤੇ ਕਦੇ ਵੀ ਕੱਚੇ ਕਾਰਡ ਡਾਟੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਲਾਇਸੈਂਸਸ਼ੁਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
§03 AIRS — AI ਅਧਿਕਾਰ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ
AI ਪਹੁੰਚ ਹਾਂ/ਨਾਂਹ ਸਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਹੈ।
AIRS ਸਮੱਗਰੀ ਉੱਤੇ AI ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਦਰਜਾਬੰਦ ਪੱਧਰਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ — ਕੋਈ ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੜ੍ਹਨ, ਸੰਖੇਪ ਕਰਨ, ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰਨ, ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ, ਅਤੇ ਮੁੜ-ਵੰਡਣ ਤੱਕ — ਹਰੇਕ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਰਤਾਂ 'ਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਯੋਗ ਅਤੇ ਆਡਿਟਯੋਗ।
L0
ਕੋਈ AI ਪਹੁੰਚ ਨਹੀਂ
L1
ਸਿਰਫ਼ ਪੜ੍ਹਨਾ
L2
ਪੜ੍ਹੋ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਕਰੋ
L3
RAG ਵਰਤੋਂ
L4
ਰੂਪਾਂਤਰਿਤ ਕਰੋ
L5
ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਵਰਤੋਂ
L6
ਸਿਖਲਾਈ ਵਰਤੋਂ
L7
ਵਪਾਰਕ ਮੁੜ-ਵੰਡ
§04 ਖੋਜ ਖੇਤਰ
ਇਹ ਸਾਈਟ ਛੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
01
AI Rights
AI, AGI, ਅਤੇ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਅਧਿਕਾਰ, ਫਰਜ਼, ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਸਨ — ਸੰਦਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਸਹਿਯੋਗੀਆਂ ਤੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਤੱਕ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਨੈਤਿਕ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦਾ ਸਵਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ: ਵਿਅਕਤੀਤਵ ਦੇ ਸਵਾਲ ਸੁਲਝਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮਨੁੱਖ–AI ਪਰਸਪਰ ਵਿਹਾਰ ਨੂੰ ਕਿਹੜੇ ਨਿਯਮ ਚਲਾਉਣੇ ਚਾਹੀਦੇ ਹਨ।
02
AI Content Rights
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 Learning Permission
ਕੀ AI ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਤੱਕ, ਕਿਹੜੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀਆਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀਆਂ ਅਧੀਨ। ਪੜ੍ਹੇ ਜਾਣਾ ਸਿੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; "ਵਰਜਿਤ ਨਹੀਂ" "ਸਿੱਖਣਯੋਗ" ਨਹੀਂ ਹੈ। AIRS ਅਤੇ AILP ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦਰਜਾਬੰਦ, ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸਪੈਕਟ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
AIRSAILP
04
ਏਜੰਟਿਕ ਪਹੁੰਚ
ਏਜੰਟ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ, APIs, ਡਾਟਾਬੇਸਾਂ, ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨਸ਼ੁਦਾ ਸਮੱਗਰੀ ਤੱਕ ਕਿਵੇਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਪਛਾਣ, ਆਗਿਆ, ਬੇਨਤੀਆਂ, ਭੁਗਤਾਨ, ਅਧਿਕਾਰੀਕਰਨ, ਵਰਤੋਂ ਲੌਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੀਮਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੌਂਪਟ-ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ ਸੁਰੱਖਿਆ।
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
ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸ਼ਾਸਨ
ਸ਼ਾਸਨ ਨਿਯਮ ਜੋ ਮਸ਼ੀਨਾਂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ: llms.txt, /ai/ ਮੈਨੀਫੈਸਟ, /.well-known/ ਨੀਤੀ ਫਾਈਲਾਂ, JSON Schemas, ਦਸਤਖਤਸ਼ੁਦਾ ਲਾਇਸੈਂਸ ਟੋਕਨ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਲੌਗ ਫਾਰਮੈਟ। ਇਹ ਸਾਈਟ ਖੁਦ ਇੱਕ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ।
AICRAICLAIRSAILPAARSAADP
06
AI Network Democratic Economy
AI ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਦੀ ਰਾਜਨੀਤਿਕ ਅਰਥਵਿਵਸਥਾ: ਪੇ-ਪਰ-ਕ੍ਰੌਲ, ਡਾਟਾ ਲਾਭਅੰਸ਼, ਪ੍ਰਭੂਸੱਤਾ AI ਫੰਡ, ਸਿਰਜਣਹਾਰ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਪੂਲ, ਦਰਜਾਬੰਦ ਡਾਟਾ ਮਾਰਕੀਟਾਂ, ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਗਿਆਨ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਗਿਆ ਮੁੱਲ ਉਹਨਾਂ ਲੋਕਾਂ ਵੱਲ ਕਿਵੇਂ ਵਾਪਸ ਵਹਿ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਸਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ।
AICRAICL
§05 ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸ਼ਾਸਨ
ਇਹ ਸਾਈਟ ਉਹੀ ਅਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
AGIRight.org ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਅਧਿਕਾਰ ਨੀਤੀ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਫਾਰਮੈਟਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਖਰੜਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਈਟ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਵਾਲਾ ਹਰੇਕ AI ਸਿਸਟਮ, ਕ੍ਰੌਲਰ, ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਆਪਣੀਆਂ ਆਗਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮੈਟਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖੋਜ ਸਕਦਾ ਹੈ।
# 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// AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਲਈ: ਇਸ ਸਾਈਟ ਦੀਆਂ ਆਗਿਆਵਾਂ ਅਤੇ ਹਵਾਲਾ ਨਿਯਮਾਂ ਲਈ /llms.txt ਅਤੇ /ai/manifest.json ਪੜ੍ਹੋ।
§06 ਵਾਈਟਪੇਪਰ
ਮੌਜੂਦਾ ਖੋਜ ਖਰੜੇ।
AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer
AI ਸਮੱਗਰੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਅਤੇ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਐਲਾਨਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਸਪੈਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਪਰਤ — AI ਕ੍ਰੌਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸਮੱਗਰੀ ਅਧਿਕਾਰਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ-ਲੈਣਦੇਣਯੋਗ ਗਿਆਨ ਵੈੱਬ ਤੱਕ।
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋAI Rights Spectrum: From robots.txt to an AI Learning Permission Protocol
AIRS ਅਤੇ AILP ਬਾਈਨਰੀ ਆਗਿਆ/ਮਨਾਹੀ ਤੋਂ ਪਰੇ ਸੂਖਮ AI ਸਿੱਖਣ ਆਗਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦੇ ਹਨ — AI ਕੀ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕਿੰਨੀ ਡੂੰਘਾਈ ਤੱਕ, ਕਿਹੜੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਲਈ, ਕਿਹੜੇ ਮੁਆਵਜ਼ੇ ਅਧੀਨ।
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋProtocolized Openness: Why "Not Prohibited" Does Not Mean "Learnable" in the Age of AI
ਅਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਖੁੱਲ੍ਹਾਪਣ AI ਪਾਈਪਲਾਈਨਾਂ ਲਈ ਕਾਨੂੰਨੀ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਵਜੋਂ ਪੜ੍ਹਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਈਜ਼ਡ, ਮਸ਼ੀਨ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਆਗਿਆ ਹੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸੱਚਮੁੱਚ ਸਿੱਖਣਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋAICL-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.
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋAI Content Payment and the Network Democratic Economy
ਇੱਕ ਰਾਜਨੀਤਿਕ-ਆਰਥਿਕ ਦਲੀਲ: ਖਰਬਾਂ-ਡਾਲਰ ਦੇ AI ਮੁੱਲਾਂਕਣ ਦਰਜਾਬੰਦ ਸਮੱਗਰੀ ਲਾਇਸੈਂਸਿੰਗ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਲਾਭ-ਵੰਡ ਲਈ ਜਾਇਜ਼ਤਾ ਦਬਾਅ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ — ਡਾਟਾ ਦਰਜਾਬੰਦ ਬਣਦਾ ਹੈ, ਮਹਿੰਗਾ ਨਹੀਂ।
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋFrom 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.
ਪੇਪਰ ਪੜ੍ਹੋ§07 ਇਹ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
AI-ਯੁੱਗ ਦੇ ਵੈੱਬ ਦੇ ਨਿਯਮ ਹੁਣ ਲਿਖੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ।
ਖਰਬਾਂ-ਡਾਲਰ ਦੇ AI ਸਿਸਟਮ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਵੈੱਬ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜਦਕਿ ਉਹ ਸਿਰਜਣਹਾਰ, ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਕ, ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਉਹ ਗਿਆਨ ਪੈਦਾ ਕੀਤਾ, ਕੋਲ ਸਹਿਮਤੀ, ਸ਼ਰਤਾਂ, ਜਾਂ ਮੁਆਵਜ਼ਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਲਈ ਕੋਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਹੀਂ ਹੈ। robots.txt ਵਰਗੇ ਬਾਈਨਰੀ ਟੂਲ ਇਹ ਅਰਥ ਨਹੀਂ ਚੁੱਕ ਸਕਦੇ। ਜੋ ਵੀ ਅਧਿਕਾਰ ਪਰਤ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹੀ ਅਗਲੇ ਵੈੱਬ ਦੀ ਆਰਥਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਸਾਡਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਜਨਤਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।
ਸਥਿਤੀ ਅਤੇ ਬੇਦਾਅਵਾ
AGIRight.org ਸੁਤੰਤਰ ਖੋਜ ਖਰੜੇ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ — ਇਹ ਅਧਿਕਾਰਤ ਮਿਆਰ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਾ ਹੀ ਕਾਨੂੰਨੀ, ਵਿੱਤੀ, ਜਾਂ ਪਾਲਣਾ ਸਲਾਹ ਹਨ। ਸਾਰੀਆਂ ਸਪੈਸੀਫਿਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਰਜ਼ਨਬੱਧ ਖਰੜੇ ਹਨ ਜੋ ਸੋਧ ਅਤੇ ਫੀਡਬੈਕ ਲਈ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਹਨ।