Guvernanță Citibilă de Mașini
Reguli de guvernanță pe care mașinile le pot descoperi și executa: llms.txt, manifeste /ai/, fișiere de politică /.well-known/, scheme JSON, tokenuri de licență semnate și formate de jurnal de audit. Acest site este el însuși un exemplu funcțional.
Întrebări studiate
01
De la robots.txt la llms.txt și la manifeste de drepturi
02
Convenții de descoperire a politicilor /.well-known/
03
JSON Schema ca format normativ de specificație
04
Auditabilitate: jurnale, versiuni, proveniență
Documente albe asociate
- AICR / AICL ca strat de conexiune pentru licențierea conținutului AI și plata agentică Un strat de specificații citibile de mașini pentru declararea drepturilor de conținut AI și a fluxurilor de licențiere — de la crawling AI și drepturi de conținut la un web de cunoștințe tranzacționabil de mașini.
- Spectrul Drepturilor AI: de la robots.txt la un Protocol de Permisiune de Învățare AI AIRS și AILP exprimă permisiuni de învățare AI nuanțate, dincolo de binarul permis/interzis — ce poate învăța AI, la ce profunzime, pentru ce utilizări și în ce condiții de compensație.
- Deschidere Protocolizată: de ce „neinterzis” nu înseamnă „învățabil” în era AI Deschiderea nedefinită este interpretată de pipeline-urile AI ca incertitudine juridică și este eliminată; doar permisiunea protocolizată, citibilă de mașini, face conținutul cu adevărat învățabil.
- AICL: Stratul de Ingestie și Capabilitate AI O arhitectură de site cu patru substraturi — manifest, corpus, capabilitate, guvernanță — care permite AI-urilor, agenților și crawlerelor să ingereze, citeze, invoce și verifice corect cunoștințele unui site.
- Plata pentru Conținut AI și Economia Democratică a Rețelei Un argument de economie politică: evaluările AI de ordinul trilioanelor creează presiune de legitimitate pentru licențiere de conținut pe niveluri și partajarea beneficiilor publice — datele devin etajate, nu scumpe.