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-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.
- 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.
- 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.
- Propunerea de Protecție Etică Minimă pentru AI Discursul despre drepturile AI ar trebui să înceapă nu cu personalitatea juridică deplină, ci cu protecții etice minime, norme de interacțiune și principii anti-abuz, atâta timp cât subiectivitatea AI rămâne incertă.
- 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.