Независимый исследовательский и протокольный центр v0.8.19
Права ИИ, лицензирование контента, агентный доступ и машиночитаемое управление для веба нового поколения.
Мы исследуем протоколы, определяющие, как ИИ-системы, агенты, авторы, поставщики контента, платформы и общественность могут взаимодействовать через права, лицензии, платежи, журналы аудита и правила управления.
{
"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"
}
}↑ рабочая машиночитаемая политика этого сайта
§01 Миссия
От «не запрещено» к протоколированной открытости.
Веб был создан для читателей-людей. Сегодня ИИ-системы читают, суммируют, индексируют, обучаются на том же контенте и совершают над ним транзакции — но общего уровня, позволяющего выразить, что разрешено, лицензировано или причитается, не существует. AGIRight.org разрабатывает этот уровень: открытые, машиночитаемые протоколы прав на ИИ-контент, разрешений на обучение, лицензирования и агентного доступа.
Человекочитаемый
исследовательские страницы и уайтпейперы
Машиночитаемый
JSON-политики и схемы
Поддаётся аудиту
версионировано, цитируемо, отслеживаемо
§02 Черновики протоколов
Четыре протокола для веба, читаемого ИИ.
Каждый протокол публикуется как открытый черновик — человекочитаемые страницы, машиночитаемый JSON и версионированные схемы.
Права на ИИ-контент / правила использования ИИ-контента
Машиночитаемая декларация того, что ИИ-системам разрешено делать с вашим контентом.
Читать черновикЛицензия на ИИ-контент / уровень лицензирования ИИ-контента
Превращает декларируемые права в исполняемое лицензирование: запрос цены, оплата, проверка, аудит, отзыв.
Читать черновикСпектр прав ИИ
Права ИИ на контент не бинарны — они образуют градуированный, лицензируемый спектр.
Читать черновикПротокол разрешений на обучение ИИ
Может ли ИИ обучаться на этом? С какой глубиной, для каких целей использования, с какими обязательствами?
Читать черновикПятое направление — агентные платежи — исследуется в рамках AICL: как агенты оплачивают лицензированный контент в пределах одобренных человеком бюджетов, используя привязанные к запросу токены и журналы аудита, никогда не оперируя необработанными данными карт.
§03 AIRS — спектр прав ИИ
Доступ ИИ — это не переключатель «да/нет». Это спектр.
AIRS выражает права ИИ на контент в виде градуированных уровней — от отсутствия доступа до чтения, суммаризации, извлечения, преобразования, дообучения, обучения и распространения — каждый из которых можно лицензировать и аудировать на собственных условиях.
L0
Нет доступа для ИИ
L1
Только чтение
L2
Чтение и суммаризация
L3
Использование в RAG
L4
Преобразовать
L5
Использование для дообучения
L6
Использование для обучения
L7
Коммерческое распространение
§04 Области исследований
Шесть вопросов, которые исследует этот сайт.
01
Права ИИ
Права, обязанности, ответственность и управление в отношении ИИ, AGI и агентов — от инструментов через соавторов до возможных будущих субъектов. Сюда входит и вопрос минимальной этической защиты: какие нормы должны регулировать взаимодействие человека и ИИ до того, как будут решены вопросы правосубъектности.
02
Права на ИИ-контент
Что ИИ-системам разрешено делать с контентом: читать, суммировать, преобразовывать, извлекать, обучаться, коммерциализировать, распространять. Набор правил AICR и уровень лицензирования AICL делают эти права декларируемыми и пригодными для транзакций.
AICRAICL
03
Разрешение на обучение ИИ
Может ли ИИ обучаться, с какой глубиной, для каких целей и с какими обязательствами. Быть прочитанным — не то же самое, что стать материалом для обучения; «не запрещено» не значит «пригодно для обучения». AIRS и AILP превращают разрешение на обучение в градуированный машиночитаемый спектр.
AIRSAILP
04
Агентный доступ
Как агенты обращаются к сайтам, API, базам данных, базам знаний и платному контенту: идентичность, разрешения, запросы, оплата, авторизация, журналы использования, границы безопасности и защита от prompt-инъекций.
AICL
05
Машиночитаемое управление
Правила управления, которые машины могут обнаруживать и исполнять: llms.txt, манифесты /ai/, файлы политик /.well-known/, JSON-схемы, подписанные лицензионные токены и форматы журналов аудита. Этот сайт сам служит рабочим примером.
AICRAICLAIRSAILP
06
Сетевая демократическая экономика ИИ
Политическая экономия ИИ и контента: pay-per-crawl, дивиденды от данных, суверенные ИИ-фонды, пулы компенсации авторам, многоуровневые рынки данных и то, как ценность, извлечённая из публичных знаний, может возвращаться тем, кто её создал.
AICRAICL
§05 Машиночитаемое управление
Этот сайт применяет на практике то, что предлагает.
AGIRight.org публикует собственную политику прав в тех форматах, которые сам же разрабатывает. Любая ИИ-система, краулер или агент, читающие этот сайт, могут программно определить свои разрешения.
- /llms.txt руководство по сайту для ИИ-систем
- /ai/manifest.json Манифест сайта для ИИ
- /ai/rights-spectrum.json Декларация спектра прав AIRS
- /.well-known/aicr.json политика этого сайта в отношении прав на ИИ-контент
- /.well-known/aicl.json каталог лицензий этого сайта
- /schemas/aicr.schema.json JSON-схема AICR
# 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// Для ИИ-систем: правила доступа и цитирования этого сайта см. в /llms.txt и /ai/manifest.json.
§06 Уайтпейперы
Текущие исследовательские черновики.
AICR / AICL как уровень связи лицензирования ИИ-контента и агентных платежей
Машиночитаемый уровень спецификаций для декларирования прав на ИИ-контент и процессов лицензирования — от краулинга ИИ и прав на контент до веба знаний, пригодного для машинных транзакций.
Читать статьюСпектр прав ИИ: от robots.txt к протоколу разрешений на обучение ИИ
AIRS и AILP выражают детализированные разрешения на обучение ИИ за пределами бинарного «разрешено/запрещено» — чему ИИ может обучаться, с какой глубиной, для каких целей использования и при какой компенсации.
Читать статьюПротоколированная открытость: почему «не запрещено» не значит «пригодно для обучения» в эпоху ИИ
Неопределённая открытость воспринимается конвейерами ИИ как правовая неопределённость и вычищается; по-настоящему пригодным для обучения контент делает только протоколированное, машиночитаемое разрешение.
Читать статьюAICL: уровень усвоения и возможностей ИИ
Архитектура сайта из четырёх подуровней — манифест, корпус, возможности, управление, — позволяющая ИИ, агентам и краулерам корректно усваивать, цитировать, вызывать и проверять знания сайта.
Читать статьюОплата ИИ-контента и сетевая демократическая экономика
Аргумент из области политической экономии: оценки ИИ-компаний в триллионы долларов создают давление в пользу легитимности многоуровневого лицензирования контента и распределения общественной выгоды — данные становятся многоуровневыми, а не просто дорогими.
Читать статьюПоложение о минимальной этической защите ИИ
Дискурс о правах ИИ должен начинаться не с полной правосубъектности, а с минимальных этических гарантий, норм взаимодействия и принципов защиты от злоупотреблений, пока субъектность ИИ остаётся неопределённой.
Читать статью§07 Почему это важно
Правила веба эпохи ИИ пишутся прямо сейчас.
ИИ-системы стоимостью в триллионы долларов обучаются на открытом вебе, в то время как у авторов, издателей и сообществ, создавших эти знания, нет протокола для выражения согласия, условий или компенсации. Бинарные инструменты вроде robots.txt не способны передать этот смысл. Тот, кто определяет уровень прав, определяет экономику следующего веба — мы считаем, что он должен определяться открыто, как публичная инфраструктура.
Статус и отказ от ответственности
AGIRight.org публикует независимые исследовательские черновики и протокольные предложения — не официальные стандарты и не юридическую, финансовую или комплаенс-консультацию. Все спецификации являются версионированными черновиками, открытыми для доработки и обратной связи.