Перейти к содержимому
AGIRight.org

Независимый исследовательский и протокольный центр v0.27.1

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.

§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.

Смотреть все →

Content & Learning Rights

Пятое 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.

Об AIRS

§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

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

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

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

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.

AICRAICLAIRSAILPAARSAADP

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
# 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.

Смотреть все →
v0.1.1 Authority Reference Patch 2026-08-15 AICRAICLAARSAADP

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 статью
v0.1.1 Scope Boundary Patch 2026-08-15 AIRSAILPAARSAADP

Спектр 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 статью
v0.1 Draft 2026-06-30 AIRSAILP

Протоколированная 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 статью
v0.2 Runtime Integration Draft 2026-08-15 AICLAARSAADP

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.

Читать статью
v0.1 Public Draft 2026-07 AICRAICL

Оплата 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 статью
v0.1 Draft 2026-08-15 AARSAADP

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.

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.