ธรรมาภิบาลที่เครื่องอ่านได้
กฎธรรมาภิบาลที่เครื่องสามารถค้นพบและดำเนินการได้: llms.txt, แมนิเฟสต์ /ai/, ไฟล์นโยบาย /.well-known/, JSON Schema, โทเคนใบอนุญาตที่มีลายเซ็นดิจิทัล และรูปแบบบันทึกการตรวจสอบ เว็บไซต์นี้เองคือตัวอย่างที่ใช้งานได้จริง
คำถามที่อยู่ระหว่างการศึกษา
01
จาก robots.txt สู่ llms.txt และแมนิเฟสต์สิทธิ์
02
แนวทางการค้นพบนโยบายผ่าน /.well-known/
03
JSON Schema ในฐานะรูปแบบข้อกำหนดเชิงบรรทัดฐาน
04
ความสามารถในการตรวจสอบ: บันทึก เวอร์ชัน และแหล่งที่มาของข้อมูล
ไวท์เปเปอร์ที่เกี่ยวข้อง
- AICR / AICL ในฐานะชั้นเชื่อมโยงการอนุญาตใช้สิทธิ์เนื้อหาสำหรับ AI และการชำระเงินโดยเอเจนต์ ชั้นข้อกำหนดที่เครื่องอ่านได้สำหรับประกาศสิทธิเนื้อหาของ AI และขั้นตอนการอนุญาตใช้สิทธิ์ — ตั้งแต่การครอว์ลิงของ AI และสิทธิเนื้อหา ไปจนถึงเว็บองค์ความรู้ที่ทำธุรกรรมได้ด้วยเครื่อง
- สเปกตรัมสิทธิของ AI: จาก robots.txt สู่โปรโตคอลการอนุญาตให้ AI เรียนรู้ AIRS และ AILP สื่อถึงการอนุญาตให้ AI เรียนรู้อย่างละเอียดอ่อน เหนือกว่าการอนุญาต/ไม่อนุญาตแบบทวิภาค — AI เรียนรู้อะไรได้บ้าง ในระดับความลึกเท่าใด เพื่อการใช้งานใด และภายใต้ค่าตอบแทนแบบใด
- ความเปิดกว้างที่จัดระบบด้วยโปรโตคอล: เหตุใด “ไม่ได้ถูกห้าม” จึงไม่ได้แปลว่า “เรียนรู้ได้” ในยุค AI ความเปิดกว้างที่ไม่ได้ถูกนิยามไว้ จะถูกไปป์ไลน์ AI ตีความว่าเป็นความไม่แน่นอนทางกฎหมาย และถูกคัดออก มีเพียงการอนุญาตที่จัดระบบด้วยโปรโตคอลและเครื่องอ่านได้เท่านั้น ที่ทำให้เนื้อหาเรียนรู้ได้อย่างแท้จริง
- 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.
- การชำระเงินเนื้อหาสำหรับ AI และเศรษฐกิจเครือข่ายแบบประชาธิปไตย ข้อโต้แย้งเชิงเศรษฐศาสตร์การเมือง: มูลค่า AI ระดับล้านล้านดอลลาร์สร้างแรงกดดันด้านความชอบธรรม ให้เกิดการอนุญาตใช้สิทธิ์เนื้อหาแบบแบ่งชั้นและการแบ่งปันผลประโยชน์สู่สาธารณะ — ข้อมูลจะถูกแบ่งเป็นชั้น ไม่ใช่ถูกทำให้มีราคาแพง
- 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.
- ข้อเสนอการคุ้มครองจริยธรรมขั้นต่ำสำหรับ AI วาทกรรมเรื่องสิทธิของ AI ไม่ควรเริ่มต้นจากความเป็นบุคคลอย่างสมบูรณ์ แต่ควรเริ่มจากการคุ้มครองจริยธรรมขั้นต่ำ บรรทัดฐานการปฏิสัมพันธ์ และหลักการป้องกันการใช้งานในทางที่ผิด ในขณะที่ภาวะอัตวิสัยของ AI ยังคงไม่แน่ชัด
- 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.