Quản trị Máy có thể đọc được
Các quy tắc quản trị mà máy có thể khám phá và thực thi: llms.txt, các bản kê khai /ai/, tệp chính sách /.well-known/, JSON Schema, token giấy phép có chữ ký, và định dạng nhật ký kiểm toán. Chính trang này là một ví dụ đang hoạt động.
Các câu hỏi đang được nghiên cứu
01
Từ robots.txt đến llms.txt đến các bản kê khai quyền
02
Quy ước khám phá chính sách qua /.well-known/
03
JSON Schema với vai trò định dạng đặc tả chuẩn tắc
04
Khả năng kiểm toán: nhật ký, phiên bản, nguồn gốc
Sách trắng liên quan
- AICR / AICL với vai trò Lớp Kết nối Cấp phép Nội dung AI và Thanh toán Tác nhân Một lớp đặc tả máy có thể đọc được để khai báo quyền nội dung AI và quy trình cấp phép — từ việc thu thập dữ liệu AI và quyền nội dung đến một web tri thức có thể giao dịch bằng máy.
- Quang phổ Quyền AI: Từ robots.txt đến một Giao thức Quyền Học tập AI AIRS và AILP thể hiện các quyền học tập AI một cách tinh tế, vượt ra ngoài cho phép/không cho phép nhị phân — AI được học gì, ở độ sâu nào, cho mục đích sử dụng nào, với mức đền bù ra sao.
- Cởi mở được Giao thức hóa: Vì sao “Không bị Cấm” Không có nghĩa là “Có thể Học được” trong Thời đại AI Sự cởi mở không được xác định rõ sẽ bị các quy trình AI đọc như sự bất định pháp lý và bị loại bỏ; chỉ có quyền được giao thức hóa, máy có thể đọc được, mới khiến nội dung thực sự có thể học được.
- 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.
- Thanh toán Nội dung AI và Kinh tế Dân chủ Mạng lưới Một lập luận kinh tế chính trị: định giá AI ở quy mô nghìn tỷ đô-la tạo áp lực chính danh cho việc cấp phép nội dung theo bậc và chia sẻ lợi ích công — dữ liệu trở nên phân bậc, chứ không phải đắt đỏ.
- 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.
- Đề xuất Bảo vệ Đạo đức Tối thiểu cho AI Diễn ngôn về quyền AI nên bắt đầu không phải từ tư cách nhân vị đầy đủ, mà từ các biện pháp bảo vệ đạo đức tối thiểu, chuẩn mực tương tác và nguyên tắc chống lạm dụng, trong khi tính chủ thể của AI vẫn còn bất định.
- 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.