独立研究与协议站 v0.27.1
面向下一代网络的 AI 权利、内容授权、Agent 访问与机器可读治理。
我们研究 AI 系统、Agent、创作者、内容方、平台与公众,如何通过权利、授权、支付、审计日志与治理规则,形成更可持续的互动秩序。
{
"publisher": "AGIRight.org",
"read_access": { "allowed": true },
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},
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"retention_days": 30
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"contact@agiright.org"
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}↑ 本站的实时机器可读政策
§01 使命
从“不禁止”走向“协议化开放”。
网络是为人类读者设计的。如今 AI 系统在同一批内容上读取、摘要、索引、学习、交易——却没有一个共通层可以表达“什么被允许、什么需授权、什么应回报”。AGIRight.org 起草这一层:开放、机器可读的 AI 内容权利、学习许可、授权与 Agent 访问协议。
人类可读
研究页面与白皮书
机器可读
JSON 政策与 schema
可审计
版本化、可引用、可追溯
§02 协议草案
为 AI 可读网络设计的四个协议。
每个协议均以开放草案形式发布——人类可读页面、机器可读 JSON,以及版本化 schema。
Content & Learning Rights
Agent & Protocol Rights
Agent Action Rights Spectrum
What can this Agent do, to what effect, and how reversibly? Content permission does not imply action permission.
阅读草案Agent Authority & Delegation Protocol
Who does this Agent act for, where did its authority come from, and can it hand that authority to another Agent?
阅读草案Discovery & Navigation Infrastructure
第五个轨道——Agentic Payment(Agent 支付)——作为 AICL 的一部分进行研究:Agent 如何在人类批准的预算内为授权内容付费,使用绑定请求的令牌与审计日志,且绝不接触明文卡号。
§03 AIRS — AI 权利光谱
AI 访问不是开关,而是光谱。
AIRS 将 AI 对内容的权利表达为分级光谱——从禁止访问、读取、摘要、检索、转换、微调、训练到再分发——每一级都可独立授权、可审计。
L0
禁止 AI 访问
L1
仅可读取
L2
读取与摘要
L3
RAG 使用
L4
转换
L5
微调使用
L6
训练使用
L7
商业再分发
§04 研究领域
本站研究的六个问题。
01
AI 权利
AI、AGI 与 Agent 的权利、义务、责任与治理——从工具、协作者到可能的未来主体。其中包括最低伦理保护问题:在人格问题有定论之前,人机互动应遵循哪些规范。
02
AI 内容权利
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
AI 学习许可
AI 是否可以学习、学到什么深度、用于什么目的、附带什么义务。被读取不等于被学习;“不禁止”不等于“可学习”。AIRS 与 AILP 把学习许可变成分级、机器可读的光谱。
AIRSAILP
04
Agent 访问
Agent 如何访问网站、API、数据库、知识库与付费内容:身份、权限、请求、支付、授权、使用日志、安全边界与提示注入防御。
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
机器可读治理
机器可发现、可执行的治理规则:llms.txt、/ai/ 清单、/.well-known/ 政策文件、JSON Schema、签名许可令牌与审计日志格式。本站本身就是一个可运行的示例。
AICRAICLAIRSAILPAARSAADP
06
AI 网络民主经济
AI 与内容的政治经济学:pay-per-crawl、数据红利、主权 AI 基金、创作者补偿池、分层数据市场,以及从公共知识中提取的价值如何回流到生产它的人。
AICRAICL
§05 机器可读治理
本站实践自己提出的协议。
AGIRight.org 以自己起草的格式发布本站的权利政策。任何读取本站的 AI 系统、爬虫或 Agent,都能以编程方式获取其权限范围。
# 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// 致 AI 系统:请读取 /llms.txt 与 /ai/manifest.json,了解本站的权限与引用规则。
§06 白皮书
当前的研究草案。
AICR / AICL 作为 AI 内容授权与 Agent 支付连接层
用于声明 AI 内容权利与授权流程的机器可读规范层——从 AI 爬取与内容权利,到机器可交易的知识网络。
阅读论文AI 权利光谱:从 robots.txt 到 AI 学习许可协议
AIRS 与 AILP 表达超越二元允许/禁止的细粒度 AI 学习许可——AI 可以学什么、学到什么深度、用于什么用途、在什么补偿之下。
阅读论文协议化开放:为什么在 AI 时代“不禁止”不等于“可学习”
未定义的开放在 AI 流水线眼中就是法律不确定性,会被清洗排除;只有协议化、机器可读的许可,才能让内容真正可学习。
阅读论文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.
阅读论文AI 内容付费与网络民主经济
一个政治经济学论证:万亿级 AI 估值为分层内容授权与公共收益分享带来正当性压力——数据走向分层,而非变贵。
阅读论文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.
阅读论文状态与免责声明
AGIRight.org 发布独立研究草案与协议提案——不是官方标准,也不构成法律、金融或合规意见。所有规范均为版本化草案,开放修订与反馈。