Područja istraživanja
Istraživanje
Šest povezanih područja istraživanja, od prava AI i licenciranja sadržaja do mašinski čitljivog upravljanja i demokratske ekonomije mreže AI.
Prava AI
Prava, dužnosti, odgovornosti i upravljanje u vezi s AI, AGI i agentima — od alata preko saradnika do mogućih budućih subjekata. Ovo uključuje pitanje minimalne etičke zaštite: koje norme bi trebale regulisati interakciju čovjek–AI prije nego što se riješe pitanja statusa ličnosti.
Prava na sadržaj AI
AICRAICL
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.
Dozvola za učenje AI
AIRSAILP
Da li AI smije učiti, do koje dubine, u koje svrhe i pod kojim obavezama. Biti pročitan nije isto što i biti korišten za učenje; "nije zabranjeno" nije isto što i "moguće naučiti". AIRS i AILP pretvaraju dozvolu za učenje u stepenovan, mašinski čitljiv spektar.
Agentski pristup
AICL
Kako agenti pristupaju web-sajtovima, API-jima, bazama podataka, bazama znanja i plaćenom sadržaju: identitet, dozvola, zahtjevi, plaćanje, autorizacija, zapisi korištenja, sigurnosne granice i odbrana od ubrizgavanja upita (prompt injection).
Agent Action Rights
AARS
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.
Agent Authority & Delegation
AADP
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.
Mašinski čitljivo upravljanje
AICRAICLAIRSAILPAARSAADP
Pravila upravljanja koja mašine mogu otkriti i izvršiti: llms.txt, /ai/ manifesti, /.well-known/ datoteke politike, JSON sheme, potpisani licencni tokeni i formati revizijskih zapisa. Ovaj sajt je sam po sebi radni primjer.
Demokratska ekonomija mreže AI
AICRAICL
Politička ekonomija AI i sadržaja: pay-per-crawl, dividende od podataka, suvereni fondovi AI, fondovi za naknadu kreatorima, slojevita tržišta podataka, i kako se vrijednost izvučena iz javnog znanja može vratiti onima koji su je proizveli.