Economia de xarxa democràtica de la IA
L'economia política de la IA i el contingut: pagament per rastreig, dividends de dades, fons sobirans d'IA, fons de compensació per a creadors, mercats de dades escalonats, i com el valor extret del coneixement públic pot tornar a fluir cap a qui el va produir.
Preguntes en estudi
01
Aprofitament gratuït de dades enfront de valoracions de la IA de bilions de dòlars
02
La tesi del mercat de dades escalonat: les dades esdevenen escalonades, no cares
03
Distribució d'ingressos de dades públiques i dividends de la IA
04
Mercats de conjunts de dades verificats i licenciament col·lectiu
Llibres blancs relacionats
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Una capa d'especificacions llegible per màquines per declarar drets sobre contingut d'IA i fluxos de licenciament — des del rastreig per IA i els drets de contingut fins a una web de coneixement transaccionable per màquines.
- 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.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Un argument d'economia política: les valoracions de la IA de l'ordre de bilions creen pressió de legitimitat a favor del llicenciament de contingut per nivells i la distribució de beneficis públics — les dades esdevenen escalonades, no cares.
- 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.
- 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.