Investigación

Los derechos, deberes, responsabilidades y gobernanza de la IA, la AGI y los agentes: desde herramientas hasta colaboradores y posibles futuros sujetos. Esto incluye la cuestión de la protección ética mínima: qué normas deberían regir la interacción humano-IA antes de que se resuelvan las cuestiones de personalidad jurídica.

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.

Si la IA puede aprender, con qué profundidad, para qué fines y bajo qué obligaciones. Que te lean no es que aprendan de ti; «no prohibido» no es «aprendible». AIRS y AILP convierten el permiso de aprendizaje en un espectro graduado y legible por máquina.

Cómo acceden los agentes a sitios web, API, bases de datos, bases de conocimiento y contenido de pago: identidad, permisos, solicitudes, pago, autorización, registros de uso, límites de seguridad y defensa contra la inyección de prompts.

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.

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.

Reglas de gobernanza que las máquinas pueden descubrir y ejecutar: llms.txt, manifiestos /ai/, archivos de política /.well-known/, JSON Schemas, tokens de licencia firmados y formatos de registro de auditoría. Este mismo sitio es un ejemplo en funcionamiento.

La economía política de la IA y el contenido: pago por rastreo, dividendos de datos, fondos soberanos de IA, fondos de compensación para creadores, mercados de datos por niveles, y cómo el valor extraído del conocimiento público puede revertir a quienes lo produjeron.