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.

Lo que los sistemas de IA pueden hacer con el contenido: leer, resumir, transformar, recuperar, entrenar, comercializar, redistribuir. El conjunto de reglas de AICR y la capa de licenciamiento de AICL hacen que estos derechos sean declarables y transaccionables.

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.

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.