Economía de Rede Democrática da IA
A economía política da IA e do contido: pagamento por rastrexo, dividendos de datos, fondos soberanos de IA, fondos de compensación para creadores, mercados de datos por niveis, e como o valor extraído do coñecemento público pode retornar a quen o produciu.
Preguntas en estudo
01
Aproveitamento gratuíto de datos fronte a valoracións da IA en billóns de dólares
02
A tese do mercado de datos por niveis: os datos vólvense estratificados, non (só) caros
03
Reparto de ingresos por datos públicos e dividendos da IA
04
Mercados de conxuntos de datos verificados e licenciamento colectivo
Libros brancos relacionados
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Unha capa de especificacións lexible por máquinas para declarar dereitos sobre contido de IA e fluxos de licenciamento — desde o rastrexo por IA e os dereitos de contido ata unha web de coñecemento transaccionable por máquinas.
- 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 argumento de economía política: as valoracións da IA da orde de billóns crean presión de lexitimidade a favor dun licenciamento de contido por niveis e do reparto do beneficio público — os datos vólvense estratificados, non (só) caros.
- 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.