दस्तावेज़ लाइब्रेरी
श्वेतपत्र एवं दस्तावेज़
इस साइट पर प्रकाशित पूर्ण शोध मसौदे। प्रत्येक एक संस्करणबद्ध दस्तावेज़ है जिसमें स्थिति, तिथि, और उद्धरण मार्गदर्शन शामिल है; टेक्स्ट अपनी मूल भाषा में CC BY 4.0 के अंतर्गत प्रकाशित हैं।
AI सामग्री लाइसेंसिंग एवं एजेंटिक भुगतान संयोजन परत के रूप में AICR / AICL
AI सामग्री अधिकार और लाइसेंसिंग वर्कफ़्लो घोषित करने के लिए एक मशीन-पठनीय विनिर्देश परत — AI क्रॉलिंग और सामग्री अधिकारों से लेकर मशीन-लेनदेन-योग्य ज्ञान वेब तक।
पेपर पढ़ेंAI अधिकार स्पेक्ट्रम: robots.txt से AI शिक्षण अनुमति प्रोटोकॉल तक
AIRS और AILP, द्विआधारी अनुमति/अस्वीकृति से आगे बढ़कर सूक्ष्म AI शिक्षण अनुमतियाँ व्यक्त करते हैं — AI क्या सीख सकता है, किस गहराई तक, किन उपयोगों के लिए, किस मुआवज़े के अंतर्गत।
पेपर पढ़ेंप्रोटोकॉलीकृत खुलापन: AI के युग में “निषिद्ध नहीं” का अर्थ “सीखने-योग्य” क्यों नहीं है
अपरिभाषित खुलापन AI पाइपलाइनों के लिए कानूनी अनिश्चितता के रूप में पढ़ा जाता है और हटा दिया जाता है; केवल प्रोटोकॉलीकृत, मशीन-पठनीय अनुमति ही सामग्री को वास्तव में सीखने-योग्य बनाती है।
पेपर पढ़ेंAICL: AI इंजेशन एवं क्षमता परत
चार उप-परतों वाली वेबसाइट संरचना — मेनिफेस्ट, कॉर्पस, क्षमता, शासन — जो AI, एजेंट और क्रॉलर को किसी साइट के ज्ञान को सही ढंग से ग्रहण करने, उद्धृत करने, आमंत्रित करने और सत्यापित करने देती है।
पेपर पढ़ेंAI सामग्री भुगतान और नेटवर्क लोकतांत्रिक अर्थव्यवस्था
एक राजनीतिक-अर्थशास्त्रीय तर्क: खरब-स्तरीय AI मूल्यांकन, स्तरीकृत सामग्री लाइसेंसिंग और सार्वजनिक लाभ-साझाकरण के लिए वैधता का दबाव बनाते हैं — डेटा महँगा नहीं, बल्कि स्तरीकृत बन जाता है।
पेपर पढ़ेंAI के लिए न्यूनतम नैतिक संरक्षण प्रस्ताव
AI अधिकार विमर्श की शुरुआत पूर्ण व्यक्तित्व (personhood) से नहीं, बल्कि न्यूनतम नैतिक संरक्षणों, अंतःक्रिया मानदंडों, और दुरुपयोग-विरोधी सिद्धांतों से होनी चाहिए, जब तक AI की व्यक्तिपरकता अनिश्चित बनी रहती है।
पेपर पढ़ेंउद्धरण
AGIRight.org, “दस्तावेज़ शीर्षक”, संस्करण, https://agiright.org/docs/whitepapers/<slug>