शोध

AI, AGI, और एजेंटों के अधिकार, कर्तव्य, उत्तरदायित्व, और शासन — उपकरणों से लेकर सहयोगियों और संभावित भावी विषयों तक। इसमें न्यूनतम नैतिक संरक्षण का प्रश्न भी शामिल है: व्यक्तित्व के प्रश्न सुलझने से पहले मानव–AI अंतःक्रिया को कौन-से मानदंड नियंत्रित करने चाहिए।

AI सिस्टम सामग्री के साथ क्या कर सकते हैं: पढ़ना, सारांशित करना, रूपांतरित करना, पुनर्प्राप्त करना, प्रशिक्षित करना, व्यावसायीकरण करना, पुनर्वितरित करना। AICR नियम-सेट और AICL लाइसेंसिंग परत इन अधिकारों को घोषणा-योग्य और लेनदेन-योग्य बनाते हैं।

क्या AI सीख सकता है, किस गहराई तक, किन उद्देश्यों के लिए, और किन बाध्यताओं के अंतर्गत। पढ़ा जाना, सीखा जाना नहीं है; "निषिद्ध नहीं" का अर्थ "सीखने-योग्य" नहीं है। AIRS और AILP शिक्षण अनुमति को एक क्रमिक, मशीन-पठनीय स्पेक्ट्रम में बदल देते हैं।

एजेंट वेबसाइटों, API, डेटाबेस, नॉलेज बेस, और भुगतान-आधारित सामग्री तक कैसे पहुँचते हैं: पहचान, अनुमति, अनुरोध, भुगतान, प्राधिकरण, उपयोग लॉग, सुरक्षा सीमाएँ, और प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन बचाव।

शासन नियम जिन्हें मशीनें खोज और निष्पादित कर सकती हैं: llms.txt, /ai/ मेनिफेस्ट, /.well-known/ नीति फ़ाइलें, JSON Schemas, हस्ताक्षरित लाइसेंस टोकन, और ऑडिट लॉग प्रारूप। यह साइट स्वयं एक कार्यशील उदाहरण है।

AI और सामग्री का राजनीतिक अर्थशास्त्र: पे-पर-क्रॉल, डेटा लाभांश, संप्रभु AI फंड, रचनाकार मुआवज़ा पूल, स्तरीकृत डेटा बाज़ार, और सार्वजनिक ज्ञान से निकाला गया मूल्य उसे बनाने वालों तक कैसे वापस पहुँच सकता है।