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।

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.

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।

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.

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।