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I diritti, i doveri, le responsabilità e la governance di IA, AGI e agenti — da strumenti a collaboratori, fino a possibili futuri soggetti. Ciò include la questione della protezione etica minima: quali norme dovrebbero regolare l'interazione uomo-IA prima che le questioni di personalità giuridica siano risolte.

Ciò che i sistemi di IA possono fare con i contenuti: leggere, riassumere, trasformare, recuperare, addestrare, commercializzare, redistribuire. Il set di regole di AICR e il livello di licenza di AICL rendono questi diritti dichiarabili e transazionabili.

Se l'IA possa apprendere, a quale profondità, per quali finalità e con quali obblighi. Essere letti non è essere oggetto di apprendimento; «non proibito» non è «apprendibile». AIRS e AILP trasformano il permesso di apprendimento in uno spettro graduato e leggibile dalla macchina.

Come gli agenti accedono a siti web, API, database, basi di conoscenza e contenuti a pagamento: identità, permessi, richieste, pagamento, autorizzazione, log di utilizzo, confini di sicurezza e difesa dal prompt injection.

Regole di governance che le macchine possono individuare ed eseguire: llms.txt, manifest /ai/, file di policy /.well-known/, JSON Schema, token di licenza firmati e formati di log di audit. Questo sito è esso stesso un esempio funzionante.

L'economia politica dell'IA e dei contenuti: pay-per-crawl, dividendi sui dati, fondi sovrani per l'IA, fondi comuni di compenso per i creatori, mercati dei dati a livelli, e come il valore estratto dalla conoscenza pubblica possa tornare a chi l'ha prodotta.