研究

AI、AGI、エージェントの権利、義務、責任、ガバナンス — 道具から協働者、そして将来の主体の可能性まで。これには最小倫理保護の問いも含まれます:人格性の問題が決着する前に、人間と AI の相互作用をどんな規範が統治すべきか。

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.

AI が学習してよいのか、どの深さまで、どの目的のために、どんな義務の下で。読まれることは学習されることではなく、「禁止されていない」は「学習可能」ではありません。AIRS と AILP は学習許可を、段階的で機械可読なスペクトラムへと変えます。

エージェントがウェブサイト、API、データベース、ナレッジベース、有料コンテンツにどうアクセスするか:アイデンティティ、許可、リクエスト、支払い、認可、利用ログ、セキュリティ境界、プロンプトインジェクション防御。

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.

機械が発見し実行できるガバナンスルール:llms.txt、/ai/ マニフェスト、/.well-known/ ポリシーファイル、JSON Schema、署名付きライセンストークン、監査ログ形式。本サイト自体が実働する実例です。

AI とコンテンツの政治経済学:ペイパークロール、データ配当、ソブリン AI ファンド、クリエイター補償プール、階層型データ市場、そして公共の知識から抽出された価値をその生産者へ還流させる方法。