연구

AI, AGI, 에이전트의 권리, 의무, 책임, 거버넌스 — 도구에서 협력자, 나아가 미래의 주체 가능성까지. 여기에는 최소 윤리적 보호의 질문이 포함됩니다: 인격성 문제가 해결되기 전에 인간–AI 상호작용을 어떤 규범이 규율해야 하는가.

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.

AI가 학습해도 되는지, 어느 깊이까지, 어떤 목적으로, 어떤 의무 아래에서인지. 읽히는 것은 학습되는 것이 아니며, "금지되지 않음"은 "학습 가능"이 아닙니다. AIRS와 AILP는 학습 허가를 단계적이고 기계 판독 가능한 스펙트럼으로 전환합니다.

에이전트가 웹사이트, API, 데이터베이스, 지식 베이스, 유료 콘텐츠에 접근하는 방식: 신원, 허가, 요청, 결제, 인가, 사용 로그, 보안 경계, 프롬프트 인젝션 방어.

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.

기계가 발견하고 실행할 수 있는 거버넌스 규칙: llms.txt, /ai/ 매니페스트, /.well-known/ 정책 파일, JSON Schema, 서명된 라이선스 토큰, 감사 로그 형식. 이 사이트 자체가 작동하는 예시입니다.

AI와 콘텐츠의 정치경제학: 크롤링당 과금, 데이터 배당, 국부 AI 펀드, 창작자 보상 풀, 계층형 데이터 시장, 그리고 공공 지식에서 추출된 가치가 이를 만들어낸 사람들에게 되돌아가는 방법.