Tyrimai

Dirbtinio intelekto, bendrojo dirbtinio intelekto (AGI) ir agentų teisės, pareigos, atsakomybė ir valdymas — nuo įrankių iki bendradarbių ir galimų būsimų subjektų. Tai apima ir minimalios etinės apsaugos klausimą: kokios normos turėtų reguliuoti žmogaus ir dirbtinio intelekto sąveiką dar prieš išsprendžiant subjektiškumo klausimus.

Ką dirbtinio intelekto sistemos gali daryti su turiniu: skaityti, apibendrinti, transformuoti, gauti, apmokyti, komercializuoti, platinti iš naujo. AICR taisyklių rinkinys ir AICL licencijavimo sluoksnis leidžia šias teises deklaruoti ir dėl jų sudaryti sandorius.

Ar dirbtinis intelektas gali mokytis, kokiu gyliu, kokiais tikslais ir kokiomis sąlygomis. Būti perskaitytam nereiškia būti panaudotam mokymuisi; „neuždrausta“ nereiškia „galima mokytis“. AIRS ir AILP mokymosi leidimą paverčia laipsniuotu, mašininiu būdu nuskaitomu spektru.

Kaip agentai pasiekia svetaines, API, duomenų bazes, žinių bazes ir mokamą turinį: tapatybė, leidimai, užklausos, mokėjimai, autorizacija, naudojimo žurnalai, saugumo ribos ir apsauga nuo užklausų injekcijų (prompt injection).

Valdysenos taisyklės, kurias mašinos gali aptikti ir vykdyti: llms.txt, /ai/ manifestai, /.well-known/ politikos failai, JSON schemos, pasirašyti licencijų prieigos raktai (tokenai) ir audito žurnalų formatai. Pati ši svetainė yra veikiantis pavyzdys.

Dirbtinio intelekto ir turinio politinė ekonomika: mokėjimas už nuskaitymą (pay-per-crawl), duomenų dividendai, valstybiniai dirbtinio intelekto fondai, kūrėjų kompensavimo fondai, pakopinės duomenų rinkos ir kaip iš viešų žinių gaunama vertė gali sugrįžti tiems, kas jas sukūrė.