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.

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.

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).

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.

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.