Dirbtinio intelekto tinklo demokratinė ekonomika
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.
Nagrinėjami klausimai
01
Nemokamas duomenų naudojimasis prieš trilijoninę dirbtinio intelekto rinkos vertę
02
Pakopinės duomenų rinkos tezė: duomenys tampa pakopiniai, o ne brangūs.
03
Viešų duomenų pajamų pasidalijimas ir dirbtinio intelekto dividendai
04
Patikrintų duomenų rinkinių rinkos ir kolektyvinis licencijavimas
Susijusios baltosios knygos
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Mašinai skaitomas specifikacijų sluoksnis, skirtas deklaruoti dirbtinio intelekto turinio teises ir licencijavimo darbo eigas — nuo dirbtinio intelekto vykdomo nuskaitymo ir turinio teisių iki mašinoms tarpusavyje atsiskaitomo žinių tinklo.
- AICL-I v0.2: AI Ingestion & Capability Layer A five-component website architecture — manifest, corpus, capability, runtime control, governance — that lets AI, agents, and crawlers correctly ingest, invoke, and verify a site's knowledge and capabilities within explicit content, action, and authority boundaries.
- AI Content Payment and the Network Democratic Economy Politinės ekonomikos argumentas: trilijoninio masto dirbtinio intelekto įmonių vertinimai sukuria legitimumo spaudimą pakopiniam turinio licencijavimui ir viešos naudos pasidalijimui — duomenys tampa pakopiniai, o ne brangūs.
- AGIRight.org Technical White Paper v0.2 — From AI Content Governance to Protocol-Native Agent & Authority Rights The site's current architecture document: six protocol drafts across two families (content & learning, agent & protocol rights), an integration layer, and an ethical-protection layer, plus the acceptance criteria this site update was built against.
- ARHG — Agent-Readable Hyperlink Graph and Permissioned Web Control Plane A machine-readable navigation graph alongside the ordinary site, answering what AICR/AILP and AARS/AADP both assume: can this resource even be found, by whom, and where does it lead.