Pētniecība

Mākslīgā intelekta, AGI un aģentu tiesības, pienākumi, atbildība un pārvaldība — no rīkiem, caur sadarbības partneriem, līdz iespējamiem nākotnes subjektiem. Tas ietver arī minimālās ētiskās aizsardzības jautājumu: kādām normām būtu jāregulē cilvēka un mākslīgā intelekta mijiedarbība, pirms ir atrisināti tiesībsubjektības jautājumi.

Ko mākslīgā intelekta sistēmas drīkst darīt ar saturu: lasīt, apkopot, pārveidot, izgūt, apmācīt, komercializēt, izplatīt. AICR noteikumu kopums un AICL licencēšanas slānis padara šīs tiesības deklarējamas un darījumos izmantojamas.

Vai mākslīgais intelekts drīkst mācīties, cik dziļi, kādiem mērķiem un ar kādiem pienākumiem. Būt lasītam nav tas pats, kas būt izmantotam mācībās; „nav aizliegts“ nav tas pats, kas „var mācīties“. AIRS un AILP mācīšanās atļauju pārvērš pakāpeniskā, mašīnlasāmā spektrā.

Kā aģenti piekļūst vietnēm, API, datubāzēm, zināšanu bāzēm un maksas saturam: identitāte, atļauja, pieprasījumi, maksājums, autorizācija, izmantošanas žurnāli, drošības robežas un aizsardzība pret prompt injection uzbrukumiem.

Pārvaldības noteikumi, ko mašīnas var atklāt un izpildīt: llms.txt, /ai/ manifesti, /.well-known/ politikas datnes, JSON shēmas, parakstīti licences tokeni un revīzijas žurnālu formāti. Šī vietne pati ir funkcionējošs piemērs.

Mākslīgā intelekta un satura politiskā ekonomija: maksa par indeksēšanu (pay-per-crawl), datu dividendes, suverēni mākslīgā intelekta fondi, satura veidotāju atlīdzības fondi, pakāpeniski datu tirgi un veids, kā vērtība, kas iegūta no publiskām zināšanām, var atgriezties pie tiem, kuri to radījuši.