शोध

एआई, AGI, आ एजेंट सभक अधिकार, कर्तव्य, जिम्मेदारी, आ शासन — उपकरणसँ लऽ क सहयोगी होइत संभावित भविष्यक विषय धरि। एहिमे न्यूनतम नैतिक संरक्षणक प्रश्न शामिल अछि: व्यक्तित्वक प्रश्न सुलझबासँ पहिने कोन मानदंड मानव–एआई अंतःक्रियाकेँ शासित करबाक चाही।

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.

की एआई सीखि सकैत अछि, कतेक गहींराईमे, कोन उद्देश्यक लेल, आ कोन दायित्वक अधीन। पढ़ल जाएब सिखल जाएब नहि थिक; "निषिद्ध नहि" "सीखए-योग्य" नहि थिक। AIRS आ AILP शिक्षण अनुमतिकेँ एकटा क्रमिक, मशीन-पठनीय स्पेक्ट्रममे बदलि दैत अछि।

एजेंट सभ वेबसाइट, API, डेटाबेस, ज्ञान आधार, आ भुगतान-योग्य सामग्री तक कोना पहुँचैत छथि: पहचान, अनुमति, अनुरोध, भुगतान, प्राधिकरण, उपयोग लॉग, सुरक्षा सीमा, आ प्रॉम्प्ट-इंजेक्शन रक्षा।

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.

शासन नियम जकरा मशीन खोजि आ निष्पादित क सकैत अछि: llms.txt, /ai/ मेनिफेस्ट, /.well-known/ नीति फाइल, JSON स्कीमा, हस्ताक्षरित लाइसेंस टोकन, आ ऑडिट लॉग प्रारूप। ई साइट स्वयं एकटा कार्यशील उदाहरण थिक।

एआई आ सामग्रीक राजनीतिक अर्थशास्त्र: पे-पर-क्रॉल, डेटा लाभांश, संप्रभु एआई फंड, रचनाकार प्रतिकर पूल, स्तरीकृत डेटा बाजार, आ सार्वजनिक ज्ञानसँ निकालल गेल मूल्य कोना ओकरा उत्पन्न करएवाला सभ धरि वापस बहि सकैत अछि।