Демократска мрежна економија на AI
Политичката економија на AI и содржината: плаќање по индексирање, дивиденди од податоци, суверени фондови за AI, заеднички фондови за надомест на автори, слоевити пазари на податоци и начинот на кој вредноста извлечена од јавното знаење може да се врати кај оние што го создале.
Прашања што се проучуваат
01
Бесплатно искористување на податоци наспроти проценки на вредноста на AI во билиони долари
02
Тезата за слоевит пазар на податоци: податоците стануваат поделени на нивоа, а не (само) скапи
03
Делење приходи од јавни податоци и дивиденди од AI
04
Пазари на проверени збирки на податоци и колективно лиценцирање
Поврзани бели книги
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Слој на машински читливи спецификации за декларирање права врз AI содржина и текови на лиценцирање — од индексирање преку AI и права врз содржина до знаење подготвено за машински трансакции.
- 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 Аргумент од областа на политичката економија: проценките на вредноста на AI во билиони создаваат притисок за легитимност кон слоевито лиценцирање на содржина и делење на јавната корист — податоците стануваат поделени на нивоа, а не (само) скапи.
- 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.