AI Network Democratic Economy
Хиймэл оюун ухаан ба контентын улс төр-эдийн засаг: pay-per-crawl, өгөгдлийн ногдол ашиг, тусгаар тогтносон хиймэл оюун ухааны сан, бүтээгчийн нөхөн олговрын сан, шаталсан өгөгдлийн зах зээл, мөн олон нийтийн мэдлэгээс гаргаж авсан үнэ цэнэ түүнийг бүтээгчид рүү хэрхэн буцаж очих боломжтой вэ гэдэг.
Судалж буй асуултууд
01
Өгөгдлийг үнэ төлбөргүй ашиглах явдал ба наяд долларын хиймэл оюун ухааны үнэлгээ
02
Шаталсан өгөгдлийн зах зээлийн онол: өгөгдөл нь үнэтэй биш, шаталсан болдог
03
Олон нийтийн өгөгдлийн орлого хуваалцах ба хиймэл оюун ухааны ногдол ашиг
04
Баталгаажсан датасетын зах зээл ба хамтын лицензжүүлэлт
Холбоотой цагаан номнууд
- AICR / AICL as an AI Content Licensing and Agentic Payment Connection Layer Хиймэл оюун ухааны контентын эрх, лицензжүүлэлтийн ажлын урсгалыг мэдэгдэх машин уншиж болох тодорхойлолтын давхарга — AI crawling болон контентын эрхээс эхлээд машин гүйлгээ хийж болох мэдлэгийн вэб хүртэл.
- 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 Улс төр-эдийн засгийн аргумент: наяд долларын хэмжээний хиймэл оюун ухааны үнэлгээ нь шаталсан контентын лицензжүүлэлт, олон нийтийн ашиг хуваалцах хууль ёсны шахалтыг үүсгэдэг — өгөгдөл нь үнэтэй биш, харин шаталсан болдог.
- 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.