Исследования

Права, обязанности, ответственность и управление в отношении ИИ, AGI и агентов — от инструментов через соавторов до возможных будущих субъектов. Сюда входит и вопрос минимальной этической защиты: какие нормы должны регулировать взаимодействие человека и ИИ до того, как будут решены вопросы правосубъектности.

Что ИИ-системам разрешено делать с контентом: читать, суммировать, преобразовывать, извлекать, обучаться, коммерциализировать, распространять. Набор правил AICR и уровень лицензирования AICL делают эти права декларируемыми и пригодными для транзакций.

Может ли ИИ обучаться, с какой глубиной, для каких целей и с какими обязательствами. Быть прочитанным — не то же самое, что стать материалом для обучения; «не запрещено» не значит «пригодно для обучения». AIRS и AILP превращают разрешение на обучение в градуированный машиночитаемый спектр.

Как агенты обращаются к сайтам, API, базам данных, базам знаний и платному контенту: идентичность, разрешения, запросы, оплата, авторизация, журналы использования, границы безопасности и защита от prompt-инъекций.

Правила управления, которые машины могут обнаруживать и исполнять: llms.txt, манифесты /ai/, файлы политик /.well-known/, JSON-схемы, подписанные лицензионные токены и форматы журналов аудита. Этот сайт сам служит рабочим примером.

Политическая экономия ИИ и контента: pay-per-crawl, дивиденды от данных, суверенные ИИ-фонды, пулы компенсации авторам, многоуровневые рынки данных и то, как ценность, извлечённая из публичных знаний, может возвращаться тем, кто её создал.