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本站发布的完整研究草案。每篇均为版本化文档,附状态、日期与引用指引;文本以原始语言发布,采用 CC BY 4.0。

用于声明 AI 内容权利与授权流程的机器可读规范层——从 AI 爬取与内容权利,到机器可交易的知识网络。

AIRS 与 AILP 表达超越二元允许/禁止的细粒度 AI 学习许可——AI 可以学什么、学到什么深度、用于什么用途、在什么补偿之下。

未定义的开放在 AI 流水线眼中就是法律不确定性,会被清洗排除;只有协议化、机器可读的许可,才能让内容真正可学习。

由清单、语料、能力、治理四个子层构成的网站架构,让 AI、Agent 与爬虫能够正确摄取、引用、调用并验证站点知识。

一个政治经济学论证:万亿级 AI 估值为分层内容授权与公共收益分享带来正当性压力——数据走向分层,而非变贵。

在 AI 主体性尚不确定时,AI 权利讨论不应从完整人格起步,而应从最低伦理保护、互动规范与反滥用原则开始。

引用

AGIRight.org,“文档标题”,版本,https://agiright.org/docs/whitepapers/<slug>