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本站的研究草案全文。每篇皆為版本化文件,標示狀態、日期與引用格式;文本以原始語言發布,授權為 CC BY 4.0。
v0.1 Public Draft 2026-07 AICRAICL
AICR / AICL 作為 AI 內容授權與代理支付連接層
一個宣告 AI 內容權利與授權工作流的機器可讀規範層——從 AI 爬取與內容權利,走向機器可交易的知識網路。
閱讀論文 v0.1 Draft 2026-06-30 AIRSAILP
AI 權利光譜:從 robots.txt 到 AI 學習許可協議
AIRS 與 AILP 讓 AI 學習許可超越二元的允許/禁止——AI 能學什麼、學到什麼深度、用於什麼用途、以什麼補償條件。
閱讀論文 v0.1 Draft 2026-06-30 AIRSAILP
協議化開放:AI 時代中「不禁止」為何不等於「可學習」
未定義的開放在 AI 管線眼中是法律不確定性,會被清洗排除;唯有協議化、機器可讀的許可,才讓內容真正可學。
閱讀論文 v0.1 Draft 2026-06 AICL
AICL:AI 攝取與能力層
四子層網站架構——清單、語料、能力、治理——讓 AI、Agent 與爬蟲能正確攝取、引用、調用並驗證網站知識。
閱讀論文 v0.1 Public Draft 2026-07 AICRAICL
AI 內容付費與網路民主化經濟
政治經濟學論證:兆元級 AI 估值造成合法性壓力,推動分級內容授權與公共分潤——資料不是變貴,而是變分級。
閱讀論文 v0.1 Draft 2026-07
AI 最小倫理保護命題
AI 權利論述不應從完全人格權開始,而應在 AI 主體性仍不確定時,先建立最小倫理保護、互動規範與反虐待原則。
閱讀論文引用
AGIRight.org,《文件標題》,版本,https://agiright.org/docs/whitepapers/<slug>