研究

AI、AGI 與 Agent 的權利、義務、責任與治理——從工具、協作者,到可能的未來主體。也包括最小倫理保護問題:在主體性議題有定論之前,人與 AI 的互動應遵循什麼規範。

AI 系統可以對內容做什麼:讀取、摘要、轉換、檢索、訓練、商用、再分發。AICR 規則集與 AICL-C 內容授權層讓這些權利可宣告、可交易。

AI 能不能學習、學到什麼深度、用於什麼目的、附帶什麼義務。被讀取不等於被學習;「不禁止」不等於「可學習」。AIRS 與 AILP 把學習許可變成分級、機器可讀的光譜。

Agent 如何存取網站、API、資料庫、知識庫與付費內容:身份、權限、請求、支付、授權、使用紀錄、安全邊界與 prompt injection 防護。

Agent 一旦取得工具或 API 能力後「可以做什麼」,有別於它可以讀取或學習什麼:行動分類、效果向量、可逆性、影響範圍與多重行動組合風險。AARS 讓內容權利與行動權利成為獨立、可分開判定的兩軸。

Agent 代表誰行動、它的權力從哪裡來、能否再交給另一個 Agent,以及驗證方最多可以要求它揭露多少內部狀態。AADP 把 principal 跟 actor 分開,限制委派只能收窄(不能無聲擴大),並把檢查權當成有界的權利,而非無限制的權利。

機器能發現並執行的治理規則:llms.txt、/ai/ 清單、/.well-known/ 政策檔、JSON Schema、簽章授權憑證與稽核紀錄格式。本站本身就是一個運作中的範例。

AI 與內容的政治經濟學:pay-per-crawl、資料紅利、主權 AI 基金、創作者補償池、分級資料市場,以及從公共知識萃取的價值如何回流到產出它的人。