AGI에 대한 주장을 판가름하는 디자인 과학적 framework: 기능성 정렬보다 정의적 정렬을 먼저 고려하라
인공 일반 지능(Artificial General Intelligence, AGI)이 이미 도착했다는 주장과 여전히 수십 년 앞서 있다는 주장이 종종 겹치는 증거를 바탕으로 defended된다. "AGI"에는 단일 공유하고 안정적인 참조자가 없고 경쟁적 operationalization은 동일한 시스템에 대해 다른 판결을 반환할 수 있다. 이 글은 이러한 미분명함을 설계 및 관리 문제로 다룬다. 디자인 사이언스 연구 방법론에 따라 DAF-AGI라는 두 개의_coupled 구성 요소가 있는 두 번째 단계의 개념적 도구를 개발한다: 후보 정의의 판별적 적합성을 평가하기 위한 오더 크리테리아 5개와 저자, 이익, 인증, 외부 확인 및 수정 권한을 포함한 구조화된 관리 감사. 도구는 5대 측정 가족과 1대 저하 경계 위치에 대한 문서화된 대본에서 증명되고 이후 강력한 도착 주장에 대한 스타일화된 스트레스 테스트에 노출된다: 현재 생성 시스템이 많은 cognitve 작업에서 잘 교육된 성인보다 우수하므로 AGI로 간주된다. cited 2024-2025 소스에서 증거에 따르면 주장은 성능 기반 operationalization에서만 certifiable했다: capability-ontology, psychometric 및 skill-acquisition 접근법은 인증하지 않았고 경제 가족은 불분명하고 저하 위치는 이진 판결을 거부했다. contribution은 새로운 통합 및 operationalization이 아니라 empirical validation이다: independent 적용, inter-rater testing 및 author-external 케이스는 필요하다. 이 논문은 algorithmic sovereignty의 enabling 구성 요소로 정의적 주권을 제안한다: 공공 책임감 하에 수입 기술 범주를 contest, certify 및 revise할 수 있는 institutional 능력.
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