論文の概要: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02462v4
- Date: Wed, 5 Jun 2024 22:08:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-08 00:29:50.118218
- Title: Levels of AGI for Operationalizing Progress on the Path to AGI
- Title（参考訳）: AGIへの道の歩みを運用するためのAGIのレベル
- Authors: Meredith Ringel Morris, Jascha Sohl-dickstein, Noah Fiedel, Tris Warkentin, Allan Dafoe, Aleksandra Faust, Clement Farabet, Shane Legg,
- Abstract要約: 本稿では,人工知能(AGI)モデルとその前駆体の性能と動作を分類する枠組みを提案する。
このフレームワークは、AGIのパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入し、モデルを比較し、リスクを評価し、AGIへの道筋に沿って進捗を測定する共通の言語を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.59151650272477
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose a framework for classifying the capabilities and behavior of Artificial General Intelligence (AGI) models and their precursors. This framework introduces levels of AGI performance, generality, and autonomy, providing a common language to compare models, assess risks, and measure progress along the path to AGI. To develop our framework, we analyze existing definitions of AGI, and distill six principles that a useful ontology for AGI should satisfy. With these principles in mind, we propose "Levels of AGI" based on depth (performance) and breadth (generality) of capabilities, and reflect on how current systems fit into this ontology. We discuss the challenging requirements for future benchmarks that quantify the behavior and capabilities of AGI models against these levels. Finally, we discuss how these levels of AGI interact with deployment considerations such as autonomy and risk, and emphasize the importance of carefully selecting Human-AI Interaction paradigms for responsible and safe deployment of highly capable AI systems.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能(AGI)モデルとその前駆体の性能と動作を分類する枠組みを提案する。
このフレームワークは、AGIのパフォーマンス、一般性、自律性のレベルを導入し、モデルを比較し、リスクを評価し、AGIへの道筋に沿って進捗を測定する共通の言語を提供する。
フレームワークを開発するために、既存のAGIの定義を分析し、AGIにとって有用なオントロジーが満たすべき6つの原則を抽出する。
これらの原則を念頭において、我々は「AGIのレベル」の深さ(性能)と広さ(一般性)の能力に基づいて提案し、現在のシステムがこのオントロジーにどのように適合するかを反映する。
これらのレベルに対してAGIモデルの振る舞いと能力を定量化する将来のベンチマークの課題について論じる。
最後に、これらのAGIのレベルが自律性やリスクといったデプロイメント上の考慮事項とどのように相互作用するかについて議論し、高機能なAIシステムの責任と安全なデプロイメントにおいて、ヒューマン・AIインタラクションパラダイムを慎重に選択することの重要性を強調します。
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