論文の概要: Intelligence Sequencing and the Path-Dependence of Intelligence Evolution: AGI-First vs. DCI-First as Irreversible Attractors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.17688v1
- Date: Sat, 22 Mar 2025 08:09:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:31:00.045785
- Title: Intelligence Sequencing and the Path-Dependence of Intelligence Evolution: AGI-First vs. DCI-First as Irreversible Attractors
- Title（参考訳）: インテリジェンスシークエンシングとインテリジェンス進化の経路依存性:AGI-First vs. DCI-First
- Authors: Andy E. Williams,
- Abstract要約: 本稿では,インテリジェンスシークエンシングの概念を紹介する。
知性は経路に依存し、不可逆的な軌道に従うと論じている。
発見は、インテリジェンスシーシークエンシングが文明的な転換点であることを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: The trajectory of intelligence evolution is often framed around the emergence of artificial general intelligence (AGI) and its alignment with human values. This paper challenges that framing by introducing the concept of intelligence sequencing: the idea that the order in which AGI and decentralized collective intelligence (DCI) emerge determines the long-term attractor basin of intelligence. Using insights from dynamical systems, evolutionary game theory, and network models, it argues that intelligence follows a path-dependent, irreversible trajectory. Once development enters a centralized (AGI-first) or decentralized (DCI-first) regime, transitions become structurally infeasible due to feedback loops and resource lock-in. Intelligence attractors are modeled in functional state space as the co-navigation of conceptual and adaptive fitness spaces. Early-phase structuring constrains later dynamics, much like renormalization in physics. This has major implications for AI safety: traditional alignment assumes AGI will emerge and must be controlled after the fact, but this paper argues that intelligence sequencing is more foundational. If AGI-first architectures dominate before DCI reaches critical mass, hierarchical monopolization and existential risk become locked in. If DCI-first emerges, intelligence stabilizes around decentralized cooperative equilibrium. The paper further explores whether intelligence structurally biases itself toward an attractor based on its self-modeling method -- externally imposed axioms (favoring AGI) vs. recursive internal visualization (favoring DCI). Finally, it proposes methods to test this theory via simulations, historical lock-in case studies, and intelligence network analysis. The findings suggest that intelligence sequencing is a civilizational tipping point: determining whether the future is shaped by unbounded competition or unbounded cooperation.
- Abstract（参考訳）: インテリジェンス進化の軌跡は、人工知能(AGI)の出現とその人的価値との整合性にしばしば取り組まれている。
本稿では,AGIと分散集団知能(DCI)が出現する順序が,長期的なインテリジェンス基盤を決定するという,インテリジェンスシーシーシーシークエンシングの概念を導入することで,フレーミングに挑戦する。
力学系、進化ゲーム理論、ネットワークモデルからの洞察を用いて、知性は経路依存的で不可逆な軌道に従うと論じている。
開発が集中型(AGIファースト)または分散型(DCIファースト)体制に入ると、フィードバックループとリソースロックインによって移行は構造的に不可能になる。
インテリジェンス・アトラクターは、概念的かつ適応的なフィットネス空間のコナビゲーションとして機能状態空間でモデル化されている。
初期の構造的制約は、物理学における再正規化と同様に、後に動的になる。
従来のアライメントでは、AGIが出現し、事実の後に制御されなければならないと仮定しているが、この記事では、インテリジェンスシークエンシングはより基礎的なものである、と論じている。
AGI優先アーキテクチャがDCIが臨界質量に達する前に支配される場合、階層的モノポライズと存在リスクがロックインされる。
DCIファーストが出現すると、インテリジェンスは分散された協調均衡の周りに安定化する。
さらに, インテリジェンスが自己モデリング手法に基づいて, 外部に課された公理(AGIが好ましい)と再帰的な内部可視化(DCIが好ましい)に基づいて, インテリジェンス自体がアトラクタに偏っているかどうかについても検討した。
最後に、シミュレーション、履歴ロックインケーススタディ、インテリジェンスネットワーク分析を通じて、この理論をテストする方法を提案する。
この結果は、インテリジェンスシーシークエンシングが文明的な転換点であり、未来が非有界競争や非有界協力によって形成されているかどうかを決定することを示唆している。
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