論文の概要: Artificial General Intelligence Forecasting and Scenario Analysis: State of the Field, Methodological Gaps, and Strategic Implications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.22766v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 17:08:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-04 02:32:14.162765
• Title: Artificial General Intelligence Forecasting and Scenario Analysis: State of the Field, Methodological Gaps, and Strategic Implications
• Title（参考訳）: 人工知能の予測とシナリオ分析:分野の状況,方法論のギャップ,戦略的意味
• Authors: Gopal P. Sarma, Sunny D. Bhatt, Michael Jacob, Rachel Steratore,
• Abstract要約: 報告書は特定の予測やシナリオを支持していないが、深い不確実性の条件下で予測を解釈するための枠組みを提供する。 テキストの最初のドラフトは大きな言語モデル(GPT 5.1、Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus)によって行われ、人間の研究者が指示、ピアレビュー、ファクトチェック、リビジョンを提供した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this report, we review the current state of methodologies to forecast the arrival of artificial general intelligence, assess their reliability, and analyze the implications for strategy and policy. We synthesize diverse forecasting approaches, document significant limitations in existing methods, and propose a research agenda for developing more-robust forecasting infrastructure. The report does not endorse a specific forecast or scenario but rather provides a framework for interpreting forecasts under conditions of deep uncertainty. We experimented with an iterative approach to human and artificial intelligence collaboration for this report. The primary drafting of the text was performed by large language models (GPT 5.1, Gemini 3 Pro, and Claude 4.5 Opus), with human researchers providing direction, peer review, fact-checking, and revision.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能の到来を予測し,その信頼性を評価し,戦略や政策に与える影響を分析する方法論の現状を概観する。 我々は, 多様な予測手法を合成し, 既存手法における重要な限界を文書化し, よりロバストな予測インフラを構築するための研究課題を提案する。 報告書は特定の予測やシナリオを支持していないが、より深い不確実性の条件下で予測を解釈するためのフレームワークを提供する。 本報告では,人間と人工知能の協調に対する反復的なアプローチを実験した。 テキストの最初のドラフトは、大きな言語モデル(GPT 5.1、Gemini 3 Pro、Claude 4.5 Opus)によって実行され、人間の研究者が指示、ピアレビュー、ファクトチェック、リビジョンを提供した。

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