論文の概要: Pathways to AGI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06029v1
- Date: Thu, 07 May 2026 11:20:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.718365
- Title: Pathways to AGI
- Title（参考訳）: AGIへの道
- Authors: Gordon Fletcher, Saomai Vu Khan,
- Abstract要約: 私たちの焦点は、重要なソフトウェア研究の観点に端を発する5つの関連する質問です。
この視点の根底にあるのは、AIに関連する現在の状況の必然性に関する仮定を避けることの必要性である。
私たちが見る必要があるのは、現在の商用AI開発と、一般的な社会的、政治的、経済的状況との結びつきの近さです。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Our focus are five related questions that stem from a critical software studies perspective. Underpinning this view is the acknowledged need to avoid assumptions regarding the inevitability of the current situation relating to AI. What we need to see is the closeness of the linkage between current commercial AI development and our prevailing social, political and economic circumstances. This does mean that the perspectives presented here are done so critically and conditionally. Most importantly, Artificial General Intelligence (AGI) is seen as being problematic both conceptually and definitionally. This conditioning of any view regarding AGI does lead the discussion in specific directions and to certain conclusions regarding the future. However, adopting this perspective enables the work to offer some final recommendations. We set out to ask the following questions, 1. What are the critical pathways that produced the current dominant generative AI tools (capabilities, product forms, adoption patterns)? 2. Which decision points acted as leverage nodes (small changes that had large downstream effects), and which dead ends reveal alternative possibilities that did not become dominant? 3. How do pathways differ across three foundational-model trajectories such as the frontier proprietary models, open-weight models or specific domain and sovereign models? 4. Which alternative projects branched from key leverage nodes, what is their current state, and why did some succeed, stall, fail or become absorbed? 5. Based on this analysis, what socio-technical development programmes could plausibly move toward AGI-adjacent capability while meeting requirements for transparency, moderation, wellbeing and sustainable business models?
- Abstract（参考訳）: 私たちの焦点は、重要なソフトウェア研究の観点からした5つの関連する質問です。
この視点の根底にあるのは、AIに関連する現在の状況の必然性に関する仮定を避けることの必要性である。
私たちが見る必要があるのは、現在の商用AI開発と、一般的な社会的、政治的、経済的状況との結びつきの近さです。
これは、ここで提示される視点が、非常に批判的かつ条件的に行われることを意味する。
最も重要な点として、人工知能(AGI)は概念的にも定義的にも問題であると考えられている。
このAGIに関する見解の条件付けは、特定の方向への議論と、将来に関する特定の結論に至る。
しかし、この観点を採用することで、最終的な推奨事項を提供することができる。
私たちは以下の質問をすることにした。
1.現在支配的な生成AIツール(能力、製品形態、採用パターン)を生み出している重要な経路は何か。
2.どの決定ポイントがレバレッジノード(下流効果が大きい小さな変化)として機能し、どのデッドエンドが支配的でない代替可能性を示すか。
3.フロンティアのプロプライエタリモデル、オープンウェイトモデル、特定のドメインおよび主権モデルといった3つの基本モデル軌跡に経路はどのように異なるのか。
4. キーレバレッジノードから分岐した代替プロジェクト、現在の状態、なぜ成功、停止、失敗、吸収されるのか?
5この分析に基づき、透明性、モデレーション、健全性、持続的ビジネスモデルの要件を満たしつつ、AGI対応能力に向けて、社会技術開発プログラムを確実に進めることができるか。
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