論文の概要: Definitional alignment before capability alignment: a Design-Science framework for adjudicating claims about AGI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12713v1
- Date: Wed, 10 Jun 2026 22:04:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.480744
- Title: Definitional alignment before capability alignment: a Design-Science framework for adjudicating claims about AGI
- Title（参考訳）: 機能アライメントに先立つ定義アライメント:AGIに関するクレームを判断するためのデザイン・サイエンス・フレームワーク
- Authors: J. E. Aguilera Briones,
- Abstract要約: AGIは単一の共有かつ安定した参照がなく、競合するオペレーティングは同一システム上で異なる検証を返すことができる。
この記事では、設計とガバナンスの問題として、その過小評価を扱います。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Claims that artificial general intelligence has already arrived and claims that it remains decades away are often defended from overlapping evidence. "AGI" lacks a single shared and stable referent and competing operationalizations can return different verdicts on the same system. This article treats that under-specification as a design and governance problem. Following Design Science Research Methodology, it develops DAF-AGI, a second-order conceptual artifact with two coupled components: five ordinal criteria for assessing the adjudicative fitness of candidate definitions and a structured governance audit of authorship, interest, certification, external verification and revision authority. The artifact is demonstrated on five prominent measurement families and one deflationary boundary position in a documented corpus and then stress-tested against a stylized strong arrival claim: that current generative systems constitute AGI because they outperform a well-educated adult on many cognitive tasks. On evidence from the cited 2024-2025 sources, the claim was certifiable only under a performance-based operationalization; capability-ontology, psychometric and skill-acquisition approaches did not certify it, the economic family remains indeterminate and the deflationary position refuses binary adjudication. The contribution is a novel integration and operationalization, not an empirical validation: independent application, inter-rater testing and author-external cases remain necessary. The paper further proposes definitional sovereignty as an enabling component of algorithmic sovereignty: the institutional capacity to contest, certify and revise imported technological categories under public accountability.
- Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)はすでに到達しており、何十年も先にあると主張する主張は、しばしば重複する証拠から守られている。
AGIは単一の共有かつ安定した参照がなく、競合するオペレーティングは同一システム上で異なる検証を返すことができる。
この記事では、設計とガバナンスの問題として、その過小評価を扱います。
設計科学研究方法論に従い、DAF-AGI(DAF-AGI)という2段階の概念的アーティファクトを開発し、候補定義の適応性を評価するための5つの規則的基準と、権威、関心、認証、外部検証、修正権限の構造化されたガバナンス監査である。
この人工物は、文書化されたコーパス内の5つの顕著な測定ファミリと1つのデフレ境界位置で実証され、その後、スタイリングされた強力な到着要求に対してストレステストされる。
引用された2024-2025の資料から引用された証拠では、この主張は性能に基づく運用下でのみ証明され、能力オントロジー、心理測定、スキル獲得のアプローチはそれを証明しなかった。
この貢献は、新しい統合と運用であり、実証的な検証ではない。
さらに,本論文では,公的な説明責任の下で輸入された技術カテゴリに異議を唱え,認定し,改定する制度的能力という,アルゴリズム的主権の構成要素として定義的主権を提案する。
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