本記事では、自律型AI（AAI）の進化を測定するためのカルダシェフにインスパイアされた運用可能なスケールを提案しています。このスケールは、固定ロボティックプロセスオートメーション（AAI-0）から完全人工汎用知能（AAI-4）およびそれ以降の段階までの進捗を評価します。ナラティブな階層とは異なり、多軸かつテスト可能なこのスケールでは、10の能力軸（自律性、一般性、計画、記憶/持続性、ツール経済性、自己改訂、社会性/調整、具現性、世界モデルの忠実度、経済的スループット）を定義し、AAI指数を算出します。また、自己改善係数やクローズプロパティを導入し、「自己改善するAI」の検証可能な基準を設定します。長期的・ツール使用型・持続的エージェントを評価するためのOWA-Benchというベンチマークを提案し、現実のシステムがどのようにこのスケールにマッピングされるかを実験によって示しています。