本稿では、人工一般知能（AGI）の明確な定義の欠如が、今日の専門的なAIと人間レベルの認知のギャップを曖昧にしていることを指摘しています。著者たちは、AGIを教育を受けた成人の認知的多才さと熟練度に匹敵するものとして定義する定量的な枠組みを提案します。この枠組みは、一般知能を推論、記憶、知覚などの10の主要な認知領域に分解し、人間の心理測定バッテリーをAIシステムの評価に適応させます。このフレームワークの適用により、現在のモデルは、知識集中型領域では優れた性能を示す一方で、長期記憶の保持といった基本的認知機能に重大な欠陥があることが明らかになっています。具体的には、GPT-4はAGIスコア27%、GPT-5は57%という結果が示され、AGIまでの進展と課題が数値で示されています。