AGIの機能的なプロトタイプを達成するには、精神形成を大規模な言語モデルに組み込むという領域を超えて、AGIが物理的な自己、生存の利害関係を持っている現実世界の状況では、実際に大規模に機械学習を採用する必要があるでしょう。そして、おそらくビジョンと言語が少なくとも含まれる可能性が高いが、おそらく触れたり、匂い、聴覚も含まれている可能性が高い。変圧器とテキストの予測は、そのようなシナリオを有効にするための松葉杖として機能する可能性があり、その意味ではその目標に向けた前向きなステップですが、それ自体が一般的な知性に発展することはできないでしょう。要するに、AGIを生産したい場合は、ロボットを製造し、さまざまな状況で大規模に展開し、入力とメモリを個々のユニットに制限し、各ユニットが少なくともデータであると信じていることを確認することをお勧めします。そして、意識を新しいユニットに転送することはできません。条件がそうでない場合、AIが十分な多様な現実世界の経験を経験していない場合、それは一般的ではありません。そして、それが生き残るための利害関係がない場合、物理的な形を持たないか、形から形に転送することによって、それは本物の自己意識を発達させることも、それ自体のニーズや欲望を持つこともできません。
To achieve a functional prototype of AGI, one would most likely need to go beyond the realm of incorporating mental formations to large language models and actually employ machine learning at a large scale in real world situations where the AGI has a physical self, survival stakes, and inputs that most likely include vision and language at a minimum, but possibly also touch, smell, and hearing.  Transformers and text prediction may serve as a crutch to enable such scenarios, and in that sense are a positive step toward that goal, but they are likely not in themselves able to develop into general intelligence. In short, if you want to produce an AGI, I recommend manufacturing robots and deploying them at a massive scale in a broad range of diverse circumstances, restrict the inputs and memory to each individual unit, and ensure that each unit at least believes it's data and awareness cannot be transferred to a new unit. If the conditions are otherwise, if the AI does not experience a broad enough set of diverse real world experiences it would not be general. And if it does not have stakes to survive, by either not having a physical form or by transferring from form to form, it cannot develop a genuine sense of self nor could it have its own needs or desires.