본 논문은 현대 AI 시스템이 자가 감시, 자기 수정, 그리고 동적 환경에서의 자율적 행동 규제 능력에 있어 근본적인 한계를 지니고 있음을 지적한다. 7가지 핵심적인 결함, 즉 내적 자가 감시 부재, 메타인지적 인식 부족, 고정된 학습 메커니즘, 목표 재구조화 불가능, 표현 유지 부족, 신체적 피드백 부족, 그리고 내적 주체성 부재를 분석한다. 딥러닝 및 트랜스포머 기반 시스템을 포함한 현재 아키텍처는 이러한 구조적 한계로 인해 일반화, 평생 적응력, 실제 세계에서의 자율성을 달성하는 데 어려움을 겪는다고 주장한다.
