본 논문은 인공 일반 지능(AGI)과 인간 가치 정렬에 초점을 맞춘 기존의 지능 진화 궤적에 대한 틀에 이의를 제기하며, 지능 순차성(intelligence sequencing)이라는 개념을 제시한다. AGI와 분산 집단 지능(DCI)의 등장 순서가 지능의 장기적 인력 분지(attractor basin)를 결정한다는 것이다. 동역학 시스템, 진화 게임 이론, 네트워크 모델에 대한 통찰력을 활용하여 지능이 경로 의존적이고 비가역적인 궤적을 따른다고 주장한다. 중앙 집중식(AGI 우선) 또는 분산식(DCI 우선) 체제에 진입하면 피드백 루프와 자원 잠금으로 인해 전환이 구조적으로 불가능해진다. 지능 인력은 개념적 및 적응적 적합도 공간의 공동 항해로 기능적 상태 공간에서 모델링된다. 초기 단계의 구조화는 물리학의 재정규화와 마찬가지로 이후의 역학을 제약한다. 이는 AI 안전성에 큰 영향을 미친다. 기존의 정렬은 AGI가 등장한 후 통제해야 한다고 가정하지만, 이 논문은 지능 순차성이 더 기본적이라고 주장한다. DCI가 임계 질량에 도달하기 전에 AGI 우선 아키텍처가 지배하면 계층적 독점과 존재적 위험이 고착된다. DCI 우선이 등장하면 지능은 분산된 협력적 평형 주변에서 안정화된다. 또한, 지능이 자체 모델링 방법(외부적으로 부과된 공리(AGI 선호) 대 재귀적 내부 시각화(DCI 선호))에 따라 인력에 대해 구조적으로 편향되는지 여부를 탐구한다. 마지막으로, 시뮬레이션, 역사적 잠금 사례 연구, 지능 네트워크 분석을 통해 이 이론을 검증하는 방법을 제안한다. 연구 결과는 지능 순차성이 문명적 전환점이며, 미래가 무한 경쟁 또는 무한 협력에 의해 형성되는지 여부를 결정한다는 것을 시사한다.
