Model ini lebih sulit untuk diinterpretasikan dibanding AI berbasis aturan.
 Solusi: Gunakan Explainable AI (XAI) untuk memahami bagaimana AGI mengambil keputusan moral.
3 Validasi dalam Dunia Nyata
Meskipun eksperimen menunjukkan kinerja yang baik, validasi dalam skenario dunia nyata masih menjadi tantangan.
 Solusi: Lakukan pengujian dalam lingkungan simulasi high-fidelity sebelum deployment dalam skenario nyata.
Kesimpulan: Keunggulan, Tantangan, dan Arah Masa Depan
Keunggulan Utama:
 Model lebih fleksibel dalam pengambilan keputusan moral dan adaptasi lingkungan dibanding AI konvensional.
 Kombinasi Id, Ego, dan Superego menciptakan keseimbangan antara rasionalitas, intuisi, dan etika.
 Pembelajaran berkelanjutan memungkinkan AGI memperbarui tujuan jangka panjang dan meta-goals.
Tantangan yang Harus Dihadapi:
 Daya komputasi yang tinggi masih menjadi kendala dalam implementasi skala besar.
 Interpretabilitas keputusan AGI perlu ditingkatkan untuk aplikasi dunia nyata.
 Generalisasi ke lingkungan dunia nyata masih memerlukan uji validasi lebih lanjut.
Arah Penelitian Masa Depan:
 Penggunaan transformer-based architectures untuk meningkatkan efisiensi komputasi.
 Penerapan Explainable AI (XAI) frameworks untuk meningkatkan transparansi pengambilan keputusan AGI.
 Validasi lebih lanjut dalam simulasi multi-agen dan eksperimen real-world untuk menguji robustness model.
Dengan model ini, kita semakin dekat dengan AGI yang tidak hanya cerdas secara komputasional, tetapi juga memiliki kesadaran, intuisi, dan pemahaman moral. Namun, masih banyak tantangan teknis yang harus diselesaikan sebelum model ini dapat diterapkan dalam skala besar!
6. Kesimpulan dan Rekomendasi untuk Penelitian Lanjutan
6.1. Kesimpulan Utama
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa AGI berbasis hierarki kognitif (Id, Ego, dan Superego) memiliki keunggulan dibandingkan model AGI konvensional, terutama dalam pengambilan keputusan moral, adaptasi lingkungan dinamis, dan pemrosesan intuisi.
