Kontribusi utama yang dihasilkan dari penelitian ini adalah:
 1 Penggabungan model kognitif manusia (Freudian) dengan AGI, memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih kompleks, seimbang antara rasionalitas, intuisi, dan etika.
 2 Penggunaan Bayesian Reasoning dalam resolusi konflik moral, memungkinkan AGI untuk mempertimbangkan probabilitas konsekuensi tindakan dalam situasi dilematis seperti Trolley Problem.
 3 Implementasi mekanisme "Bashirah" (intuisi tingkat tinggi) dalam prediksi pola tersembunyi, yang menunjukkan keunggulan dibandingkan unsupervised learning konvensional.
 4 Evaluasi adaptasi meta-goal dalam lingkungan yang terus berubah, menunjukkan bahwa model ini lebih fleksibel dibandingkan pendekatan reinforcement learning standar dalam menghadapi skenario dinamis.
 5 Uji komparatif terhadap baseline AI konvensional (AI etika, algoritma trading, reinforcement learning dalam robotika), yang membuktikan bahwa model ini lebih robust dalam berbagai skenario.
Implikasi utama dari penelitian ini adalah:
 Model ini dapat diterapkan dalam sistem AI otonom yang harus membuat keputusan dalam kondisi ketidakpastian, termasuk AI dalam pertahanan, kebijakan publik, dan sektor medis.
 Integrasi intuisi Bashirah dengan reasoning Bayesian berpotensi membuka jalan bagi AI yang dapat "merasakan" pola tersembunyi tanpa eksplisit diprogram.
 Konsep meta-goal adaptation memungkinkan AGI untuk berkembang secara dinamis, meningkatkan self-awareness dalam pengambilan keputusan jangka panjang.
6.2. Rekomendasi untuk Penelitian Lanjutan
Meskipun model ini telah menunjukkan keunggulan dibandingkan baseline AI konvensional, terdapat beberapa tantangan yang masih perlu diatasi. Oleh karena itu, penelitian lanjutan direkomendasikan untuk fokus pada beberapa aspek berikut:
1. Integrasi dengan Neuro-Symbolic AI
Model saat ini masih berbasis probabilistik dan hierarkis, tetapi belum menggabungkan representasi simbolik secara eksplisit.
 Integrasi dengan Neuro-Symbolic AI dapat meningkatkan interpretabilitas keputusan AGI, memungkinkan sistem untuk tidak hanya belajar tetapi juga memahami konsep moral dan intuisi dalam bentuk simbolik.
 Pendekatan yang dapat digunakan:
Menghubungkan jaringan saraf dengan sistem aturan simbolik (Hybrid Neural-Symbolic Systems).
Menggunakan Graph Neural Networks (GNNs) untuk memahami hubungan semantik dalam pemrosesan intuisi.
2. Eksplorasi Quantum Computing untuk Optimasi Bayesian Reasoning
Salah satu keterbatasan utama model ini adalah computational cost yang tinggi dalam Bayesian Reasoning untuk skenario kompleks.
 Quantum Computing berpotensi meningkatkan efisiensi komputasi, terutama dalam:
