Resumen: Las evaluaciones de AGI contemporáneas informan perfiles de capacidad multidominio, pero normalmente asignan ponderaciones simétricas y se basan en puntuaciones instantáneas. Esto crea dos problemas: (i) la ponderación igual trata todos los dominios como igualmente importantes cuando la investigación de la inteligencia humana sugiere lo contrario, y (ii) las pruebas instantáneas no pueden distinguir las capacidades duraderas de los desempeños frágiles que colapsan bajo demora o estrés. Sostengo que la inteligencia general (en humanos y potencialmente en máquinas) se entiende mejor como un conjunto de propiedades homeostáticas: un conjunto de habilidades más los mecanismos que mantienen esas habilidades copresentes bajo perturbación. Desde este punto de vista, la evaluación del AGI debería ponderar los dominios según su centralidad causal (su contribución a la estabilidad del grupo) y requerir evidencia de persistencia entre sesiones. Propongo dos extensiones compatibles con la batería: una puntuación previa a la centralidad que importa ponderaciones derivadas de CHC con análisis de sensibilidad transparente y una familia de índices de estabilidad de conglomerados que separa la persistencia del perfil, el aprendizaje duradero y la corrección de errores. Estas adiciones preservan la amplitud multidominio al tiempo que reducen la fragilidad y los juegos. Cierro con predicciones comprobables y protocolos de caja negra que los laboratorios pueden adoptar sin acceso arquitectónico.
Publicado originalmente en export.arxiv.org el 19 de octubre de 2025.
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