AIは「賢くない」、人工知能の次は何か？
元Meta AI責任者のYann LeCun氏は、ChatGPTのような現在のLLMは真の知能を欠き、現実世界の複雑さに対処できないと主張する。彼の新会社AMI Labsは、別のAIアプローチであるJEPAを開発中。一方、オックスフォード大学のIngmar Posner氏はワールドモデルに取り組んでいる。両者とも物理世界を推論できるAIを目指している。
Yann LeCun氏は、人工知能分野の第一人者であり、Facebookを所有するMetaで10年間チーフAIサイエンティストを務めた後、2025年に退職し、Advanced Machine Intelligence Labs（AMI Labs）を設立しました。彼は、ChatGPT、Claude、Geminiなどの現在の大規模言語モデル（LLM）は、コード作成や数学問題、テキスト生成などの特定のタスクでは優れているものの、真の知能を持たず、現実世界の複雑な状況に対処できないと主張します。
「LLMは基本的に知識を蓄積するだけで、意味を理解せずに繰り返すだけです。特に賢いわけではありません」とLeCun氏は述べます。彼はペンを直立させて例を示します。手を離すとペンは倒れるが、どの方向に倒れるかは誰にも予測できません。しかしLLMは統計的なパターンから単一の予測を生成しようとし、ほとんどの場合間違った答えを出します。これは物理的現実を推論していないからです。
LeCun氏の会社AMI Labsは、この問題に対処するために「Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）」という新しいAIシステムを開発しています。JEPAは現実世界の抽象表現を作成し、行動の結果を評価します。ペンの例では、倒れる方向を予測しようとしない賢い判断が可能です。
この考え方はAI業界で共感を得ています。オックスフォード大学のIngmar Posner教授は、「次の10年は説明できるシステムの時代になる」と述べ、因果関係を理解するモデルの必要性を強調します。彼のチームは「メカニスティックワールドモデル」を開発しており、これは2018年のDavid Ha氏とJürgen Schmidhuber氏の論文に触発され、GoogleのDreamerなどのプロジェクトにも影響を与えています。
より柔軟なAIの構築はロボティクス業界の優先事項です。数十億ドルが人型ロボットに投資されていますが、アイロンがけや食器洗いなどの家事を安全に実行させる訓練は困難でコストがかかります。LeCun氏は「LLMはロボティクスにはほとんど絶望的」であり、「LLMをスケールアップするだけで超人的知能に達するという主張は決して実現しない」と述べています。
AMI Labsは今年中にJEPAモデルを洗練させ、来年には産業用アプリケーションで使用することを目指しています。成功すれば、最終的には「最小限のトレーニングや微調整で世界のあらゆることに適用できる汎用知能システム」を目指すとLeCun氏は語ります。人間の役割については、「AIが私たちのために働く。私たちは何を尋ね、何を構築するかを決める必要がある」と述べ、未来のAIは産業界のリーダーと優秀なアシスタントの関係に似たものになると展望しています。