AMI Labs CEO、AGI・超知能ラベルを拒否

Alexandre LeBrun（AMI LabsのCEO）は、国際機械学習会議でソウルを訪問中にTechCrunchと会談した。彼は産業パートナー、グローバル企業、および研究者をスカウトしていた。この会話は、AIに対する執着したラベルの業界内での逆張り的立場を明らかにした。「AGIという言葉を使ったことはない」とLeBrunは述べた。「そして、誰ももう使っていないことに気づいたばかり。超知能に切り替えた。次回は別のものに切り替えるだろう。」彼は新しい用語も同様に却下した。「良い定義がない。超知能とは何か？わからない。あまり有用な言葉ではない。」この鋭い立場は、AIの最新レースの中心にいるファウンダーから来ている。Yann LeCunのワールドモデルスタートアップであり、LeCunがMetaを離れた後に共同創設され、3月に10億300万ドル（約1600億円）の資金調達が35億ドル（約5600億円）のプリマネー評価額で実施された。

AMI Labsはまだプリプロダクト段階だが、既にロボット工学、製造、電子機器プレイヤーを勧誘している。理由は単純である。ワールドモデルはラボの外で自らを証明する必要がある。LeBrunはコアとなる洞察を説明した。ワールドモデルは世界の次の状態を予測する。テーブルからグラスを押すと、既にグラスが傾いて溢れることを知っている。その直感はワールドモデルが捕らえることを目指すものである。対照的に、LLMは次の単語またはテキストを予測する。LeBrunが強調したように、この二つは競争者ではない。物理世界を理解するAIシステムを構築する際、それらは「置き換え不可な補完的」なものである。人間の脳の言語機能と推論機能の相違に並行して、LLMは言語に対して最も効率的なツールであり続け、ワールドモデルは物理環境に対する文脈と現実世界の理解を提供するであろうと述べた。

ワールドモデルが埋めるギャップはロボット工学において緊急的である。現在、ロボットは「完全に静的」で、固定されたルーチンを実行しており、AIは「物理世界で本当に愚か」なままだ、とLeBrunは述べた。ロボットを「文脈の認識」にするだけでも「世界に対して非常に大きな違い」を示すだろう。彼は具体例を挙げた。公開イベントで踊ったり、カンフーをしたりしていたロボットが近づいて子供にキックした。文脈認識型AIはそれを防いだ可能性がある。「ハードウェアは非常に高度。ここ数ヶ月のハードウェアの進歩は素晴らしいが、脳がない」と彼は言った。課題は管理されたラボの外でさらに鋭くなる。工場のロボットが同じ動きを繰り返すことは今日有効だが、「ロボットを屋外、もっとオープンな環境、あなたの家、または通りに出す」瞬間、それは周囲を理解し、安全に動作する必要がある。「ロボットは今安全ではない」とLeBrunは述べた。「今日のところそれに対する解決策はない。」ヘルスケアは同様の問題を提供する。LeBrunの以前の企業はNablaであり、AIヘルスケアスタートアップであった。彼は今日のAIシステムを、研修医期間のない教科書だけで訓練された医者に例えた。LLMは医学で有用かもしれないが、「ヘルスケアのわずか1%」しかカバーしない。残りは実世界の経験に依存する。

その現実世界の理解を構築するには、実際の環境へのアクセスが必要である。「実際の世界へのアクセスが必要」とLeBrunは述べた。「パートナーと一緒にそれを行う方が簡単である。」それが彼をアジアに引き寄せる理由を説明している。そこではロボット、チップ、工場が実際に存在する。韓国の魅力は2つの柱に基づいている。第一に、韓国はロボット工学、半導体、製造業で高度な産業を持っている。AIがほぼ手をつけていないハードウェア重視セクターである。第二に、それは速度と採用を組み合わせている。「韓国は25年前にインターネットの最速採用国だった」とLeBrunは述べた。ソウルの6月計画は、チップ、AIデータセンター、物理AIのために約8800億ドル（約140兆円）を動員することを例示し、産業の深さと新しい技術を受け入れる意思のその組み合わせを例示している。「私はAlexと、ソウルに来るようにチームに伝えてきた」とSBVAのCEOであり、アジアにおけるAMIのバッカーの一人であるJP Leeは、TechCrunchに述べた。Leeは、地元のソブリンLLMモデルへの資金提供における政府の「並外れた仕事」を賞賛し、それらは既に一般的な目的のタスクに対して「十分に機能する」が、彼は韓国が物理AIにも投資することを推し進めている。「それらは共存する必要がある」と彼は述べた。外国企業に対する韓国の価値はハードウェアを超えて拡張される。地元の開発者は新しいツールの採用と適応に敏速である。これはNaverとKakaoのような自社開発されたインターネットプレイヤーを生成したパターンである。

スター電力とその10億ドルチェックすべてに対して、AMIは売却するものがまだない。製品はなく、LeBrunがコミットするタイムラインはない。「準備ができたときにサプライズを作る」と彼は述べた。

LeBrunが現在のAI業界の用語を採用することを拒否することは、より深い戦略的立場を反映している。彼は大規模言語モデルレースが支配してきたのとは異なるフロンティアに賭けている。競合他社が「超知能」ラベルを追う一方で、AMI Labsはワールドモデルを次の不可欠な能力として位置付けている。これはAIシステムが物理的現実とどのように相互作用するかについて実際のギャップに対処するものである。この区別は競争の枠組みを変え直す。LLMはテキストと推論タスクに優れているため、談話を支配してきたが、予測不可能な物理環境では悪名高く脆い。LeBrunは、ロボットと製造システムには根本的に異なる種類の知能が必要だと主張している。それは文脈を理解し、物理的結果を予測し、開放的で動的な空間で安全に動作できる知能である。これはLLMより優れているという主張ではなく、彼は明確にそれらは補完的だと述べている。むしろ、それはAIの影響の次の波は言語モデルができることと現実世界が要求することの間のギャップを埋めることができるシステムから来るという主張である。

LeBrunのアジア、特に韓国へのピボットは偶然ではなく戦略的である。彼はワールドモデルが自らを証明する可能性が最も高い産業および製造エコシステムへのアクセスを追求している。ロボット、半導体製造工場、またはロジスティクス操業を備えた工場は、いかなるラボも複製できない現実世界の訓練場を提供する。ハードウェアの強さと急速なAI採用を組み合わせた韓国は自然な最初の根拠である。彼が言及した8800億ドル（約140兆円）のソウル動員計画は、単なる政府支援ではなく、新しいAIツールを統合する準備ができた本物の産業エコシステムを信号している。10億300万ドル（約1600億円）の資金調達を受けたプリプロダクト段階のスタートアップにとって、これが賭けである。言語モデルが飽和した市場で語るための主導権を競うのではなく、次の物理AI波をスケールで展開および証明できる場所のパートナーを見つけることである。