AMI Labs 創設者、AI を AGI と呼ばない理由

AI業界の他社がこぞって自社の成果を「AGI（汎用人工知能）」や「スーパーインテリジェンス」と名乗る中、ヤン・ルコン氏の世界モデルスタートアップであるAMI LabsのCEO、アレクサンドル・レブラン氏はあえてそうした用語を使わない。レブラン氏はTechCrunchとのインタビューで、「当社は『AGI』や『スーパーインテリジェンス』といった言葉は一切使いません」と明言している。

「私たちが『AGI』という言葉を使ったのは一度もありません。最近、誰も使わなくなったことに気づきましたね。代わりに『スーパーインテリジェンス』に切り替えたようですが、次はまた別の用語になるでしょう」。新しい呼び名についても懐疑的だ。「明確な定義がありません。スーパーインテリジェンスとは何なのか？私にはわかりません。あまり有用な言葉ではないと思います」。

AIの最新競争の中心に立つ創業者としての、鋭い姿勢と言えるだろう。

先週、レブラン氏はソウルで開催された国際機械学習会議（ICML）に参加中だった際、TechCrunchと対談した。同社は現地の産業パートナーやグローバル企業、研究者との提携を模索するため訪れていたのだ。AMI Labsはまだ製品化前の段階だが、すでにロボット、製造業、電子機器分野の企業にアプローチを開始している。レブラン氏によれば、物理法則を組み込んで現実世界を予測・操作する「世界モデル」は、実験室の外でその価値を実証しなければならないという。

世界モデルが大きな影響を与えると期待される分野の一つにロボット工学があります。現時点では、ロボットは単に固定された手順を実行するだけで「完全に静的」であり、AI は物理的な世界においてまだ「非常に無知」な状態だとレブルー氏は語ります。

AI がロボットに「文脈への気づき」をもたらすだけでも、社会には「大きな違い」をもたらす可能性があります。例えば、公共のイベントでダンスや空手を披露していたロボットが子供に近づいて蹴るような事故を防ぐために、こうした文脈を認識する AI は役立ちました。「ハードウェアは非常に高度に進化しており、ここ数ヶ月の進歩は驚異的ですが、肝心の『脳』がありません。」

大規模言語モデル（LLM）は次の単語やテキストを予測しますが、世界モデルは次の状態を予測します。テーブルの上にあるコップを少し押すと、必ず倒れてこぼれることは誰もが知っています。世界モデルが捉えるべき直感とはまさにこれです。レブルー氏は、世界モデルの役割は「世界の次の状態を予測すること」だと説明しています。

レブルー氏は、世界モデルが LLM よりも優れていると主張しているわけではありません。物理的な世界を理解する AI システムにおいては、両者は「代替可能なものではなく、補完関係にある」と述べています。人間の脳には言語処理機能と推論機能が明確に分離されていることに例え、LLM は言語処理において最も効率的なツールであり続け、世界モデルは文脈理解や現実世界の認識を提供する役割を担うと付け加えています。

「現実世界と接する」業界のほとんどは、最終的にワールドモデルに基づくロボット技術を活用できる可能性がある」とルブラン氏は語り、物理的な環境こそが現在の大規模言語モデル（LLM）にとって最大の弱点だと指摘しました。

「同じ動作を繰り返す工場のロボットであれば、現状でも十分に機能します」とルブラン氏。しかし、「ロボットを屋外や家庭、街中といったより開放された環境に持ち出した瞬間」から課題が始まります。そこでは周囲の状況を理解し、安全に動作する必要があります。「現在のロボットはまだ安全とは言えません。そのための解決策は今日には存在しません」と彼は強調しました。

医療分野は、ルブラン氏にとってより身近な例です。彼が以前創業したナブラ（Nabla）は AI 健康スタートアップでした。ルブラン氏は現在の AI システムを、「教科書だけで訓練され、臨床研修を受けたことのない医師」に例えました。「LLM は医療現場で役立つ可能性がありますが、カバーできるのは医療の『1%』に過ぎません」と彼は述べました。残りの 99% を支えるのは、現実世界での経験なのです。

しかし、ルブラン氏によれば、ワールドモデルを研究室の中で構築することはできません。現実に基づいた訓練を行うためには、AMI が実際の環境と密接なパートナーシップを築く必要があると CEO は語りました。「我々は現実世界へのアクセスが必要です。その点では、パートナーと協力する方が容易です」。これが彼をアジアへと引き寄せる理由の一つでもあります。なぜなら、ロボットも半導体も工場も、実際にそこにあるからです。

ルブラン氏はまだ具体的なアジア戦略の詳細には踏み込みません。「時期尚早です」と彼は言います。しかし、韓国に注目する理由は二つあります。第一に、韓国はロボティクス、半導体、製造業において先進的な産業を有しており、これらはハードウェア依存度の高い分野です。AI の第 1 波がほとんど手をつけてこなかった領域こそが、ここにあるのです。

2 つ目の魅力はスピードです。ルブラン氏は、韓国政府が AI に巨額の資金を投入する国家計画と、早期採用者としての実績に言及しました。「25 年前、韓国はインターネットの導入速度において世界最速でした」と彼は語ります。深い産業基盤と、AI を迅速に取り入れるという意欲との組み合わせこそが「ユニーク」であり、「初日からここにいる理由」だとルブラン氏は考えています。

AMI のアジアにおける支援者の一人であり、SBVA の CEO である JP リー氏は TechCrunch にこう語っています。「私はアレックスとチームに韓国に来るよう伝えてきました」。リー氏によれば、政府は国内の独自大規模言語モデル（LLM）への資金調達において「素晴らしい成果」を上げており、これらのモデルは汎用タスクにおいてすでに「十分機能している」とのことです。しかし同時に、物理 AI への投資も継続するよう強く推奨しています。その根拠として、ソウルが 6 月に発表した計画を挙げています。これは半導体、AI データセンター、そして物理 AI に約 8,800 億ドル（注：原文の数値）を投入するというもので、政府が掲げた 3 つの柱の一つです。「これらは共存すべきものなのです」とリー氏は指摘します。

外国企業にとっての韓国の価値は、ハードウェアだけにあるわけではありません。現地の開発者は新しいツールへの導入と適応が非常に速く、その姿勢が Naver や Kakao のような国内インターネット大手を生み出してきたパターンです。

AMi Labs は、スターパワフルな創業者や10億ドル規模の資金調達という華やかな要素を備えつつも、現時点では販売できる製品を持っていません。メタ社を離脱した直後にチューリング賞受賞者のヤン・ルコン氏と共同設立したこのスタートアップは、3 月に 35 億ドルの評価額で 10.3 億ドルの資金調達を実現しました。しかし、まだ製品はなく、具体的なリリース時期についても確約していません。「準備ができたらサプライズとして発表します」と、レブラン氏は語っています。

※当記事内のリンクを通じてご購入いただいた場合、当メディアは少額のコミッションを受け取る場合があります。これは編集の独立性には一切影響しません。