10月12日、AMI Labs創業者兼会長の楊立昆が韓国ソウルで開催された「産業AI主権とグローバル共同開発」座談会において、次世代AI開発の方向性を提示した。同氏は、AIの発展が単なる言語学習から物理世界の理解へとシフトするとし、各国が行動結果を予測し計画を立案できる「世界モデル」を通じて、産業現場で生じるAIの限界を克服すべきだと述べた。
楊立昆氏は、現在AIがプログラミングや数学などの分野で成果を上げている一方で、物理環境の理解と制御においては依然として不十分であると指摘した。ロボット工学や自動運転の分野では、膨大なデータによる模倣学習のみでは十分な信頼性を確保することが難しい。同氏が提唱する代替案である「世界モデル」は、AIが周囲の環境を理解し行動結果を予測する技術であり、これを基盤として目標達成に必要な作業手順を自律的に決定するものだ。
AIの発展は物理世界の理解へとシフトする
同氏は、現実世界のあらゆる状況を精確に予測することは困難であるため、AIの学習方法も変える必要があり、次の単語や動画フレームを生成する方式から、周囲の環境を理解し行動結果を予測する学習方式へと転換すべきだと強調した。このために、「Joint Embedding Predictive Architecture（JEPA）」を紹介した。AMI Labsはこの技術に基づき、自律的に作業計画を立案できるAIシステムを開発しており、AIが個々のタスクごとに操作方法を別途学習することなく、既存の学習内容を活用して新たなタスクを解決できることを目指している。
楊立昆氏は、AMI Labsが韓国政府および機関とのAI開発における協力を拡大していることを明らかにし、自身が韓国政府とニューヨーク大学が共同設立した「Global AI Frontier」連合研究所の共同責任者を務めていることを紹介した。同氏は、韓国には多数の優秀な人材と質の高いハイテク高等教育の基盤があり、重要なのは世界トップレベルの人材が集いたくなるような大学、研究機関、企業の研究環境を構築することだと述べた。