Gate Newsの報道によると、3月16日に10億3千万ドルのシードラウンド資金調達を完了した世界モデル企業AMI Labsの共同創設者兼最高科学責任者であり、Diffusion Transformer（DiT）論文の共著者である謝賽寧（シェ・サイニン）は、最近初めて長時間の公開インタビューに応じました。謝賽寧は、現在の大規模言語モデル（LLM）を中心としたAIの路線を体系的に批判し、LLMはリチャード・サットンが提唱した「苦涩的教訓（Bitter Lesson）」の成功例ではなく、むしろ「ある意味で苦涩的教訓に反するもの」だと述べました。彼は、言語そのものが人類文明の高度に抽出された構造であり、一種の「近道」に過ぎず、過度に依存するとAIが現実世界を学習する能力を制限してしまうと指摘しています。彼は、世界モデルと言語モデルを区別し、言語モデルは「次のトークン」を予測するのに対し、世界モデルは行動に基づいて「次の状態」を予測し、推論段階で行動の結果を予測できるため、より安全で制御可能なインテリジェンスを実現できると述べました。また、「AGIは虚構の命題だ」とし、現実世界で生き残ることができるインテリジェントエージェントを作ることは、数学のコンテストを解いたりコードを書いたりするよりも難しいと語っています。さらに、謝賽寧は、2018年にIlya Sutskeverの招待を二度断ったことを明かしました。最初はOpenAIへの参加を断り、MetaのFAIRを選び、2024年には彼の新会社SSIの招待も婉拒しました。その理由は、多模態とビジョンの路線における双方の意見の相違にあります。彼は、AMI Labsが意図的にシリコンバレーにオフィスを設けていないと述べ、「シリコンバレーはすでにLLMの路線に深く巻き込まれている」と指摘しています。同社の本社はパリにあり、世界中のパートナーと協力して現実世界のデータを収集しています。彼は、AIのトレーニングパラダイムが「インターネットのダウンロード」から「人類のダウンロード」へと変化していると考えており、短期的な適用シーンとしてはAIスマートグラスやロボットが挙げられると述べています。
