「ChatGPT？ 正気なら使わないだろう」…“世界をモデリングする” AI がやって来る（1）
ⓒ 中央日報/中央日報日本語版2025.12.11 15:30
◇経済＋
私たちが主に使っているAI（人工知能）は大規模言語モデル（LLM）だが、これは本当にAIのすべてなのだろうか。「今はAIバブルではなく、LLMバブルだ」。ハギングフェイス（Hugging Face）共同代表のクレム・デラング最高経営責任者（CEO）は先月18日、アクシオス（Axios）フォーラムで、一般の利用者が使うチャットボットの核心であるLLMが過大評価されていると語った。最近激化しているAIバブル論争の焦点は“AI全般”ではなく、“LLM中心AI”への疑問だというわけだ。AI業界では以前からこうしたLLMの限界を克服しようとする動きがあった。言語予測中心のLLMではなく、世界をモデリングするAI、すなわちワールドモデル（World Model）が主人公だ。ワールドモデルはAIバブルの救世主になることができるだろうか。
LLMが世界を揺るがしてから3年、AI業界内部では初期とはかなり異なる雰囲気が感知されている。テキスト・画像で答えを生成する能力だけでは、現実世界の複雑な問題を解決するには限界があることが明らかになったためだ。自分で考えているように見えるが、実際にはパターンを組み換える水準にとどまっているという問題意識が大きい。メタ（Meta）の元チーフAIサイエンティストのヤン・ルカン氏は、今年10月マサチューセッツ工科大学で開かれたシンポジウムで「3〜5年以内にワールドモデルが主要モデルになり、正気の人なら今日われわれが持っているタイプのLLMを使う者はいなくなるだろう」と断言した。
LLMはここ数年間で業務において人間の手足にはなったものの、実際の現実世界で起きる状況を予測したり、物理的結果を推論する問題では限界を示す。たとえば「テーブルの端に置いたコップに誰かが触れたらどうなる？」といった単純な物理シナリオですら正確に判断できない。また、人が道を歩く際、他の歩行者とぶつからないように経路を調整する社会的ルールも理解できない。
LLMの限界を克服するため、写真・画像・音声などを処理できるマルチモーダルモデルも登場したが、依然として限界がある。たとえばマルチモーダルAIは、画像を見て物体が今どこにあるかは認識できても、その次にどう動くかまでは予測できない。スタンフォード大学のフェイフェイ・リー教授はニュースレターで「現在のAIはデータの読み取り・書き込み・研究・パターン認識には卓越した力を発揮するが、物理的世界を表現したり相互作用したりするには根本的な限界がある」と述べた。
問題は、現実世界で起きることの大半は静的な情報ではないという点だ。この流れを理解できなければ、ロボット・自動運転・物流・ゲーム・シミュレーションなど、実際の環境が必要な領域でAIがまともに作動できなくなる。この限界を正面から解決しようとするアプローチが「ワールドモデル」だ。ワールドモデルとは単に入力を読むモデルではなく、世界そのものを内側から回し見るモデル、つまり「現在の状態 → 次の状態」の連続を自ら予測するモデルだ。従来のLLMが単語の次の順序を当てる技術だったとすると、ワールドモデルは世界の次の瞬間を当てる技術へと進化したと言える。
◆工場で数百回のシミュレーション、ブルーカラーにも脅威？
ワールドモデルが本格化すれば、AIの活用範囲は知識処理から“世界そのものを扱う技術”へと拡張される。製造業は工場をストップさせる必要なくライン全体の配置を再設計し、物流センターは動線を変える前に多数の経路をシミュレーションし、病院は患者の動線を仮想環境で先に検証してから実際のプロセスに反映する、といった具合だ。LG AI研究院のApplied AI Researchグループを率いるキム・スンファン氏は、この流れを「知識処理中心のAIが、現実世界の変化を予測し行動戦略まで計画する段階へシフトする転換点」と説明した。
ワールドモデルによる変化は、ロボットや自動運転のように物理世界を直接扱う分野でより劇的に現れる。ワールドモデル基盤のロボットは動く前に内部で何十パターンもの未来をシミュレーションし、最も安全な行動を選択できる。1X（ワンエックス）、フィギュアAI（Figure AI）など米国のヒューマノイドロボット系スタートアップがこぞってワールドモデルを開発する理由がこれだ。こうなるとロボットは単なる自動化機械ではなく、状況を理解して計画を立てる“行動主体”に近づいてくる。独自LLMを開発する韓国AIスタートアップ「トリリオンラボ（Trillion Labs）」 のシン・ジェミン代表は「ロボットの判断・計画機能が徐々にモデル企業の技術へ移り、従来のハードウェア中心構造が知能中心構造へと再編されるだろう」と述べた。
AIが雇用に与える脅威の様相にも変化がある見込みだ。これまでAIによる自動化は文書要約・コーディング・顧客応対といったホワイトカラー業務に限られているように見えた。しかしワールドモデルが現実環境を理解し、予測する能力を持つようになれば話は違ってくる。ロボットが単純反復作業を超えて、トラック運転・配管修理・高齢者介護のような、実際の空間で判断と行動が必要な仕事まで遂行できるようになるためだ。米紙ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）は「ワールドモデルが成熟すれば、トラックドライバー・配管工・ケア労働までAIが支援可能な職種リストに入ってくる」とし、「ワールドモデル基盤ロボットは、単にアーム1本を動かす水準ではなく、現場で職業を持つ主体となる可能性が開かれる」と述べた。
「ChatGPT？ 正気なら使わないだろう」…“世界をモデリングする” AI がやって来る（2）
私たちが主に使っているAI（人工知能）は大規模言語モデル（LLM）だが、これは本当にAIのすべてなのだろうか。「今はAIバブルではなく、LLMバブルだ」。ハギングフェイス（Hugging Face）共同代表のクレム・デラング最高経営責任者（CEO）は先月18日、アクシオス（Axios）フォーラムで、一般の利用者が使うチャットボットの核心であるLLMが過大評価されていると語った。最近激化しているAIバブル論争の焦点は“AI全般”ではなく、“LLM中心AI”への疑問だというわけだ。AI業界では以前からこうしたLLMの限界を克服しようとする動きがあった。言語予測中心のLLMではなく、世界をモデリングするAI、すなわちワールドモデル（World Model）が主人公だ。ワールドモデルはAIバブルの救世主になることができるだろうか。
LLMが世界を揺るがしてから3年、AI業界内部では初期とはかなり異なる雰囲気が感知されている。テキスト・画像で答えを生成する能力だけでは、現実世界の複雑な問題を解決するには限界があることが明らかになったためだ。自分で考えているように見えるが、実際にはパターンを組み換える水準にとどまっているという問題意識が大きい。メタ（Meta）の元チーフAIサイエンティストのヤン・ルカン氏は、今年10月マサチューセッツ工科大学で開かれたシンポジウムで「3〜5年以内にワールドモデルが主要モデルになり、正気の人なら今日われわれが持っているタイプのLLMを使う者はいなくなるだろう」と断言した。
LLMはここ数年間で業務において人間の手足にはなったものの、実際の現実世界で起きる状況を予測したり、物理的結果を推論する問題では限界を示す。たとえば「テーブルの端に置いたコップに誰かが触れたらどうなる？」といった単純な物理シナリオですら正確に判断できない。また、人が道を歩く際、他の歩行者とぶつからないように経路を調整する社会的ルールも理解できない。
LLMの限界を克服するため、写真・画像・音声などを処理できるマルチモーダルモデルも登場したが、依然として限界がある。たとえばマルチモーダルAIは、画像を見て物体が今どこにあるかは認識できても、その次にどう動くかまでは予測できない。スタンフォード大学のフェイフェイ・リー教授はニュースレターで「現在のAIはデータの読み取り・書き込み・研究・パターン認識には卓越した力を発揮するが、物理的世界を表現したり相互作用したりするには根本的な限界がある」と述べた。
問題は、現実世界で起きることの大半は静的な情報ではないという点だ。この流れを理解できなければ、ロボット・自動運転・物流・ゲーム・シミュレーションなど、実際の環境が必要な領域でAIがまともに作動できなくなる。この限界を正面から解決しようとするアプローチが「ワールドモデル」だ。ワールドモデルとは単に入力を読むモデルではなく、世界そのものを内側から回し見るモデル、つまり「現在の状態 → 次の状態」の連続を自ら予測するモデルだ。従来のLLMが単語の次の順序を当てる技術だったとすると、ワールドモデルは世界の次の瞬間を当てる技術へと進化したと言える。
◆工場で数百回のシミュレーション、ブルーカラーにも脅威？
ワールドモデルが本格化すれば、AIの活用範囲は知識処理から“世界そのものを扱う技術”へと拡張される。製造業は工場をストップさせる必要なくライン全体の配置を再設計し、物流センターは動線を変える前に多数の経路をシミュレーションし、病院は患者の動線を仮想環境で先に検証してから実際のプロセスに反映する、といった具合だ。LG AI研究院のApplied AI Researchグループを率いるキム・スンファン氏は、この流れを「知識処理中心のAIが、現実世界の変化を予測し行動戦略まで計画する段階へシフトする転換点」と説明した。
ワールドモデルによる変化は、ロボットや自動運転のように物理世界を直接扱う分野でより劇的に現れる。ワールドモデル基盤のロボットは動く前に内部で何十パターンもの未来をシミュレーションし、最も安全な行動を選択できる。1X（ワンエックス）、フィギュアAI（Figure AI）など米国のヒューマノイドロボット系スタートアップがこぞってワールドモデルを開発する理由がこれだ。こうなるとロボットは単なる自動化機械ではなく、状況を理解して計画を立てる“行動主体”に近づいてくる。独自LLMを開発する韓国AIスタートアップ「トリリオンラボ（Trillion Labs）」 のシン・ジェミン代表は「ロボットの判断・計画機能が徐々にモデル企業の技術へ移り、従来のハードウェア中心構造が知能中心構造へと再編されるだろう」と述べた。
AIが雇用に与える脅威の様相にも変化がある見込みだ。これまでAIによる自動化は文書要約・コーディング・顧客応対といったホワイトカラー業務に限られているように見えた。しかしワールドモデルが現実環境を理解し、予測する能力を持つようになれば話は違ってくる。ロボットが単純反復作業を超えて、トラック運転・配管修理・高齢者介護のような、実際の空間で判断と行動が必要な仕事まで遂行できるようになるためだ。米紙ウォール・ストリート・ジャーナル（WSJ）は「ワールドモデルが成熟すれば、トラックドライバー・配管工・ケア労働までAIが支援可能な職種リストに入ってくる」とし、「ワールドモデル基盤ロボットは、単にアーム1本を動かす水準ではなく、現場で職業を持つ主体となる可能性が開かれる」と述べた。
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2025.12.11 15:30
AI（人工知能）イメージ。［Pixabay］