AMI Labs bỏ cuộc chạy AGI, tập trung vào world models cho robotics thực tế

Từ chối nhãn mác, tập trung vào công nghệ thực

Alexandre LeBrun, CEO của AMI Labs – công ty AI vừa được Yann LeCun lập sau khi rời Meta – có một thái độ độc đáo giữa cuộc chạy đua dữ dội của ngành AI: ông từ chối gọi công nghệ của mình là "AGI" (Artificial General Intelligence) hay "superintelligence". Tại Seoul tuần trước, LeBrun phỏng vấn với TechCrunch nói rằng công ty không bao giờ sử dụng những từ này. "Chúng tôi chưa bao giờ dùng từ AGI," ông nói. "Tôi mới nhận ra không ai dùng nó nữa; họ chuyển sang superintelligence. Lần tới chúng ta sẽ chuyển sang cái khác." Nhưng LeBrun cũng không hài lòng với những nhãn mới này. "Không có định nghĩa tốt. Superintelligence là gì? Tôi không biết. Nó không phải từ hữu ích," ông chỉ ra một xu hướng marketing mà ông coi là vô bổ.

World models: AI nhận thức thế giới thực

AMI Labs, mặc dù vẫn ở giai đoạn tiền sản phẩm, đã thu hút sự quan tâm từ các đối tác trong robotics, sản xuất và điện tử. Công ty huy động 1,03 tỷ USD vào tháng 3 năm nay, với định giá tiền uốn 3,5 tỷ USD. Yann LeCun, người đã giành Giải Turing, đồng sáng lập công ty này sau khi rời vị trí Chief AI Officer tại Meta.

Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dự đoán từ hoặc văn bản tiếp theo, "world models" của AMI Labs được thiết kế dự đoán trạng thái tiếp theo của thế giới thật. LeBrun giải thích bằng một ví dụ đơn giản: "Nếu bạn đẩy cái cốc khỏi bàn, bạn đã biết nó sẽ bị lật và đổ. Đó là trực giác mà world model nhằm nắm bắt – dự đoán trạng thái tiếp theo của thế giới."

Ứng dụng trong robotics được xem là tầm quan trọng nhất. "Robots hiện tại chỉ chạy các routine cố định, hoàn toàn tĩnh. AI vẫn thực sự ngu dốt trong thế giới vật lý," LeBrun nói. Ông kể lại câu chuyện cảnh báo: một robot nhảy múa luyện kung fu tại sự kiện công cộng rồi gây tổn thương cho một đứa trẻ – điều mà robot nhận thức bối cảnh đã có thể tránh được. "Phần cứng rất tiên tiến; tiến bộ phần cứng trong vài tháng qua là không thể tin được, nhưng không có não."

Trong lĩnh vực y tế – nơi LeBrun có kinh nghiệm qua công ty trước Nabla – ông so sánh các hệ thống AI hiện tại như "bác sĩ chỉ được đào tạo qua sách mà không có thực tập". LLM bao phủ chỉ 1% ngành chăm sóc sức khỏe; phần còn lại phụ thuộc vào kinh nghiệm thực tế. World models mới có khả năng cung cấp những hiểu biết đó.

LLM và world models bổ sung nhau

LeBrun coi world models không phải thay thế LLM mà là bổ sung. Ông so sánh với bộ não con người: "LLM sẽ vẫn là công cụ hiệu quả nhất xử lý ngôn ngữ, trong khi world models cung cấp bối cảnh và hiểu biết về thế giới thực." Điểm yếu cốt lõi của LLM là hiểu biết về các môi trường vật lý – nơi world models được kỳ vọng sẽ lớn mạnh.

LeBrun nêu thách thức rõ ràng: một robot nhà máy lặp lại cùng chuyển động thì ổn, nhưng "thách thức bắt đầu khi bạn đưa robot ra ngoài, vào gia đình, hay lên đường phố, nơi nó phải hiểu bối cảnh và hoạt động an toàn. Robot không an toàn ngay bây giờ. Không có giải pháp cho vấn đề đó hôm nay."

Để phát triển world models, AMI cần tiếp cận thế giới thực. "Chúng tôi cần quyền tiếp cận thế giới thực, và sẽ dễ hơn làm điều đó cùng các đối tác," LeBrun giải thích. Điều này dẫn ông đến châu Á, đặc biệt Hàn Quốc. Hai lý do chính: đất nước có các ngành công nghiệp tiên tiến trong robotics, bán dẫn và sản xuất – các lĩnh vực phần cứng nặng mà AI còn chưa chạm tới. Thứ hai là tốc độ. "Hàn Quốc là người sớm nhất áp dụng internet 25 năm trước. Đó là sự kết hợp – nền công nghiệp sâu sắc cộng sẵn sàng đón nhận AI nhanh chóng – là thứ duy nhất."

JP Lee, CEO của SBVA và nhà tài trợ AMI ở châu Á, khuyến khích công ty đầu tư lâu dài tại Hàn Quốc. Ông chỉ ra rằng chính phủ Hàn Quốc đang rót khoảng 880 tỷ USD vào chip, trung tâm dữ liệu AI và AI vật lý – một trong ba trụ cột chiến lược được công bố. "Các nhà phát triển địa phương nhanh chóng áp dụng và thích ứng công cụ mới," Lee nói, trích dẫn thành công của Naver và Kakao như bằng chứng.