Meta の AI 戦略の構築と形成に貢献した伝説的な人工知能研究者、Yann LeCun 氏は、すでに次の大きなことに取り組んでいます。マーク・ザッカーバーグのソーシャルメディア帝国からの離脱を発表してから1か月も経たないうちに、65歳のチューリング賞受賞者は、立ち上げ前から彼の新たな事業の価値を約35億ドルとする資金調達の交渉を開始した。
このスタートアップ、Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs は、LeCun 氏が「世界のモデル」と呼ぶもの、つまり物理学を理解し、永続的な記憶を維持し、単に次の単語を予測するのではなく複雑なアクションを計画する AI システムを作成することを目指しています。同社は来年初めにパリに本社を設立し、ルカン氏を会長に任命する予定だ。彼はすでに CEO も選んでいます。木曜日、ルカン氏はLinkedInを通じて、フランスの医療技術スタートアップNablaの創設者であるAlexandre LeBrun氏をCEOに選出したと発表した。
ルカンがシリコンバレーを去った理由
5億ユーロ（約5億8,600万ドル）という資金目標は、AI史上最大の発売前調達額の1つとなり、今日の大規模言語モデルを超えるというLeCunのビジョンに対する投資家の信頼を反映している。
「シリコンバレーは現在の生成 AI モデルに完全に魅了されています」と LeCun 氏は今月初めの AI-Pulse カンファレンスで説明しました。 「この種の新しい研究をしたいなら、谷から出てパリに行かなければなりません。」
LeCun氏が12年間（Facebook AI Researchの創設ディレクターとして5年、主任AI科学者として7年）勤務したMetaを離れるという噂は数週間にわたって流れており、11月18日に確認された。同氏の退任は、Scale AIの20代の創設者である新最高AI責任者のアレクサンドル・ワン氏の下で、より堅牢なLLMベースのモデルへのメタ社の戦略的転換と一致している。
メタ社はAMI Labsに投資しないが、両社はルカン氏が前雇用主との関係を維持しながら研究を継続できるようパートナーシップを築く計画だ。
AIバブルがさらに大きくなる
収益が上がる前の新興企業の巨額の評価により、AI投資バブルに対する懸念が高まっている。業界リーダーらは、AIに関する興奮がビジネスのファンダメンタルズを上回る可能性があり、ルカン氏の資金調達は、この分野で最も尊敬される企業であっても、商業的な牽引力が証明されていなければ割高な評価を獲得できるかどうかを試す可能性があると警告している。このスタートアップは、時価総額40億ドルのBlack Forest Labsや時価総額26億ドルのQuantexaなど、資金豊富な欧州のライバルとの競争に直面している。
AI の現在の方向性に対するルカン氏の懐疑は明らかでした。今年初めにアレックス・カントロウィッツのビッグ・テクノロジー・ポッドキャストに出演した同氏は、「LLMを拡張するだけでは人間レベルのAIに到達することはできない」と述べ、LLMは世界を真に理解するのではなく単にテキストを予測するだけであるため、そのマイルストーンを達成できないと主張した。一方、彼のスタートアップである AMI Labs は、人間と同じように物理環境を観察し対話するシステムを開発することを目指しており、ロボット工学、輸送、ヘルスケアに革命をもたらす可能性があります。
ヨーロッパのルーツへの回帰
ジェフリー・ヒントン氏やヨシュア・ベンジオ氏とともに2018年チューリング賞を受賞したフランスのコンピューター科学者は、長年にわたってヨーロッパのAI人材の擁護者だ。彼はメタ氏に2015年にパリにFAIR研究所を開設するよう説得し、現在パリは彼の次世代の研究に適切な環境を提供していると主張している。
ルカン氏は辞任を発表したソーシャルメディアへの投稿で継続性を強調し、「私はFAIRやニューヨーク大学などの同僚たちと過去数年間追求してきた高度機械知能（AMI）研究プログラムを継続するために新興企業を設立している」と述べた。同氏は、その目標は「AIの次なる大きな革命、つまり物理世界を理解し、永続的な記憶を持ち、推論でき、複雑な一連の行動を計画できるシステム」をもたらすことだと説明した。
Nabla とのパートナーシップにより、AMI テクノロジーの即時導入が可能になります。ヘルステクノロジー企業は、FDA の認可を受けた医療 AI システムを開発するための世界モデルのテクノロジーに初めてアクセスできるようになります。ルブラン氏は Nabla CEO から AMI Labs CEO への異動により、両社のより緊密な統合が図られることになるが、同氏は Nabla の社長兼チーフ AI サイエンティストに留まる。
