Last Updated on 2024-05-23 07:55 by 荒木 啓介
AIのパイオニアであるYann LeCunは、次世代の開発者に対し、大規模言語モデル（LLMs）の開発に注力しないよう呼びかけた。LeCunは、この分野は大企業が支配しており、新たに貢献できることはないと述べ、LLMsの限界を超える次世代AIシステムの開発を推奨した。このコメントは、パリで開催されたVivaTechでの発言によるものである。
LeCunの発言は、今日のLLMsの限界に関する議論を巻き起こし、多くの質問と会話を生んだ。LeCun自身も次世代AIシステムの開発に取り組んでおり、他の開発者にも同様の取り組みを促している。しかし、具体的な次世代AIの例については詳細が提供されていない。
開発者やデータサイエンティスト、AI専門家からは、LLMsの代替として様々なオプションが提案されている。これには、多目的AI、推論と一般知能、自律型AIとロボティクス、教師なし学習と自己教師あり学習、人工一般知能（AGI）などが含まれる。
一方で、LLMsの応用はまだ十分に活用されていないと指摘する声もあり、この分野での作業は依然として価値があるとする意見もある。LeCunは、LLMsが論理を理解する能力に限界があり、人間レベルの知能には到達しないとも述べている。
Metaは最近、高度な物体相互作用を検出し理解するVideo Joint Embedding Predictive Architecture（V-JEPA）を発表し、これをLeCunの進んだ機械知能（AMI）への次のステップと位置づけている。LeCunのLLMsに対する批判的な見解は、業界内で共有されているものであり、LLMsが真の進歩を達成するための行き止まりであるとする意見もある。
【ニュース解説】
AIのパイオニアであるYann LeCunが、次世代のAI開発者に対して、大規模言語モデル（LLMs）の開発に注力しないよう呼びかけたことが話題となっています。この発言は、パリで開催されたVivaTechイベントで行われました。LeCunは、この分野は既に大企業が支配しており、新たに貢献できる余地が少ないと指摘し、LLMsの限界を超える次世代AIシステムの開発を推奨しました。
LeCunのコメントは、現在のLLMsの限界に関する議論を引き起こし、多くの開発者や研究者から様々な反応が寄せられました。提案された次世代AIシステムには、多目的AI、推論と一般知能、自律型AIとロボティクス、教師なし学習と自己教師あり学習、人工一般知能（AGI）などが含まれます。これらの提案は、LLMsの代替として、より柔軟性や創造性を持ったAIの開発を目指すものです。
しかし、一部からはLLMsの応用可能性はまだ十分に探求されていないとの意見もあり、この分野での研究や開発は依然として価値があるとされています。LeCun自身も、LLMsが論理を理解する能力に限界があり、人間レベルの知能には到達しないと指摘していますが、それでもLLMsには改善の余地があるとの見方も存在します。
Metaが発表したVideo Joint Embedding Predictive Architecture（V-JEPA）は、LeCunの進んだ機械知能（AMI）への次のステップと位置づけられており、高度な物体相互作用の検出と理解を可能にすることで、LLMsの限界を超える試みの一例です。
LeCunのLLMsに対する批判的な見解は、業界内で共有されているものであり、LLMsが真の進歩を達成するための行き止まりであるとする意見もあります。しかし、これらの批判にもかかわらず、LLMsやその他のAI技術の開発においては、まだ探求すべき領域が多く存在します。
この議論は、AI技術の将来における方向性を模索する上で重要なものであり、開発者や研究者にとっては、既存の枠組みにとらわれず、新たな可能性を追求する機会を提供しています。同時に、AIの倫理的な側面や社会への影響についても、引き続き深く考察する必要があります。AI技術の発展は、単に技術的な挑戦だけでなく、人類全体にとっての重要な課題でもあるのです。
from AI pioneer LeCun to next-gen AI builders: ‘Don’t focus on LLMs’.
