在 Meta 擔任首席 AI 科學家長達十年的深度學習領域先驅楊立昆（Yann LeCun），2025 年離職並創立「先進機器智能實驗室」（Advanced Machine Intelligence Labs，AMI Labs），目標是推動人工智慧超越 ChatGPT、Claude 和 Gemini 等模型，因為他認為這些 AI 無法應付現實世界的複雜，如讓機器人做家事。
總部位於巴黎的AMI Labs稍早宣布，完成超過10億美元（約7.6億英鎊）種子輪融資，成為歐洲有史以來規模最大種子輪融資之一。投資者陣容極為強大，包括美國晶片巨頭輝達（Nvidia）與管理亞馬遜創辦人貝佐斯（Jeff Bezos）個人財富的投資基金。
楊立昆直言，現有ChatGPT等大語言模型（LLM）「並不聰明」。雖然寫程式、算數學和寫作等規則明確、可預測的任務表現優異，但本質上只是「累積知識」並「反芻」訓練內容，不是真的理解現實世界。他強調，僅靠擴大LLM規模絕不可能實現超越人類的超級智慧，且「LLM在機器人領域基本上毫無希望」。
為了證明這點，楊立昆舉簡單例子說明：若將一支筆垂直立起，筆尖朝下手放開，即使孩童也知道筆會倒下，但不會預測它倒向哪個方向，但LLM會試圖根據訓練數據統計規律產生單一預測，幾乎注定失敗，因為它並非以物理現實推理，而只是產生統計上看似合理的內容。
為了解決這個問題，AMI Labs正在開發名為「聯合嵌入預測架構」（Joint Embedding Predictive Architecture，JEPA）系統。JEPA以複雜數學運算過濾無用資訊，建立現實世界的抽象模型，評估行動的可能後果。再以立筆舉例，AI就會知道預測筆倒向哪個方向毫無意義。
這種讓AI經學習用「心智」模擬世界樣貌以掌握行動方法的「世界模型」（World Models），逐漸成為業界研究焦點。雖然世界模型概念已存在數十年，但2018年David Ha與Jurgen Schmidhuber發表的影響力論文催化了相關研究。如Google推出Dreamer世界模型，變體去年已用電子遊戲〈當個創世神〉（Minecraft），以想像未來場景成功學會如何收集鑽石。
除了AMI Labs，牛津大學應用人工智慧教授波斯納（Ingmar Posner）也帶領團隊開發「機械式世界模型」，更有效率組織與調用知識。此外，Google DeepMind推出Genie模型；倫敦Wayve擁有Gaia系統；而AI先驅李飛飛也在2023年舊金山創立World Labs。
楊立昆透露，AMI Labs將在2026年剩下時間繼續最佳化AI模型，並期望2027年率先用於工業場景。他認為，未來AI系統即使比人類更聰明，也只是助理服務人類，就像企業高層或政治領袖與聰明的助理團隊互動。人類角色依然不可或缺，負責決定要問什麼問題、建造什麼及創造什麼。
（首圖來源：Flickr/Ecole polytechnique CC BY 2.0）
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