Yann LeCun, mannen bak sentrale gjennombrudd i dyp læring og vinner av Turing-prisen, er ikke fornøyd med retningen AI-bransjen har tatt. Mens resten av verden kappes om å bygge stadig større språkmodeller, er han overbevist om at disse aldri vil produsere intelligens på linje med mennesker — og nå setter han pengene der munnen er.
Verdensmodeller mot tekstpredikering
Kjernen i LeCuns kritikk er at store språkmodeller (LLM-er) i bunn og grunn bare forutsier neste ord i en sekvens. De mangler evnen til å forstå hvordan den fysiske verden faktisk fungerer — årsak og virkning, romlig sammenheng, og konsekvenser av handlinger over tid.
AMI Labs, selskapet LeCun har medgrunnet sammen med CEO Alexandre LeBrun, vil ta et radikalt annet grep. Ifølge forskningsnotater og selskapets egne beskrivelser er det tekniske fundamentet LeCuns Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA) — en tilnærming som trener KI-systemer på video og romlige data for å bygge abstrakte representasjoner av virkelige miljøer.
Målet er at systemet skal kunne resonnere om hva som vil skje før en handling utføres — en slags mental simulering som minner mer om hvordan mennesker og dyr navigerer verden.
Målet er KI som kan «tenke gjennom» konsekvenser av handlinger før de skjer — ikke bare forutsi neste ord i en setning
Rekordstor europeisk såkornrunde
For å realisere ambisjonen har AMI Labs hentet inn imponerende kapital. Selskapet, med base i Paris, lukket en såkornrunde på 1,03 milliarder dollar — noe som ifølge tilgjengelige kilder er blant de aller største i europeisk oppstartshistorie. Verdivurderingen før innbetaling (pre-money valuation) er satt til 3,5 milliarder dollar.
Investorlisten er ikke hvem som helst: NVIDIA, Jeff Bezos, Samsung, Toyota Ventures, Temasek og Mark Cuban er blant dem som har gått inn. Det faktum at NVIDIA er med er påfallende, gitt at selskapet samtidig utvikler sine egne verdensmodeller gjennom Cosmos-programmet — trent på over 20 millioner timer med robotikk- og kjøredata.
Konkurranse fra teknologigigantene
AMI Labs er ikke alene om å satse på verdensmodeller. Feltet er i rask vekst og beskrives av bransjeanalytikere som et marked med potensial på over 100 milliarder dollar.
Dr. Fei-Fei Li, ofte omtalt som «AI-bestemorens» motstykke i USA, leder World Labs som nådde 1,25 milliarders dollar-verdsettelse i løpet av bare fire måneder etter oppstart. Selskapet fokuserer på ekte 3D-forståelse fremfor tradisjonell videogenerering.
Ambisjoner innen industri og helse
AMI Labs vil i første omgang rette seg mot sektorer der begrensningene til tradisjonelle LLM-er er mest tydelige: produksjon, robotikk, romfart og biomedisin. Selskapet har allerede inngått et eksklusivt strategisk partnerskap med helseselskapet Nabla — der LeBrun også er styreleder — med sikte på å integrere verdensmodell-teknologi i fremtidige kliniske produkter.
LeCun har selv signalisert at første år vil være forskningsintensivt, og at produktutvikling må måles i år — ikke kvartaler. Det er en bevisst nedtoning av forventningene, i et marked der mange selskaper lover mer enn de leverer.
Kritisk blikk
Det er verdt å merke seg at LeCuns påstander om språkmodellenes fundamentale begrensninger er omstridt i forskningsmiljøene. Mange fremtredende KI-forskere mener at skalering av LLM-er fortsatt kan gi overraskende resultater, og at grensene for hva disse modellene kan oppnå langt fra er kartlagt. AMI Labs har heller ikke publisert resultater eller demonstrasjoner som underbygger at JEPA-tilnærmingen leverer på løftene — ennå.
Det gjenstår å se om satsingen vil overbevise på teknisk grunnlag, eller om den primært reflekterer troen på en av bransjens mest innflytelsesrike enkeltpersoner.
Kilder: Digi.no, AMI Labs selskapsopplysninger via research