Trong khi phần lớn ngành AI đang tranh giành nhãn “AGI” hay “siêu thông minh”, Alexandre LeBrun – CEO của công ty khởi nghiệp “world‑model” do Yann LeCun sáng lập – AMI Labs, lại tránh dùng những thuật ngữ này hoàn toàn. Trong một buổi phỏng vấn với TechCrunch, LeBrun cho biết công ty không dùng từ “AGI” hay “siêu thông minh” dưới bất kỳ hình thức nào.
“Chúng tôi chưa bao giờ dùng từ AGI. Tôi cũng nhận ra gần đây không ai còn dùng nữa; họ đã chuyển sang ‘siêu thông minh.’”
“Lần tới chúng tôi sẽ chuyển sang một từ khác.”
“Tôi không tin vào nhãn mới này. Không có định nghĩa rõ ràng. ‘Siêu thông minh’ là gì? Tôi không biết. Đó không phải là một từ có ích.”
Đây là một lập trường rõ nét từ một nhà sáng lập đang ngồi ở trung tâm cuộc đua mới của AI.
TechCrunch đã gặp LeBrun khi ông đang có mặt tại Seoul tuần trước cho Hội nghị Quốc tế Machine Learning, nơi ông tìm kiếm các đối tác công nghiệp địa phương, các công ty toàn cầu và các nhà nghiên cứu. AMI Labs vẫn còn trong giai đoạn tiền‑sản phẩm, nhưng đã bắt đầu tiếp cận các doanh nghiệp trong lĩnh vực robot, sản xuất và điện tử. Một world model, vốn kết hợp các quy luật vật lý để dự đoán và làm việc với thế giới thực, cần chứng minh giá trị ngoài phòng thí nghiệm, LeBrun cho biết.
Một lĩnh vực mà world model được kỳ vọng sẽ tạo ra tác động lớn là robot. Hiện tại, robot chỉ thực hiện các quy trình cố định — “hoàn toàn tĩnh” — và AI vẫn “rất ngốc nghếch trong thế giới vật lý,” LeBrun chia sẻ.
Ngay cả khi AI chỉ có thể giúp robot “nhận thức ngữ cảnh”, điều này cũng đủ để “tạo ra một khác biệt rất lớn cho thế giới.” Ví dụ, một AI nhận thức ngữ cảnh sẽ giúp ngăn một robot đang múa và thực hiện kung fu tại một sự kiện công cộng lại tiến tới và đá vào một đứa trẻ. “Phần cứng rất tiên tiến; tiến bộ phần cứng trong vài tháng gần đây là điều kinh khủng, nhưng lại không có não bộ.”
Watch the robot incident (YouTube Shorts)
Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dự đoán từ hoặc đoạn văn tiếp theo, trong khi một world model dự đoán trạng thái tiếp theo. Khi bạn đẩy một ly khỏi bàn, bạn đã biết nó sẽ ngã và đổ; đó là trực giác mà world model muốn nắm bắt, LeBrun nói.
Ông không khẳng định world model tốt hơn LLM; chúng là “bổ trợ, không thể thay thế” khi nói đến các hệ thống AI cần hiểu thế giới vật lý. Lấy analog với chức năng ngôn ngữ và suy luận riêng biệt của não người, ông cho biết LLM sẽ vẫn là công cụ hiệu quả nhất cho việc xử lý ngôn ngữ, trong khi world model sẽ cung cấp ngữ cảnh và sự hiểu biết thực tiễn.
Hầu hết mọi ngành “tiếp xúc với thế giới thực” cuối cùng sẽ có thể khai thác robot dựa trên world model, LeBrun cho rằng môi trường vật lý vẫn là điểm yếu lớn nhất của LLM.
Một robot trong nhà máy hiện nay vẫn hoạt động ổn khi lặp lại cùng một chuyển động, ông nói. Thách thức mới xuất hiện khi “bạn đưa robot ra ngoài, vào môi trường mở hơn, như nhà riêng hay phố phố,” nơi nó phải hiểu môi trường xung quanh và vận hành an toàn. “Robot hiện nay chưa an toàn,” LeBrun nhấn mạnh. “Chưa có giải pháp cho vấn đề này.”
Trong y tế, LeBrun – người từng sáng lập Nabla, một startup AI y tế – đưa ra ví dụ thực tế hơn. Ông so sánh các hệ thống AI hiện tại như một bác sĩ chỉ được đào tạo qua sách giáo khoa và không có thời gian thực tập. LLM có thể hữu ích trong y khoa, nhưng chỉ “chiếm khoảng 1 %” lĩnh vực chăm sóc sức khỏe; phần còn lại phụ thuộc vào kinh nghiệm thực tiễn.
Tuy nhiên, một world model không thể được xây dựng chỉ trong phòng thí nghiệm. Để huấn luyện trên thực tế, AMI cần môi trường thực và các đối tác gần gũi. “Chúng tôi cần tiếp cận thế giới thực,” và “việc này dễ dàng hơn khi có đối tác.” Đó là một trong những lý do khiến ông hướng tới Châu Á, nơi có các robot, chip và nhà máy thực tế.
LeBrun chưa tiết lộ chiến lược toàn bộ châu Á vì “vẫn còn quá sớm.” Sự chú ý tới Hàn Quốc xuất phát từ hai yếu tố. Thứ nhất, Hàn Quốc sở hữu các ngành công nghiệp tiên tiến trong robot, chip bán dẫn và sản xuất — những lĩnh vực “có trọng lượng phần cứng” mà làn sóng AI đầu tiên chưa chạm tới.
Yếu tố thứ hai là tốc độ. LeBrun chỉ ra kế hoạch quốc gia của Hàn Quốc trong việc đầu tư mạnh vào AI và lịch sử là người áp dụng sớm. “Hàn Quốc là quốc gia áp dụng internet nhanh nhất cách đây 25 năm,” ông nói. Sự kết hợp giữa nền công nghiệp sâu rộng và sẵn sàng tiếp thu AI nhanh chóng là “độc đáo” và là lý do “chúng tôi muốn có mặt ở đây ngay từ ngày đầu.”
“Tôi đã bảo Alex và đội ngũ của mình đến Hàn Quốc,” JP Lee, CEO của SBVA và một trong những nhà hậu thuẫn của AMI tại châu Á, nói với TechCrunch.
Chính phủ đã “làm một công việc tuyệt vời” trong việc tài trợ cho các mô hình LLM quốc gia, Lee cho biết, và những mô hình này đã “đủ tốt” cho các nhiệm vụ đa dụng, nhưng ông vẫn thúc giục Hàn Quốc tiếp tục đầu tư vào AI vật lý. Ông nhắc tới kế hoạch của Seoul trong tháng 6, với ngân sách khoảng $880 tỷ USD cho chip, trung tâm dữ liệu AI và AI vật lý, là một trong ba trụ cột được công bố: “Chúng cần cùng tồn tại.”
Giá trị của Hàn Quốc đối với các công ty nước ngoài, Lee lập luận, không chỉ nằm ở phần cứng. Các nhà phát triển địa phương nhanh chóng tiếp thu và điều chỉnh công cụ mới, một xu hướng đã tạo ra những đại diện internet trong nước như Naver và Kakao.
Dù có đầy đủ “sao lực” và khoản đầu tư tỉ đô, AMI hiện vẫn chưa có sản phẩm để bán. Startup được đồng sáng lập bởi người đoạt giải Turing Yann LeCun sau khi rời Meta, đã huy động $1,03 tỷ vào tháng Ba với mức định giá tiền trước $3,5 tỷ. Vẫn chưa có sản phẩm và không có thời gian biểu nào được cam kết. “Chúng tôi sẽ gây bất ngờ khi đã sẵn sàng,” LeBrun kết luận.
AI,world model,robotics
