Sementara industri AI berlomba-lomba melabeli "AGI" dan "superintelligence," AMI Labs menempuh jalan yang berbeda. CEO Alexandre LeBrun, yang mendirikan startup ini bersama pemenang Turing Award Yann LeCun, menghindari buzzwords dan menangani apa yang ia sebut sebagai mata rantai yang hilang dalam AI modern: intuisi fisik.

Melampaui Jebakan Semantik AGI

Di International Conference on Machine Learning di Seoul, LeBrun mengatakan bahwa AMI Labs menolak menggunakan istilah seperti "AGI" atau "superintelligence." "Tidak ada definisi yang bagus. Apa itu superintelligence? Saya tidak tahu. Itu bukan kata yang sangat berguna," katanya, seraya menambahkan bahwa industri ini hanya sekadar menukar label untuk menjaga hype tetap hidup.

Alih-alih mengejar kesadaran teoretis, AMI Labs membangun "world models"—sistem yang mempelajari hukum fisika dan memprediksi keadaan dunia selanjutnya. Sebuah large language model menebak kata berikutnya; sebuah world model tahu bahwa menyenggol gelas dari meja akan membuatnya miring dan tumpah.

"Otak" yang Hilang dalam Robotika

LeBrun menunjukkan bahwa perangkat keras dalam robotika telah melonjak, tetapi perangkat lunak masih bertindak "sangat bodoh di dunia fisik." Sebagian besar robot mengikuti rutinitas statis dan tersandung di rumah atau jalanan yang sibuk.

Ia memperlakukan LLM dan world models sebagai mitra, bukan rival. Sama seperti otak manusia yang memisahkan bahasa dari penalaran, LLM unggul dalam teks sementara world models menyediakan konteks yang diperlukan untuk interaksi fisik. Konteks tersebut penting untuk keamanan—misalnya, hal itu dapat mencegah robot melukai seseorang saat melakukan gerakan yang kompleks.

Skalabilitas Melalui Kemitraan Industri

AMI Labs masih dalam tahap pra-produk, setelah mengumpulkan dana sebesar $1,03 miliar dengan valuasi pre-money sebesar $3,5 miliar. Karena world models membutuhkan data dunia nyata, perusahaan ini sedang mencari mitra industri yang dapat membuka lingkungan yang berantakan dan kompleks.

LeBrun mengatakan Korea Selatan sangat masuk akal sebagai pusat: sektor semikonduktor, robotika, dan manufakturnya berkelas dunia. Dengan terhubung ke industri yang "padat perangkat keras" (hardware-heavy), AMI Labs dapat melatih modelnya pada realitas kacau yang tidak dapat ditangkap oleh LLM saja.

Mengapa Ini Penting

Pergeseran dari teks generatif ke kecerdasan fisik menandai batas baru AI. Gelombang pertama mendigitalisasi pengetahuan; gelombang berikutnya, yang didukung oleh world models, akan mendigitalisasi interaksi fisik. Para pengembang dan pendiri harus mencari nilai bukan pada pembuatan puisi, melainkan pada navigasi yang aman dan intuitif di pabrik dan ruang tamu.

Poin-Poin Penting

  • World Models vs. LLMs: LLM memprediksi token berikutnya; world models memprediksi keadaan fisik berikutnya, memberikan intuisi yang diperlukan untuk tugas-tugas nyata.
  • Konteks Fisik Sangat Penting: AI saat ini kurang memiliki kesadaran situasional untuk lingkungan terbuka; world models bertujuan untuk menutup celah tersebut.
  • Fokus Industri Strategis: AMI Labs menargetkan wilayah yang berpusat pada perangkat keras seperti Korea Selatan untuk mengumpulkan data dan kemitraan yang diperlukan untuk melatih AI fisik.