AI動画モデル、現実世界の物理法則を正確に再現できるか？新研究が性能の不一致を指摘

現在のAI動画モデルは、現実世界の物理法則を正確に再現できるとは言えない。最新の研究によると、これらのモデルは物理的推論タスクにおいて著しい不一致性を示している。特に、物体の落下、衝突、重力の影響、安定性など、日常的な物理現象を理解・予測する能力に大きな限界があることが明らかになった。実験では、同一の物理シナリオに対して異なる出力が生成され、人間が直感的に予測する結果と大きく乖離するケースが頻発した。たとえば、落下する物体の軌道や、積み重ねられたブロックの崩壊様式を再現する際、AIは現実の力学則を無視した非現実的な動きを生成することが多い。この問題は、モデルが「データのパターン」を学習する一方で、背後にある因果関係や物理的制約を本質的に理解していないためである。研究チームは、現状のAI動画生成モデルは「外見の類似性」にとどまり、現実世界の仕組みを内面的に把握しているわけではないと結論づけている。したがって、AIが生成する動画は視覚的には自然に見える場合があるが、物理的整合性には信頼性がなく、実用的なシミュレーションや安全な応用には適さない。今後の改善には、物理法則を明示的に組み込む学習アプローチや、因果推論を強化する仕組みの開発が不可欠となる。