2026年世界人工知能大会（WAIC）が閉幕し、図玲受賞者で強化学習の父と呼ばれるリチャード・サットン博士が基調講演を行った。これは同氏が新設したAI企業Oak Labの設立後初の公の場であり、現状の大規模言語モデル（LLM）の限界と次世代AIの方向性について明確な立場を示した。 同氏は過去70年のAI研究史を振り返り、計算資源の増大に伴い人工的ルール依存から機械学習や検索指向へと技術が移行してきた苦い教訓を再確認。LLMの台頭はその延長線上にあるが、既存の言語データと知識の再編成に依存する性質上、真の世界体験や新知の創出には本質的な限界があると指摘する。サットン博士は大世界仮説を提唱し、世界は任意の心智が完全に捉えられる複雑さを有すると説き、データ蓄積型モデルが全知全能のスーパーインテリジェンスに進化する可能性は低いと結論付けた。 その代替案として、LLMは正確で信頼性の高いスーパー百科事典としての役割に定位するべきだと主張。既知の知識を整理・提示する基盤インフラとして、誤解を生む推測を排し、利用者の理解度に合わせて知識を提示する実用的な存在となるべきだと説いた。 一方、真の知的エージェントの未来はOak Labが追求する体験の時代にあり。人間のように物理的・社会的環境と継続的に相互作用し、行動とフィードバックを通じて自らの経験を構築するシステムへの移行が次の技術パラダイムとなると見る。これは標準化されたテキストデータを超えた主観的経験や文脈の重要性を重視する見解とも合致する。 総じて今回の発言は、現在のAI産業が向かうべき方向を、無限の知能追求から実用的な知識基盤の整備と動的な環境学習型エージェントの開発へ転換する現実的な展望へ導くものと解釈できる。技術の次のステップは静的データ依存の脱却と、継続的な世界体験による知能進化によって定義されるであろう。