AI分野の先駆者であるコンピュータ科学者、ヤン・レクン氏がメタ（旧フェイスブック）から退任すると発表した。同氏は、AIの本質は「学習」にあると強調し、現在の大型言語モデル（LLM）には根本的な限界があると指摘した。レクン氏は、AIが真の知能を持つためには、環境との相互作用を通じて経験を積み、因果関係を理解する能力が不可欠だと述べた。彼によれば、現在のLLMは大量のテキストからパターンを学習するが、その背後にある意味や現実世界の因果関係を「理解」しているわけではない。このため、推論の誤りや、現実に即さない回答が頻発する。 レクン氏は、LLMは「文の続き」を予測するにとどまり、自らの知識や意図を認識する能力に欠けるとし、単なる「文脈的推論機械」にすぎないと評した。彼は、AIの次世代の方向性として、自己学習と世界モデルの構築に注力すべきだと提言。人間が「体験」から学ぶように、AIも物理的・社会的環境と対話しながら学ぶ仕組みが求められると説明した。 また、メタを退任する決断について、自身の研究の方向性と会社の戦略のズレが生じたと説明。AIの進化は、単にモデルの規模拡大ではなく、学習の仕組みそのものの革新にかかっていると強調した。 レクン氏の見解は、AIが「知能」として進化するためには、現行のパラダイムを越えるアプローチが必要であることを示す。彼の発言は、AI開発の本質的課題と、人間の知能の本質への深い洞察を提供している。