为什么AMI Labs的Alexandre LeBrun不会称他的AI为'AGI'或'超级智能'

# 为什么AMI Labs的Alexandre LeBrun不称其AI为'AGI'或'超级智能' | TechCrunch 来源：https://techcrunch.com/2026/07/16/why-ami-labs-alexandre-lebrun-wont-call-his-ai-agi-or-superintelligence/ 当AI行业其余公司竞相将自己的工作贴上“AGI”或“超级智能”的标签时，Yann LeCun创立的（https://techcrunch.com/2026/01/23/whos-behind-ami-labs-yann-lecuns-world-model-startup/）世界模型（https://techcrunch.com/2024/12/14/what-are-ai-world-models-and-why-do-they-matter/）初创公司AMI Labs（https://amilabs.xyz/）的首席执行官Alexandre LeBrun却完全回避这些术语。LeBrun在接受TechCrunch采访时表示，该公司根本不使用“AGI”或“超级智能”等词汇。 “我们从未使用过AGI这个词。而且我刚刚注意到，现在也没人再用这个词了，他们都改成了‘超级智能’，”他说。“下次估计又会换成别的东西。”他同样不认可这个新标签。“什么样的定义才准确？什么是超级智能？我不知道。这不是一个有用的词。” 这种立场鲜明地出自一位身处AI最新竞赛中心的创始人。 上周LeBrun在首尔参加国际机器学习大会（ICML）时，TechCrunch与他进行了交谈，他当时正在寻找当地的工业合作伙伴、全球企业和研究人员。AMI Labs目前仍处于产品前阶段，但已经在接触机器人、制造业和电子领域的参与者。LeBrun解释说，一个将物理知识融入其中、能够预测并作用于现实世界的世界模型，需要在实验室之外证明自己的价值。 世界模型预计将产生重大影响的一个领域是机器人技术。LeBrun说，目前机器人只是运行固定程序，“完全静态”，而AI在物理世界中“仍然非常愚蠢”。 即使AI仅仅能让机器人“感知上下文”，这也会“给世界带来巨大不同”。例如，这种具有上下文感知能力的AI本可以防止一个在公共场合跳舞打拳的机器人（https://www.youtube.com/shorts/BojeUP0_m_w）靠近并踢到一个孩子。“硬件非常先进；过去几个月硬件方面的进步令人难以置信，但它没有大脑。” 大型语言模型（LLM）预测下一个词或文本，而世界模型预测下一个状态。LeBrun解释说，把杯子从桌边推一下，你立刻知道它会倾斜并洒出液体——这就是世界模型要捕捉的直觉：预测世界的下一个状态。 LeBrun并没有声称世界模型优于LLM，他认为在理解物理世界的AI系统中，两者是“互补而非可替代的”。他类比人脑中语言和推理功能的不同区域，补充说LLM将仍然是处理语言的最有效工具，而世界模型将提供上下文和真实世界理解。 LeBrun表示，几乎所有“接触现实世界”的行业最终都可能采用基于世界模型的机器人技术，并指出物理环境正是LLM最薄弱的环节。 他说，一个工厂里重复相同动作的机器人今天已经运行得很好。但挑战在于“当你把机器人带到户外更开放的环境、带到家里或大街上”时，它必须理解周围环境并安全运行。“机器人目前不安全，”他说。“今天尚无解决方案。” 对于LeBrun来说，医疗健康提供了一个更切身的例子。他之前的公司Nabla是一家AI健康初创公司。他将当今的AI系统比作一个只学过教科书、没有住院医师经历的医生。他说，LLM在医学上可能有用，但只覆盖了“医疗健康的1%”。其余部分取决于真实世界的经验。 但LeBrun表示，世界模型无法在实验室里构建。据这位CEO称，为了在现实中训练，AMI需要真实的环境和紧密的合作伙伴。“我们需要接触现实世界”，而“与合作伙伴合作更容易做到这一点”。这也是他倾向于前往亚洲的部分原因——那里有真正的机器人、芯片和工厂。 LeBrun不会透露完整的亚洲战略。“为时尚早，”他说。但吸引他前往韩国的原因有两个。首先，韩国在机器人、半导体和制造业方面拥有先进的工业，这些重硬件领域是AI第一波浪潮几乎未曾触及的。 第二个吸引力是速度。LeBrun指出了韩国投入巨资发展AI的国家计划，以及它作为早期采用者的历史。“25年前，韩国是互联网采用速度最快的国家，”他说。正是这种深厚的工业基础加上快速拥抱AI的意愿，被他称为“独一无二的”，也是“我们想从一开始就在这里”的原因。 “我一直跟Alex和他的团队说来韩国吧，”SBVA的首席执行官、同时也是AMI在亚洲的支持者之一JP Lee告诉TechCrunch。 Lee表示，韩国政府为本地主权LLM模型“投入了大量资金”，这些模型在通用任务上已经“足够好用”，但他也在推动韩国继续投资物理AI。他指出，首尔今年6月的计划中动员了约8800亿美元（https://techcrunch.com/2026/06/29/south-korean-tech-giants-commit-over-550b-to-ease-ramageddon/）用于芯片、AI数据中心和物理AI，并将其列为三大支柱之一：“它们应该共存。” Lee认为，韩国对外国公司的价值不仅仅在于硬件。本地开发者能够快速采用和适应新工具，这种模式已经催生了Naver和Kakao等本土互联网公司。 尽管有着明星光环和数十亿美元的支票，AMI目前还无产品可卖。这家由图灵奖得主Yann LeCun（https://techcrunch.com/2026/01/23/whos-behind-ami-labs-yann-lecuns-world-model-startup/）在离开Meta后联合创立的初创公司，在3月份以35亿美元投前估值融资10.3亿美元（https://techcrunch.com/2026/03/09/yann-lecuns-ami-labs-raises-1-03-billion-to-build-world-models/）。目前还没有产品，也没有他能承诺的时间表。“等我们准备好了，会给大家一个惊喜，”LeBrun说。 *当您通过我们文章中的链接购买产品时，我们可能会获得少量佣金（https://techcrunch.com/techcrunch-affiliate-monetization-standards/）。这不会影响我们的编辑独立性。*