يشير رحيل لوكون عن ميتا، حيث شغل منصب كبير العلماء في FAIR (أبحاث الذكاء الاصطناعي الأساسية)، إلى تحول كبير في منهجه. لقد كان FAIR، وهو مختبر الأبحاث المؤثر الذي أسسه، في طليعة تطوير الذكاء الاصطناعي داخل ميتا. ومع ذلك، واجه نموذج الذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر الخاص بالشركة، Llama، تحديات في اكتساب اعتماد واسع النطاق، وأدت عمليات إعادة الهيكلة الداخلية، بما في ذلك الاستحواذ على ScaleAI، إلى مزيد من الاضطرابات.

في مقابلة حصرية مع مجلة MIT Technology Review من شقته في باريس، أوضح لوكون رؤيته لمستقبل الذكاء الاصطناعي وأسبابه للتشكيك في المسار الحالي للصناعة. صرح لوكون قائلاً: "الصناعة تطارد الأفكار الخاطئة"، مؤكدًا اعتقاده بأن نماذج العالم تقدم مسارًا أكثر واعدة نحو إنشاء آلات ذكية حقًا.

تهدف نماذج العالم، كما تصورها لوكون، إلى بناء تمثيلات داخلية للعالم تسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتفكير والتخطيط والتنبؤ بالنتائج بطريقة مماثلة للإدراك البشري. يتناقض هذا مع نماذج LLM، التي تركز بشكل أساسي على معالجة وإنشاء اللغة البشرية. يجادل لوكون بأن نماذج LLM، على الرغم من قدرتها الرائعة على إنشاء النصوص، تفتقر إلى فهم أساسي للعالم المادي والعلاقات السببية التي تحكمه.

لوكون هو أيضًا مؤيد قوي للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، وينتقد ممارسات التطوير المغلقة لمختبرات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل OpenAI و Anthropic. يعتقد أن التعاون المفتوح والشفافية ضروريان لتعزيز الابتكار وضمان التطوير المسؤول لتقنيات الذكاء الاصطناعي. كان الهدف من Llama الخاص بميتا أن يكون عرضًا مفتوح المصدر، لكن تأثيره كان محدودًا مقارنة بالنماذج الاحتكارية.

تمتد آثار مشروع لوكون الجديد إلى ما وراء المجال التقني. يمكن أن يؤدي تركيزه على نماذج العالم إلى أنظمة ذكاء اصطناعي مجهزة بشكل أفضل لمعالجة مشاكل العالم الحقيقي، مثل الروبوتات والقيادة الذاتية والاكتشاف العلمي. علاوة على ذلك، يمكن أن تؤدي دعوته للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعزيز فهم الجمهور الأوسع لقدراتها وقيودها.

تهيمن نماذج LLM حاليًا على مشهد الذكاء الاصطناعي، والتي أظهرت تقدمًا ملحوظًا في معالجة اللغة الطبيعية. ومع ذلك، لا تزال هناك مخاوف بشأن احتمال إساءة استخدامها، ونقص فهمها الحقيقي، وتأثيرها البيئي. يمثل رهان لوكون المعاكس على نماذج العالم تحديًا كبيرًا للوضع الراهن ويمكن أن يعيد تشكيل مستقبل أبحاث وتطوير الذكاء الاصطناعي. ستكشف الأشهر والسنوات القادمة ما إذا كانت رؤيته يمكن أن تكتسب زخمًا وتقدم بديلاً قابلاً للتطبيق للنهج الحالي الذي يركز على LLM.