谢赛宁：LLM某种程度上是「反Bitter Lesson」，世界模型才是未来

据 1M AI News 监测，完成 10.3 亿美元种子轮融资的世界模型公司 AMI Labs 联合创始人兼首席科学官、Diffusion Transformer（DiT）论文共同作者谢赛宁近日首次接受长篇公开访谈。以下为内容提炼：

谢赛宁系统性批评当前以大语言模型为核心的 AI 路线，认为 LLM 并非 Richard Sutton 提出的「Bitter Lesson（苦涩的教训）」的成功体现，甚至「某种程度上是反 Bitter Lesson」。他指出，语言本身是人类文明高度提炼的结构，相当于一种「捷径」，过度依赖会限制 AI 对真实世界的学习。

他将 世界模型与语言模型作出区分：语言模型预测「下一个 token」，而世界模型是基于行动预测「下一个状态」，能够在推理阶段预判行为后果，从而实现更安全可控的智能。他还表示，「AGI 是伪命题」，打造一只能够在现实世界生存的智能体，比解决数学竞赛或写代码更困难。

谢赛宁还透露曾两次拒绝 Ilya Sutskever 的邀请：2018 年放弃加入 OpenAI 选择 Meta FAIR，2024 年又婉拒其新公司 SSI 的邀请，原因是双方在多模态与视觉路线上的分歧。

他表示 AMI Labs 刻意不在 Silicon Valley 设办公室，因为「硅谷已经深陷 LLM 路线」。公司总部设在 Paris，通过全球合作伙伴收集真实世界数据。他认为 AI 训练范式正从「下载互联网」转向「下载人类」，短期落地场景将是 AI 智能眼镜与机器人。