AI研究は現在、言語や画像の生成モデルからワールドモデル（世界モデル）への重点が移りつつある。
目前的AI研究正從語言及影像生成模型，轉向以世界模型為焦點。
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這是一項模擬現實物理世界並推論環境的技術，對於機器人和自動駕駛車等應用來說是不可或缺的。
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這一變化也明顯地體現在像Meta和Google這樣的大型科技公司正專注於這一領域的開發。
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Meta的AI首席科學家楊·勒坎強調，他將專注於世界模型的研究。
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由李飛飛領導的World Labs已廣泛公開Marble模型。
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Google正在測試Genie模型，而Nvidia正在開發用於在物理空間運作的AI之Omniverse和Cosmos平台。
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這些努力顯示，AI研究已經超越了對文本和二維圖像的理解，正在挑戰在三維空間中的物理模擬。
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費菲·李指出，人類認知的核心在於空間智能，而這正是現代人工智慧最為缺乏的能力。
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人類是基於物理法則與空間關係而存在，在現實世界中生活並行動。
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自動運転車はこの技術の実用化の一例だが、その運用範囲は高度に構造化されている。
自動駕駛車是這項技術的實際應用範例，但其運行範圍依然被非常嚴格地結構化。
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為了在更複雜的環境中活動，AI 必須更廣泛地理解並模擬空間上的互動。
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目前針對世界模型的應用所做的努力，既展現了未來的可能性，也揭示了今後需要克服的技術性課題。
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例如，作者使用大理石模型來三維重現梵谷的《阿爾的臥室》時，結果出現了不完全的描繪。
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これは、ワールドモデルが限られたデータから構造的に一貫性のある空間を構成できる一方で、より複雑な状況では細部の保持や精密な推論に限界があることを意味している。
這說明即使世界模型能夠從有限的數據中構建出一致的空間結構，在更複雜的情境下，於細節的保留與正確推論方面仍然存在限制。
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為了建立有效的世界模型，必須克服遠超過以往AI領域的技術性課題。
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為了忠實地重現物理空間，AI必須能夠預測新的狀態，並理解龐大的數據量以及脈絡和因果關係。
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此外，AI需要花時間記憶資訊，並具備維持一致行動的能力。
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不僅要解決這些複雜的技術性課題，新的風險也正在出現。
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若AI系統在沒有人的指示下於物理世界中行動，可能因理解或模擬的限制，對現實世界帶來有害的變化。
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因此，開發世界模型時，不僅需要克服技術上的挑戰，還必須建立一個框架，使這項技術能以安全且值得信賴的方式被社會接受。
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