Emu3.5〜世界モデルとネイティブマルチモーダルを解説

Emu3.5は、AIの次世代を象徴するモデルです。現在、AI技術は私たちのビジネスや創作活動に広く浸透し、その進化のスピードはますます加速しています。その最前線では、AIがより深く世界を理解し、人間と自然に対話するための新しい概念が生まれています。

今回は、最近の研究論文で注目を集めるEmu3.5を題材に、AIの未来を理解する上で重要な2つのキーワード、「世界モデル」と「ネイティブ・マルチモーダル」について解説します。

1. Emu3.5が実現する「世界モデル」とは？

これまでのAIは、膨大なデータからパターンを学習することを得意としてきました。しかし、「このボールを手から離したら、どうなるか？」といった、当たり前の因果関係や物理法則を直感的に理解することは苦手でした。

そこで重要になるのが「世界モデル（World Model）」というアプローチです。これは、AIに単なる知識だけでなく、私たちが生きるこの世界の「仕組み」や「常識」そのものを学習させる考え方です。Emu3.5の研究論文のタイトルが「World Learners（世界を学ぶ者）」となっていることからも、このアプローチの重要性がうかがえます。

世界モデルを内在化したAIは、物事の時間的・空間的なつながりを理解するため、「次に何が起こるか」をある程度予測できます。例えば、ユーザーが「この道を前に進んで」と指示した際に、不自然に壁を突き抜けたりせず、空間の連続性を保ったまま次の風景を生成することができます。これは、AIがより現実世界のルールに即した思考を始めていることを意味します。

2. ネイティブマルチモーダル技術

私たちは、映像、音声、テキストといった複数の情報（モーダル）を同時に自然に受け取ります。一方で、従来の多くのマルチモーダルAIは、画像は画像用、テキストはテキスト用といった個別の専門モデルが処理し、その結果を後から統合する、という段階的なプロセスを踏んでいました。これは言わば、情報をモデル間で「翻訳」するような作業でした。

これに対し「ネイティブ・マルチモーダル」は、異なる種類の情報を最初から区別なく、単一のモデルで統合的に扱います。Emu3.5の論文『Emu3.5: Native Multimodal Models are World Learners』では、この能力によって非常に複雑な指示が可能になることが示されています。

例えば、「このスケッチを元にフィギュアを作る工程を教えて」という指示に対し、Emu3.5はスケッチ（画像）とテキストを同時に理解し、粘土をこねて色を塗るまでの一連のプロセスを、ステップごとの画像と説明文を組み合わせて生成します。これは、AIが情報の表面的な意味だけでなく、その背後にある文脈や手順までを一貫して理解していることを示しています。