MetaのAI部門トップであったヤン・ルカンが語った「私がMetaを去った理由は、彼らもまた完全にLLM漬けになってしまったからだ」という発言が、現在のAIブームに冷水を浴びせるほど衝撃的です。 業界全体が「LLMこそが正解」と信じ込み、同じ方向へ穴を掘り続けている現状を、彼は「知のモノカルチャー（単一栽培）」と批判しています。 その本質的な批判と、真のエージェントシステム構築に必要な条件を3つのポイントにまとめました。 1. 「LLM漬け」という病 シリコンバレー全体が、スケーリング則（規模の拡大）さえあればAGIに到達できるという集団幻覚に陥っています。しかしルカンは、テキストの次に来る単語を確率的に予測するだけのシステムは、物理的な現実世界を理解できないため、決して真の知能には到達しない「袋小路」であると断言しています。 2. 「反応」と「予測」の決定的な差 現在のLLMは、入力に対して反射的に「反応」しているに過ぎません。一方で人間や真のエージェントシステムは、行動を起こす前に「もしこうしたら、どうなるか」という未来の結果を脳内でシミュレーションします。この「結果の予測能力（先読み）」の欠如こそが、今のAIが自律的に動けない根本原因です。 3. 世界モデルへの回帰 言語（Language）ではなく、物理的な因果関係を理解する「世界モデル（World Model）」の構築こそが本筋です。膨大なテキストデータを学習させるよりも、ビデオや空間データから「世界がどう機能するか」を学ばせるアプローチに舵を切らなければ、AIは永遠に賢いチャットボットの域を出ません。