Video Language Models: Batas Baru Setelah LLM dan AI Agents

Kita telah menghabiskan beberapa tahun terakhir mengajarkan AI untuk membaca, menulis, dan bahkan bernalar melalui masalah-masalah kompleks. Namun, ada hal yang perlu diperhatikan: semua itu terjadi di ranah digital. ChatGPT dapat menulis puisi tentang berjalan di hutan, tetapi tidak memiliki pemahaman tentang bagaimana rasanya melangkahi batang pohon tumbang atau menunduk di bawah dahan rendah.

World models hadir untuk mengubah hal tersebut.

Apa Itu Video Language Models?

Bayangkan mereka sebagai evolusi dari vision-language models, tetapi dengan tambahan yang sangat penting: pemahaman temporal. Jika VLM standar melihat satu gambar dan menjawab pertanyaan tentangnya, video language model mengamati urutan yang berlangsung dan mempelajari aturan-aturan yang mengatur realitas fisik.

Ini bukan sekadar keingintahuan akademis. Implikasi praktisnya sangat besar.

Ketika robot perlu mengambil cangkir kopi, ia tidak bisa hanya mengenali "cangkir" dalam gambar. Ia perlu memahami:

• ✓Bagaimana objek berperilaku ketika didorong atau diangkat
• ✓Apa yang terjadi ketika cairan bergerak
• ✓Bagaimana gerakannya sendiri memengaruhi pemandangan
• ✓Tindakan mana yang secara fisik mungkin versus tidak mungkin

Di sinilah world models berperan penting.

Dari Simulasi ke Aksi

Konsepnya elegan: alih-alih mengkodekan aturan fisika secara manual, Anda melatih AI dengan jutaan jam video yang menunjukkan bagaimana dunia sebenarnya bekerja. Model ini mempelajari gravitasi, gesekan, ketetapan objek, dan kausalitas bukan dari persamaan, tetapi dari pengamatan.

Cosmos dari NVIDIA merupakan salah satu upaya paling ambisius dalam bidang ini. World model kepemilikan mereka dirancang khusus untuk aplikasi robotika, di mana memahami realitas fisik bukanlah pilihan, melainkan keharusan.

Genie 3 dari Google DeepMind mengambil pendekatan berbeda, berfokus pada generasi dunia interaktif di mana model dapat "dimainkan" seperti lingkungan video game.

Eksperimen PAN

Para peneliti di Mohamed bin Zayed University baru-baru ini memperkenalkan PAN, sebuah world model umum yang melakukan apa yang mereka sebut "eksperimen pemikiran" dalam simulasi terkontrol.

Inovasi utamanya adalah memperlakukan pemodelan dunia sebagai masalah video generatif. Alih-alih memprogram fisika secara eksplisit, model mempelajari cara menghasilkan kelanjutan video yang menghormati hukum fisika. Ketika diberikan adegan awal dan tindakan yang diusulkan, ia dapat "membayangkan" apa yang terjadi selanjutnya.

Ini memiliki implikasi mendalam untuk robotika. Sebelum robot humanoid meraih cangkir kopi itu, ia dapat menjalankan ratusan percobaan simulasi, mempelajari sudut pendekatan mana yang berhasil dan mana yang berakhir dengan kopi di lantai.

Masa Depan Satu Miliar Robot

Ini bukan angka sembarang yang dibuat untuk efek dramatis. Proyeksi industri benar-benar menunjuk ke masa depan di mana robot humanoid menjadi seumum smartphone. Dan setiap satu dari mereka akan membutuhkan world models untuk berfungsi dengan aman berdampingan dengan manusia.

Aplikasinya melampaui robot humanoid:

Di Mana Generasi Video Bertemu Pemahaman Dunia

Jika Anda telah mengikuti perkembangan AI video generation, Anda mungkin melihat beberapa tumpang tindih di sini. Alat seperti Sora 2 dan Veo 3 sudah menghasilkan video yang sangat realistis. Bukankah mereka juga world models?

Ya dan tidak.

OpenAI telah secara eksplisit memposisikan Sora sebagai memiliki kemampuan simulasi dunia. Model ini jelas memahami sesuatu tentang fisika. Lihat generasi Sora mana pun dan Anda akan melihat pencahayaan realistis, gerakan yang masuk akal, dan objek yang berperilaku sebagian besar dengan benar.

Tetapi ada perbedaan penting antara menghasilkan video yang terlihat masuk akal dan benar-benar memahami kausalitas fisik. Generator video saat ini dioptimalkan untuk realisme visual. World models dioptimalkan untuk akurasi prediktif.

Masalah Halusinasi

Inilah kebenaran yang tidak nyaman: world models mengalami masalah halusinasi yang sama yang mengganggu LLM.

Ketika ChatGPT dengan percaya diri menyatakan fakta yang salah, itu menjengkelkan. Ketika world model dengan percaya diri memprediksi bahwa robot dapat berjalan menembus dinding, itu berbahaya.

Sistem saat ini mengalami degradasi pada urutan yang lebih panjang, kehilangan koherensi semakin jauh mereka memproyeksikan ke masa depan. Ini menciptakan ketegangan mendasar: prediksi yang paling berguna adalah prediksi jangka panjang, tetapi mereka juga yang paling tidak dapat diandalkan.

Para peneliti menyerang masalah ini dari berbagai sudut. Beberapa fokus pada data pelatihan yang lebih baik. Yang lain mengerjakan inovasi arsitektur yang mempertahankan konsistensi adegan. Yang lain lagi mengadvokasi pendekatan hibrida yang menggabungkan world models yang dipelajari dengan kendala fisik eksplisit.

Terobosan Qwen 3-VL

Di sisi vision-language, Qwen 3-VL dari Alibaba mewakili state of the art saat ini untuk model open-source.

Yang membuat Qwen 3-VL sangat menarik adalah kemampuan "agentik"-nya. Model ini dapat mengoperasikan antarmuka grafis, mengenali elemen UI, memahami fungsinya, dan melakukan tugas dunia nyata melalui pemanggilan alat.

Ini adalah jembatan antara pemahaman dan tindakan yang dibutuhkan world models.

Mengapa Ini Penting bagi Kreator

Jika Anda seorang kreator video, pembuat film, atau animator, world models mungkin tampak jauh dari pekerjaan harian Anda. Tetapi implikasinya lebih dekat dari yang Anda kira.

Alat AI video saat ini kesulitan dengan konsistensi fisik. Objek menembus satu sama lain. Gravitasi berperilaku tidak konsisten. Sebab dan akibat menjadi kacau. Ini semua adalah gejala dari model yang dapat menghasilkan piksel realistis tetapi tidak benar-benar memahami aturan fisik yang mendasari apa yang mereka gambarkan.

World models yang dilatih pada dataset video masif pada akhirnya dapat kembali ke generasi video, menghasilkan alat AI yang secara inheren menghormati hukum fisika. Bayangkan generator video di mana Anda tidak perlu meminta "fisika realistis" karena model sudah tahu bagaimana realitas bekerja.

Jalan ke Depan

World models mewakili mungkin tujuan paling ambisius dalam AI: mengajarkan mesin untuk memahami realitas fisik seperti yang dilakukan manusia. Bukan melalui pemrograman eksplisit, tetapi melalui pengamatan, inferensi, dan imajinasi.

Kita masih di awal. Sistem saat ini adalah demonstrasi yang mengesankan, bukan solusi yang siap produksi. Tetapi lintasannya jelas.

Perusahaan-perusahaan yang berinvestasi besar di bidang ini, NVIDIA, Google DeepMind, OpenAI, dan banyak startup, bertaruh bahwa kecerdasan fisik adalah batas baru setelah kecerdasan digital.

Mengingat betapa transformatifnya LLM untuk pekerjaan berbasis teks, bayangkan dampaknya ketika AI dapat memahami dan berinteraksi dengan dunia fisik dengan sama lancarnya.

Itulah janji video language models. Itulah mengapa batas ini penting.