पिछले वर्ष, "वर्ल्ड मॉडल" शब्द AI उद्योग में सबसे अधिक दुरुपयोग होने वाले शब्दों में से एक बन गया है। लगातार वीडियो उत्पन्न करना, वर्ल्ड मॉडल कहलाता है; खिलाड़ी को दृश्य में कुछ कदम चलने देना, भी वर्ल्ड मॉडल कहलाता है; रोबोट, वीडियो जनरेशन, 3D, और एम्बॉडीड इंटेलिजेंस—ये पूरी तरह से अलग-अलग दिशाएँ—सभी अपने आप पर इस लेबल को चिपका रही हैं। यह शब्द जितना बड़ा लगता है, उतना ही इसका अर्थ धुंधला होता जा रहा है। वर्ल्ड लैब्स ने पहले एक ऐसा काम किया जो समुदाय के प्रति कुछ हद तक अनुचित था—उन्होंने 'वर्ल्ड मॉडल' के लिए एक मानक तय किया। केवल यह कि आप अगली पलक झपकाने पर क्या देखेंगे, वह पर्याप्त नहीं है; एक सिस्टम को कम से कम यह पता होना चाहिए कि चीजें कहाँ हैं, वे एक-दूसरे से किस प्रकार संबंधित हैं, और उनकी स्थिति कैसे बदलती है—तभी कोई सिस्टम किसी दुनिया का सिमुलेशन करने के करीब पहुँचता है। यही कारण है कि मैंने यह लेख लिखा। अगले चरण में, 'वर्ल्ड मॉडल' का सीमांकन संभवतः केवल प्रतिबिंबों की सच्चाई में सुधार पर नहीं, बल्कि मॉडल में क्या मशीनीय रूप से पढ़ा, मापा, और संचालित किया जा सकता है, पर होगा। Atlas को अभी भी इस समस्या को हल करने में दूर है, लेकिन कम से कम, इसने समस्या को सही ढंग से प्रस्तुत किया है। और आज 'वर्ल्ड मॉडल' कहलाने वाली कई चीजें, पीछे मुड़कर देखने पर, संभवतः सिर्फ़ अधिक प्रगतिशील वीडियो-जनरेटर ही साबित होंगी।