Yann LeCun a contribuit la crearea tehnologiei din spatele chatboturilor de azi. Acum spune că multe companii tech merg pe o direcție greșită în încercarea de a construi mașini inteligente.
De-a lungul unei cariere de peste 40 de ani ca informatician, Yann LeCun și-a câștigat reputația de unul dintre cei mai importanți experți în inteligență artificială din lume și de critic necruțător, cunoscut pentru declarații tăioase, scrie The New York Times.
A fost unul dintre cei trei cercetători pionieri care au primit Premiul Turing – adesea numit „Premiul Nobel al informaticii” – pentru munca ce stă la baza inteligenței artificiale moderne. Timp de peste un deceniu, a fost și cercetător-șef în AI la Meta, compania-mamă a Facebook și Instagram.
După plecarea de la Meta, în noiembrie, LeCun a devenit tot mai vocal în criticarea abordării unidirecționale a Silicon Valley în dezvoltarea inteligenței artificiale. El susține că industria tehnologică va ajunge, în cele din urmă, într-un impas – după ani de muncă și sute de miliarde de dolari investiți.
Motivul, spune el, ține de o idee pe care o susține de ani întregi: modelele lingvistice mari (LLM), tehnologia AI din spatele unor produse populare precum ChatGPT, pot evolua doar până la un anumit punct.
Companiile își concentrează toate resursele pe proiecte care nu le vor duce la obiectivul de a crea computere la fel de inteligente – sau mai inteligente – decât oamenii. Mai mult, adaugă el, companii chineze mai creative ar putea ajunge acolo primele.
„Există acest efect de turmă, în care toată lumea din Silicon Valley trebuie să lucreze la același lucru”, a spus el într-un interviu recent, acordat din locuința sa din Paris. „Nu lasă prea mult loc pentru alte abordări, care pe termen lung ar putea fi mult mai promițătoare”.
Această critică este cea mai recentă rundă dintr-o dezbatere care agită industria tech încă din 2022, când OpenAI a declanșat boomul AI prin lansarea ChatGPT: este posibilă crearea unei așa-numite inteligențe artificiale generale sau chiar a unei superinteligențe? Și pot companiile ajunge acolo folosind tehnologiile și conceptele actuale?
Puțini oameni de știință au o istorie atât de îndelungată în acest domeniu precum LeCun, acum în vârstă de 65 de ani. O mare parte din ceea ce încearcă industria să facă astăzi își are rădăcinile într-o idee pe care el o promovează încă din anii ’70. Ca tânăr student la inginerie, la Paris, a îmbrățișat conceptul de rețele neuronale, chiar dacă majoritatea cercetătorilor îl considerau fără viitor.
Rețelele neuronale sunt sisteme matematice care învață abilități analizând date. La acea vreme, nu aveau aplicații practice. Un deceniu mai târziu, la Bell Labs, LeCun și colegii săi au demonstrat că aceste sisteme pot învăța să citească scrisul de mână de pe plicuri sau cecuri.
La începutul anilor 2010, cercetătorii au arătat că rețelele neuronale pot alimenta o gamă largă de tehnologii – de la recunoaștere facială și asistenți digitali până la mașini autonome. Pe măsură ce Google, Microsoft și alți giganți tehnologici au pariat masiv pe această direcție, Facebook l-a angajat pe LeCun pentru a construi un laborator de cercetare AI.
La scurt timp după lansarea ChatGPT, cei doi cercetători care au împărțit cu LeCun Premiul Turing în 2018 au avertizat că inteligența artificială devine prea puternică și ar putea amenința viitorul omenirii. LeCun a considerat aceste temeri absurde.
„A fost mult zgomot în jurul ideii că sistemele AI ar fi intrinsec periculoase și că a le pune la dispoziția tuturor a fost o greșeală”, a spus el. „Eu nu am crezut niciodată asta”.
LeCun a fost și un susținător ferm al partajării libere a cercetării, prin lucrări academice și tehnologii open-source. Pe măsură ce tot mai mulți au început să avertizeze că AI ar putea reprezenta o amenințare, unele companii și-au redus eforturile open-source. Meta a continuat însă pe această linie, LeCun argumentând că open-source-ul este cea mai sigură cale: nimeni nu controlează tehnologia, iar oricine o poate folosi pentru a identifica și combate riscurile.
Acum, când tot mai multe companii – inclusiv Meta – par să se îndepărteze de această abordare pentru a obține un avantaj competitiv și din cauza temerilor legate de utilizări periculoase, LeCun avertizează că firmele americane ar putea pierde avansul în fața rivalilor chinezi care continuă să folosească open-source.
„Este un dezastru”, a spus el. „Dacă toată lumea este deschisă, întregul domeniu progresează mai repede”.
Munca Meta în AI a întâmpinat dificultăți anul trecut, după ce cercetători externi au criticat cea mai recentă tehnologie a companiei, Llama 4, acuzând Meta că a prezentat exagerat capacitățile sistemului. Drept răspuns, Mark Zuckerberg, directorul executiv al Meta, a investit miliarde într-un nou laborator de cercetare dedicat „superinteligenței” – un sistem ipotetic care ar depăși capacitățile creierului uman.
La șase luni după crearea noului laborator, LeCun a părăsit Meta pentru a-și construi propriul start-up, Advanced Machine Intelligence Labs (AMI Labs).
Deși cercetările sale au pus bazele LLM-urilor, LeCun susține că acestea nu reprezintă răspunsul final în dezvoltarea AI. Problema sistemelor actuale este că nu pot planifica dinainte. Antrenate exclusiv pe date digitale, ele nu au o modalitate reală de a înțelege lumea fizică.
„LLM-urile nu sunt o cale către superinteligență sau măcar către inteligență de nivel uman. Am spus asta de la început”, a afirmat el. „Întreaga industrie a devenit obsedată de LLM”.
În ultimii ani la Meta, LeCun a lucrat la tehnologii care încearcă să prezică rezultatele propriilor acțiuni – un pas necesar, spune el, pentru a depăși statu-quoul. Noul său start-up va continua această direcție.
„Acest tip de sistem poate să-și planifice acțiunile”, a spus el. „Sistemele actuale – LLM-urile – pur și simplu nu pot face asta.”
O parte a argumentului său este că sistemele AI de azi fac prea multe greșeli. Pe măsură ce abordează sarcini mai complexe, erorile se acumulează „ca mașinile într-un carambol pe autostradă”.
Susținătorii LLM-urilor spun însă că progresele nu încetinesc. Modelele recente, concepute să „raționeze” mai bine, s-au îmbunătățit în domenii precum matematica, știința și programarea.
„Aceste modele chiar fac greșeli. Dar am demonstrat că un sistem poate încerca multe variante – în ‘mintea’ lui, ca să spunem așa – înainte de a se opri la un răspuns final”, spune Rayan Krishnan, directorul executiv al Vals AI.
„Progresul nu încetinește. A devenit clar că modelele de limbaj pot prelua sarcini noi și pot deveni tot mai bune la aproape tot ce vrem să facă”, a adăugat el.
Subbarao Kambhampati, profesor la Arizona State University și cercetător AI de aproape la fel de mult timp ca LeCun, este de acord că tehnologiile actuale nu duc la inteligență reală. Dar subliniază că sunt tot mai utile în domenii extrem de profitabile, precum programarea. Metodele mai noi ale lui LeCun, spune el, rămân nevalidate.
Pentru LeCun, tocmai de aceea noua sa companie este esențială. Ultimele decenii, afirmă el, sunt pline de proiecte AI care păreau promițătoare, dar s-au blocat. Iar Silicon Valley nu este garantat câștigătorul acestei curse globale.
„Ideile bune vin din China”, a spus el. „Dar Silicon Valley are și un complex de superioritate, așa că nu-și poate imagina că ideile bune pot veni din alte părți”.
Ştiri video recomandate
