Yann LeCun, pionierul IA care pariază un miliard de dolari împotriva chatboților

Yann LeCun

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Născut	8 iulie 1959 Paris
Ocupație	Informatician și antreprenor în inteligența artificială
Premii	Premiul PAMI Cercetător Distins · Premiul Harold Pender · Premiul Turing

Timp de ani de zile, Yann LeCun a lucrat în una dintre companiile aflate în cursa pentru a construi chatboturi tot mai mari și le-a spus tuturor celor dispuși să-l asculte că această abordare nu va ajunge niciodată la inteligența umană. Acum a plecat ca să demonstreze că are dreptate, cu puțin peste un miliard de dolari din banii altora. AMI Labs, compania din Paris pe care a cofondat-o după ce a plecat de la Meta, construiește ceea ce el numește „modele ale lumii”: sisteme care învață cum se comportă lumea fizică din imagini video și date provenite de la senzori, nu din texte. Omul de știință ale cărui cercetări în domeniul rețelelor neuronale au făcut posibil boomul actual pariază acum pe reputația sa, susținând că tehnologia aflată în centrul acestui boom este o abatere de la drumul cel bun.

Numele său de familie a fost scris inițial Le Cun și provine din vechiul nume breton Le Cunff, din zona Guingampului, în nordul Bretaniei. S-a născut în Soisy-sous-Montmorency, la nord de Paris, a studiat ingineria la ESIEE Paris și a obținut un doctorat în informatică la Université Pierre et Marie Curie. Teza sa propunea o formă timpurie de retropropagare, procedura prin care o rețea neuronală își corectează erorile și care stă la baza aproape tuturor sistemelor numite astăzi inteligență artificială. A petrecut apoi un an la Toronto, ca cercetător postdoctoral sub îndrumarea lui Geoffrey Hinton.

În 1988, la un an după ce și-a luat doctoratul, s-a angajat la AT&T Bell Laboratories, în Holmdel, New Jersey. Acolo a creat rețelele neuronale convoluționale cunoscute sub numele de LeNet, care au învățat să citească cifre scrise de mână analizând exemple. Un sistem de citire a cecurilor la a cărui dezvoltare a contribuit a fost utilizat pe scară largă de NCR și de alte companii. La AT&T Labs-Research, unde a ajuns în 1996 pentru a conduce activitatea de procesare a imaginilor, a lucrat împreună cu Léon Bottou și Patrick Haffner la DjVu, un format de comprimare a documentelor scanate pe care Internet Archive îl folosește și astăzi pentru a pune la dispoziție cărți digitizate.

Rețelele neuronale au ieșit apoi din modă, dar LeCun a continuat să lucreze la ele. În 2003 s-a mutat la New York University, unde deține în continuare catedra Jacob T. Schwartz la Courant Institute, iar în 2012 a devenit director fondator al Center for Data Science al universității. În anul următor, a cofondat conferința ICLR împreună cu Yoshua Bengio. Când învățarea profundă a revenit în prim-plan, a făcut-o grație ideilor pe care el, Bengio și Hinton le susținuseră în anii dificili. Cei trei au împărțit în 2018 Premiul Turing, cea mai prestigioasă distincție din informatică, motiv pentru care presa îi numește în continuare „nașii AI”. Până atunci, LeCun lucra deja de cinci ani la Facebook: în decembrie 2013, compania l-a angajat pentru a-și înființa laboratorul de cercetare în domeniul inteligenței artificiale, FAIR.

FAIR a devenit unul dintre cele mai deschise laboratoare din industrie, publicându-și lucrările și codul, iar LeCun a ajuns cel mai vocal susținător al publicării ponderilor modelelor, astfel încât oricine să poată construi pornind de la ele. Laboratorul a antrenat primul model LLaMA, lansat pentru cercetători în februarie 2023. Tot de acolo a venit și Galactica, un model pentru redactarea textelor științifice a cărui versiune demonstrativă publică a fost retrasă de Meta după aproximativ 48 de ore, în noiembrie 2022, când utilizatorii au arătat că inventa, cu multă siguranță de sine, tot felul de absurdități. ChatGPT a apărut două săptămâni mai târziu și a cucerit publicul; de atunci, LeCun a spus că lumea pur și simplu nu era pregătită pentru Galactica. Până în 2025, Zuckerberg plasase eforturile Meta în domeniul AI sub conducerea lui Alexandr Wang și a unei noi divizii de superinteligență; LeCun îi raporta lui Wang, iar FAIR a fost afectat de concedierile din octombrie. În noiembrie, LeCun a anunțat că va pleca la sfârșitul anului.

Problema cu LeCun este că adesea are dreptate când vine vorba de perspectiva pe termen lung, dar devine combativ când discuția se mută la termenul scurt. De ani buni susține că modelele lingvistice mari nu pot raționa sau planifica, în timp ce chatboturile construite pe baza lor au devenit principala afacere a industriei. La câteva săptămâni după plecare, a declarat pentru Financial Times că rezultatele Llama 4 la testele comparative „au fost puțin cosmetizate”, fiind folosite versiuni diferite ale modelului pentru teste diferite. Ahmad Al-Dahle, șeful diviziei de AI generativă de la Meta, negase acuzația când aceasta apăruse inițial. În privința riscurilor, LeCun se distanțează de ceilalți laureați: Hinton și Bengio avertizează acum că AI ar putea amenința omenirea, în vreme ce LeCun a declarat pentru Fortune, în octombrie 2026, că nu este deloc îngrijorat de extincție, a numit altruismul eficient „extrem de toxic” și a spus că Dario Amodei, directorul general al Anthropic, este „complet dus de val”. Avertismentele potrivit cărora AI este prea periculoasă pentru a fi lăsată pe mâna publicului reprezintă, susține el, o formă de capturare a procesului de reglementare. Criticii răspund că optimismul său se bazează în mare măsură pe încrederea în cei care implementează aceste sisteme.

AMI Labs este pariul care va tranșa disputa într-un sens sau în celălalt. Anunțată în martie 2026, compania a atras finanțări de 1,03 miliarde de dolari, la o evaluare pre-money de 3,5 miliarde de dolari, rundă pe care LeCun a descris-o drept una dintre cele mai mari runde de finanțare inițială din toate timpurile. Runda a fost co-coordonată de Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital și Bezos Expeditions, printre ceilalți investitori numărându-se Nvidia, Samsung și Toyota Ventures. Alexandre LeBrun, care a condus start-upul din domeniul sănătății Nabla, este director general; LeCun este președinte executiv și continuă să predea la NYU. Compania are sediul central la Paris, echipe la New York, Montreal și Singapore și aproximativ 60 de angajați. Își construiește modelele pe baza JEPA, arhitectura predictivă cu înglobări comune pe care LeCun o promovează de ani buni, cu accent inițial pe utilizări industriale precum robotica și detectarea anomaliilor. LeBrun a spus că aplicațiile comerciale ar putea apărea abia peste câțiva ani. În ianuarie 2026, LeCun a devenit și președintele fondator al consiliului de cercetare tehnică al Logical Intelligence, o companie care lucrează la sisteme de raționament bazate pe energie.

În afara laboratorului, LeCun este un astronom amator pasionat: imaginea din fundalul postării în care a anunțat AMI era Nebuloasa Vălului, fotografiată chiar din curtea casei sale. Este cetățean francez și american, a împlinit 66 de ani în iulie 2026 și are trei fii. Și-a prezentat propria perspectivă asupra domeniului în Quand la machine apprend, publicată în Franța în 2019. Numele companiei, subliniază el, este și cuvântul francez pentru „prieten”.

Primul produs al AMI, care nu are încă un nume, urmează să apară în curând, iar LeCun a lăsat să se înțeleagă că ar putea include modele deschise. Va fi prima dovadă publică a faptului că modelele lumii pot face ceea ce el promite de un deceniu. Dacă va funcționa, omul pe care industria l-a descris mereu drept un spirit contrarian va fi avut din nou dreptate înaintea tuturor, așa cum s-a întâmplat în cazul rețelelor neuronale. Dacă nu, avertismentele sale despre chatboturi vor rămâne valabile, dar vor veni din partea cuiva care a avut la dispoziție un miliard de dolari pentru a construi alternativa.

Etichete: afaceri, ceos, meta, lideri de afaceri, AMI Labs, Geoffrey Hinton, Llama, Yann LeCun