来源：AI寒武纪
AI三巨头之一、Meta首席AI科学家Yann LeCun，在掌舵FAIR十年后，正式准备离职
他将投身一家全新的创业公司，致力于实现他构想多年的世界模型愿景。
在一场与《金融时报》的对谈中，LeCun不仅分享了他对新公司的规划，也毫不避讳地揭露了Meta内部的动荡、对LLM路线的根本性分歧，以及他最终选择离开的深层原因。
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我不能当CEO，我太老也太乱了
LeCun的新公司将专注于实现他称之为“高级机器智能”（AMI）的愿景。尽管LeCun是灵魂人物，但他明确表示自己不会担任CEO，而是出任执行董事长，以保持在Meta时享有的研究自由
我是个科学家，一个梦想家……我很擅长判断哪种技术能成，哪种不行。但我当不了CEO
LeCun解释说：“我一方面做事太没条理，另一方面也太老了！”
据后续报道，LeCun的新公司名为“高级机器智能实验室”（Advanced Machine Intelligence Labs），CEO由法国医疗AI初创公司Nabla的联合创始人兼CEO Alex LeBrun担任。
在《金融时报》率先曝出他离职的消息后，LeCun的日程被迫加快。他透露，法国总统马克龙在看到新闻后甚至给他发了消息，并对这家新的世界级公司与法国有紧密联系感到高兴
LLM在通往超级智能的路上是死路一条
LeCun离开Meta，背后是深刻的路线分歧。他一直对LLM能否实现超人智能持批评态度，认为这正是硅谷当下的执念
他认为，LLM虽然有用，但有根本性的局限，因为它被语言所束缚。要达到人类水平的智能，机器必须理解物理世界如何运作。
他的解决方案是一种名为V-JEPA的架构，即所谓的“世界模型”。世界模型旨在通过从视频和空间数据中学习来理解物理世界，而不仅仅是语言。它们还能够规划、推理，并拥有持久的记忆。
然而，在Meta内部，尤其是在ChatGPT引发AI狂潮之后，公司将所有筹码都压在了开发大语言模型Llama上
LeCun坦言，在他看来，Meta新招募来推动公司超级智能发展的那批人完全被LLM的叙事迷住了
这种局面显然让LeCun感到被边缘化
我敢肯定，Meta有很多人，也许包括新老板Alexandr Wang，都希望我别再告诉全世界LLM在通往超级智能的路上基本是死路一条
但我不会因为某些人觉得我错了就改变想法。我没错。我作为科学家的正直不允许我这么做
Meta内部动荡：Llama 4失败，信任危机爆发
LeCun详细回顾了ChatGPT发布后Meta内部的混乱
当时，公司领导层决定全力投入Llama的研发，并重组成立了一个生成式AI部门，任务是加速研究成果的产品化。在LeCun的坚持下，Llama模型最终得以开源。Llama 2的开源发布被LeCun称为分水岭时刻，它改变了整个行业，让Meta在AI研究领域被视为正派角色。
但好景不长，Meta去年在AI上开始激进地转向。扎克伯格给GenAI部门施加了更大的压力，要求加速开发和部署，这导致了沟通的破裂。
LeCun说：我们有很多新想法和很酷的东西，他们本该去实现。但他们只选择那些安全且被验证过的东西。当你这么做时，你就会落后
随后的Llama模型表现平平。2025年4月发布的Llama 4遭遇惨败，公司还被指责通过刷分来让模型看起来更强大。LeCun承认，结果确实被粉饰了一点，团队为了在不同基准测试中获得更好看的数据，使用了不同的模型。
扎克伯格对此非常失望，基本上对所有参与此事的人都失去了信心。所以他把整个GenAI部门都边缘化了。很多人已经离开，很多还没走的人也终将离开
去年6月，Meta向数据标注初创公司Scale AI投资150亿美元，并聘请了其28岁的联合创始人兼CEO Alexandr Wang。Wang接管了公司新的AI赌注及其研究部门TBD Lab，负责开发新的前沿AI模型
这一举动，也让Wang成为了LeCun的顶头上司
当被问及这种层级变化时，LeCun直言不讳地评价Wang年轻且缺乏经验
他学得很快，也知道自己不懂什么……但在研究方面，或者如何实践研究、如何开展研究，以及什么对研究人员有吸引力、什么会让他们反感，他毫无经验
尽管如此，LeCun强调了自己的独立性。
Alexandr Wang也没有在指挥我做什么。你不能告诉一个研究员该做什么。你尤其不能告诉像我这样的研究员该做什么
除了理念冲突，LeCun也提到，他的世界模型和AMI研究被证明在Meta不感兴趣的领域也有潜在用途，比如喷气发动机和重工业。这成为他另起炉灶的另一个驱动力
从《2001太空漫游》到AI教父
LeCun对智能的痴迷始于童年。八九岁时观看的电影《2001太空漫游》为他指明了今天的道路。他的父亲是一名航空工程师，培养了他动手创造的热爱。
在大学期间，LeCun的顿悟时刻来自于阅读语言学家乔姆斯基和心理学家皮亚杰之间关于“先天与后天”的辩论。乔姆斯基认为人类有天生的语言能力，而皮亚杰则认为大部分知识是后天习得的。
说这个我可能交不到朋友……但我当时读的时候就觉得，乔姆斯基说的一切不可能是真的，因为我们什么东西都是学来的。智能的本质就是学习
在当时，神经网络研究几乎是一个被科学界视为禁忌的死亡领域，但LeCun坚持不懈，并找到了Geoffrey Hinton等学术灵魂伴侣。他后来与Hinton、Yoshua Bengio一起为深度学习和现代AI奠定了基础，三人在2018年共同获得了计算机科学领域的最高奖项——图灵奖。
在AT&T贝尔实验室工作期间，他开发了用于图像识别技术的卷积神经网络，并将其构建成一个被银行广泛用于读取支票的系统。
2013年，深度学习的潜力已清晰可见，马克·扎克伯格亲自打电话给LeCun，邀请他到加州家中共享晚餐，希望他能帮助Facebook组建一个AI部门。LeCun提出了三个条件：不辞去纽约大学的教职、不搬到加州、新实验室的研究成果必须公开发表。扎克伯格全部同意，Facebook人工智能研究院（FAIR）就此诞生。
新篇章：用情感和物理世界打造下一代AI
在新的创业公司，LeCun将打造他所谓的“neolab”——一个从事基础研究的初创公司。
他的新架构使用视频来让AI模型理解我们世界的物理规律，从而更好地预测接下来会发生什么。模型还将依赖于情感，即过去的经验和评估，来指导其预测。
他举例说明：
如果我捏你一下，你会感到疼痛。然后你对我的心智模型就会因为我刚刚捏了你而受到影响。下一次我把胳膊靠近你时，你就会退缩。这就是你的预测，而它唤起的情感是恐惧或对痛苦的回避
LeCun预测，我们将在12个月内看到这种技术的婴儿版，并在几年内看到更大规模的应用。他认为这虽然还不是超级智能，但却是通往超级智能的一条充满希望的道路
source：
https://www.ft.com/content/e3c4c2f6-4ea7-4adf-b945-e58495f836c2
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