Yann LeCun：Alexandr Wang年輕沒經驗「Meta內部動蕩與根本分歧最新爆料」

來源：AI寒武紀

AI三巨頭之一、Meta首席AI科學家Yann LeCun，在掌舵FAIR十年后，正式準備離職

他將投身一家全新的創業公司，致力于實現他構想多年的世界模型愿景。

在一場與《金融時報》的對談中，LeCun不僅分享了他對新公司的規劃，也毫不避諱地揭露了Meta內部的動蕩、對LLM路線的根本性分歧，以及他最終選擇離開的深層原因。

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我不能當CEO，我太老也太亂了

LeCun的新公司將專注于實現他稱之為“高級機器智能”（AMI）的愿景。盡管LeCun是靈魂人物，但他明確表示自己不會擔任CEO，而是出任執行董事長，以保持在Meta時享有的研究自由

我是個科學家，一個夢想家……我很擅長判斷哪種技術能成，哪種不行。但我當不了CEO

LeCun解釋說：“我一方面做事太沒條理，另一方面也太老了！”

據后續報道，LeCun的新公司名為“高級機器智能實驗室”（Advanced Machine Intelligence Labs），CEO由法國醫療AI初創公司Nabla的聯合創始人兼CEO Alex LeBrun擔任。

在《金融時報》率先曝出他離職的消息后，LeCun的日程被迫加快。他透露，法國總統馬克龍在看到新聞后甚至給他發了消息，并對這家新的世界級公司與法國有緊密聯系感到高興

LLM在通往超級智能的路上是死路一條

LeCun離開Meta，背后是深刻的路線分歧。他一直對LLM能否實現超人智能持批評態度，認為這正是硅谷當下的執念

他認為，LLM雖然有用，但有根本性的局限，因為它被語言所束縛。要達到人類水平的智能，機器必須理解物理世界如何運作。

他的解決方案是一種名為V-JEPA的架構，即所謂的“世界模型”。世界模型旨在通過從視頻和空間數據中學習來理解物理世界，而不僅僅是語言。它們還能夠規劃、推理，并擁有持久的記憶。

然而，在Meta內部，尤其是在ChatGPT引發AI狂潮之后，公司將所有籌碼都壓在了開發大語言模型Llama上

LeCun坦言，在他看來，Meta新招募來推動公司超級智能發展的那批人完全被LLM的敘事迷住了

這種局面顯然讓LeCun感到被邊緣化

我敢肯定，Meta有很多人，也許包括新老板Alexandr Wang，都希望我別再告訴全世界LLM在通往超級智能的路上基本是死路一條

但我不會因為某些人覺得我錯了就改變想法。我沒錯。我作為科學家的正直不允許我這么做

Meta內部動蕩：Llama 4失敗，信任危機爆發

LeCun詳細回顧了ChatGPT發布后Meta內部的混亂

當時，公司領導層決定全力投入Llama的研發，并重組成立了一個生成式AI部門，任務是加速研究成果的產品化。在LeCun的堅持下，Llama模型最終得以開源。Llama 2的開源發布被LeCun稱為分水嶺時刻，它改變了整個行業，讓Meta在AI研究領域被視為正派角色。

但好景不長，Meta去年在AI上開始激進地轉向。扎克伯格給GenAI部門施加了更大的壓力，要求加速開發和部署，這導致了溝通的破裂。

LeCun說：我們有很多新想法和很酷的東西，他們本該去實現。但他們只選擇那些安全且被驗證過的東西。當你這么做時，你就會落后

隨后的Llama模型表現平平。2025年4月發布的Llama 4遭遇慘敗，公司還被指責通過刷分來讓模型看起來更強大。LeCun承認，結果確實被粉飾了一點，團隊為了在不同基準測試中獲得更好看的數據，使用了不同的模型。

扎克伯格對此非常失望，基本上對所有參與此事的人都失去了信心。所以他把整個GenAI部門都邊緣化了。很多人已經離開，很多還沒走的人也終將離開

去年6月，Meta向數據標注初創公司Scale AI投資150億美元，并聘請了其28歲的聯合創始人兼CEO Alexandr Wang。Wang接管了公司新的AI賭注及其研究部門TBD Lab，負責開發新的前沿AI模型

這一舉動，也讓Wang成為了LeCun的頂頭上司

當被問及這種層級變化時，LeCun直言不諱地評價Wang年輕且缺乏經驗

他學得很快，也知道自己不懂什么……但在研究方面，或者如何實踐研究、如何開展研究，以及什么對研究人員有吸引力、什么會讓他們反感，他毫無經驗

盡管如此，LeCun強調了自己的獨立性。

Alexandr Wang也沒有在指揮我做什么。你不能告訴一個研究員該做什么。你尤其不能告訴像我這樣的研究員該做什么

除了理念沖突，LeCun也提到，他的世界模型和AMI研究被證明在Meta不感興趣的領域也有潛在用途，比如噴氣發動機和重工業。這成為他另起爐灶的另一個驅動力

從《2001太空漫游》到AI教父

LeCun對智能的癡迷始于童年。八九歲時觀看的電影《2001太空漫游》為他指明了今天的道路。他的父親是一名航空工程師，培養了他動手創造的熱愛。

在大學期間，LeCun的頓悟時刻來自于閱讀語言學家喬姆斯基和心理學家皮亞杰之間關于“先天與后天”的辯論。喬姆斯基認為人類有天生的語言能力，而皮亞杰則認為大部分知識是后天習得的。

說這個我可能交不到朋友……但我當時讀的時候就覺得，喬姆斯基說的一切不可能是真的，因為我們什么東西都是學來的。智能的本質就是學習

在當時，神經網絡研究幾乎是一個被科學界視為禁忌的死亡領域，但LeCun堅持不懈，并找到了Geoffrey Hinton等學術靈魂伴侶。他后來與Hinton、Yoshua Bengio一起為深度學習和現代AI奠定了基礎，三人在2018年共同獲得了計算機科學領域的最高獎項——圖靈獎。

在AT&T貝爾實驗室工作期間，他開發了用于圖像識別技術的卷積神經網絡，并將其構建成一個被銀行廣泛用于讀取支票的系統。

2013年，深度學習的潛力已清晰可見，馬克·扎克伯格親自打電話給LeCun，邀請他到加州家中共享晚餐，希望他能幫助Facebook組建一個AI部門。LeCun提出了三個條件：不辭去紐約大學的教職、不搬到加州、新實驗室的研究成果必須公開發表。扎克伯格全部同意，Facebook人工智能研究院（FAIR）就此誕生。

新篇章：用情感和物理世界打造下一代AI

在新的創業公司，LeCun將打造他所謂的“neolab”——一個從事基礎研究的初創公司。

他的新架構使用視頻來讓AI模型理解我們世界的物理規律，從而更好地預測接下來會發生什么。模型還將依賴于情感，即過去的經驗和評估，來指導其預測。

他舉例說明：

如果我捏你一下，你會感到疼痛。然后你對我的心智模型就會因為我剛剛捏了你而受到影響。下一次我把胳膊靠近你時，你就會退縮。這就是你的預測，而它喚起的情感是恐懼或對痛苦的回避

LeCun預測，我們將在12個月內看到這種技術的嬰兒版，并在幾年內看到更大規模的應用。他認為這雖然還不是超級智能，但卻是通往超級智能的一條充滿希望的道路

source：

https://www.ft.com/content/e3c4c2f6-4ea7-4adf-b945-e58495f836c2

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