Yann LeCun odszedł z Meta i za miliard dolarów chce dowieść, że czatboty to ślepa uliczka

Yann LeCun

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

Urodzony	8 lipca 1959 Paris
Zawód	Informatyk i przedsiębiorca w dziedzinie sztucznej inteligencji
Nagrody	Nagroda PAMI dla Wybitnego Badacza · Nagroda Harolda Pendera · Nagroda Turinga

Przez lata Yann LeCun pracował w jednej z firm, które ścigały się w budowaniu coraz większych chatbotów, i powtarzał każdemu, kto chciał słuchać, że ta droga nigdy nie doprowadzi do inteligencji na poziomie człowieka. Teraz odszedł, by to udowodnić — za cudze pieniądze, w kwocie nieco przekraczającej miliard dolarów. AMI Labs, paryska firma, którą współzałożył po odejściu z Meta, rozwija to, co LeCun nazywa modelami świata: systemy uczące się zasad rządzących rzeczywistością fizyczną na podstawie nagrań wideo i danych z czujników, a nie tekstu. Naukowiec, którego prace nad sieciami neuronowymi umożliwiły obecny boom, stawia reputację na tezę, że jego główna technologia jest ślepym zaułkiem.

Jego nazwisko pierwotnie zapisywano jako Le Cun i wywodzi się ono od dawnej bretońskiej formy Le Cunff, używanej w okolicach Guingamp, w północnej Bretanii. Urodził się w Soisy-sous-Montmorency, na północnych przedmieściach Paryża, kształcił się na inżyniera w ESIEE Paris, a doktorat z informatyki uzyskał na Université Pierre et Marie Curie. W swojej pracy doktorskiej zaproponował wczesną wersję propagacji wstecznej — procedury, dzięki której sieć neuronowa koryguje własne błędy, stanowiącej podstawę niemal każdego systemu określanego dziś mianem sztucznej inteligencji. Następnie spędził rok w Toronto jako badacz ze stopniem podoktorskim, pracując pod kierunkiem Geoffreya Hintona.

W 1988 roku, rok po doktoracie, dołączył do AT&T Bell Laboratories w Holmdel w stanie New Jersey. Opracował tam konwolucyjne sieci neuronowe znane jako LeNet, które uczyły się odczytywać odręcznie zapisane cyfry, analizując przykłady. System do odczytywania czeków, przy którego tworzeniu brał udział, został szeroko wdrożony przez NCR i inne firmy. W AT&T Labs-Research, do którego dołączył w 1996 roku, by kierować zespołem zajmującym się przetwarzaniem obrazu, pracował z Léonem Bottou i Patrickiem Haffnerem nad DjVu — formatem kompresji skanowanych dokumentów, z którego Internet Archive nadal korzysta, udostępniając zdigitalizowane książki.

Sieci neuronowe wyszły później z mody, ale LeCun mimo to nadal nad nimi pracował. W 2003 roku przeniósł się na New York University, gdzie do dziś zajmuje ufundowaną katedrę Jacob T. Schwartz w Courant Institute. W 2012 roku został założycielem i pierwszym dyrektorem tamtejszego Center for Data Science, a rok później, wspólnie z Yoshua Bengio, powołał konferencję ICLR. Kiedy głębokie uczenie wróciło do łask, zawdzięczało to ideom, których LeCun, Bengio i Hinton bronili w chudych latach. W 2018 roku cała trójka otrzymała Nagrodę Turinga, najważniejsze wyróżnienie w informatyce — stąd wciąż nazywa się ich w gazetach ojcami chrzestnymi AI. LeCun pracował już wtedy od pięciu lat dla Facebooka: w grudniu 2013 roku firma zatrudniła go, by stworzył jej laboratorium badań nad sztuczną inteligencją, FAIR.

FAIR stało się jednym z najbardziej otwartych laboratoriów w branży: publikowało artykuły naukowe i kod, a LeCun był najgłośniejszym orędownikiem udostępniania wag modeli, tak by każdy mógł na nich budować. W laboratorium wytrenowano pierwszą wersję LLaMA, udostępnioną badaczom w lutym 2023 roku. Powstał tam również Galactica — model do pisania tekstów naukowych, którego publiczną wersję demonstracyjną Meta wycofała w listopadzie 2022 roku po mniej więcej 48 godzinach, gdy użytkownicy pokazali, że z dużą pewnością siebie zmyśla. Dwa tygodnie później pojawił się ChatGPT, który podbił serca użytkowników; LeCun mówił później, że świat po prostu nie był jeszcze gotowy na Galactica. W 2025 roku Zuckerberg podporządkował działania Meta w obszarze AI Alexandrowi Wangowi i nowemu działowi superinteligencji. LeCun raportował Wangowi, a FAIR dotknęły październikowe zwolnienia. W listopadzie ogłosił, że odejdzie z końcem roku.

Problem z LeCunem polega na tym, że często ma rację, gdy mówi o odległej przyszłości, ale w krótkiej perspektywie bywa konfrontacyjny. Od lat przekonuje, że duże modele językowe nie potrafią rozumować ani planować, podczas gdy oparte na nich chatboty stały się głównym źródłem przychodów branży. Kilka tygodni po odejściu powiedział „Financial Times”, że wyniki testów porównawczych Llama 4 w Meta „zostały trochę podrasowane” — do różnych testów używano różnych wersji modelu. Gdy zarzut pojawił się po raz pierwszy, zaprzeczył mu Ahmad Al-Dahle, szef generatywnej AI w Meta. W kwestii zagrożeń LeCun wyraźnie różni się od pozostałych laureatów: Hinton i Bengio ostrzegają dziś, że AI może zagrozić ludzkości, tymczasem LeCun powiedział magazynowi „Fortune” w październiku 2026 roku, że w ogóle nie obawia się wyginięcia ludzkości, nazwał efektywny altruizm „wyjątkowo toksycznym” i stwierdził, że Dario Amodei, dyrektor generalny Anthropic, jest „całkowicie oderwany od rzeczywistości”. Ostrzeganie, że AI jest zbyt niebezpieczna, by oddać ją w ręce społeczeństwa, to jego zdaniem przechwytywanie regulacji przez branżę. Krytycy odpowiadają, że jego optymizm w dużej mierze opiera się na zaufaniu do ludzi wdrażających te systemy.

AMI Labs to zakład, który ma rozstrzygnąć spór w jedną albo drugą stronę. Firma została zaprezentowana w marcu 2026 roku i pozyskała 1,03 miliarda dolarów przy wycenie przed finansowaniem wynoszącej 3,5 miliarda dolarów. LeCun nazwał tę rundę jedną z największych rund zalążkowych w historii. Współprowadziły ją Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital i Bezos Expeditions, a wśród pozostałych inwestorów znalazły się Nvidia, Samsung i Toyota Ventures. Dyrektorem generalnym został Alexandre LeBrun, który kierował start-upem medycznym Nabla; LeCun pełni funkcję przewodniczącego zarządu i nadal wykłada na NYU. Firma ma siedzibę główną w Paryżu, zespoły w Nowym Jorku, Montrealu i Singapurze oraz około 60 pracowników. Swoje modele buduje w oparciu o JEPA — wspólną predykcyjną architekturę osadzania, którą LeCun promuje od lat — a w pierwszej kolejności chce wykorzystywać je w przemyśle, między innymi w robotyce i wykrywaniu anomalii. LeBrun mówił, że na komercyjne zastosowania trzeba będzie poczekać kilka lat. W styczniu 2026 roku LeCun został także pierwszym przewodniczącym rady badań technicznych w Logical Intelligence, firmie pracującej nad systemami rozumowania opartymi na energii.

Poza laboratorium LeCun jest zapalonym astronomem amatorem: zdjęcie, które towarzyszyło jego wpisowi ogłaszającemu powstanie AMI, przedstawiało Mgławicę Welon, sfotografowaną na jego własnym podwórku. Ma obywatelstwo francuskie i amerykańskie, w lipcu 2026 roku skończył 66 lat i ma trzech synów. Własne spojrzenie na tę dziedzinę przedstawił w książce Quand la machine apprend, wydanej we Francji w 2019 roku. Jak zauważa, nazwa firmy jest zarazem francuskim słowem oznaczającym przyjaciela.

Pierwszy produkt AMI, który wciąż nie ma nazwy, ma pojawić się wkrótce. LeCun zasugerował, że może wykorzystywać otwarte modele. Będzie to pierwszy publiczny dowód na to, czy modele świata potrafią zrobić to, co zapowiada od dekady. Jeśli się uda, człowiek, którego branża wciąż określała mianem outsidera, znów okaże się prekursorem — tak jak wcześniej w przypadku sieci neuronowych. Jeśli nie, jego ostrzeżenia dotyczące chatbotów nie stracą na znaczeniu, ale będzie je wygłaszał ktoś, kto dostał miliard dolarów na zbudowanie alternatywy.

Tagi: biznes, ceos, meta, liderzy biznesu, AMI Labs, Geoffrey Hinton, Llama, Yann LeCun