Z tego artykułu się dowiesz:
- Jakie są plany Yanna LeCuna po odejściu z koncernu Meta?
- Dlaczego LeCun uważa, że obecna generatywna AI to ślepa uliczka?
- Czym są "modele świata" i jakie mają przewagi nad obecnymi technologiami AI?
Yann LeCun, laureat Nagrody Turinga i dotychczasowy główny naukowiec ds. sztucznej inteligencji w imperium Marka Zuckerberga, szykuje się do jednego z najgłośniejszych debiutów biznesowych ostatnich lat. Jak donosi „Financial Times”, francuski naukowiec prowadzi zaawansowane rozmowy z inwestorami w sprawie pozyskania 500 mln euro na finansowanie swojego nowego przedsięwzięcia.
LLM-y to ślepa uliczka?
Stawka jest ogromna – jeśli runda finansowa dojdzie do skutku na proponowanych warunkach, nowy start-up o nazwie AMI (Advanced Machine Intelligence) osiągnie wycenę rzędu 3 mld euro. To kwota astronomiczna jak na firmę, która znajduje się na etapie przed oficjalnym startem rynkowym. Nic dziwnego, że budzi wśród analityków obawy o pompowanie kolejnej bańki spekulacyjnej w sektorze AI, zwłaszcza w momencie, gdy liderzy branży coraz głośniej ostrzegają, że entuzjazm inwestorów dawno wyprzedził realne fundamenty biznesowe technologii.
LeCun, nazywany „ojcem chrzestnym AI”, nie zamierza jednak budować kolejnego klona ChatGPT. Choć rzuci wyzwanie Google i OpenAI, to jego celem jest stworzenie nowej generacji systemów superinteligentnych. Do realizacji tego planu dobrał sobie już sprawdzonych ludzi. Za sterami firmy jako dyrektor generalny ma stanąć Alexandre LeBrun, założyciel francuskiego start-upu medycznego Nabla, a sam LeCun, który odegrał kluczową rolę w rozwoju ambicji AI Facebooka i Instagrama, po opuszczeniu Mety z końcem tego roku, będzie go wspomagał.
To, co wyróżnia projekt LeCuna na tle konkurencji z USA, to radykalne odcięcie się od dominującego obecnie nurtu. Podczas konferencji AI-Pulse w Paryżu naukowiec nie gryzł się w język, stwierdzając, że „Dolina Krzemowa jest całkowicie zahipnotyzowana przez modele generatywne”. Jego zdaniem, opieranie przyszłości sztucznej inteligencji wyłącznie na LLM-ach, takich jak te tworzone przez OpenAI czy Google, jest błędem. LeCun brutalnie rozprawił się z tezą, że wystarczy po prostu powiększać obecne modele językowe, aby osiągnąć ogólną sztuczną inteligencję (AGI).