Ян ЛеКун Он покидает Meta. После 12 лет работы главным специалистом по искусственному интеллекту, лауреат премии Тьюринга и соавтор современного глубокого обучения покидает компанию Марка Цукерберга, чтобы основать стартап. Причина философская: Лекун считает, что большие языковые модели (LLM) как ChatGPT, Gemini и Llama от Meta являются тупиком в гонке за всеобщий искусственный интеллект.
Его новая компания сосредоточится на «моделях мира» — системах, обучающихся на основе просмотра видео и пространственных данных, а не на тексте. «Большой прорыв» можно выразить в том, что Meta инвестирует 600 миллиардов долларов в программы магистратуры права, и он считает это пустой тратой времени. И когда это говорит человек, который изобрёл половину технологий, на которых они работают, возможно, стоит прислушаться.
Когда крестный отец ИИ становится диссидентом
История Ян ЛеКун это мнение человека, который всегда оказывался правым слишком рано. 80-еПэрис: Ни один профессор не хочет руководить его диссертацией по машинному обучению, потому что «это несерьёзная тема». 90-еAT&T Bell Labs: разрабатывает сверточные нейронные сети, которые сегодня обеспечивают распознавание лиц на миллиардах смартфонов. 2018: выигрывает премию Тьюринга вместе с Джеффри Хинтон e Йошуа Бенгио, три «крестных отца глубокого обучения».
Сегодня, в 2025 году, Ян Лекун говорит, что все совершают ошибкиChatGPT? «Менее умный, чем кошка». GPT-5? «Никогда не достигнет уровня человеческого мышления». Идея масштабирования LLM до уровня сверхразума? «Чушь собачья», — сказал он. Примерно как Галилей, утверждавший, что Земля вращается вокруг Солнца, только на этот раз Церковь — это Кремниевая долина, которая только что вложила сотни миллиардов в идею о том, что Земля неподвижна. И на этот раз мы снова не знаем точно, что происходит вокруг чего-то еще.
Мета выбирает продукт, Янн Лекун выбирает науку
Вопрос о разводе висел в воздухе уже несколько месяцев. июнь 2025, Мета инвестировала 14,3 миллиардов долларов in Масштаб AI, наняв своего 28-летнего генерального директора Александр Ван возглавить новое подразделение «Лаборатории мета-суперинтеллекта». Практический результат: Ян Лекун, 65 лет, три высших образования и премия Тьюринга, теперь он фактически находится под его командованием: он подчиняется Вану.
Как сообщил TechCrunchВ результате реорганизации лаборатория FAIR (Fundamental AI Research), основанная Яном Лекуном в 2013 году, была преобразована из долгосрочного исследовательского центра в центр разработки коммерческих продуктов.
Это еще не все: по состоянию на октябрь 2025 года Meta сократила примерно позиции 600 в отделе искусственного интеллекта. Более половины авторов оригинальной статьи Llama покинули компанию в течение нескольких месяцев после её публикации.
Модель Llama 4 не оправдала внутренних ожиданий и отстаёт от OpenAI и Google. Именно поэтому стремление Цукерберга конкурировать с ChatGPT превратило FAIR из первоклассной исследовательской лаборатории в фабрику по производству продукции.
Лекун никогда не скрывал своего скептицизма. «Прежде чем мы „срочно придумаем, как управлять системами ИИ, которые умнее нас“, нам следует хотя бы зародыши представить, как разработать систему, которая умнее домашней кошки», — писал он в X.
По его словам, чат-боты предугадывают следующее слово в последовательности. Они не рассуждают, не планируют, не понимают причинно-следственных связей. Они просто запоминают пути. Кошка, прыгающая на стол, рассчитывает траекторию, силу тяжести и сопротивление воздуха. ChatGPT этого не делает. Итак, какой же следующий путь?
Модели мира: ИИ, который учится, наблюдая
Стартап Яна Лекуна сосредоточится на "модели мира", архитектуры, которые учатся на основе физической реальности. Идея, описанный в его статье 2022 года «Путь к автономному машинному интеллекту» прост: вместо того, чтобы снабжать ИИ миллиардами слов, он получает видео и пространственные данные. Как ребёнок: он смотрит, трогает, совершает ошибки и учится. Система формирует внутреннее представление о физическом мире, понимает причинно-следственные связи и предвидит сценарии.
Google DeepMind работает над SIMA 2, агент, рассуждающий в виртуальных трёхмерных средах. World Labs Фэй-Фэй Ли привлекла 230 миллионов долларов на аналогичные проекты. В чём разница? У Лекуна сорокалетний опыт воплощения, казалось бы, невозможных идей в жизнь. Его свёрточные сети, созданные в 1990-х годах, обрабатывали 10–20% банковских чеков в США, когда все говорили, что нейронные сети устарели.
Неуслышанный пророк
В этой ситуации есть тонкая ирония. Ян Лекун создал технологическую основу, на которой работают ChatGPT, Gemini, Claude и все остальные. Transformer, архитектура, лежащая в основе программ LLM, использует компоненты, в разработке которых принимал участие Лекун. А теперь он говорит: остановись, ты лезешь не туда. Это как если бы изобретатель двигателя внутреннего сгорания сказал, что электромобили — это будущее. Технически он построил эту отрасль, философски он хочет ее изменить.
Рынок, похоже, не обеспокоен. Акции Meta упали на 1,5% на фоне новостей. по данным Dataconomy, но не паникуйте. Цукерберг уже собрал элитную команду, TBD Лабораторияс пакетами на 100 миллионов долларов для привлечения талантов из OpenAI и Anthropic. Стратегия ясна: быстрые продукты, жёсткая конкуренция, квартальные результаты. Наука может подождать.
Идея Марка и других заключается в том, чтобы заработать деньги сейчас, продвигая системы, которые не достигнут уровня сверхразума (но убедить людей в том, что они достигнут, — важный маркетинговый инструмент для их продажи). В конце концов, они уже готовы и имеют своё применение. Возможно, с этими деньгами они смогут подстегнуть разработку других моделей, нацеленных на достижение «большой цели» — сильного искусственного интеллекта. Возможно, через физическая подготовка роботов. Возможно, это не так, но я понимаю логику: конечно, прибыль важнее исследований. Но разве это вас удивляет?
Лекун, однако, мыслит десятилетиями. «Этим системам может потребоваться десять лет, чтобы стать зрелыми», — сказал он о моделях мира. Десять лет — это вечность в Кремниевой долине, где средняя продолжительность концентрации внимания составляет три четверти. Но Лекун ждал сорок лет, прежде чем нейронные сети стали мейнстримом. Он умеет ждать..
Игра диссидента
По данным источников, на которые ссылается Financial TimesЛекун уже ведёт предварительные переговоры с инвесторами. Первоначальный раунд финансирования может превысить 100 миллионов долларов — рекордная сумма для стартапа на данном этапе. Причина очевидна: если вы Ян Лекун и скажете: «Магистры права ошибаются, я создам альтернативу», деньги придут. Репутация имеет значение. Даже если вы идёте против течения? особенно когда идёшь против течения.
Любопытный момент. После ухода Лекуна, Meta объявляет об инвестициях в размере до 118 миллиардов долларов к 2025 году в сфере инфраструктуры искусственного интеллекта и центров обработки данных. Компания делает ставку на Llama и «суперинтеллект». Лекун стремится к созданию систем, которые учатся как дети, а не как статистические попугаи.
Кто прав? Узнаем через десять лет. Или, может быть, через сорок, как случилось с нейронными сетями. Не отчаивайтесь: иногда реальность не совпадает с маркетинговыми прогнозами.
Остается один вопрос: если человек, который изобрел половину современного искусственного интеллекта, говорит, что мы идем неверным путем, почему никто не сбавляет темп? Ответ прост. Остановка стоит дорого. Переосмысление тоже стоит дорого. Признать, что миллиарды инвестиций могут быть направлены на достижение физического предела, а не границы, обойдется слишком дорого. Легче поверить, что Лекун на этот раз ошибся. Легче продолжать восхождение и надеяться, что GPT-7, или 8, или 9 будет другим, что рано или поздно появится интеллект. Может быть, это действительно происходит, и это происходит через 3 года, как многие говорят.
Или, может быть, Янн Лекун прав. Опять. Как в 80-х, когда никто не верил в нейронные сети. Как в 90-х, когда свёрточные сети казались слишком сложными. Как в 2025 году, когда он сказал, что интеллект рождается не из текста, а из физического мира.
История слишком много раз доказывала его правоту, чтобы игнорировать его.
