Пионер ИИ Янн ЛеКун покидает Meta, назвав крупные языковые модели (Large Language Models, LLMs) «тупиком»

В существенном сдвиге в ландшафте искусственного интеллекта Янн ЛеКун, лауреат премии Тьюринга и один из «крёстных отцов ИИ», разорвал связи с Meta. Его уход ознаменовывает конец десятилетней эпохи, в течение которой ЛеКун руководил лабораторией Fundamental AI Research (FAIR), задавая научные амбиции гиганта социальных сетей. Его отставка — это не просто кадровое изменение, а громкий идеологический протест против одержимости отрасли крупными языковыми моделями (LLMs), технологией, которую он теперь знаменитым образом называет «съездом с шоссе» на пути к истинному машинному интеллекту.

Уход ЛеКуна произошёл на фоне сообщений о внутренней смуте в Meta после спорного выпуска Llama 4 и агрессивного поворота компании в сторону продуктово-ориентированного генеративный ИИ (Generative AI). Он объявил о создании нового предприятия, Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs, которое полностью обойдёт генеративные текстовые модели в пользу «моделей мира (World Models)» — систем, рассчитанных на обучение из физической среды, а не из интернет-текста.

Великий раскол: физика против синтаксиса

На протяжении многих лет ЛеКун активно критиковал представление о том, что простое масштабирование авторегрессивных LLM (таких как GPT-4 или Llama) приведёт к искусственному общему интеллекту (Artificial General Intelligence, AGI). Его уход кристаллизует этот спор. ЛеКун утверждает, что LLM принципиально ограничены, поскольку они оперируют языком без понимания реальности, которую этот язык описывает.

«LLM выдаёт один токен за другим, но не понимает мир», — заявил ЛеКун в недавнем интервью, объясняя своё решение. «Им не хватает здравого смысла и причинно-следственных связей. Это просто набор статистических корреляций.»

Он часто использует «аргумент с кошкой», чтобы проиллюстрировать это ограничение: домашняя кошка обладает куда более развитым пониманием физического мира — гравитации, персистенции объектов, импульса — чем самая большая LLM, несмотря на то что у неё лишь доля нейронных связей. В то время как LLM может написать стихотворение про падающую чашку, она не сможет инстинктивно предсказать физические последствия того, что кто-то столкнёт чашку со стола, не видя этой конкретной текстовой описательной последовательности тысячи раз.

Ниже приведена таблица, в которой показаны фундаментальные архитектурные различия, приведшие к расхождению ЛеКуна с текущим отраслевым стандартом:

Внутреннее трение: спор вокруг Llama 4 и новое руководство

Трение, приведшее к уходу ЛеКуна, было не только академическим. Источники, близкие к Meta, указывают, что отношения между ЛеКуном и генеральным директором Марком Цукербергом стали всё больше натягиваться по мере того, как компания делала ставку на «войны LLM».

Решающий момент, по сообщениям, наступил при разработке и выпуске Llama 4. В конце 2025 года появились отчёты, что результаты бенчмарков модели были «подправлены», чтобы сохранять конкурентоспособность с такими соперниками, как OpenAI и Google. ЛеКун, ярый сторонник научной строгости и открытых исследований, якобы посчитал такое коммерческое давление несовместимым с миссией FAIR.

Кроме того, реструктуризация Meta поместила 65-летнего учёного под руководство Alexandr Wang, молодого основателя Scale AI, которого привлекли для управления новым продуктово-ориентированным подразделением «Superintelligence». Назначение Ванга вместе с мандатом приоритизации коммерческих генеративных продуктов над долгосрочными исследовательскими изысканиями дало ЛеКуну понять, что его видение ИИ больше не является приоритетом компании.

«Марк был действительно рассержен и фактически оттеснил всю организацию GenAI в сторону», — отметил ЛеКун, комментируя внутренние последствия, добавив, что компания стала «полностью накачанной LLM».

AMI Labs: новая ставка на «модели мира»

ЛеКун не уходит на пенсию. Он немедленно запустил Advanced Machine Intelligence (AMI) Labs, стартап, оценочный раунд по которому предварительно оценивают примерно в $3,5 миллиарда. Компания активно набирает исследователей, разделяющих видение, что путь к AGI лежит через совместные предсказательные архитектуры встраиваний (Joint Embedding Predictive Architectures, JEPA).

В отличие от генеративного ИИ, который пытается реконструировать каждый пиксель или слово (что вычислительно дорого и склонно к «галлюцинациям»), модели JEPA предсказывают абстрактные представления мира. Они отфильтровывают непредсказуемый шум (например, колебания листьев на дереве), чтобы сосредоточиться на существенных событиях (например, автомобиль движется в сторону пешехода).

AMI Labs пригласила Alex LeBrun, сооснователя медтех-стартапа Nabla, на пост генерального директора. Этот выбор сигнализирует о практической направленности новой лаборатории: здравоохранение определено как один из приоритетных секторов, где высоконадежность и причинно-следственное мышление моделей мира критически важны.

Реакция отрасли и дальнейший путь

Реакция в секторе ИИ разделилась. Сторонники законов масштабирования говорят, что ЛеКун делает ставку против победителя, указывая на огромную экономическую ценность, уже созданную LLM. Однако многие в сообществе робототехники и научном сообществе встали на его сторону, подтверждая мнение о том, что предсказание текста достигло точки убывающей отдачи.

Если ЛеКун прав, текущие триллионные инвестиции в инфраструктуру генеративного ИИ могут оказаться крупным неверным распределением ресурсов — «тупиком», который даёт беглых чат-ботов, но не создаёт системы, способные планировать, рассуждать или ориентироваться в физическом мире.

Пока Creati.ai продолжает отслеживать этот раскол, ясно одно: консенсус в том, как построить мыслящую машину, треснул. Отрасль больше не идёт маршем в ногу; она раскололась на два отдельных лагеря, и «крёстный отец ИИ» возглавил восстание против той самой технологии, которую помог сделать знаменитой.