• Tweet

Yann LeCun, profesor la Universitatea din New York și cercetător principal la Meta Platforms, spune că avertismentele cu privire la pericolul existențial al tehnologiei sunt „complet false", scrie The Wall Street Journal.

Yann LeCun a contribuit la nașterea boom-ului actual al inteligenței artificiale. Dar el crede că mulți experți exagerează puterea și pericolul acesteia și vrea ca oamenii să știe acest lucru. În timp ce un cor de tehnologi proeminenți ne spun că suntem aproape de a avea computere care depășesc inteligența umană - și ar putea chiar să o suplinească - LeCun și-a făcut un loc agresiv ca cel mai bine acreditat sceptic al boom-ului AI.

Pe rețelele de socializare, în discursuri și la dezbateri, profesorul universitar și cercetător principal la Meta Platforms s-a luptat cu promotorii și Cassandrele care vorbesc despre potențialul supraomenesc al AI generative, de la Elon Musk la doi dintre pionierii colegi ai lui LeCun, care împart cu el titlul neoficial de „naș" al domeniului. Printre aceștia se numără Geoffrey Hinton, un prieten de aproape 40 de ani care a primit marți Premiul Nobel pentru fizică și care a avertizat în repetate rânduri cu privire la amenințările existențiale ale AI.

LeCun consideră că modelele actuale de inteligență artificială, deși utile, sunt departe de a rivaliza cu inteligența animalelor noastre de companie, ca să nu mai vorbim de oameni. Munca sa și poziția sa în fruntea unuia dintre cele mai performante laboratoare de cercetare în domeniul inteligenței artificiale din cadrul uneia dintre cele mai mari companii de tehnologie dau greutate criticilor lui LeCun.

Născut și crescut la nord de Paris, a devenit intrigat de inteligența artificială în parte datorită lui HAL 9000, inteligența artificială rea din filmul SF clasic „2001: Odiseea spațială" al lui Stanley Kubrick din 1968. După ce a obținut un doctorat la Sorbona, a lucrat la faimoasele Laboratoare Bell, unde au fost inventate toate produsele, de la tranzistori la lasere. S-a alăturat NYU ca profesor de informatică în 2003 și a devenit, un deceniu mai târziu, director al cercetării AI la ceea ce era atunci Facebook, acum META.

În 2019, LeCun a câștigat premiul A.M. Turing, cel mai înalt premiu în informatică, împreună cu Hinton și Yoshua Bengio. Premiul, care i-a făcut pe cei trei să fie supranumiți nașii inteligenței artificiale, i-a onorat pentru munca lor fundamentală în domeniul rețelelor neuronale, sistemele cu mai multe straturi care stau la baza multora dintre cele mai puternice sisteme de inteligență artificială de astăzi, de la chatbot-urile OpenAI la mașinile care se conduc singure.

Sam Altman de la OpenAI a declarat luna trecută că am putea avea AGI în „câteva mii de zile". Elon Musk a spus că acest lucru s-ar putea întâmpla până în 2026. LeCun spune că astfel de discuții sunt probabil premature. Atunci când un cercetător OpenAI care a plecat în luna mai a vorbit despre necesitatea de a învăța cum să controlăm inteligența artificială ultrainteligentă, LeCun a atacat. „Mi se pare că, înainte de „a afla urgent cum să controlăm sistemele AI mult mai inteligente decât noi", trebuie să avem un început de idee despre un proiect pentru un sistem mai inteligent decât o pisică de casă", a răspuns el pe X.

Îi place metafora pisicii. Felinele, la urma urmei, au un model mental al lumii fizice, memorie persistentă, o anumită capacitate de raționament și de planificare, spune el. Niciuna dintre aceste calități nu este prezentă în inteligența artificială „de frontieră" de astăzi, inclusiv în cele create de Meta. LeCun crede că inteligența generală artificială reală este un obiectiv demn de urmat - unul la care și Meta lucrează. Modelele actuale nu fac decât să prezică următorul cuvânt dintr-un text.

„În viitor, când oamenii vor vorbi cu sistemul lor de inteligență artificială, cu ochelarii lor inteligenți sau cu orice altceva, avem nevoie ca aceste sisteme de inteligență artificială să aibă practic caracteristici de nivel uman, să aibă bun simț și să se comporte ca un asistent uman", spune el. Dar crearea unui AI atât de capabil ar putea dura cu ușurință zeci de ani, spune el - și abordarea dominantă de astăzi nu ne va duce acolo.

Boom-ul inteligenței artificiale generative a fost alimentat de modele lingvistice mari și de sisteme similare care se antrenează pe oceane de date pentru a imita expresia umană. Întrucât fiecare generație de modele a devenit mult mai puternică, unii experți au ajuns la concluzia că simpla utilizare a mai multor cipuri și date pentru dezvoltarea viitoarelor inteligențe artificiale le va face din ce în ce mai capabile, egalând sau depășind în cele din urmă inteligența umană. Aceasta este logica care stă la baza investițiilor masive în crearea de grupuri din ce în ce mai mari de cipuri specializate pentru instruirea inteligenței artificiale.

LeCun este de părere că problema cu sistemele actuale de inteligență artificială este modul în care sunt concepute, nu amploarea lor. Indiferent de câte GPU-uri înghesuie giganții tehnologici în centrele de date din întreaga lume, spune el, AI-urile de astăzi nu ne vor oferi inteligență generală artificială.

Pariul său este că cercetarea asupra AI care funcționează într-un mod fundamental diferit ne va pune pe calea inteligenței la nivel uman. Aceste viitoare inteligențe artificiale ipotetice ar putea lua multe forme, dar activitatea desfășurată la FAIR pentru a digera imagini video din lumea reală se numără printre proiectele care îl incită în prezent pe LeCun. Ideea este de a crea modele care să învețe într-un mod analog cu cel al unui pui de animal, construind un model al lumii din informațiile vizuale pe care le asimilează.

Modelele mari de limbaj, sau LLM, utilizate pentru ChatGPT și alți roboți ar putea avea într-o zi doar un rol mic în sistemele cu bun simț și abilități umane, construite folosind o serie de alte tehnici și algoritmi. Modelele actuale nu fac decât să prezică următorul cuvânt dintr-un text, spune el. Dar sunt atât de bune la acest capitol încât ne păcălesc. Și, datorită capacității lor enorme de memorare, pot părea că raționează, când de fapt nu fac decât să regurgiteze informații pe care au fost deja antrenate.

„Suntem obișnuiți cu ideea că oamenii sau entitățile care se pot exprima, sau care pot manipula limbajul, sunt inteligente - dar nu este adevărat", spune LeCun. „Poți să manipulezi limbajul și să nu fii inteligent, iar acest lucru este practic ceea ce demonstrează LLM-urile", explică profesorul.