Meta首席AI科学家杨立昆：现有大模型存在重大缺陷，永远无法到达人类智能水平
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ChatGPT的横空出世，让稍显拗口的“大型语言模型”（LLM）这个词成了聚光灯的宠儿。从OpenAI、Anthropic等明星创企到谷歌、微软和
Meta等公司，都在持续推进LLM的能力和商业应用前景。
然而，Meta人工智能首席科学家杨立昆 (Yann LeCun) 却认为，目前的LLM路线无法通往AGI
，且非常危险，显示出业界对AI发展路线图的分歧。
杨立昆：LLM存在重大缺陷，无法实现真正的AGI近日，在接受媒体采访时，杨立昆直指当前的LLM技术存在“理解逻辑能力极其有限”、“无法对物理世界建模”、“无法形成持久记忆”、“无法进行层级规划推理”等重大缺陷，并称单纯追求推进LLM的发展“本质是上不安全”的，无法实现真正的AGI。
LeCun指出，现有的LLM尽管在自然语言处理、对话交互、文本创作等领域表现出色，但其仍只是一种"统计建模"技术，通过学数据中的统计规律来完成相关任务，本质上并非具备真正的"理解"和"推理"能力。
但直到今年，包括OpenAI、谷歌在内的科技巨头，都将LLM视为迈向AGI的关键一步。OpenAI CEO山姆·奥特曼就曾多次表示，GPT模型是朝着AGI方向发展的重要突破。
杨立昆所推崇的，是所谓“世界模型”(World Modeling)方法，即能够像人类一样，借助观察和体验，循序渐进地学认知这个世界，从而形成“常识”，最终实现AGI。
杨立昆认为，“世界模型”更接近真正的智能，而非只学数据的统计特征。以人类的学过程为例，孩童在成长过程中，更多是通过观察、交互和实践来认知这个世界，而非被单纯“注入”知识。而杨立昆的“世界模型”路线，则是试图通过对视频、音频等媒体的模拟与补全，让AI也经历这样一个自主学的过程。
不过，他也承认实现“世界模型”并非易事，这一雄心勃勃的目标可能需要耗时10年才能实现。业内专家对此也存疑。
图兰大学计算机科学教授亚伦·库洛塔指出，“常识”一直是人工智能发展的痛点，教会AI模型“因果关系”并非易事，很容易出现“难以预料的失败”。此前也曾有Meta内部员工质疑杨立昆的“世界模型”理念含糊不清，更像是一种噱头。
Meta需要将AI快速产品化 但首席科学家却频频拆台
从本质上看，杨立昆与OpenAI、谷歌等公司对人工智能发展路径的分歧，也反映出科技巨头在AI领域投入上的矛盾与分歧。
对砸下重金购买GPU的Meta来说，首要的使命是短期内快速推出商业化AI产品，在元宇宙的失败之后，公司在AI探索上的成果对Meta的未来至关重要。且扎克伯格面临着巨大的盈利压力，上月，当扎克伯格誓言要将Meta打造成“全球领先的人工智能公司”时，Meta就一度蒸发近2000亿美元的市值，反映出投资者对其人工智能投资回报的疑虑。
但身为首席科学家的杨立昆更看重探索性研究和长期价值，不那么在意短期的收入。他这一番公开宣称LLM路线存在重大问题，也是在打自家公司的脸——Meta也是那些斥巨资研发“危险的LLM”的公司之一。
外界早就揣测，Meta CEO扎克伯格和杨立昆之间可能存在某种微妙的矛盾，例如，去年底，扎克伯格将“AI产品化”工作剥离出杨立昆手中，成立独立的“GenAI”团队，直接分割了杨立昆“学院派”的权力。
总体而言，Meta仍然是AI浪潮的主要受益者，今年迄今，Meta股价累计大涨35%。
$杰创智能(sz301248)$
$荣科科技(sz300290)$
$生物股份(sh600201)$
Meta等公司，都在持续推进LLM的能力和商业应用前景。
然而，Meta人工智能首席科学家杨立昆 (Yann LeCun) 却认为，目前的LLM路线无法通往AGI
，且非常危险，显示出业界对AI发展路线图的分歧。
杨立昆：LLM存在重大缺陷，无法实现真正的AGI近日，在接受媒体采访时，杨立昆直指当前的LLM技术存在“理解逻辑能力极其有限”、“无法对物理世界建模”、“无法形成持久记忆”、“无法进行层级规划推理”等重大缺陷，并称单纯追求推进LLM的发展“本质是上不安全”的，无法实现真正的AGI。
LeCun指出，现有的LLM尽管在自然语言处理、对话交互、文本创作等领域表现出色，但其仍只是一种"统计建模"技术，通过学数据中的统计规律来完成相关任务，本质上并非具备真正的"理解"和"推理"能力。
但直到今年，包括OpenAI、谷歌在内的科技巨头，都将LLM视为迈向AGI的关键一步。OpenAI CEO山姆·奥特曼就曾多次表示，GPT模型是朝着AGI方向发展的重要突破。
杨立昆所推崇的，是所谓“世界模型”(World Modeling)方法，即能够像人类一样，借助观察和体验，循序渐进地学认知这个世界，从而形成“常识”，最终实现AGI。
杨立昆认为，“世界模型”更接近真正的智能，而非只学数据的统计特征。以人类的学过程为例，孩童在成长过程中，更多是通过观察、交互和实践来认知这个世界，而非被单纯“注入”知识。而杨立昆的“世界模型”路线，则是试图通过对视频、音频等媒体的模拟与补全，让AI也经历这样一个自主学的过程。
不过，他也承认实现“世界模型”并非易事，这一雄心勃勃的目标可能需要耗时10年才能实现。业内专家对此也存疑。
图兰大学计算机科学教授亚伦·库洛塔指出，“常识”一直是人工智能发展的痛点，教会AI模型“因果关系”并非易事，很容易出现“难以预料的失败”。此前也曾有Meta内部员工质疑杨立昆的“世界模型”理念含糊不清，更像是一种噱头。
Meta需要将AI快速产品化 但首席科学家却频频拆台
从本质上看，杨立昆与OpenAI、谷歌等公司对人工智能发展路径的分歧，也反映出科技巨头在AI领域投入上的矛盾与分歧。
对砸下重金购买GPU的Meta来说，首要的使命是短期内快速推出商业化AI产品，在元宇宙的失败之后，公司在AI探索上的成果对Meta的未来至关重要。且扎克伯格面临着巨大的盈利压力，上月，当扎克伯格誓言要将Meta打造成“全球领先的人工智能公司”时，Meta就一度蒸发近2000亿美元的市值，反映出投资者对其人工智能投资回报的疑虑。
但身为首席科学家的杨立昆更看重探索性研究和长期价值，不那么在意短期的收入。他这一番公开宣称LLM路线存在重大问题，也是在打自家公司的脸——Meta也是那些斥巨资研发“危险的LLM”的公司之一。
外界早就揣测，Meta CEO扎克伯格和杨立昆之间可能存在某种微妙的矛盾，例如，去年底，扎克伯格将“AI产品化”工作剥离出杨立昆手中，成立独立的“GenAI”团队，直接分割了杨立昆“学院派”的权力。
总体而言，Meta仍然是AI浪潮的主要受益者，今年迄今，Meta股价累计大涨35%。
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