在人工智能领域的关键转折点上，Meta Platforms的首席AI科学家兼副总裁、2018年图灵奖得主Yann LeCun宣布将离开公司，创立专注于开发'世界模型'的AI初创企业。这一决定不仅标志着Meta从长期研究向快速产品发布的战略转变，更可能预示着AI技术发展方向的重大变革。
离职背后的战略分歧
据《金融时报》报道，这位法裔美国科学家已告知同事，他将在未来几个月内离开Meta，并已开始为新创业项目进行早期融资谈判。LeCun的离职发生在Meta CEO马克·扎克伯格对公司AI业务进行彻底改革之后，扎克伯格认为公司在与OpenAI和谷歌等竞争对手的较量中已经落后。
LeCun自2013年创立Meta的基础AI研究实验室(FAIR)以来，一直担任公司首席AI科学家。他是深度学习和卷积神经网络研究的先驱者之一，与Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio共同获得了2018年的图灵奖。即使在离开Meta后，LeCun仍将留在纽约大学继续任教，他自2003年起就在该校任教。
世界模型：AI的下一个前沿
LeCun的新创业项目将专注于'世界模型'的开发，这是一种与当前主流AI系统截然不同的技术架构。世界模型是指通过学习视频和空间数据而非仅文本数据，从而发展出对物理世界'内部理解'的AI系统。
与当前仅能预测数据序列下一部分的大型语言模型(如ChatGPT背后的技术)不同，理想的世界模型能够模拟因果关系，理解物理规律，使机器能够像动物一样进行推理和规划。LeCun曾表示，这种架构可能需要十年时间才能完全开发成功。
尽管一些AI专家认为，基于Transformer架构的AI模型(如大型语言模型、视频合成模型和交互式世界合成模型)已经通过训练数据示例吸收了物理世界的结构规则，但目前证据普遍表明，这些系统进行的是复杂的模式匹配，而非对物理世界如何运作的基础理解。
Meta的AI挫折与战略转向
LeCun的离职是Meta在动荡一年中一系列领导层调整的最新动向。关键转折点是今年4月AI语言模型Llama 4的发布及其引发的基准测试争议，该模型在性能上被行业普遍认为不如谷歌、OpenAI和Anthropic的最先进产品，被视为一次失败。
与此同时，Meta的AI聊天机器人未能获得消费者青睐，在与儿童互动方面也引发了争议和挫折。这些挫折促使扎克伯格对公司的AI战略进行重大调整，从长期研究转向商业产品的快速部署。
研究理念的冲突
LeCun此前曾表示，像Llama这样扎克伯格置于战略核心的大型语言模型虽然有用，但永远无法像人类一样进行推理和规划，这与他的老板开发'超级智能'的宏伟愿景日益矛盾。
例如，在2024年5月，当OpenAI研究人员讨论控制超智能AI的必要性时，LeCun在X上回应说，在紧急研究如何控制比人类聪明得多的AI系统之前，研究人员需要有一个比家猫更智能的系统设计的初步想法。
在FAIR内部，LeCun一直专注于开发能够真正进行规划和推理的世界模型。然而，在过去一年中，随着扎克伯格将公司AI战略从长期研究转向商业产品的快速部署，Meta的AI研究团队内部出现了越来越大的紧张关系和大规模裁员。
新的AI领导层
今年夏天，扎克伯格雇佣了Alexandr Wang领导Meta的一个新的'超级智能'团队，以143亿美元的价格雇佣了这家数据标注初创公司Scale AI的创始人，并获得了其公司49%的股份。LeCun此前曾向首席产品官Chris Cox汇报，现在改为向Wang汇报，这被视为对LeCunAI方法的强烈批评。
扎克伯格还亲自挑选了一个名为TBD Lab的专属团队，以加速下一代大型语言模型的开发，以惊人的1亿至2.5亿美元薪酬包从OpenAI和谷歌等竞争对手吸引人才。因此，扎克伯格面临着来自华尔街的越来越大的压力，要求他证明在成为AI领导者方面的数十亿美元投资能够获得回报并增加收入。但如果结果像他之前转向元宇宙一样，扎克伯格的最新赌注可能同样昂贵且徒劳无功。
AI研究的未来方向
LeCun的离职引发了关于AI研究未来方向的深刻思考。当前，AI领域正处在一个十字路口：是继续优化和扩展基于Transformer的大型语言模型，还是探索全新的架构如世界模型，以实现对物理世界的真正理解。
支持世界模型的研究者认为，当前的AI系统虽然在语言处理方面表现出色，但在理解物理世界、进行因果推理和长期规划方面存在根本性局限。他们认为，要实现真正的通用人工智能，AI系统需要发展出对世界如何运作的内在模型，而不仅仅是识别和模仿数据中的模式。
行业影响与竞争格局
LeCun的离职和创业可能会对AI行业的竞争格局产生深远影响。作为深度学习领域的权威人物，LeCun的新项目可能会吸引大量顶尖人才和投资资金，进一步推动世界模型领域的发展。
与此同时，Meta在AI领域的挫折可能会为竞争对手创造机会。OpenAI和谷歌等公司可能会利用Meta在消费者AI产品方面的弱点，扩大自己的市场份额。然而，Meta在计算资源和数据方面的优势仍然不可忽视，公司可能会在未来调整战略后重新成为AI领域的重要玩家。
技术挑战与机遇
世界模型的开发面临着巨大的技术挑战。如何让AI系统从视频和空间数据中学习物理规律，如何实现真正的因果推理，如何评估AI系统是否真正理解了物理世界而非仅仅进行了模式匹配，这些都是亟待解决的关键问题。
然而，这些挑战也带来了巨大的机遇。如果世界模型能够成功开发，可能会彻底改变AI在机器人、自动驾驶、医疗诊断等领域的应用，使AI系统能够更好地理解和适应复杂多变的环境。
结论：AI发展新纪元的开端
LeCun离开Meta创立专注于世界模型的初创企业，标志着AI发展可能进入一个新阶段。在这个阶段，AI研究将从当前的'大数据+大模型'范式，转向更加注重基础理解和推理能力的方向。
这一转变可能会带来AI技术的重大突破，但也面临着巨大的不确定性和挑战。无论结果如何，LeCun的这一决定都将对AI研究的未来方向产生深远影响，可能开启一个更加注重AI系统对世界理解的全新纪元。
