Meta首席人工智能科學家Yann LeCun表示，目前的生成式人工智能（GenAI）和大型語言模型（LLM）范式可能很快就會過時。他認為，這些系統(tǒng)需要新的突破來理解物理世界并與之互動。

LeCun在達沃斯世界經(jīng)濟論壇上談到GenAI系統(tǒng)時表示：“沒有人會再使用它們，至少不會將其作為人工智能系統(tǒng)的核心組件?！彼A計，在未來三到五年內(nèi)，將發(fā)生一場革命，在此期間，將出現(xiàn)一種新的人工智能架構范式，遠遠超過當前系統(tǒng)的能力。

LeCun的言論并不一定是對GenAI和LLM取得的顯著進展的否定，而是提醒當前系統(tǒng)局限性。LeCun表示，目前的LLM缺乏對物理世界的真正理解，人工智能要在這方面與人類匹敵還有很長的路要走。

LeCun表示：“未來仍有許多科技挑戰(zhàn)，由于當前系統(tǒng)的局限性，未來三到五年很可能會發(fā)生另一場人工智能革命?！薄叭绻覀冏罱K想制造家用機器人和完全自動駕駛汽車，我們需要系統(tǒng)來了解現(xiàn)實世界。”

LeCun被視為“人工智能教父”之一。他認為，雖然人工智能擅長語言操縱等任務，但在理解現(xiàn)實世界方面卻存在不足。他預測，未來幾年將是“機器人技術的十年”，人工智能和機器人技術的進步將共同開啟一類新的智能應用。

除了理解物理世界的局限性外，LeCun認為LLM還缺乏持久或連續(xù)的記憶、推理能力以及執(zhí)行復雜規(guī)劃任務的能力。LeCun的評論與他過去的言論一致，他認為LLM還沒有接近人類智能，可能永遠不會達到這一點。

LeCun的觀點與圍繞AGI和超級智能日益增長的炒作相反。在ChatGPT和代理AI等突破的推動下，許多人認為我們正處于創(chuàng)造具有超級智能能力的機器的邊緣。然而，LeCun的預測得到了許多人工智能專家的贊同，他們認為真正的人工智能必須整合物理和數(shù)字領域。

LeCun和他在Meta的團隊正在開發(fā)構建世界心理模型的人工智能系統(tǒng)。LeCun分享道：“如果我們正在制定的計劃取得成功，按照我們希望的時間表，在三到五年內(nèi)，我們將擁有一個完全不同范式的系統(tǒng)。它們（新系統(tǒng)）可能有一定程度的常識。它們可能能夠通過觀察世界并與之互動來了解世界是如何運作的?！?/span>

LeCun是七位因?qū)ΜF(xiàn)代機器學習的貢獻而獲得50萬英鎊伊麗莎白女王工程獎（QE）的工程師之一，該獎項推動了人工智能的進步。LeCun的QE獲獎合作者Yoshua Bengio警告說，在技術安全方面需要取得更多進展。

Bengio敦促行業(yè)領導者在本周巴黎舉行的為期兩天的人工智能行動峰會上優(yōu)先考慮人工智能安全。Bengio說：“我希望看到這個世界的領導人更好地了解我們正在做的事情的規(guī)模，包括我們正在創(chuàng)造的力量，這可能是有益的，也可能是危險的，以及這種力量帶來的風險?！?/span>

人工智能峰會預計將有來自近100個國家的代表參加，其中包括中國、美國和印度等主要參與者。議程上的一個關鍵點是在平衡國家優(yōu)先事項的同時，為可持續(xù)的人工智能發(fā)展找到共同點。此外，討論將側重于簡化人工智能法規(guī)，推進清潔能源戰(zhàn)略，以及促進人工智能領域的區(qū)域自力更生。

除了這些政策問題，技術辯論也將成為焦點。LeCun在峰會上發(fā)言，建議優(yōu)先考慮聯(lián)合嵌入架構，而不是GenAI模型。他強調(diào)，如果目標是創(chuàng)造人類水平的人工智能，那么LLM就不是必由之路。LeCun表示，AGI只能使用JEPA等World模型來實現(xiàn)，而不能使用LLM。