A Financial Times értesülései alapján távozik a Metától Yann LeCun, a vállalat mesterségesintelligencia-fejlesztéseinek egyik vezető tudósa. A New York-i Egyetem Turing-díjas professzora a lap bennfentes forrásai szerint már megbeszéléseket folytat egy saját startup finanszírozására, és annak keretei között folytatná a neurális hálózatok terén végzett úttörő munkáját, amiért egyébként a modern mesterséges intelligencia egyik "keresztapjaként" hivatkoznak rá. LeCun még 2013-ban csatlakozott a Metához, és a beszámolók kiemelik, hogy jelenléte hitelességgel ruházta fel a társaság munkáját, nem utolsósorban azért, mert pozíciója ellenére közismerten szkeptikus a mostanában futó nagy nyelvi modellek (LLM-ek) iránt.
Ahogy korábban írtuk, a tudós az LLM-ek alternatívájaként olyan modelleket javasol, amelyek nem csak válogatás nélkül elemzik a releváns és nem releváns adatokat. Mivel a világ végtelen számú, kiszámíthatatlan lehetőség mentén alakul, a "világszimuláció" ezzel a megközelítéssel lehetetlen és értelmetlen próbálkozás. A magasabb kognitív képességekkel bíró MI képzésének egyetlen módja így a valós szituációkban való tanulás és az absztrakció lenne, amivel már a Meta is kísérletezik az év elején bemutatott V-JEPA modelljével. LeCun többször is kifejtette, hogy a "szuperintelligens" rendszerek irányításáról vitatkoznak, közben el sem jutottak az első lépésekig az olyan rendszerek tervezésében, ami okosabb lehet egy macskánál.
Két dudás az MI-csárdában
A tudós egyelőre meg nem erősített távozását a Metánál zajló jelentős átalakulás újabb jelének értékelik: míg korábban nagy hangsúlyt fektettek a kutatásra és a nyílt forrású modellekre, Mark Zuckerberg újabban már a kereskedelmi szempontból versenyképes MI-fejlesztésekre összpontosít, és elképesztő összegeket fordít az OpenAI vagy a Google üldözésére. LeCun ehhez képest azt tanácsolta a feltörekvő kutatóknak, hogy ne foglalkozzanak az LLM-ekkel, inkább dolgozzanak a következő generációs MI-rendszereken, amelyek képesek túllépni a nagy nyelvi modellek korlátain. A FT szerint ez kívülállóvá teszi őt az iparágban, amelynek fő ígérete, hogy az aktuális technológia már a mesterséges általános intelligencia (AGI) előszobája.
A sztori fontos eleme, hogy a Meta idén nyáron több mint 14 milliárd dolláros acqui-hiring befektetést jelentett be a Scale AI nevű, MI-adatcímkézésben utazó startup cégbe. A Scale AI akkori vezérigazgatója, Alexandr Wang ennek nyomán a Meta újonnan létrehozott Superintelligence Labs egységének élére került, ami elvileg elkülönül LeCun kutatási részlegétől, a FAIR-től, de a Financial Times szerint a 65 éves sztártudós így is kénytelenlett (volna) a 28 éves Wangnak jelenteni. A cikkben emlékeztetnek rá, hogy a múlt hónapban a Meta részvényei több mint 11 százalékot gyengültek az MI-befektetések további emelkedésének bejelentésére, a LeCun tervezett távozásáról szóló hírek megjelenésére pedig további 3 százalékot estek.
Az ötlettől az értékteremtésig – az üzleti réteg szerepe az adattudományi működésben
Az adattudomány valódi értéke ott válik láthatóvá, ahol az előrejelzések döntésekké, a döntések pedig mérhető üzleti eredményekké alakulnak. Ehhez azonban tudatos üzleti beágyazásra, mérési keretrendszerekre és következetes visszacsatolásra is szükség van.
EGY NAPBA SŰRÍTÜNK MINDENT, AMIT MA EGY PROJEKTMENEDZSERNEK TUDNIA KELL!
Ütős esettanulmányok AI-ról, agilitásról, csapattopológiáról. Folyamatos programok három teremben és egy közösségi térben: exkluzív információk, előadások, interaktív workshopok, networking, tapasztalatcsere.
2026.03.10. UP Rendezvénytér
Nyílt forráskód: valóban ingyenes, de használatának szigorú szabályai vannak