Yann LeCun, jedan od "kumova" modernog strojnog učenja, nakon više od deset godina napušta Metu. Dok ostatak Silicijske doline pumpa sve veće i skuplje jezične modele, on gradi startup koji polazi od potpuno drugačije premise: prava inteligencija ne dolazi iz teksta, nego iz učenja svijeta.
Od Bell Labsa do META-e i natrag u istraživanje
LeCun je rođen 1960. u predgrađu Pariza. Kao klinac je gledao 2001: Odiseju u svemiru i, kako kaže, ostao "raznesen" idejom umjetne inteligencije. Otac, aeronautički inženjer i izumitelj-amater, poticao ga je na slaganje modela aviona i sviranje čudnih renesansnih instrumenata poput krumhorna.
U 80-ima, kad je većina znanstvene zajednice neuralne mreže smatrala mrtvim smjerom, LeCun je svjesno ušao baš u tu zabranjenu zonu. Upoznao je Geoffreyja Hintona i kasnije Yoshuu Bengija; trojica su kasnije dobila Turingovu nagradu za temelje dubokog učenja.
U AT&T Bell Labsu u New Jerseyju krajem 80-ih i 90-ih razvio je konvolucijske mreže, danas standard u računalnom vidu. Njegov sustav za čitanje rukom pisanih brojki banke su koristile za automatizirano čitanje čekova. U Bell Labsu je, prisjeća se, šef Larry Jackel rekao legendarno: "Ovdje ne postajete slavni tako što štedite novac."
Nakon restrukturiranja Bell Labsa vraća se na sveučilište (NYU), a onda, 2013., stiže poziv iz Facebooka. Mark Zuckerberg ga zove u Kaliforniju na večeru – "piletina s prilično dobrim bijelim vinom" – i nudi mu da izgradi AI laboratorij od nule.
LeCun pristaje pod tri uvjeta:
- ostaje profesor na NYU,
- ne seli se u Kaliforniju,
- rezultati laboratorija moraju biti javno objavljivi.
Zuckerberg prihvaća. Nastaje Facebook AI Research (FAIR), s praktički neograničenim budžetom i fokusom na fundamentalna istraživanja.
Kad je ChatGPT promijenio planove
Početkom 2022., prije ChatGPT-a, svi veliki igrači imali su svoje jezične modele u ladici. Većinom eksperimentalne.
OpenAI je prvi odlučio pustiti model u obliku javno dostupnog chatbota – i time zapalio globalnu maniju za generativnom AI.
U Meti nastaje panika. Tvrtka preusmjerava resurse na Llamu, vlastitu LLM obitelj. Zuckerberg slaže novu organizaciju za generativnu AI, zaduženu da što brže gura modele u proizvode.
LeCun gura suprotan smjer – prema otvorenosti. Llama 2 izlazi 2023. s otvorenim težinama; bilo ju je moguće preuzeti i prilagoditi besplatno. LeCun to zove "prekretnicom" koja je "promijenila cijelu industriju". Meta nakratko postaje "dobar dečko" AI svijeta, nasuprot zatvorenim pristupima OpenAI-a i Googlea.
Ali fokus na sigurno i isporučivo znači da riskantniji, dugoročniji istraživački smjerovi ostaju po strani.
"Imali smo puno novih ideja i zbilja kul stvari koje su trebali implementirati", kaže. "Ali išli su na ono što je sigurno i već dokazano. Kad to radite, zaostajete."
Kasnije verzije Llama modela nisu oduševile. Llama 4, objavljena u travnju 2025., dočekana je mlako, a Metu su optužili da je muljala po benchmark testovima. LeCun danas priznaje da su rezultati "malo uljepšani" – koristili su različite modele za različite testove kako bi ispali bolji.
"Mark je bio jako ljut i praktički je izgubio povjerenje u sve koji su bili uključeni", priča. Generativni AI odjel biva gurnut u stranu, a val odlazaka tek je krenuo.
15 milijardi za Scale AI i šef od 28 godina
U lipnju 2025. Meta ulaže 15 milijardi dolara u Scale AI, startup za označavanje podataka, i dovodi njegova 28-godišnjeg CEO-a i suosnivača, Alexandera Wanga, da vodi novi TBD Lab za tzv. frontier modele.
Mediji pišu o ponudama od 100 milijuna dolara samo za potpis vrhunskih istraživača.
LeCun Wanga opisuje kao "mladog" i "neiskusnog" kad je riječ o istraživačkoj kulturi, iako dodaje da brzo uči i "zna što ne zna".
"Nema iskustva s istraživanjem – kako ga zapravo radite, što je istraživačima privlačno, a što odbojno", kaže.
Wang mu postaje nadređeni. Sama hijerarhija nije problem – prosječni Facebook inženjer bio je dvostruko mlađi od LeCuna još prije deset godina. Problem je to što su ljudi oko nove superinteligencijske inicijative, kaže, "potpuno LLM‑pilled" – uvjereni da će sve riješiti još veći i skuplji jezični modeli.
Tu LeCun povlači crtu.
"Siguran sam da u Meti ima puno ljudi, možda i Alex, koji bi voljeli da svijetu ne govorim kako su LLM-ovi u osnovi slijepa ulica kad govorimo o superinteligenciji", kaže. "Ali neću promijeniti mišljenje zato što neki tip misli da sam u krivu. Nisam u krivu. Moja znanstvena integritet mi to ne dopušta."
Zašto misli da LLM-ovi imaju strop
LeCun ne negira korisnost LLM-ova. Problem vidi u ideji da će samo skaliranje – više podataka, više GPU-ova – magično dovesti do nečega što nalikuje ljudskom umu.
Temeljna mana, po njemu, je fokus isključivo na jezik.
Da bi dosegnuli ljudsku razinu inteligencije, modeli moraju naučiti kako funkcionira fizički svijet, ne samo predviđati sljedeću riječ.
Njegov odgovor je arhitektura V‑JEPA, tzv. world model. Ti modeli:
- uče iz videa i prostorskih podataka, a ne samo iz teksta,
- grade interne simulacije stvarnog svijeta,
- mogu planirati, rezonirati i zadržavati trajnu memoriju.
Cijeli taj pristup LeCun naziva Advanced Machine Intelligence (AMI).
U novim verzijama u igru uvodi i nešto što zove "emocije" – sažetke prošlih iskustava i ocjena koje usmjeravaju buduće odluke.
Objašnjava to jednostavnim primjerom: "Ako vas uštipnem, osjetit ćete bol. Vaš mentalni model mene se mijenja i sljedeći put ćete se povući čim približim ruku. To je predikcija, a emocija iza toga je strah ili izbjegavanje boli."
LeCun vjeruje da ćemo prve "bebe" verzije takvih sustava vidjeti unutar 12 mjeseci, a ozbiljnije inačice u nekoliko godina. To još neće biti superinteligencija, ali vidi to kao realan put prema njoj: možda postoji prepreka koju još ne vidimo, kaže, ali barem postoji nada.
Novi val: "neolabovi" umjesto klasičnog startupa
Svoj novi projekt naziva "neolab" – startup koji prvenstveno radi fundamentalna istraživanja, a proizvodi dolaze kasnije.
Kao srodne primjere navodi Thinking Machines Mire Murati (bivše CTO OpenAI-a) i Safe Superintelligence Ilye Sutskevera (suosnivača i bivšeg glavnog znanstvenika OpenAI-a). I u tim slučajevima riječ je o laboratorijima s golemim ambicijama i investitorima spremnima čekati.
LeCunove svjetske modele vjerojatno nećete prvo vidjeti u društvenim mrežama, nego u područjima poput mlaznih motora, robotike ili teške industrije – svugdje gdje je ključno razumjeti fiziku sustava, a ne slagati rečenice.
Za naš regionalni tech ekosustav, naviknut gledati prema Silicijskoj dolini, zanimljivo je da se sljedeća velika klasa modela možda neće roditi u klasičnim Big Tech korporacijama, nego u ovakvim privatnim laboratorijima.
"Patimo od gluposti"
Na pitanje što želi da ostane iza njega, LeCun odgovara bez razmišljanja: želi povećati količinu inteligencije u svijetu.
"Inteligencija je stvar koje bismo trebali imati više", kaže. Uz više inteligencije, vjeruje, dolazi manje ljudske patnje, više racionalnih odluka i bolje razumijevanje svijeta i svemira.
"Patimo od gluposti", dodaje, bez imalo uljepšavanja.
Hoće li njegov rad na Advanced Machine Intelligence Labsu dokazati da je bio u pravu i da su LLM-ovi stvarno slijepa ulica za superinteligenciju, tek ćemo vidjeti. Ali jedno je jasno: LeCun je spreman još jednom isplivati iz glavne struje i pokušati redefinirati što uopće znači da je stroj – inteligentan.
