TL;DR：
AI界“顶流”大神LeCun，在Meta待了12年，终于“提桶跑路”了！临走前他火力全开，怒斥硅谷在大模型上“集体幻觉”，根本无法通往AGI，还放话AI未来在于他的“世界模型”！
最近，AI圈简直像开了锅一样，各种大瓜层出不穷。但要说哪一个最“炸裂”，那还得是这位爷——图灵奖得主Yann LeCun。在Meta兢兢业业干了12年，现在倒计时3周，这位65岁的老爷子，竟然决定“提桶跑路”了！1
更猛的是，他不是悄无声息地走，而是选择在离职前，对着整个硅谷来了个“王炸”：你们信奉的大模型？全是泡沫，根本走不到AGI！ 这简直是把硅谷AI圈的脸面，按在地上摩擦啊！
“大模型是死路一条！”：LeCun的AI“世界观”重塑
LeCun老爷子火力全开，直言不讳地指出，现在硅谷各大巨头“卷”得不亦乐乎的LLM（大语言模型）路径，根本就是一条“死胡同”，永远不可能成功。他说：
“所谓的ASI路线——不断训练LLM，用更多合成数据喂模型，雇上几千人在后训练阶段‘管教’系统，再折腾出一些RL的新技巧。在我看来，完全是胡说八道！这条路根本行不通，而且永远都不可能成功。”
这话一出，不知道多少LLM工程师的“信仰”要崩塌了。LeCun强调，大模型处理语言还凑合，但论及可靠性、数据效率和多模态处理，那真是“远远不足”。在他的世界观里，AI最难的，不是把LLM堆得更大，而是让它真正拥有“类人”智能，而不是现在这种“阿猫阿狗”的水平。
那么，他把一生的学术声誉和后半生精力押注在哪了呢？答案是——“世界模型”（World Model）。
所谓的“世界模型”，简单来说，就是让AI学会预测“行动的后果”，然后通过规划来完成任务。它不是简单地像素级输出，而是在抽象表征空间中进行预测。想象一下，不是把现实世界一帧一帧地“复刻”下来，而是抓住关键要素，搭建一个虚拟的“沙盘”，让AI在里面推演未来。
这套理论的“核心技术”就是 JEPA（联合嵌入预测架构）。LeCun说，他早在20年前就开始探索无监督学习，意识到关键在于限制信息量（信息瓶颈），并在表示层进行预测，而不是在像素级层面。这简直就是给大模型“降维打击”啊！
他还拿数据效率“教育”大家：训练一个LLM需要30万亿Token的文本数据，这相当于15000小时的视频。而一个4岁孩子，醒着的时候看到的视觉信息，就差不多是16000小时。瞧瞧，人类小朋友的学习效率，简直是LLM的“天花板”！ LeCun坚信，只靠文本训练，AI永远达不到人类水平。
炮轰硅谷“羊群效应”：AI圈的“集体幻觉”有多深？
除了技术路线，LeCun对硅谷的“单一文化”也毫不留情，直接炮轰这是“危险的羊群效应”。
“竞争太过激烈，大家都害怕走偏路线而落后，于是OpenAI、谷歌、Meta、Anthropic等科技巨头几乎都在做同一件事。那便是，疯狂堆叠LLM。”
他警告，这种“大家都在同一条战壕里往前冲”的模式，最大的风险不是被旁边的对手超越，而是被一个完全不同方向、出乎意料的新技术“降维打击”。他甚至透露，其实很多公司内部的人也心知肚明，这条路“走不通”！2
这言下之意，不就是“你们在玩命‘卷’，我却看到了诗和远方”嘛！而他选择在Meta之外创办的AMI（Advanced Machine Intelligence）公司，就是要延续开放研究的传统，专注于“世界模型”。你看，大佬就是大佬，不玩了就自己开个“新服”！
Meta最近的AI部门重组，也印证了LeCun的“出走”并非空穴来风。他透露，FAIR现在更侧重“短期项目”，主要协助GenAI Lab做LLM和前沿模型研究，论文发表都得经过MSL批准。这对于一个崇尚开放、自由研究的科学家来说，无异于“戴着镣铐跳舞”。怪不得他要怒吼：“除非你把论文发表出来，否则就不能称之为真正的研究！”
AGI是“胡扯”？“类人AI”还要等多久？
当被问及AGI（通用人工智能）的时间线时，LeCun又放了个“大招”：
“不存在‘通用智能’这种东西！这个概念完全没有意义，因为它被设计用来指代人类水平的智能，但人类智能是超级专业化的。所以AGI这个概念完全是胡扯。”
好家伙，直接把AGI这个AI圈的“圣杯”给砸了！不过，他话锋一转，也乐观预测，如果JEPA和世界模型能有重大突破，我们可能在5-10年内看到“接近人类智能，也许是狗的智能水平的AI”。但他也清醒地提醒，这已经是“极度乐观”了。更现实的情况是，可能需要20年甚至更久。
有趣的是，LeCun认为**“最难的部分不是从狗到人类，而是达到狗的水平”**。一旦达到狗的智能，再从灵长类动物到人类，除了大脑大小差异，缺的主要是“语言”。而LLM在语言编码/解码上表现不错，或许未来能充当AI的“韦尼克区”和“布罗卡区”，而“世界模型”则是AI的“前额叶皮层”。这比喻，听着是不是有内味儿了？
LeCun的“人生建议”：别学CS，去学物理哲学！
访谈的最后，LeCun给年轻人提建议，更是语出惊人：
“保质期长的东西，往往不是计算机科学。所以，作为一个计算机科学教授，我劝大家别学计算机科学。”
此话一出，估计CS专业的同学都惊呆了，这简直是“劝退师”本师啊！但他解释道，技术迭代太快，你需要的是“学会如何学习”的底层能力。他推荐：
- 数学： 微积分、线性代数、概率论，尤其是与现实世界相关的数学。
- 传统工程专业： 电气工程、机械工程等，提供控制理论、信号处理、优化等“硬核工具”。
- 物理学： 物理学核心就是“如何表征现实以建立预测模型”，这简直是智能的本质！
- 计算机科学： 只需要学到能熟练编程和使用计算机的程度就行。
- 哲学： 别忘了学点哲学，这玩意儿能让你看得更深，想得更远。
LeCun这番“真知灼见”，简直是给被各种AI热点冲昏头脑的年轻人，浇了一盆“冷水”啊！但想想，一个站在AI金字塔尖的大佬，临别之际的“忠告”，可不就是千金难求的“真香”秘籍嘛。看来，未来AI的世界，可能真要被这群学物理、哲学的“跨界选手”给颠覆了！