Meta高级研究员、纽约大学教授以及 A.M. Turing 奖得主Yann LeCun，对当前关于人工智能（AI）威胁的担忧提出了强烈的反对意见。他认为这些担忧完全是“无稽之谈”，并强调当前的 AI 技术距离具备真正智能还有很长的路要走。
关键观点
- AI 威胁论的质疑：
- LeCun 在接受《华尔街日报》采访时明确表示，当前关于 AI 威胁的担忧是“完全胡说八道”。
- 他强调，当前的大语言模型虽然在语言处理方面表现出色，但缺乏一些关键的猫级能力，如持久记忆、推理、规划和对物理世界的理解。
- 当前 AI 的局限性：
- 大语言模型主要展示了语言操纵能力，但这并不意味着它们具有真正的智能。
- LeCun 认为，这些模型“可以操纵语言但并不聪明”，因此不可能演变成真正的通用人工智能（AGI）。
- 通往 AGI 的新方法：
- 尽管对当前 AI 的能力持怀疑态度，LeCun 并未完全否定 AGI 的可能性。他指出，需要新的方法来实现这一目标。
- 他提到了 Meta 基础 AI 研究团队在消化现实世界视频方面的工作，这是一种可能的途径，可以帮助 AI 更好地理解和互动现实世界。
背景信息
- Yann LeCun 的背景：LeCun 是深度学习领域的先驱之一，对卷积神经网络（CNN）的发展做出了重要贡献。
- Meta 的研究：Meta 在 AI 领域进行了大量研究，特别是在自然语言处理和计算机视觉方面。
LeCun 的观点反映了他对当前 AI 技术现状的深刻理解。他认为，尽管大语言模型在某些任务上表现出色，但它们远远不具备真正的智能。要实现通用人工智能，还需要在多个方面取得突破，特别是如何让 AI 系统更好地理解和交互现实世界。这一观点不仅为当前的 AI 研究提供了方向，也为公众对 AI 的认知带来了更理性的视角。