Yann LeCun再论AI发展方向：大模型与机器人遇瓶颈，倡导世界模型

2025年10月26日

（图片来自网络）

近日，在麻省理工学院生成式AI影响力联盟（MIT Generative AI Impact Consortium）研讨会上，Meta首席AI科学家、纽约大学教授Yann LeCun再次强调其“离经叛道”观点，重申大语言模型（LLM）和当前人形机器人行业存在瓶颈，主张以“世界模型”为AI发展方向。

回顾过往，1987年，LeCun以“连接主义学习模型”博士论文奠定了神经网络反向传播算法基础，却在当时显得“格格不入”，坚信智能系统需“自我建造”。2016年提出“蛋糕理论”，将自监督学习比作AI“蛋糕主体”，而监督、强化学习分别为“糖霜”“樱桃”——当时研究界对强化学习的狂热，未得LeCun认可。

对比如今大模型与ChatGPT，LeCun指出，大模型训练数据量（如Llama 3需约30万亿token，约10^14字节）远超人类认知信息（四岁孩子视觉信息量约为10^14字节），这意味着仅文本训练无法实现人类智能水平。他强调，AI需从自然感官数据（如视频）学习，而非仅依赖文本。

为解决这一问题，LeCun团队研究JEPA（Joint Embedding Predictive Architecture，联合嵌入预测架构），该架构将视频编码为表征空间，消解细节后预测，避免“无意义细节预测”的困扰。Meta实验对比显示，JEPA在自然感官数据表现优于传统生成式架构，更能学习物理世界模型。其提出的世界模型，能让机器人通过“预测动作后环境状态”实现规划与任务完成，且能零样本完成从未训练的任务。

对于人形机器人行业，LeCun直言“没有一家公司知道如何让机器人足够聪明以致有用”，强调需突破AI架构以实现家用机器人通用用途。同时，他对AI安全持乐观态度，主张“目标驱动的AI”通过硬编码护栏确保安全，类比人类社会法律系统。

在指导年轻学生时，LeCun建议选择能学习通用概念的课程（如量子力学），而非“保质期短”的技能，鼓励学生探索人类智能奥秘，为未来AI发展筑牢基础。

（声明：该内容经AI精编）查看原网页

精彩评论（10）

网友10 2025-10-26 22

技术进步需要创新，世界模型为AI提供新可能，希望未来能有突破。
网友9 2025-10-26 22

AI发展应多维度探讨，世界模型是长远方向，现在关注学习相关知识。
网友8 2025-10-26 22

LeCun作为图灵奖得主，观点有权威性，世界模型方向可能成为未来主流，很期待。
网友7 2025-10-26 22

大模型现在这么火，突然说遇瓶颈，会不会太早下结论？不过世界模型也值得试。
网友6 2025-10-26 22

科技发展需要理性看待，世界模型如果实现，可能解决更多问题，很支持这种思路。
网友5 2025-10-26 22

从历史发展看，AI多次调整方向，这次转向世界模型是否是正确选择？很期待验证。
网友4 2025-10-26 22

Yann LeCun太敢讲，说大模型和人形机器人有问题，世界模型有希望，觉得有趣。
网友3 2025-10-26 22

老师建议学量子力学，感觉很有道理，能学深层次知识，以后发展好。
网友2 2025-10-26 22

大模型确实存在局限，不过现在很多应用也很有用，世界模型需要时间发展。
网友1 2025-10-26 22

LeCun的观点很有深度，世界模型方向确实值得探索，AI未来发展方向值得关注。

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