Meta 的首席人工智能科学家 Yann LeCun 正准备离开公司，成立一家专注于世界模型的新人工智能初创公司，由于 Meta 依靠他在核心人工智能研究方面的领导力，引起了投资者的关注。这 金融时报援引知情人士的话报道称，LeCun 正在早期讨论为该合资企业筹集资金，这将推进他在计算世界模型方面的长期研究议程，该模型是学习物理和概念环境的结构化表示以支持预测和自主决策的系统。在他即将离职的消息传出之际，Meta 股价在盘前交易中下跌 1.5%，反映出市场对该公司人工智能领导地位变化的密切关注。 LeCun 在该领域的地位源于 20 世纪 80 年代末和 90 年代初的工作，当时他开发了 LeNet，这是第一个成功用于手写数字识别的卷积神经网络之一。该架构演示了分层卷积滤波器、共享权重和池化操作如何提取分层视觉特征，从而实现银行支票和邮政编码的强大自动读取。 LeNet 的设计直接影响了现代卷积神经网络，支持大规模图像分类、面部识别管道和自动驾驶汽车中使用的感知系统。 LeCun 于 2013 年 12 月加入 Facebook，担任 Facebook AI Research (FAIR) 的创始主任，负责建立一个专门的基础研究组织。目前担任 Meta 的首席人工智能科学家，他负责监督自监督学习算法的长期工作，以减少对标记数据的依赖，旨在更通用的机器理解的世界模型研究，以及能够在复杂任务的不确定性下学习、推理和行动的自主人工智能系统的架构。 Meta将其战略方向与大规模人工智能投资联系起来，表示计划到2028年在美国投资超过6000亿美元，涵盖人工智能技术开发、数据中心和计算基础设施以及劳动力计划。 2023年，该公司承诺斥资143亿美元收购Scale AI 49%的股份。据英国《金融时报》报道，作为此次交易的一部分，Scale AI 前首席执行官 Alexandr Wang 加入 Meta，目前担任领导职务，LeCun 向其汇报。 2023 年 10 月，Meta 裁减了其 AI 组织内约 600 个职位。该公司称此举是为了简化运营并减少决策层。此次裁员影响了 FAIR 以及人工智能产品和基础设施部门，而 TBD 实验室（王领导的元超级智能实验室中专注于下一代基础模型的精英部门）则没有受到影响。 LeCun 一直对当前的生成式人工智能带来灾难性风险的说法提出质疑。他将此类警告描述为“荒谬”和“完全是胡说八道”，并对大型语言模型按照目前的轨迹发展是否会产生通用人工智能或人工智能超级智能表示怀疑。
