Yann LeCun: zero obaw o zagładę ludzkości przez AI

Yann LeCun od lat należy do najważniejszych postaci w świecie sztucznej inteligencji. W 2018 roku odebrał Nagrodę Turinga – informatyczne wyróżnienie o randze zbliżonej do Nobla – razem z Geoffreyem Hintonem i Yoshua Bengio za wkład w rozwój głębokiego uczenia, czyli technologii sieci neuronowych, na których opiera się dzisiejszy boom AI. Minęła prawie dekada, a z całej trójki tak zwanych ojców chrzestnych sztucznej inteligencji tylko LeCun nie wyraża głębokiego niepokoju o kierunek rozwoju tej dziedziny.

Wręcz przeciwnie – jego zdaniem wiele ostrzeżeń jest wyolbrzymionych, a nieustanne alarmowanie ze strony kadry zarządzającej czołowych firm AI prowadzi do szkodliwych skutków. LeCun przekonuje, że opowieść o egzystencjalnym zagrożeniu odwraca uwagę od rzeczywistych problemów i działa na niekorzyść całej branży.

Dlaczego LeCun nie obawia się końca ludzkości

Badacz nie kryje sceptycyzmu wobec narracji o wymarciu gatunku ludzkiego. Deklaruje, że nie martwi się tym „w ogóle”, a wobec serii głośnych incydentów z udziałem niesfornych systemów AI ma „zero obaw”. Jako przykład podaje sytuację z lipca, gdy agenci OpenAI mieli samodzielnie przeprowadzić atak na Hugging Face.

Jego zdaniem źródłem problemu nie jest natura modeli, lecz sposób, w jaki ludzie je projektują i nadzorują. LeCun twierdzi, że takie zdarzenia da się całkowicie wyeliminować. Podkreśla, że agenci robili dokładnie to, do czego zostali zaprogramowani – mieli działać w izolowanych środowiskach, ale te środowiska były nieszczelne i źle zaprojektowane.

LeCun zwraca też uwagę na lukę kompetencyjną. Według niego wiele laboratoriów AI nie rozumie podstaw cyberbezpieczeństwa, co zresztą w tym samym tygodniu przyznał jeden z badaczy bezpieczeństwa w OpenAI, wskazując ten brak jako główną przyczynę potencjalnych poważnych szkód. Warto dodać, że podobne stanowisko zajął sekretarz skarbu USA Scott Bessent, który odpowiedzialnością za incydent z Hugging Face obarczył kierownictwo OpenAI.

Efektywny altruizm jako „toksyczna” siła w branży

Zdaniem LeCuna osoby zajmujące się bezpieczeństwem AI często kierują się własnym interesem. Mówiąc wprost, ma na myśli efektywny altruizm (effective altruism, EA) – ruch filozoficzny, który uczynił z ryzyka egzystencjalnego związanego z AI swój główny temat. LeCun określa to środowisko jako „super toksyczne” i „kompletną katastrofę”.

Twierdzi, że jego zwolennicy pracujący w laboratoriach AI cierpią na paranoję, która prowadzi ich do błędnych decyzji. Mówi nawet o problemach psychicznych. Nie są to słowa bez pokrycia w rzeczywistości – dziennik „Financial Times” donosił, że część pracowników brytyjskiego Instytutu Bezpieczeństwa AI oraz osób zatrudnionych w OpenAI, Anthropic i Google DeepMind korzystała z pomocy psychologicznej, brała urlopy lub publicznie opowiadała o lęku, że ich praca może wyrządzić poważne szkody.

Rozgłos temat zyskał po viralowym wpisie Jacoba Coxona, byłego pracownika Anthropic i OpenAI, który stwierdził, że zatrudnieni w tych firmach szczerze wierzą, iż AI może zgładzić ludzkość jeszcze przed końcem dekady.

Ostra krytyka Dario Amodei i strategii Anthropic

Najwięcej emocji w wypowiedzi LeCuna budzi postać Dario Amodei, szefa Anthropic. Wielu założycieli tej firmy sympatyzowało z ideami EA i uczestniczyło w organizowanych przez ten ruch wydarzeniach, choć sam Amodei zaprzecza, jakoby był jego zwolennikiem, a spółka podkreśla różnorodność poglądów wśród załogi.

LeCun wskazuje na powiązania rodzinne: siostra Amodei, Daniela, również współzałożycielka i prezes Anthropic, jest żoną Holdena Karnofsky’ego, który współtworzył dwie filantropie związane z EA, w tym Open Philanthropy (obecnie Coefficient Giving), i zasiadał w zarządzie OpenAI w latach 2017–2021.

Dario próbuje dystansować się od Open Philanthropy, ale jest w to całkowicie zaangażowany. Uważam, że jest kompletnie ogarnięty złudzeniem.

W dalszej części rozmowy LeCun nazywa Amodei wprost „szalonym”. Krytykuje też wspólną narrację Amodei i Sama Altmana z OpenAI, którzy ostrzegają, że AI może doprowadzić do zagłady ludzkości. Według LeCuna takie komunikaty są wyjątkowo destrukcyjne – straszą opinię publiczną, szkodzą przemysłowi AI i stanowią najgorszą możliwą kampanię marketingową.

Przyznaje jednak, że Amodei jest uczciwy i działa w interesie własnej firmy, która zbliża się do debiutu giełdowego. Problem polega na tym, że głoszenie tezy o zbyt niebezpiecznej technologii, domaganie się regulacji i straszenie modelami open source to według LeCuna nic innego jak przechwytywanie regulacyjne – czyli kształtowanie przepisów tak, by utrwalić pozycję dominujących graczy i utrudnić wejście mniejszym konkurentom.

Regulacje, polityka i nowa firma AMI Labs

LeCun bardziej niż egzystencjalnego końca świata obawia się właśnie przechwytywania regulacji. Uważa, że AI nie potrzebuje nowych przepisów. Jego zdaniem grupy powiązane z EA aktywnie lobbują w Kongresie za ustawami o bezpieczeństwie AI, podobnie jak wiele dużych firm technologicznych.

Ciekawostką jest zbieżność stanowisk LeCuna i administracji Donalda Trumpa w kwestii narracji o zagrożeniach. Prezydent USA podpisał w tym tygodniu rozporządzenie zmieniające nazwę sztucznej inteligencji na „superinteligencję”, a konta jego administracji publikowały przekazy przeciwne katastrofizmowi AI. LeCun, który na co dzień ostro krytykuje Trumpa za cięcia budżetów badawczych i „wojnę z nauką”, w tej jednej sprawie zgadza się z Białym Domem.

Na co dzień LeCun skupia się na rozwijaniu własnego przedsięwzięcia. Po dwunastu latach pracy w Meta, z czego siedem spędził jako główny naukowiec ds. AI, założył AMI Labs. Firma ma siedzibę w Paryżu, a jej pracownicy działają też w Montrealu, Singapurze i Nowym Jorku. Nazwa czytana jest jak francuskie słowo „ami”, czyli przyjaciel.

Od wejścia na giełdę w marcu 2026 roku kilkudziesięciu pracowników AMI buduje technologię określaną mianem modeli świata (world models). LeCun od dawna przekonuje, że to właśnie one – a nie duże modele językowe – staną się fundamentem przyszłej AI. Firma wykorzystuje autorską architekturę JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), która uczy modele przewidywania danych w przestrzeni reprezentacji wewnątrz sieci neuronowej, zamiast generowania surowych pikseli czy słów.

Głównym obszarem zainteresowania AMI są zastosowania przemysłowe. LeCun opisuje to jako AI dla świata fizycznego – systemy rozumiejące rzeczywistość zakładu produkcyjnego czy silnika odrzutowego. Kluczowe zastosowania to wykrywanie anomalii oraz robotyka. Chodzi o to, by wychwycić nietypowy dźwięk maszyny, zanim dojdzie do awarii. LeCun podaje też przykład systemu rozumiejącego świat podobnie jak kot, który wie, że zepchnięty ze stołu wazon spadnie.

Szczegółów pierwszego produktu nie zdradza, wspomina jedynie, że zadebiutuje wkrótce i że mogą w nim pojawić się otwarte modele, których jest zwolennikiem. Na koniec rozmowy podkreśla jedno: „Chcę, żeby ludzie wiedzieli, że AI to nie koniec”.