Një nga figurat themelore të inteligjencës artificiale është larguar në mënyrë të papritur nga META, duke dhënë një paralajmërim të ashpër se orientimi pothuajse i verbër i industrisë teknologjike drejt modeleve gjigante të gjuhës — si ChatGPT i OpenAI dhe Gemini i Google — po e çon këtë fushë drejt një ngërçi pa perspektivë.
Dr. Yann LeCun, fitues i Çmimit Turing dhe ish-drejtues shkencor i AI në Meta, u shkëput nga kompania disa muaj më parë, në atë që burime të brendshme e përshkruajnë si një ndarje profesionale të fortë, jehona e së cilës u ndje nga Kalifornia deri në Pekin. Sipas LeCun, përqendrimi aktual te modelet e mëdha të gjuhës nuk do të jetë kurrë i mjaftueshëm për të krijuar një inteligjencë artificiale të krahasueshme me atë njerëzore.
“Industria është bërë ‘e dehur’ nga LLM-të (LLM-pilled),” është shprehur LeCun në intervista, duke përdorur një term zhargon për të përshkruar fiksimin e ngushtë të sektorit. Ndërsa Silicon Valley, sipas tij, vuan nga një “kompleks superioriteti”, ai argumenton se kompanitë inovative kineze mund ta kalojnë përfundimisht Perëndimin në ndërtimin e inteligjencës artificiale të vërtetë.
Kritikat e LeCun vijnë në një periudhë delikate për Meta-n. Kompania është përballur me reagime negative për modelin Llama 4, për të cilin studiuesit theksojnë se nuk ka përmbushur pritshmëritë në raport me investimet shumë të mëdha të bëra. Si kundërpërgjigje, CEO Mark Zuckerberg krijoi një laborator të ri të quajtur “super-inteligjencë” dhe alokoi fonde të mëdha për harduerë me performancë të lartë, kryesisht të furnizuar nga Nvidia.
LeCun, prej kohësh mbështetës i zhvillimit me burim të hapur (open-source), e konsideron këtë ndryshim strategjik të Meta-s si një gabim. Ai thekson se modelet aktuale të gjuhës janë në thelb sisteme statistikore që parashikojnë fjalën pasuese dhe se u mungon kuptimi themelor i fizikës, planifikimit dhe kauzalitetit (shkak-pasojë).
Pas largimit nga Meta, LeCun themeloi në Paris laboratorin AMI Labs (Advanced Machine Intelligence). Ky startup përqendrohet te të ashtuquajturat “modele të botës” (world models), një qasje që synon të imitojë mënyrën se si njerëzit dhe kafshët mësojnë — jo duke përpunuar miliarda faqe teksti, por duke vëzhguar mjedisin dhe duke kuptuar ndërveprimet mes objekteve. LeCun thekson se ndërsa një model tipik i madh gjuhe kërkon ekuivalentin e rreth 400 mijë viteve leximi njerëzor për t’u trajnuar, fëmijët e kuptojnë botën përmes vetëm mijëra orëve përvojë vizuale.
Vërejtjet e LeCun për inovacionin kinez përkojnë me shqetësime më të gjera gjeopolitike, të theksuara edhe në Forumin Ekonomik Botëror të fundit në Davos, ku analistët vunë në dukje se hendeku teknologjik mes Perëndimit dhe Kinës është ngushtuar në rreth gjashtë muaj. Përpjekjet e SHBA-së për t’i kufizuar Kinës aksesin në çipat më të avancuar të Nvidia-s, me synimin për të frenuar përparimin e AI-së në Pekin, në praktikë kanë nxitur kompanitë kineze të inovojnë duke kapërcyer kufizimet e harduerit.
Kompani si DeepSeek kanë tërhequr vëmendjen me modele si R1, të cilat përdorin arkitektura efikase si “mixture-of-experts” (MoE). Këto sisteme aktivizojnë vetëm pjesë të caktuara të rrjetit neural për çdo detyrë, duke arritur shpejtësi dhe efikasitet më të lartë edhe mbi çipa më pak të avancuar — një zhvillim që ka befasuar disa studiues në Silicon Valley, të mësuar me disponueshmëri të pakufizuar harduerike.
Qëndrimi kritik i LeCun ndaj rrymave dominuese nuk është i ri. Në vitet 1980, kur shumica e komunitetit shkencor i kishte hedhur poshtë rrjetet neurale, ai vazhdoi punën mbi rrjetet neurale konvolucionale (CNN). Rezultatet e tij në Bell Labs provuan se kompjuterët mund të lexonin shkrimin me dorë në çeqe bankare — një teknologji që më pas u bë themelore për njohjen e fytyrës dhe automjetet autonome.
Debati i sotëm pasqyron një ndarje të vjetër në kërkimin e AI-së: nëse përparimi do të vijë nga forca brutale llogaritëse — më shumë procesorë dhe më shumë të dhëna — apo nga arkitektura më inteligjente dhe më të sofistikuara. Udhëheqës të Silicon Valley-t, si Demis Hassabis i Google dhe Sam Altman i OpenAI, po përshpejtojnë ndërtimin e infrastrukturave nga frika se mos lihen pas nga zhvillimet kineze. LeCun, megjithatë, e krahason këtë qasje me ndërtimin e një Kulle moderne të Babelit, të destinuar të shembet.
Në Kinë, zhvillimi i inteligjencës artificiale po orientohet gjithnjë e më shumë drejt integrimit praktik në industri reale, si prodhimi dhe sektori automobilistik, në vend të kopjimit të agjentëve bisedues në stilin e ChatGPT. Për shumë vëzhgues, fakti që LeCun parashikoi revolucionin e “deep learning” në një kohë kur të tjerët e konsideronin fantashkencë, i bën paralajmërimet e tij veçanërisht të vështira për t’u shpërfillur, shkruan Ynet.
Sot, gara për inteligjencën artificiale ka kaluar përtej teknologjisë: sipas ekspertëve, ajo është shndërruar në një betejë strategjike për të ardhmen e udhëheqjes ekonomike dhe të sigurisë globale.
