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【央视新闻客户端】

　　自爆出将离开Meta的消息后，杨立昆（Yann LeCun）的日程安排得极其紧凑。“这基本上迫使我们加快了日程 ，
”他说 。报道出炉后
，法国总统马克龙给他发了一条WhatsApp消息
。杨立昆不愿透露总统具体说了什么，但暗示总统对这家新的“全球性”公司将与法国保持紧密联系感到高兴。

　　杨立昆不会担任该公司的首席执行官 ，而是执行董事长
，这让他能拥有与在Meta时相同的研究自由 。

　　报道称，杨立昆的新公司名为先进机器智能实验室（Advanced Machine Intelligence Labs） ，将由法国医疗人工智能初创公司Nabla的联合创始人兼首席执行官亚历克斯·勒布伦（Alex LeBrun）领导。

　　“我是一名科学家
，一个有远见的人
。我能激励人们去研究有趣的事物。我很擅长判断哪种技术可行 、哪种不可行 。但我做不了首席执行官， ”杨立昆说 ，“我既太缺乏条理，而且也年纪太大了！
”

　　数十年来
，他一直在潜心构思如何让机器具备这样的智能
。他也毫不讳言自己对大型语言模型的质疑态度，硅谷当下正痴迷于这类模型 ，认为它们有望实现超越人类的智能
，但在他看来，大型语言模型虽有实用价值 ，其本质却受限于语言载体
，存在根本性局限。要实现媲美人类的智能水平，机器还必须理解现实物理世界的运行规律 。

　　为达成这一目标 ，他提出了一套解决方案——基于V-JEPA架构的“世界模型”
。这类模型不依赖语言文本
，而是通过学习视频和空间数据来理解物理世界，同时具备规划
、推理和长效记忆的能力。杨立昆将这种智能形态命名为高级机器智能（AMI） 。

　　杨立昆于1960年出生 ，在巴黎郊区长大
，从小就对人类智能的起源问题充满好奇
。

　　正是他八、九岁时观看的电影《2001太空漫游》（2001：A Space Odyssey），为他指明了如今的道路。他比划着 ，形容当时自己的思想受到了极大震撼 。

　　杨立昆的父亲是一名航空工程师，同时也是个“业余发明家 ”
，正是父亲培养了他动手制作 、捣鼓各类物件的爱好
。从小到大，他热衷于组装飞机模型 ，还吹奏木管乐器
，比如竖笛，以及一种名为克鲁姆管的“古怪的文艺复兴时期乐器
”——他曾加入一支文艺复兴舞曲乐队 ，演奏这种乐器。

　　他表示
，曾经有一位老师认为他数学太差，不适合在大学里学习数学 ，于是他决定攻读工程学 。

　　上世纪80年代
，杨立昆就读于巴黎高等电子与电工技术工程师学院。正是在求学期间，他读到一本探讨“先天与后天”之争的著作——书中记录了语言学家诺姆?乔姆斯基与心理学家让?皮亚杰的辩论 ，这次阅读成了他的灵感迸发时刻
。乔姆斯基主张人类天生具备语言能力
，而皮亚杰则认为人类认知虽有先天框架，但绝大部分能力都源于后天学习。

　　“说这话可能会得罪人…… ”他表示 ，“但我读这本书的时候，觉得乔姆斯基所说的一切都不可能是真的
，我们所有的能力都是学来的 。智能的核心在于学习
。”

　　彼时，人工智能研究——也就是当时所称的“神经网络
”技术 ，一种大致模仿大脑工作机制的技术——在早期尝试受挫后
，几乎成了一片无人问津的领域，甚至被科学界视为禁忌。但杨立昆主动寻找其他研究神经网络的学者 ，并与当时任职于卡内基梅隆大学的杰弗里?辛顿等人惺惺相惜
，成为学术上的“知音” 。

　　后来，他以博士后研究员的身份加入了辛顿所在的多伦多大学
。此后 ，两人与约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）共同为深度学习和现代人工智能奠定了基础
，并因此在2018年获得了计算机科学领域最负盛名的图灵奖。

　　杨立昆是多项重要早期人工智能技术的核心开创者 。上世纪80年代末至90年代，他任职于美国新泽西州的AT&T贝尔实验室 —— 这座实验室曾被誉为全球顶尖的企业研究机构
。在此期间 ，他研发出卷积神经网络架构
，这种技术被广泛应用于图像识别领域。他还基于该架构搭建了一套系统，这套系统后来被各大银行普遍用于支票读取 。

　　这项研究的构想其实是他在多伦多大学时萌生的 ，但多亏贝尔实验室雄厚得近乎无限的资金支持和前沿技术储备，才得以将其落地应用于现实世界
。

　　杨立昆回忆起他刚加入时
，当时的老板拉里·杰克尔（Larry Jackel）对他说过的一句话：“他说，‘你知道吗？在贝尔实验室 ，省钱可不会让你出名。’ ”

　　他最终与身为药剂师的妻子Isabelle以及他们的三个儿子在新泽西州定居下来
，不过他大约每五周就会去一次巴黎 。他说，美国给他带来了“文化冲击
”。

　　贝尔实验室的辉煌岁月注定走到了尽头
。一场企业重组使得实验室的资金大幅缩水 ，还被拆分给了不同的子公司。杨立昆重返学术界
，在纽约大学启动了一个专注于神经网络研究的新项目，课后常去格林尼治村的爵士俱乐部消遣 。

　　到2013年 ，深度学习的可行性已显而易见——其图像识别应用展现出了令人瞩目的成果
。彼时谷歌刚启动“谷歌大脑”项目
，一年后便收购了英国人工智能实验室DeepMind。

　　也正是在这一年，马克?扎克伯格打来电话 。他有意在脸书（Facebook）组建人工智能部门 ，为了招揽杨立昆
，特意邀请他到自己位于加州的家中赴宴
。杨立昆回忆道，当时有一位私人厨师掌勺 ，做了“鸡肉配口感醇厚的白葡萄酒 ”。

　　杨立昆同意加盟，但提出了三个条件：第一
，不必辞去纽约大学的教职；第二，无需迁居加州；第三 ，新实验室的研究成果必须对外公开 。

　　扎克伯格同意了
，合作就此敲定
。杨立昆正式加入全球顶尖科技企业之一的脸书，牵头成立了一家致力于基础研究的全新人工智能实验室 ，命名为脸书人工智能研究院（FAIR）。

　　在杨立昆眼中
，脸书就像“一张白纸，任其挥洒
” 。“资金显然不成问题
。”

　　2022年初 ，在聊天机器人ChatGPT问世之前
，各大人工智能实验室其实都已研发出类似技术，只是当时普遍将其视为实验性项目。最终 ，是一家规模不大
、名不见经传的人工智能实验室——OpenAI
，悄然推出了一款易于使用的聊天机器人产品，由此引爆了如今的人工智能热潮 。

　　ChatGPT的横空出世 ，让Meta内部乱了阵脚。公司领导层决定全力押注大型语言模型Llama的研发
。扎克伯格对公司架构进行重组，成立了生成式人工智能部门
，专门负责加快相关技术的产品化进程。杨立昆则坚持，这款模型必须以开源形式发布 。

　　杨立昆表示 ，Llama 2的发布堪称里程碑时刻
，彻底改变了整个行业格局——它向所有用户开放了模型权重，任何人都可以免费下载、自由调整
。这款模型一跃成为高性能开源大型语言模型的标杆 ，其所倡导的开源理念
，与谷歌 、开放人工智能研究中心推行的技术垄断路线形成了鲜明对比。一时间，Meta公司被视为人工智能研究领域的“良心企业 ” 。

　　杨立昆透露 ，去年Meta在人工智能战略上进行了大刀阔斧的调整
。扎克伯格向生成式人工智能部门施压
，要求其加快技术研发与落地速度，这一决策最终导致双方沟通彻底失灵。

　　“我们团队其实有很多新颖且极具价值的想法 ，本该被投入应用 。但公司管理层却只执着于那些稳妥的
、已被验证可行的方案
。
”他说
，“一旦陷入这种保守思维，只会渐渐落后于人。”

　　此后推出的几款Llama系列模型均以失败告终 。2025年4月发布的Llama 4更是惨淡收场 ，公司还被指控操控测试基准，以此粉饰模型的性能表现
。杨立昆坦承
，当时团队确实“在数据结果上动了些手脚 ”——为了在不同的测试基准中取得更亮眼的成绩，他们针对不同测试采用了不同的模型版本。

　　“马克对此勃然大怒 ，基本上对所有参与该项目的人都失去了信任 。最终
，整个生成式人工智能部门被彻底边缘化。很多人已经离职，那些还没走的 ，也迟早会离开
。
”

　　去年6月
，Meta向数据标注初创企业Scale AI投资150亿美元，同时聘请该公司28岁的首席执行官兼联合创始人亚历山大?王（Alexandr Wang）执掌帅印。亚历山大?王接手了Meta在人工智能领域的全新投资项目 ，以及旗下一家名为TBDLab的研究机构 。该实验室的核心任务是研发新一代前沿人工智能模型
。

　　此前
，Meta曾因以1亿美元签约奖金为筹码，从竞争对手处挖掘顶尖研究人才而登上新闻头条。“此举究竟是否明智 ，留待时间检验 。”杨立昆面无表情地说道
。

　　对于这位受雇来领导该机构的亚历山大?王
，杨立昆直言其“年纪尚轻 ”且“经验不足”。

　　“他学得很快，也清楚自己的短板所在……但他既没有科研工作的相关经验 ，也不懂研究该如何开展、如何推进，更不知道什么因素能吸引研究人员
，什么因素会让他们反感 。
”

　　亚历山大?王同时还成了杨立昆的直属上司
。被问及面对这种层级关系的转变作何感想，起初 ，他对此不以为意
，表示自己向来习惯与年轻人共事。“当年脸书工程师的平均年龄只有27岁，我的年纪是他们的两倍 。”

　　“亚历山大（王）也没有对我指手画脚 ， ”他回应道
，“没人能命令研究人员该做什么，尤其是像我这样的研究人员
。
”

　　谈及自己在Meta任职十余年后最终决定离职的原因 ，杨立昆直言不讳。他表示
，继续留在公司已陷入难以调和的立场困境 。尽管扎克伯格十分认可他在世界模型领域的研究，但公司为推动超级智能项目新招募的一批人 ，“满脑子都是大语言模型”。

　　显然
，这一状况让杨立昆深感格格不入
。“我敢肯定，Meta内部有不少人 ，或许也包括亚历山大，都巴不得我不要对外宣称：就实现超级智能而言
，大语言模型本质上是一条死胡同。 ”他说，“但我不会因为某些人认为我错了 ，就改变自己的观点 。我本身并没有错
。作为一名科学家
，我的职业操守不允许我做出违心之举。
”

　　促使他离职的另一大原因是，他在世界模型与自主智能体（AMI）领域的研究成果 ，已展现出诸多潜在应用场景
，例如航空发动机和重工业等，但这些领域均非Meta的关注重点 。此外 ，杨立昆毫不费力便找到了愿意投资新一代人工智能技术的投资方
。

　　在职业生涯的全新阶段
，杨立昆认为，创办一种“新型实验室”——也就是兼顾基础研究的初创企业——是当下最具发展潜力的新赛道。他以OpenAI前首席技术官米拉?穆拉蒂创办的思维机器公司（Thinking Machines ，“但愿投资方清楚他们在做什么 ”）
，以及开放人工智能联合创始人兼首席科学家伊利亚?萨茨凯弗创立的安全超级智能公司（Safe Superintelligence，“这家我敢肯定 ，投资方完全搞不懂他们在做什么
”）为例，称这两家企业就是很好的范本 。

　　他提出的全新模型架构
，借助视频数据帮助人工智能模型理解现实世界的物理规律，从而使其能更精准地预测后续可能发生的事件
。该模型还会依托“类情绪机制”——即过往的经验与评估结果——来指导预测过程。

　　“如果我掐你一下 ，你会感到疼 。这件事会进而影响你对我的认知模型
。等到下一次我抬手靠近你时
，你就会本能地退缩。这就是你的预测机制在发挥作用，而触发这一反应的‘情绪’ ，正是恐惧或是对疼痛的回避 。 ”他解释道。

　　杨立昆表示
，未来12个月内，人们就能看到这一技术的“雏形版本
” ，而更大规模的落地应用将在几年内实现
。尽管这还远算不上真正的超级智能
，但已为其铺就了可行路径。“或许我们目前仍未察觉到某些潜在障碍，但至少未来可期 。”

　　被问及希望能留下怎样的人生遗产 ，他不假思索地答道：为世界增添更多智能
。“智能
，才是我们这个世界最需要去不断积累的东西。 ”他补充道，更多的智能意味着更少的人类苦难 、更理性的决策 ，以及对世界和宇宙更深层次的认知 。

　　“人类的苦难源于愚昧
。”