El científico franco-estadounidense Yann LeCun está desafiando la narrativa dominante en la inteligencia artificial (IA). Mientras que otros expertos como Sam Altman y Mark Zuckerberg apuestan por los grandes modelos de lenguaje (LLM), LeCun cree que este enfoque es un error y propone una alternativa más ambiciosa.
La carrera de un genio de la IA
LeCun nació en Soisy-sous-Montmorency, Francia, en 1960. Estudió en la Sorbona y se doctoró en ciencias de la computación. Su trayectoria profesional incluye paradas en Bell Labs, AT&T Labs y la Universidad de Nueva York, donde es profesor de matemáticas. En 2018, recibió el premio Turing, considerado el Oscar de la informática. LeCun también fue el directivo encargado de la división de IA en Meta hasta su salida para fundar AMI Labs.
Los límites de los LLM
Los LLM, como ChatGPT y Gemini, tienen limitaciones significativas. Requieren enormes cantidades de energía y datos para funcionar, lo que los hace poco precisos y propensos a errores. Un documento de Anthropic reveló que las respuestas de estos chatbots pueden tener un margen de error de entre el 5% y el 10%. Además, pueden sufrir de "alucinaciones" que pueden ser peligrosas.
Una alternativa a los LLM
LeCun defiende sistemas que aprendan como los humanos, con menos datos y más contexto. Sugiere que se están construyendo máquinas que imitan el lenguaje sin entenderlo realmente. En su lugar, propone sistemas que puedan captar el mundo físico a través de sensores y robots. LeCun cree que la clave es la inteligencia artificial general, no el tamaño de los modelos.
