{"id":217055,"date":"2025-11-16T01:48:26","date_gmt":"2025-11-16T01:48:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/217055\/"},"modified":"2025-11-16T01:48:26","modified_gmt":"2025-11-16T01:48:26","slug":"yann-lecun-lascia-meta-e-prepara-il-prossimo-terremoto-dellai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/217055\/","title":{"rendered":"Yann LeCun lascia Meta e prepara il prossimo terremoto dell\u2019AI"},"content":{"rendered":"

Yann LeCun<\/strong> lascia Meta. Dopo 12 anni come chief AI scientist, il vincitore del Premio Turing e co-inventore del deep learning moderno abbandona l\u2019azienda di Mark Zuckerberg per fondare una startup. Il motivo \u00e8 filosofico: LeCun \u00e8 convinto che i large language models (LLM)<\/strong> come ChatGPT, Gemini e lo stesso Llama di Meta siano un vicolo cieco nella corsa verso l\u2019intelligenza artificiale generale.<\/p>\n

La sua nuova azienda si concentrer\u00e0 sui \u201cworld models\u201d, sistemi che imparano guardando video e dati spaziali invece di divorare testo. Il \u201cgrande strappo\u201d si pu\u00f2 riassumere nel fatto che Meta investe 600 miliardi in LLM e lui pensa sia tempo sprecato. E se lo dice uno che ha inventato met\u00e0 delle tecnologie su cui girano, forse vale la pena ascoltare.<\/p>\n

Quando il padrino dell\u2019IA diventa il dissidente<\/p>\n

La storia di Yann LeCun<\/strong> \u00e8 quella di uno che ha sempre avuto ragione troppo presto. Anni \u201980<\/strong>, Parigi: nessun professore vuole seguire la sua tesi sul machine learning perch\u00e9 \u201cnon \u00e8 un argomento serio\u201d. Anni \u201990<\/strong>, AT&T Bell Labs: sviluppa le reti neurali convoluzionali che oggi alimentano il riconoscimento facciale di miliardo di smartphone. 2018<\/strong>: vince il Premio Turing<\/a> insieme a Geoffrey Hinton<\/strong> e Yoshua Bengio<\/strong>, i tre \u201cpadrini del deep learning\u201d.<\/p>\n

Oggi, nel 2025, Yann LeCun dice che tutti stanno sbagliando. ChatGPT? \u201cMeno intelligente di un gatto.\u201d GPT-5? \u201cNon arriver\u00e0 mai al ragionamento umano.\u201d L\u2019idea di scalare gli LLM fino alla superintelligenza? \u201cUna stronzata\u201d, nelle sue parole. Un po\u2019 come quando Galileo disse alla Chiesa che era la Terra a girare intorno al sole, solo che stavolta la Chiesa \u00e8 Silicon Valley e ha appena investito centinaia di miliardi nell\u2019idea che la Terra stia ferma. E che, sempre stavolta, non sappiamo esattamente cosa giri intorno a cos\u2019altro.<\/p>\n

Meta sceglie il prodotto, Yann LeCun sceglie la scienza<\/p>\n

Il divorzio era nell\u2019aria da mesi. A giugno 2025<\/strong>, Meta ha investito 14,3 miliardi di dollari<\/strong> in Scale AI<\/strong>, assumendo il suo CEO ventottenne Alexandr Wang<\/strong> per guidare la nuova divisione \u201cMeta Superintelligence Labs\u201d. Risultato pratico: Yann LeCun, 65 anni, tre lauree e un Premio Turing, ora \u00e8 di fatto alle sue dipendenze: risponde a Wang.<\/p>\n

Come riportato da TechCrunch<\/a>, la riorganizzazione ha spostato il laboratorio FAIR (Fundamental AI Research), fondato da Yann LeCun nel 2013, da un centro di ricerca a lungo termine a un centro di sviluppo di prodotti commerciali.<\/p>\n

Non \u00e8 tutto: A ottobre 2025, Meta ha tagliato circa 600 posizioni<\/strong> nella divisione AI. Pi\u00f9 della met\u00e0 degli autori del paper originale di Llama ha lasciato l\u2019azienda nei mesi successivi alla pubblicazione.<\/p>\n

Il modello Llama 4 non ha raggiunto le aspettative interne e resta indietro rispetto a OpenAI e Google. Per questo la fretta di Zuckerberg di competere con ChatGPT ha trasformato FAIR da laboratorio di ricerca di eccellenza a fabbrica di prodotti.<\/p>\n

LeCun non ha mai nascosto il suo scetticismo. \u201cPrima di \u2018capire urgentemente come controllare sistemi AI pi\u00f9 intelligenti di noi\u2019, dovremmo avere almeno l\u2019inizio di un\u2019idea di come progettare un sistema pi\u00f9 intelligente di un gatto domestico\u201d, ha scritto su X.<\/p>\n

I chatbot, dice, predicono la prossima parola in una sequenza. Non ragionano, non pianificano, non capiscono causa ed effetto. Memorizzano soltanto dei percorsi. Un gatto che salta su un tavolo calcola traiettorie, gravit\u00e0, resistenza dell\u2019aria. ChatGPT no. Qual \u00e8 la prossima strada, dunque?<\/p>\n

World models: l\u2019IA che impara guardando<\/p>\n

La startup di Yann LeCun si concentrer\u00e0 sui \u201cworld models\u201d<\/strong>, architetture che apprendono dalla realt\u00e0 fisica. L\u2019idea, descritta nel suo paper del 2022<\/a> \u201cA Path Towards Autonomous Machine Intelligence\u201d, \u00e8 semplice: invece di nutrire l\u2019AI con miliardi di parole, la si nutre con video e dati spaziali. Come fa un bambino: guarda, tocca, sbaglia, impara. Il sistema costruisce una rappresentazione interna del mondo fisico, comprende causa-effetto, anticipa scenari.<\/p>\n

Google DeepMind lavora su SIMA 2<\/a>, agente che ragiona in ambienti 3D virtuali. World Labs di Fei-Fei Li ha raccolto 230 milioni per progetti simili. La differenza? LeCun ha quarant\u2019anni di esperienza nel far funzionare idee che sembravano impossibili. Le sue reti convoluzionali degli anni \u201990 elaboravano il 10-20% degli assegni bancari negli Stati Uniti quando tutti dicevano che le reti neurali erano morte.<\/p>\n

\"Yann<\/p>\n

I world models imparano osservando il mondo fisico, non leggendo testo. Un po\u2019 come fa un gatto prima di saltare: calcola, prevede, agisce.Il profeta inascoltato<\/p>\n

C\u2019\u00e8 un\u2019ironia sottile nella situazione. Yann LeCun ha costruito le fondamenta tecnologiche su cui girano ChatGPT, Gemini, Claude e tutti gli altri. Il transformer, l\u2019architettura dietro gli LLM, usa componenti che LeCun ha contribuito a sviluppare. Eppure ora dice: fermatevi, state scalando la cosa sbagliata.<\/strong> \u00c8 come se l\u2019inventore del motore a scoppio dicesse che le auto elettriche sono il futuro. Tecnicamente ha costruito l\u2019industria, filosoficamente vuole cambiarla.<\/p>\n

Il mercato non sembra preoccupato. Le azioni Meta sono calate dell\u20191,5% alla notizia, secondo Dataconomy<\/a>, ma niente panico. Zuckerberg ha gi\u00e0 formato un team d\u2019\u00e9lite, TBD Lab<\/strong>, con pacchetti da 100 milioni di dollari per attrarre talenti da OpenAI e Anthropic. La strategia \u00e8 chiara: prodotti veloci, competizione agguerrita, risultati trimestrali. La scienza pu\u00f2 aspettare.<\/strong><\/p>\n

L\u2019idea di Mark e di altri \u00e8 fare soldi ora, spingendo su sistemi che non raggiungeranno la super intelligenza (ma far credere che lo faranno \u00e8 una componente importante di marketing che serve a venderli). Dopotutto sono gi\u00e0 pronti e hanno una loro utilit\u00e0. Con quei soldi, poi, magari alimentare lo sviluppo di modelli diversi che puntino al \u201cbersaglio grosso\u201d dell\u2019AGI. Magari attraverso l\u2019addestramento fisico dei robot. <\/a>Sar\u00e0 sbagliato, ma capisco la logica: certo, \u00e8 profitto che vince sulla ricerca. Ma vi stupisce che sia cos\u00ec?<\/p>\n

LeCun invece pensa in decenni. \u201cQuesti sistemi potrebbero richiedere dieci anni per maturare\u201d, ha detto parlando dei world models. Dieci anni sono un\u2019eternit\u00e0 in Silicon Valley, dove la media di attenzione \u00e8 tre trimestri. Ma LeCun ha aspettato quarant\u2019anni prima che le reti neurali diventassero mainstream. Sa aspettare.<\/p>\n

La scommessa del dissidente<\/p>\n

Secondo fonti citate dal Financial Times, LeCun \u00e8 gi\u00e0 in discussioni preliminari con investitori. Il pacchetto iniziale di finanziamenti potrebbe superare i 100 milioni di dollari, cifra record per una startup in questa fase. Il motivo \u00e8 ovvio: se sei Yann LeCun e dici \u201cgli LLM sono sbagliati, io costruir\u00f2 l\u2019alternativa\u201d, i soldi arrivano. La reputazione conta. Anche quando vai controcorrente? Soprattutto<\/strong> quando vai controcorrente.<\/p>\n

Il timing \u00e8 curioso. Mentre LeCun se ne va, Meta annuncia investimenti fino a 118 miliardi di dollari<\/strong> per il 2025 in infrastrutture AI e data center. L\u2019azienda punta tutto su Llama e sulla \u201csuperintelligenza\u201d. LeCun punta su sistemi che imparano come bambini, non come pappagalli statistici.<\/p>\n

Chi ha ragione? Tra dieci anni lo sapremo. O forse tra quaranta, come \u00e8 successo con le reti neurali. Non vi scoraggiate, a volte i tempi della realt\u00e0 sono diversi da quelli del marketing.<\/p>\n

Resta una domanda: se l\u2019uomo che ha inventato met\u00e0 dell\u2019IA moderna dice che stiamo sbagliando strada, perch\u00e9 nessuno frena? La risposta \u00e8 semplice. Fermarsi costa. Ripensare costa. <\/strong>Ammettere che miliardi di investimenti potrebbero inseguire un limite fisico invece che una frontiera costa troppo. Pi\u00f9 facile pensare che LeCun, stavolta, abbia torto. Pi\u00f9 facile continuare a scalare, e sperare che GPT-7, o 8, o 9 siano diversi, che prima o poi emerga l\u2019intelligenza. Magari succede davvero, e succede in 3 anni come tanti dicono<\/a>.<\/p>\n

Oppure ha ragione Yann LeCun. Di nuovo. <\/strong>Come negli anni \u201980, quando nessuno credeva nelle reti neurali. Come negli anni \u201990, quando le convoluzionali sembravano troppo complesse. Come nel 2025, quando dice che l\u2019intelligenza non viene dal testo ma dal mondo fisico.<\/p>\n

La storia gli ha dato ragione troppe volte per ignorarlo.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Yann LeCun lascia Meta. Dopo 12 anni come chief AI scientist, il vincitore del Premio Turing e co-inventore…\n","protected":false},"author":3,"featured_media":217056,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[172],"tags":[178,177,1537,90,89],"class_list":{"0":"post-217055","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-affari","8":"tag-affari","9":"tag-business","10":"tag-it","11":"tag-italia","12":"tag-italy"},"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@it\/115556863768283022","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/217055","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=217055"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/217055\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media\/217056"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=217055"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=217055"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/it\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=217055"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}