SAN FRANCISCO — Ao longo de 40 anos de carreira como cientista da computação, Yann LeCun virou referência mundial em inteligência artificial — e também ficou conhecido por não economizar nas provocações.
Ele é um dos três pesquisadores pioneiros que receberam o Prêmio Turing, frequentemente chamado de “Nobel da computação”, pelo trabalho que deu base à IA moderna. Por mais de uma década, também ocupou o cargo de cientista-chefe de IA da Meta, dona do Facebook e do Instagram.
Nvidia investe US$ 2 bi na CoreWeave e anuncia IA para monitoramento do clima
Parceria amplia infraestrutura de computação para 5 GW até 2030 e novo sistema promete tornar previsões mais rápidas e acessíveis
X, de Elon Musk, é alvo de investigação na UE por imagens sexualizadas feitas com IA
Reguladores disseram que a falta de controles da empresa levou ao uso disseminado de deepfakes criados com o chatbot Grok
Desde que deixou a Meta, em novembro, LeCun tem sido cada vez mais duro nas críticas ao que vê como uma obsessão do Vale do Silício por um único caminho para construir máquinas inteligentes. Na visão dele, a indústria de tecnologia está rumando para um beco sem saída no desenvolvimento de IA — depois de anos de pesquisa e de centenas de bilhões de dólares investidos.
O ponto central, afirma, é o mesmo que ele defende há anos: os grandes modelos de linguagem — a tecnologia por trás de ferramentas como o ChatGPT — têm um limite de até onde conseguem evoluir. Mesmo assim, as empresas estariam apostando tudo em projetos que, segundo ele, não levarão ao objetivo de criar computadores tão inteligentes quanto os humanos, ou até mais. LeCun ainda provoca ao dizer que empresas chinesas, mais abertas a experimentar outras abordagens, podem chegar lá antes.
“Existe esse efeito manada em que todo mundo no Vale do Silício precisa trabalhar na mesma coisa”, disse, em entrevista recente de sua casa em Paris. “Isso não deixa muito espaço para outras abordagens que podem ser muito mais promissoras no longo prazo.”
A crítica entra no centro de um debate que agita o setor desde que a OpenAI deu início ao boom da IA, em 2022, com o lançamento do ChatGPT: é possível criar a chamada inteligência artificial geral — ou até uma superinteligência mais poderosa que a humana? E as empresas conseguem chegar lá com as tecnologias e conceitos atuais?
Poucos pesquisadores têm tanta história nesse tema quanto LeCun, 65. Muito do que a indústria tenta fazer hoje nasce de uma ideia que ele cultiva desde os anos 1970. Quando ainda era estudante de engenharia em Paris, ele abraçou o conceito de redes neurais, numa época em que a maioria dos cientistas considerava essa linha de pesquisa uma causa perdida.
Redes neurais são sistemas matemáticos que aprendem tarefas analisando grandes volumes de dados. Naquele momento, não havia aplicação prática óbvia. Mas, cerca de uma década depois, já como pesquisador nos Bell Labs, LeCun e colegas mostraram que esses sistemas podiam aprender a ler caligrafias em envelopes e cheques.
No começo dos anos 2010, pesquisadores passaram a demonstrar que redes neurais podiam impulsionar uma série de tecnologias — de sistemas de reconhecimento facial a assistentes digitais e carros autônomos. Conforme Google, Microsoft e outros gigantes de tecnologia aumentavam as apostas nesse campo, o Facebook trouxe LeCun para montar um laboratório de pesquisa em IA.
Logo após o lançamento do ChatGPT, os dois pesquisadores que dividiram com LeCun o Prêmio Turing em 2018 passaram a alertar que a IA estava ficando poderosa demais — a ponto de, segundo eles, ameaçar o futuro da humanidade. LeCun considerou essa visão exagerada.
“Houve muito barulho em torno da ideia de que sistemas de IA eram intrinsecamente perigosos e que colocá-los nas mãos de todo mundo era um erro”, disse. “Eu nunca acreditei nisso.”
Ele também foi uma das vozes que pressionaram a Meta e outras empresas a compartilharem mais abertamente suas pesquisas, por meio de artigos científicos e tecnologias em código aberto.
À medida que crescia o discurso de que a IA poderia representar algum tipo de ameaça à humanidade, várias empresas começaram a pisar no freio em iniciativas de código aberto. A Meta, no entanto, manteve a estratégia. LeCun sempre defendeu que abrir o código é o caminho mais seguro, porque impede que uma única companhia concentre o controle sobre a tecnologia e permite que mais gente participe da identificação e mitigação de riscos.
Agora, com várias empresas — incluindo a própria Meta — dando sinais de recuar nessa postura, em busca de vantagem competitiva e preocupadas com usos maliciosos, LeCun alerta que companhias americanas podem perder terreno para rivais chinesas que seguem apostando no código aberto.
“Isso é um desastre”, afirma. “Se todo mundo for aberto, o campo como um todo avança mais rápido.”
O trabalho de IA da Meta passou por turbulências no ano passado. Depois de pesquisadores externos criticarem a nova geração da tecnologia da empresa, o Llama 4, acusando a companhia de exagerar a capacidade do sistema, o CEO Mark Zuckerberg decidiu investir bilhões em um novo laboratório dedicado à busca da “superinteligência” — um tipo hipotético de IA que superaria o cérebro humano.
Seis meses após a criação do novo laboratório, LeCun deixou a companhia para fundar a própria startup, a Advanced Machine Intelligence Labs, ou AMI Labs.
Embora seus estudos tenham ajudado a pavimentar o caminho para os LLMs (modelos de linguagem de grande porte), LeCun insiste que eles não são a etapa final da evolução da IA. Para ele, o grande problema dos sistemas atuais é que eles não conseguem planejar com antecedência. Treinados apenas com dados digitais, não têm uma forma sólida de entender a complexidade do mundo físico.
“LLMs não são um caminho para a superinteligência, nem para uma inteligência em nível humano. Eu digo isso desde o começo”, afirmou. “Toda a indústria ficou ‘LLM-pilled’” — numa referência à ideia de que o setor teria sido “doutrinado” ou “viciado” em LLMs.
Nos últimos anos em que esteve na Meta, LeCun trabalhou em tecnologias que tentam prever o resultado das próprias ações da máquina. Segundo ele, esse tipo de abordagem pode permitir que a IA vá além do patamar atual. Sua nova startup pretende aprofundar justamente essa linha de pesquisa.
“Esse tipo de sistema consegue planejar o que vai fazer”, diz. “Os sistemas atuais — os LLMs — simplesmente não conseguem.”
Subbarao Kambhampati, professor da Universidade Estadual do Arizona e pesquisador de IA há quase tanto tempo quanto LeCun, concorda que as tecnologias atuais não apontam, sozinhas, para uma inteligência realmente comparável à humana. Mas ressalta que elas já se mostraram extremamente úteis em áreas altamente lucrativas, como programação de software. Os métodos mais novos defendidos por LeCun, pondera, ainda precisam ser comprovados na prática.
Para LeCun, é justamente aí que está a relevância de sua nova empresa. As últimas décadas, afirma, estão cheias de projetos de IA que pareciam promissores, mas perderam força no meio do caminho. E, na visão dele, não existe garantia de que o Vale do Silício será o vencedor dessa corrida global.
“As boas ideias estão vindo da China”, diz. “Mas o Vale do Silício tem um certo complexo de superioridade e não consegue imaginar que boas ideias possam surgir de outros lugares.”
c.2026 The New York Times Company
The post “Efeito manada” está levando IA para beco sem saída, alerta pioneiro da tecnologia appeared first on InfoMoney.