Ян Лекун: пионер ИИ ушёл из Meta и ставит миллиард долларов против чат-ботов

Ян Лекун

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Родился	8 июля 1959 г. Paris
Род занятий	Учёный в области информатики и предприниматель в сфере ИИ
Награды	Премия PAMI выдающимся исследователям · Премия Гарролда Пендера · Премия Тьюринга

Годами Ян ЛеКун работал в одной из компаний, участвовавших в гонке за созданием всё более крупных чат-ботов, и повторял всем, кто готов был слушать: этот подход никогда не приведёт к интеллекту человеческого уровня. Теперь он ушёл, чтобы доказать свою правоту, — и располагает для этого чуть более чем миллиардом долларов чужих денег. AMI Labs, парижская компания, которую он основал после ухода из Meta, разрабатывает то, что он называет моделями мира: системы, которые учатся понимать законы физического мира по видео и данным датчиков, а не по текстам. Учёный, чьи работы о нейронных сетях сделали возможным нынешний бум, ставит на кон свою репутацию, утверждая, что главная технология этого бума уводит индустрию в сторону.

Изначально фамилия его семьи писалась Le Cun и происходит от старинной бретонской фамилии Le Cunff, распространённой в окрестностях Генгана, на севере Бретани. Он родился в Суазьи-су-Монморанси, в северном пригороде Парижа, получил инженерное образование в ESIEE Paris, а затем защитил докторскую диссертацию по информатике в Université Pierre et Marie Curie. В диссертации он предложил ранний вариант обратного распространения ошибки — метода, который позволяет нейронной сети исправлять собственные ошибки и лежит в основе почти всех систем, которые сегодня называют искусственным интеллектом. Затем он провёл год в Торонто, работая постдокторантом под руководством Джеффри Хинтона (Geoffrey Hinton).

В 1988 году, через год после защиты диссертации, он устроился в AT&T Bell Laboratories в Холмделе, штат Нью-Джерси. Там он создал свёрточные нейронные сети LeNet, которые учились распознавать рукописные цифры на примерах. Система чтения чеков, в разработке которой он участвовал, получила широкое распространение благодаря NCR и другим компаниям. В AT&T Labs-Research, куда он перешёл в 1996 году, чтобы возглавить направление обработки изображений, он вместе с Леоном Ботту и Патриком Хаффнером работал над DjVu — форматом сжатия отсканированных документов, который Internet Archive до сих пор использует для размещения оцифрованных книг.

Нейронные сети вышли из моды, но ЛеКун продолжал заниматься ими. В 2003 году он перешёл в Нью-Йоркский университет, где до сих пор занимает именную кафедру имени Джейкоба Т. Шварца в Институте Куранта. В 2012 году он стал основателем и первым директором университетского Центра науки о данных, а годом позже вместе с Йошуа Бенжио основал конференцию ICLR. Когда глубокое обучение вернулось, в его основе оказались идеи, которые ЛеКун, Бенжио и Хинтон отстаивали в годы спада интереса к этой области. В 2018 году трое учёных разделили Туринговскую премию — высшую награду в области вычислительной техники. Именно поэтому газеты до сих пор называют их крёстными отцами ИИ. К тому времени ЛеКун уже пять лет работал в Facebook: в декабре 2013 года компания наняла его для создания исследовательской лаборатории искусственного интеллекта FAIR.

FAIR стала одной из самых открытых лабораторий в индустрии: она публиковала научные статьи и код, а ЛеКун превратился в самого громкого сторонника открытой публикации весов моделей, чтобы любой желающий мог развивать их дальше. Именно в лаборатории обучили первую LLaMA, открытую для исследователей в феврале 2023 года. Там же создали Galactica — модель для написания научных текстов, публичную демонстрацию которой Meta закрыла примерно через 48 часов после запуска в ноябре 2022 года: пользователи показали, что она уверенно выдумывает небылицы. Две недели спустя появился ChatGPT, который пришёлся публике по душе. Позже ЛеКун говорил, что мир просто ещё не был готов к Galactica. К 2025 году Цукерберг передал руководство работой Meta над ИИ Александру Вану и новому подразделению суперинтеллекта; ЛеКун стал подчиняться Вану, а в октябре FAIR попала под волну увольнений. В ноябре ЛеКун объявил, что уйдёт в конце года.

Сложность с ЛеКуном в том, что в долгосрочной перспективе он часто оказывается прав, но в спорах о ближайшем будущем ведёт себя бескомпромиссно. Он годами утверждал, что большие языковые модели не способны рассуждать и планировать, тогда как построенные на них чат-боты стали главным бизнесом индустрии. Через несколько недель после ухода он заявил Financial Times, что результаты Llama 4 в бенчмарках «немного подтасовали»: для разных тестов использовали разные версии модели. Когда это обвинение впервые прозвучало, руководитель направления генеративного ИИ в Meta Ахмад Аль-Дахле его отверг. В вопросе рисков ЛеКун расходится с коллегами по награде: Хинтон и Бенжио теперь предупреждают, что ИИ может угрожать человечеству, тогда как в октябре 2026 года ЛеКун заявил Fortune, что совершенно не боится вымирания, назвал эффективный альтруизм «крайне токсичным» и сказал, что генеральный директор Anthropic Дарио Амодеи «совершенно заблуждается». По мнению ЛеКуна, предупреждения об опасности ИИ для общества — это попытка захватить регулирование в своих интересах. Критики возражают, что его оптимизм во многом основан на доверии к тем, кто внедряет эти системы.

AMI Labs — ставка, которая должна разрешить этот спор. Компания, представленная в марте 2026 года, привлекла 1,03 миллиарда долларов при оценке до инвестиций в 3,5 миллиарда. ЛеКун назвал этот раунд одним из крупнейших посевных раундов в истории. Его совместно возглавили Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital и Bezos Expeditions; среди других инвесторов — Nvidia, Samsung и Toyota Ventures. Генеральным директором стал Александр Лебрен, возглавлявший медицинский стартап Nabla; ЛеКун занимает пост исполнительного председателя совета директоров и продолжает преподавать в NYU. Штаб-квартира компании находится в Париже, команды работают в Нью-Йорке, Монреале и Сингапуре, а штат насчитывает около 60 сотрудников. Модели компании построены на JEPA — архитектуре предиктивного совместного встраивания, которую ЛеКун продвигает уже много лет. Первые сферы её применения — промышленность, в частности робототехника и обнаружение аномалий. Лебрен говорил, что до коммерческого применения могут пройти годы. В январе 2026 года ЛеКун также стал первым председателем технического исследовательского совета Logical Intelligence — компании, разрабатывающей системы рассуждения на основе энергетических моделей.

За пределами лаборатории ЛеКун увлечённо занимается астрономией на любительском уровне: на снимке туманности Вуаль, который он опубликовал вместе с объявлением об AMI, запечатлено небо над его собственным задним двором. Он гражданин Франции и США, в июле 2026 года ему исполнилось 66 лет, у него трое сыновей. Собственный взгляд на эту область он изложил в книге Quand la machine apprend, опубликованной во Франции в 2019 году. Как отмечает сам ЛеКун, название компании по-французски означает также «друг».

Первый продукт AMI, пока без названия, должен выйти в ближайшее время, и ЛеКун намекал, что он может быть основан на открытых моделях. Это станет первым публичным свидетельством того, способны ли модели мира сделать то, что он обещает уже десять лет. Если проект окажется успешным, человека, которого индустрия привыкла считать спорщиком, снова признают опередившим своё время — как когда-то с нейронными сетями. Если же нет, его предупреждения о чат-ботах не утратят силы, но исходить они будут от человека, которому дали миллиард долларов на создание альтернативы.

Теги: ceos, бизнес, meta, бизнес-лидеры, AMI Labs, Llama