Yann LeCun’dan akademisyenlere: “Kesinlikle LLM’ler üzerinde çalışmamalısınız”

Yann LeCun yıllardır yapay zekâ sektörüne büyük dil modellerinin bir çıkmaz yol olduğunu söylüyor. X’te hızla yayılan bir konferans kaydında Turing Ödülü sahibi, bu kez uyarısını daha küçük ve daha kırılgan bir kitleye, üniversite laboratuvarlarında çalışan araştırmacılara yöneltiyor ve sözünü hiçbir çekince koymadan söylüyor.

“LLM’ler üzerinde çalışmamalısınız. En azından akademideyseniz, büyük dil modelleri üzerinde kesinlikle çalışmamalısınız. Bu alana katabileceğiniz hiçbir şey yok. Yapay zekâda gerçek ilerleme kaydetmekle, gerçek dünyaya dayanan bir yapay zekâyla ilgileniyorsanız, fiziksel yapay zekâ istiyorsanız LLM’ler üzerinde çalışmayın; üretken modeller üzerinde de çalışmayın.”

Bu sözleri, 29 Mayıs’ta Frontiers of Embodied AI konferans dizisi kapsamında ETH Zurich’te verdiği “World Models: Enabling the Next AI Revolution” başlıklı konuşmada söyledi. Yapay zekâ yorumcusu Rohan Paul, LeCun’un “en yeni konuşması” diye tanıttığı kaydı bu hafta paylaştı; oysa kayıt dört ay öncesine ait. Ardından gelen sözler salonda kahkahaya yol açtı: “Tahmin edebileceğiniz gibi, bu beni Silikon Vadisi’nde pek popüler yapmıyor.” Arkasındaki slaytta, “Recommendations to my fellow AI scientists” başlığının altında kırmızı harflerle şu ifade yer alıyordu: “İnsan düzeyinde yapay zekâyla ilgileniyorsanız LLM’ler üzerinde çalışmayın.”

İlk yarı hesaplama gücüyle ilgili

Kışkırtıcı ifadeleri bir kenara bıraktığınızda, akademisyenlere verdiği tavsiyenin temelinde ekonomi yatıyor. Büyük dil modellerindeki ilerleme, yalnızca bir avuç şirketin karşılayabildiği kümelerde yürütülen eğitim süreçleriyle sağlanıyor. Bütçelerin belirleyici olduğu bir yarışa doktora öğrencisinin katkısı sınırlı kalır; “bu alana katabileceğiniz hiçbir şey yok” sözü de pratikte tam olarak bunu anlatıyor. LeCun bu noktayı bir süredir dile getiriyor: VentureBeat’in aktardığına göre, 2024’te Paris’teki VivaTech’te yapay zekânın yeni neslini geliştirmek isteyen öğrencilere LLM’lerin büyük şirketlerin kontrolünde olduğunu söylemişti.

Slaytta, araştırmacıların bunun yerine zaman ayırmasını istediği alanlar da sıralanıyor. Üretken modeller yerine ortak gömme mimarileri. Olasılıksal modeller yerine enerji temelli modeller. Kontrastif yöntemler yerine düzenlileştirilmiş yöntemler. Pekiştirmeli öğrenme yerine model öngörülü kontrol; LeCun’a göre pekiştirmeli öğrenme yalnızca dünya tahmin edildiği gibi davranmadığında bir planı düzeltmek için kullanılmalı. Bunlar mütevazı donanımlarla da sınanabilecek fikirler ve üniversite laboratuvarlarının hâlâ avantajlı olduğu nokta da burası.

İkinci yarı asıl kışkırtıcı olan

“Üretken modeller üzerinde de çalışmayın” demek, sohbet botlarına yöneltilen alışıldık eleştiriden çok daha ileri gidiyor. Bu söz, üretimin kendisini, zekâyı bir sonraki kelimeyi ya da pikseli tahmin ederek inşa etme fikrini reddediyor; bu da LeCun’u, adı sık sık onunkiyle birlikte anılan fiziksel yapay zekâ alanının büyük bölümüyle karşı karşıya getiriyor. Geçen hafta AMD, Fei-Fei Li’nin World Labs şirketini yaklaşık 8,2 milyar dolar değer biçilen, tamamı hisseyle yapılan bir anlaşmayla satın almayı kabul etti. The Register, bu hamleyi LLM’lerin çıkmaz sokak olma ihtimaline karşı bir önlem olarak niteledi ve LeCun’un da bunu dile getirdiğini belirtti. Ne var ki World Labs, 3D ortamlar üreten ve simüle eden modeller geliştiriyor. NVIDIA’nın Cosmos 3’ü de üretken bir dünya modeli; Physical Intelligence ise robot modellerini görsel-dil modelleri üzerine kuruyor. “Kelimeler değil dünyalar” yönüne akan para, büyük ölçüde LeCun’un bu konudaki yaklaşımına yönelmiyor.

Hisse dağılım tablosunda adı olan birinden tavsiyeler

Konuşmacının konumunu da hesaba katmak gerekiyor. LeCun, Meta’dan ayrıldı ve şu anda Paris’teki AMI Labs’in yönetim kurulu başkanı. Şirket, LLM’lere alternatif olarak dünya modelleri geliştirmek amacıyla mart ayında 3,5 milyar dolar değerleme üzerinden 1,03 milyar dolar yatırım aldı; bu, Avrupa’nın en büyük tohum yatırım turuydu. Şirket Paris, New York, Montreal ve Singapur’da kadrosunu büyütüyor. LeCun’un tavsiyesine uyan her araştırmacı, potansiyel bir çalışan hâline geliyor.

Bu, tavsiyenin samimiyetsiz olduğu anlamına gelmiyor. LeCun bu görüşü AMI kurulmadan önce de savunuyordu; yatırımcılar bu görüş için para harcamadan çok önce, itibarının bedelini ödedi. Ancak 2026’da araştırma tavsiyesiyle iş planı tam olarak aynı yönü gösteriyor ve öğrenciler bunu göz önünde bulundurmalı.

LeCun, bu sözlerin Silikon Vadisi’ndeki arkadaşlarına mal olduğunu şakayla karışık söyledi. Tez konusu seçen bir öğrenci içinse risk daha büyük: doktora çalışmasını, LeCun’un kanıtlamak için az önce bir milyar dolar topladığı mimariye yatırmak.

Etiketler: Large Language Models, World models, AMI Labs, ETH Zurich, Yann LeCun