来源：中国企业家杂志

图片来源：由无界AI生成

“放弃生成式模型，不研究LLM（大语言模型），我们没办法只通过文本训练让AI达到人类的智慧水平。”近日，Meta首席AI科学家杨立昆（Yann LeCun）在法国巴黎的2025年人工智能行动峰会上再一次炮轰了生成式AI。

杨立昆认为，现有的大模型运行虽然高效，但推理过程是发散的，生成的token有可能不在合理答案范围内，这也是为什么有些大模型会产生幻觉。虽然现在的很多生成式模型让AI可以通过律师资格考试、解决数学问题，但并不能做家务，对于人类来说不用思考就能干的事情，对生成式AI来说很复杂。

他还表示，生成式模型根本不适合制作视频，目前大家看到的能生成视频的AI模型，并不能理解物理世界，它们只是在生成漂亮的图片。杨立昆支持的是能理解物理世界的模型，他提出了更适合预测视频内容的联合嵌入预测架构（JEPA），始终认为只有AI能真正理解物理世界，才能迎来比肩人类智慧水平的人工智能。

最后，杨立昆强调了开源人工智能平台的必要性，未来，我们将拥有通用虚拟助手，它们会调节我们与数字世界的所有互动。它们要会说世界上所有的语言，了解所有的文化、所有的价值体系以及所有的兴趣中心，这样的AI系统不可能来自硅谷的少数公司，必须以有效的方式协作完成这件事。

精彩观点如下：

1.我们需要人类水平的智能，因为我们习惯与人互动，我们期待出现具有人类智慧水平的AI系统，未来无处不在的AI助手将成为人类与数字世界的桥梁，帮助人类更好地与数字世界互动。
2.我们没办法只通过文本训练就能让AI达到人类的智慧水平，这是不可能发生的。
3.在Meta，我们将这类能达到人类智慧水平的AI称为高级机器智能，我们不喜欢“AGI”（通用人工智能）的说法，而是叫它“AMI”，用法语念很像“朋友”这个词。
4.生成式模型根本不适合制作视频，大家可能见过能生成视频的AI模型，但它们并不真正了解物理，只是在生成漂亮的图片。
5.如果你对达到人类智慧水平的AI感兴趣，并且你在学术界，就不要研究LLM，因为你是在和数百个拥有数万个GPU的人竞争，没有任何意义。
6.AI平台需要共享，它们要会说世界上所有的语言，了解所有的文化、所有的价值体系以及所有的兴趣中心，世界上没有任何一个公司可以训练出这样的基础模型，必须以有效的方式协作完成。
7.开源模型正缓慢而坚定地超越闭源模型。

以下为分享全文（有删减）：#p#分页标题#e#

为什么我们需要人类智慧水平的AI

众所周知，我们需要人类水平的人工智能，这不仅是个有趣的科学问题，也是一种产品需求。未来，我们将佩戴智能设备，比如智能眼镜，通过这些智能设备随时访问AI助手，与它们互动。

我们需要人类水平的智能，因为我们习惯与人互动，我们期待出现具有人类智慧水平的AI系统，未来无处不在的AI助手将成为人类与数字世界的桥梁，帮助人类更好地与数字世界互动。但是，与人类和动物相比，目前的机器学习还很糟糕，我们还没有制造出具备人类学习能力、常识和理解物质世界能力的机器。动物和人类都可以根据常识推进行动，这些行为本质上是由目标驱动的。

所以目前几乎所有人都在使用的人工智能系统并不具备我们想要的特征。因为它们是递归式地产生一个又一个tokens，然后用标记的tokens来预测下一个token。训练这些系统的方式是把信息放在输入端，然后在输出端试图让它重现输入端的信息。它是一个因果结构，不能作弊，也不能使用特定的输入来预测自身，只能看身边的tokens。所以它非常高效，人们称之为通用大模型，可以用它来生成文本、图片。

但这种推理过程是发散的，每次你生成一个token时，它都有可能不在合理答案范围内，而且可能让你离正确答案越来越远，如果发生这种情况，后续是没办法修复它的，这也是为什么有些大模型会产生幻觉，胡说八道。

现在这些人工智能还无法复制人类的智慧，我