Yann LeCun Diiktiraf TIME100 AI Ketika Mencabar Masa Depan AI Berasaskan LLM

Pengiktirafan Yann LeCun dalam senarai TIME100 AI 2026 membawa makna lebih besar daripada sekadar penghormatan terhadap sumbangannya kepada pembelajaran mendalam. Ia turut menonjolkan usahanya mencabar hala tuju utama industri AI: membina model bahasa yang semakin besar dengan harapan ia akhirnya mencapai kecerdasan setaraf manusia.

LeCun berpendapat bahawa menskalakan model bahasa besar, atau LLM, semata-mata tidak mencukupi. Melalui AMI Labs, syarikat yang diasaskannya bersama selepas meninggalkan Meta, pandangan yang bertentangan arus itu kini berubah menjadi satu eksperimen penyelidikan dan perniagaan bernilai berbilion dolar. 1517

TIME mengiktiraf idea, bukan sekadar pengaruh korporat

TIME menerangkan TIME100 AI sebagai senarai 100 individu yang mempengaruhi pembangunan serta hala tuju kecerdasan buatan. Senarai itu merangkumi beberapa kategori, termasuk pemimpin, inovator, pembentuk dan pemikir. 37

Dalam konteks LeCun, pengiktirafan tersebut bukan hanya berkaitan kedudukannya sebagai bekas ketua saintis AI di Meta atau tokoh yang pernah membantu membentuk bidang pembelajaran mendalam. Ia juga meletakkan hujah saintifiknya di tengah-tengah perdebatan besar tentang bentuk sistem yang diperlukan untuk mencapai kecerdasan lebih umum.

Profil TIME yang dipetik dalam laporan berkaitan menggambarkan pendirian LeCun sebagai percanggahan sebenar terhadap kepercayaan bahawa penskalaan LLM secara berterusan akan membawa AI ke tahap kecerdasan manusia. Bagi LeCun, world models mungkin menawarkan laluan yang lebih menjanjikan. 215

Berundur dari Meta membuka ruang untuk haluan berbeza

LeCun meninggalkan Meta selepas kira-kira 12 tahun. Dalam tempoh itu, beliau membantu menubuhkan dan mengetuai organisasi penyelidikan AI syarikat berkenaan. Reuters melaporkan bahawa beliau berundur sebagai ketua saintis AI Meta sebelum melancarkan Advanced Machine Intelligence, atau AMI. 17

Perpindahan itu penting dari sudut strategi. Di luar Meta, LeCun boleh mengejar agenda penyelidikan dan pembinaan syarikat yang berpusat pada world models, bukannya perlumbaan industri untuk memperbesar sistem generatif berasaskan bahasa.

TIME melaporkan bahawa beliau memperkenalkan AMI Labs pada bulan berikutnya. Langkah itu menjadikan perbezaan pendapat saintifik yang telah lama dibawanya sebagai sebuah syarikat permulaan bebas. 15

US$1.03 bilion menjadi undi keyakinan—bukan bukti muktamad

Pada Mac 2026, AMI mengumumkan pusingan pembiayaan benih sebanyak US$1.03 bilion pada penilaian pra-wang US$3.5 bilion. Menurut Reuters, pusingan itu diterajui bersama oleh Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital dan Bezos Expeditions. 17

TechCrunch turut melaporkan penyertaan pelabur serta individu seperti NVIDIA, Tim dan Rosemary Berners-Lee, Jim Breyer, Mark Cuban, Xavier Niel dan Eric Schmidt. 27

Jumlah itu wajar dilihat sebagai undi keyakinan yang besar terhadap masalah yang cuba diselesaikan AMI—bukan sebagai bukti bahawa pendekatannya sudah berjaya. Pelabur sedang membiayai kemungkinan wujudnya sistem AI dengan penaakulan, perancangan dan keupayaan bertindak di dunia sebenar yang lebih kukuh. Namun, laporan yang tersedia belum membuktikan bahawa world models AMI mengatasi LLM termaju.

Perbezaan ini penting. Penilaian syarikat yang tinggi boleh menjadikan satu arah penyelidikan alternatif lebih diyakini pasaran, tetapi ia tidak dapat menyelesaikan perdebatan teknikal sebelum sistem berkenaan dibuktikan pada skala sebenar.

Apa yang dimaksudkan dengan “world models”?

LLM biasanya dilatih untuk mempelajari corak dalam bahasa. Pendekatan LeCun pula mahu AI belajar secara lebih langsung daripada dunia—termasuk data visual dan input daripada pelbagai penderia—supaya ia dapat membina gambaran dalaman tentang cara realiti berfungsi.

Secara praktikal, world model bertujuan untuk:

• memahami cara sesuatu persekitaran beroperasi;
• meramalkan perkara yang mungkin berlaku selepas tindakan tertentu;
• menilai akibat sebelum mengambil tindakan; dan
• menyokong perancangan dalam bidang seperti robotik serta aplikasi dunia fizikal yang lain.

Laporan yang berkaitan dengan TIME menyifatkan matlamat AMI sebagai usaha memberikan AI pemahaman intuitif tentang hukum fizik asas dan membolehkannya meramalkan kesan daripada pelbagai tindakan. 124 Reuters pula menggambarkan syarikat itu sebagai usaha membangunkan sistem yang berasaskan penaakulan, perancangan dan “world models”. 17

Sebab itu konsep ini sering dikaitkan dengan kecerdasan ruang dan kecerdasan terjelma. Sistem yang perlu bergerak dalam persekitaran, mengendalikan objek atau membuat keputusan ketika keadaan fizikal berubah memerlukan lebih daripada kebolehan menghasilkan jawapan teks yang kedengaran meyakinkan.

JEPA menjadi asas konseptual AMI

Hala tuju AMI berkait rapat dengan Joint Embedding Predictive Architecture, atau JEPA, yang dicadangkan LeCun pada 2022. Sistem berasaskan JEPA direka untuk meramalkan gambaran abstrak tentang maklumat yang hilang atau akan datang, bukannya membina semula setiap butiran mentah dalam input. Laporan mengenai AMI mengenal pasti syarikat itu sebagai berasaskan seni bina JEPA yang dicadangkan LeCun. 3138

Kelebihan yang disasarkan ialah kecekapan dan keupayaan membuat abstraksi. Model boleh memberi tumpuan kepada ciri yang penting untuk memahami, meramal dan bertindak, tanpa menganggap setiap piksel atau titik data sama penting.

Dari segi konsep, pendekatan ini selari dengan matlamat AMI untuk membina sistem yang memahami persekitaran dan menjangka hasil sesuatu tindakan.

Namun, JEPA masih merupakan asas penyelidikan, bukan pengganti yang telah terbukti kepada ekosistem LLM sedia ada. AMI perlu menunjukkan bahawa seni bina itu boleh diskalakan, mempelajari gambaran dunia yang berguna dan memberikan prestasi yang boleh dipercayai dalam aplikasi sebenar.

Pelaburan besar menjadikan world models semakin diyakini pasaran

Pembiayaan AMI menunjukkan bahawa world models tidak lagi dilihat sebagai idea akademik semata-mata. Pelabur sanggup menyalurkan lebih daripada US$1 bilion kepada sebuah syarikat yang mahu membina AI yang belajar daripada realiti serta menyasarkan penaakulan dan perancangan. 1727

Minat yang lebih luas turut dapat dilihat melalui perbincangan tentang kecerdasan ruang dan kecerdasan terjelma. Pendekatan ini berkait dengan robotik, sistem autonomi, kegunaan industri dan bidang lain yang memerlukan AI memahami konteks fizikal. 232431

Bagaimanapun, pelaburan itu tidak bermakna wujudnya konsensus. Persoalan utamanya masih terbuka: adakah LLM yang semakin berkuasa akan memperoleh penaakulan dan pemahaman dunia yang mencukupi, atau adakah sistem yang dibina berasaskan world models lebih berkesan untuk perancangan serta tindakan yang kukuh?

Kemajuan AMI mungkin menjadi ujian penting terhadap persoalan itu, tetapi pusingan pembiayaan awalnya tidak mampu memberikan jawapan dengan sendiri.

TIME100 AI menandakan pertaruhan yang lebih besar

Hubungan antara pengiktirafan TIME100 AI untuk LeCun dan AMI Labs sebenarnya jelas. TIME mengiktiraf seorang saintis yang pengaruhnya kini merangkumi sumbangan asas kepada penyelidikan AI serta cabaran berisiko tinggi terhadap andaian dominan industri. 5715

Keputusannya meninggalkan Meta memberinya kebebasan untuk mengejar cabaran tersebut. Pusingan benih US$1.03 bilion dan penilaian pra-wang US$3.5 bilion pula menyediakan sumber luar biasa besar untuk merealisasikannya. Fokus AMI terhadap world models dan JEPA memberikan kritikan LeCun terhadap penskalaan LLM sebuah wadah penyelidikan dan perniagaan yang nyata.

Setakat ini, semua itu belum membuktikan bahawa LeCun benar. Sebaliknya, ia ialah percubaan bernilai lebih US$1 bilion untuk menjawab satu soalan besar: adakah kemajuan seterusnya dalam AI akan datang daripada keupayaan menghasilkan bahasa yang lebih baik—atau daripada mesin yang boleh memodelkan dunia sebelum bertindak di dalamnya?

Maklumat awam yang tersedia juga belum cukup untuk mengesahkan sepenuhnya skop, jadual masa atau komposisi pasukan kepimpinan antarabangsa dan pengembangan tenaga kerja AMI. Begitu juga, hasil teknikal syarikat serta jadual pembukaan penyelidikan atau kod sumbernya masih belum dapat dianggap sebagai fakta yang telah disahkan.