Yann LeCun non è uno che le manda a dire. Uno dei padri nobili dell’intelligenza artificiale, premio Turing (che per noi sfigati è tipo il Nobel dell’informatica) e per dieci anni a capo della ricerca AI di Meta, ha deciso di levarsi un sassolone dalla scarpa.

Il punto è semplice: secondo LeCun, la Silicon Valley sta andando dritta contro un muro.
Si sta spendendo una valanga di miliardi su una tecnologia, i Large Language Models (gli LLM, quelli che animano ChatGPT o Gemini, per intenderci), che secondo lui ha un limite invalicabile. Non sono la strada per arrivare alla superintelligenza e non lo saranno mai per motivi che spesso ci sfuggono ma che sono SOSTANZIALI: non pianificano, non capiscono il mondo reale e fanno errori che si sommano come un tamponamento a catena.

C’è questo effetto gregge per cui tutti devono fare la stessa cosa, ignorando approcci più promettenti a lungo termine. E mentre noi ci sentiamo fighi, (cioè, gli americani, noi europei NON ci sentiamo fighi) i cinesi, creativi e meno presuntuosi, vertono al sorpasso.

LeCun ha lasciato Meta per fondare la sua startup, AMI Labs, con un’idea fissa: l’open source. Condividere la conoscenza è l’unico modo per rendere l’AI sicura e per far progredire il campo velocemente. Chiudere i modelli per paura o per avidità è un disastro.

Il messaggio è chiaro: se continuiamo a cercare di superarci con LLM chiusi, convinti che basti aggiungere dati per creare una mente superiore, finiremo per restare al palo.

Meglio seguire il gregge o ascoltare chi, come LeCun, ha iniziato a parlare di reti neurali quando ancora le consideravano fantascienza?
Da che mondo è mondo abbiamo sempre visto che i modelli chiusi tendono a funzionare per un po’, facendo fare il grano a chi li progetta, ma poi si fermano per mancanza di collaborazione e innovazione. Se è questo ciò che gli americani faranno, spero solo che noi europei ci svegliamo un po’. Potrebbe essere un’opportunità.