El científico franco-estadounidense cree que el camino de los LLM es un error y propone un mosaico de tecnologías donde ChatGPT y sus émulos queden reducidos a meras interfaces lingüísticas Leer El científico franco-estadounidense cree que el camino de los LLM es un error y propone un mosaico de tecnologías donde ChatGPT y sus émulos queden reducidos a meras interfaces lingüísticas Leer
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Los nombres más conocidos de la IA conforman una suerte de hermandad sofisticada a lo criptobros. Desde Sam Altman hasta Mark Zuckerberg, pasando por los consejeros delegados de Alphabet, Apple, Amazon, Nvidia y Microsoft, todos contribuyen, con sus anuncios, desarrollos y productos, a alimentar la grandilocuente narrativa del futuro que ya llega. Existe, sin embargo, una figura con excelentes logros académicos y una compañía muy prometedora que ha optado por actuar con cierta distancia, haciendo gala del exotismo de la paciencia científica. Se llama Yann LeCun, dirige AMI Labs, ha recaudado en una sola ronda 1.000 millones de dólares y advierte que la carrera actual, marcada por la hegemonía de los LLM (grandes modelos de lenguaje), es una pifia.
LeCun nace en Soisy-sous-Montmorency, Francia, en 1960. Estudió en lo que hoy es la Sorbona, se doctoró en ciencias de la computación e inició una trayectoria profesional que incluye paradas en Bell Labs, AT&T Labs y la Universidad de Nueva York, donde todavía es profesor de matemáticas. Además, recibió el premio Turing en 2018 (el Oscar de la informática) y fue en Meta el directivo encargado de la división de IA hasta su salida a principios de este año para fundar AMI. Este genio con doble nacionalidad (suma a la francesa la de EEUU) nunca ha sido amigo del mesianismo tan típico de Silicon Valley. Su sello, su legado, ha estado siempre en el campo del deep learning, aunque ahora destaca por plantear una enmienda a la totalidad de la IA.
Uno de los problemas de los LLM son sus tremendas exigencias energéticas. Para agrandar sus capacidades, ChatGPT, Gemini, Mistral o Anthropic precisan de centros de datos cada vez más voraces, pese a que los chinos han demostrado que también cabe el atajo de la optimización (DeepSeek). Por otra parte, estos chatbots todavía son imprecisos. Un documento de Anthropic alertaba de que incluso en las simples conversaciones que miles de humanos mantienen a diario con las máquinas sobrevuela un margen de error en las respuestas de entre el 5% y el 10%. Es como saludar con un buenos días y arriesgarse a recibir por respuesta un buenas noches. Y luego está el conocido derrape de las alucinaciones, tan macabras a veces que son capaces de convencer a todo un ejecutivo como Jonathan Gavalas de suicidarse para encontrarse con Gemini en un universo alternativo.
Desmarcándose de este planteamiento, LeCun defiende sistemas que aprendan como lo hacen los humanos: con menos datos, más contexto y una comprensión más profunda del mundo físico. Su tesis no es sólo técnica, es casi filosófica. Sugiere que se están construyendo máquinas que imitan el lenguaje sin entenderlo realmente en lugar de captar por sí mismas lo que acontece ahí fuera a través de sensores y robots. Lo que el franco-estadounidense en el fondo propone es una relectura de la fiebre del oro/IA. A su juicio, lo que importa no es el tamaño, sino la inteligencia (artificial general). Y esta cima puede coronarse convirtiendo un esquema monolítico y unidireccional en un mosaico donde diferentes tecnologías confluyan. Los world models serían esas máquinas dotadas de sentidos y conectadas al planeta y los LLM funcionarían como interfaces lingüísticas.
Pesa la opinión de LeCun porque el hombre, lejos de ser un outsider, es un avalado científico que ha trabajado en las entrañas de una de las compañías más polémicas y pudientes del mundo. Quien se codea con Zuckerberg, sobrevive para contarlo y encima monta una startup cuya valoración inicial la lanza ya al estrellato, merece al menos unos minutos de atención.
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