最孤独的正确——异端者Yann LeCun朔元文集

引子：一个永远在吵架的人

在AI界，Yann LeCun有一个著名的外号："永远在吵架的人"。

三巨头中唯一一个说"AI不会毁灭人类"的人

他在Twitter上与Gary Marcus吵，在学术会议上与Hinton和Bengio吵（虽然他们是朋友），在Meta内部与产品经理吵，在公开场合与所有认为"AI会毁灭人类"的人吵。

2023年，当Hinton和Bengio联名签署了一封呼吁暂停AI研究的公开信时，LeCun公开表示反对。当被问到为什么他与两位图灵奖共同获奖者意见不一致时，他说：

"Friends don't have to agree on everything."

「朋友不意味着要在所有事情上都同意。」

—— Yann LeCun, 2023

这不是一个哗众取宠的人。这是一个在深度学习的寒冬中，与Hinton和Bengio一起，在所有人反对他们三个人的时候，依然坚持了三十年的人。

如果说Hinton是点燃火的人，Bengio是在寒冬中守护火种的人，那么LeCun就是那个在所有人嘲笑火的时候，大声说"你们都是傻子"的人。

他是一个永远正确的异端者。

一、巴黎郊区的数学少年

Yann LeCun，1960年出生于法国巴黎郊区。他的原名是Yann Le Cun（注意中间的空格），后来在美国生活时为了方便被简写为LeCun。

LeCun的成长路径与Hinton截然不同。Hinton来自英国知识精英家族，LeCun来自法国中产阶级家庭。但两人的共同点是：他们在很年轻的时候就对"机器如何学习"这个问题产生了不可遏制的兴趣。

LeCun在法国巴黎高等电子工程师学校（ESIEE）读本科时，就接触到了Hinton关于反向传播的早期论文。1985年，他在一次学术会议上第一次见到了Hinton——两个年轻人在走廊里聊了几个小时，发现他们在完全不同的地方，独立地思考着同一个问题。

这次相遇改变了LeCun的人生轨迹。他后来到多伦多大学做了Hinton的博士后，然后去了贝尔实验室——那里成为了他最重要的工作的诞生地。

二、卷积神经网络：一个被忽视了二十年的发明

1989年，LeCun在贝尔实验室发明了卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。[1]

这个发明的核心直觉是：如果我们要让机器"看"东西，就应该模仿眼睛的工作方式。人眼不是一次性看到整个画面——它是通过一个"卷积"的过程，一小块一小块地扫描图像，然后在大脑中拼接成完整的图像。

LeCun把这个生物学直觉转化成了数学：用一组可学习的滤波器（filter）在图像上滑动，提取局部特征，然后通过多层叠加来构建越来越抽象的表示。

这个想法在当时被认为是"过于复杂"的。主流的计算机视觉研究使用的是手工设计的特征——人类专家告诉机器应该看什么。LeCun的CNN让机器自己学习应该看什么——这在当时看来是异想天开的。

1998年，LeCun发布了LeNet-5，一个用于手写数字识别的CNN模型。这个模型被美国邮政系统采用，用于自动识别信封上的邮编。这是深度学习第一次在工业界取得实际应用。

但CNN在接下来的十几年里几乎被遗忘了。主流计算机视觉研究转向了其他方法——SIFT特征、HOG特征、支持向量机——这些都是"手工设计特征"路线。LeCun的CNN被认为是一个有趣但不实用的实验。

直到2012年。AlexNet——一个比LeNet-5大1000倍的CNN——在ImageNet竞赛中碾压了所有使用手工特征的方法。[12]

LeCun被忽视了二十年的发明，终于被证明是对的。

三、加入Meta：一个异端者的平台

2013年底，Facebook（后改名Meta）宣布成立FAIR（Facebook AI Research），LeCun于2014年初正式加入，担任首席AI科学家。

这个选择本身就体现了LeCun的性格：他选择的不是当时最"热门"的AI公司（Google），而是一个在AI领域相对落后的社交网络公司。他的理由是：

"You have more freedom to do the research you want to do in a place where AI is not yet strong enough."

「在一个AI还不够强的地方，你有更多的自由去做你想做的研究。」

—— Yann LeCun, 谈加入Meta的选择

在Meta，LeCun做了两件重要的事：

第一，建立了FAIR（Facebook AI Research）——一个专注于基础AI研究的实验室，不以产品为导向。FAIR后来成为了全球最重要的AI研究机构之一。

第二，坚持开源。Meta在LeCun的推动下，逐步开源了其最重要的AI模型——从OPT到Llama系列。LeCun的逻辑是：

"If AI is as powerful as many people say, then letting a few companies monopolize it is the real existential risk. Open source is not lowering safety — it is distributing risk."

「如果AI真的像很多人说的那样强大，那么让少数几家公司垄断它，才是真正的存在性风险。开源不是在降低安全性——开源是在分散风险。」

—— Yann LeCun, Time专访, 2024.02

这与Dario Amodei的闭源策略形成了鲜明对比。Dario的逻辑是：如果你真的相信AI是危险的，你就不能把控制权让渡给任何人。LeCun的逻辑是：如果你真的相信AI是危险的，你就不能让少数公司垄断它。

两个人都在谈论安全，但他们的安全观指向了完全相反的方向。

四、最孤独的正确

LeCun在AI界最独特的立场，是他对"AI末日论"的系统性反对。

2023年，当Hinton从Google辞职并警告AI风险时，当Bengio签署暂停AI研究的公开信时，当Dario发表万字长文论述AI的系统性风险时——LeCun是唯一一个站出来说"你们都夸大了"的图灵奖得主。[35]

他的论点是：当前的AI系统没有任何自主目标，没有任何意识，没有任何"想要"的东西。它们是工具，不是生物。把它们比作"可能失控的生物"，是一种根本性的概念混淆。

"The probability of AI extinction of humanity is zero. Not close to zero — it is zero. Current AI systems have no desires, no goals, no self-awareness. They don't 'want' anything. You cannot use a system without desires to 'extinguish' anything — just as you cannot use a hammer without will to 'attack' anyone."

「AI毁灭人类的概率是零。不是接近零——是零。因为当前的AI系统没有欲望、没有目标、没有自我意识。它们不会'想要'任何东西。你不能用一个没有欲望的系统去'毁灭'任何东西——就像你不能用一把没有意志的锤子去'攻击'任何人一样。」

—— Yann LeCun, Lex Fridman Podcast #416

这个立场让他在AI安全派中非常不受欢迎。但LeCun不在乎。他在Twitter上每天都在与人争论，语气直接，从不退让。