Yann LeCun aos académicos: “Não devem, de todo, trabalhar em LLM”

Há anos que Yann LeCun diz à indústria da IA que os grandes modelos de linguagem são um desvio de percurso. Num excerto de uma palestra que está agora a circular no X, o vencedor do Prémio Turing dirige o aviso a um público mais restrito e vulnerável — os investigadores dos laboratórios universitários — e não deixa margem para dúvidas.

«Não devem trabalhar em LLM. Pelo menos se estiverem na academia, não devem mesmo trabalhar em LLM. Não têm nada a acrescentar. Se estão interessados em fazer verdadeiros progressos na IA, numa espécie de IA assente no mundo real, se querem IA física, não trabalhem em LLM e também não trabalhem em modelos generativos.»

LeCun disse-o na ETH Zurich, durante a palestra «World Models: Enabling the Next AI Revolution», integrada nas conferências Frontiers of Embodied AI, a 29 de maio. O comentador de IA Rohan Paul publicou o excerto esta semana como sendo a «mais recente palestra» de LeCun, embora tenha quatro meses. A frase seguinte arrancou gargalhadas: «Como devem imaginar, isto não me torna muito popular em Silicon Valley.» O diapositivo atrás de si, intitulado «Recommendations to my fellow AI scientists», termina em letras maiúsculas vermelhas: «Se estão interessados em IA ao nível humano, não trabalhem em LLM.»

A primeira metade é uma questão de capacidade computacional

Retirada a provocação, o conselho académico resume-se a uma questão económica. O progresso nos grandes modelos de linguagem depende de treinos em clusters que só um punhado de empresas pode pagar. Um estudante de doutoramento pouco pode acrescentar a uma corrida decidida pelos orçamentos — é isso que, na prática, significa «não têm nada a acrescentar». LeCun defende esta ideia há algum tempo: na VivaTech, em Paris, em 2024, disse a estudantes que queriam desenvolver a próxima geração de IA que os LLM estavam nas mãos das grandes empresas, conforme noticiou a VentureBeat.

O diapositivo enumera também aquilo a que, em vez disso, gostaria que dedicassem o seu tempo. Arquiteturas de incorporação conjunta em vez de modelos generativos. Modelos baseados em energia em vez de modelos probabilísticos. Métodos regularizados em vez de métodos contrastivos. Controlo preditivo baseado em modelos em vez de aprendizagem por reforço, que reservaria apenas para corrigir um plano quando o mundo não se comporta como previsto. São ideias que se podem testar com equipamento modesto — e é aí que um laboratório universitário ainda tem vantagem.

A segunda metade é a verdadeira provocação

«Também não trabalhem em modelos generativos» vai mais longe do que a habitual crítica aos chatbots. Rejeita a própria ideia de geração — a possibilidade de construir inteligência prevendo a palavra ou o píxel seguinte — e coloca LeCun em desacordo com grande parte do setor da IA física que costuma ser associado ao seu trabalho. Na semana passada, a AMD acordou comprar a World Labs, de Fei-Fei Li, num negócio pago integralmente em ações e avaliado em cerca de 8,2 mil milhões de dólares. A The Register descreveu a operação como uma proteção contra a possibilidade de os LLM serem um beco sem saída e observou que LeCun já tinha defendido o mesmo. No entanto, a World Labs desenvolve modelos que geram e simulam ambientes 3D. O Cosmos 3, da NVIDIA, também é um modelo generativo do mundo, e a Physical Intelligence constrói os seus modelos robóticos com base em modelos de visão e linguagem. O dinheiro que está a ser canalizado para «mundos, não palavras» não está, na sua maioria, a financiar a versão de LeCun.

Conselhos de alguém com participação numa empresa

Há também que ter em conta a posição de quem fala. LeCun saiu da Meta e é agora presidente executivo da AMI Labs, em Paris. Em março, a empresa angariou 1,03 mil milhões de dólares, com uma avaliação de 3,5 mil milhões, naquela que foi a maior ronda seed da Europa, para desenvolver modelos do mundo como alternativa aos LLM. A empresa está a contratar em Paris, Nova Iorque, Montreal e Singapura. Qualquer investigador que siga os seus conselhos pode vir a ser um potencial contratado.

Isso não torna cínico o conselho. LeCun já defendia esta posição antes de a AMI existir e pagou o preço em termos de reputação muito antes de os investidores o pagarem em dinheiro. Mas, em 2026, a recomendação de investigação e o plano de negócios apontam exatamente na mesma direção, e os estudantes devem ponderar esse facto.

LeCun brincou que esta posição lhe custa amigos em Silicon Valley. Para um estudante que está a escolher uma tese, o que está em jogo é mais importante: apostar o doutoramento na arquitetura que ele acabou de angariar mil milhões de dólares para provar.

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