楊立昆告誡學術界：「你們絕對不應該研究大型語言模型」

多年來，楊·勒昆一直告訴人工智慧產業，大型語言模型走的是一條迂迴路線。如今，一段在 X 上廣為流傳的演講片段中，這位圖靈獎得主把警告指向規模較小、也更弱勢的群體——大學實驗室裡的研究人員，而且不留任何餘地。

「不要研究大型語言模型。至少，如果你身在學界，就絕對不要研究大型語言模型。你沒有任何東西可以貢獻。如果你有興趣讓人工智慧真正取得進展，打造某種扎根於現實世界的人工智慧，或是發展實體人工智慧，就不要研究大型語言模型，也不要研究生成式模型。」

這番話出自他在 ETH Zurich 的演講，題為「World Models: Enabling the Next AI Revolution」，是 5 月 29 日舉行的 Frontiers of Embodied AI 講座之一。人工智慧評論員羅漢·保羅（Rohan Paul）本週將這段影片貼出，稱之為勒昆「最新的演講」，但實際上它已是四個月前的內容。接下來一句引來笑聲：「所以，你大概猜得到，這讓我在矽谷不太受歡迎。」他身後投影片的標題是「給人工智慧同行的建議」，最後以紅色大字寫道：「如果你對人類層級的人工智慧有興趣，就不要研究大型語言模型。」

前半段談的是算力

撇開挑釁意味，這番給學界的建議，說到底是經濟問題。大型語言模型的進展，靠的是在叢集上進行訓練，而有能力負擔這類訓練的公司屈指可數。博士生很難在一場由預算決定勝負的競賽中有所作為，這正是「你沒有任何東西可以貢獻」在實際上的意思。勒昆談這個觀點已經有一段時間：據 VentureBeat 報導，他在 2024 年巴黎 VivaTech 活動上告訴那些想打造下一代人工智慧的學生，大型語言模型掌握在大公司手中。

投影片也列出他認為研究者應改投入的方向：以聯合嵌入架構取代生成式模型；以能量式模型取代機率模型；以正則化方法取代對比式方法；以模型預測控制取代強化學習——他認為，強化學習只應用來修正計畫，以應對現實世界不如預期運作的情況。這些想法都能用規模不大的硬體進行測試，而這正是大學實驗室仍握有優勢之處。

後半段才是真正的挑釁

「生成式模型也不要研究」，比一般對聊天機器人的批評更進一步。這是否定生成本身，也就是否定透過預測下一個詞或像素來建構智慧的想法；這使勒昆與許多常被歸在他身邊的實體人工智慧領域人士立場相左。上週，AMD 同意以全股票交易收購李飛飛（Fei-Fei Li）的 World Labs，交易估值約 82 億美元。The Register 將這筆交易形容為一種避險，以防大型語言模型最終證明是條死路，並指出勒昆也曾表達過類似看法。然而，World Labs 打造的是能生成並模擬 3D 環境的模型。NVIDIA 的 Cosmos 3 同樣是生成式世界模型，而 Physical Intelligence 則以視覺語言模型為基礎打造機器人模型。流向「世界，而非文字」的資金，大多並沒有流向勒昆所主張的那種做法。

來自手握股權表人士的建議

還得把發言者的身分納入考量。勒昆離開 Meta 後，現任巴黎 AMI Labs 執行董事長。該公司在 3 月募得 10.3 億美元，估值達 35 億美元，創下歐洲規模最大的種子輪募資紀錄，目標是打造可作為大型語言模型替代方案的世界模型。公司正於巴黎、紐約、蒙特婁和新加坡擴大招聘。每一位採納他建議的研究者，都可能成為公司的潛在人才。

這不代表他的建議出於功利。他在 AMI 成立之前就持有這個觀點，也早在投資人以現金支持之前，便為此付出名聲上的代價。但到了 2026 年，研究建議與商業計畫恰好指向同一個方向，學生應該把這點納入考量。

勒昆開玩笑說，這番話讓他在矽谷失去朋友。對正在選擇論文題目的學生來說，賭注更大：把博士研究押在一種架構上，而他剛為證明這種架構投入了十億美元。

標籤: Large Language Models, World models, AMI Labs, ETH Zurich, Yann LeCun