Yann LeCun, fundador da AMI Labs, chamou a xAI, de Elon Musk, de “fracasso” e afirmou que acredita que a empresa não conseguirá competir com a OpenAI e a Anthropic.
LeCun, que foi chefe de inteligência artificial da Meta, também afirmou que os laboratórios de IA correm risco de uma “grande explosão da bolha” se não reduzirem custos e aumentarem preços.
A AMI Labs, de LeCun, arrecadou recentemente US$ 1 bilhão para trabalhar em “modelos de mundo”, tecnologia que ele considera essencial para a próxima fase da inteligência artificial.
Foto: AFP
Yann LeCun, que anteriormente foi cientista-chefe de I.A da Meta, entrou em conflito com Musk nos últimos anos sobre temas de I.A.
A xAI, de Elon Musk, é um “fracasso” que não será capaz de competir na fronteira da inteligência artificial, afirmou Yann LeCun, fundador da AMI Labs, à CNBC, ao explicar sua visão sobre o que poderia causar uma “grande explosão da bolha” no setor.
Os comentários de LeCun reacendem uma longa disputa com Musk e colocam em dúvida as avaliações de algumas das maiores empresas de inteligência artificial do mundo.
LeCun, que anteriormente foi cientista-chefe de I.A da Meta, entrou em conflito com Musk nos últimos anos sobre temas que vão desde inteligência artificial até o que ele chamou de “teorias da conspiração” do CEO da Tesla nas redes sociais. Musk, por sua vez, acusou LeCun de estar “desconectado da I.A há muito tempo”.
LeCun é frequentemente chamado de “padrinho da I.A” por causa de seu trabalho pioneiro no campo.
“A xAI é, de certa forma, um fracasso, francamente, porque a equipe fundadora deixou a empresa”, afirmou LeCun.
“Elon agora está em uma posição muito, muito difícil para contratar grandes nomes da I.A, porque ele, de certa forma, não teve uma postura muito positiva com a equipe anterior.”
No último ano, vários cofundadores da xAI deixaram a organização. Em fevereiro, Musk fundiu a SpaceX com a xAI em um grande acordo que avaliou a empresa em US$ 1,25 trilhão.
Nos três meses encerrados em 31 de março, o segmento de inteligência artificial da SpaceX, que inclui a xAI, registrou uma perda operacional de US$ 2,5 bilhões. Enquanto isso, a AMI Labs levantou US$ 1 bilhão em uma rodada de investimentos em março para desenvolver modelos de mundo, alcançando uma avaliação pré-investimento de US$ 3,5 bilhões.
LeCun afirmou que a xAI possui uma “infraestrutura gigantesca” que aluga para outras empresas, “porque essa é a única forma de ele [Musk] recuperar os custos”.
Os comentários de LeCun sobre infraestrutura fazem referência aos centros de dados Colossus 1 e Colossus 2, da xAI, localizados em Memphis. Tanto o Google quanto a Anthropic alugaram capacidade computacional nos centros de dados da xAI.
“Não sou muito otimista sobre as perspectivas da xAI”, disse LeCun, acrescentando que não espera que a empresa consiga competir com gigantes como OpenAI e Anthropic.
A SpaceX e a xAI não estavam imediatamente disponíveis para comentar quando procuradas pela CNBC.
Os gastos das empresas com inteligência artificial passaram a ser analisados com mais atenção nos últimos meses, à medida que a tecnologia tem se mostrado mais cara do que o esperado. O CEO da OpenAI, Sam Altman, teria dito neste mês, durante uma transmissão interna da empresa, que as companhias estão discutindo quanto estão gastando com I.A. Altman afirmou que os custos de I.A são um “grande problema”.
“Os preços desses serviços de I.A estão subindo, mas o custo para operá-los está caindo — só que não rápido o suficiente. E, por isso, todas essas empresas estão perdendo dinheiro, e basicamente o uso pela maioria das pessoas é financiado pelos investidores. Isso não pode continuar por muito tempo, certo?”, disse LeCun.
O fundador da AMI Labs acrescentou que laboratórios como OpenAI e Anthropic “terão que aumentar os preços, reduzir custos ou haverá uma grande explosão da bolha”.
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LeCun tem sido um crítico frequente das limitações dos modelos de linguagem de larga escala (LLMs), que são a base da atual geração de produtos líderes de inteligência artificial. Em vez disso, ele defende os chamados “modelos de mundo”.
Os LLMs aprendem padrões de linguagem para prever o que vem a seguir, o que os torna muito adequados para tarefas como raciocínio e programação. Já os modelos de mundo seguem uma abordagem diferente: tentam construir uma compreensão de como o mundo real ou simulado funciona. Isso envolve objetos, relações de causa e efeito e ações.
“Pessoalmente, não acredito que teremos sistemas autônomos confiáveis de inteligência artificial geral até que eles sejam baseados em modelos de mundo”, afirmou LeCun.
Empresas de I.A como Anthropic e OpenAI estão concentradas no desenvolvimento de agentes de I.A, sistemas capazes de realizar tarefas mais complexas de forma autônoma.
LeCun disse que os LLMs são úteis para áreas como programação e matemática. Mas destacou que “o custo de operar esses sistemas com esse nível de desempenho é muito alto em comparação com a quantidade de dinheiro que os usuários estão dispostos a pagar”.
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