Yann LeCun manda recado à academia: “Vocês não deveriam, de jeito nenhum, trabalhar com LLMs”

Há anos, Yann LeCun diz à indústria de IA que os grandes modelos de linguagem são um desvio de rota. Em um trecho de palestra que agora circula no X, o vencedor do Prêmio Turing dirige o alerta a um público menor e mais vulnerável — pesquisadores de laboratórios universitários — e não deixa margem para ressalvas.

“Vocês não deveriam trabalhar com LLMs. Pelo menos se estão na academia, não deveriam, de jeito nenhum, trabalhar com LLMs. Não há nada que vocês possam acrescentar. Se têm interesse em fazer avanços reais em IA, em uma espécie de IA ancorada no mundo real, se querem IA física, não trabalhem com LLMs nem com modelos generativos.”

Ele fez essa declaração na ETH Zurich, durante a palestra “World Models: Enabling the Next AI Revolution”, parte da série Frontiers of Embodied AI, em 29 de maio. O comentarista de IA Rohan Paul publicou o trecho nesta semana, chamando-o de “palestra mais recente” de LeCun, embora tenha sido gravada há quatro meses. A frase seguinte arrancou risadas: “Então, como vocês provavelmente podem imaginar, isso não me torna muito popular no Vale do Silício.” O slide atrás dele, intitulado “Recommendations to my fellow AI scientists”, termina em letras maiúsculas vermelhas: “If you are interested in human-level AI, don’t work on LLMs.”

A primeira parte é sobre capacidade computacional

Deixando de lado a provocação, o conselho acadêmico se resume à economia. O avanço dos grandes modelos de linguagem depende de treinamentos em clusters que só algumas empresas têm condições de bancar. Um doutorando não tem muito a acrescentar a uma corrida decidida por orçamentos — é isso que “não há nada que vocês possam acrescentar” significa na prática. LeCun já defende esse argumento há algum tempo: na VivaTech, em Paris, em 2024, como noticiou o VentureBeat, ele disse a estudantes interessados em criar a próxima geração de IA que os LLMs estavam nas mãos das grandes empresas.

O slide também lista em que ele gostaria que os pesquisadores investissem esse tempo. Arquiteturas de embeddings conjuntos, em vez de modelos generativos. Modelos baseados em energia, em vez de probabilísticos. Métodos regularizados, em vez de contrastivos. Controle preditivo baseado em modelo, em vez de aprendizado por reforço, que ele manteria apenas para corrigir um plano quando o mundo não se comporta como previsto. São ideias que podem ser testadas com equipamentos modestos — e é aí que um laboratório universitário ainda leva vantagem.

A segunda parte é a verdadeira provocação

“Também não trabalhem com modelos generativos” vai além das críticas habituais aos chatbots. É uma rejeição à própria geração, à ideia de construir inteligência prevendo a próxima palavra ou o próximo pixel, e coloca LeCun em desacordo com boa parte da área de IA física que costuma ser associada a ele. Na semana passada, a AMD concordou em comprar a World Labs, de Fei-Fei Li, em um acordo integralmente em ações avaliado em cerca de US$ 8,2 bilhões. O The Register descreveu a aquisição como uma proteção caso os LLMs acabem sendo um beco sem saída e observou que LeCun já disse o mesmo. Ainda assim, a World Labs cria modelos que geram e simulam ambientes 3D. O Cosmos 3, da NVIDIA, também é um modelo generativo de mundo, e a Physical Intelligence desenvolve seus modelos de robôs com base em modelos de visão e linguagem. O dinheiro que está indo para “mundos, não palavras” não está, em sua maior parte, financiando a versão de LeCun.

O conselho de alguém que também tem participação na empresa

Também é preciso levar em conta quem está falando. LeCun deixou a Meta e agora é presidente executivo da AMI Labs, em Paris, empresa que captou US$ 1,03 bilhão em março, com avaliação de US$ 3,5 bilhões — a maior rodada seed da Europa — para desenvolver modelos de mundo como alternativa aos LLMs. A empresa está ampliando suas equipes em Paris, Nova York, Montreal e Singapura. Todo pesquisador que seguir o conselho dele pode se tornar um potencial contratado.

Isso não torna o conselho cínico. LeCun já defendia essa posição antes mesmo de a AMI existir e pagou por ela com a própria reputação muito antes de os investidores pagarem com dinheiro. Mas, em 2026, a recomendação de pesquisa e o plano de negócios apontam exatamente na mesma direção, e os estudantes deveriam levar isso em conta.

LeCun brincou que essa declaração lhe custa amigos no Vale do Silício. Para um estudante que está escolhendo o tema da tese, o que está em jogo é mais importante: apostar o doutorado na arquitetura que ele acabou de levantar um bilhão de dólares para provar.

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