O cientista Yann LeCun, ganhador do Prêmio Turing e um dos pesquisadores mais influentes da área de inteligência artificial, deixou seu cargo de cientista-chefe do laboratório FAIR, da Meta, e anunciou a criação da AMI Labs (Advanced Machine Intelligence), empresa sediada em Paris. A proposta não é modesta: ser uma alternativa às grandes corporações americanas e chinesas que dominam o setor, e tem como base técnica uma abordagem diferente da que prevalece atualmente na indústria.

A sigla AMI, pronunciada como a palavra francesa para “amigo’, não é coincidência. LeCun afirma que a escolha de Paris reflete tanto a concentração de talentos na Europa quanto uma demanda por parte de governos e empresas por uma referência em IA de ponta que não esteja vinculada nem aos Estados Unidos nem à China.

“Há uma enorme demanda por parte da indústria e dos governos por uma empresa de IA de fronteira crível que não seja nem chinesa nem americana”, disse ele em entrevista à MIT Technology Review.

O problema com os LLMs

O posicionamento da AMI Labs parte de uma crítica ao modelo predominante de desenvolvimento de IA — os chamados grandes modelos de linguagem, ou LLMs, sigla em inglês. LeCun defende que esses sistemas, por se limitarem ao processamento de texto, são incapazes de compreender o mundo físico e, portanto, não chegarão à chamada inteligência em nível humano.

A argumentação do pesquisador parte do Paradoxo de Moravec, formulado pelo cientista da computação Hans Moravec em 1988: tarefas simples para humanos, como percepção e navegação, são difíceis para computadores, enquanto cálculos complexos são triviais para máquinas. Os LLMs, segundo LeCun, operam apenas no domínio do texto e não conseguem raciocinar sobre as consequências de suas próprias ações.

“Os LLMs manipulam linguagem muito bem. Mas as pessoas tiveram essa ilusão, ou delírio, de que é questão de tempo até conseguirmos escalá-los para ter inteligência em nível humano e isso é simplesmente falso”, afirmou.

Para LeCun, a falta de um modelo interno do mundo real é o fator que impede avanços como robôs domésticos com capacidade de generalização ou veículos verdadeiramente autônomos. Um jovem aprende a dirigir em 20 horas porque já carrega um entendimento acumulado de como o ambiente físico funciona — algo que os sistemas atuais de IA não possuem.

A arquitetura alternativa

A proposta técnica da AMI Labs gira em torno da JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture, ou Arquitetura Preditiva de Incorporação Conjunta), uma estrutura de aprendizado desenvolvida por LeCun durante seus anos na Meta.

Ao contrário dos modelos generativos convencionais, que tentam prever cada detalhe de uma cena futura, a JEPA aprende representações abstratas do mundo e faz previsões nesse nível, descartando informações que não podem ser antecipadas com precisão.

O treinamento não se limitará a texto. A empresa trabalhará com vídeo, áudio e dados de sensores das mais diversas naturezas — de posicionamento de braços robóticos a leituras de lidar. A ideia é que, ao observar grandes volumes de dados multissensoriais, o sistema passe a internalizar regras físicas do ambiente, da forma como um bebê aprende sobre gravidade antes mesmo de dominar a linguagem.

“O essencial é aprender uma representação abstrata do mundo e fazer previsões nesse espaço abstrato, ignorando os detalhes que você não consegue prever. É isso que a JEPA faz”, explicou LeCun.

As aplicações previstas abrangem desde o monitoramento de sistemas industriais com milhares de sensores, como turbinas a jato ou plantas químicas, até óculos inteligentes capazes de identificar ações do usuário e antecipar o que ele fará em seguida.

Código aberto e soberania tecnológica

Outro eixo da empresa é a defesa do software de código aberto. LeCun critica o que chama de “erro estratégico” das grandes empresas americanas, que têm restringido o acesso às suas tecnologias à medida que a concorrência aumenta. OpenAI e Anthropic são citadas como exemplos de organizações que operam sob modelos fechados.

O pesquisador alerta para um cenário no qual toda a intermediação de informação por sistemas de IA esteja concentrada em dois polos: modelos proprietários americanos ou modelos chineses de código aberto, mas ajustados para filtrar determinados conteúdos históricos e políticos. “Não é um futuro muito agradável e envolvente”, avaliou.

A saída, segundo ele, passa por permitir que qualquer agente possa adaptar os modelos, gerando diversidade de assistências de IA com diferentes habilidades, valores e perspectivas — da mesma forma que sociedades democráticas sustentam uma imprensa plural. “Você precisa de alta diversidade de assistência pela mesma razão que precisa de alta diversidade de imprensa”.

Potenciais investidores têm recebido bem a proposta. Para startups menores, o acesso a modelos abertos é descrito como condição de sobrevivência: sem capacidade de treinar sistemas próprios, adotar tecnologias proprietárias representa um risco estratégico.

Estrutura e liderança

A governança da AMI Labs foi estruturada para permitir que LeCun se dedique à pesquisa. Ele ocupará o cargo de presidente-executivo, enquanto Alex LeBrun, ex-colega na Meta AI em Paris, assumirá a função de CEO. LeBrun tem histórico de criação de empresas de IA: vendeu uma delas à Microsoft, outra ao Facebook, e fundou posteriormente a Nabla, voltada ao setor de saúde.

“Eu consigo fazer gestão, mas não gosto de fazer. Essa não é a minha missão de vida”, disse LeCun, que manterá seu vínculo com a Universidade de Nova York, onde ministra uma disciplina anualmente e orienta pesquisadores de doutorado e pós-doutorado.

A empresa já recrutou profissionais oriundos de OpenAI, Google DeepMind e xAI. LeCun também indicou, sem confirmar, a possível chegada de Saining Xie, pesquisador da NYU e do Google DeepMind: “Tenho muito respeito por ele”.

Além da sede parisiense, a empresa planeja abrir escritórios na América do Norte — com Nova York como localização provável — e possivelmente na Ásia, com Singapura mencionada como candidata.

Sobre a Meta, LeCun não demonstrou animosidade. Avaliou que o FAIR foi produtivo na pesquisa, mas que a empresa teve dificuldades em converter esse trabalho em produtos. E deixou aberta a porta para uma colaboração futura: “A Meta pode ser o nosso primeiro cliente”.

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