यान लेकन वह मेटा छोड़ रहे हैं। 12 साल तक मुख्य एआई वैज्ञानिक के रूप में काम करने के बाद, ट्यूरिंग पुरस्कार विजेता और आधुनिक डीप लर्निंग के सह-आविष्कारक, मार्क ज़करबर्ग की कंपनी छोड़कर एक स्टार्टअप शुरू करने जा रहे हैं। इसकी वजह दार्शनिक है: लेकुन का मानना है कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) जैसे चैटजीपीटी, जेमिनी और मेटा का अपना लामा सामान्य कृत्रिम बुद्धिमत्ता की दौड़ में एक मृत अंत हैं.
उनकी नई कंपनी "विश्व मॉडल" पर ध्यान केंद्रित करेगी, यानी ऐसे सिस्टम जो टेक्स्ट पढ़ने के बजाय वीडियो और स्थानिक डेटा देखकर सीखते हैं। इस "बड़ी सफलता" का सार यह है कि मेटा एलएलएम में 600 अरब डॉलर का निवेश कर रहा है, और उन्हें लगता है कि यह समय की बर्बादी है। और जब यह बात किसी ऐसे व्यक्ति द्वारा कही जाए जिसने उन आधी तकनीकों का आविष्कार किया है जिन पर वे काम करते हैं, तो शायद यह सुनने लायक है।
जब एआई का गॉडफादर असंतुष्ट बन जाता है
की कहानी यान लेकन यह उस व्यक्ति की बात है जो हमेशा बहुत जल्दी सही साबित हो जाता है। अननी ’६०पेरिस: कोई भी प्रोफेसर मशीन लर्निंग पर अपने शोध प्रबंध का पर्यवेक्षण नहीं करना चाहता, क्योंकि “यह कोई गंभीर विषय नहीं है।” अननी ’६०एटीएंडटी बेल लैब्स: कन्वोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क विकसित करती है जो आज अरबों स्मार्टफोनों पर चेहरे की पहचान को शक्ति प्रदान करता है। 2018: ट्यूरिंग पुरस्कार जीता साथ ही साथ जेफ्री हिंटन e योशुआ बेंगियो, तीन “गहन शिक्षा के गॉडफादर”।
आज, 2025 में, यान लेकन कहते हैं कि हर कोई गलतियाँ कर रहा हैचैटजीपीटी? "बिल्ली से भी कम बुद्धिमान।" जीपीटी-5? "कभी भी मानवीय तर्कशक्ति तक नहीं पहुँच पाएगा।" एलएलएम को सुपरइंटेलिजेंस तक बढ़ाने का विचार? "बकवास," उन्होंने कहा। कुछ-कुछ वैसा ही जब गैलीलियो ने चर्च को बताया था कि पृथ्वी सूर्य के चारों ओर घूमती है, बस इस बार चर्च सिलिकॉन वैली है और उसने इस विचार पर अरबों डॉलर खर्च कर दिए हैं कि पृथ्वी स्थिर है। और, इस बार भी, हमें ठीक से पता नहीं है कि और क्या हो रहा है।
मेटा उत्पाद चुनता है, यान लेकन विज्ञान चुनता है
तलाक की चर्चा कई महीनों से चल रही थी। जून 2025, मेटा ने निवेश किया है अरब डॉलर 14,3 in स्केल ए.आई., अपने 28 वर्षीय सीईओ को नियुक्त कर रहा है अलेक्जेंड्रा वांग नए "मेटा सुपरइंटेलिजेंस लैब्स" विभाग का नेतृत्व करने के लिए। व्यावहारिक परिणाम: यान लेकुन, 65 वर्ष, तीन डिग्रियाँ और एक ट्यूरिंग पुरस्कार, वह अब प्रभावी रूप से उसके अधीन है: वह वांग को जवाब देता है.
आना टेकक्रंच द्वारा रिपोर्टपुनर्गठन के तहत 2013 में यान लेकन द्वारा स्थापित FAIR (फंडामेंटल एआई रिसर्च) प्रयोगशाला को दीर्घकालिक अनुसंधान केंद्र से वाणिज्यिक उत्पाद विकास केंद्र में स्थानांतरित कर दिया गया।
इतना ही नहीं: अक्टूबर 2025 तक, मेटा ने लगभग कटौती कर दी है 600 पद एआई डिवीजन में। मूल लामा पेपर के आधे से ज़्यादा लेखकों ने इसके प्रकाशन के बाद के महीनों में कंपनी छोड़ दी।
लामा 4 मॉडल आंतरिक अपेक्षाओं पर खरा नहीं उतरा है और ओपनएआई और गूगल से पिछड़ रहा है। यही कारण है कि चैटजीपीटी से प्रतिस्पर्धा करने की ज़करबर्ग की होड़ ने FAIR को एक उच्च-स्तरीय अनुसंधान प्रयोगशाला से एक उत्पाद कारखाने में बदल दिया है।
लेकुन ने अपने संशय को कभी नहीं छिपाया। उन्होंने एक्स पत्रिका में लिखा, "इससे पहले कि हम 'अपने से ज़्यादा स्मार्ट एआई सिस्टम को नियंत्रित करने का तरीका तुरंत खोज लें,' हमें कम से कम इस बात का अंदाज़ा तो होना ही चाहिए कि एक घरेलू बिल्ली से भी ज़्यादा स्मार्ट सिस्टम कैसे डिज़ाइन किया जाए।"
वे कहते हैं कि चैटबॉट्स क्रम में अगले शब्द की भविष्यवाणी करते हैं। वे तर्क नहीं करते, योजना नहीं बनाते, कारण और प्रभाव को नहीं समझते। वे बस रास्ते याद करते हैं। मेज़ पर कूदती बिल्ली प्रक्षेप पथ, गुरुत्वाकर्षण और वायु प्रतिरोध की गणना करती है। चैटजीपीटी ऐसा नहीं करता। तो, अगला रास्ता क्या है?
विश्व मॉडल: एआई जो देखकर सीखता है
यान लेकन का स्टार्टअप इन पर ध्यान केंद्रित करेगा "विश्व मॉडल", ऐसी वास्तुकलाएँ जो भौतिक वास्तविकता से सीखती हैं। विचार, अपने 2022 के पेपर में वर्णित "स्वायत्त मशीन इंटेलिजेंस की ओर एक रास्ता" सरल है: एआई को अरबों शब्द खिलाने के बजाय, उसे वीडियो और स्थानिक डेटा खिलाया जाता है। एक बच्चे की तरह: यह देखता है, छूता है, गलतियाँ करता है और सीखता है। यह प्रणाली भौतिक दुनिया का एक आंतरिक प्रतिनिधित्व बनाती है, कारण और प्रभाव को समझती है, और परिदृश्यों का पूर्वानुमान लगाती है।
गूगल डीपमाइंड SIMA 2 पर काम कर रहा है, एक एजेंट जो आभासी 3D वातावरण में तर्क करता है। फी-फी ली की वर्ल्ड लैब्स ने इसी तरह की परियोजनाओं के लिए 230 करोड़ डॉलर जुटाए हैं। अंतर? लेकुन के पास असंभव से लगने वाले विचारों को साकार करने का चालीस साल का अनुभव है। 90 के दशक के उनके कन्वोल्यूशनल नेटवर्क ने संयुक्त राज्य अमेरिका में 10-20% बैंक चेक संसाधित किए, जब हर कोई कह रहा था कि न्यूरल नेटवर्क मर चुके हैं।
अनसुना पैगंबर
इस स्थिति में एक सूक्ष्म विडंबना है। यान लेकुन ने चैटजीपीटी, जेमिनी, क्लाउड और अन्य सभी को चलाने वाली तकनीकी नींव रखी। एलएलएम के पीछे की वास्तुकला, ट्रांसफॉर्मर, उन घटकों का उपयोग करती है जिनके विकास में लेकुन ने मदद की थी। फिर भी अब वह कहता है: रुको, तुम गलत चीज़ पर चढ़ रहे हो। यह ऐसा है जैसे आंतरिक दहन इंजन के आविष्कारक ने कहा हो कि इलेक्ट्रिक कारें ही भविष्य हैं। तकनीकी रूप से उन्होंने उद्योग का निर्माण किया, दार्शनिक रूप से वे इसे बदलना चाहते हैं।
बाज़ार चिंतित नहीं दिख रहा है। इस ख़बर के बाद मेटा के शेयर 1,5% गिर गए। डेटाकॉनॉमी के अनुसार, लेकिन घबराइए नहीं। ज़करबर्ग ने पहले ही एक बेहतरीन टीम तैयार कर ली है, टीबीडी लैबओपनएआई और एंथ्रोपिक से प्रतिभाओं को आकर्षित करने के लिए 100 मिलियन डॉलर के पैकेज की पेशकश की गई है। रणनीति स्पष्ट है: तेज़ उत्पाद, कड़ी प्रतिस्पर्धा, तिमाही नतीजे। विज्ञान इंतज़ार कर सकता है।
मार्क और अन्य लोगों का विचार उन प्रणालियों को आगे बढ़ाकर अभी पैसा कमाना है जो सुपरइंटेलिजेंस हासिल नहीं कर पाएँगी (लेकिन लोगों को यह विश्वास दिलाना कि वे सुपरइंटेलिजेंस हासिल कर लेंगी, उन्हें बेचने के लिए इस्तेमाल किया जाने वाला एक महत्वपूर्ण मार्केटिंग टूल है)। आखिरकार, वे पहले से ही तैयार हैं और उनके अपने उपयोग हैं। उस पैसे से, शायद वे एजीआई के "बड़े लक्ष्य" को लक्षित करने वाले विभिन्न मॉडलों के विकास को बढ़ावा दे सकें। शायद इसके ज़रिए रोबोटों का शारीरिक प्रशिक्षण. यह ग़लत हो सकता है, लेकिन मैं तर्क समझता हूँ: हाँ, मुनाफ़ा ही शोध पर भारी पड़ता है। लेकिन क्या यह बात आपको हैरान करती है?
हालाँकि, लेकुन दशकों में सोचते हैं। उन्होंने विश्व मॉडलों के बारे में कहा, "इन प्रणालियों को परिपक्व होने में दस साल लग सकते हैं।" सिलिकॉन वैली में दस साल एक अनंत काल है, जहाँ औसत ध्यान अवधि तीन-चौथाई होती है। लेकिन लेकुन ने न्यूरल नेटवर्क के मुख्यधारा में आने के लिए चालीस साल इंतज़ार किया। वह इंतज़ार करना जानता है.
असंतुष्टों का जुआ
सूत्रों के अनुसार फाइनेंशियल टाइम्सलेकुन निवेशकों के साथ शुरुआती बातचीत कर रहा है। शुरुआती फंडिंग राउंड 100 करोड़ डॉलर से ज़्यादा हो सकता है, जो इस स्तर पर किसी स्टार्टअप के लिए एक रिकॉर्ड रकम है। वजह साफ़ है: अगर आप यान लेकुन हैं और कहते हैं, "एलएलएम ग़लत हैं, मैं विकल्प बनाऊँगा," तो पैसा ज़रूर आएगा। प्रतिष्ठा मायने रखती है। तब भी जब आप रूढ़ि के ख़िलाफ़ जा रहे हों? अधिकतर जब आप प्रवाह के विपरीत जाते हैं।
समय बड़ा अजीब है। लेकुन के जाते ही, मेटा ने 100,000 डॉलर तक के निवेश की घोषणा कर दी है। अरब डॉलर 118 2025 तक एआई इन्फ्रास्ट्रक्चर और डेटा सेंटर में। कंपनी अपना पूरा दांव लामा और "सुपर इंटेलिजेंस" पर लगा रही है। लेकुन का लक्ष्य ऐसे सिस्टम बनाना है जो बच्चों की तरह सीखें, न कि सांख्यिकीय तोतों की तरह।
कौन सही है? हमें दस साल में पता चल जाएगा। या शायद चालीस साल में, जैसा कि न्यूरल नेटवर्क के साथ हुआ। निराश मत होइए; कभी-कभी वास्तविकता का समय मार्केटिंग के समय से अलग होता है।
एक प्रश्न शेष है: यदि वह व्यक्ति जिसने आधुनिक एआई का आधा हिस्सा आविष्कार किया है, कहता है कि हम गलत दिशा में जा रहे हैं, तो कोई भी अपनी गति क्यों नहीं धीमी कर रहा है? जवाब आसान है। रुकना महंगा पड़ता है। पुनर्विचार करना महंगा पड़ता है। यह स्वीकार करना कि अरबों डॉलर का निवेश सीमा के बजाय भौतिक सीमा का पीछा कर सकता है, बहुत महंगा है। यह मानना आसान है कि इस बार लेकुन ग़लत हैं। और भी आसान है कि आगे बढ़ते रहें और उम्मीद करें कि GPT-7, या 8, या 9, अलग होंगे, और देर-सवेर कोई न कोई बुद्धिमत्ता ज़रूर सामने आएगी। शायद ऐसा सचमुच होता है, और कई लोग कहते हैं कि ऐसा 3 साल में होता है.
या शायद यान लेकन सही हैं। फिर से। जैसे 80 के दशक में, जब कोई न्यूरल नेटवर्क पर विश्वास नहीं करता था। जैसे 90 के दशक में, जब कन्वोल्यूशनल नेटवर्क बहुत जटिल लगते थे। जैसे 2025 में, जब उन्होंने कहा कि बुद्धिमत्ता पाठ से नहीं, बल्कि भौतिक दुनिया से आती है।
इतिहास ने कई बार उन्हें सही साबित किया है, इसलिए उन्हें नजरअंदाज नहीं किया जा सकता।
