Chapter 1: What is the background of Yann LeCun and his departure from Meta?
Hola, soy Javier Lacorte y esto es Loop Infinito, podcast diario de Sataka. ¡Empezamos! Antes de comenzar, os recuerdo que hemos lanzado Sataka Extra, sin la E de Extra, empezando también por X como Sataka, que es nuestra suscripción, que tiene newsletters exclusivas, tiene un consultorio con los editores, tiene sorteos y descuentos y un montón de cosas.
Yo estoy sobre todo en la parte de las newsletters, en Próxima X, donde mi compañero Javier Jiménez y yo nos vamos torrando para pensar en voz alta sobre hacia dónde va la tecnología y, en su caso, la ciencia. También están las newsletters Caras B y Guerra de Chips, con el descuento que ahora, que es vitalicio, sale por 2 euros al mes o 15 euros al año. Os dejo
en la nota del episodio el enlace con todos los detalles y el lugar apropiado para suscribirse. Dicho eso, paso al tema del día. En abril de 2024, hace ya casi dos años, estuve en París a las oficinas de Meta AI. Meta EI es el laboratorio de investigación en IA de Meta.
Chapter 2: What are the limitations of current Large Language Models (LLMs) according to LeCun?
Fui con un grupo que éramos ocho o nueve periodistas europeos y de algún otro sitio. El otro español del grupo era Antonio Ortiz, de monos estocásticos y mi antiguo jefe en SATACA. Y en esos dos días que estuvimos allí nos presentaron a varios directivos.
Pero la pieza central, digamos, de aquella visita era sobre todo una sesión en una mesa redonda con Jan Lecun en la que nosotros le preguntábamos y él nos respondía.
Lecun, entonces todavía era el vicepresidente y científico jefe de IA de Meta, en 2018 había sido el premio Turing, que en el mundo de la informática es un poco el Nobel, y fue uno de los tres grandes padres de las redes neuronales profundas. fue en definitiva el hombre que puso en el mapa la investigación de IA en meta desde 2013, desde que era Facebook.
Y lo que aquel hombre nos contó en aquella sala fue básicamente que la IA, tal y como la estábamos desarrollando, en ese momento apenas hacía un año y medio del momento 8GPT, iba por el camino equivocado. Y hoy, dos años después de aquella sesión, Lecun, que ya no está en meta, tiene mil millones de dólares para demostrarlo. Vamos con ello. Lecun lleva años diciendo lo mismo.
Chapter 3: How does LeCun's new approach differ from traditional AI models?
Si le seguís en X, veréis que él lo dice de más con una constancia que más que constancia es obstinación. Aunque a estas alturas hay que dar el beneficio de la duda. Su argumento de fondo es el siguiente. Según él, los grandes modelos de lenguaje, los LLM, los que están detrás de ChagPT, de Cloud, de Gemini, etc., no son inteligencia, son estadística.
Súper avanzada, pero estadística al fin y al cabo. aprenden a predecir qué palabra viene después de otra. Por eso cuando escribimos un chatbot vemos que nos responde palabra a palabra en lugar de darnos una respuesta de un plumazo. Se entrenan con cantidades brutales de texto humano y el resultado es impresionante. Nadie lo niega.
Son útiles, generan texto, generan código, responden preguntas, pero LeCun insistía y sigue insistiendo en que ese enfoque tiene un techo y que ese techo está más cerca de lo que nos puede parecer.
Chapter 4: What is the significance of the Joint Embedding Predictive Architecture (JEPA)?
¿Por qué? Porque los LLM no entienden el mundo, sino que lo simulan con palabras. Lecun puso varios ejemplos, el del gato, que si seguís a Lecun ya lo habréis visto mil veces, pero puso otro muy sencillo también, que es una cosa muy habitual en él.
Decía que un niño de dos años que jamás ha oído hablar de la ley de la gravedad, ni de Newton, ni de los 9,8 metros por segundo, sabe perfectamente que si suelta un vaso, ese vaso cae al suelo.
y lo sabe porque ha interactuado con el mundo físico, ha tocado cosas, las ha tirado, las ha visto caer y se ha construido en su cabecita un modelo interno de cómo funciona la realidad, de cómo funciona el mundo, sin que nadie le haya explicado nada. Un modelo de lenguaje, por muy grande que sea, por muy avanzado que sea, no tiene eso. Lo que tiene son millones de frases sobre la gravedad.
Podrías escribir un ensayo sobre ella, pero no la ha experimentado. No tiene un modelo del mundo, tiene un modelo de texto sobre el mundo. La diferencia a lo mejor parece solo una cosa semántica, pero es muy grande.
Chapter 5: Why did LeCun leave Meta and what were the underlying issues?
Esa sesión en París fue muy densa y Lecun habló de algo que lleva desarrollando desde 2022, que es, lo voy a decir de la forma más española posible, JEPA, J-E-P-A, Joint Embedding Predictive Architecture. Una arquitectura alternativa que en lugar de predecir el siguiente token, como hace un LM, el siguiente trocito de texto o de imagen o de lo que sea,
Aprende representaciones abstractas de cómo funciona el mundo. Aprende a ignorar los detalles impredecibles de la superficie y aprende a capturar las estructuras profundas que tiene la realidad. La idea es construir sistemas que entiendan el mundo físico de la misma forma que lo hacen los animales o los humanos. No a través del lenguaje, sino a través de la experiencia.
Sistemas que puedan planificar, razonar sobre las consecuencias y operar en un entorno complejo sin alucinar. En ese momento, todos los otros laboratorios del mundo estaban compitiendo por hacer LLMs más grandes, pero ya entonces y desde mucho antes, LeCun defendía que eso era como construir un rascacielos sobre arena.
Puedes elevarlo todo lo que quieras, pero el problema sigue estando en la base. Y en Meta, ese mensaje empezó a ser una cosa incómoda.
Chapter 6: How does the funding of LeCun's new startup reflect industry trends?
Y aquí entra la parte que hay que entender bien porque hay una cierta narrativa simplificada que dice que Lecun se fue porque Meta ya no le quería. Pero la realidad creo que es más matizada y más interesante si habéis estado viendo un poco y seguido este caso en los últimos años y qué ha sido exactamente de Lecun.
Zuckerberg, el CEO de Meta, lleva dos años en modo carrera momentística y en los últimos meses, o en el último año casi, en modo casi gestión de crisis. Zuckerberg ha reorganizado toda la estrategia de Meta en torno a los LLMs y a la IA generativa y el verano pasado, verano del 25,
contrató a Alexander Wang, de 28 años nada más, que es el fundador de Scale AI para dirigir el nuevo equipo de superinteligencia. Pagó 14.000 millones de dólares por el 49% de su empresa, de la empresa de Wang, y como resultado de esa reestructuración, LeCun pasó de reportar al director de producto, Chris Cox, a reportar directamente a Wang.
Es decir, todo un premio Turing reportando a alguien que tiene la mitad de años que él, que bien además de hacer etiquetado de datos a nivel industrial, que no digo que sea cualquier cosa, pero no es alguien del talento demostrado del historial de investigación que tiene Lecun, entonces no hace falta mucha imaginación para entender el problema que genera un movimiento así.
Más allá de egos, creo que es lógico, creo que es entendible, creo que no se le puede reprochar a Lecun que no se entusiasmará con esa idea. Más allá del político empresarial, el problema era más gordo porque Lecun no cree en el camino que Mete está tomando.
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Chapter 7: What are the implications of LeCun's approach for the future of AI?
Digamos que es el camino que la incorporación de Wang termina de certificar. Y Meta necesita moverse muy rápido en ese camino. Y entonces ahí ya terminó de ser muy evidente que de repente había objetivos incompatibles dentro de la misma estructura. Y por eso es cuando LeCun se fue.
En noviembre del 25, según cuenta quienes estuvieron cerca, entró en el despacho de Zuckerberg y le dijo que se alargaba. Dos años en la empresa, uno de los laboratorios de investigación más respetados del mundo, construidos de cero, no solamente por Meta AI, sino por mucho más,
Y digamos que por su lado una convicción que era que él podía hacer algo mejor desde fuera que quedándose en meta. Hace un par de días, este martes, Amy Labs, Advanced Machine Intelligence, anunció una ronda de financiación de 30.000, iba a decir, de 1.030 millones de dólares. Podemos redondear a 1.000 millones de dólares, a una valoración de 3.500.
Es la mayor ronda semilla de la historia de las startups europeas, no de ella, sino de toda Europa y de cualquier sector.
Chapter 8: What challenges does LeCun face in convincing the market of his vision?
Esta startup tiene su sueldo en París y prevé abrir oficinas en Nueva York, en Montreal y en Singapur.
Lecun es el presidente ejecutivo, el CEO es Alexander Lebrun, que fundó y dirigió NABLA, la startup estadounidense y que llegó un poco a la misma conclusión que Lecun sobre los LLMs, que en aplicaciones críticas como el diagnóstico médico las alucinaciones son inaceptables pero al mismo tiempo son inherentes al modelo y por tanto hay que buscar otro modelo, otro camino.
Esta ronda, que además es importante dar un poco de contexto y nombres, la codirigen cinco fondos, entre ellos el vehículo de inversión personal de Jeff Bezos, también participan Nvidia, Toyota, Samsung y el Fondo Soberano de Singapur, Temasek, y una lista de gente que incluye a Tim Berners-Lee, a Eric Schmidt, antiguo director de Google, y a Mark Cuban.
Es decir, no es dinero de entusiastas del riesgo, que firman prácticamente, si ven un nombre que les convence un poquito, es dinero de gente no tan habitual en el capital riesgo o que no ha construido su vida en torno a él, que ha evaluado la apuesta y que ha decidido que merece la pena, aunque el horizonte sea muy largo.
Porque Lebrun fue muy claro cuando le preguntaron cuándo su startup tendría un producto. Dijo que en uno o dos años Empezaría a tener conversaciones con socios empresariales y ya en 3 o 5 años algo comercialmente viable. Es decir, esa startup no es una de las que sacan un producto en 6 meses. Es investigación fundamental con una ambición industrial pero a muy largo plazo.
Y ya paso a la parte del análisis. Lo primero que hay que señalar es el momento en el que estamos. Los LLM son, a día de hoy, la tecnología más financiada, más desarrollada y más usada de la historia de la IA. OpenAI ya vale un billete de dólares. Anthropic no tanto, pero va camino de ello. Y Google ha reinventado media estructura, o casi toda su estructura, para no quedarse atrás.
Y Meta se está gastando decenas de miles de millones en infraestructura. Y también está XAI con Grok, etc. En ese contexto, Lecun llega con una tesis que dice que todo eso está mal dirigido, mal orientado, y consigue mil millones para intentar demostrarlo. Hay dos formas de leer esto.
La primera es la optimista respecto a Lecun, que es que la industria empieza a reconocer que los LLM tienen limitaciones y que hay inversores lo suficientemente bien informados como para apostar por enfoques alternativos, aunque sean más lentos y más inciertos. La segunda lectura es un poco más escéptica y es la que dice que
Hay tanto dinero en el ecosistema de IA que incluso las apuestas más arriesgadas y más largoplacistas consiguen una financiación gorda, no necesariamente porque el mercado está convencido de esa tesis, sino porque nadie quiere perderse una posible revolución. Como tantas otras veces, yo creo que la realidad sale de combinar las dos lecturas.
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