Yann LeCun, il padrino dell'intelligenza artificiale, ha affermato che l'intelligenza artificiale non avrà effetti per sempre sui posti di lavoro e che non ucciderà i lavori degli scrittori, ma quelli di quelli al di sotto della media. LeCun, professore franco-americano di informatica e apprendimento automatico,dent e capo scienziato dell'intelligenza artificiale di Meta, ha anche sottolineato che a essere colpiti negativamente saranno glidentche imbrogliano, i giornalisti che riproducono i comunicati stampa invece di fare le proprie ricerche e i professori pigri.
È dell'idea che una narrazione autentica e simile a quella umana, con un contributo creativo, non debba sentirsi minacciata dall'IA, poiché questa è la sostanza stessa di ogni opera significativa. LeCun ritiene che l'IA sostituirà solo i lavori ripetitivi, e che i settori che richiedono decisioni complesse, senso sociale e creatività non saranno sostituiti tanto presto.
LeCun pensa che i seminatori di paura di qualsiasi tipo siano solo alla ricerca di attenzione, e nonostante il fatto che le macchine alla fine supereranno gli esseri umani, siamo ben lontani da questo, e coloro che prevedono che l'IA conquisterà il mondo devono rendersi conto che l'IA deve ancora acquisire un'intelligenza cognitiva pari a quella di un topo. E naturalmente, un topo non può sopraffare il nostro mondo, e se ci provasse, sappiamo che qualsiasi modello di IA opera da un data center, e deve esserci un interruttore per spegnerlo.
I lavori creativi non scompariranno.
Poiché è opinione diffusa che l'IA abbia il potenziale per sostituire molti tipi di lavoro, diverse aziende hanno smesso di assumere per determinate posizioni. Tuttavia, il Prof. LeCun ritiene che l'IA non estrometterà molte persone dal loro lavoro per sempre. Ritiene che la natura del lavoro e il modo in cui lo svolgiamo cambieranno, poiché è difficile prevedere quali ruoli saranno richiesti tra 20 anni.
Yann LeCun afferma che noi esseri umani dovremo affrontare una transizione come forza lavoro, come abbiamo fatto con l'invenzione della stampa o con l'avvento di Internet. Ritiene che i lavori di inserimento dati, analisi finanziaria e assistenza clienti si ridurranno, poiché la riduzione dei costi e l'efficienza dell'intelligenza artificiale giocheranno un ruolo decisivo. Ma ritiene che i lavori di insegnanti, terapisti, avvocati, atleti e artisti rimarranno. Il responsabile scientifico di Meta ritiene che aziende e governi debbano investire nella formazione del personale affinché possa adattarsi alle mutevoli condizioni di lavoro, che stanno cambiando.
Yann LeCun non è ottimista sull'AGI
Yann LeCun ha una sua teoria sull'intelligenza artificiale, spesso in contraddizione con le credenze popolari. Si è opposto ai leader del settore in numerose occasioni. Non pensa all'intelligenza artificiale come a qualcosa che conquisterà il nostro mondo, ma la vede come una proiezione umana sulle macchine. A suo avviso, la ricerca sull'intelligenza artificiale non dovrebbe essere tenuta sotto chiave, perché sarebbe un errore.
In precedenza, LeCun si era opposto all'idea di Elon Musk di un'intelligenza artificiale (AGI) che avrebbe superato in astuzia l'umanità entro il 2025. Anche Jensen Huang, CEO di Nvidia, aveva previsto che l'AGI sarebbe potuta arrivare tra cinque anni. Ma LeCun non sembra così ottimista sull'AGI, negando che esista ancora qualcosa chiamato AGI. Ma perché? —- La tesi di LeCun è che l'intelligenza umana non sia generalizzata nella sua essenza. Ma secondo LeCun, questo è ancora un obiettivo lontano. I tratti fondamentali dell'intelligenza umana sono la comprensione del mondo fisico circostante, il ragionamento, la pianificazione e la memoria persistente. Anche gli animali possiedono queste stesse caratteristiche.
LeCun afferma che siamo ancora lontani dal livello di intelligenza umana, figuriamoci dal superarla. Secondo lui, un bambino di quattro anni ha visto cinquanta volte più dati di quanti ne abbiano mai visti i più grandi LLM. Poiché noi umani non impariamo solo dal linguaggio, impariamo anche dall'ambiente circostante e dal mondo che ci circonda. Per questo, dobbiamo modificare l'architettura dell'addestramento degli LLM e includere altri parametri oltre al semplice inserimento di testo, per renderli capaci, almeno al livello di un gatto, che ha una potenza cognitiva molto maggiore del più intelligente LLM disponibile.
