Yann LeCun, il premio Turing che sfida i profeti dell’apocalisse dell’IA

Yann LeCun

Photo: Ecole polytechnique from Paris / CC BY-SA 2.0, via Wikimedia Commons

Nascita	8 luglio 1959 Paris
Professione	Informatico e imprenditore dell'intelligenza artificiale
Premi	Premio PAMI Ricercatore Distinto · Premio Harold Pender · Premio Turing

Per anni Yann LeCun ha lavorato in una delle aziende impegnate nella corsa a costruire chatbot sempre più grandi, ripetendo a chiunque volesse ascoltarlo che quella strada non avrebbe mai portato a un’intelligenza pari a quella umana. Ora se n’è andato per dimostrarlo, forte di poco più di un miliardo di dollari investiti da altri. AMI Labs, la società parigina che ha cofondato dopo aver lasciato Meta, sta sviluppando quelli che lui chiama modelli del mondo: sistemi che imparano come si comporta il mondo fisico a partire da video e dati dei sensori, anziché dai testi. Lo scienziato il cui lavoro sulle reti neurali ha reso possibile l’attuale boom dell’intelligenza artificiale scommette la propria reputazione sull’idea che la tecnologia al centro di quel boom sia una deviazione.

In origine il suo cognome si scriveva Le Cun e deriva dall’antico cognome bretone Le Cunff, diffuso nella zona di Guingamp, nella Bretagna settentrionale. È nato a Soisy-sous-Montmorency, nella periferia a nord di Parigi, si è formato come ingegnere all’ESIEE Paris e ha conseguito un dottorato in informatica all’Université Pierre et Marie Curie. Nella sua tesi proponeva una forma primitiva di retropropagazione, il procedimento che consente a una rete neurale di correggersi sulla base dei propri errori e che sta alla base di quasi tutti i sistemi oggi definiti intelligenza artificiale. Ha poi trascorso un anno a Toronto come ricercatore post-dottorato con Geoffrey Hinton.

Nel 1988, un anno dopo il dottorato, entrò nei Bell Laboratories di AT&T a Holmdel, nel New Jersey. Lì sviluppò le reti neurali convoluzionali note come LeNet, capaci di imparare a leggere le cifre scritte a mano osservando degli esempi. Un sistema per leggere gli assegni a cui aveva contribuito fu adottato su larga scala da NCR e da altre aziende. All’AT&T Labs-Research, dove arrivò nel 1996 per dirigere il settore dell’elaborazione delle immagini, lavorò con Léon Bottou e Patrick Haffner a DjVu, un formato di compressione per documenti digitalizzati che Internet Archive usa ancora per mettere a disposizione libri in formato digitale.

Le reti neurali passarono poi di moda, ma LeCun continuò a lavorarci. Nel 2003 si trasferì alla New York University, dove è tuttora titolare della cattedra Jacob T. Schwartz al Courant Institute; nel 2012 divenne il direttore fondatore del Center for Data Science dell’ateneo e l’anno seguente cofondò la conferenza ICLR con Yoshua Bengio. Quando il deep learning tornò in auge, lo fece grazie alle idee che lui, Bengio e Hinton avevano difeso negli anni difficili. Nel 2018 i tre scienziati condivisero il Turing Award, il più importante riconoscimento dell’informatica: ecco perché i giornali continuano a chiamarli i padrini dell’intelligenza artificiale. A quel punto LeCun lavorava già da cinque anni per Facebook: nel dicembre 2013 l’azienda lo aveva assunto per creare il suo laboratorio di ricerca sull’intelligenza artificiale, FAIR.

FAIR è diventato uno dei laboratori più aperti del settore, pubblicando articoli e codice, e LeCun si è affermato come il più acceso sostenitore dell’idea di rendere disponibili i pesi dei modelli, così che chiunque possa svilupparli. Dal laboratorio è uscito il primo LLaMA, reso disponibile ai ricercatori nel febbraio 2023. FAIR ha sviluppato anche Galactica, un modello per la scrittura scientifica la cui demo pubblica è stata ritirata da Meta nel novembre 2022, dopo circa 48 ore, quando gli utenti hanno mostrato che inventava con sicurezza informazioni prive di senso. Due settimane dopo è arrivato ChatGPT, accolto con entusiasmo dal pubblico; in seguito LeCun ha detto che il mondo semplicemente non era pronto per Galactica. Nel 2025 Zuckerberg ha affidato il progetto di Meta sull’intelligenza artificiale ad Alexandr Wang e a una nuova divisione dedicata alla superintelligenza; LeCun ha iniziato a riferire a Wang e FAIR è stato colpito dai licenziamenti di ottobre. A novembre ha annunciato che se ne sarebbe andato alla fine dell’anno.

Il problema con LeCun è che spesso ha ragione sul lungo periodo, ma è battagliero quando si parla del presente. Da anni sostiene che i modelli linguistici di grandi dimensioni non siano in grado di ragionare o pianificare, mentre i chatbot basati su di essi diventavano il principale business del settore. Poche settimane dopo aver lasciato l’azienda, ha dichiarato al Financial Times che i risultati di Meta nei test di riferimento di Llama 4 «erano stati un po’ ritoccati», perché per prove diverse erano state usate versioni differenti del modello: un’accusa che Ahmad Al-Dahle, responsabile dell’intelligenza artificiale generativa di Meta, aveva già respinto quando era emersa. Sui rischi, la sua posizione è diversa da quella degli altri colleghi premiati: Hinton e Bengio oggi avvertono che l’intelligenza artificiale potrebbe minacciare l’umanità, mentre LeCun ha detto a Fortune, nell’ottobre 2026, di non essere affatto preoccupato per l’estinzione, ha definito l’altruismo efficace «super tossico» e ha detto che Dario Amodei, amministratore delegato di Anthropic, è «completamente fuori dalla realtà». Avvertire che l’intelligenza artificiale è troppo pericolosa per essere messa nelle mani del pubblico, sostiene, equivale a favorire la cattura della regolamentazione da parte degli operatori del settore. I critici ribattono che il suo ottimismo si fonda in larga misura sulla fiducia nelle persone che mettono in uso questi sistemi.

AMI Labs è la scommessa che risolverà la disputa in un senso o nell’altro. Presentata nel marzo 2026, ha raccolto 1,03 miliardi di dollari con una valutazione pre-money di 3,5 miliardi, in quello che LeCun ha definito uno dei più grandi round seed di sempre. Il round è stato guidato congiuntamente da Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital e Bezos Expeditions; tra gli altri investitori figurano Nvidia, Samsung e Toyota Ventures. Alexandre LeBrun, già alla guida della startup sanitaria Nabla, è l’amministratore delegato; LeCun è presidente esecutivo e continua a insegnare alla NYU. L’azienda ha sede a Parigi, team a New York, Montreal e Singapore e circa 60 dipendenti; sviluppa i propri modelli sulla base di JEPA, l’architettura predittiva a embedding congiunti che LeCun promuove da anni, con un primo obiettivo nelle applicazioni industriali, come la robotica e il rilevamento delle anomalie. LeBrun ha dichiarato che potrebbero volerci anni prima di arrivare ad applicazioni commerciali. Nel gennaio 2026 LeCun è diventato anche presidente fondatore del comitato di ricerca tecnica di Logical Intelligence, un’azienda che lavora a sistemi di ragionamento basati sull’energia.

Lontano dal laboratorio, LeCun è un appassionato astronomo dilettante: l’immagine che accompagnava il suo post di annuncio di AMI era la Nebulosa Velo, fotografata nel suo giardino. Ha la cittadinanza francese e statunitense, ha compiuto 66 anni nel luglio 2026 e ha tre figli. Nel libro Quand la machine apprend, pubblicato in Francia nel 2019, ha raccontato la propria visione del settore. Come fa notare, il nome dell’azienda è anche la parola francese per «amico».

Il primo prodotto di AMI, ancora senza nome, dovrebbe arrivare a breve e LeCun ha lasciato intendere che potrebbe includere modelli aperti. Sarà la prima prova pubblica per capire se i modelli del mondo possono fare ciò che lui promette da un decennio. Se funzionerà, l’uomo che il settore ha continuato a descrivere come un bastian contrario si sarà dimostrato ancora una volta in anticipo sui tempi, come già accadde con le reti neurali. Se invece non funzionerà, i suoi avvertimenti sui chatbot continueranno ad avere peso, ma verranno da qualcuno che ha avuto a disposizione un miliardo di dollari per costruire un’alternativa.

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