Il fondatore di AMI Labs, Yann LeCun, spiega perché i LLM ci ingannano nello stesso modo in cui l'IA lo fa da decenni: Sostiene che ogni generazione di scienziati dell'IA ha commesso lo stesso errore: confondere le prestazioni nei compiti con la vera intelligenza. La sfida principale di LeCun all'attuale entusiasmo: "Siamo ingannati nel pensare che quelle macchine siano intelligenti perché possono manipolare il linguaggio. E siamo abituati al fatto che le persone che possono manipolare il linguaggio molto bene siano implicitamente intelligenti." È chiaro che i LLM sono utili, ma essere uno strumento utile e essere intelligenti sono due cose molto diverse. La vera intuizione è il modello storico che ha vissuto. Dagli anni '50, ondata dopo ondata di ricercatori dell'IA hanno affermato che la loro scoperta era il percorso verso l'intelligenza a livello umano. Marvin Minsky. Herbert Simon. Frank Rosenblatt — che ha inventato il perceptron, la prima macchina di apprendimento, negli anni '50 — tutti hanno previsto macchine intelligenti come gli esseri umani entro un decennio. "Si sbagliavano tutti." LeCun ha personalmente assistito a tre di questi cicli di entusiasmo e delusione. E il suo verdetto sull'attuale è netto: "Questa generazione con i LLM è anche sbagliata. È solo un altro esempio di essere ingannati." Il modello: emerge una nuova tecnica → le macchine diventano brave in compiti specifici → assumiamo intelligenza generale. La domanda da porsi: siamo colpiti da questi strumenti perché sono intelligenti, o perché sembrano esserlo?