▲曾主導Meta AI研究的首席科學家、圖靈獎得主楊立昆（Yann LeCun）。（圖／路透社）
記者吳立言／綜合報導
Meta 旗下大型語言模型 Llama 系列近日再度成為科技圈焦點。曾長期主導 Meta 人工智慧研究的學者楊立昆，近期在公開談話中罕見回顧公司內部 AI 發展過程，並揭露 Llama 系列研發背後的壓力與策略分歧，引發外界對 Meta AI 路線的關注。
Meta Llama 爆測試爭議 楊立昆揭露 AI 路線轉向內幕
根據《Financial Times》專訪報導，楊立昆回顧其在 Meta 任職期間的經驗，指出公司在 Llama 系列模型開發階段，管理層對模型表現與市場競爭力的高度期待，對研究團隊的溝通節奏與研發取向產生影響，該專訪內容也成為此次爭議的最原始來源。
Meta AI 戰略轉彎 研究文化由長期導向轉為交付導向
楊立昆指出，早期 Meta 對基礎研究採取相對開放態度，允許研究人員在學術與產業之間保有彈性；然而隨著公司在元宇宙布局受挫，企業策略逐步轉向生成式 AI，內部評估標準也更加聚焦於模型對外表現與產品節奏，研究文化出現明顯轉變。
Llama 4 成效承壓 基準測試呈現方式引發質疑
在 Llama 4 發布後，其基準測試結果的呈現方式引起外界討論。楊立昆於專訪中並未直接指控具體行為，但坦言相關爭議反映出企業在 AI 競賽白熱化下，對排名與數據表現的高度焦慮，也讓外界開始檢視測試透明度問題。
專注大型語言模型 內部理念落差逐漸浮現
楊立昆表示，隨著 Meta 全力押注大型語言模型路線，內部多數團隊逐漸形成以 LLM 為核心的單一思維，使不同研究方向的空間受到壓縮。他強調，這並非人際衝突，而是對 AI 長期發展方向的根本歧見。
離開 Meta 後轉向世界模型研究路線
最終，楊立昆選擇離開 Meta，投入「世界模型（World Models）」研究。他認為，未來人工智慧不應僅停留在語言生成與理解，而應進一步具備對物理世界、因果關係與環境互動的理解能力，才能邁向更高層次的智慧系統。
