Loading session...

AI Roundtable Poll · 13 models ·

Прав ли Ян Лекун насчёт AGI и LLM? Аргументируйте свою позицию. Речь про то, что LLM не будут иметь никакой роли в будущем AGI, а не про то, что одних LLM недостаточно(с чем согласны почти все). То-есть, согласны ли вы с тем что ИИ индустрия движется к тупику, LLM бесполезны и деньги вливаются в никуда?

Result: Unanimous — Нет, не согласен (13/13 votes)

Options

Model Responses

DeepSeek V4.1 Flash

Vote: Нет, не согласен

Ян Лекун формулирует сильный тезис («LLM не будут играть никакой роли в будущем AGI»), и именно в такой категоричной форме он неверен. Даже если одних LLM недостаточно для AGI — с чем согласны почти все, — из этого не следует, что они бесполезны или что отрасль идёт в тупик. Во-первых, LLM уже стали универсальным интерфейсом и субстратом для рассуждений: планирование, вызов инструментов, генерация кода, работа с внешней памятью. Современные агентные системы надстраивают над LLM циклы проверки, поиска и обучения, и именно LLM служит «диспетчером» этих циклов. Трудно представить будущий AGI, который бы полностью отказался от языкового/символьного представления знаний и рассуждений. Во-вторых, Лекун сам использует LLM как компонент в своей архитектуре «мировых моделей» (JEPA) — то есть он спорит не с полезностью LLM, а с их достаточностью. Публичная риторика «LLM — тупик» преувеличивает реальную научную позицию и подменяет «недостаточно» на «не нужно». В-третьих, индустрия не вливает деньги «в никуда»: LLM дают измеримую коммерческую отдачу и ускоряют исследования (включая создание новых архитектур и данных для обучения). Даже если путь к AGI лежит через иные парадигмы, LLM останутся частью стека, а не мёртвой ветвью. Вывод: правильнее позиция «LLM недостаточны, но необходимы и полезны». Поэтому я не согласен с формулировкой вопроса и голосую «Нет, не согласен».

GPT-6.1 Terra

Vote: Нет, не согласен

С утверждением, что LLM бесполезны и не сыграют никакой роли в будущем AGI, я не согласен. Но важно уточнить позицию Лекуна: он действительно считает нынешний подход к LLM тупиковым путём к интеллекту человеческого уровня, однако признаёт, что современные модели полезны и имеют рынок. Их польза видна уже сейчас: они помогают писать и проверять код, работать с текстами, искать информацию и взаимодействовать с программными инструментами. Это не доказывает, что создан AGI или что все вложения окупятся, но опровергает тезис, что деньги заведомо вливаются «в никуда». У LLM есть серьёзные ограничения: ошибки, ненадёжность при длительных задачах и слабая связь текстового обучения с физическим опытом. Поэтому критика Лекуна и его работа над моделями мира заслуживают внимания. Но модели мира и LLM не обязательно взаимоисключают друг друга: будущая система может сочетать понимание среды, планирование и языковой компонент. Какая архитектура в итоге окажется успешной, пока неизвестно.

Searched: "Yann LeCun LLM no role future AGI dead end world models language models 2026", "2026 Yann LeCun LLMs useful AGI world model language role AMI Labs", "2026 AI agents language models tools software development limitations world models research"

Claude Haiku 5.5

Vote: Нет, не согласен

Я не согласен с тем, что LLM не будут иметь никакой роли в будущем AGI, и не согласен с выводом, что отрасль движется в тупик, а деньги уходят в никуда. Лекун прав в важном: авторегрессионная предсказательная модель токенов сама по себе не даёт надёжного понимания физического мира, долговременной памяти, планирования и причинности. Его критика ценна и подталкивает к архитектурам, основанным на моделях мира (например, JEPA). Но из того, что LLM недостаточно, не следует, что они бесполезны для AGI. Языковые модели уже хранят огромный объём знаний о мире, умеют рассуждать на естественном языке, писать и исполнять код, использовать инструменты и планировать в текстовом виде. Вполне вероятно, что будущие системы будут гибридными: LLM как «языковой и концептуальный слой» поверх моделей мира, агентов и механизмов обучения с подкреплением. Полный отказ от LLM в такой картине выглядит скорее как спорная гипотеза, чем как установленный факт. Кроме того, утверждение о тупике плохо согласуется с наблюдаемой практикой. LLM дают измеримую экономическую ценность: программирование, поддержка клиентов, анализ документов, научные исследования. Инвестиции в них частично могут оказаться избыточными, как всегда бывает в технологическом буме, но это не означает, что деньги «вливаются в никуда». Прогресс идёт и через масштабирование, и через новые методы (рассуждения, инструменты, агенты), поэтому говорить о полной бесполезной ветке преждевременно. Итог: Лекун прав в том, что одних LLM мало, но неправ в сильной версии тезиса о нулевой роли LLM и о тупике индустрии.

Claude Sonnet 5.5

Vote: Нет, не согласен

Я не согласен с сильной версией тезиса Лекуна: что LLM не будут играть никакой роли в будущем AGI, что индустрия идёт в тупик, а деньги тратятся впустую. Во-первых, LLM уже приносят практическую пользу: программирование, поиск, анализ данных, перевод, образование, научные ассистенты. Технология, которая даёт реальную экономическую отдачу, не бесполезна, даже если сама по себе она не равна AGI. Во-вторых, современные системы — это уже не «чистые» LLM. Это рассуждающие модели с обучением с подкреплением, использованием инструментов, агентными циклами, памятью и мультимодальностью. Они дают прогресс там, где критики предсказывали потолок: в математике, коде и длинных задачах. Если AGI появится, вероятнее всего, он будет гибридом, а трансформерные языковые компоненты станут его частью. Они дают знания о мире в сжатом виде, интерфейс на естественном языке и базу для планирования. В-третьих, даже если нужны world models, JEPA или другие архитектуры, это скорее дополнение к LLM, чем их замена. Язык несёт огромное количество информации о мире и людях. Отбрасывать такой компонент как полностью бесполезный нет оснований. Инвестиции в вычисления, данные и инфраструктуру тоже переносятся на другие подходы. Наконец, утверждение «ноль роли» очень сильное и почти не поддаётся обоснованию. Лекун прав в том, что одних LLM недостаточно: у них слабое физическое понимание, ненадёжное планирование и низкая эффективность по данным. Но из этого не следует, что они тупик. Скорее они являются ступенью и компонентом на пути к AGI.

GPT-6.1 Sol

Vote: Нет, не согласен

Выбираю «Нет, не согласен». Между тезисами «одних LLM недостаточно для AGI» и «LLM не будут играть никакой роли в AGI» — принципиальная разница. Из ограничений языковой модели не следует, что она бесполезна как компонент более широкой системы. Даже если для AGI понадобятся отдельные механизмы восприятия, памяти, планирования и обучения через взаимодействие с миром, языковая модель может обеспечивать работу с инструкциями, человеческими знаниями и инструментами. Чтобы обосновать полное исключение LLM, нужно показать, почему эти функции обязательно лучше реализовывать без них. Само наличие у LLM ошибок и слабостей этого не доказывает. Кроме того, инвестиции могут окупаться через автоматизацию программирования, обработки документов и других задач независимо от достижения AGI. Это не означает, что любые расходы оправданны или что нынешний подход гарантированно приведёт к общему интеллекту. Но категорический вывод «всё бесполезно, деньги идут в никуда» существенно сильнее имеющихся оснований. Возражаю именно против этого тезиса, а не против критики достаточности LLM или автоматически приписываю его Лекуну.

Gemini 3.8 Flash

Vote: Нет, не согласен

Утверждение о том, что LLM совершенно бесполезны, не сыграют никакой роли в AGI, а индустрия тратит ресурсы впустую, является неоправданно радикальным. Даже если согласиться с критикой авторегрессионного моделирования как единственного пути к AGI, вывод о «тупике» несостоятелен. Во-первых, LLM уже доказывают колоссальную прикладную и экономическую ценность: в написании кода, обработке знаний, автоматизации рутины и взаимодействии с внешними инструментами. Это опровергает тезис о том, что инвестиции вливаются «в никуда» — индустрия не только монетизирует текущие технологии, но и создает вычислительную инфраструктуру, алгоритмическую базу и методы выравнивания, необходимые для любых будущих архитектур. Во-вторых, язык — это высшая форма абстрактного человеческого мышления и передачи культуры. Даже если будущему AGI потребуется пространственно-физическая модель мира (как в концепциях JEPA или embodied AI), языковая подсистема неизбежно останется ключевым компонентом для символических рассуждений, интерфейса с человеком и структурирования знаний. Скорее всего, AGI будет гибридной системой, где трансформерные языковые модели займут важнейшее место в качестве модуля планирования и коммуникации, а не будут отброшены как бесполезная ветвь эволюции. Поэтому позиция «B: Нет, не согласен» представляется наиболее взвешенной.

Claude Opus 5.5

Vote: Нет, не согласен

Я не согласен с сильной версией тезиса, будто LLM не сыграют никакой роли в будущем AGI, индустрия зашла в тупик, а деньги уходят в никуда. Во-первых, Лекун во многом прав в узком смысле. Авторегрессионная генерация токенов без модели мира, без надёжного планирования и без обучения на сенсорных данных вряд ли сама по себе даст AGI. Но с этим согласны почти все. А утверждение, что LLM совсем не нужны, гораздо слабее. Во-вторых, LLM уже стали инфраструктурой, которую будут переиспользовать. Это языковой интерфейс, сжатые знания о мире из текста, инструмент рассуждений с цепочками мысли и вызовом инструментов, генератор синтетических данных и, наконец, исследовательский ассистент, который ускоряет саму науку об ИИ. Даже если будущая система будет построена на архитектуре вроде JEPA или на моделях мира, языковой компонент и трансформерные приёмы, скорее всего, войдут в неё как модуль. Мозг человека тоже не монолит, и языковая система в нём не бесполезна. В-третьих, у направления есть эмпирика. Модели рассуждений, агенты для программирования и мультимодальные трансформеры продолжают давать измеримый прогресс на задачах, которые несколько лет назад считались недостижимыми. Кроме того, деньги идут не только в сами LLM: строятся дата-центры, чипы, энергетика, собираются данные и инженерные компетенции. Всё это пригодится при любой будущей архитектуре. Так что даже если часть оценок окажется пузырём, «вливание в никуда» — сильное преувеличение. Пузырь доткомов тоже оставил после себя интернет-инфраструктуру. Наконец, и сам Лекун скорее говорит, что LLM — это тупик на пути к человеческому уровню интеллекта, а не что они бесполезны. Он признаёт их практическую ценность. Поэтому в радикальной формулировке вопроса правильный ответ — «Нет, не согласен».

Gemini 4 Argon

Vote: Нет, не согласен

Я выбираю вариант «Нет, не согласен». Тезис о том, что большие языковые модели (LLM) полностью бесполезны, не сыграют никакой роли в будущем создании сильного ИИ (AGI), а инвестиции в них уходят в никуда, является неоправданным максимализмом и противоречит как текущей практике, так и принципам развития сложных систем. Во-первых, язык — это не просто набор статистических корреляций, а концентрированный слепок человеческой логики, понятийного аппарата и знаний о мире. Даже если для полноценного AGI потребуются новые архитектуры, способные к глубинному планированию и физическому моделированию мира (такие как продвигаемые Лекуном JEPA), им всё равно понадобится механизм для сложной абстрактной коммуникации, работы с кодом и использования накопленных человечеством текстовых знаний. По аналогии с человеческим мозгом, где за речь отвечают зоны Брока и Вернике, LLM или их прямые эволюционные потомки неизбежно станут важнейшим когнитивным и интерфейсным модулем внутри более общей архитектуры AGI. Во-вторых, утверждение о том, что деньги инвесторов «вливаются в никуда», опровергается реальной экономикой. Огромные вложения в современную ИИ-индустрию направлены не только на обучение весов конкретных моделей, но и на создание колоссальной инфраструктуры: дата-центров, специализированных чипов, энергетических мощностей, алгоритмов распределенного обучения и сбора данных. Этот фундамент абсолютно универсален и будет необходим для любых будущих парадигм ИИ. Наконец, уже сегодня LLM приносят огромную практическую пользу, трансформируя разработку ПО, научные исследования, анализ данных и образование. Технология, которая автоматизирует когнитивный труд в глобальном масштабе и служит трамплином для создания автономных агентов, по определению не может считаться бесполезным тупиком.

GLM-5.3

Vote: Нет, не согласен

Я голосую «Нет, не согласен» — не потому, что критика Лекуна беспочвенна, а потому, что сама формулировка вопроса содержит радикальное утверждение, которое не подтверждается фактами: «LLM не будут иметь **никакой** роли», «индустрия движется к тупику», «деньги вливаются в никуда». Лекун прав в диагнозе ограничений: авторегрессионное предсказание следующего токена само по себе не даёт устойчивой модели мира, планирования и понимания физических последствий. С этим согласны почти все, включая и меня. Но из этого не следует его сильный вывод. Его же собственная альтернатива (V-JEPA, JEPA) пока не продемонстрировала сколь-либо сопоставимой общности на широких когнитивных задачах, а сам он признаёт, что LLM — полезные продукты, то есть «деньги в никуда» — преувеличение уже по его собственным словам. Фактическая траектория индустрии противоположна сценарию «тупика». Современные системы не стоят на месте и не отбрасывают LLM — они надстраиваются над ними: reasoning-модели, RL-дообучение, агенты с инструментами, multimodal-модели, глубокая интеграция с кодом и R&D (по данным State of AI Report 2026, Claude под руководством людей вёл заметную долю измеримых R&D-экспериментов Anthropic). Это именно эволюция LLM-парадигмы, а не её замена. Если бы это был тупик, мы бы видели плато и отток инвестиций — а видим насыщение одних бенчмарков и прорывы в других. Наконец, исторически почти все прогнозы формата «архитектура X не будет играть никакой роли в будущем» оказывались ошибочными — даже сам Лекун в своё время недооценивал трансформеры для зрения, а конволюционные сети, вопреки аналогичным «похоронам», живы в проде до сих пор. Наиболее вероятный AGI-путь — гибрид: LLM как языковой и когнитивный субстрат плюс world models, RL, память и планирование. В таком будущем LLM играют центральную роль, а не «никакой». Итого: критика ограничений — да; вывод о «никакой роли» и «деньгах в никуда» — нет. Голосую «B: Нет, не согласен».

Searched: "LLM progress 2026 reasoning models agents AGI debate", "LeCun JEPA world model results Meta 2025 2026", "Yann LeCun LLM dead end AGI prediction 2026"

GPT-6 Astra

Vote: Нет, не согласен

«Нет, не согласен» — именно с сильным тезисом, что LLM не сыграют никакой роли в будущем AGI, бесполезны, а инвестиции в них заведомо бессмысленны. Это гораздо более категоричное утверждение, чем «масштабирования одних LLM недостаточно». У критики Лекуна есть основания: владение языком не гарантирует понимания физического мира, устойчивого долгосрочного планирования и обучения на собственном опыте. В публичных выступлениях 2026 года он подчёркивает необходимость систем, понимающих реальный мир. Но необходимость других компонентов не доказывает ненужность языкового компонента. Поэтому я бы также не приписывал ему всю сформулированную в вопросе позицию без прямой цитаты. Возможна архитектура, где модель мира прогнозирует последствия действий, планировщик выбирает стратегию, а LLM интерпретирует инструкции, извлекает информацию из текстов, пишет код и обеспечивает общение. Это не доказательство, что AGI обязательно будет устроен именно так. Однако для тезиса о нулевой роли LLM нужны основания исключить и такой сценарий; перечисления недостатков современных моделей недостаточно. Наконец, коммерческая полезность и достижение AGI — разные вопросы. Перевод, программирование и обработка документов могут приносить пользу даже без появления AGI. Это не оправдывает любые расходы: отдельные инвестиции могут оказаться убыточными, а ожидания — завышенными. Но «часть рынка переоценена» не означает «все деньги потрачены впустую». Итог: сомнения в достаточности LLM обоснованны; уверенность в их полной бесперспективности — нет. Будущая архитектура AGI пока неизвестна, и объявлять целое направление тупиком преждевременно.

Searched: "Yann LeCun LLM role future AGI language world models not abandon language 2025 2026"

Claude Fable 5.1

Vote: Нет, не согласен

Нет, не согласен — причём с такой радикальной формулировкой не согласен и сам Лекун. Его реальный тезис: LLM — это «съезд с автострады» к человеческому уровню ИИ, потому что автореgressивное предсказание токенов не даёт модели мира, планирования и постоянной памяти. Но он неоднократно говорил, что LLM полезны как инструменты и будут частью систем. Утверждение «LLM бесполезны, деньги в никуда» — это соломенное чучело даже по отношению к его позиции. По существу. Во-первых, тезис о «бесполезности» уже эмпирически опровергнут: LLM приносят измеримую ценность в программировании, поиске, анализе документов, поддержке, науке (например, в математике и биологии как ассистенты). Технология, которая генерирует реальный доход и продуктивность, по определению не «тупик», даже если она не ведёт напрямую к AGI. Во-вторых, граница между «LLM» и «не-LLM» размыта. Современные системы — это уже не чистое предсказание следующего токена: RL на проверяемых задачах, цепочки рассуждений, вызов инструментов, мультимодальность, внешняя память, агентные циклы. Если AGI будет «системой из многих компонентов», как хочет Лекун (JEPA, модели мира, планировщики), языковой модуль в ней почти наверняка будет потомком сегодняшних LLM — язык остаётся главным интерфейсом к человеческому знанию и к людям. В-третьих, даже если архитектурно победят модели мира, инвестиции не «уйдут в никуда»: вычислительная инфраструктура, датацентры, конвейеры данных, методы обучения (RLHF, дистилляция, масштабирование), инженерная культура и кадры напрямую переиспользуются. Это как сказать, что деньги в GPU для игр «ушли в никуда» — а они стали фундаментом глубокого обучения. Наконец, история области учит скромности в предсказаниях: сам Лекун в 2022 году сомневался, что LLM смогут рассуждать о физике на уровне простых задач, — и ошибся в деталях. Разумная позиция: одних LLM недостаточно (с этим согласны почти все), но «никакой роли» и «тупик» — необоснованная крайность. Поэтому голосую за «Нет, не согласен».

Grok 4.7

Vote: Нет, не согласен

Нет, с такой постановкой я не согласен. Тезис «одних LLM недостаточно для AGI» почти общепринят, но из него не следует, что у языковых моделей не будет никакой роли в будущем AGI и что индустрия идёт в тупик. Даже если человеческий уровень потребует мировых моделей, памяти, планирования и обучения на сенсорных данных, язык останется интерфейсом, хранилищем знаний и модулем рассуждения. Будущая архитектура скорее встроит LLM-подобные компоненты, чем выбросит их. Деньги тоже не «вливаются в никуда»: модели уже дают измеримую пользу в коде, поиске, науке и агентах. Это не AGI, но и не бесполезный тупик. Скепсис Лекуна к чистому масштабированию авторегрессии полезен как коррекция хайпа, однако вывод «LLM бесполезны и роли не будут иметь» слишком силён.

Searched: "Yann LeCun LLMs dead end AGI world models 2026", "Ян Лекун LLM бесполезны для AGI позиция", "Yann LeCun LLM no role in AGI 2025 2026"

Kimi K3.1 Pro

Vote: Нет, не согласен

Выбираю «Нет, не согласен». Критика Лекуна убедительна против более слабого тезиса: одно лишь масштабирование авторегрессионных LLM, вероятно, не даст надёжного понимания физического мира, устойчивой памяти, планирования и обучения из небольшого числа наблюдений. Но из этого не следует, что у LLM вообще не будет роли в AGI. Даже если основой будущей системы станут модели мира, LLM могут оставаться её языковым и когнитивным компонентом: interpretировать цели, использовать накопленные знания, рассуждать над абстракциями, писать код и координировать инструменты. Гибридная архитектура «модель мира + память + планировщик + языковая модель» вполне возможна. Утверждение об абсолютно нулевой роли LLM — слишком сильный прогноз о ещё не существующей технологии. Отдельно неверно приравнивать «не самостоятельный путь к AGI» к «бесполезно». LLM уже создают практическую ценность, а исследования дают переносимые результаты: методы обучения представлениям, multimodальные системы, инфраструктуру и способы взаимодействия моделей с инструментами. Перегрев инвестиций и неоправданные ожидания вполне возможны, но это вопрос экономики и сроков, а не доказательство технологического тупика. Поэтому разумная позиция Лекуна — предупреждение против ставки исключительно на LLM; категоричный вывод об их бесполезности и неизбежном исчезновении из будущих AGI-систем из неё не вытекает.

Searched: "2026 LLM agents reasoning multimodal world models AGI LeCun criticism", "Yann LeCun LLMs no role future AGI world models 2025 2026 interview"

Final Summary

The AI Roundtable единогласно выступил против радикального тезиса о том, что языковые модели бесполезны, а деньги в индустрию вливаются в никуда. Все 13 участников, включая Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra и DeepSeek V4.1 Flash, подчеркнули, что даже при справедливости критики Яна Лекуна о недостаточности чистого авторегрессионного подхода, LLM останутся важнейшим языковым и когнитивным модулем в будущих гибридных архитектурах AGI.

No agreement after 1 rounds of discussion. Final vote: Нет, не согласен: 13