Yann LeCun, o francês que está a revolucionar a inteligência artificial, foi um dos inventores da IA.

Numa terça-feira chuvosa em Paris, Yann LeCun pede um café, abre o portátil e, em silêncio, reescreve o futuro.
À sua volta, as pessoas queixam-se do metro, fazem scroll nos telemóveis, respondem a mensagens no Slack. Ele ajusta uma linha de código e explica, com naturalidade, porque é que os sistemas de IA atuais continuam a ser “estúpidos”. A palavra fica a pairar no ar, quase indelicada.

Lá fora, um estafeta de comida passa de bicicleta com uma mochila com o logótipo de uma empresa que usa precisamente os algoritmos que ele ajudou a inventar. A maioria dessas pessoas nunca ouviu o seu nome.
E, no entanto, o dia a dia delas funciona com base nas suas ideias.

Ele toca no trackpad e sorri ligeiramente.
O homem que quer construir máquinas que “aprendam como bebés” ainda não acabou.

De uma pequena cidade francesa ao padrinho da IA moderna

Yann LeCun nasceu em 1960, em Soisy-sous-Montmorency, uma cidade modesta a norte de Paris.
Sem cenário do Silicon Valley, sem o mito reluzente da garagem. Apenas um miúdo obcecado por eletrónica, rádios e por perceber como as coisas funcionam.

Cresceu a desmontar aparelhos e a construir máquinas estranhas, muito antes de “IA” se tornar uma palavra da moda. Na universidade, inclinou-se para a informática e a matemática.
O que o prendeu, de verdade, foi uma pergunta simples e inquietante: será que uma máquina pode aprender como um cérebro?

Essa curiosidade levaria LeCun de laboratórios franceses para os Estados Unidos, de artigos científicos obscuros para o futuro de todos os smartphones do planeta.

No final dos anos 1980 e início dos anos 1990, LeCun trabalhava nos AT&T Bell Labs, nos Estados Unidos.
A IA era profundamente “pouco cool” nessa altura, descartada por muitos como um beco sem saída. O financiamento era escasso, as redes neuronais eram uma ideia de nicho, quase marginal.

LeCun e um pequeno grupo de outros investigadores continuaram, ainda assim. Ele desenhou aquilo que viria a ser conhecido como redes neuronais convolucionais - um termo comprido que hoje alimenta, discretamente, o reconhecimento de imagem em todo o lado.
O seu primeiro sistema conseguia ler dígitos manuscritos, o que levou os bancos a automatizar a leitura de cheques.

Na altura, isso não foi notícia. Mas esse leitor de dígitos rudimentar foi, essencialmente, o antepassado do desbloqueio do telemóvel com a cara, hoje.
A revolução começou na sala do correio.

Durante anos, o trabalho de LeCun viveu em segundo plano, mais respeitado em círculos especializados do que no grande público tecnológico.
O verdadeiro ponto de viragem chegou quando o poder de computação explodiu e enormes conjuntos de dados se tornaram disponíveis. De repente, os métodos “esquisitos” de redes neuronais que ele defendia pareciam perfeitos para a era do big data.

As suas ideias deixaram de ser teóricas. As empresas usaram as suas técnicas para reconhecer gatos em vídeos do YouTube, detetar tumores em imagens médicas, classificar milhares de milhões de fotografias.
LeCun passou a ser conhecido como um pioneiro do deep learning - o ramo da IA que permite às máquinas aprender com quantidades massivas de dados.

Depois veio o título que mudou a sua imagem pública: Chief AI Scientist na Meta.
O investigador discreto estava agora no cockpit de uma das plataformas tecnológicas mais poderosas do mundo.

O rebelde francês dentro da Big Tech

LeCun não parece nem soa como um robô corporativo.
Na Meta, faz muitas vezes o papel de herege simpático: a voz interna que diz “calma”, isto ainda não é “inteligência”.

O seu método é quase teimosamente académico. Publica as suas ideias, discute nas redes sociais, dá aulas longas e densas. Enquanto outros constroem chatbots vistosos e demonstrações, ele insiste no problema mais profundo: como construir uma IA que compreende o mundo, e não apenas prevê a próxima palavra.

A sua obsessão atual é aquilo a que chama “modelos do mundo”.
Ele quer máquinas capazes de imaginar consequências, raciocinar sobre física e aprender com poucos dados - mais perto de como um bebé aprende ao observar, tocar e falhar.

Se o seguir online, vai notar uma coisa: ele adora debates.
Mete-se em threads no Twitter (agora X) e chama aos grandes modelos de linguagem “papagaios desfocados” no meio de vagas virais de entusiasmo.

Enquanto metade do mundo tecnológico entra em pânico com “superinteligência” e cenários apocalípticos de ficção científica, LeCun reage. Diz que os sistemas de hoje estão muito longe de um entendimento ao nível humano. Para ele, são ferramentas úteis, não deuses em espera.
Todos já passámos por isso: aquele momento em que o chatbot dá uma resposta errada com total confiança e autoridade.

LeCun usa esses falhanços como prova: a IA é impressionante, mas ainda é superficial.
Ele acredita que o verdadeiro progresso virá de construir IAs que aprendem com o próprio mundo, e não apenas com texto raspado da internet.

A sua posição coloca-o em choque com algumas das vozes mais altas do Silicon Valley.
Enquanto outros assinam cartas abertas a alertar para “riscos de extinção por IA”, LeCun alerta para algo mais mundano: má regulação, concentração de poder e narrativas de medo inflacionadas.

Ele defende que assustar o público e fazê-lo acreditar que a IA é quase mágica só beneficia algumas empresas gigantes. Isso justifica mais controlo e bloqueia a investigação aberta.
Do seu ponto de vista, a IA open-source é mais segura, porque espalha conhecimento e reduz monopólios.

Sejamos honestos: quase ninguém lê todos os documentos de política antes de usar estas ferramentas.
Mas a batalha silenciosa entre modelos fechados e abertos de IA - onde LeCun é uma voz-chave - vai moldar as ferramentas que todos usamos na próxima década.

Como Yann LeCun está a mudar discretamente o seu dia a dia

Pode não dar por isso, mas encontra as ideias de LeCun várias vezes por dia.
Sempre que o telemóvel reconhece a sua cara, sempre que uma app deteta um sinal de trânsito, sempre que o Instagram decide que fotografia lhe mostra primeiro - há um pouco da sua investigação na cablagem.

As suas redes convolucionais estão no núcleo da IA visual. Isso significa ferramentas de imagiologia médica a detetar sinais precoces de doença, carros a identificar peões, fábricas a apanharem defeitos numa linha de produção.
Os gestos são simples: apontar, clicar, deslizar.

Por trás dessa simplicidade há uma longa cadeia de matemática que começou com um miúdo francês a olhar para placas de circuitos.
A distância entre uma equação num quadro de giz, num laboratório, e o seu ecrã de bloqueio é menor do que parece.

Claro que há um lado mais sombrio nisto tudo.
Os mesmos sistemas que reconhecem um tumor também podem monitorizar um protesto. Os mesmos algoritmos que recomendam um vídeo de culinária podem prender alguém numa espiral de teorias da conspiração.

LeCun sabe disso e fala abertamente sobre o tema. Não finge que a tecnologia é neutra, nem que tudo se resolve magicamente. Defende que a IA deve ser tratada como outras ferramentas poderosas: regulada, auditada, debatida em público.
Não banida por medo, nem adorada por fé cega.

Ele repete muitas vezes que os problemas humanos não desaparecem com mais poder de computação.
A ética depende de quem constrói os sistemas, quem os possui e quem tem o direito de dizer não.

Em entrevistas, LeCun volta muitas vezes a uma ideia simples: “A IA deve ser uma ferramenta de capacitação, não uma ferramenta de controlo.”
Ele acredita que a próxima vaga de IA será como a literacia: amplamente partilhada, profundamente integrada e discretamente transformadora.

• Invenções-chave: redes neuronais convolucionais, trabalho central em deep learning, liderança do laboratório de IA da Meta
  
• Grandes disputas: IA aberta vs. fechada, hype vs. realidade, segurança vs. censura
  
• Impacto diário: câmaras de telemóvel, exames médicos, feeds de recomendação, visão computacional na indústria
  
• Apostas para o futuro: modelos do mundo, máquinas que aprendem com o mundo físico, formas de raciocínio mais ricas
  
• Lado humano: um investigador teimoso que ainda gosta de quadros de giz, debates e de ensinar estudantes

O homem que quer que a IA cresça

A principal mensagem de LeCun é estranhamente tranquilizadora num campo tão barulhento.
Ele não nega que a IA vai mudar o trabalho, a política e a criatividade. Apenas recusa fingir que já estamos a enfrentar senhores robôs.

Ele descreve os modelos mais impressionantes de hoje como úteis mas superficiais. Para ele, a verdadeira IA mal começou.
Isto é assustador e entusiasmante ao mesmo tempo. Significa que os próximos 20 anos podem ser mais intensos do que os últimos dez, com máquinas capazes de aprender a partir de vídeo, de tentativa e erro, da textura confusa do mundo real.

Também significa que ainda temos tempo para decidir o que queremos delas.
Não apenas o que podem fazer, mas o que lhes deve ser permitido fazer.

Ponto-chave	Detalhe	Valor para o leitor
Trabalho inicial de LeCun	Foi pioneiro em redes neuronais convolucionais para leitura de escrita manual e imagens	Mostra como investigação “invisível” molda discretamente ferramentas do dia a dia, como o desbloqueio facial
Posição dentro da Big Tech	Chief AI Scientist na Meta, forte defensor de investigação aberta e debate	Ajuda a perceber porque políticas de IA e escolhas corporativas afetam as suas apps e os seus dados
Visão da IA futura	Foco em modelos do mundo e em máquinas que aprendem como humanos, a partir do mundo físico	Dá uma imagem mais clara de para onde a IA pode ir para além de chatbots e geradores de texto

FAQ:

• Quem é Yann LeCun em termos simples?
  É um cientista informático francês cujo trabalho em redes neuronais ajudou a criar a IA moderna, especialmente sistemas que “veem” e reconhecem imagens.
• O que é que ele inventou exatamente?
  Foi um dos principais inventores das redes neuronais convolucionais e deu contributos cruciais para o deep learning, que sustenta muitos sistemas de IA usados em todo o mundo.
• LeCun acha que a IA é perigosa?
  Vê riscos reais na forma como a IA é usada - enviesamento, vigilância, monopólios - mas é cético em relação a cenários de extinção ao estilo ficção científica com a tecnologia atual.
• Porque é que ele é tão crítico do hype da IA?
  Defende que exagerar o poder da IA beneficia um pequeno grupo de empresas, distorce o debate público e pode levar a má regulação e políticas movidas pelo medo.
• Como é que o trabalho dele afeta o meu dia a dia?
  Do reconhecimento facial no seu telemóvel às recomendações de conteúdos nas apps, muitos dos sistemas que usa dependem de técnicas que nasceram da sua investigação.