近日，科技媒體 《The Information》爆出消息：Meta 首席 AI 科學家 Yann LeCun在 9 月份曾認真考慮辭職。

報道稱，六位知情人士 指出 LeCun 對公司近月收緊研究審查政策感到挫敗，因而動念離開。

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截至目前，LeCun 未在公開場合確認自己曾提交或準備辭呈；他在 LinkedIn 與 Threads 上僅強調“仍領導 FAIR，無離職計劃”。

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不過，據其近期內部演講錄音與社交媒體留言，LeCun 對審查流程延長有所擔憂，批評“研究節奏被拖慢、決策自由受限”。

爭議集中于 Meta 在 FAIR（Fundamental AI Research）部門推行的新發布流程：

• 所有論文、代碼、模型、數據集 對外公開前，須通過額外的法律、安全與政策評估，最終由更高層管理者簽核。
• 流程較過往更長、評估維度更復雜，研究者已無法單獨決定公開時機與方式。

多名受訪研究者（匿名）向 The Information 表示焦慮：“寫論文時，不只是科學問題，還要考慮法律、商業與政治因素?！闭窃谶@種氛圍下，LeCun 的“考慮離職”被外界視作內部張力的集中信號。

制度重塑：從 FAIR 到 MSL 的力量重排

要理解這場沖突，須回到 Meta 今夏的 AI 組織調整。Meta 在 2025 年 6 月 30 日 啟動組建 Meta Superintelligence Labs（MSL），并于 7 月 25 日 正式宣布任命 趙晟佳（Shengjia Zhao） 為該實驗室首席科學家，直接向馬克·扎克伯格匯報，專攻“超級智能”方向。

LeCun 繼續掌舵 FAIR，聚焦長期基礎研究；表面看是并行架構，實則資源與決策重心更傾斜至產品化一端：MSL 擁有相對直接的預算、清晰的近期目標與更緊湊的里程碑；FAIR 則必須適應逐層遞進的審查流程。

多名員工形容，這是從“實驗室邏輯”向“企業邏輯”的轉向。Meta 管理層公開表示，加強內審 是在大模型商業化時代“必要的風險控制”：一篇論文或一段代碼都可能帶來品牌與安全風險，需要更嚴謹的合規屏障。

副作用同樣顯現：若論文因審查錯過頂會截稿，或研究成果發布節奏落后于行業，團隊士氣與信任感都會受挫。這些張力被媒體聚焦為“LeCun 考慮離職”的幕后推力。

Business Insider指出：LeCun 的職位并未被取代，他仍領導 FAIR；趙晟佳負責 MSL，兩者分工不同、并無直接沖突。但外界往往將二者對比為：“開放科學”與“戰略攻堅”的象征性分野。

技術分歧與理念沖突：從 LLM 到“世界模型”

沖突不僅是組織再造，更折射技術路線分歧。LeCun 長期主張：大語言模型（LLM）并非通向通用智能的終點。他倡導構建能理解物理世界、具備推理與規劃能力的“世界模型”，并公開指出 LLM“主要在預測文本，而非真正理解世界”。

而 Meta 的近期商業重心顯然是快速迭代 Llama 系列 及其強化版本，這些模型短期可落地、能服務產品，也方便向市場與監管交代。在公司層面，短期見效的 LLM 路線優先級自然高于漫長而不確定的“世界模型”探索。

FAIR-MSL 雙軌結構，某種程度上映射了兩條技術路徑：FAIR：面向長期科學突破；MSL：聚焦短期商業成果與安全落地。

此外，Meta 并非孤例。OpenAI、Google DeepMind、Anthropic 等機構也在 收緊論文公開與代碼開源 的節奏。

Yann LeCun 并未正式宣布離職，但“考慮離開”的報道本身足以激起行業震動。