# lecun-still-far-from-human-level-ai-llm-2026-09-25

## Veille

Post en X de **Yann LeCun** (fundador y presidente de **AMI Labs**, profesor en la NYU, antiguo Chief AI Scientist en Meta, Turing Award), 25 de septiembre de 2026, ~110 palabras. Responde a **Noah Smith**, que calificó un video de *« ya refutado »*, en el que LeCun llama a la idea de un *« país de genios en un centro de datos »* *« una completa tontería »*. (A) Cuatro preguntas de prueba: ¿dónde está el robot doméstico, la voiture autonome de **niveau 5**, el coche que aprende a conducir *« en unas pocas horas de práctica como cualquier joven de 17 años »*, el sistema que entiende el mundo real y aprende rápido *« como un gato doméstico »*? (B) Una concesión: la IA igualará a los humanos en todos los ámbitos, y la tecnología **ya los supera en un número creciente de tareas**. (C) Dos matices: *« Todavía estamos lejos de eso »*, y no se construirá sobre **LLMs**, confinados a un rol de interfaz de texto. Un segundo post remite a su formulación del 20 de septiembre: los LLM autorregresivos, *« en sí mismos »*, no conducirán a una IA de nivel humano. Hasta ahora, el corpus solo recogía a LeCun como referencia citada por otros ([[deanwball-open-weights-decelerationnistes-kimi-2026-07-17]]), no como fuente; el texto se lee junto al escepticismo de [[luc-julia-ai-controversy-statements-media-2025-08-22]].

## Titre Article

Nope. It's still true. (post X en réponse à Noah Smith)

## Date

2026-09-25

## URL

https://x.com/ylecun/status/2103543949151658369

## Keywords

Yann LeCun, AMI Labs, NYU, Meta, Turing Award, Noah Smith, Noahpinion, IA de nivel humano, IA de nivel humano, AGI, límites de la IA, LLM, LLM autorregresivos, interfaz de texto, comprensión del mundo real, modelos del mundo, eficiencia de aprendizaje, aprender a conducir, vehículo autónomo, nivel 5, robot doméstico, gato doméstico, país de genios en un centro de datos, superar a los humanos en tareas, escepticismo

## Authors

Yann LeCun — fondateur et président d'AMI Labs, professeur à NYU, ex-Chief AI Scientist de Meta, prix Turing. Post X.

## Ton

Una breve réplica polémica, típica de LeCun en X: una apertura seca (*« No. Sigue siendo cierto. »*), seguida de una anáfora de cuatro preguntas retóricas (*« Dónde está tu… »*) que desplazan el debate del rendimiento medido a capacidades cotidianas que cualquiera puede comprobar. La segunda mitad cambia de registro: una concesión explícita, subrayada tipográficamente (*« *** PERO *** »*), seguida de dos puntos numerados de tono afirmativo, sin cifra ni referencia. El argumento no se apoya en un benchmark sino en ejemplos de eficiencia de aprendizaje (el adolescente, el gato), que vienen apareciendo desde hace tiempo en sus declaraciones. El post defiende una postura ya expresada antes que introducir una nueva; el segundo post (*« Además: »*) lo dice él mismo al remitir a su formulación del 20 de septiembre y a su aclaración sobre la palabra "autorregresivo".

## Pense-betes

- **La frase de equilibrio que hay que recordar**: la IA *« supera a los humanos en un número cada vez mayor de tareas »* y *« todavía estamos lejos »* de la inteligencia humana. Ambas cosas se sostienen a la vez. Es un punto útil para una charla contra el relato de "la IA superará a los humanos": sí en tareas, no en inteligencia general.
- **El ejemplo de la conducción**: un joven de 17 años aprende a conducir en unas pocas horas de práctica (en Francia, el permiso B exige un mínimo de 20 horas de conducción supervisada). Años de desarrollo y millones de kilómetros de datos no han producido una voiture autonome de niveau 5 capaz de conducir en cualquier lugar sin restricciones, incluso en escenas nunca vistas antes. La brecha tiene que ver con la **eficiencia de aprendizaje**, no con el rendimiento bruto.
- **El gato doméstico** como referencia: entender el mundo físico y aprender rápidamente una nueva habilidad, algo que, según LeCun, ningún sistema actual hace. Apunta a la generalización fuera de distribución, no a la competencia lingüística.
- **El matiz sobre los LLM**: LeCun no dice que sean inútiles, dice que no bastarán *« por sí mismos »* y que conservarán un rol de interfaz de texto. La palabra "autorregresivo" importa en su formulación del 20 de septiembre.
- **Lo que el post no contiene**: ni plazos, ni mediciones, ni descripción de la arquitectura alternativa (los modelos del mundo que defiende en otros lugares, vía AMI Labs, no se nombran aquí). Debe citarse como la postura de un investigador destacado, no como una demostración.
- **Contexto del debate**: el video que desencadenó el intercambio ("ni de broma" se alcanzará la AGI escalando los LLM; "país de genios en un centro de datos" calificado de *« una completa tontería »*) circulaba ese mismo día; Noah Smith lo consideraba ya refutado. Para la secuencia de septiembre de 2026 sobre el relato de la sustitución, ver [[mhalla-what-if-the-future-does-not-need-you-2026-09-20]].

## RésuméDe400mots

El 25 de septiembre de 2026, **Yann LeCun** responde en X al economista **Noah Smith**. Smith había comentado un video, muy compartido ese mismo día, en el que LeCun afirmaba que simplemente escalar los LLM no bastaría para alcanzar una inteligencia de nivel humano, y que la idea de un "país de genios en un centro de datos" era "una completa tontería". Para Smith, esa postura parecía "ya refutada".

LeCun mantiene su posición: "No. Sigue siendo cierto." Respalda su respuesta con cuatro preguntas. ¿Dónde está tu robot doméstico? ¿Dónde está tu voiture autonome de niveau 5? ¿Dónde está tu coche robot capaz de aprender a conducir en unas pocas horas de práctica, como cualquier joven de 17 años? ¿Dónde está tu sistema de IA capaz de entender el mundo real y aprender rápidamente nuevas habilidades, como un gato doméstico?

Añade una concesión. No hay "ninguna duda" de que la IA llegará a ser tan inteligente como los humanos en todos los ámbitos. Pero establece dos matices. Primero, "todavía estamos lejos de eso", aunque la IA y la computación superan a los humanos en un número cada vez mayor de tareas. Segundo, que esa inteligencia no descansará sobre los LLM, aunque estos tendrán un papel que desempeñar, por ejemplo como interfaz de texto.

En un segundo post ("Además:"), LeCun remite a una respuesta del 20 de septiembre dirigida en parte a Geoffrey Hinton: recordó haber dicho que "los LLM autorregresivos, en sí mismos, no conducirán a una IA de nivel humano", y que esa afirmación sigue siendo "completamente cierta".

El post no contiene cifras, ni plazos, ni descripción de la arquitectura alternativa. Su argumento se apoya en ejemplos de eficiencia de aprendizaje: un humano o un animal adquiere una nueva habilidad con poca experiencia y la transfiere a situaciones desconocidas, algo que los sistemas actuales no hacen. El ejemplo de la conducción resume la brecha: a un adolescente le bastan unas pocas horas de práctica, mientras que la conducción autónoma sin restricciones todavía no se ha logrado.

El texto separa dos afirmaciones a menudo confundidas en el debate público: la IA supera a los humanos en un número creciente de tareas, y la IA sigue lejos de la inteligencia humana general. LeCun sostiene ambas a la vez.

## GrapheDeConnaissance

- Yann LeCun —dirige→ AMI Labs (ORGANISATION, 0.95)
- Yann LeCun —s_oppose_à→ Noah Smith (PERSONNE, 0.9)
- Noah Smith —affirme_que→ la position de LeCun sur les limites des LLM semble déjà démentie (AFFIRMATION, 0.85)
- Yann LeCun —affirme_que→ nous sommes encore loin d'une IA de niveau humain (AFFIRMATION, 0.95)
- Yann LeCun —affirme_que→ l'IA et l'informatique surpassent les humains dans un nombre croissant de tâches (AFFIRMATION, 0.9)
- Yann LeCun —prédit→ l'IA deviendra à terme aussi intelligente que les humains dans tous les domaines (AFFIRMATION, 0.9)
- Yann LeCun —prédit→ l'IA de niveau humain ne reposera pas sur les LLM, qui garderont un rôle d'interface textuelle (AFFIRMATION, 0.9)
- Yann LeCun —affirme_que→ les LLM autorégressifs, en eux-mêmes, ne mèneront pas à une IA de niveau humain (AFFIRMATION, 0.9)
- Yann LeCun —s_oppose_à→ country of geniuses in a data center (CONCEPT, 0.85)
- Yann LeCun —affirme_que→ aucune voiture ne sait apprendre à conduire en quelques heures de pratique comme un adolescent de 17 ans (AFFIRMATION, 0.9)
- Yann LeCun —affirme_que→ aucun système d'IA ne comprend le monde réel ni n'apprend vite de nouvelles compétences comme un chat domestique (AFFIRMATION, 0.9)
- voiture autonome de niveau 5 —fait_partie_de→ limites de l'IA (CONCEPT, 0.75)
- efficacité d'apprentissage —s_applique_à→ IA de niveau humain (CONCEPT, 0.8)
- LLM —permet→ interface textuelle vers des systèmes d'IA (AFFIRMATION, 0.8)
- Yann LeCun —référence→ Geoffrey Hinton (PERSONNE, 0.75)

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Canonical: https://www.thekb.eu/es/fiches/lecun-still-far-from-human-level-ai-llm-2026-09-25/