Yann André Le Cun(1960년 7월 8일 출생)은 인공지능, 머신러닝, 컴퓨터 비전, 로보틱스 및 이미지 압축을 전문으로 하는 프랑스계 미국인 컴퓨터 과학자이다. 그는 뉴욕대학교 쿠랑 수리과학 연구소의 컴퓨터 과학 Jacob T. Schwartz 교수이다. 그는 2025년 12월 Advanced Machine Intelligence Labs를 공동 창립하기 전까지 Meta Platforms의 최고 AI 과학자로 재직했다. LeCun은 합성곱 신경망을 사용한 광학 문자 인식 및 컴퓨터 비전 연구로 널리 알려져 있으며, Léon Bottou와 함께 DjVu 이미지 압축 기술과 Lush 프로그래밍 언어를 공동 개발했다.
2018년, LeCun, Yoshua Bengio, Geoffrey Hinton은 딥러닝에 대한 기여로 컴퓨터 기계 협회로부터 튜링상을 수상했다. 이들은 함께 종종 "AI의 대부" 또는 "딥러닝의 대부"로 불린다. LeCun의 연구는 특히 에너지 기반 모델과 세계 모델에 대한 그의 주장을 통해 현대 머신러닝과 인공지능을 형성했다.
초기 생애 및 교육
LeCun은 프랑스 파리 교외의 Soisy-sous-Montmorency에서 태어났다. 그의 성인 Le Cun은 북부 브르타뉴의 Guingamp에서 유래한 고대 브르통어 형태인 Le Cunff에서 파생되었다. 그는 1983년 ESIEE Paris에서 공학 학위를, 1987년 Université Pierre et Marie Curie(현재 소르본 대학교)에서 컴퓨터 과학 박사 학위를 받았다. 박사 과정 동안 그는 신경망 훈련에 필수적인 알고리즘인 역전파의 초기 형태를 제안했다.
1987년부터 1988년까지 LeCun은 Geoffrey Hinton의 지도 아래 토론토 대학교에서 박사후 연구원으로 재직했다. 그는 이후 미국 시민권을 취득했다. LeCun에게는 세 명의 아들이 있으며, 그의 형제는 Google에서 일한다.
Bell Labs에서의 경력
1988년, LeCun은 Lawrence D. Jackel이 이끄는 뉴저지주 Holmdel에 있는 AT&T Bell Laboratories의 적응 시스템 연구 부서에 합류했다. 그곳에서 그는 이미지 인식의 기초가 된 LeNet 아키텍처를 포함한 합성곱 신경망(CNN)을 개발했다. 그는 또한 "Optimal Brain Damage" 정규화 방법과 조건부 무작위장의 전신인 Graph Transformer Networks를 도입했다. 그의 연구는 실용적인 필기 인식과 광학 문자 인식(OCR)을 가능하게 했으며, NCR 및 기타 회사에서 배포한 수표 인식 시스템으로 이어졌다.
1996년, LeCun은 Lawrence Rabiner의 음성 및 이미지 처리 연구소의 일부인 AT&T Labs-Research의 이미지 처리 연구 부서장이 되었다. 그는 나중에 Internet Archive에서 사용된 스캔 문서용 압축 형식인 DjVu에 집중했다. 그의 협력자로는 Léon Bottou와 Vladimir Vapnik이 있었다.
NYU에서의 학문적 경력
NEC Research Institute에서 짧은 펠로우십을 마친 후, LeCun은 2003년 뉴욕대학교에 합류했다. 그는 쿠랑 연구소와 신경 과학 센터에서 컴퓨터 과학 및 신경 과학 Jacob T. Schwartz 석좌교수를 맡고 있다. NYU에서의 그의 연구는 지도 및 비지도 학습을 위한 에너지 기반 모델, 객체 인식을 위한 특징 학습, 모바일 로보틱스에 중점을 두었다.
2012년, LeCun은 NYU 데이터 과학 센터의 창립 이사가 되었다. 2013년, 그는 Yoshua Bengio와 함께 출판 후 공개 검토 프로세스를 채택한 국제 학습 표현 회의(ICLR)를 공동 창립했다. 그는 또한 1986년부터 2012년까지 유타주 Snowbird에서 연례 "Learning Workshop"을 조직했다. LeCun은 CIFAR의 Learning in Machines and Brain 프로그램의 공동 책임자를 역임했으며 2016년에는 Collège de France의 방문 교수였다. 그는 프랑스 연구 그룹 Kyutai의 과학 고문이다.
Meta Platforms에서의 리더십
LeCun은 2013년 페이스북(현재 Meta Platforms)에 최고 AI 과학자로 합류하여 뉴욕시에서 Meta AI Research의 첫 번째 이사가 되었다. 그는 2025년까지 회사의 AI 연구소인 FAIR를 이끌었다. 재임 기간 동안 그는 자기 지도 학습을 옹호하고 인간 수준의 지능을 달성하는 데 있어 대규모 언어 모델의 한계를 비판했다.
2025년 11월, LeCun은 자신의 벤처에 집중하기 위해 Meta에서의 퇴사를 발표했다. 그는 2025년 12월 CEO Alex LeBrun과 함께 Advanced Machine Intelligence Labs(AMI Labs)를 공동 창립했으며, LeCun은 회장으로 재직했다. AMI Labs는 단순히 텍스트를 예측하는 것이 아니라 물리적 세계 역학을 이해하는 AI "세계 모델"을 구축하는 것을 목표로 한다. 2026년 3월, AMI는 Cathay Innovation, Greycroft, Hiro Capital, HV Capital 및 Bezos Expeditions를 포함한 투자자들로부터 35억 달러의 사전 평가 기준 10억 3천만 달러를 모금했다.
2026년 1월, LeCun은 에너지 기반 추론 시스템을 개발하는 회사인 Logical Intelligence의 기술 연구 위원회 창립 위원장이 되었다.
딥러닝에 대한 기여
LeCun의 가장 중요한 기여는 생물학적 시각 처리를 모방하고 현재 컴퓨터 비전의 표준이 된 합성곱 신경망의 개발이다. 역전파와 CNN에 대한 그의 초기 연구는 현대 딥러닝의 토대를 마련했다. 그는 또한 올바른 예측에는 낮은 에너지를, 잘못된 예측에는 높은 에너지를 할당하도록 학습하는 에너지 기반 모델을 개척하여 이후 아키텍처에 영향을 미쳤다.
그래프 변환 네트워크와 정규화 방법에 대한 그의 연구는 널리 채택되었다. LeCun은 공개 연구의 열렬한 지지자이며 데이터 증강에서 손실 함수에 이르는 주제에 대해 광범위하게 출판했다. 그의 아이디어는 트랜스포머와 생성형 AI 시스템에 영향을 미쳤지만, 그는 순수 텍스트 기반 접근 방식에 대해 비판적인 입장을 유지하고 있다.
명예 및 수상
LeCun은 미국 국립 과학 아카데미, 국립 공학 아카데미 및 프랑스 과학 아카데미의 회원이다. 그는 Instituto Politécnico Nacional(2016), EPFL(2018), Université Côte d'Azur(2021), Università di Siena(2023) 및 홍콩 과학기술대학교(2023)에서 명예 박사 학위를 받았다.
그의 수상 내역에는 IEEE 신경망 개척자상(2014), PAMI 우수 연구자상(2015), IRI 메달(2018), Harold Pender상(2018) 및 미국 성취 아카데미의 Golden Plate상(2019)이 포함된다. 2019년, 그는 Yoshua Bengio 및 Geoffrey Hinton과 함께 2018년 튜링상을 공동 수상했다. 2022년에는 "과학 연구" 부문에서 아스투리아스 공주상을 받았다.
유산 및 견해
LeCun은 현대 AI의 창시자 중 한 명으로 간주된다. 세계 모델과 에너지 기반 접근 방식에 대한 그의 주장은 대규모 언어 모델의 지배적인 패러다임과 대조된다. 그는 진정한 지능은 텍스트의 통계적 패턴이 아닌 물리적 세계에 대한 이해를 요구한다고 주장해 왔다. 그의 연구는 MIT CSAIL 및 스탠포드 AI 연구소와 같은 기관의 연구에 계속 영향을 미치고 있으며, AMI Labs에서의 그의 리더십은 AI 개발의 새로운 방향을 시사한다.
그의 기여에도 불구하고 LeCun은 AI의 위험과 초지능으로의 경로에 대해 자주 논쟁하는 논란의 여지가 있는 인물이기도 하다. 그는 여전히 활발한 연구자이자 대중 연설가로서 인공지능의 미래를 형성하고 있다.