Yann LeCun 證實已經卸任Facebook 人工智能研究部門（FAIR）負責人，將在Facebook擔任首席AI科學家。接任FAIR負責人的是Jérôme Pesenti，他此前是英國AI初創公司Benevolent的CEO，前IBM首席數據科學家。Jérôme Pesenti同時接管了Facebook的Applied Machine Learning團隊，該團隊負責將AI應用于Facebook的眾多產品，包括備受爭議的News Feed。

早間重磅消息，Yann LeCun 證實已經卸任Facebook 人工智能研究部門（FAIR）負責人，將在Facebook擔任首席AI科學家。

Yann LeCun在臉書上證實卸任FAIR負責人，并祝賀Jérôme Pesenti

“歡迎Jerome Pesenti 加入Facebook！Jerome入職人工智能的副總裁，反映人工智能在Facebook的重要性日益增加。他將監督Facebook的AI研發活動，管理FAIR（Facebook AI Research）和AML（Applied Machine Learning）。我的角色也在變化：Jerome接管運營管理將使我能夠專注于領導科學研發和人工智能戰略。我現在是Facebook的首席人工智能科學家。”

接任FAIR負責人的是Jérôme Pesenti，他此前是英國AI初創公司Benevolent的CEO，前IBM首席數據科學家。Jérôme Pesenti同時接管了Facebook的Applied Machine Learning團隊，該團隊負責將AI應用于Facebook的眾多產品，包括備受爭議的News Feed。

Jérôme Pesenti 證實擔任Facebook VP of Artificial Intelligence

Jérôme Pesenti在Facebook上證實此消息：

Facebook擁有世界上最有才華的人工智能團隊，我入職后，將確保我們繼續推進人工智能研究的良好態勢，并幫助Facebook產品更加智能，實用和更有意義。 我非常激動和榮幸加入這個團隊！

FAIR于2013年由Yann LeCun一手創立。LeCun在接受Quartz采訪時說：“需要有一個人從根本上總管Facebook的所有AI，包括研究、開發，以及AI與產品的聯系。”Jérôme Pesenti將直接向Facebook的首席技術官匯報，他接任的這個研究、開發和產品相結合的職位突出了AI對Facebook未來發展的重要性。

AI是Facebook及其未來的命脈。AI技術推動了Facebook的超精確的廣告投放，使公司相比傳統廣告平臺更具有優勢，同時AI也為用戶提供自動標記照片， News Feed排序和翻譯等功能。由于AI使自動化程度提高，其運作對其創建者而言并不透明，這可能會導致Facebook的困境，包括假新聞傳播等。

LeCun仍將有對FAIR研究方向的控制權，但現在日常運營將由Pesenti來負責，他將直接向CTO Mike Schroepfer匯報。 LeCun和AML負責人JoaquinvQuiñonero Candela將向Pesenti匯報工作。LeCun自己說，他的專長在于研究，尤其是設定目標、與研究人員合作研發新的人工智能技術。至于其他部分，包括管理一百多名研究人員，以及擔任“AI傳道人”，則“很樂意把這些交給他（Pesenti）”。Pesenti目前并未接受采訪。

LeCun說，Pesenti被選中，是因為他在研究，管理和產品開發方面有所專長。

LeCun表示，在Pesenti的領導下，應用機器學習小組（The Applied Machine Learning group）將改變方向。AI在Facebook上的角色日益重要，需要AML團隊與Facebook基礎設施部門密切合作，確保公司的代碼和服務器能夠盡快地進行翻譯，標記和排名。AML基礎設施部門現在加入該公司的更高一級基礎設施部門。那些留在AML的人將與FAIR在長期研究項目上更緊密地合作，將研究團隊的研究成果用在Facebook以及Instagram和Oculus等公司。
 
2013年，LeCun組建了FAIR，建立了世界上最好的AI研究實驗室。五年后，實驗室仍在擴大，有六個地點，約有100名工作人員。Facebook昨天宣布將把巴黎研究實驗室的數量翻倍至60名研究人員。 LeCun補充說，Facebook希望使目前在實驗室工作的10名博士生人數增加四倍，使巴黎總人數達到100人左右

LeCun在法國出生，他在貝爾實驗室開始了研究計算機視覺的職業生涯。在貝爾實驗室，LeCun的追求是幫助電腦以人類的方式看待和理解世界。當時，貝爾實驗室是研究神經網絡的重要設施，通過大量簡化人腦結構，我們可以開始復制其過程。

在貝爾實驗室，LeCun研發了一種稱為卷積神經網絡的神經網絡結構，在處理圖像方面被證明更為有效。這項技術很快進入了自動取款機，用來讀取支票上的數字，現在它仍被用作圖像和視頻識別的實際方法。

LeCun將留在紐約，繼續在紐約大學任教。