Yoshua Bengio, guardonat amb el premi Turing i un dels noms més citats de la investigació en intel·ligència artificial, va fundar fa un any LawZero com una organització sense ànim de lucre per explorar un camí diferent al de les grans tecnològiques: una IA que no persegueix objectius propis, sinó que raona de manera transparent i respon només a partir de fets verificables. En un moment en què el debat sobre la velocitat de desenvolupament de la IA ha tornat al primer pla arran de l'assaig de Dario Amodei demanant frenar el ritme del sector, el finançament públic a un enfocament alternatiu agafa un relleu especial.
El 16 de setembre, en el marc de la fira ALL IN de Mont-real, els governs del Canadà i Alemanya van anunciar un compromís conjunt de fins a 300 milions de dòlars canadencs per a LawZero: 150 milions del Canadà i 100 milions d'euros d'Alemanya. Els diners es destinaran a ampliar l'equip científic internacional de l'organització, assegurar capacitat de còmput a través de socis com Hypertec i 5C, i obrir una oficina a Berlín que incorpori la normativa europea d'IA al seu treball. LawZero preveu crear 360 llocs de treball a temps complet al Canadà amb aquest finançament.
El projecte de Bengio, batejat «Scientist AI», es planteja com una alternativa als sistemes agentics que persegueixen objectius de manera autònoma: un model pensat per raonar amb transparència i oferir respostes basades en evidències, sense buscar cap finalitat pròpia. Que dos governs hi posin diners públics de manera conjunta és un senyal que la recerca en seguretat de la IA comença a rebre finançament d'Estat comparable, encara que a una escala molt més petita, al que mouen els grans laboratoris comercials.
Els 300 milions de dòlars són una xifra modesta comparada amb els centenars de milers de milions que mouen Anthropic, OpenAI o Google en compromisos de computació, i LawZero encara no ha publicat resultats tècnics tangibles del seu enfocament «Scientist AI» que permetin avaluar-lo de manera independent. Tampoc queda clar quin calendari es marca l'organització per demostrar que el seu mètode és viable a l'escala dels models actuals.