OpenAI sta sciogliendo il suo team autonomo di robotica, secondo un rapporto di Fortune raccolto da The Decoder venerdì, ma questa volta la mossa sembra meno un'uscita dalla robotica e più una scommessa sul fatto che il suo modello di frontiera può svolgere il lavoro da solo. I ricercatori di robotica verranno inseriti nell'organizzazione di ricerca principale sotto la guida del direttore della ricerca Mark Chen, mentre il personale di robotica applicata e hardware si unirà al gruppo applicato di Greg Brockman.
Secondo quanto riferito, la riorganizzazione è avvenuta con un preavviso così breve che OpenAI aveva già prenotato uno stand alla Conference on Robot Learning (CoRL) di Austin, che poi è rimasto vuoto. Fortune ha riportato la logica interna: modelli generici come GPT-6 Astra possono controllare direttamente i robot, riducendo la necessità di modelli robotici specializzati addestrati su set di dati ristretti. Per ulteriori informazioni su questo e altri ultimi sviluppi dell'intelligenza artificiale, monitoriamo il settore 24 ore su 24.
Perché OpenAI pensa che un modello generale possa guidare un robot
Il caso tecnico si basa su una serie di risultati recenti. In uno studio di Nvidia citato da The Decoder, un agente basato su GPT-6 Astra ha ottenuto un tasso di successo del 74,8% su attività di robotica simulata, rispetto al 51% per i migliori modelli specializzati, sebbene i test abbiano utilizzato un robot DROID simulato anziché hardware fisico. Abbiamo coperto il precedente risultato di StationeryBench di Astra a settembre, dove ha completato completamente 7 delle 100 attività di manipolazione da tavolo che un modello specializzato concorrente ha completamente fallito.
Yoav Artzi, ricercatore di intelligenza artificiale presso la Cornell University e Google DeepMind, ha dichiarato a The Decoder che vede Astra come un grande passo avanti nella comprensione spaziale, affermando che il modello raggiunge una precisione quasi umana sul benchmark REMAP ancora inedito. Artzi sospetta che OpenAI abbia addestrato il modello su grandi quantità di dati 3D come le scene di Blender, anche se la quantità di dati robotici effettivamente inseriti nell'addestramento rimane poco chiara.
Una storia breve e confusa con i robot
OpenAI è già stato qui. L’azienda ha chiuso la sua divisione di robotica nel 2020 e il co-fondatore Wojciech Zaremba ha poi spiegato che al team mancavano i dati di formazione necessari mentre i modelli linguistici di grandi dimensioni sembravano un percorso più rapido verso l’AGI. L’impegno nel campo della robotica è stato ricostruito nel 2024, prima attraverso partnership e investimenti hardware, e secondo quanto riferito il CEO Sam Altman ha preso di mira una prima dimostrazione pubblica di robot per il 2027, con l’ambizione di costruire i robot quotidiani di OpenAI a lungo termine.
La differenza questa volta è strutturale più che strategica. Riunendo i ricercatori nel gruppo di ricerca principale e l'organizzazione Applied mantiene il lavoro sulla robotica all'interno dell'azienda rimuovendo il team separato che ne era proprietario: lo stesso modello seguito da OpenAI a novembre quando ha sciolto il suo team di sicurezza di preparazione durante una ristrutturazione più ampia, una mossa che ha attirato critiche da parte dei ricercatori sulla sicurezza.
La concorrenza non si ferma
The Decoder rileva che anche Anthropic e Google hanno mostrato recenti progressi nelle attività di robotica con i loro grandi modelli generici, quindi la scommessa di OpenAI non è fatta nel vuoto. Il lavoro sulla robotica Gemini di Google DeepMind va avanti da oltre un anno e le startup specializzate in robotica sostengono che i modelli appositamente costruiti presentano ancora vantaggi reali.
Questi vantaggi sono il nocciolo del dibattito. I modelli di robotica specializzata possono ancora vincere in termini di costi, affidabilità, velocità e consumo energetico, anche se si generalizzano meno bene, ha riferito The Decoder. Un modello di frontiera in esecuzione a bordo di un robot solleva anche questioni pratiche sulla latenza e sulla connettività che una piccola rete politica dedicata non deve affrontare. Se un singolo modello generale possa assorbire questi vincoli è esattamente ciò che metterà alla prova il prossimo ciclo di benchmark hardware-in-the-loop.
Cosa significa per il settore
Se la scommessa di OpenAI viene ripagata, lo stack della robotica collasserà nello stesso modello economico di base che ha rimodellato il linguaggio e la codifica: un modello, molti corpi. In caso contrario, la società avrà scambiato un team focalizzato sulla robotica con linee di ricerca che servono più obiettivi contemporaneamente: un commercio che alcuni ricercatori di robotica hanno avvertito è più difficile da invertire di quanto sembri.
Per ora i segnali puntano in un’unica direzione. OpenAI si è allontanata dallo stand di una conferenza sulla robotica, ha riassegnato i suoi ricercatori di robotica e ha puntato il suo modello più forte verso il mondo fisico. La demo del robot che Altman vuole nel 2027 ora dipende meno da una divisione di robotica e più da quanto lontano possono arrivare i modelli di classe Astra.
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