金曜日にThe Decoderが取り上げたフォーチュン紙の報道によると、OpenAIはスタンドアロンのロボット工学チームを解散するとのことだが、今回の動きはロボット工学からの撤退というよりも、自社のフロンティアモデルが単独で仕事をこなせるという賭けのようなものだ。ロボット工学の研究者は主任研究責任者のマーク・チェン氏が率いる主要な研究組織に組み込まれ、応用ロボット工学とハードウェアのスタッフはグレッグ・ブロックマン氏の応用グループに加わる。

伝えられるところによると、この組織再編は非常に急遽行われたため、OpenAI はオースティンで開催されたロボット学習会議 (CoRL) ですでにブースを予約していたが、そのブースは空席のままだったという。 Fortune は内部理論的根拠を報告しました。GPT-6 Astra などの汎用モデルはロボットを直接制御できるため、狭いデータセットでトレーニングされた特殊なロボット工学モデルの必要性が減ります。これや他の 最新の AI 開発 の詳細については、私たちは業界を 24 時間追跡しています。

OpenAI が一般モデルでロボットを駆動できると考える理由

技術的な問題は、最近の一連の結果に基づいています。 The Decoder が引用した Nvidia の調査では、GPT-6 Astra を搭載したエージェントは、シミュレートされたロボット タスクで 74.8 パーセントの成功率を達成しました。これに対し、最高の特殊モデルでは 51 パーセントでした。ただし、テストでは物理的なハードウェアではなくシミュレートされた DROID ロボットが使用されました。私たちは、Astra の初期の StationeryBench の結果を 9 月に取り上げました。そこでは、競合する専用モデルが完全に失敗した 100 件の卓上操作タスクのうち 7 件を完全に完了しました。

コーネル大学と Google DeepMind の AI 研究者である Yoav Artzi 氏は The Decoder に対し、Astra は空間理解における大きな飛躍であると考えており、このモデルは未公開の REMAP ベンチマークで人間に近い精度に達していると述べました。 Artzi 氏は、OpenAI が Blender シーンなどの大量の 3D データでモデルをトレーニングしたのではないかと疑っていますが、実際にどれだけのロボット データがトレーニングに組み込まれたのかは不明です。

短くて厄介なロボットの歴史

OpenAI は以前にもここにいたことがあります。同社は2020年にロボット部門を閉鎖したが、共同創設者のヴォイチェフ・ザレンバ氏は後に、大規模な言語モデルがAGIへの近道のように見える一方で、チームには必要なトレーニングデータが不足していたと説明した。ロボット工学への取り組みは、まずパートナーシップとハードウェア投資を通じて2024年に再構築され、CEOのサム・アルトマン氏は長期的にOpenAI独自の日常用ロボットを構築するという野心を持って、2027年に最初の公共ロボットのデモンストレーションを目標にしていると伝えられている。

今回の違いは戦略的というよりも構造的なものです。研究者を主要な研究チームと応用組織に統合することで、ロボット工学の研究を社内に維持しながら、それを所有していた別のチームを排除することになる。これは、OpenAIが11月に大規模な組織再編の際にPreparedness安全チームを解散させたときと同じパターンであり、この動きは安全研究者からの批判を招いた。

競争は静止していない

Decoder は、Anthropic と Google も大規模な汎用モデルを使用してロボットタスクに関する最近の進歩を示しており、OpenAI の賭けは空虚に行われたわけではないと指摘しています。 Google DeepMind の Gemini ロボット工学研究は 1 年以上にわたって独自のトラックを実行しており、ロボット工学専門のスタートアップ企業は、専用モデルには依然として真の利点があると主張しています。

これらの利点が議論の核心です。特化したロボットモデルは、一般化がそれほどうまくいかないとしても、コスト、信頼性、速度、エネルギー消費の点で依然として勝つ可能性があると、The Decoderは報じた。ロボット上で実行されるフロンティア モデルでは、小規模な専用ポリシー ネットワークでは直面しない遅延と接続性に関する実際的な問題も生じます。単一の一般的なモデルがこれらの制約を吸収できるかどうかは、まさに次のラウンドのハードウェアインザループ ベンチマークでテストされることになります。

業界にとっての意味

OpenAI の賭けが報われると、ロボット工学スタックは、言語とコーディングを再形成したのと同じ基盤モデルの経済学、つまり 1 つのモデル、多数の本体に崩壊します。そうでなければ、同社は重点を置いたロボット工学チームを、多くの目的を一度に達成できる研究ラインと交換することになるが、一部のロボット研究者は、このトレードを逆転させるのは見かけよりも難しいと警告している。

今のところ、信号は一方向を向いています。 OpenAI はロボット工学カンファレンスのブースから立ち去り、ロボット研究者を配置転換し、その最強のモデルを物理世界に向けました。アルトマン氏が2027年に望んでいるロボットのデモは、ロボット部門に依存するよりも、アストラ級モデルがどこまでできるかに依存している。

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