OpenAI、ロボット研究チームを解散

OpenAIは11月13日、独立したロボット研究チームを解散し、研究者を主力の研究部門とApplied部門に再配置したとFortuneに認めました。同社は、ロボット研究を終えるのではなく加速するための変更だと説明しています。研究スタッフは最高研究責任者のマーク・チェンに報告し、応用ロボットとハードウェアのスタッフはグレッグ・ブロックマン社長が率いるApplied部門に移りました。再編はオースティンで開かれるCoRLロボット会議の直前で、OpenAIはブース番号208を登録していましたが、Fortuneが確認した際、ブースはロゴもなく空でした。

OpenAIは2020年にも以前のロボットチームを縮小しており、共同創業者のヴォイチェフ・ザレンバは、ロボットのデータが限られていることや、他の方法の方が汎用人工知能の実現に効率的だと考えたことを理由に挙げていました。その後、同社は人間が書いたテキストで学習する大規模言語モデルに力を入れ、2022年後半にChatGPTを公開しました。2024年には独立チームを再設置し、人型ロボット向けモデルの開発でFigureと提携しましたが、Figureは自社のロボットAI開発に専念するため、提携が2025年2月に終了したと発表しました。OpenAIは人型ロボットを開発中だと述べており、サム・アルトマンは2027年の公開実演を目標に掲げています。

OpenAIによると、GPT-6 Astraなど汎用の最先端モデルをロボットに直接応用できると研究者が見いだしたことで、同社の考え方が変わりました。年初には、動画生成モデルSoraのようなモデルの研究がロボット開発につながると研究者は見ていました。現実的な動画を生成するには、物理世界について暗黙の理解が必要だと考えたためです。現在は汎用モデルを直接応用できるという考えが、チーム解散の動機になったと同社は説明しています。カーネギーメロン大学のグアニャ・シー教授はFortuneに、OpenAIがロボット工学を独立した問題ではなく、汎用知能の応用分野と見ている表れだと語りました。この変更は、コスト削減と主力製品への集中を求める圧力が強まる中で行われました。昨年、アルトマンは社員に「脇道のプロジェクト」をやめるよう促し、同社はその後、Soraを含む一部の取り組みを終了して計算資源を振り向けました。OpenAIが資金調達ラウンドを求め、2027年初めのIPOの可能性に備える中、直近の四半期には営業損失が109億ドルに達したと報じられています。

汎用モデルをロボット制御に使う有効性を示す実験結果もあります。Nvidiaの研究では、Astra搭載エージェントが模擬操作ベンチマークで74.8%の成功率を記録し、同じ順位表に掲載された最良の専用ロボットモデルの51.0%を上回りました。システムにはカメラ画像、ロボットの情報、制御用インターフェースが与えられましたが、試験に使われたのは実機ではなくシミュレーション上のロボットです。シー教授は、汎用モデルの空間知能や推論能力が、物体の位置や照明の変化への適応や、作業手順の実行に役立つと述べました。一方、大規模言語モデルは処理が遅くクラウド上で動くため、利用するロボットには常時ネット接続が必要だとも指摘しています。教授は、常時インターネット接続なしで機体上で動く、小型の専用モデルにも役割があると見ています。

ロボット企業は、工場の現場などですでに稼働しているロボットを通じて優位性を保つ可能性があります。MIT教授でWalden RoboticsのCEOでもあるラス・テドレイクはFortuneに、導入経験や収集データが、ロボットを職場や作業に合わせて適応させる助けになると語りました。基盤モデルが強くなるほど、ロボットがより速く学習できるため、現場固有のデータの価値も高まるといいます。Generalist共同創業者のピート・フローレンスは、既存モデルのどれが長期的にロボット分野を主導するかは、まだ明らかでないと述べました。OpenAIは、研究者を他のチームに移すことが汎用ロボット開発を加速する最善の方法だとしています。

OpenAIは11月13日、独立したロボット研究チームを解散し、研究者を主力の研究部門とApplied部門に再配置したとFortuneに認めました。同社は、ロボット研究を終えるのではなく加速するための変更だと説明しています。研究スタッフは最高研究責任者のマーク・チェンに報告し、応用ロボットとハードウェアのスタッフはグレッグ・ブロックマン社長が率いるApplied部門に移りました。再編はオースティンで開かれるCoRLロボット会議の直前で、OpenAIはブース番号208を登録していましたが、Fortuneが確認した際、ブースはロゴもなく空でした。

OpenAIは2020年にも以前のロボットチームを縮小しており、共同創業者のヴォイチェフ・ザレンバは、ロボットのデータが限られていることや、他の方法の方が汎用人工知能の実現に効率的だと考えたことを理由に挙げていました。その後、同社は人間が書いたテキストで学習する大規模言語モデルに力を入れ、2022年後半にChatGPTを公開しました。2024年には独立チームを再設置し、人型ロボット向けモデルの開発でFigureと提携しましたが、Figureは自社のロボットAI開発に専念するため、提携が2025年2月に終了したと発表しました。OpenAIは人型ロボットを開発中だと述べており、サム・アルトマンは2027年の公開実演を目標に掲げています。

OpenAIによると、GPT-6 Astraなど汎用の最先端モデルをロボットに直接応用できると研究者が見いだしたことで、同社の考え方が変わりました。年初には、動画生成モデルSoraのようなモデルの研究がロボット開発につながると研究者は見ていました。現実的な動画を生成するには、物理世界について暗黙の理解が必要だと考えたためです。現在は汎用モデルを直接応用できるという考えが、チーム解散の動機になったと同社は説明しています。カーネギーメロン大学のグアニャ・シー教授はFortuneに、OpenAIがロボット工学を独立した問題ではなく、汎用知能の応用分野と見ている表れだと語りました。この変更は、コスト削減と主力製品への集中を求める圧力が強まる中で行われました。昨年、アルトマンは社員に「脇道のプロジェクト」をやめるよう促し、同社はその後、Soraを含む一部の取り組みを終了して計算資源を振り向けました。OpenAIが資金調達ラウンドを求め、2027年初めのIPOの可能性に備える中、直近の四半期には営業損失が109億ドルに達したと報じられています。

汎用モデルをロボット制御に使う有効性を示す実験結果もあります。Nvidiaの研究では、Astra搭載エージェントが模擬操作ベンチマークで74.8%の成功率を記録し、同じ順位表に掲載された最良の専用ロボットモデルの51.0%を上回りました。システムにはカメラ画像、ロボットの情報、制御用インターフェースが与えられましたが、試験に使われたのは実機ではなくシミュレーション上のロボットです。シー教授は、汎用モデルの空間知能や推論能力が、物体の位置や照明の変化への適応や、作業手順の実行に役立つと述べました。一方、大規模言語モデルは処理が遅くクラウド上で動くため、利用するロボットには常時ネット接続が必要だとも指摘しています。教授は、常時インターネット接続なしで機体上で動く、小型の専用モデルにも役割があると見ています。

ロボット企業は、工場の現場などですでに稼働しているロボットを通じて優位性を保つ可能性があります。MIT教授でWalden RoboticsのCEOでもあるラス・テドレイクはFortuneに、導入経験や収集データが、ロボットを職場や作業に合わせて適応させる助けになると語りました。基盤モデルが強くなるほど、ロボットがより速く学習できるため、現場固有のデータの価値も高まるといいます。Generalist共同創業者のピート・フローレンスは、既存モデルのどれが長期的にロボット分野を主導するかは、まだ明らかでないと述べました。OpenAIは、研究者を他のチームに移すことが汎用ロボット開発を加速する最善の方法だとしています。