11月14日、The Decoderが「OpenAI reassigns robotics researchers to other teams as general-purpose models might make specialized robotics AI unnecessary」と題した記事を公開した。OpenAIがロボティクス専門チームを解散し、汎用モデルで直接ロボットを制御するという戦略転換について詳しく報じている。
ロボティクス専門チームを解散、汎用モデルに賭ける
OpenAIが再びロボティクスチームを解散した。ただし、2020年の解散とは理由が異なる。今回は「ロボティクスを諦める」のではなく、「汎用モデルがロボットを直接制御できるなら、専用チームは不要」という判断だ。
具体的には、ロボティクス研究者はChief Research OfficerのMark Chen率いる主要研究チームへ異動し、応用ロボティクス・ハードウェアチームはGreg BrockmanのApplied組織に統合された。
この決定は非常に急だったらしく、OpenAIはすでにオースティンで開催されたConference on Robot Learning（CoRL）にブースを予約済みだったが、そのまま空席になったとFortune誌が報じた。
汎用モデルのロボット制御性能が専門モデルを上回る
この戦略転換の背景にあるのが、汎用モデルがロボット制御タスクで専門モデルを実際に上回り始めているという研究上の知見だ。元記事が参照する複数の評価では、汎用モデルを搭載したエージェントがシミュレートされたロボットタスクで専門モデルの成功率を大きく上回る結果が示されている（ただしテストは実機ではなくシミュレーション環境での評価であり、実環境での検証は今後の課題として残る）。
新しいロボティクスベンチマーク「StationeryBench」では、デスク上の物体を操作する複数のタスクをデュアルアームロボットで実行するという評価が行われた。絶対値としてはいずれのモデルも低い水準にとどまるが、汎用モデルと専門モデルの間には明確なスコア差が生じており、元記事はこれを戦略転換の根拠の一つとして位置づけている。
さらに、ヒューマノイドロボットに汎用モデルを搭載し、未知のキッチン環境をナビゲートしながら片付け作業を実行するという実験も報告されており、汎用モデルの空間理解・行動計画能力が実用的なレベルに近づきつつあることを示唆している。
Cornell大学・Google DeepMindのAI研究者Yoav Artziも、最新の汎用モデルを空間理解における大きな飛躍と評価しており、OpenAIがBlenderシーンなどの大量の3D学習データでモデルを訓練した可能性があると指摘している。
専門モデルが完全に不要になるわけではない
とはいえ、専門ロボティクスモデルがすぐに不要になるわけではない。コストや信頼性、速度、エネルギー消費では専門モデルが依然として優位な可能性がある。また、OpenAIや他社がトレーニング時にどれだけのロボティクスデータを使ったかも不明だ。
AnthropicやGoogleも同様にロボティクスタスクへの汎用モデル適用を進めており、Googleは自社の汎用モデルをロボットが必要とする唯一のAIモデルにすることを目指している。業界全体が「専用モデル不要論」に向かいつつある構図だ。
OpenAIとロボティクスの因縁
OpenAIのロボティクスへの関わりは複雑な経緯を持つ。2020年の最初の解散は、共同創業者のWojciech Zarembaによれば「学習データ不足」と「LLMの方がAGIへの近道」という理由だった。その後2024年にチームを再建したが、今度は「汎用モデルが十分に強くなった」という理由で専門チームを解散した。皮肉なことに、解散の理由がほぼ正反対に入れ替わっている。
CEOのSam Altmanは2027年に最初のロボットの公開デモを目標にしていると報じられており、長期的にはOpenAI自身が日常用ロボットを製造することも視野に入れている。一方で、同社はコアAIビジネスへの注力を迫られる財務的な圧力も抱えており、ロボティクスへの投資配分は引き続き難しい判断を迫られそうだ。
今回の組織再編は「ロボティクスからの撤退」ではなく「汎用研究への統合」と位置づけられているが、専門チームの解散がOpenAIのロボティクス製品開発のスピードにどう影響するかは、今後の動向を見守る必要がある。
詳細はOpenAI reassigns robotics researchers to other teams as general-purpose models might make specialized robotics AI unnecessaryを参照していただきたい。
