OpenAI giải tán đội robotics để GPT-6 Astra điều khiển robot

Chưa đầy hai năm sau khi tái lập đội robotics, OpenAI lại giải tán đơn vị này. Lần này công ty không rút lui khỏi robotics mà đặt cược rằng chính mô hình đa năng của mình sẽ là bộ não của robot.

OpenAI chia lại nhân sự robotics ra sao

Theo Fortune, OpenAI đã giải tán đội robotics độc lập và điều chuyển toàn bộ nhân sự sang các bộ phận khác của công ty. Một người phát ngôn của OpenAI xác nhận việc tái tổ chức khi được Fortune hỏi, và khẳng định robotics vẫn là một phần cốt lõi trong tầm nhìn dài hạn của công ty.

Nhóm nghiên cứu robotics giờ nằm trong đội nghiên cứu chính, báo cáo cho Giám đốc Nghiên cứu Mark Chen, còn nhóm robotics ứng dụng và phần cứng chuyển sang tổ chức Applied, báo cáo cho Chủ tịch Greg Brockman. OpenAI không cho biết có bao nhiêu người bị ảnh hưởng và chưa đăng bài blog nào của riêng mình về thay đổi này.

Dấu hiệu của sự thay đổi đã lộ ra ngay tại hội nghị robotics học thuật CoRL ở Austin, Texas trong tuần này. Theo Fortune, OpenAI đã đăng ký gian hàng số 208 nhưng khi phóng viên tới nơi, gian hàng trống trơn và không có logo OpenAI, dù một vài cựu thành viên của đội vẫn thu hút sự chú ý của người dự.

GPT-6 Astra điều khiển robot tốt đến đâu

Lý do OpenAI đưa ra rất trực diện: các mô hình đa năng như GPT-6 Astra giờ có thể điều khiển robot trực tiếp, nên một đội riêng xây mô hình chuyên cho robot không còn là cách tốt nhất để đi nhanh. Đầu năm nay, các nhà nghiên cứu của OpenAI còn cho rằng hướng đi tốt nhất là xây dựng dựa trên mô hình video như Sora, vì mô hình video phải nắm được phần nào cách thế giới vật lý vận hành. Từ đó tới nay, theo người phát ngôn, các mô hình đa năng đã chứng minh có thể điều khiển robot trực tiếp.

Bằng chứng mạnh nhất mà Fortune trích dẫn đến từ một nghiên cứu của Nvidia, công bố ngày 14/10. Các nhà nghiên cứu đưa cho GPT-6 Astra hình ảnh từ camera, thông tin trạng thái của robot và một giao diện điều khiển để mô hình ra lệnh cho robot. Trong nghiên cứu này, một agent dùng GPT-6 Astra đạt tỉ lệ thành công 74,8% trên benchmark thao tác mô phỏng RoboLab-120, trong khi các mô hình robot chuyên dụng tốt nhất trên cùng bảng xếp hạng chỉ đạt 51,0%.

Tuy nhiên, con số này cần được đọc đúng giới hạn của nó: RoboLab-120 là benchmark mô phỏng, không phải robot thật, và không bao quát được các tác vụ tiếp xúc phức tạp ngoài đời thực. Theo phân tích của AI Weekly, mỗi lần thử còn tốn khoảng 36,40 USD và mất khoảng 18,56 giây cho một lần gọi mô hình, cho thấy khoảng cách giữa kết quả trên bảng xếp hạng và triển khai thực tế vẫn còn lớn.

Lần thứ hai OpenAI giải tán đội robotics

Đây là lần thứ hai OpenAI giải thể một đội robotics. Lần đầu diễn ra vào năm 2020, khi công ty thu hẹp đội robotics thời kỳ đầu. Đồng sáng lập Wojciech Zaremba sau đó cho biết lý do là dữ liệu robot còn hạn chế và có con đường hiệu quả hơn để tiến tới trí tuệ nhân tạo tổng quát bằng các phương pháp khác.

OpenAI tái lập một đội độc lập vào năm 2024 và công bố hợp tác với Figure để phát triển mô hình AI cho robot hình người. Quan hệ hợp tác đó kết thúc vào tháng 2/2025, khi Figure tuyên bố sẽ tự phát triển AI robot của riêng mình. Kể từ đó, OpenAI cho biết họ đang tự phát triển robot hình người, và CEO Sam Altman đặt mục tiêu trình diễn công khai đầu tiên vào năm 2027 — kế hoạch mà việc tái tổ chức lần này không làm thay đổi, theo công ty.

Fortune cũng đặt quyết định này trong bối cảnh kinh doanh rộng hơn: OpenAI ghi nhận khoản lỗ vận hành 10,9 tỉ USD trong quý gần nhất và có thể IPO vào đầu năm 2027. OpenAI không gắn việc thay đổi đội robotics với chi phí trong phát ngôn được trích dẫn, nên đây là bối cảnh do Fortune đưa ra, không phải lý do chính thức.

Giới chuyên môn nói gì về nước cờ này

Fortune trích ý kiến của ba chuyên gia robotics, và họ không hoàn toàn đồng tình. Guanya Shi, phó giáo sư tại Viện Robotics thuộc Đại học Carnegie Mellon, đọc động thái này như một tín hiệu cho thấy OpenAI xem robotics “không còn là bài toán đặc biệt”. Theo ông, các mô hình đa năng đã đủ sức xử lý khi một chai nước bị di chuyển hay ánh sáng thay đổi. Dù vậy, ông vẫn thấy cần những mô hình chuyên dụng nhỏ hơn chạy ngay trên robot, vì mô hình lớn vừa chậm vừa cần mạng liên tục.

Russ Tedrake, giáo sư tại MIT và CEO của Walden Robotics, cho rằng các công ty robotics vẫn giữ lợi thế riêng: robot của họ đã hoạt động ở những nơi thật như sàn nhà máy, và dữ liệu triển khai đó càng có giá trị khi các mô hình nền tảng ngày càng tốt hơn. Pete Florence, đồng sáng lập Generalist, thì thận trọng hơn: chưa rõ liệu có mô hình nào sẽ thống trị robotics trong dài hạn hay không.

Với các startup và người làm robotics, bài học thực tế khá rõ: trước khi huấn luyện một chính sách điều khiển riêng, hãy thử mô hình đa năng trước và đo tỉ lệ thành công trên chính tác vụ của mình, vì kết quả của Nvidia cho thấy đó đã là một đường cơ sở mạnh. Đồng thời, hãy giữ một mô hình nhỏ chạy ngay trên robot làm phương án dự phòng, và thu thập dữ liệu triển khai của riêng mình, vì đó là tài sản mà mô hình đa năng không có.

Ba tín hiệu đáng theo dõi tiếp theo là buổi trình diễn robot hình người mà OpenAI đặt mục tiêu vào năm 2027, các benchmark tiếp theo dùng mô hình đa năng để điều khiển robot, và liệu các phòng thí nghiệm khác có đi theo cùng một cấu trúc tổ chức hay không. Sơ đồ tổ chức cho biết một phòng thí nghiệm nghĩ giá trị nằm ở đâu, và với robotics, OpenAI vừa chọn đáp án mô hình chung.

Bài liên quan: Google DeepMind đưa robot hình người vào dây chuyền Mercedes — https://thinnguyen.com/blog/gemini-robotics-2-5-robot-hinh-nguoi-mercedes

Nguồn tham khảo: Fortune