حلّت OpenAI فريق الروبوتات المستقل وأعادت توزيع موظفيه على أقسام أخرى في الشركة. وأصبح فريق الأبحاث يتبع لمجموعة الأبحاث الرئيسية التي يقودها كبير مسؤولي الأبحاث مارك تشين. أما فِرق الروبوتات التطبيقية والأجهزة، فستنضم إلى قسم التطبيقات الأكبر، الذي يتبع لرئيس الشركة غريغ بروكمان.
وقالت OpenAI لمجلة Fortune إن هذه الخطوة تعكس تغييراً في نهجها لتحقيق التقدم، لا تراجعاً عن مجال الروبوتات. وترى الشركة أن نماذجها متعددة الأغراض، ومنها GPT-6 Astra، أثبتت قدرتها على التطبيق مباشرةً في مجال الروبوتات. كما تطوّر روبوتاً شبيهاً بالبشر، ويستهدف الرئيس التنفيذي سام ألتمان تقديم عرض علني له في 2027.
لماذا تغيّر OpenAI نهجها؟
كان لدى OpenAI فريق للروبوتات في سنواتها الأولى، قبل أن توقف عمله في 2020. ثم أعادت تشكيل فريق مستقل في 2024، وأبرمت شراكة مع شركة Figure المتخصصة في الروبوتات الشبيهة بالبشر لتطوير نماذج للذكاء الاصطناعي. وفي فبراير 2025، أعلنت Figure أنها ستطوّر ذكاءً اصطناعياً خاصاً بروبوتاتها، منهيةً بذلك الشراكة.
وينسجم الهيكل الجديد مع توجّه أوسع في القطاع، يقوم على أن النماذج المدرّبة على مهام مثل اللغة والبرمجة والفيديو يمكنها أيضاً التحكم بالآلات، بدلاً من الحاجة إلى نموذج ذكاء اصطناعي منفصل مصمم خصيصاً للروبوتات. وقالت OpenAI لمجلة Fortune إن الباحثين رأوا في البداية أن Sora، نموذجها لتوليد الفيديو، قد يفتح طريقاً إلى مجال الروبوتات، لأن إنشاء فيديو واقعي يتطلب قدراً من فهم طريقة عمل العالم المادي. وتقول الشركة إن نماذجها الأحدث متعددة الأغراض غيّرت هذا التقدير.
ما الذي تستطيع النماذج متعددة الأغراض فعله؟
أفادت دراسة أجرتها Nvidia بأن وكيلاً مدعوماً بنموذج GPT-6 Astra حقق معدل نجاح بلغ 74.8% في معيار محاكاة لمناولة الأشياء بواسطة الروبوتات. وبلغت نتيجة أفضل النماذج المتخصصة في الروبوتات على لوحة الترتيب تلك 51.0%. واستخدم الاختبار روبوتاً محاكياً، لا آلة تعمل في العالم الحقيقي، لذا لا يثبت مدى كفاءة Astra في المصانع أو المنازل.
ويقول باحثون إن النماذج متعددة الأغراض تستطيع التكيف مع تغييرات مثل تحريك زجاجة من مكانها أو اختلاف الإضاءة، والاستدلال على سلسلة من الخطوات. لكنها قد تكون بطيئة وتعتمد على الحوسبة السحابية، ما قد يعني حاجة الروبوت إلى اتصال ثابت بالإنترنت. ويرى غوانيا شي، الباحث في جامعة كارنيغي ميلون، أن النماذج الأصغر التي تعمل على الروبوت نفسه ستظل مهمة. ويشير روس تيدريك من MIT أيضاً إلى ميزة تتمتع بها شركات الروبوتات: فالروبوتات العاملة بالفعل في أماكن مثل المصانع تجمع الخبرات والبيانات التي تساعدها على التكيف مع مهام محددة.
لماذا يهم
تشير خطوة OpenAI إلى أن النماذج متعددة الأغراض قد تمكّن صانعي الروبوتات ومشغّلي المصانع من إنجاز مزيد من المهام من دون نموذج مخصص للروبوتات. لكن نتيجة Astra المذكورة تحققت في المحاكاة، وقد لا تناسب النماذج المعتمدة على الاتصال السحابي كل روبوت أو بيئة عمل.
