Trực Tiếp > Chi Tiết Tin Trực Tiếp
2025-11-02 23:51:09
Một nghiên cứu gần đây của phòng thí nghiệm AI Andon Labs cho thấy robot hút bụi sử dụng AI được trang bị các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn hàng đầu hoạt động kém hiệu quả trong các công việc gia đình đơn giản, thất bại trong nhiều nhiệm vụ với tỷ lệ thành công thấp hơn nhiều so với con người. Ví dụ, khi thực hiện một lệnh nhiều bước như "đưa bơ cho ai đó", bao gồm di chuyển qua các phòng, nhận dạng bao bì, định vị người đang di chuyển, đưa bơ và quay trở lại trạm sạc, Gemini 2.5 Pro chỉ đạt tỷ lệ thành công 40%, Claude Opus 4.1 là 37% và GPT-5 là 30%. Nghiên cứu chỉ ra những thiếu sót đáng kể của các mô hình quy mô lớn trong tư duy không gian, hiểu biết về môi trường và lập kế hoạch nhiệm vụ dài hạn. Nhóm nghiên cứu cũng nhấn mạnh những rủi ro tiềm ẩn nghiêm trọng ngoài mục đích giải trí, bao gồm khả năng một số robot bị đánh lừa làm rò rỉ tài liệu mật, và một số mô hình không nhận biết được nguy cơ cầu thang và rơi từ trên cao, làm lộ ra các lỗ hổng bảo mật trong việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) với máy móc hiện nay. Trong bối cảnh đầu tư vốn ồ ạt vào kỷ nguyên robot hiện nay, nghiên cứu này như một lời nhắc nhở rằng khả năng tạo văn bản mạnh mẽ không đảm bảo việc thực hiện nhiệm vụ ổn định và an toàn trong thế giới thực. Vẫn còn nhiều vấn đề về kỹ thuật và an toàn cần được giải quyết trước khi robot AI thực sự có thể đặt chân vào ngôi nhà.
