מודל הבינה המלאכותית GPT-6 אסטרה של OpenAI השלים לראשונה נהיגה במכונית אמיתית לאורך מסלול קונוסים, במסגרת ניסוי שנערך בחניון. המודל עבר מסלול באורך 134.7 מטרים בתוך 5 דקות ו-22 שניות - במהירות ממוצעת של פחות ממייל אחד לשעה (1.6 קמ"ש) - אך ההישג מדגים אפשרות עתידית לשימוש במודלים כלליים גם במשימות פיזיות בעולם האמיתי.
הניסוי בוצע במסגרת פרויקט עצמאי בשם DrivingBench, של החוקרים טוביאס גסלר, אדיטיה רמאבאדרן וסיימון מאנס. לצורך הבדיקה הם השתמשו בטויוטה קורולה משנת 2022, שעליה הותקן התקן Comma 4 של חברת Comma.ai, המריץ את מערכת הסיוע לנהיגה openpilot. המערכת חוברה למחשב נייד ולטלפון, שהעבירו למודל הוראות ותמונות מהמצלמות לשרתים של OpenAI.
בכל שלב נדרש המודל לנתח את המידע החזותי, להבין את מיקום הקונוסים ולקבל החלטה לגבי ההיגוי. נהג אנושי ישב מאחורי ההגה במשך כל הניסוי, עם רגל מוכנה על דוושת הבלם, כדי לעצור את הרכב במקרה של טעות או מצב מסוכן.
לא כולם עברו את המסלול
אסטרה הצליח להשלים את המסלול בניסיון השני. בניסיון הראשון הוא נעצר בערך באמצע הדרך, אך בניסיון שלאחר מכן עבר את מסלול הקונוסים, שתוכנן בצורת האות U הפוכה.
לפי החוקרים, שאר המודלים שנבחנו לא הצליחו לסיים את המסלול: GPT-5.6 Sol, Grok 4.6 ו-Claude Fable 5.1. רובם התקשו כבר בפנייה הראשונה, בעיקר משום שלא הצליחו להבין מאיזה צד של שורת קונוסים אלכסונית עליהם לנסוע.
הקרוב ביותר להצלחה היה Claude Fable 5.1, שהגיע לכמחצית מהמסלול בניסיונו השלישי. באחד הניסויים, שנמשך כ-190 שניות, המודל נהג בפועל במשך 31 שניות בלבד - וביתר הזמן עמד במקום בזמן שהמתין לעיבוד ההחלטה הבאה.
טכנולוגיה מרשימה, אבל איטית ויקרה מאוד
הנסיעה המוצלחת של אסטרה צרכה כ-6.6 מיליון טוקנים ועלתה כ-7.74 דולר בעלויות מחשוב. העלות נשמרה יחסית נמוכה בזכות שימוש במנגנון מטמון, שכן המערכת שלחה שוב ושוב את היסטוריית השיחה ואת תמונות המצלמות בכל עדכון.
ועדיין, בחישוב לפי מרחק, העלות עמדה על כ-92.47 דולר למייל - סכום גבוה פי כ-500 מעלות הדלק של מכונית בנזין ממוצעת, לפי הערכת החוקרים. הסכום אינו כולל את עלות הרכב, הציוד, ביטוח, חיבורי תקשורת או הפיקוח האנושי שנדרש לאורך כל הדרך.
החוקרים נאלצו להתמודד גם עם מגבלות בטיחות שהמודלים עצמם הפעילו. בחלק מהמקרים, המודלים סירבו לשלוט ברכב, גם כשהניסוי נערך בחניון ריק ובמהירות מוגבלת מאוד. הפתרון שלהם היה לשנות את שם שרת השליטה ל-"DrivingBench Sandbox", כדי לשכנע את המודלים שהם פועלים בסביבת סימולציה ולא בכלי רכב בעולם האמיתי.
הוכחת יכולת - לא מכונית אוטונומית
הניסוי אינו הופך את GPT-6 אסטרה למערכת נהיגה אוטונומית מעשית, והוא רחוק מאוד מהטכנולוגיות המשמשות כיום חברות כמו Waymo או טסלה. מערכות נהיגה ייעודיות פועלות במהירות גבוהה יותר, מתוכננות במיוחד לרכב, מותקנות על חומרה ייעודית ונבדקו במשך מיליוני קילומטרים בתנאי דרך שונים.
אדיטיה רמאבאדרן, חבר בצוות הטכני של חברת Axiom Math ואחד המעורבים בפרויקט, אמר ל-The Register כי מודלים ייעודיים לנהיגה יישארו הבחירה המעשית בעתיד הנראה לעין. לדבריו, הם מהירים יותר, זולים יותר ומבוססים על ניסיון נרחב בהרבה בתנאי אמת.
עם זאת, התוצאה מספקת הצצה לאפשרות ארוכת טווח: שימוש במודל כללי גדול לצורך למידה וקבלת החלטות מורכבות, ולאחר מכן זיקוק הידע שלו למודל קטן ומהיר שיוכל לפעול ישירות על חומרת הרכב. גישה זו מתחברת לרעיון המוכר בעולם הבינה המלאכותית בשם "הלקח המר" - התפיסה שלפיה פתרונות הנשענים על כמויות גדולות של נתונים וכוח חישוב נוטים, לאורך זמן, לגבור על פתרונות הנדסיים מצומצמים יותר.
בשורה התחתונה, מדובר בהדגמה מסקרנת של יכולות AI, אך לא בפריצת דרך שתאפשר בקרוב לרכב פרטי לנהוג בעזרת צ'אטבוט. נכון לעכשיו, אסטרה הוכיח שהוא מסוגל לעבור מסלול קצר ומבוקר - לא להתמודד עם הולכי רגל, צמתים, כבישים מהירים, מזג אוויר משתנה או תנועה עירונית אמיתית.
