- Claude va assistir a la programació i operació d'un Unitree Go2, automatitzant gran part del treball a Project Fetch.
- L'equip amb IA va resoldre algunes tasques més ràpid, com ara caminar i localitzar una pilota, que el grup sense ajuda no va aconseguir.
- L'anàlisi d'interaccions va revelar menys confusió amb Claude, en facilitar la connexió i una interfície més usable.
- L'avenç subratlla oportunitats i riscos: cal reforçar protocols i salvaguardes físiques en portar LLM al món real.
La nova prova de Anthropic posa el focus en un assumpte que ja no és ciència ficció: què passa quan un model de llenguatge coordina un robot. En Project Fetch, el seu sistema Claude va ajudar a operar un gos robot, amb l'objectiu de comprovar fins on pot arribar la IA física en passar del text al moviment.
Més enllà del titular, l'experiment deixa pistes clares sobre capacitats i límits: Claude va automatitzar bona part de la programació necessària perquè el quadrúpede executés accions físiques, i va servir de catalitzador perquè un equip humà avancés més ràpid en certes tasques.
IA i món físic: del laboratori a l'acció
Anthropic, fundada per antics investigadors d'OpenAI, fa temps que estudiant riscos i usos pràctics de models avançats. En aquesta ocasió, la hipòtesi era directa: si un LLM domina cada cop més la codificació i la interacció amb programari, pot començar a influir en objectes reals. L'equip de seguretat interna (red team) va voler observar aquesta transició en un entorn controlat.
Els investigadors assenyalen que els models actuals encara no governen completament un robot complex, però anticipen que versions futures tindran més marge de maniobra. Per això resulta útil analitzar com els humans es recolzen a la IA per programar i orquestrar comportaments físics, especialment a robots humanoides, abans que arribi aquest moment.
Com es va dissenyar Project Fetch
La prova va enfrontar dos equips sense experiència prèvia en robòtica: un assistit per Claude i un altre que va programar sense ajuda d'IA. Tots dos havien de prendre el control d'un gos robot Unitree Go2 amb un comandament i escriure codi, treballant amb controladors i plataformes com Arduino Un Q, para complir tasques de dificultat creixent, des de caminar cap a un punt fins a localitzar un objecte.
El grup amb Claude va ser capaç d'assolir alguns objectius amb més rapidesa, incloent-hi que el quadrúpede caminés i trobés una pilota de platja, cosa que l'equip només humà no va aconseguir en les condicions del test. La clau no va ser màgia, sinó que el model va generar i ajustar codi, accelerant la connexió amb el robot i reduint friccions.
Anthropic va gravar i va analitzar les dinàmiques de treball. A les transcripcions, l'equip sense IA va expressar més frustració i dubtes, mentre que l'assistència de Claude va semblar facilitar una interfície de control més comprensible i una posada en marxa més fluida. Tot i així, no totes les metes es van completar i l'autonomia va ser fitada.
El gos robot triat: Unitree Go2 i el seu propòsit
El model Go2, fabricat per Unitree a Hangzhou (Xina), va ser l'escollit per a l'avaluació. Costa al voltant de 16.900 dòlars, xifra relativament ajustada en comparació amb altres equips del sector, i es fa servir en tasques d'inspecció remota, patrulles de seguretat o recorreguts en construcció i manufactura.
Aquest quadrúpede pot desplaçar-se de forma autònoma, però a la pràctica depèn de ordres d'alt nivell o del control d'una persona. Segons anàlisis recents del mercat, els sistemes d'Unitree es troben entre els més estesos, cosa que els converteix en un banc de proves atractiu per verificar fins on empeny l'agulla la programació assistida per IA.
Què revelen els resultats sobre els LLM
Els grans models de llenguatge ja no només redacten textos: en els darrers anys s'han especialitzat en generar codi i manejar programari. A Project Fetch, aquesta habilitat es va traduir en menys temps invertit en tasques repetitives de programació i en una guia pas a pas per iterar sobre errors i adaptar comportaments del robot.
La lectura prudent és que, encara que no parlem de control total, la IA redueix la barrera d'entrada perquè els equips no experts aconsegueixin que una plataforma física executi accions útils. És un canvi qualitatiu: si són mers generadors de text, els LLM comencen a actuar com a orquestradors de sistemes.
Riscos i salvaguardes: com evitar ensurts
Donar a la IA capacitat d'acció sobre màquines introdueix riscos obvis: errors de codi, dades defectuoses o mal ús deliberat poden tenir conseqüències físiques. La robòtica industrial va aprendre fa temps a mitigar aquests errors amb proteccions independents del programari.
Traslladat a aquest context, els experts apunten a combinar diverses capes: límits operatius, auditoria del codi generat i, sobretot, interruptors i protocols d'emergència de caràcter mecànic que no depenguin del model. L'estudi d'Antropic s'emmarca precisament en aquesta lògica preventiva.
Aplicacions que treuen el cap i cauteles necessàries
Amb les degudes garanties, la mateixa recepta podria aplicar-se en logística, manteniment, inspecció o assistència en entorns on la presència humana és complexa. La idea no és substituir tècnics, sinó proporcionar eines que accelerin configuracions i permetin respostes més adaptatives.
Perquè aquests beneficis quallin, caldrà acordar pràctiques segures, documentació clara i criteris de desplegament responsables. En cas contrari, els avenços tècnics poden xocar amb la confiança pública o amb riscos operacionals que són perfectament evitables.
L'experiència de Project Fetch suggereix un punt d'inflexió: Claude va demostrar que un LLM pot escurçar la distància entre el codi i l'acció, agilitzant tasques reals en un robot quadrúpede, alhora que recorda que el salt al món físic exigeix controls, proves rigoroses i una cultura de seguretat a l'alçada.
Sóc un apassionat de la tecnologia que ha convertit els seus interessos frikis en professió. Porto més de 10 anys de la meva vida utilitzant tecnologia d'avantguarda i traslladant tota mena de programes per pura curiositat. Ara he especialitzat en tecnologia d'ordinador i videojocs. Això és perquè des de fa més de 5 anys que treballo redactant per a diverses webs en matèria de tecnologia i videojocs, creant articles que busquen donar-te la informació que necessites amb un llenguatge comprensible per tothom.
Si tens qualsevol pregunta, els meus coneixements van des de tot allò relacionat amb el sistema operatiu Windows així com Android per a mòbils. I és que el meu compromís és amb tu, sempre estic disposat a dedicar-te uns minuts i ajudar-te a resoldre qualsevol dubte que tinguis a aquest món d'internet.