Claude och robothunden: vad det antropiska experimentet visade

Senaste uppdateringen: 21/11/2025
Författare: Alberto navarro

  • Claude hjälpte till med programmeringen och driften av en Unitree Go2, vilket automatiserade mycket av arbetet på Project Fetch.
  • Det AI-drivna teamet löste vissa uppgifter snabbare, som att gå och hitta en boll, än den oassisterade gruppen kunde.
  • Interaktionsanalysen visade mindre förvirring med Claude, tack vare enklare anslutning och ett mer användbart gränssnitt.
  • Framstegen belyser både möjligheter och risker: protokoll och fysiska skyddsåtgärder måste stärkas när juridikvetenskap förs in i verkligheten.

AI-styrd robothund

Det nya testet av Antropisk Den fokuserar på en fråga som inte längre är science fiction: Vad händer när en språkmodell koordinerar en robot?. I Projekt HämtaDeras Claude-system hjälpte till att driva en robothund, med syftet att testa hur långt roboten kunde gå. Fysisk AI att gå från text till rörelse.

Utöver rubriken ger experimentet tydliga ledtrådar om möjligheter och begränsningar: Claude automatiserade mycket av den nödvändiga programmeringen så att fyrfotade kunde utföra fysiska handlingar, och Det fungerade som en katalysator för ett team av människor att avancera snabbare i vissa uppgifter.

AI och den fysiska världen: från laboratorium till handling

Fyrfotad robot i testning

Anthropic, grundat av tidigare OpenAI-forskare, har länge studerat riskerna och de praktiska tillämpningarna av avancerade modeller. Den här gången var hypotesen enkel: om en jurist i allt högre grad behärskar kodning och interaktion med programvara, kan börja påverka verkliga objektDet interna säkerhetsteamet (röda teamet) ville observera denna övergång i en kontrollerad miljö.

Exklusivt innehåll - Klicka här  Bumi: Noetix Robotics humanoida språng in på konsumentmarknaden

Forskare påpekar att nuvarande modeller ännu inte helt styr en komplex robot, men De förväntar sig att framtida versioner kommer att ha mer manöverutrymme.Därför är det användbart att analysera hur människor förlitar sig på AI för att programmera och orkestrera fysiska beteenden, särskilt i mänskliga robotarinnan det ögonblicket kommer.

Hur Project Fetch utformades

Unitree Go2-projekthämtning

I testet ställdes två lag utan tidigare roboterfarenhet mot varandra: ett med hjälp av Claude och det andra som programmerade utan AI-hjälp. Båda lagen fick ta kontroll över en Unitree Go2-robothund med hjälp av en fjärrkontroll och skriva kod, arbeta med kontroller och plattformar som Arduino Uno Q, för utföra uppgifter med ökande svårighetsgrad, från att gå mot en punkt till att lokalisera ett objekt.

Gruppen med Claude kunde uppnå vissa mål snabbare, inklusive fyrbenta Jag gick och hittade en strandbollDetta var något som teamet, som endast bestod av människor, inte kunde uppnå under testförhållandena. Nyckeln var inte magi; modellen genererade och förfinade kod, vilket snabbade upp anslutningen med roboten och minskade friktionen.

Anthropic dokumenterade och analyserade arbetsdynamiken. I transkripten uttryckte teamet utan AI mer frustration och tvivel, medan Claudes hjälp Det verkade underlätta ett mer förståeligt kontrollgränssnitt. och en smidigare uppstart. Trots detta uppnåddes inte alla mål och autonomin var begränsad.

Exklusivt innehåll - Klicka här  Ett tragiskt fall och många frågor: ChatGPT står inför en stämningsansökan om självmord

Den valda robothunden: Unitree Go2 och dess syfte

Unitree Go2

Go2-modellen, tillverkad av Unitree i Hangzhou, Kina, valdes ut för utvärderingen. Den kostar cirka US-dollar 16.900, en relativt snäv siffra jämfört med annan utrustning i sektorn, och används vid fjärrinspektioner, säkerhetspatruller eller rundor inom bygg och tillverkning.

Denna fyrfotade kan röra sig självständigt, men i praktiken beror det på order på hög nivå eller kontrollen över en personEnligt färsk marknadsanalys är Unitree-system bland de mest utbredda, vilket gör dem till en attraktiv testplats för att se hur långt AI-assisterad programmering kan tänja på gränserna.

Vad avslöjar resultaten om juridikexamina?

De stora språkmodellerna skriver inte längre bara texter: på senare år har de specialiserat sig på generera kod och hantera programvaraI Project Fetch resulterade den förmågan i mindre tid som spenderades på repetitiva programmeringsuppgifter och en steg-för-steg-guide för att iterera över fel och anpassa robotbeteenden.

Den kloka tolkningen är att, även om vi inte talar om total kontroll, AI sänker inträdesbarriären för icke-expertteam De gör det möjligt för en fysisk plattform att utföra användbara åtgärder. Det är en kvalitativ förändring: från att bara vara textgeneratorer börjar juridiktekniker fungera som systemorkestratorer.

Exklusivt innehåll - Klicka här  Microsoft ökar sin satsning på humanistisk superintelligens

Risker och skyddsåtgärder: hur man undviker skrämsel

Att ge AI möjlighet att agera på maskiner medför uppenbara risker: kodfel, felaktig data eller avsiktligt missbruk Dessa fel kan få fysiska konsekvenser. Industrirobotiken lärde sig för länge sedan att mildra dessa fel med oberoende skydd. programvara.

I detta sammanhang föreslår experter att man kombinerar flera lager: operativa gränser, granskning av genererad kod och framför allt, mekaniska nödbrytare och protokoll som inte är beroende av modellen. Den antropiska studien är inramad just inom den preventiva logiken.

Nya tillämpningar och nödvändiga försiktighetsåtgärder

Med lämpliga skyddsåtgärder skulle samma tillvägagångssätt kunna tillämpas på logistik, underhåll, inspektion eller hjälp i miljöer där mänsklig närvaro är komplexTanken är inte att ersätta tekniker, utan att tillhandahålla verktyg som påskyndar konfigurationer och möjliggör mer anpassningsbara svar.

För att dessa fördelar ska kunna realiseras är det nödvändigt att komma överens om säkra metoder, tydlig dokumentation och kriterier för ansvarsfull driftsättningAnnars kan tekniska framsteg kollidera med allmänhetens förtroende eller med helt undvikbara operativa risker.

Project Fetch-upplevelsen tyder på en vändpunkt: Claude visade att en juridikexamen kan förkorta avståndet mellan kod och handlingEffektiviserar verkliga uppgifter i en fyrfotad robot, samtidigt som vi påminner oss om att steget in i den fysiska världen kräver kontroller, rigorösa tester och en säkerhetskultur som matchar.

Ryska robotar faller
Relaterad artikel:
Den ryska humanoida roboten Aidol faller vid sin debut