【海外の反応】AI「Astra」が車の運転に成功、賛否割れる
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Hacker Newsで、新型AIモデル「GPT-6 Astra」が実際に車を運転するベンチマーク「DrivingBench」に挑戦したという投稿が話題になった。公開された走行結果では、人間なら15秒程度で走れるコースをAstraは約5分かけて完走し、トークン代だけで約7ドルかかったという。この結果を巡り、汎用AIが特化型の自動運転システムに近づく可能性を評価する声がある一方、テスラが既に高速・低コストな専用モデルで同様のことを実現していると指摘する声、クラウド経由のAIでは通信障害時の安全性に懸念があるとする声など、実用性を疑問視する意見が相次いだ。
GPT-6の「Astra」が車を運転する能力を獲得した
出典: drivingbench.com / 元記事はこちら
「もっとも成功した」とされる走行ルートも、空いた駐車枠の上を突っ切って、縁石に2回ニアミスしてるように見えるんだけど?
すごい!でも、なんでこれがベンチマークになるの??比較として、テスラの自動運転モデルはだいたい100〜150億パラメータ程度(車載ハードのメモリが16GBという制約から逆算した推定値)のはず。
>>4 これは汎用知能の代理指標なんだと思う。車の運転も含めて現実世界のいろんなタスクをこなせるモデルは、あらゆる課題を推論できる汎用知能に近づいてるってことでしょ。
>>4 テスラが使っているのは汎用モデルじゃなくて、「チャットに車の運転を頼む」よりずっと決定論的なシステムにするための、高度に特化した複数のモデルだよ。
Qwenが最近オープンソースで公開した運転特化モデルを試してないのは意外(https://huggingface.co/Qwen/Qwen-Drive-1.0-4B)。
そもそもどうやってモデルでこれをテストしてるの?マルチモーダルなのは分かるけど、応答速度が大きすぎない?何か見落としてる?
>>10 まずシミュレーションを作って、必要なだけゆっくり動かせるようにしてるんだよ。別の見方をすれば、意識というのは因果的な影響力を持つほぼリアルタイムのビデオゲームみたいなものってこと。
>>10 1ステップずつ、すごくゆっくり運転してる。コース自体は人間なら15秒で走れそうなものなのに、Astraは5分かかってる。
どうやら新しいお気に入りのベンチマークができたみたい。正直これは面白い。
3.8 Flashこそテストすべきモデルだと思う。ビジョン性能はAstraに匹敵するくらい優秀なのに、動作はめちゃくちゃ速い。
>>13 視覚・空間認識の能力に関しては、Astraに近いレベルのモデルすら他に存在しないよ。
5分で7ドル。
>>14 つまり…Uberと張り合えるレベルってこと?
これを応用して、人間のドライバーを分析してもっと上手く運転できるようコーチする方向に転用すればいいのに。
>>16 「スマホをしまえ!」「追い越し以外は右車線を走るな!」それなら賛成できるな。
うわ、これは『ジェヴォンズ化』されるやつだ。
>>17 自己ジェヴォンズ化する車ってことか。
>>17 公平に言うと、これは今まで見た中でもかなりマシな『ジェヴォンズ化』の使い道だと思う。
>>17 え?自動運転車自体がもう一種の『ジェヴォンズ化』みたいなものだろ。ジェヴォンズ化こそ、この2つの世界をつなぐものなんだよ。
自分ならまずRCカーから始めるけどな、まあ人それぞれ。
>>18 適当なLLMにルンバの操作をやらせたらどうなるのか前々から気になってて、本気で試そうか考えてたところ。RCカーも面白い実験になりそうだし、RC飛行機とかも良さそうじゃない?
めちゃくちゃ面白いベンチマークだ!
>>2 ちょっと違う教訓だと思う。『トランスフォーマー』という一つのアルゴリズムがあるだけで、あとは些末なパフォーマンス最適化にすぎないよ。
>>2 テスラはもうこれを解決済みだよ。テスラのビジョンモデルはこれを驚くほど上手くこなす。しかも、そこに補助的なLLMを組み合わせるデモも見せてる。主に「この3つの標識を読んで、次に何をすべきか」みたいな状況向けにね。
>>2 グラフの読み方が合ってれば、135メートル走るのに5分以上かかって、トークン代だけで8ドル近くかかってる。まだ実用の域には全然届いてないと思う。
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>>2 『ビター・レッスン(苦い教訓)がついに自動運転にも及んできた』か。そうかもしれないけど、車にとってモデルのブラックボックスぶりは許容できないレベルだよ。『なんでトレーラーの下に突っ込んだの?』『モデルがそう指示したから』『なんでモデルはそう指示したの?』『さあ…(肩をすくめる)』
>>2 テスラがずっとやってきたのはまさにこれだと思わない?
>>2 『ビター・レッスン』が教えてくれるのは技術のトレンドであって、今日の技術でプロダクトを市場に出せるかどうかとは別問題だよ。
>>2 かなり高くつきそうだね。むしろOpenAIやAnthropicは、この領域向けにライセンス提供できる小型で高性能なモデルを作ることを軽視すべきじゃないと思う。
>>2 GoogleってWaymoを持ってるんじゃなかったっけ?もうとっくに両者を結びつけてそうなものだけど。
>>32 最近のWaymoのブログ記事を見ると、すでに大規模な汎用モデルを使ってるっぽいよ(https://waymo.com/blog/2026/08/10ailessons/)。
>>32 空間認識能力が本当に強いチャットモデルとしては、Astraが初めてだよ。Geminiじゃ全然及ばない。Google社内で何をやってるかは分からないけど、仮にAstraに近いモデルを持ってたとしても、そんなに長くは持ってないはず。
>>2 そうだね、どの車にもリアルタイムでVLMを動かすのにH200を8枚積んで10kW消費するハードが必要だもんね。木の下でAPI使ってる最中に4G回線が途切れたら残念なことになりそう。
>>33 消費電力自体は問題じゃないよ。10kWって言っても13馬力程度。問題はコンポーネントのサイズと価格、それに壊れやすさのほう。
>>2 ハーネスなしでGPTを使ってるってこと?あとレイテンシーの問題もあるし。
>>2 笑。クラウド上のフロンティアLLMが高速道路走行中や、対向車のいない左折中、歩行者に接近してる最中に負荷や通信障害で止まったり切断したりするのを待ってみればいい。運転の『デモ』を作るだけなら簡単なんだよ。
まあ、Astraはクラス最高峰の画像生成能力を持ってるから、それも関係してるんだろうね。
この話題の背景と論点
議論の核になっているのは、AI研究で知られる「ビター・レッスン(苦い教訓)」という考え方だ。人手による専用設計よりも、汎用的な学習手法と計算資源の投入が長期的には勝るとする主張で、スレ内では自動運転にもこの流れが及ぶのではという指摘と、それに対する懐疑論がぶつかっている。焦点になっているのは、Astraが135メートルの走行に約5分・約7ドルのトークン代を要した点で、実用速度やコストにはまだ遠いとの見方が多い。一方でテスラは、車載ハードウェアに収まる100〜150億パラメータ程度とみられる特化型モデル群を使い、低遅延で走行判断を行っているとされる。汎用モデルの「賢さ」と、実車で求められる速度・安全性・通信の安定性との間にあるギャップこそが、このスレでの対立軸になっている。
※本記事は5ch(Hacker News)スレッド「GPT-6 Astra has gained the ability to drive a car」より抜粋・要約して構成しています。
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