谷歌的「具身AGI」會擰燈泡——為何安全才是更大看點
谷歌deepmind發布了gemini robotics 2，這是一個多模型系統，使人形機器人能夠自主整理貨架等複雜任務。這標誌著向「具身AGI」邁出了一大步，即AI在非結構化環境中控制硬體，同時也帶來了超越數字錯誤的新安全風險。
谷歌DeepMind發布了Gemini Robotics 2，一個升級版本，它結合了一個用於推理的VLM（視覺語言模型）和兩個VLA（視覺語言動作）模型，將指令翻譯成機器人的物理動作。該系統成功展示了自主能力，例如一個Apptronik Apollo 2機器人整理了貨架，利用來自遠端操作和模擬的訓練數據。該發布強調了谷歌在“物理通用人工智能”（Physical AGI）領域領先的戰略，通過構建一個適用於硬件的人工智能操作系統，與Anthropic和OpenAI等競爭對手基於文本的機器人技術形成差異。然而，給予人工智能模型物理代理權引發了關於不可預測行為的新安全問題，促使谷歌引入了Asimov-Agentic基準，以測試機器人控制系統中是否有害結果。