GPT-6 Astraが「科目二」に合格？5分22秒でコーンポールの駐車スペースに進入

動察 Beating AI 速報、中国台湾地区の研究者3名がDrivingBenchを構築し、GPT-6 Astra、GPT-5.6 Sol、Grok 4.6、Claude Fable 5.1などの汎用大規模モデルを実際の2022年式トヨタ・カローラに接続し、「科目二」に類似した実車運転テストを実施した。テストコースの全長は約130メートルで、カラフルなコーンバーで幅8メートルの通路を構成し、車両は複数のカーブを連続して通過し、最終的に7×5メートルのコーンバー駐車スペースに進入する必要がある。

これまで専用の運転訓練を一切受けていないGPT-6 Astraは、初回テストで判断ミスによりコースを逸脱したが、2回目に戦略を調整した後、5分22秒で約134.7メートルの行程を完走し、駐車スペースへの進入に成功。4つのモデルの中で唯一「科目二」に合格したモデルとなった。

テスト中、Astraはカーブや障害物付近の車速を0.5～0.8メートル/秒に制御し、リアルタイムのカメラ映像に基づいて継続的に方向を調整した。一方、Sol、Grok、Fableはいずれもテストを完了できず、SolとGrokは3回連続で失敗し、Fableは3回目に約45%の位置まで走行した後に停止した。

今回のテストは、専用の運転データで訓練されていない汎用大規模モデルが低速の実環境において基本的な運転タスクを完了できることを示したが、実際の道路における自動運転とは依然として明らかな差がある。