Злость и плохой Wi-Fi. Почему инженеры без помощи нейросети проиграли соревнование по настройке робота

Anthropic провела внутреннее испытание, пытаясь понять, как её модель Claude влияет на работу людей, которые сталкиваются с реальными задачами в робототехнике. Для однодневного эксперимента компания собрала двух одинаковых по компетенциям команд из инженеров-программистов и предложила им справиться с одной и той же задачей: заставить четырёхногого робопса принести пляжный мяч. Участники проходили через серию шагов, которые становились сложнее — от подключения устройства до обработки данных датчиков и настройки ручного управления. Разница заключалась в том, что одна группа могла пользоваться Claude, а другая нет. Так родился эксперимент с символичным названием Project Fetch.

Результат показал ощутимый разрыв в темпе работы. Команда, которая имела доступ к ИИ, завершила семь из восьми заданий, тогда как второй группе удалось выполнить шесть. Наибольшие трудности возникли там, где приходилось разбираться с аппаратным уровнем. Подключение робота и получение данных сенсоров требовали сравнения противоречивых инструкций, пробных подключений и постоянных уточнений. Claude позволял быстро понять, какие действия дадут результат, предлагал варианты обхода проблем и помогал сохранять поступательную динамику. Команда без ИИ рано отказалась от самого простого пути из-за неверной интерпретации инструкции и оставалась в тупике до вмешательства организаторов.

Схожий сценарий повторился при попытке получить данные лидара. Группа с Claude продвигалась стабильнее, а участники без ИИ большую часть дня пытались разобраться в процессе и вышли на рабочий вариант только к завершению испытания.

Отдельное внимание привлёк объём написанного кода. Команда с ИИ создала его примерно в девять раз больше. Участники активно проверяли идеи, перепробовали несколько тактик и опирались на подсказки модели, что позволяло им расширять круг возможных решений. Такой подход создавал и дополнительную нагрузку: из-за избытка направлений иногда приходилось отказываться от неудачных веток разработки. Показательно, что в некоторых местах команда без ИИ двигалась быстрее. После того как они стабилизировали видеопоток, им удалось оперативно собрать рабочий контроллер и систему локализации. Однако итоговая версия управления, созданная при поддержке Claude, оказалась удобнее — она обеспечивала непрерывный видеопоток, а не набор задерживающихся кадров.

Anthropic также изучила эмоциональную динамику команд с помощью анализа их диалогов. Те, кто работал без ИИ, заметно чаще высказывали раздражение и неуверенность. Они ушли на обед, так и не обеспечив устойчивого соединения с роботом, что сказалось на настроении. Дополнительное напряжение создал эпизод, когда робот соперников случайно поехал в сторону их стола.

Несмотря на небольшие масштабы, испытание стало для Anthropic точкой отсчёта в понимании того, как ИИ может менять взаимодействие людей с физическими системами. Компания рассматривает Project Fetch как ранний сигнал о возможностях, которые будут появляться по мере роста автономности таких моделей. Этот эксперимент вписан в политику Responsible Scaling Policy, где фиксируются моменты, когда ИИ начинает вносить прямой вклад в реальную работу или исследования.