AIはロボットをどこまで「乗っ取る」のか

ロボット工学の世界では長らく、AI（認識・判断）と実行層（モーター・アクチュエーター制御）は明確に分離されていた。しかし近年、大規模言語モデルや基盤モデルが「実行計画そのもの」を生成する領域まで侵食しつつある。テスラのFull Self-Driving（FSD）はその最前線だ。

テスラFSDが示す「AI侵食」の現実

テスラはFSDのv12以降、従来のルールベース制御からニューラルネット一本化アーキテクチャへ転換した。カメラ映像を入力し、ハンドル・アクセル・ブレーキの操作量を直接出力する端対端（end-to-end）設計だ。中間のルールは最小化され、判断と実行の境界が曖昧になった。

侵食が進む3つの領域

  • 経路計画：強化学習モデルが最適経路を動的生成
  • 把持・操作：RT-2などのロボットトランスフォーマーが物体操作を映像から直接制御
  • 例外処理：想定外状況の対応をLLMが言語的推論で補完

残る課題：安全性と実行保証

AIが実行層まで担う設計は、デバッグと安全保証を難しくする。ブラックボックス化したニューラル制御系の認証は、現行の機能安全規格（ISO 26262等）と相性が悪い。ハードウェア安全層の重要性はむしろ高まっている。

まとめ

AIの「侵食」は止まらないが、実行層の最終安全弁は当分人間とハードウェアが担う。テスラの事例は、その境界線をどこに引くかという問いをロボット産業全体に突きつけている。