Anthropic отдельно проанализировала общение и распределение ролей внутри команд. В группе без доступа к Claude было больше признаков растерянности и негативных реакций. Авторы работы связывают это с тем, что Claude ускорял подключение к роботу и помогал создать более удобный интерфейс для управления, снижая технический барьер и количество ошибок.

Для Anthropic этот эксперимент вписывается в более широкий фокус на рисках «воплощённого ИИ» — систем, которые не только генерируют текст или код, но и воздействуют на физическую среду. Представитель команды по анализу рисков Anthropic Логан Грэм говорит, что «текущие модели ещё недостаточно развиты, чтобы самостоятельно взять под полный контроль сложного робота, однако изучение того, как люди используют LLM для программирования устройств, помогает готовиться к сценарию, в котором модели выходят в мир через реальные механизмы».

Проект вызвал интерес у специалистов по робототехнике и безопасности. Робототехник Чанлю Лю из Университета Карнеги-Меллон отмечает, что результаты ожидаемы по части ускорения разработки, но считает особенно важным анализ командной работы: он показывает, как интерфейсы с поддержкой ИИ могут изменять процесс программирования — от подбора алгоритмов до использования API. Специалист в области информатики Джордж Паппас из Университета Пенсильвании, занимающийся рисками взаимодействия ИИ и роботов, подчёркивает, что Project Fetch демонстрирует уже доступную способность языковых моделей задавать роботам конкретные задачи, но указывает: нынешним системам всё ещё нужно полагаться на внешние модули для восприятия и навигации. Его группа разработала систему RoboGuard, которая вводит строгие правила поведения для робота и ограничивает способы, которыми ИИ может заставить его действовать неправильно.

Авторы работы и опрошенные ими эксперты сходятся в том, что по мере того как модели учатся программировать, работать с сенсорными данными и получать обратную связь от физического мира, граница между «чат-ботом» и действующим агентом будет размываться. Это делает роботов потенциально более полезными в реальных задачах — от промышленности до сервисных услуг — и одновременно обостряет вопрос контроля, ограничений и прозрачной архитектуры безопасности.