Tiêu đề gốc: Lợi thế của con người trong cuộc cách mạng robot
Tác giả gốc: Sumir Meghani, Instawork Robotics Labs (IRL)
Biên soạn bởi: Peggy, BlockBeats

Lưu ý của biên tập viên: Trong khi hầu hết mọi người vẫn đang thảo luận về "liệu robot có thay thế công việc của con người hay không", bài viết này tin rằng con người không những sẽ không bị thay thế mà còn trở thành cơ sở hạ tầng quan trọng không thể thiếu trong "hệ thống AI vật lý".

Nút thắt cốt lõi trong ngành hiện tại không nằm ở thuật toán hay phần cứng mà ở "dữ liệu và khả năng triển khai". Robot cần được huấn luyện bằng cách quan sát con người có kỹ năng hoạt động trong môi trường thực, nhưng dữ liệu thế giới vật lý đa dạng, chất lượng cao là cực kỳ khan hiếm, dẫn đến cái gọi là "khoảng cách dữ liệu 100.000 năm". Điều này cũng làm nổi bật một khả năng đã bị bỏ quên từ lâu – lao động của con người có tay nghề cao, có thể điều động được và có thể kiểm chứng được.

Trong khuôn khổ này, vai trò của con người đã được tách rời: họ không chỉ là "nguồn dữ liệu" cho máy đào tạo, cung cấp các quy trình vận hành được tiêu chuẩn hóa và gắn nhãn; họ còn là những “nút hiện trường” hỗ trợ vận hành hệ thống, chịu trách nhiệm bảo trì, sửa chữa và điều khiển từ xa; và cuối cùng là tham gia vào “thị trường cộng tác giữa người và máy” được kết nối bằng một nền tảng, trở thành điều kiện cần thiết để triển khai robot trên quy mô lớn.

Trên thực tế, sự thay đổi công nghệ sẽ không loại bỏ lao động mà tái tạo lại sự phân công lao động. Từ máy ATM đến Internet, mọi bước nhảy vọt về công nghệ đều đi kèm với nỗi lo lắng về việc làm, nhưng điều thường thay đổi không phải là “liệu ​​có việc làm hay không” mà là “công việc được xác định lại như thế nào”. Trong vòng chu kỳ công nghệ được đại diện bởi các robot hình người này, con đường tương tự đang lặp lại: các nhiệm vụ bị loại bỏ, các năng lực được tiêu chuẩn hóa, các vị trí được tổ chức lại và các nghề nghiệp mới được tạo ra.

Cơ hội thực sự không nằm ở việc "thay thế con người", mà nằm ở việc ai có thể xây dựng cầu nối đó và biến năng lực của con người thành dữ liệu có thể mở rộng, hệ thống vận hành và bảo trì cũng như mạng lưới cộng tác.

Sau đây là văn bản gốc:

Một năm trước, tôi đã đặt ra một câu hỏi có thể hơi bất thường đối với thị trường lao động: Khi robot xuất hiện, điều gì sẽ xảy ra với các "chuyên gia" (Ưu điểm) trên nền tảng của chúng tôi?

Tầm nhìn của chúng tôi là tạo ra cơ hội kinh tế cho các Chuyên gia và đối tác trên toàn thế giới. Ngày nay, hơn 10 triệu Chuyên gia phụ thuộc vào chúng tôi để kiếm sống và nhiều người trong số họ cũng đang nghĩ đến câu hỏi tương tự. Chúng tôi có trách nhiệm sâu sắc về việc này và phải đưa ra câu trả lời.

Đồng thời, chúng tôi cũng quan sát thấy một hiện tượng bất ngờ: một số công ty chế tạo robot đã bắt đầu xuất hiện trên nền tảng ứng dụng của chúng tôi để hợp tác với các Chuyên gia của chúng tôi. Họ cần những người có kiến ​​thức chuyên môn về các nhiệm vụ đào tạo robot cũng như trong các tình huống kinh doanh đa dạng nơi robot sẽ được triển khai trong tương lai. Và điều họ dựa vào là hệ thống lao động mà chúng tôi đang xây dựng.

Vào thời điểm đó, mọi chuyện đột nhiên trở nên rõ ràng: Instawork có thể cung cấp lao động con người cho “nền kinh tế AI vật lý”.

"Vấn đề 100.000 năm"

Ken Goldberg tóm tắt vấn đề này là "khoảng cách dữ liệu 100.000 năm": một mặt có lượng dữ liệu khổng lồ được sử dụng để đào tạo các mô hình ngôn ngữ; mặt khác, dữ liệu cực kỳ hạn chế và có tính chuyên môn cao được sử dụng để huấn luyện robot hoàn thành các hoạt động chính xác trong thế giới vật chất.

Lưu ý: Ken Goldberg là một học giả rất có ảnh hưởng trong lĩnh vực robot và trí tuệ nhân tạo, đồng thời là một nghệ sĩ và nhà nghiên cứu liên ngành

Chính khoảng cách này có nghĩa là mặc dù hàng tỷ đô la đổ vào các công ty chế tạo robot, chúng ta vẫn chưa thấy robot hình người dọn phòng trong khách sạn hoặc dỡ hàng trong kho... ít nhất là chưa.

Ước tính của chúng tôi là toàn ngành sẽ thu thập khoảng 100.000 giờ dữ liệu đào tạo vào năm 2024; đến năm 2025, con số này sẽ tăng lên 1 triệu giờ; và đến năm 2026 dự kiến ​​sẽ đạt 20 triệu giờ. Đó là sự tăng trưởng theo cấp số nhân, nhưng thậm chí điều đó chỉ đạt được 0,04% trong việc thu hẹp khoảng cách.

Ngày càng có nhiều công ty tham gia vào cuộc đua chế tạo rô-bốt hình người hoặc rô-bốt có mục đích chung: Phòng thí nghiệm mô hình cơ bản đang phát triển các mô hình thị giác-ngôn ngữ-hành động (VLA), các công ty phần cứng đang chế tạo máy vật lý và những người chơi trung gian cũng đang nổi lên. Vốn đầu tư đã lên tới hàng chục tỷ USD. Tất cả những người tham gia này đều phải đối mặt với cùng một nút thắt: dữ liệu.

Nhưng điều quan trọng là chúng ta đã thực sự nhìn thấy cảnh này trước đây.

Khi máy rút tiền tự động (ATM) xuất hiện, hầu hết mọi người đều dự đoán rằng giao dịch viên ngân hàng sẽ biến mất. Nhưng kết quả hoàn toàn ngược lại – số lượng giao dịch viên lại tăng lên. ATM đã giảm chi phí chi nhánh, cho phép ngân hàng mở thêm chi nhánh; và vai trò của giao dịch viên đã chuyển từ đếm tiền sang duy trì mối quan hệ với khách hàng.

Mô hình này tái diễn với mọi thay đổi lớn về công nghệ: Cách mạng Công nghiệp, điện khí hóa, Internet. Công nghệ mới không loại bỏ việc làm; họ định hình lại chúng và tạo ra những cơ hội mới.

Một làn sóng mới đang đến, nhưng lần này, nó trông giống chúng ta hơn: có tay, chân và mắt.

Vở kịch ba màn về AI vật lý

Màn 1: Huấn luyện robot

Trong năm qua, tôi đã liên hệ và tham khảo ý kiến ​​của một số người giỏi nhất trong thế giới về học tập về robot—từ các nhà nghiên cứu và lãnh đạo phòng thí nghiệm cho đến các doanh nhân chế tạo những bàn tay robot khéo léo và thậm chí cả những robot hình người hoàn chỉnh. Tôi rất ấn tượng trước sự hào phóng của họ trong việc chia sẻ thời gian và hiểu biết sâu sắc của họ. Thành thật mà nói, ban đầu chúng tôi không thuộc ngành này; nhưng càng nghe tôi càng thấy rõ không gian mà Instawork có thể bước vào.

Một ý tưởng đã được đề cập nhiều lần là robot học bằng cách quan sát con người có kỹ năng thực hiện các nhiệm vụ thể chất chính xác trong môi trường thực. Điều này có nghĩa là tất cả mọi thứ, từ cắt rau đến kỹ năng dùng dao tiêu chuẩn, điều hướng trong một nhà kho đông đúc, đến dọn giường khách sạn theo tiêu chuẩn thương hiệu. Vấn đề là việc thu thập loại dữ liệu này với chất lượng cao là cực kỳ khó khăn—bạn không thể chỉ cần gắn máy ảnh vào người nào đó và bắt đầu ghi lại. Dữ liệu phải bao gồm nhiều môi trường, nhiệm vụ và chuyển động tay đa dạng; quan trọng hơn, những người thực hiện những nhiệm vụ này phải thực sự là chuyên gia. Nếu không, một robot được huấn luyện với "kỹ năng dùng dao kém" sẽ chỉ học được "kỹ năng dùng dao kém" (điều này không tốt cho bất kỳ ai).

Đây thực chất là một bài toán về vận hành lực lượng lao động: làm thế nào để tuyển dụng công nhân lành nghề, đào tạo họ, đảm bảo chất lượng đầu ra và quản lý mạng lưới lực lượng lao động phân tán ở các khu vực địa lý và kịch bản khác nhau - đây chính xác là những gì chúng tôi đã và đang làm. Chúng tôi có hơn 10 triệu Chuyên gia với các kỹ năng đã được chứng minh, bao gồm hàng trăm loại nhiệm vụ; chúng tôi đã thiết lập mối quan hệ sâu sắc với các đối tác và có thể tham gia vào các tình huống kinh doanh thực tế; và chúng tôi có dữ liệu về những người có thể duy trì tỷ lệ đi học ổn định và tiếp tục hoàn thành công việc với chất lượng cao. Sự kết hợp này không thể được sao chép từ đầu bởi bất kỳ công ty thu thập dữ liệu nào. Trên thực tế, nhiều phòng thí nghiệm đã chủ động tiếp cận chúng tôi và hiện chúng tôi đang hợp tác với hầu hết các đội hàng đầu trong lĩnh vực này.

Màn 2: Sự trỗi dậy của robot "thuần hóa"

Một điều thường bị bỏ qua: robot cũng cần con người.

Một giám đốc điều hành tại một công ty chế tạo robot hàng đầu nói với tôi rằng họ có một bộ phận quan trọng cần được thay thế 4–6 tháng một lần—không đủ thường xuyên để có một kỹ thuật viên tận tâm nhưng cũng đủ cao để thời gian ngừng hoạt động sẽ gây ra chi phí đáng kể. Với sự phổ biến của xe tự lái, robot giao hàng và nhiều loại hình triển khai tự động hóa khác nhau, ngày càng có nhiều công ty phải đối mặt với những vấn đề tương tự: việc mở rộng cần có sự hỗ trợ tại chỗ, nhưng việc có nhân sự tận tâm ở mỗi thị trường là không khả thi về mặt kinh tế.

Chúng tôi đã triển khai các dự án thí điểm với một số công ty chế tạo robot, bao gồm các dịch vụ như thay pin, thay thế bộ phận và bảo trì robot. Đồng thời, chúng tôi đã thiết lập hệ thống chứng nhận robot dành cho nhân viên làm việc theo giờ — đây có thể coi là nỗ lực đầu tiên trong ngành. Chỉ trong vài tuần đầu tiên, hơn hai mươi nghìn Chuyên gia đã được chứng nhận.

Về mặt thu thập dữ liệu, các Chuyên gia được chứng nhận sẽ học cách vận hành máy ảnh đeo được, thu thập video chất lượng cao và chú thích dữ liệu cảm biến—khi phòng thí nghiệm robot cần ghi lại hàng giờ quy trình dọn giường trong các dãy phòng khách sạn thực sự, những gì họ nhận được là các chuyên gia chứ không phải những người mới "vừa học vừa làm". Về mặt hỗ trợ kỹ thuật, Certified Pros có khả năng chẩn đoán phần cứng tổng thể, các quy định an toàn và quy trình bảo trì cho các hệ thống robot cụ thể.

Hãy tưởng tượng kịch bản này: một công ty hậu cần triển khai một đội robot tự động trong hơn chục nhà kho. Vào lúc hai giờ sáng, một robot trong nhà kho ở Memphis gặp lỗi điều hướng hoặc một thiết bị ở Phoenix cần thay thế mô-đun cảm biến. Thay vì chờ đợi nhiều ngày để kỹ thuật viên của nhà máy bay đến địa điểm, các Chuyên gia Instawork được chứng nhận có thể đến và khắc phục sự cố trong vòng vài giờ. Đồng thời, chúng tôi cũng đang phát triển chương trình đào tạo điều khiển từ xa dựa trên VR để hỗ trợ phòng thí nghiệm vượt qua những hạn chế của việc ghi dữ liệu tại chỗ đơn giản sau khi quy mô thu thập dữ liệu được mở rộng.

Nếu hàng tỷ thiết bị AI sẽ được triển khai trong thập kỷ tới, cơ hội không chỉ là duy trì chúng mà còn tạo ra các danh mục công việc hoàn toàn mới: kỹ thuật viên robot, người vận hành đội xe, chuyên gia điều khiển từ xa và thậm chí cả những công việc mới mà chúng ta vẫn chưa nêu tên.

Đoạn III: Thị trường hợp tác giữa con người và máy móc

Năm ngoái, tôi đã ăn trưa với Giám đốc điều hành của một tập đoàn khách sạn lớn trên toàn cầu. Họ đang suy nghĩ kỹ về cách cải thiện tính nhất quán của công việc dọn phòng thông qua tự động hóa. Một số lượng lớn các công ty chế tạo robot muốn triển khai sản phẩm trong khách sạn của họ, nhưng họ khó có thể đánh giá đâu chỉ là "hiệu ứng trình diễn" và đâu là "kết quả vận hành" thực sự. Và chúng tôi rất quen thuộc với những tình huống, quy trình và điểm yếu này - bởi vì chúng tôi đã cung cấp dịch vụ ở những nơi này.

Chúng tôi đang xây dựng một "thị trường dịch vụ robot" - kết nối các công ty chế tạo robot với các doanh nghiệp sẵn sàng triển khai tự động hóa. Chúng tôi đã phục vụ cả hai bên cung và cầu, điều đó có nghĩa là chúng tôi không chỉ "kết hợp" mà còn thực sự có thể thúc đẩy việc thực hiện.

Tương lai không phải là "robot thay thế con người" mà là "robot và con người hợp tác". Đó chính xác là những gì Instawork Robotics Lab hướng tới: ba khả năng, một nền tảng – đào tạo robot, cho phép chúng hoạt động trong thế giới thực và kết nối chúng với các tình huống kinh doanh thực sự cần đến chúng.

Cầu nối

Trong mọi thay đổi lớn về công nghệ, câu hỏi không bao giờ là liệu việc làm mới có được tạo ra hay không—câu trả lời luôn là có. Câu hỏi thực sự là: ai sẽ xây dựng cây cầu nối giữa hiện tại và tương lai.

Chúng tôi tin rằng cần có con người có kỹ năng ở mọi giai đoạn của quy trình—từ đào tạo robot thế hệ đầu tiên đến triển khai các hệ thống quy mô lớn cho đến thiết kế các quy trình cộng tác giữa con người và máy móc trong tương lai. Chúng tôi hy vọng rằng các Chuyên gia trên nền tảng sẽ có mặt trong toàn bộ quá trình.

Trong "Cuộc cách mạng AI vật lý", Instawork hy vọng sẽ là cầu nối: công ty đã tích lũy kinh nghiệm sâu sắc trong các ngành có ảnh hưởng nhất; nó đã cung cấp dữ liệu đào tạo cho các phòng thí nghiệm chế tạo robot; họ đang đào tạo những tài năng đã được chứng nhận về thu thập dữ liệu và vận hành hiện trường; nó cũng đang xây dựng một thị trường kết nối robot với nhu cầu của doanh nghiệp.

Chúng tôi rất mong chờ giai đoạn tiếp theo.

[Liên kết gốc]