งานมนุษย์เบื้องหลังหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่างกำลังถูกปกปิด
ในวงการเทคโนโลยีหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่าง (humanoid robots) ที่กำลังได้รับความสนใจอย่างมากจากบริษัทชั้นนำทั่วโลก เช่น Tesla, Figure AI และ Apptronik ภาพลักษณ์ที่นำเสนอต่อสาธารณชนมักเน้นย้ำถึงความสามารถอัตโนมัติขั้นสูง แต่เบื้องหลังวิดีโอโฆษณาชวนเชื่อเหล่านั้น คือ การทำงานของมนุษย์จำนวนมากที่ถูกซ่อนเร้นไว้ เพื่อสร้างภาพลวงตาว่าหุ่นยนต์เหล่านี้สามารถปฏิบัติงานได้ด้วยตัวเองอย่างสมบูรณ์
วิดีโอโปรโมตของ Tesla สำหรับหุ่นยนต์ Optimus ที่เผยแพร่เมื่อปลายปี 2023 แสดงภาพหุ่นยนต์กำลังพับเสื้อผ้าและจัดเรียงวัตถุได้อย่างคล่องแคล่ว Elon Musk ผู้ก่อตั้ง Tesla ประกาศว่าหุ่นยนต์รุ่นนี้จะเริ่มผลิตจำนวนมากในปี 2025 และสามารถขายได้ในราคาประมาณ 20,000-30,000 ดอลลาร์สหรัฐ อย่างไรก็ตาม ผู้เชี่ยวชาญหลายรายชี้ให้เห็นว่าภาพเหล่านี้ไม่ใช่การแสดงผลการทำงานอัตโนมัติแท้จริง แต่เป็นผลจากการควบคุมระยะไกล (teleoperation) โดยมนุษย์ที่สวมชุดเสมือนจริง (VR suit) เพื่อสั่งการหุ่นยนต์ให้เคลื่อนไหว
Drew Gavin ผู้จัดการโครงการหุ่นยนต์ที่ Apptronik บริษัทพัฒนาหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่างจากออสติน รัฐเท็กซัส สหรัฐอเมริกา ยืนยันว่าบริษัทของเขาใช้การควบคุมระยะไกลในการทดสอบหุ่นยนต์ Apollo เพื่อรวบรวมข้อมูลฝึกฝนโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) Gavin เปรียบเทียบกระบวนการนี้ว่าเหมือนกับการขับรถบรรทุกโดยใช้ระบบช่วยเหลือผู้ขับขี่ขั้นสูง (advanced driver assistance systems) ซึ่งมนุษย์ยังคงต้องเข้ามาควบคุมในสถานการณ์ที่ซับซ้อน
Figure AI บริษัทสตาร์ทอัพที่ได้รับเงินทุนสนับสนุนจาก Microsoft, OpenAI และ NVIDIA ได้เผยแพร่วิดีโอที่แสดงหุ่นยนต์ Figure 01 กำลังหยิบกล่องและจัดเรียงวัตถุในโรงงาน ผู้บริหารของบริษัทระบุว่าหุ่นยนต์นี้ใช้ AI ในการตัดสินใจ แต่แหล่งข่าวภายในเผยว่ามีมนุษย์คอยช่วยเหลือในการถ่ายทำวิดีโอเหล่านั้น เพื่อให้ดูสมจริงยิ่งขึ้น
กระบวนการพัฒนาหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่างอาศัยข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อฝึกโมเดล AI ซึ่งส่วนใหญ่มาจากการทำงานของมนุษย์ในบทบาทต่างๆ เช่น การติดป้ายกำกับข้อมูล (data labeling) การควบคุมระยะไกล และการสอนท่าทาง (kinesthetic teaching) บริษัทอย่าง Tesla และ Figure กำลังจ้างพนักงานจำนวนมากในตำแหน่งเหล่านี้ โดยบางส่วนทำงานจากบ้านผ่านอุปกรณ์ VR หรืออุปกรณ์ควบคุมพิเศษ เช่น ถุงมือที่ตรวจจับการเคลื่อนไหวและแขนกลที่เชื่อมต่อกับหุ่นยนต์
ค่าใช้จ่ายในการพัฒนาเทคโนโลยีเหล่านี้ยังคงสูง โดยเฉพาะฮาร์ดแวร์ที่ซับซ้อน เช่น มอเตอร์ไฟฟ้าและเซ็นเซอร์ Andrew Ng ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI กล่าวว่าการใช้มนุษย์ช่วยเหลือในขั้นตอนแรกๆ เป็นเรื่องปกติและมีประสิทธิภาพสูง เนื่องจากช่วยลดเวลาพัฒนาและต้นทุนเมื่อเทียบกับการพึ่งพา AI เพียวๆ เพียงอย่างเดียว อย่างไรก็ตาม บริษัทเหล่านี้มักหลีกเลี่ยงการกล่าวถึงบทบาทของมนุษย์ เพื่อรักษาภาพลักษณ์ของนวัตกรรมที่ก้าวล้ำและดึงดูดนักลงทุน
นอกจากนี้ ยังมีประเด็นด้านความปลอดภัยที่ต้องคำนึงถึง การควบคุมระยะไกลช่วยลดความเสี่ยงในขณะทดสอบ แต่เมื่อหุ่นยนต์ถูกใช้งานจริงในสภาพแวดล้อมโรงงานหรือบ้านเรือน การลดการพึ่งพามนุษย์จะกลายเป็นความท้าทายใหญ่ Boston Dynamics บริษัทที่มีชื่อเสียงจากหุ่นยนต์ Atlas ได้ก้าวหน้ากว่า โดยแสดงให้เห็นการเคลื่อนไหวที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องมีมนุษย์ควบคุมแบบเรียลไทม์ แต่แม้แต่บริษัทนี้ก็ยังใช้ข้อมูลจากมนุษย์ในการฝึกฝน
ในอนาคต ผู้เชี่ยวชาญคาดการณ์ว่าหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่างจะลดการพึ่งพามนุษย์ลงอย่างมาก ด้วยการพัฒนาโมเดล AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลสะสม เช่นเดียวกับรถยนต์ขับขี่อัตโนมัติที่เคยต้องใช้การแทรกแซงจากมนุษย์ในช่วงแรกๆ อย่างไรก็ตาม ในปัจจุบัน การซ่อนเร้นงานมนุษย์เหล่านี้อาจนำไปสู่ความคาดหวังที่ไม่สมจริงจากสาธารณชน และปัญหาเรื่องการแทนที่แรงงานมนุษย์ในระยะยาว
บริษัทอย่าง Tesla วางแผนใช้หุ่นยนต์ Optimus ในโรงงานผลิตของตัวเองเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต โดยคาดว่าจะช่วยแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงานในอุตสาหกรรมยานยนต์ Figure AI มุ่งเน้นการใช้งานในคลังสินค้าของบริษัทค้าปลีกขนาดใหญ่ เช่น BMW ที่ร่วมทดสอบหุ่นยนต์ในโรงงานผลิต Apptronik กำลังพัฒนาหุ่นยนต์สำหรับงานก่อสร้างและโลจิสติกส์ โดยเน้นความปลอดภัยและความยืดหยุ่น
กระบวนการ teleoperation นี้ไม่เพียงช่วยรวบรวมข้อมูล แต่ยังช่วยปรับปรุงอัลกอริทึมให้เข้าใจโลกกายภาพได้ดีขึ้น เช่น การจับวัตถุที่มีรูปร่างไม่สม่ำเสมอหรือการหลีกเลี่ยงสิ่งกีดขวาง อย่างไรก็ตาม การจ้างงานในภาคส่วนนี้กำลังเติบโต โดยบริษัทอย่าง Scale AI และอื่นๆ กำลังขยายทีมงานสำหรับโครงการหุ่นยนต์
แม้จะมีศักยภาพสูง แต่ผู้เชี่ยวชาญเตือนว่าการพัฒนาหุ่นยนต์มนุษย์รูปร่างยังอยู่ในระยะเริ่มต้น และการซ่อนเร้นบทบาทมนุษย์อาจทำให้เกิดความเข้าใจผิดเกี่ยวกับความพร้อมใช้งานเชิงพาณิชย์ สุดท้ายแล้ว ความสำเร็จของเทคโนโลยีนี้จะขึ้นอยู่กับการผสมผสานระหว่างมนุษย์และ AI อย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่ค่อยๆ ลดการแทรกแซงลงสู่จุดที่หุ่นยนต์สามารถทำงานได้อย่างแท้จริง
(จำนวนคำประมาณ 728 คำ)
This Article is sponsored by Gnoppix AI (https://www.gnoppix.org)