Tương lai của những robot mà ông bà chúng ta đã mơ ước đang đến gần. Mặc dù có những rào cản lớn trong tiến trình chúng ta hướng tới một thế giới đầy robot otonom, những giải pháp đang xuất hiện hàng ngày. Rào cản về chi phí đang được vượt qua khi công nghệ và sản xuất phát triển. Dự báo giá robot humanoid sẽ đạt 15.000 USD vào năm 2050, khiến nhiều robot rẻ hơn cả xe ô tô đã qua sử dụng và mở ra cơ hội cho hàng triệu gia đình. Teleoperation cung cấp giải pháp có thể mở rộng cho rào cản dữ liệu. Khi kết hợp lại, ngành công nghiệp này có một lộ trình thực tế hơn trong ngắn hạn khi nói đến các cấp độ otonomi cao hơn.

Khoảng Cách Quản Trị
Một rào cản vẫn tồn tại mà không thể đơn giản giải quyết bằng cách chuyển vốn hoặc mở rộng việc thu thập dữ liệu: niềm tin. Khe hở niềm tin mà AI gặp phải càng lớn hơn khi robot hoạt động trong thế giới thực. Những lo ngại về mất việc làm và vi phạm quyền riêng tư vẫn tồn tại, cùng với sự thiên vị và phân biệt đối xử của thuật toán. Trong tất cả những vấn đề này, yếu tố chung là tương tác giữa người và robot phải được điều chỉnh và có trách nhiệm.

Hãy tưởng tượng một trợ lý humanoid được cử đi lấy pizza với ví đã nạp $100. Nó trở lại với đơn hàng, nhưng trợ lý humanoid đó chưa trả tiền cho pizza. Trách nhiệm không rõ ràng (chủ sở hữu, nhà sản xuất, người điều hành hay nhà cung cấp dịch vụ) và các hệ thống pháp lý hiện tại không đưa ra câu trả lời rõ ràng. Để đưa robot otonom vào cuộc sống hàng ngày, chúng ta cần xây dựng các cấu trúc quản trị có thể giải quyết khi chúng không tuân thủ chính sách và khuyến khích các nhà sản xuất và người điều hành robot ưu tiên an toàn và chất lượng.

Người sáng lập OpenMind, Jan Liphardt, chỉ ra rằng “các bộ quy tắc hiện tại của chúng ta (luật pháp, hiến pháp và điều lệ) được xây dựng bởi con người cho con người.” Nhận dạng, pháp lý và tài chính là những tổ chức tập trung vào con người, làm cho việc mở rộng quyền truy cập vào robot trở nên không khả thi. Nhận dạng của chúng ta dựa trên ngày sinh, luật pháp của chúng ta được tạo ra cho con người, và hệ thống tài chính của chúng ta phụ thuộc vào chứng minh là con người. Điều này nhanh chóng sụp đổ khi một robot cố gắng mở tài khoản ngân hàng Mỹ mà không có số an sinh xã hội. Cải cách là cần thiết để tạo điều kiện cho sự tương tác giữa con người và robot và để xây dựng niềm tin, cả với robot và với những người sản xuất và vận hành chúng. Do đó, chúng ta cần các cơ chế để đồng bộ hóa các động lực và hành vi.

Các Hệ Thống Hiện Có Để Đồng Bộ Hóa Các Động Lực
Con người đã có một số hệ thống để đồng bộ hóa động lực. Sử dụng các mô hình bảo hiểm là một lựa chọn, trong đó chúng ta nộp đơn yêu cầu bồi thường cho hành vi sai trái của robot và nhận thanh toán, tuy nhiên quá trình này có thể tốn kém, chậm chạp và mang tính chủ quan. Các công ty bảo hiểm và tòa án phải tham gia và công ty bảo hiểm có thể quyết định rằng họ không muốn gánh chịu rủi ro này. Một lựa chọn khác là giám sát quy định. Thật không may, các cơ quan quản lý của chúng ta đã lâu lạc hậu so với sự đổi mới công nghệ. Cuối cùng, chúng ta có thể tự điều chỉnh, nhưng chỉ khi có các động lực tài chính rõ ràng.

Giải Pháp
Để tạo ra một cấu trúc quản trị đáng tin cậy cho robot otonom, chúng ta cần gán cho robot một danh tính, quyền truy cập vào vốn và một mã pháp lý để tuân thủ. Blockchain và smart contract là công nghệ lý tưởng để tạo ra các hệ thống quản trị và tài chính kỹ thuật số. Blockchain cho phép danh tính kỹ thuật số toàn cầu có thể được xác minh trên chuỗi để tạo ra niềm tin trong một nền kinh tế máy móc. Smart contract cho phép các kết quả có thể thực thi để tạo thuận lợi cho toàn bộ hệ thống. Framework Universal Staking của Symbiotic và FABRIC của OpenMind nhận ra giá trị của công nghệ này trong việc phát triển nền kinh tế máy móc.

Framework Universal Staking của Symbiotic
Framework Universal Staking được trình bày bởi Symbiotic đảm bảo rằng các quy tắc được thực thi và phạt các bên liên quan như người điều hành robot nếu họ cư xử không đúng. Các điều kiện slashing được xác định bởi chủ sở hữu mạng hoặc điều phối viên. Đối với trường hợp sử dụng này, việc xác minh trên chuỗi là rất quan trọng. Việc nhìn thấy trên chuỗi đã dễ dàng, vì mọi thứ có thể được xác minh ngay lập tức trên sổ cái. Vấn đề là robot phá vỡ mô hình này: hầu hết các hành động có ý nghĩa xảy ra ngoài chuỗi trong thế giới vật lý, ngoài tầm nhìn của blockchain. Nếu không có cầu nối, máy móc không thể được thưởng hoặc phạt mà không có trung gian. Đây là vai trò của FABRIC từ OpenMind: oracle mang dữ liệu thế giới thực vào chuỗi. Để tạo ra niềm tin mà không cần trung gian, chúng ta cần sự xác minh không thể thay đổi.

Bước Đầu Tiên Để Xác Minh Là Danh Tính
Trên FABRIC, mỗi thiết bị kết nối nhận được một danh tính mã hóa gắn kết vị trí, hành động và quyền sở hữu của con người với các robot cụ thể. Mỗi danh tính sau đó có thể tạo ra các nhật ký mã hóa của proof-of-location, proof-of-work và proof-of-custody, phục vụ như các lớp xác nhận cho phần thưởng hoặc hình phạt. Khi các nhật ký này dài ra, chúng sẽ trở thành bánh đà niềm tin. Các robot với thời gian hoạt động lâu hơn và hành vi có thể dự đoán sẽ nhận được dòng tiền lớn hơn để thưởng cho chất lượng và năng suất. Từ đó, Symbiotic đảm nhận.

Tiến Xa Hơn Một Bước:
Hãy nghĩ về giai đoạn hiện tại của FABRIC giống như một hệ thống camera an ninh ghi lại mọi thứ mà robot tuyên bố nó đã làm, nhưng bạn vẫn phải tin rằng robot không nói dối hoặc cảm biến của nó không bị xâm phạm. Khi FABRIC phát triển, mạng lưới chuyển từ “robot nói nó đã làm X” thành “chúng tôi có thể chứng minh về mặt mã hóa rằng robot đã làm X.” Điều này hoạt động thông qua một số công nghệ quan trọng.

Môi Trường Thực Thi Được Tin Cậy (TEE) tạo ra một kho an toàn bên trong bộ xử lý của robot nơi dữ liệu cảm biến được xử lý trong môi trường không thể thay đổi. Ngay cả khi ai đó hack máy tính chính của robot, họ không thể thay đổi những gì kho an toàn ghi lại. Điều này có nghĩa là robot không thể tạo ra các tuyên bố bị hỏng.

Xác Minh Đa Bên có nghĩa là robot không tự xác minh một mình. Thay vào đó, các robot gần đó, cảm biến IoT và cơ sở hạ tầng sẽ kiểm tra các tuyên bố của nhau, giống như có nhiều nhân chứng độc lập cho mỗi hành động. Điều này tương tự như cơ chế đồng thuận trong blockchain.

Zero-Knowledge Proofs (ZKPs) giải quyết vấn đề quyền riêng tư bằng cách cho phép robot chứng minh rằng nó đã làm X mà không tiết lộ nhật ký cảm biến thực tế hoặc thông tin cá nhân. Điều này quan trọng trong các tình huống như chăm sóc sức khỏe nơi robot có thể xử lý dữ liệu bệnh nhân. Cùng nhau, những công nghệ này biến FABRIC từ một hệ thống yêu cầu kiểm toán con người thành một nền tảng mà hành động của robot trở nên có thể chứng minh được như các giao dịch blockchain.

Mang Điều Này Vào Nền Kinh Tế Máy Móc Otonom
Cùng nhau, các yếu tố này chuyển hệ thống từ việc phát hiện hành vi xấu sau khi xảy ra thành việc khiến hành vi xấu không thể bị ẩn giấu hoặc chối bỏ từ đầu. Cuối cùng, chúng ta có một nền kinh tế máy móc otonom được kích hoạt bởi niềm tin giữa các máy với nhau thông qua việc thực thi mã hóa. FABRIC tạo ra các rào chắn cho nền kinh tế máy móc thông qua danh tiếng on-chain, kiểm soát quyền truy cập và thực thi tài chính. Tất cả điều này được gắn kết vào danh tính thiết bị.

Thông qua Symbiotic, smart contract có thể tích hợp trực tiếp với oracle FABRIC và lớp ghi nhận trên chuỗi. Điều này cho phép các vault Symbiotic hoạt động không chỉ với collateral trên chuỗi mà còn với dữ liệu off-chain đã được xác minh. Bằng cách gắn kết các sự kiện do máy tạo ra lên chuỗi, Symbiotic thực thi các điều kiện slashing và phần thưởng theo cách hoàn toàn không có niềm tin, mở rộng các bảo đảm staking vào các tương tác máy móc trong thế giới thực.

Giao Thức Thanh Toán Máy Móc (Machine Settlement Protocol)
Smart contract thực sự không thông minh lắm, nhưng chúng hiệu quả. Để có thể tự động hóa, logic slashing phải mang tính quyết định, có nghĩa là một ngưỡng đã được xác định phải bị vượt qua một cách khách quan để kích hoạt sự kiện. Đối với DeFi, logic quyết định hoạt động rất tốt: nếu bạn giao dịch với đòn bẩy và bạn rơi xuống dưới tỷ lệ collateral, vị trí của bạn sẽ bị thanh lý. Hai vấn đề nảy sinh khi chúng ta cố gắng sao chép hệ thống thực thi này trong thế giới thực: truy cập dữ liệu và sự chủ quan của các sự kiện trong thế giới thực.

Ví Dụ Thực Tế
Hãy tưởng tượng Amazon hoặc FedEx sử dụng đội xe robot giao hàng bên thứ ba để mở rộng khả năng giao hàng qua đêm của họ. Một robot gặp sự cố và không giao laptop, thực sự lấy đi món hàng của người nhận. Truyền thống, một yêu cầu bảo hiểm sẽ được nộp và một cuộc điều tra sẽ bắt đầu. Quá trình gian khổ này có thể mất hàng tuần khi các công ty bảo hiểm tranh cãi về trách nhiệm. Trong trường hợp xấu nhất, một bài đăng trở nên lan truyền và làm suy yếu niềm tin vào đội ngũ giao hàng và gây thiệt hại cho Amazon.

FABRIC hợp lý hóa quá trình phân bổ trách nhiệm và cấp bồi thường. Hành vi sai trái được phát hiện và xác minh lại bởi robot gần đó để chủ động báo cáo vấn đề. Các nhật ký mã hóa của robot chỉ ra vị trí GPS chính xác, quét gói hàng, xác nhận sinh trắc học và xác minh việc giao hàng. MSP đóng băng khoản thanh toán cho nhà sản xuất trong khi phân tích đơn giản của nhật ký có thể xác định ai là người có lỗi. Sau khi robot được xác định có lỗi, collateral từ vault Symbiotic của nhà sản xuất sẽ bị trừ để cho phép Amazon hoàn trả tiền cho khách hàng. Sự kiện collateral này được ghi lại trên FABRIC và làm tăng các khoản phí staking trong tương lai cho nhà sản xuất.

Kết Luận
Sự hội tụ của lớp xác minh FABRIC của OpenMind và staking universal của Symbiotic tạo ra cơ sở hạ tầng niềm tin còn thiếu cho robot otonom. Bằng cách đặt vốn tài chính vào hiệu suất của robot, chúng ta biến việc triển khai từ một bước nhảy vọt niềm tin thành một quyết định được tính toán, do thị trường điều khiển.