最近一段時間以來，包含 NVIDIA 執行長黃仁勳等科技巨頭在內，皆不斷強調機器人將成為 AI 發展的下一個未來，這代表機器人不僅將為科技產業帶來蓬勃生機，更有望成為舒緩全球勞工短缺問題的新解方。
近日，NVIDIA Omniverse 與模擬技術主管 Rev Lebaredian，在台灣接受外媒專訪時指出，他認為人類正處於一個非常有趣的時代，開始將那些原本存在科幻小說中的幻想，轉化成發展機器人技術的偉大前景。
Rev Lebaredian 說，儘管大型科技公司多年來一直嘗試打造通用機器人，而且製造實體機器人的流程亦相對簡單，但想要為機器人套用合適的軟體，即關係到程式開發方面的技術，至今依然是個嚴峻挑戰。
只不過，隨著 AI 技術的蓬勃發展，科技業正徹底改變上述窘況。
為 AI 打造安全且高效率的「虛擬世界」
Rev Lebaredian 指出，在人工智慧的輔助下，人類現在終於擁有一種通用技術，可以為機器人進行實質的軟體開發，甚至是讓普通人，而非具備特定技能的機器人工程師，亦能夠於機器人的軟體應用方面貢獻心力。
對於 NVIDIA 來說，該公司選擇用於訓練機器人，或者說為實體 AI 開發軟體與程式的方法，就是讓機器人在虛擬世界之中，逐步學習他們應該承擔的任務，因為模擬環境不只能夠維持一定的安全性，同時還可以提升機器人的訓練效率。
舉例來說，由 NVIDIA 所開發的 Omniverse 技術，可以創造出準確遵守現實世界物理定律的虛擬環境，讓 AI 機器人執行一系列的模擬任務，同時只要投入的算力資源越多，更可不斷加速 AI 的訓練進程；此外，就算 AI 機器人在 Omniverse 中犯錯，也不會傷害到現實世界中的任何人。
實體 AI 訓練資料不足，「模擬環境」成最佳解答
Rev Lebaredian 直言，如果人類真的想要製造出，實質意義上的「智慧型機器人」，唯一方法就是透過模擬技術才有可能實現。他解釋，目前業界在發展 AI 上所遇到的根本問題，其中之一就是人工智慧對於資料、數據的需求太過龐大。
相較於大型語言模型（LLM）在網路上就擁有充足數據可以投入訓練，Rev Lebaredian 指出，其他實體 AI 應用，例如機器人開發方面，卻始終缺乏類似的資料能夠挖掘。
為了有效訓練實體 AI，例如教導機器人如何撿起物品，工程師通常必須想出方法，刻意去「創造」訓練資料，但想要在現實世界中收集這些訓練數據，通常都被視為不可能的任務。
即使人類真的有辦法從現實生活中取得資料，Rev Lebaredian 表明，在某些情況下數據的收集過程也會十分危險、費時且成本高昂，所以 NVIDIA 才認為，創造實體 AI 訓練資料的最佳來源，其實就是「虛擬環境」與「模擬世界」。
此外，Rev Lebaredian 認為大多數在虛擬環境中所生成的資料，其實都可以獲得重複利用，藉此打造出不間斷的訓練數據再生循環。
將通才變專才，企業也得投入機器人訓練
當 AI 機器人從虛擬訓練環境中「畢業」，意即通過測試且運作良好，就可以被送到雇主、買家或消費者手上，投入各種地方進行運用。
Rev Lebaredian 形容，訓練完畢的 AI 機器人，就像一名擁有「通才」的大學畢業生，它不只具備制式的教科書知識，更有來自公開資料庫的多元能力。
只不過，企業在獲得預訓練的 AI 機器人之後，通常還得投入數年專業訓練，讓機器人掌握特定的能力和數據，並且擁有操作指定事物、了解特定工作情境的能力。
Rev Lebaredian 表示，企業唯有投入私有資料，才能將機器人從通才變成「專才」，否則 AI 機器人就無法被稱為實用。
緩解人力短缺問題，機器人將廣布工業、零售
那麼 AI 機器人將會被實際應用到哪些場景呢？
Rev Lebaredian 認為，工業製造用途應該會成為首要目標，畢竟工業界對此有著非常大的需求，現實情況已經導致許多國家，缺乏足夠年輕人頂替退休的老年技術勞工。
根據經濟合作暨發展組織（OECD）的統計，過去十年以來，全球勞工短缺問題，已經達到歷史性的高點；尤其是那些被稱為「3D 工作」的職位，即「骯髒、危險和辛苦（Dirty, Dangerous, and Difficult）」的職缺，正隨著新生兒數量下降和人口老化，逐漸遭到年輕人拒絕。
除了工業以外，Rev Lebaredian 指出 AI 機器人也將對零售業帶來幫助，因為許多公司正在表明，他們無法聘請足夠的人員來處理貨物，解決倉儲管理所需要的勞力問題；其他高風險職業如挖礦、核燃料處理，甚至於太空產業和健康長照等，預期也都能在 AI 機器人投入後獲得增益。
至於在家用領域，Rev Lebaredian 表示有廠商即便成功打造出「完美機器人」，多數消費者也不見得能於觀感、情感上，接受一台 AI 機器人進入家中，亦不是每個人都會想要一台 AI 機器人。
確保 AI 安全仍關鍵，人類將習慣機器人存在
消費者對 AI 機器人的擔憂，也點出廠商該如何確保機器人安全性的關鍵問題。Rev Lebaredian 相信，就像自動駕駛汽車最初看起來像科幻小說中的產物一樣，人們最終仍會習慣 AI 機器人的存在，而且技術也會不斷進步。
實體 AI 如機器人所造成的錯誤，比起大型語言模型等非實體 AI，可能會對現實世界帶來更高的風險。對此 Rev Lebaredian 認為，世界上很多問題其實並沒有正確答案，因此這個社會總會需要人類負責某些任務，不會全部交給機器人或 AI 進行處理。
只不過 Rev Lebaredian 也承認，目前的生成式人工智慧仍然會產生幻覺，並且給予使用者不準確的答案，然而外界亦不能刻意忽略，如 ChatGPT 這類大型語言模型，在推出後兩年半在準確性和品質方面，出現了指數級的正向成長。
核電都能安全運用，AI 機器人也可放心上路
此外 Rev Lebaredian 亦強調，在工業製造環境下，許多成果和任務目標，其實都擁有絕對的衡量標準，例如機器人是否可以成功把東西，從 A 點搬運到 B 點，而且過程既安全又穩定。
Rev Lebaredian 認為，一旦工廠中的機器和系統設定不當，就會對生產環境帶來高度風險，同樣的狀況套用到 AI 機器人上依然相同，因此企業必須要在創造、部署自動化系統後，加以測試並確保安全。
Rev Lebaredian 說，過去人類曾挑戰過更危險的事情，例如製造、使用核能反應爐，並且以某種方式、標準，確保它們能夠被安全應用，對於機器人這類的實體 AI 產品，肯定也能透過類似的方法，進一步確保同樣的安全性。
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＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Euronews》、《Time》，首圖來源：NVIDIA YouTube
（責任編輯：鄒家彥）
