การเปิดตัวโมเดลพื้นฐานสากลด้านปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI Universal Foundation Model) ถือเป็นการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในยุทธศาสตร์อธิปไตยด้านปัญญาประดิษฐ์ของรัฐบาลเกาหลี

เหตุใดปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) จึงกลายเป็นหัวใจหลักของนโยบาย AI ของเกาหลีในปัจจุบัน?

เมื่อรัฐบาลเกาหลีเปิดตัวโครงการพัฒนา "แบบจำลองพื้นฐานทั่วไปของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ" อย่างเป็นทางการ เพื่อใช้เป็นสมองของหุ่นยนต์ในเดือนกรกฎาคม 2569 ศูนย์กลางของนโยบายปัญญาประดิษฐ์จึงขยายตัวจากพื้นที่ดิจิทัลไปสู่สถานที่อุตสาหกรรมในโลกแห่งความเป็นจริง นี่สามารถมองได้ว่าเป็นส่วนขยายของยุทธศาสตร์อธิปไตยด้านปัญญาประดิษฐ์ที่มุ่งเสริมสร้างขีดความสามารถในการแข่งขันของโครงสร้างพื้นฐานหลักของประเทศ ซึ่งรวมถึงหุ่นยนต์ การผลิต โลจิสติกส์ เซมิคอนดักเตอร์ และศูนย์ข้อมูล โดยก้าวไปไกลกว่าการเพียงแค่สร้างแบบจำลองพื้นฐานปัญญาประดิษฐ์ที่เป็นอิสระ

ในขณะที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) ส่วนใหญ่ทำงานอยู่บนหน้าจอสำหรับงานต่างๆ เช่น การสร้างเอกสาร การค้นหา การเขียนโค้ด และการสร้างภาพ ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) กำลังพัฒนาไปสู่การจดจำและเคลื่อนย้ายวัตถุในโลกแห่งความเป็นจริง และทำงานร่วมกับมนุษย์ เหตุผลที่รัฐบาลลงทุนโดยตรงในด้านนี้และผลักดันการพัฒนาโมเดลอเนกประสงค์นั้น ไม่ใช่เพียงเพื่อการได้มาซึ่งเทคโนโลยีใหม่ แต่เพื่อรักษา "สมองหุ่นยนต์" ซึ่งจะเป็นตัวกำหนดผลิตภาพทางอุตสาหกรรม ความมั่นคงของชาติ และความสามารถในการแข่งขันของห่วงโซ่อุปทาน ให้อยู่ภายในขีดความสามารถภายในประเทศ

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพและแบบจำลองพื้นฐานสากล: เข้าใจง่าย

เพื่อให้เข้าใจนโยบายนี้อย่างถ่องแท้ จำเป็นต้องแยกแยะความแตกต่างระหว่างแนวคิดสองอย่างคือ 'ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ' และ 'แบบจำลองพื้นฐานทั่วไป' ก่อน แม้ว่าทั้งสองคำอาจฟังดูยาก แต่แก่นแท้คือการที่ปัญญาประดิษฐ์ก้าวข้ามระดับการเข้าใจภาษาไปสู่การมีความสามารถในการตัดสินใจและลงมือทำในพื้นที่จริง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) คืออะไร?

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) หมายถึงปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานในโลกทางกายภาพ ตัวอย่างเช่น หากหุ่นยนต์สังเกตสภาพแวดล้อมโดยใช้กล้องและเซ็นเซอร์ เข้าใจคำสั่งของมนุษย์ และปฏิบัติงานต่างๆ เช่น การหยิบ การเคลื่อนย้าย หรือการประกอบวัตถุ สิ่งเหล่านี้จัดอยู่ในขอบเขตของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ

ในขณะที่ AI แบบดั้งเดิมมุ่งเน้นการหาคำตอบจากข้อมูล เช่น ข้อความ รูปภาพ และเสียงเป็นหลัก แต่ AI ทางกายภาพยังคำนึงถึงเงื่อนไขในโลกแห่งความเป็นจริงดังต่อไปนี้ด้วย

• ความสามารถในการระบุตำแหน่ง ขนาด น้ำหนัก และวัสดุของวัตถุ
• ความสามารถในการเคลื่อนที่โดยไม่ชนกับคน เครื่องจักร หรือสิ่งกีดขวาง
• ความสามารถในการวางแผนลำดับขั้นตอนการทำงานและปรับตัวให้เข้ากับสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป
• ความสามารถในการลองใหม่อีกครั้งหรือเลือกใช้วิธีอื่นเมื่อล้มเหลว
• ความสามารถในการปรับตัวให้เข้ากับสภาพแวดล้อมต่างๆ เช่น โรงงาน โรงพยาบาล ศูนย์โลจิสติกส์ และบ้านเรือน

กล่าวอีกนัยหนึ่ง ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพไม่ได้เป็นเพียงซอฟต์แวร์ควบคุมที่ทำให้หุ่นยนต์เคลื่อนที่เท่านั้น แต่ใกล้เคียงกับปัญญาประดิษฐ์แบบบูรณาการที่เข้าใจคำสั่งของมนุษย์ รับรู้พื้นที่ และแปลงคำสั่งเหล่านั้นให้เป็นการกระทำจริง

เหตุใดแบบจำลองพื้นฐานสากลจึงมีความสำคัญ?

แบบจำลองพื้นฐานหมายถึงแบบจำลอง AI พื้นฐานที่ได้รับการฝึกฝนด้วยข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งสามารถนำไปใช้กับงานต่างๆ ได้ เช่นเดียวกับแชทบอท เครื่องมือแปล สรุป และเขียนโค้ด ที่ให้บริการหลากหลายโดยอาศัยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่เพียงแบบเดียว แบบจำลองพื้นฐาน AI ทางกายภาพอเนกประสงค์ก็มุ่งหมายที่จะทำหน้าที่เป็นสมองส่วนกลางที่สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับหุ่นยนต์และสถานที่อุตสาหกรรมประเภทต่างๆ ได้

ความแตกต่างระหว่าง AI หุ่นยนต์ที่ทำงานเฉพาะในโรงงานบางแห่งกับ AI พื้นฐานอเนกประสงค์ สามารถสรุปได้ดังตารางต่อไปนี้

เมื่อโมเดลนี้ได้รับการพัฒนาจนประสบความสำเร็จแล้ว ผู้ผลิตหุ่นยนต์จะไม่จำเป็นต้องสร้าง AI จากศูนย์ทุกครั้งอีกต่อไป เนื่องจากสามารถเพิ่มคุณสมบัติเฉพาะอุตสาหกรรมลงบนโมเดลพื้นฐานทั่วไปได้

ความเป็นมาของการที่รัฐบาลเกาหลีเริ่มพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI)

การเปิดตัวโครงการล่าสุดของรัฐบาลเกาหลีใต้ไม่ได้ถูกตีความว่าเป็นเพียงโครงการวิจัยและพัฒนาครั้งเดียว แต่เป็นการเลือกเชิงกลยุทธ์เพื่อตอบสนองต่อทิศทางที่เปลี่ยนแปลงไปของการแข่งขันด้านปัญญาประดิษฐ์ระดับโลก ประเทศสำคัญและบริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่ทั่วโลกต่างกำลังมุ่งเป้าไปที่หุ่นยนต์ การขับขี่อัตโนมัติ โรงงานอัจฉริยะ การป้องกันประเทศ อวกาศ และระบบอัตโนมัติทางการแพทย์ ในฐานะขั้นตอนต่อไปหลังจากปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI)

การแข่งขันด้าน AI กำลังก้าวข้ามขอบเขตของหน้าจอไปแล้ว

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การแข่งขันด้าน AI มุ่งเน้นไปที่แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และ AI เชิงสร้างสรรค์ อย่างไรก็ตาม การสร้างข้อความและภาพเพียงอย่างเดียวมีข้อจำกัดในการปรับปรุงประสิทธิภาพการผลิตในภาคอุตสาหกรรม เพื่อสร้างมูลค่าเพิ่มที่สำคัญในเศรษฐกิจจริง AI ต้องสามารถทำงานที่ต้องใช้แรงกายหรือช่วยแรงงานมนุษย์ได้

ตัวอย่างพื้นที่การใช้งานมีดังต่อไปนี้

• การผลิต: การประกอบชิ้นส่วน การตรวจสอบคุณภาพ การตรวจสอบอุปกรณ์ การเปลี่ยนชิ้นส่วนในงานอันตราย
• โลจิสติกส์: ระบบอัตโนมัติสำหรับการหยิบสินค้าในคลังสินค้า การบรรจุ การขนส่ง และการจัดการสินค้าคงคลัง
• การดูแลรักษาทางการแพทย์และการดูแลทั่วไป: การช่วยเหลือในการฟื้นฟูสมรรถภาพ การเคลื่อนย้ายอุปกรณ์ภายในโรงพยาบาล การสนับสนุนการดำรงชีวิตประจำวันสำหรับผู้สูงอายุ
• การเกษตร: การเก็บเกี่ยว การคัดแยก การตรวจสอบการเจริญเติบโต การควบคุมเครื่องจักรกลการเกษตรไร้คนขับ
• งานก่อสร้างและความปลอดภัย: การตรวจสอบพื้นที่อันตราย การตรวจสอบโครงสร้าง หุ่นยนต์รับมือภัยพิบัติ
• การป้องกันและความมั่นคง: การเฝ้าระวังและการลาดตระเวน ระบบไร้คนขับ การส่งกำลังเข้าสู่พื้นที่อันตราย

ด้วยเหตุนี้ ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพจึงไม่ใช่เพียงแค่เทคโนโลยีใหม่ แต่ยังเชื่อมโยงกับความท้าทายเชิงโครงสร้างในสังคมเกาหลี เช่น การขาดแคลนแรงงาน ประชากรสูงวัย ความปลอดภัยในอุตสาหกรรม และเสถียรภาพของห่วงโซ่อุปทาน

ความเสี่ยงของการพึ่งพาโมเดลจากต่างประเทศสำหรับสมองหุ่นยนต์

แม้ว่าฮาร์ดแวร์ของหุ่นยนต์จะมีคุณภาพดี แต่การพึ่งพาแหล่งผลิตจากต่างประเทศสำหรับโมเดล AI หลักอาจนำไปสู่การสูญเสียการควบคุมที่สำคัญและการครอบงำข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่ง หุ่นยนต์ที่ปฏิบัติงานในพื้นที่อ่อนไหว เช่น โรงงาน โรงพยาบาล ท่าเรือ และสถานที่ทางทหาร จะเก็บรวบรวมข้อมูลการปฏิบัติงาน ข้อมูลเชิงพื้นที่ และองค์ความรู้ตลอดเวลา

หากระบบการตัดสินใจของหุ่นยนต์ดังกล่าวอาศัยโมเดลแบบปิดจากบริษัทต่างชาติ อาจเกิดปัญหาดังต่อไปนี้

• มีความเป็นไปได้ที่ข้อมูลหลักจากโรงงานอุตสาหกรรมจะขึ้นอยู่กับแพลตฟอร์มภายนอก
• มีความเป็นไปได้ที่ค่าธรรมเนียมการใช้งานโมเดลและค่าใช้จ่ายด้านคลาวด์จะเพิ่มขึ้นในระยะยาว
• มีความเสี่ยงที่การใช้งานบริการจะถูกจำกัดเนื่องจากการเปลี่ยนแปลงนโยบาย ความปลอดภัย และข้อบังคับ
• ปัญหาที่บริษัทหุ่นยนต์ในประเทศพบว่าการสร้างระบบนิเวศที่เป็นอิสระนั้นเป็นเรื่องยาก
• มีโอกาสที่ความเป็นอิสระทางเทคนิคในการดำเนินงานโครงสร้างพื้นฐานหลักของประเทศจะลดลง

ด้วยเหตุนี้ อธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์จึงไม่ใช่แค่เรื่องของการสร้างแชทบอทภายในประเทศเท่านั้น แต่หมายถึงการรักษาความสามารถในการพัฒนา ดำเนินการ และควบคุมปัญญาประดิษฐ์ได้อย่างอิสระ และนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมเมื่อจำเป็น

นโยบายส่งเสริมการบูรณาการเซมิคอนดักเตอร์ หุ่นยนต์ และศูนย์ข้อมูลเข้าด้วยกัน

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพไม่สามารถทำได้ด้วยซอฟต์แวร์เพียงอย่างเดียว การฝึกฝนและใช้งานโมเดลขนาดใหญ่จำเป็นต้องใช้เซมิคอนดักเตอร์ประสิทธิภาพสูง ศูนย์ข้อมูลที่มีเสถียรภาพ ฮาร์ดแวร์เซ็นเซอร์และหุ่นยนต์ และโครงสร้างพื้นฐานด้านการสื่อสาร ดังนั้น นโยบายนี้จึงก้าวไปไกลกว่าการพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเสริมสร้างรากฐานอุตสาหกรรมของชาติให้แข็งแกร่งด้วยการรวมศูนย์ทรัพยากรเหล่านั้น

เกาหลีมีความแข็งแกร่งในด้านเซมิคอนดักเตอร์หน่วยความจำ การผลิต ชิ้นส่วนหุ่นยนต์ โทรคมนาคม 5G และ 6G และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ เมื่อผนวกรวมกับแบบจำลองพื้นฐานทั่วไปของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI General Foundation Model) จะทำให้เราสามารถเจาะตลาดที่มีมูลค่าเพิ่มสูง ซึ่งขยายขอบเขตไปไกลกว่าการส่งออกอุปกรณ์อัตโนมัติแบบง่ายๆ ไปสู่ระบบปฏิบัติการหุ่นยนต์และบริการปัญญาประดิษฐ์

การเปลี่ยนแปลงที่โมเดล AI ทางกายภาพอเนกประสงค์จะนำมาสู่อุตสาหกรรม

เมื่อแบบจำลองพื้นฐานทั่วไปของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI General Foundation Model) พัฒนาไปสู่ระดับเชิงพาณิชย์แล้ว ภาคการผลิตและโลจิสติกส์จะเป็นภาคส่วนแรกที่จะเห็นการเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตาม ในระยะยาว ขอบเขตการใช้งานอาจขยายไปสู่การดูแลสุขภาพ บริการดูแลผู้สูงอายุ การศึกษา ความปลอดภัยสาธารณะ การป้องกันประเทศ และบริการในบ้าน

สถานที่ผลิต: หุ่นยนต์อัจฉริยะทำงานร่วมกับมนุษย์

แม้ว่าอุตสาหกรรมการผลิตของเกาหลีจะมีระบบอัตโนมัติในระดับสูงแล้ว แต่กระบวนการหลายอย่างยังคงต้องอาศัยทักษะและการตัดสินใจของมนุษย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การผลิตสินค้าหลากหลายชนิดในปริมาณน้อย การจัดการชิ้นส่วนที่มีรูปร่างไม่สม่ำเสมอ และการรับมือกับสถานการณ์พิเศษ เป็น áreas ที่หุ่นยนต์อุตสาหกรรมแบบดั้งเดิมยังไม่สามารถจัดการได้

ด้วยการประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ หุ่นยนต์จึงพัฒนาไปไกลกว่าการเคลื่อนไหวซ้ำๆ แบบเดิมๆ และสามารถเข้าใจสถานการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น หากคนงานพูดว่า "กรุณาวางชิ้นส่วนนี้ลงบนโต๊ะตรวจสอบ และนำชิ้นส่วนที่ชำรุดใส่ลงในกล่องทางด้านซ้าย" หุ่นยนต์จะตีความคำสั่ง จดจำวัตถุรอบข้าง และปฏิบัติงานนั้น

• ความยืดหยุ่นในการผลิตสามารถเพิ่มขึ้นได้โดยการลดเวลาในการเปลี่ยนกระบวนการผลิต
• คุณสามารถปรับปรุงความปลอดภัยในภาคอุตสาหกรรมได้โดยการลดภาระงานอันตรายที่คนงานต้องแบกรับ
• มันสามารถใช้เป็นเครื่องมือในการแก้ไขปัญหาการขาดแคลนแรงงานฝีมือได้
• คุณสามารถผสานการตัดสินใจด้วย AI เข้ากับการตรวจสอบคุณภาพและการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ของอุปกรณ์ได้

โลจิสติกส์และการกระจายสินค้า: ความยืดหยุ่นสำคัญกว่าการลดต้นทุน

ศูนย์โลจิสติกส์เป็นตัวอย่างสำคัญของภาคส่วนที่ AI ทางกายภาพสามารถแพร่กระจายได้อย่างรวดเร็ว เนื่องจากเกี่ยวข้องกับสินค้าหลากหลายประเภทที่มีปริมาณการสั่งซื้อผันผวนอย่างมาก และกระบวนการทำงานที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการจัดส่งที่รวดเร็ว ในขณะที่ระบบอัตโนมัติที่มีอยู่มีความโดดเด่นในเส้นทางคงที่และสินค้ามาตรฐาน แต่ก็มีข้อจำกัดในสถานการณ์ที่ไม่สามารถคาดเดาได้

โมเดล AI ทางกายภาพอเนกประสงค์สามารถนำมาใช้เพื่อให้หุ่นยนต์สามารถคาดเดาวิธีการจับวัตถุที่ไม่คุ้นเคย หรือหาทางเลือกอื่นเมื่อเส้นทางการทำงานถูกปิดกั้น ซึ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่นอกเหนือไปจากการลดต้นทุนแรงงานเพียงอย่างเดียว แต่ยังช่วยเพิ่มความยืดหยุ่นของเครือข่ายโลจิสติกส์อีกด้วย

การดูแลและบริการสาธารณะ: ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยคือหัวใจสำคัญ

ในเกาหลีใต้ ซึ่งประชากรกำลังสูงวัยเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ความต้องการหุ่นยนต์ดูแลผู้สูงอายุและหุ่นยนต์บริการสาธารณะจึงเพิ่มสูงขึ้น อย่างไรก็ตาม หุ่นยนต์ที่ทำงานใกล้ชิดกับมนุษย์นั้นต้องการมาตรฐานความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือที่สูงกว่าหุ่นยนต์อุตสาหกรรมมาก

ตัวอย่างเช่น หากหุ่นยนต์ขนส่งยาหรือตัวอย่างในโรงพยาบาล หรือช่วยเหลือการเคลื่อนไหวในสถานดูแลผู้สูงอายุ แม้แต่ความผิดพลาดเล็กน้อยในการตัดสินใจก็อาจนำไปสู่อุบัติเหตุได้ ดังนั้น โมเดล AI ทางกายภาพอเนกประสงค์จึงต้องได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการไม่เพียงแค่ประสิทธิภาพ แต่ยังรวมถึงความสามารถในการอธิบาย การควบคุมความปลอดภัย ความรับผิด และการคุ้มครองความเป็นส่วนตัวด้วย

การป้องกันประเทศและการรับมือภัยพิบัติ: พื้นที่ที่การพึ่งพาตนเองทางเทคโนโลยีมีความสำคัญมากขึ้น

ความสำคัญของอธิปไตยด้านปัญญาประดิษฐ์กำลังเพิ่มขึ้นในด้านการป้องกันประเทศ ความมั่นคงสาธารณะ และการรับมือภัยพิบัติ หุ่นยนต์ไร้คนขับ โดรนลาดตระเวน และหุ่นยนต์กู้ภัยที่ถูกส่งไปยังพื้นที่อันตรายจะต้องสามารถทำงานได้แม้ในกรณีที่การสื่อสารล้มเหลวหรือสภาพแวดล้อมที่ไม่สามารถคาดเดาได้ นอกจากนี้ การพึ่งพาแพลตฟอร์มภายนอกในระดับสูงอาจก่อให้เกิดความกังวลด้านความปลอดภัยอย่างมาก

การรักษาความปลอดภัยของแบบจำลอง AI ทางกายภาพภายในประเทศทำให้การจัดการข้อมูล มาตรฐานความปลอดภัย และกฎการปฏิบัติงานภาคสนามที่สอดคล้องกับเป้าหมายของชาติทำได้ง่ายขึ้น แน่นอนว่ามาตรฐานทางจริยธรรมและระบบควบคุมจะต้องได้รับการกำหนดอย่างเข้มงวดมากขึ้นในสาขาเหล่านี้

ความสำคัญของนโยบายนี้จากมุมมองของอธิปไตยด้านปัญญาประดิษฐ์

โดยทั่วไปแล้ว อธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์มักถูกเข้าใจในแง่ของแบบจำลองภาษาท้องถิ่นหรือบริการคลาวด์ภายในประเทศ แต่ในความเป็นจริงแล้ว มันเป็นแนวคิดที่กว้างกว่านั้นมาก มันใกล้เคียงกับขีดความสามารถระดับชาติที่ครอบคลุมถึงข้อมูล อัลกอริทึม โครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณ เซมิคอนดักเตอร์ บุคลากรที่มีความสามารถ ระบบกฎหมาย และความสามารถในการนำไปประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรม

อธิปไตยทางเทคโนโลยี: ความสามารถในการสร้างและควบคุมแบบจำลองหลักโดยตรง

แบบจำลองพื้นฐานทั่วไปของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) ทำหน้าที่เป็นพื้นฐานสำหรับการตัดสินใจในหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติ ดังนั้น หากสามารถพัฒนาและปรับปรุงแบบจำลองเหล่านี้ได้ภายในประเทศ ความเสี่ยงของการพึ่งพาเทคโนโลยีก็จะลดลง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง การควบคุมโครงสร้างของแบบจำลอง ข้อมูลการฝึกอบรม นโยบายความปลอดภัย และวิธีการอัปเดตนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่งในระยะยาว

อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ได้หมายความว่าทุกอย่างจะต้องแก้ไขด้วยเทคโนโลยีภายในประเทศเพียงอย่างเดียว จำเป็นต้องสร้างความสมดุลเพื่อใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศโอเพนซอร์สระดับโลกและความร่วมมือระหว่างประเทศ ในขณะเดียวกันก็ต้องรักษาความสามารถในการดำเนินงานอย่างอิสระในภาคส่วนสำคัญของประเทศด้วย

อธิปไตยทางข้อมูล: คุณค่าของข้อมูลสถานที่ตั้งโรงงานอุตสาหกรรม

ประสิทธิภาพของ AI ทางกายภาพขึ้นอยู่กับข้อมูลจากโลกแห่งความเป็นจริงเป็นอย่างมาก คุณภาพของแบบจำลองถูกกำหนดโดยจำนวนงานที่หุ่นยนต์ได้ทำ วิธีที่มันเรียนรู้เกี่ยวกับวัตถุและสภาพแวดล้อมต่างๆ และวิธีที่มันปรับปรุงแก้ไขกรณีที่ล้มเหลว

จุดแข็งของเกาหลีอยู่ที่ความอุดมสมบูรณ์ของโรงงานอุตสาหกรรมต่างๆ รวมถึงการผลิต การขนส่ง เซมิคอนดักเตอร์ การต่อเรือ รถยนต์ และแบตเตอรี่ ข้อมูลการดำเนินงานที่เกิดขึ้นในโรงงานเหล่านี้มีค่าอย่างยิ่ง นโยบายของรัฐบาลจึงต้องออกแบบมาเพื่อใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านี้อย่างปลอดภัย พร้อมทั้งปกป้องความลับทางการค้าและข้อมูลส่วนบุคคล

อธิปไตยทางการประมวลผล: บทบาทของศูนย์ข้อมูลและเซมิคอนดักเตอร์ AI

การฝึกฝนโมเดลพื้นฐานทั่วไปต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณมหาศาล ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพอาจสร้างภาระการคำนวณที่มากกว่านั้น เพราะไม่เพียงแต่ต้องจัดการกับข้อความเท่านั้น แต่ยังต้องจัดการกับรูปภาพ วิดีโอ ข้อมูลจากเซ็นเซอร์ ข้อมูลการเคลื่อนไหวของหุ่นยนต์ และข้อมูลจากการจำลองอีกด้วย

ดังนั้น ศูนย์ข้อมูลและเซมิคอนดักเตอร์ AI จึงเป็นรากฐานสำคัญของกลยุทธ์นี้ หากโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลภายในประเทศไม่เพียงพอหรือการเข้าถึงชิปประสิทธิภาพสูงมีจำกัด ความเร็วในการพัฒนาโมเดลและความสามารถในการแข่งขันด้านต้นทุนอาจได้รับผลกระทบ ในทางกลับกัน การเชื่อมโยงความสามารถด้านเซมิคอนดักเตอร์และโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์เข้ากับความต้องการ AI ทางกายภาพสามารถกลายเป็นเครื่องยนต์ขับเคลื่อนการเติบโตใหม่ได้

อธิปไตยของระบบนิเวศอุตสาหกรรม: การแบ่งบทบาทระหว่างบริษัทขนาดใหญ่และสตาร์ทอัพ

ระบบนิเวศ AI ทางกายภาพนั้นยากที่จะสร้างให้สมบูรณ์ได้ด้วยบริษัทขนาดใหญ่หรือสถาบันวิจัยเพียงอย่างเดียว จำเป็นต้องมีบริษัทที่หลากหลายเข้ามาจัดการในด้านฮาร์ดแวร์หุ่นยนต์ เซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ควบคุม การจำลอง การทำความสะอาดข้อมูล ความปลอดภัย และบริการใช้งานภาคสนาม

• บริษัทขนาดใหญ่สามารถจัดหาโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่ โรงงานผลิต และห่วงโซ่อุปทานระดับโลกได้
• บริษัทสตาร์ทอัพสามารถครอบครองเทคโนโลยีหุ่นยนต์ที่เชี่ยวชาญสำหรับงานเฉพาะด้านและมีความสามารถในการทดลองอย่างรวดเร็ว
• มหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัยสามารถรับผิดชอบด้านเทคโนโลยีต้นทาง การตรวจสอบความปลอดภัย และการพัฒนาบุคลากรได้
• รัฐบาลสามารถสนับสนุนมาตรฐาน การกำกับดูแลข้อมูล พื้นที่ทดสอบสาธารณะ และการสร้างความต้องการเริ่มต้นได้

พื้นที่ทดสอบสาธารณะมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากช่วยตรวจสอบเทคโนโลยีที่ยากต่อการนำไปใช้งานจริงในสถานที่อุตสาหกรรมในสภาพแวดล้อมที่ปลอดภัย และช่วยในการกำหนดมาตรฐานด้านประสิทธิภาพและความปลอดภัย

ความท้าทายและจุดตรวจสอบที่ต้องแก้ไขเพื่อความสำเร็จ

การพัฒนารูปแบบพื้นฐาน AI ทางกายภาพอเนกประสงค์นั้นมีความท้าทายและเป็นที่คาดหวังอย่างสูง ไม่ใช่เรื่องที่จะรับประกันผลลัพธ์ได้เพียงแค่การประกาศนโยบาย เทคโนโลยี กฎระเบียบ และความต้องการของตลาดต้องสอดคล้องกันอย่างสมบูรณ์แบบ

ขั้นแรก ต้องมั่นใจว่าข้อมูลหลายรูปแบบมีคุณภาพสูง

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) อาศัยข้อมูลที่เป็นข้อความเพียงอย่างเดียว แต่จำเป็นต้องใช้ข้อมูลหลายประเภท เช่น ภาพจากกล้องของหุ่นยนต์ ข้อมูลเชิงพื้นที่ 3 มิติ เซ็นเซอร์สัมผัส การเคลื่อนไหวของข้อต่อ บันทึกความสำเร็จและความล้มเหลวของงาน และการสาธิตการเคลื่อนไหวของมนุษย์ ซึ่งเรียกว่าข้อมูลแบบหลายโมดอล (multimodal data)

ปัญหาคือ การรวบรวมข้อมูลดังกล่าวทำได้ยากและมีค่าใช้จ่ายสูง นอกจากนี้ ข้อมูลทางอุตสาหกรรมอาจมีข้อมูลที่เป็นความลับทางการค้าและข้อมูลด้านความปลอดภัย ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีการกำหนดแรงจูงใจสำหรับการกำหนดมาตรฐานข้อมูล การปกปิดข้อมูลส่วนบุคคล การจัดเก็บข้อมูลอย่างปลอดภัย และการแบ่งปันข้อมูลระหว่างบริษัทไปพร้อมกัน

ประการที่สอง คือการเอาชนะความแตกต่างระหว่างการจำลองและความเป็นจริง

เป็นเรื่องยากสำหรับ AI หุ่นยนต์ที่จะทำซ้ำทุกขั้นตอนของกระบวนการลองผิดลองถูกในสภาพแวดล้อมจริง เนื่องจากมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน อีกทั้งยังอาจนำไปสู่ปัญหาด้านความปลอดภัยได้ ดังนั้น เทคโนโลยีการจำลองที่ฝึกหุ่นยนต์ในพื้นที่เสมือนจริงจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง

อย่างไรก็ตาม ไม่มีอะไรรับประกันได้ว่าแบบจำลองที่ทำงานได้ดีในพื้นที่เสมือนจริงจะทำงานได้ในลักษณะเดียวกันในโรงงานหรือศูนย์โลจิสติกส์จริง เนื่องจากมีตัวแปรในโลกแห่งความเป็นจริงมากมาย เช่น แสง แรงเสียดทาน การสั่นสะเทือนเล็กน้อยของวัตถุ และข้อผิดพลาดของเซ็นเซอร์ นี่คือสิ่งที่เรียกว่าช่องว่างระหว่างการจำลองและความเป็นจริง และเป็นหนึ่งในงานที่ท้าทายที่สุดในการพัฒนาปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ

ประการที่สาม กำหนดมาตรฐานด้านความปลอดภัยและความรับผิดชอบ

มาตรฐานความปลอดภัยมีความสำคัญมาก เนื่องจาก AI ทางกายภาพสามารถเคลื่อนไหวในพื้นที่เดียวกับมนุษย์ได้ คำตอบที่ไม่ถูกต้องจากแชทบอทสามารถแก้ไขได้ แต่การเคลื่อนไหวที่ไม่ถูกต้องของหุ่นยนต์อาจนำไปสู่ความเสียหายทางกายภาพได้

เกณฑ์ที่รัฐบาลและภาคอุตสาหกรรมต้องร่วมกันพิจารณามีดังต่อไปนี้

• ระบบลดความเร็วหรือหยุดรถอัตโนมัติเมื่อมีคนเข้าใกล้
• เงื่อนไขสำหรับการแทรกแซงโดยผู้ควบคุมงานที่เป็นมนุษย์ในงานอันตราย
• ความรับผิดในกรณีที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ตัดสินใจผิดพลาด
• ขั้นตอนการตรวจสอบประสิทธิภาพก่อนและหลังการอัปเดตโมเดล
• มาตรฐานการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคลในพื้นที่อุตสาหกรรมและสถานที่สาธารณะ
• ระบบรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์เพื่อป้องกันการแฮ็กหรือการควบคุมจากระยะไกล

ประการที่สี่ โครงสร้างแบบเปิดที่วิสาหกิจขนาดเล็กและขนาดกลางสามารถใช้ประโยชน์ได้เช่นกัน

หากโมเดลอเนกประสงค์กลายเป็นสินทรัพย์ปิดที่เข้าถึงได้เฉพาะบริษัทกลุ่มเล็กๆ เท่านั้น ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมโดยรวมอาจมีจำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาคส่วนหุ่นยนต์ ซึ่งมีวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม รวมถึงสตาร์ทอัพจำนวนมากที่เชี่ยวชาญด้านชิ้นส่วน ระบบควบคุม และบริการด้านแอปพลิเคชัน ระบบนิเวศจะเติบโตได้ก็ต่อเมื่อหน่วยงานเหล่านี้สามารถใช้โมเดลเหล่านี้ได้อย่างปลอดภัยและขยายไปสู่บริการของตนเองได้

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ จำเป็นต้องมี API เครื่องมือพัฒนา อินเทอร์เฟซมาตรฐาน ชุดข้อมูลทดสอบ และระบบการรับรอง นอกจากนี้ หลักการเกี่ยวกับขอบเขตที่ควรเผยแพร่ผลการวิจัยสู่สาธารณะ และพื้นที่ใดควรถูกจำกัดด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยก็มีความสำคัญเช่นกัน

ประการที่ห้า การสรรหาบุคลากรที่มีความสามารถและการลงทุนระยะยาว

ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) เป็นเรื่องยากที่จะแก้ไขได้ด้วยนักวิจัยด้าน AI เพียงอย่างเดียว จำเป็นต้องอาศัยความร่วมมือจากผู้เชี่ยวชาญในสาขาต่างๆ เช่น หุ่นยนต์ วิศวกรรมเครื่องกล วิศวกรรมควบคุม คอมพิวเตอร์วิชั่น การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เซมิคอนดักเตอร์ คลาวด์คอมพิวติ้ง ความปลอดภัย จริยธรรม และระบบกฎหมาย หากปราศจากผู้ที่มีความสามารถจากหลากหลายสาขา การนำผลการวิจัยไปสู่ผลิตภัณฑ์และการประยุกต์ใช้ในอุตสาหกรรมจริงก็เป็นเรื่องยาก

นอกจากนี้ การพัฒนารูปแบบพื้นฐานนั้นยากที่จะได้ผลลัพธ์ในระยะสั้น ต้นทุนเริ่มต้นสูง และความเสี่ยงที่จะล้มเหลวก็มีมาก ดังนั้น จึงจำเป็นต้องมีแผนงานระยะยาวที่ไม่เปลี่ยนแปลงไปตามการบริหารงานทางการเมืองหรือวงจรของงบประมาณ โครงสร้างความร่วมมือระหว่างภาครัฐและเอกชน และเกณฑ์การประเมินผลการดำเนินงาน

자주묻는질문

คำถามที่ 1. ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพแตกต่างจากการทำงานอัตโนมัติของหุ่นยนต์ที่มีอยู่ในปัจจุบันอย่างไร?

ระบบอัตโนมัติแบบหุ่นยนต์ดั้งเดิมมีความโดดเด่นในการทำซ้ำการกระทำที่กำหนดไว้ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ในทางตรงกันข้าม ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพมุ่งเน้นไปที่ความฉลาดที่สามารถรับรู้สภาพแวดล้อม เข้าใจคำสั่งในภาษาธรรมชาติ และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงที่ไม่คาดคิด กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันเป็นแนวคิดที่พัฒนาจากระบบอัตโนมัติแบบง่ายๆ ไปสู่ระบบอัตโนมัติที่รับรู้สถานการณ์ได้

คำถามที่ 2. หากมีแบบจำลองพื้นฐานสากล หุ่นยนต์ทุกตัวจะฉลาดขึ้นทันทีหรือไม่?

นั่นไม่ใช่เรื่องจริง ในขณะที่แบบจำลองทั่วไปให้พื้นฐานที่ใช้ร่วมกันได้ การนำไปใช้กับหุ่นยนต์จริงนั้นต้องอาศัยการฝึกอบรมและการตรวจสอบเพิ่มเติมที่ปรับให้เข้ากับลักษณะเฉพาะของฮาร์ดแวร์ การกำหนดค่าเซ็นเซอร์ สภาพแวดล้อมการทำงาน และมาตรฐานความปลอดภัย อย่างไรก็ตาม วิธีนี้สามารถให้ความเร็วและขนาดในการพัฒนาที่ดีกว่าเมื่อเทียบกับการสร้าง AI แต่ละตัวตั้งแต่เริ่มต้น

คำถามที่ 3 เหตุผลสำคัญที่สุดที่รัฐบาลเกาหลีลงทุนในภาคส่วนนี้คืออะไร?

เหตุผลหลักคืออธิปไตยทางปัญญาประดิษฐ์และความสามารถในการแข่งขันทางอุตสาหกรรม การพึ่งพาแพลตฟอร์มต่างประเทศทั้งหมดสำหรับแบบจำลองหลัก ซึ่งเป็น "สมอง" ของหุ่นยนต์ อาจเพิ่มความเสี่ยงในแง่ของข้อมูล ต้นทุน ความปลอดภัย และการควบคุมเทคโนโลยี นอกจากนี้ ยังมีเป้าหมายสำคัญในการเพิ่มผลผลิตโดยการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์เข้ากับอุตสาหกรรมหลักของเกาหลี เช่น การผลิตและโลจิสติกส์

คำถามที่ 4. ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) เป็นเทคโนโลยีที่ลดจำนวนงานหรือไม่?

งานบางอย่างที่ซ้ำซากและอันตรายมีศักยภาพที่จะถูกแทนที่ด้วยระบบอัตโนมัติ อย่างไรก็ตาม ในขณะเดียวกัน บทบาทใหม่ๆ เช่น การใช้งานหุ่นยนต์ การบำรุงรักษา การจัดการข้อมูล การกำกับดูแลความปลอดภัย และการพัฒนาบริการ AI ก็อาจเพิ่มขึ้นเช่นกัน สิ่งสำคัญคือการกำหนดนโยบายสำหรับการฝึกอบรมใหม่ การเปลี่ยนงาน และการคุ้มครองผู้ปฏิบัติงานภาคสนามควบคู่ไปกับการนำเทคโนโลยีมาใช้

คำถามที่ 5. ผู้บริโภคทั่วไปจะเริ่มรู้สึกถึงการเปลี่ยนแปลงได้เมื่อใด?

ในระยะเริ่มต้น มีความเป็นไปได้สูงที่การนำหุ่นยนต์มาใช้จะแพร่หลายในภาคส่วนที่มีศักยภาพในการลงทุนและประสิทธิภาพที่ชัดเจน เช่น โรงงาน ศูนย์โลจิสติกส์ โรงพยาบาล และสถานที่สาธารณะ การพัฒนาหุ่นยนต์ใช้ในครัวเรือนหรือหุ่นยนต์บริการส่วนบุคคลอาจใช้เวลานานกว่า เนื่องจากต้องแก้ไขปัญหาด้านความปลอดภัย ราคา และความน่าเชื่อถือเสียก่อน อย่างไรก็ตาม เมื่อวางรากฐานทางเทคโนโลยีแล้ว ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรมในบริการต่างๆ เช่น การดูแลผู้สูงอายุ การทำความสะอาด และการช่วยเหลือด้านการเคลื่อนไหว อาจค่อยๆ เพิ่มขึ้น

สรุป: การรักษาความปลอดภัยของสมองหุ่นยนต์เป็นก้าวต่อไปสู่การมีอำนาจอธิปไตยด้านปัญญาประดิษฐ์ของเกาหลี

การที่รัฐบาลเกาหลีใต้เริ่มพัฒนาแบบจำลองพื้นฐานอเนกประสงค์ของปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) ในเดือนกรกฎาคม 2569 ถือเป็นสัญญาณนโยบายที่สำคัญในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของ AI ในอุตสาหกรรมต่างๆ ในโลกแห่งความเป็นจริง โดยก้าวข้ามการแข่งขันในด้าน AI แบบสร้างสรรค์ (Generative AI) การสร้างแบบจำลองหลักที่จะทำหน้าที่เป็นสมองของหุ่นยนต์ไม่ได้หมายถึงเพียงแค่การพัฒนาทางเทคโนโลยีเท่านั้น แต่ยังเป็นภารกิจเชิงกลยุทธ์ที่เชื่อมโยงกับโครงสร้างพื้นฐานด้านข้อมูลและการประมวลผล เซมิคอนดักเตอร์ อุตสาหกรรมหุ่นยนต์ ความปลอดภัยสาธารณะ และความมั่นคงของชาติด้วย

ความสำเร็จนี้ไม่เพียงต้องอาศัยการลงทุนขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังต้องมีข้อมูลคุณภาพสูง มาตรฐานความปลอดภัย ระบบนิเวศแบบเปิด และการพัฒนาบุคลากรในระยะยาวด้วย ปัญญาประดิษฐ์เชิงกายภาพ (Physical AI) ไม่ใช่เทคโนโลยีที่จะพัฒนาให้สมบูรณ์แบบได้ในระยะเวลาอันสั้น แต่เป็นแก่นสำคัญที่เกาหลีต้องเตรียมพร้อมเพื่อเปลี่ยนผ่านจากศูนย์กลางการผลิตไปสู่ศูนย์กลางอุตสาหกรรมที่ใช้ AI เป็นหลัก

สรุปเกี่ยวกับ AI: การพัฒนารูปแบบพื้นฐาน AI ทางกายภาพอเนกประสงค์ของรัฐบาลเกาหลีเป็นกลยุทธ์ที่มุ่งเสริมสร้างอธิปไตยของ AI โดยการรักษาความปลอดภัยของสมองหุ่นยนต์ผ่านขีดความสามารถภายในประเทศ นโยบายนี้สามารถส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมในโลกแห่งความเป็นจริงได้หลากหลายด้าน รวมถึงการผลิต โลจิสติกส์ การดูแลสุขภาพ บริการดูแล และการป้องกันประเทศ โดยข้อมูล ความปลอดภัย โครงสร้างพื้นฐานด้านการคำนวณ และความเปิดกว้างของระบบนิเวศเป็นเงื่อนไขสำคัญสำหรับความสำเร็จ

การออกแบบแบบครอส

ครอส ดีไซน์ บริษัทที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของความไว้วางใจ เราอยู่เคียงข้างคุณเสมอด้วยความน่าเชื่อถือและความจริงใจ ครอส ดีไซน์ https://crossdesign.co.kr

ดูประวัติแบบเต็ม