デニス・ホン UCLA教授兼ロメラ(RoMeLa)研究所所長は、アメリカと中国を中心に激化している「フィジカルAI」の覇権競争の中で、韓国が進むべき独自の生存戦略を明確に示した。アメリカは強力なAI・ソフトウェアエコシステムと資本を持ち、中国はハードウェア供給網の規模と価格、量産速度を前面に出している状況で、韓国が米中の方式をそのまま真似すれば勝算がないとの診断である。
ホン教授は、8月29日にアジア経済の記者と会い、「今後、アメリカはAI（ソフトウェア）、中国はハードウェアと単純に区分することも難しくなるだろう」と述べ、「フィジカルAIでは、ロボットを実際に作り配置してデータを得て、学習し、再びより良いロボットを作る反復的な速度（iteration speed）が重要だ」と指摘した。誰が最も優れた脳やボディ構造を作るかよりも、誰が最も早く進化させるかが重要であるとの分析である。
彼は韓国独自の差別化された強みとして「製造基盤」を挙げた。ホン教授は「韓国は半導体、自動車、バッテリー、電子、精密製造など非常に良い基盤を持っている」と述べ、「アメリカと中国がヒューマノイドを作るからといって、私たちも同じヒューマノイドを作る数の競争をしてはいけない」と強調した。韓国がグローバル競争力を持つ産業とフィジカルAIを結びつけて最高になることができる分野を選択すべきだという説明である。
特に、サムスン・現代自動車・LGなど韓国の大企業がすでに持っている「現場データ」の重要性を指摘した。生成型AI時代にはデータをインターネットから取得したが、フィジカルAI時代の重要なデータは結局「現場」にあるからである。彼は「すべての企業が汎用ヒューマノイドを作る必要はない」と述べ、「すでに製品と工場、供給網、実際の使用場所を持つ大企業の強みを最大限に活かし、現場で必要な仕事を見つけてロボットを投入し、データを得て、学習し、再び改善するサイクルを構築すべきだ」と強調した。
ただし、製造現場データをフィジカルAIと結びつける過程で解決すべき課題として「社会的信頼」を挙げた。作業者の熟練した技術をAIに学習させる過程で発生する可能性のある雇用喪失の懸念やデータ所有権の争いを先制的に解決する必要があるとの説明である。
ホン教授は「作業者の立場からすれば、『自分の技術をAIに教えたら、仕事がなくなるのではないか』と思うかもしれない」と述べ、「誰のデータなのか、どのように同意を得て、そのデータから生じた価値をどのように共有するかに関する制度が必要だ」と明らかにした。
また、フィジカルAIの技術的進展の裏にある誇張されたバブルには警戒が必要だと指摘した。彼は「試験用に一度成功することと、実際の現場で一日中安定して投入することは全く異なる問題だ」と述べ、「技術の進歩とバブルが同時に存在する状況で、数年後にヒューマノイドが何台普及するかを予測するのは難しい」と説明した。続けて「最も大きな変化は、ロボットが単にプログラムされる機械から学び、適応する機械に変わることだと考えている」と述べ、「実際の現場で信頼性と経済的価値をどれだけ証明するかがより重要である」と説明した。
ロボット工学界の「レオナルド・ダ・ヴィンチ」とも呼ばれるホン教授は、創造的で革新的でありながら温かいロボットを目指すという研究哲学も伝えた。彼は「ロボットの最も重要な価値は、人より安く働くことではなく、人が負うべき危険を代替することである」と述べた。ロボットは災害、火災、原発事故、有害環境など、人が行うには危険な現場の仕事を代替する存在であると説明した。続けて「温かくなければならないのはロボットの胸ではなく、それを作る人の心であり、誰のためにどのような目的で技術を作るかが重要である」と述べた。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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