Caitlin Kalinowski อดีตหัวหน้าด้านหุ่นยนต์และฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคที่ OpenAI ให้เหตุผลว่า “ปัญญาประดิษฐ์ที่อาศัยคีย์บอร์ด” กำลังไปถึงจุดอิ่มตัวแล้ว และอุตสาหกรรมเทคโนโลยีจำเป็นต้องหันไปสู่โลกทางกายภาพ ในรายการ Lanny’s Podcast คาลินาวสกี้พูดถึงการเปลี่ยนผ่านจากซอฟต์แวร์สู่หุ่นยนต์ ซึ่งต้องใช้ความสามารถด้านการผลิตใหม่ ๆ ความทนทานของซัพพลายเชน และโปรโตคอลด้านความปลอดภัยใหม่ เพื่อเปลี่ยนกลยุทธ์ขององค์กรให้กลายเป็นเรื่องของความมั่นคงของชาติ
Caitlin Kalinowski, former head of robotics at OpenAI / Photo credit: Caitlin Kalinowski
ความก้าวหน้าด้านซอฟต์แวร์ชะลอลง ขณะที่ AI หันไปโฟกัสวัตถุทางกายภาพ
คาลินาวสกี้ยืนยันว่าเมื่อแล็บ AI สร้างโมเดลที่ดีขึ้นเรื่อย ๆ มูลค่าของการสร้างข้อความจะลดลง “สิ่งที่คุณทำได้หลังคีย์บอร์ดด้วย AI กำลังจะอิ่มตัว” เธอกล่าว “พรมแดนถัดไปคือโลกทางกายภาพ: หุ่นยนต์ การผลิต และการอุตสาหกรรม”
เพื่อแข่งขันในยุคใหม่นี้ บริษัทต้องสร้างเซนเซอร์ทางกายภาพ ดำเนินงานโรงงาน และส่งมอบหุ่นยนต์ให้ไปทำงานในสภาพแวดล้อมจริง แทนที่จะพึ่งพาแอปพลิเคชันที่เป็นดิจิทัลล้วน
ความตระหนักเชิงพื้นที่ของหุ่นยนต์ที่ใช้เทคโนโลยี VR
ตามที่คาลินาวสกี้กล่าว เทคโนโลยี VR วางรากฐานให้กับหุ่นยนต์โดยการแก้ปัญหาการวางทิศทางเชิงพื้นที่ “VR ช่วยให้เราเข้าใจวิธีจัดวางสิ่งต่าง ๆ ในอวกาศ และเชื่อมโลกที่จำลองเข้ากับโลกจริง” เธออธิบาย “เราพบวิธี SLAM (การระบุตำแหน่งพร้อมทำแผนที่แบบพร้อมกัน) เซนเซอร์วัดความลึก และวิธีที่มนุษย์รับรู้ข้อมูลภาพ ตอนนี้หุ่นยนต์นำเอาทุกอย่างนั้นมาใช้แล้ว”
เธอชี้ว่าเทคโนโลยีการติดตามนี้เป็นสากล และปัจจุบันกลายเป็นรากฐานให้กับรถยนต์ไร้คนขับ โดรน และระบบการผลิต
แว่นอัจฉริยะเผชิญทั้งอุปสรรคด้านการผลิตและการยอมรับทางสังคม
การเปลี่ยนจากโค้ดดิจิทัลไปสู่อุปกรณ์สวมใส่ทางกายภาพทำให้เกิดความท้าทันที่เห็นได้ทันที คาลินาวสกี้ระบุอุปสรรคสำคัญ 2 ประการ:
- การใช้งานในที่สาธารณะ: การควบคุมอุปกรณ์อย่างเงียบ ๆ ขณะเคลื่อนไหวต้องใช้วิธีการปฏิสัมพันธ์แบบใหม่ ซึ่งยังไม่มีในระดับที่พร้อมใช้จริง
- การยอมรับทางสังคม: การปิดบังใบหน้าของผู้ใช้อาจรบกวนการสนทนาตามปกติ ทำให้การยอมรับในวงกว้างทำได้ยาก
เกี่ยวกับแว่นอัจฉริยะ Orion ของ Meta คาลินาวสกี้อธิบายว่า: “แว่นอัจฉริยะ Orion ล้ำเวลาพอสมควร เพราะมันใช้ waveguides และ microLEDs ที่ยังไม่พร้อมสำหรับการผลิตจำนวนมาก ผลตอบแทนการผลิตยังไม่คุ้ม ไม่มีอยู่จริง ต้นทุนก็ยังสูง”
เธอเสริมว่า VR ก็เจออุปสรรคทางสังคมแบบเดียวกัน; เมื่ออุปกรณ์ไปปิดใบหน้า การยอมรับของผู้บริโภคก็กลายเป็นการต่อสู้ที่ลาดชันขึ้น
ซัพพลายเชนทั่วโลกเผยให้เห็นความแตกกระจาย
แม้ฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคจะเจออุปสรรคด้านสังคม แต่หุ่นยนต์สำหรับงานอุตสาหกรรมกลับเผยให้เห็นซัพพลายเน็ตเวิร์กที่เปราะบาง การขยายการผลิตคือความท้าทายหลัก—ต่อให้มีดีไซน์ที่เชื่อถือได้ บริษัทก็ต้องเจอคอขวดด้านซัพพลายในทันที
คาลินาวสกี้สรุปลำดับชั้นของซัพพลายเชนว่า: “เริ่มจากวัตถุดิบและแม่เหล็ก… จากนั้นแปรรูป กระทั่งบูรณาการพวกมันเข้ากับแอคชูเอเตอร์ และนำแอคชูเอเตอร์เหล่านั้นไปประกอบเป็นหุ่นยนต์ แต่ละชั้นของซัพพลายเชนจะถูกจ้างภายนอกให้กับจีน ญี่ปุ่น และเกาหลี เพื่อให้ได้ซัพพลายเชนที่ปลอดภัย เราต้องมีความเป็นอิสระในทุกชั้นเหล่านี้”
อุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์สำหรับผู้บริโภคและอาวุธทางทหารต่างพึ่งพาซัพพลายเชนระดับโลกชุดเดียวกัน ทำให้สหรัฐฯ เสี่ยงต่อความเสียหายเมื่อเกิดการหยุดชะงัก
ต้นทุนหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้นสร้างแรงกดดันทางการเงิน
การแข่งขันด้านฮาร์ดแวร์ทำให้ต้นทุนชิ้นส่วนสูงขึ้น และบังคับให้ทั้งอุตสาหกรรมตัดสินใจเชิงปฏิบัติการที่ยากลำบาก:
- หุ่นยนต์ โทรศัพท์ และศูนย์ข้อมูลล้วนต้องใช้หน่วยความจำคอมพิวเตอร์
- บริษัท AI ซื้อหน่วยความจำส่วนใหญ่ที่มีอยู่ ทำให้ราคาสูงขึ้น
- ธุรกิจขนาดใหญ่รับต้นทุนที่สูงขึ้นได้ ขณะที่ทีมเล็กที่พัฒนาอุปกรณ์สำหรับผู้บริโภคจะมีกำไรน้อยลงหรือทำให้ผลิตภัณฑ์ล่าช้า
คาลินาวสกี้ให้คำแนะนำว่า: “ผมได้แนะนำสตาร์ทอัปและบริษัทต่าง ๆ ให้สั่งซื้อหน่วยความจำล่วงหน้า เพื่อผ่านช่วงที่ราคาพุ่งขึ้น ถ้าชิ้นส่วนสำคัญอย่างหน่วยความจำหรือซิลิคอนถูกจำกัดอยู่ คุณก็ทำอะไรได้น้อยมาก คุณต้องจ่าย หรือคุณซื้อไว้ล่วงหน้าให้เพียงพอแล้ว”
เมื่อชิ้นส่วนชิ้นเดียวอย่าง RAM กลายเป็นของที่หาไม่ได้ มันจะบังคับให้ต้องออกแบบใหม่โครงสร้างสถาปัตยกรรมภายในของผลิตภัณฑ์ทั้งชิ้น เพื่อเอาตัวรอดจากแรงกระแทกในซัพพลายเชน คาลินาวสกี้เชื่อว่าบริษัทจำเป็นต้องนำการผลิตกลับมาไว้ในองค์กร เพื่อให้ปรับเปลี่ยนแบบได้อย่างรวดเร็วเมื่อชิ้นส่วนหายไป—ในลักษณะเดียวกับที่ Tesla รับมือวิกฤตขาดแคลนซิลิคอนในระดับโลก
ความปลอดภัยของหุ่นยนต์ต้องใช้โปรโตคอลที่เข้มงวด
การทำให้ซัพพลายเชนมั่นคงเป็นเรื่องรองจากความปลอดภัยของสาธารณะ วิศวกรต้องให้ความสำคัญกับการทำให้หุ่นยนต์ปลอดภัยและคาดเดาได้ แทนที่จะทำเดโมที่น่าประทับใจ
ความร่วมมือระหว่างมนุษย์และหุ่นยนต์แบบแท้จริงยังห่างไกล เพราะเครื่องจักรอุตสาหกรรมส่วนใหญ่ยังต้องมีเขตยกเว้นที่เข้มงวด คาลินาวสกี้กล่าวว่า: “คุณอาจได้หุ่นยนต์จีนมา แต่ในคู่มือบอกว่า ‘ห้ามมีมนุษย์อยู่ใกล้หุ่นยนต์นี้ภายในระยะ 3 ฟุต’ ตอนนี้ยังไม่ค่อยมีหุ่นยนต์ที่แข็งแรงพอจะทำงานที่มีความหมายโดยไม่แสดงคำเตือนแบบนั้น”
ความร่วมมือด้านกลาโหมต้องการกรอบจริยธรรมที่ชัดเจน
การนำหุ่นยนต์อัตโนมัติไปใช้งานต้องอาศัยความเชื่อมั่นจากสาธารณะ การผสาน AI เข้ากับสัญญากลาโหมจำเป็นต้องมีขอบเขตด้านจริยธรรมที่ระบุชัดเจน มิฉะนั้นชื่อเสียงของบริษัทและทีมวิศวกรรมจะเริ่มแตกสลาย
เมื่อย้อนมองถึงความร่วมมือของ OpenAI กับกระทรวงกลาโหม คาลินาวสกี้วิจารณ์การตัดสินใจที่รีบเร่งและการไม่มีกรอบการกำกับดูแลที่ชัดเจน ในที่สุดเธอก็เดินออกมาเพื่อหลีกเลี่ยงความไม่แน่นอนในอนาคต โดยหวังว่าการออกจากไปจะทำให้ “เรื่องขอบเขตของคนอื่นคุยกันได้ง่ายขึ้น”
คาลินาวสกี้เน้นว่า การป้องกันความขัดแย้งภายในองค์กรต้องอาศัยความชัดเจนระดับสูงสุดจากผู้นำ ช่องว่างทางวัฒนธรรมระหว่างนักวิจัย AI กับวิศวกรฮาร์ดแวร์ทำให้เกิดความเสี่ยงต่อการสื่อสารคลาดเคลื่อนอย่างรุนแรง สัญญากลาโหมที่มีเดิมพันสูงต้องมีการจัดแนวพันธกิจร่วมกัน เพื่อให้เดินไปทิศทางเดียวกัน
ข้อโต้แย้ง: ซอฟต์แวร์อาจไม่ได้กำลังไปถึงจุดอิ่มตัว
แม้ข้อเสนอของคาลินาวสกี้เรื่องการหันไปสู่โลกทางกายภาพจะน่าสนใจ แต่ซอฟต์แวร์ยังไม่ได้เห็นชัดว่ากำลังเข้าใกล้เพดาน Gartner คาดการณ์ว่าเงินใช้จ่ายด้าน AI ทั่วโลกจะแตะ US$2.52 ล้านล้านในปี 2026 ขณะที่ซอฟต์แวร์ซัพพลายเชนที่ใช้งาน agentic AI คาดว่าจะเติบโตจากน้อยกว่า US$2 พันล้านในปี 2025 ไปเป็น US$53 พันล้านภายในปี 2030 สิ่งนี้ชี้ว่า “คลื่นถัดไป” อาจไม่ได้เป็นการเปลี่ยนแบบสะอาด ๆ จากซอฟต์แวร์ไปสู่ฮาร์ดแวร์ แต่เป็นวัฏจักรแบบผสม ที่ซอฟต์แวร์เอเจนต์จะเข้าไปทำงานโรงงาน ระบบโลจิสติกส์ และเวิร์กโฟลว์อุตสาหกรรมมากขึ้น โดยอยู่หลัง AI ทางกายภาพ
ข้อจำกัดซัพพลายเชนที่นอกเหนือจากการนำการผลิตกลับมาไว้ในองค์กร
ข้อโต้แย้งเรื่องซัพพลายเชนมีข้อจำกัดที่หนักกว่าแค่การนำการผลิตกลับมาไว้ในองค์กร จากรายงานของ Reuters เดือนพฤษภาคม 2026 ระบุว่าจีนยังคงกลั่นสัดส่วนมากกว่า 90% ของธาตุหายากทั้งหมดของโลก ขณะที่ RSIS ชี้ว่าในปี 2025 การควบคุมของจีนมุ่งไปที่แม่เหล็กธาตุหายากบางชนิดและเทคโนโลยีการแยก กระบวนการบูรณาการเชิงดิ่งอาจช่วยให้บริษัทตอบสนองได้เร็วขึ้น แต่ไม่สามารถแก้ปัญหาการพึ่งพาต้นน้ำต่อวัสดุ ความรู้ด้านการแปรรูป และการออกใบอนุญาตการส่งออก ซึ่งอยู่นอกกำแพงโรงงานของบริษัทใดบริษัทหนึ่งได้ทั้งหมด
มาตรฐานความปลอดภัยของหุ่นยนต์กำลังพัฒนา
ความกังวลของคาลินาวสกี้เกี่ยวกับความปลอดภัยของหุ่นยนต์และการนำไปใช้ในงานด้านกลาโหม กำลังกลายเป็นพื้นที่ที่ไม่ “ว่างเปล่า” อย่างที่ข้อโต้แย้งชี้ ISO อัปเดตข้อกำหนดความปลอดภัยด้านหุ่นยนต์ 10218-1:2025 ขณะที่สมาคมเพื่อความก้าวหน้าด้านระบบอัตโนมัติ (Association for Advancing Automation) ระบุว่า การแก้ไข ANSI/A3 R15.06-2025 ของสหรัฐฯ ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการว่าช่องโหว่ทางไซเบอร์เป็นอันตรายต่อความปลอดภัยทางกายภาพ
OpenAI ยังระบุในปี 2026 ว่าข้อตกลงกับกระทรวงกลาโหมของตนมีเส้นแดงที่ชัดเจนและกรอบกำกับดูแลแบบหลายชั้น สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้ความตึงทางจริยธรรมหมดไป แต่บ่งชี้ว่าอุตสาหกรรมเริ่มทำให้กฎสำหรับ AI ทางกายภาพเป็นทางการมากขึ้น แทนที่จะไปทำงานด้านหุ่นยนต์และกลาโหมโดยไม่มีสถาปัตยกรรมด้านความปลอดภัยเลย
