Tại sao phải đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai robot? – Phần 2
Ở ngày càng nhiều thị trấn và thành phố của Trung Quốc, máy bay không người lái đang được sử dụng để chia sẻ thông tin (qua loa phóng thanh), phun thuốc khử trùng, cung cấp vật tư y tế và thậm chí đo nhiệt độ của người dân (sử dụng hình ảnh nhiệt). Máy bay không người lái thường xuyên bay đến trung tâm kiểm soát dịch bệnh ở huyện Xinchang, đi ngang qua “kênh vận chuyển hàng không đô thị” chống dịch đầu tiên của Trung Quốc. Các hệ thống như vậy cũng có thể giúp cung cấp nguồn cung cấp y tế cho các vùng xa xôi. Ví dụ, các công ty ở Vương quốc Anh đã hợp tác để cung cấp các thử nghiệm COVID-19 tới một hòn đảo xa xôi ngoài khơi bờ biển Scotland. Máy bay không người lái cũng có thể hữu ích ở các nước đang phát triển, nơi độ phủ của đường có thể bị hạn chế và / hoặc đường được bảo trì kém.
Robot đang giải phóng thời gian của nhân viên bệnh viện bằng cách tự động vận chuyển vật liệu nguy hiểm, bệnh phẩm trong phòng thí nghiệm, thuốc men và bữa ăn cho những người được kiểm dịch. Nhiều robot bệnh viện có thể phản hồi các yêu cầu được đặt qua giao diện màn hình cảm ứng, thực hiện các nhiệm vụ và quay trở lại điểm sạc một cách độc lập. Robot cũng đang được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ trong nhà bếp và phòng đựng thức ăn của bệnh viện.
Nhiễm trùng bệnh viện là nguyên nhân tử vong hàng đầu ở các nước OECD, đồng thời gây ra chi phí lớn cho hệ thống y tế. Ánh sáng cực tím (UV) sóng ngắn năng lượng cao có thể phá hủy vật chất di truyền ở vi khuẩn và vi rút. Robot sử dụng tia UV cường độ cao có thể khử trùng các khu vực thường xuyên chạm vào, tạo điều kiện vệ sinh hơn, giảm khối lượng công việc cho nhân viên bệnh viện và giảm rủi ro so với khử trùng thủ công. Để đối phó với COVID-19, Bucharest Robots đã triển khai một robot dựa trên tia UV có thể khử trùng không gian bệnh viện trải dài 7 500 m 2 chỉ trong vài giờ.Hệ thống khử trùng bằng robot đã tồn tại trong nhiều năm nhưng vẫn chưa được triển khai rộng rãi, một phần do khả năng điều hướng trong môi trường không chắc chắn, cũng như phát hiện và tiếp cận các khu vực bóng tối còn hạn chế. Tiến bộ trong các lĩnh vực như vậy là cần thiết.
Có hai loại robot vi mô y tế chính – nhân tạo và lai sinh học. Trong danh mục do con người tạo ra, robot chỉ mới hình thành cảm giác đó và ghi lại thông tin về các môi trường quy mô siêu nhỏ trong cơ thể, và di chuyển dưới sức mạnh của chính chúng. Về phần mình, các hệ thống lai sinh học tích hợp các thành phần sinh học và nhân tạo (chẳng hạn như ống nano, hạt nano và máy vi mô). Các thành phần sinh học có chức năng bổ sung cho các bộ phận do con người tạo ra. Ví dụ, vi khuẩn có thể tự vận hành theo những cách mà hầu hết các hệ thống nhân tạo không thể, dẫn đến việc các nhà nghiên cứu phải kiểm tra xem liệu các bầy vi khuẩn có thể được sử dụng để đẩy các thiết bị phân phối thuốc do con người tạo ra hay không. Robot vi khuẩn là đối tượng nghiên cứu chính trong lĩnh vực hệ thống lai sinh học, và bắt đầu được sử dụng rộng rãi hơn trong việc phân phối thuốc.
Các ưu tiên nghiên cứu đối với phân phối thuốc bằng robot vi mô bao gồm phát triển các hệ thống phân hủy sinh học và không độc hại có khả năng tự chủ cao và nhắm mục tiêu thông minh, phân phối robot dựa trên ống thông gần các mục tiêu dịch bệnh, giám sát và kiểm soát bầy robot vi mô và các liệu pháp phù hợp nhất cho việc phân phối bằng robot.
Gần đây đã bắt đầu nghiên cứu về robot và sức khỏe tâm thần. Cô đơn là một vấn đề ngày càng gia tăng ở các nước OECD, và sự cô lập mà nhiều người cảm thấy trong các đợt khóa COVID-19 tự nó đã tạo ra căng thẳng về tinh thần. Hệ thống robot có thể giảm bớt sự cô đơn ở một số người. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng một robot nói các cụm từ khuyến khích có thể ảnh hưởng tích cực đến tâm trạng của đối tượng và hiệu suất chơi trò chơi. Tương tác với robot trị liệu PARO – trông giống như một con hải cẩu – đã cải thiện tâm trạng của bệnh nhân sa sút trí tuệ và giảm cảm giác bị cô lập.
Rối loạn phổ tự kỷ (ASD), ảnh hưởng đến khoảng 1/160 trẻ em trên toàn thế giới, là một mục tiêu nghiên cứu khác. Ví dụ: để nghiên cứu xem liệu họ có thể cải thiện kỹ năng xã hội ở trẻ em mắc chứng ASD hay không, Scassellati và cộng sự đã đưa robot ra khỏi phòng thí nghiệm, nơi các thí nghiệm thường ngắn gọn, vào nhà và tương tác lâu dài hơn. Các robot đã giúp dạy các kỹ năng xã hội như thay phiên nhau, nhìn quan điểm của người khác và giao tiếp bằng mắt. Nghiên cứu chỉ ra rằng rô bốt trị liệu được cá nhân hóa cuối cùng có thể hỗ trợ các bậc cha mẹ và bác sĩ trị liệu, đồng thời cung cấp cho trẻ em mắc chứng ASD sự chăm sóc toàn diện hơn.
Nghiên cứu là cần thiết để phát triển các robot xã hội hiệu quả hơn. Những robot như vậy sẽ xây dựng và duy trì các mô hình đa chiều về đối tác của con người, hiểu thêm về những gì họ biết, tin tưởng, cảm nhận và dự định, đồng thời tính đến ngữ cảnh . Đóng góp vào mục tiêu này, Hội đồng Nghiên cứu Quốc gia của Canada nhằm giúp phát triển các robot xử lý phản ứng cảm xúc.
Già hóa dân số ở các nước OECD và triển vọng tiếp theo của sự suy giảm về thể chất, nhận thức và cảm xúc xã hội liên quan đến tuổi tác đã thúc đẩy sự quan tâm đến việc robot có thể giúp ích như thế nào. Với dân số già nhất thế giới, Nhật Bản là quốc gia dẫn đầu toàn cầu về robot chăm sóc người cao tuổi. Một ưu tiên là làm thế nào robot có thể bổ sung cho lực lượng lao động chăm sóc, vốn được dự báo sẽ phát triển đáng kể. Riêng Hoa Kỳ có thể cần thêm 2,5 triệu nhân viên chăm sóc dài hạn vào năm 2030. Nhiều công ty sản xuất robot xã hội để chăm sóc người già. Chúng thực hiện các nhiệm vụ cơ bản không liên quan đến y tế, chẳng hạn như nhắc nhở người cao tuổi uống thuốc, đồng thời cung cấp kích thích nhận thức và một hình thức đồng hành. Một sự phát triển liên quan là các hệ thống kết nối người dùng với robot di động có thể điều hướng, cho phép họ trải nghiệm các điểm tham quan và âm thanh trong môi trường của robot. Các hệ thống này, cung cấp khả năng ngoại cảm, đang ngày càng phát triển nhờ tính đơn giản và nhiều ứng dụng, bao gồm giúp bệnh nhân điều trị hoặc bất động tương tác với các thành viên trong gia đình tại nhà, bệnh nhân trẻ tuổi đi học và những người ở mọi lứa tuổi đến thăm viện bảo tàng. Một nhược điểm đối với những robot như vậy là giá thành của chúng. Do đó, một số công ty đã phát triển các thiết kế đơn giản hơn giao diện với máy tính bảng của chính người dùng. Chăm sóc người cao tuổi đặt ra những thách thức đặc biệt đối với các hệ thống robot. Ví dụ, những người lớn tuổi – đặc biệt là những người khiếm khuyết nhất – tương tác với những người chăm sóc khác với những người trẻ tuổi. Việc chăm sóc bằng robot cho các cá nhân đòi hỏi sự hiểu biết và mô hình hóa tốt hơn về giao tiếp bằng lời nói và không lời giữa người già, người chăm sóc con người và hệ thống robot. Cũng cần nghiên cứu thêm về kết quả tương tác của người cao tuổi với rô bốt xã hội. Một nhu cầu khác là hạ giá thành mà vẫn đảm bảo an toàn.
Robot và chính sách công
Phần này xem xét các chính sách công được chọn có liên quan đến sự phát triển của robot và việc sử dụng robot trong các công ty và dịch vụ công (toàn bộ các chính sách bao gồm các chủ đề như kết nối và an ninh mạng, không được đề cập ở đây). Phần này cũng xem xét các lựa chọn để các chính phủ tác động đến hướng phát triển trong tương lai nhằm đáp ứng những thách thức xã hội ngắn hạn và dài hạn.
Giải quyết các thách thức nghiên cứu trong lĩnh vực robot đòi hỏi sự hợp tác liên ngành, ví dụ như giữa các nhà vật lý, toán học, nhà khoa học vật liệu, kỹ sư và nhà sinh học, trong cả các tổ chức khu vực công và tư nhân. Chính sách cần đảm bảo robot không bị cản trở bởi những trở ngại đối với nghiên cứu liên ngành, chẳng hạn như chính sách tuyển dụng, thăng chức và nhiệm kỳ, và bởi các hệ thống tài trợ ủng hộ các ngành truyền thống. Các tác động đạo đức, luật pháp và xã hội của người máy thường khó lường trước được, cũng cần phải là một phần của nghiên cứu.
Mức độ phức tạp của một số thách thức nghiên cứu có thể vượt quá năng lực nghiên cứu của ngay cả các tổ chức cá nhân lớn nhất, đòi hỏi phải có một loạt các quan hệ đối tác nghiên cứu công tư. Về nguồn lực và trọng tâm, các quan hệ đối tác như vậy có thể giúp tạo ra sự hiệp đồng giữa nghiên cứu cơ bản và ứng dụng. Quan hệ đối tác cũng nên có sự tham gia của các kỹ sư, những người thường đóng vai trò chính trong việc tìm ra những cách tốt nhất để triển khai các giải pháp robot. Viện Chế tạo Người máy Tiên tiến (ARM) ở Hoa Kỳ là một ví dụ về mô hình hợp tác nghiên cứu. ARM đặt mục tiêu tạo ra và triển khai công nghệ robot bằng cách tích hợp thực tiễn ngành và kiến thức thể chế trên nhiều lĩnh vực, từ khoa học vật liệu đến mô hình hành vi của con người và máy móc. Một ví dụ khác là euRobotics, trụ cột khu vực tư nhân của Đối tác về người máy ở châu Âu (SPARC). Với 700 triệu EUR tài trợ từ Ủy ban Châu Âu trong giai đoạn 2014-20 và gấp ba lần số tiền đó từ ngành công nghiệp Châu Âu, SPARC là chương trình đổi mới người máy do dân sự tài trợ lớn nhất trên thế giới.
Chính sách cũng có thể định hướng quỹ đạo phát triển người máy bằng cách cung cấp hỗ trợ có mục tiêu cho việc thương mại hóa công nghệ. Nhiều thiết lập thể chế ảnh hưởng đến việc chuyển giao tri thức và thương mại hóa, từ các thỏa thuận cấp phép và cấp bằng sáng chế, cho đến phương thức hoạt động của các tổ chức trung gian. Chính sách nên nhằm mục đích tối ưu hóa hệ sinh thái này bất kể loại công nghệ nào. Tuy nhiên, khi các ưu tiên xã hội là cấp thiết, việc chuyển giao công nghệ trong các lĩnh vực cụ thể có thể được tạo điều kiện thuận lợi. Ví dụ, một robot khử trùng di động đã được trao Giải thưởng Chuyển giao Công nghệ euRobotics 2020.
Các khoản tài trợ, giải thưởng mua sắm và đổi mới dựa trên R & D đều có vai trò trong việc giải quyết “những thách thức lớn” đối với robot và điều chỉnh robot phù hợp với nhu cầu xã hội. Các giải thưởng thách thức khu vực công và khu vực tư nhân đã đóng một vai trò nổi bật trong sự phát triển gần đây của người máy. Tại Hoa Kỳ, DARPA, Văn phòng Nghiên cứu Hải quân và Cơ quan Quản lý Hàng không Vũ trụ Quốc gia (NASA) đều tổ chức các giải thưởng thử thách trong lĩnh vực robot. Từ góc độ chính sách, giải thưởng thử thách rất hấp dẫn vì các khoản đầu tư công tương đối nhỏ liên quan: Thử thách người máy không gian của NASA đã trao tổng cộng 300 000 USD cho đội chiến thắng. Tổng cộng trên tất cả các đối thủ cạnh tranh, nỗ lực R&D được tạo ra từ giải thưởng như vậy có thể làm giảm tiền thưởng. Hơn nữa, các cuộc thi có thể giúp xác định các cá nhân và đội tài năng,
Các cuộc thi thử thách trong lĩnh vực robot có thể được dự kiến cho một loạt các mục tiêu xã hội lớn, chẳng hạn như giúp người lớn tuổi sống lâu hơn và tự chủ hơn trong chính ngôi nhà của họ. Một danh mục các cuộc thi thử thách cũng có thể được xem xét để chăm sóc sức khỏe, và cụ thể hơn là COVID-19 và các bệnh truyền nhiễm. Một số cuộc thi có thể tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng về an toàn và nâng cao hiệu quả mà robot chưa thể thực hiện được. Tham vấn toàn diện với nhân viên y tế và các bên liên quan khác có thể giúp xác định và ưu tiên các mục tiêu cạnh tranh.
Sự không quen thuộc với các ứng dụng tiềm năng của robot, kết hợp với chi phí cao của các hệ thống robot tiên tiến, sức ì của thể chế và bản chất sơ khai của một số ứng dụng, đã hạn chế việc ứng dụng robot trong các hệ thống y tế. Mức lương thấp, đặc biệt là đối với nhân viên chăm sóc, cũng không khuyến khích đầu tư vào robot hỗ trợ.
Trong số các bước khác, các chính phủ có thể kiểm tra cách đẩy nhanh việc triển khai các giải pháp robot hiện có, ví dụ như bằng cách cung cấp các nền tảng làm nổi bật các giải pháp tiên tiến hàng đầu. Bằng chứng chỉ ra rằng báo cáo công khai về việc sử dụng công nghệ của các bệnh viện có thể đẩy nhanh tốc độ áp dụng. Mức độ quen thuộc cao với các công nghệ robot có thể mang lại một hệ quả tích cực khác trong tình huống khủng hoảng, đó là nó có thể tăng khả năng sẵn sàng sử dụng lại hoặc đổi mới nhanh chóng với các giải pháp robot hiện có. Điều này có thể nhanh hơn và hiệu quả hơn so với việc dựa vào các robot cũ được tích trữ để chuẩn bị cho một cuộc khủng hoảng. Ví dụ, trong thảm họa Fukushima, các robot dự trữ được cho là kém phù hợp hơn so với các mô hình thương mại được sử dụng thường xuyên. Các khả năng cụ thể (ví dụ như khả năng chống bức xạ và tính di động tiên tiến) của các robot cũ được thiết kế để can thiệp vào các cơ sở hạt nhân bị vượt trội hơn bởi tốc độ chậm và khả năng lưu trữ năng lượng hạn chế của chúng.
Kỹ năng của lực lượng lao động là yếu tố quan trọng nhất trong khả năng áp dụng công nghệ mới của một tổ chức. Các nhóm dân cư có các kỹ năng chung rộng rãi và mạnh mẽ – tức là biết đọc biết viết, tính toán và giải quyết vấn đề – có vị trí tốt hơn để tiếp thu kiến thức kỹ thuật thay đổi nhanh chóng. Cụ thể hơn, một số quốc gia đang phát triển nhanh chóng các chương trình giảng dạy liên quan đến giáo dục và đào tạo người máy ở tất cả các cấp. Ví dụ, Trung Quốc đang phát triển giáo dục robot phù hợp với các trường tiểu học.
Các nhu cầu liên quan đến kỹ năng cũng đang thay đổi. Khi robot được triển khai rộng rãi hơn, nhu cầu có thể sẽ tăng lên đối với các vai trò như “người điều phối robot”, người giám sát robot và phản hồi các trục trặc. Không phải tất cả các công việc liên quan đến robot đều là công việc phần mềm – nhiều người quan tâm đến phần cứng. Việc đào tạo có thể giúp mở ra những công việc như vậy cho những người lao động có kỹ năng cơ khí được dạy trong các khóa học nghề. Nhiều kỹ năng cần thiết không yêu cầu bằng cấp bốn năm. Các khóa học ngắn hơn có thể hữu ích, đặc biệt nếu được phân phối trên quy mô lớn. Ví dụ, ở Hoa Kỳ, chương trình Rockwell 12 tuần chuyên sâu đào tạo và cấp chứng chỉ cho các cựu chiến binh thiếu việc làm làm kỹ thuật viên thiết bị, điều khiển và tự động hóa.
Điều chỉnh robot là một nỗ lực ngày càng phức tạp, do sự thay đổi kỹ thuật nhanh chóng, khả năng của robot ngày càng tăng và các hình thức tương tác mới giữa người và robot. Ví dụ: khi rô bốt thông minh được sử dụng rộng rãi hơn trong các cơ sở chăm sóc hoặc môi trường gia đình, chúng có thể thu thập dữ liệu cá nhân nhạy cảm, chẳng hạn như về quan điểm tôn giáo hoặc chính trị. Về mặt kỹ thuật, những dữ liệu đó cũng có thể được chia sẻ giữa các rô bốt hoặc với các bên thứ ba (OECD hiện đang làm việc với các chuyên gia độc lập để phát triển các hướng dẫn thực tế để thực hiện Nguyên tắc AI của OECD; trong số các chủ đề khác đang kiểm tra cách các cơ quan quản lý có thể giải quyết tốt nhất các thách thức do AI nâng lên). Quy định có những mục tiêu nhiều mặt, tức là cung cấp cho nhà sản xuất sự chắc chắn, bảo vệ người tiêu dùng và tạo điều kiện cho sự đổi mới. Mục đích là tạo ra một khuôn khổ pháp lý cân bằng tốt nhất cả ba mục tiêu. Một mối quan tâm rõ ràng là lĩnh vực robot thay đổi nhanh hơn các khuôn khổ quy định. Mặc dù các luật hiện hành thường đầy đủ để giải quyết các tranh chấp pháp lý tiềm ẩn phát sinh từ việc sử dụng rô bốt, nhưng một số thay đổi có thể cần thiết. Ví dụ, mặc dù hiện nay việc bác sĩ phẫu thuật có thể thực hiện được về mặt kỹ thuật cho một bệnh nhân ở một quốc gia khác, nhưng các khung pháp lý vẫn chưa quy định luật của quốc gia nào sẽ được áp dụng trong trường hợp xảy ra sai sót.
Một quy định về vấn đề mới khác có thể cần giải quyết là ngoại hình giống con người của một số robot. Nếu mọi người quy kết một cách vô thức quyền tự quyết đặc biệt cao cho robot hình người, họ có thể ít thắc mắc về hướng dẫn hoặc hành vi của các hệ thống như vậy. Điều này có thể có ý nghĩa đối với việc bảo vệ người tiêu dùng, những người có thể quá tin tưởng vào các rô bốt giống con người và dễ bị thông tin sai lệch hơn. Vì lý do tương tự, sự an toàn của một số hệ thống quan trọng cũng có thể bị suy giảm khi người vận hành đối phó với robot hình người. Do đó, các biện pháp bảo vệ có thể cần thiết trong tương lai để rô bốt không bị nhân hóa quá mức.
Một câu hỏi trọng tâm cho việc sử dụng rô bốt rộng rãi hơn – và ngành bảo hiểm – liên quan đến trách nhiệm pháp lý. Câu hỏi hóc búa lớn về pháp lý liên quan đến máy học trong lĩnh vực này. Ngày nay, nếu một robot không thông minh được lập trình không chính xác và gây hại cho ai đó, trách nhiệm pháp lý thuộc về người dùng chứ không phải nhà sản xuất robot. Trong trường hợp robot có chức năng điều khiển hỗ trợ AI, có hai khả năng tồn tại:
1.Robot đi học trước khi được triển khai, tức là việc học sẽ diễn ra tại nhà sản xuất.
2.Robot học hỏi trong quá trình hoạt động, bao gồm cả những nhiệm vụ mới mà nhà sản xuất không tưởng tượng ra.
Tùy chọn đầu tiên đưa ra một thách thức kỹ thuật đối với các nhà sản xuất rô bốt hỗ trợ AI khi họ suy nghĩ về cách đảm bảo rằng quá trình học tập sẽ không tạo ra những hậu quả không lường trước được mà không cần kiểm tra rô bốt một cách toàn diện trong mọi tình huống. Phương án thứ hai có thể đơn giản hơn (với điều kiện không giải được phương án đầu tiên). Rõ ràng, nhà sản xuất không thể chịu trách nhiệm về các hành động của robot nếu nó không kiểm soát môi trường mà nó được sử dụng, các tình huống mà nó học được, v.v. Một giải pháp khả thi có thể là chứng nhận khả năng cơ bản đã học của robot; Tuy nhiên, khi người dùng mở khóa quy trình học tập, bảo hành sẽ không có hiệu lực.
Mức độ tự chủ đối với các phương tiện giao thông đường bộ tồn tại trên thang điểm từ 1 đến 5. Đối với robot y tế, không có định nghĩa nào được thiết lập về mức độ tự chủ. Định nghĩa như vậy phức tạp hơn để đạt được: phạm vi nhiệm vụ, môi trường làm việc, công nghệ và rủi ro được xem xét lớn hơn nhiều so với các phương tiện giao thông đường bộ. Các mức độ tự chủ được xác định phân bổ hiệu quả các công nghệ cho các thủ tục phê duyệt quy định khác nhau, các thủ tục này khác nhau về mức độ nghiêm ngặt, chi phí và thời gian. Một phân loại quyền tự chủ cho robot y tế là cần thiết cho toàn bộ ngành.
Điều quan trọng nữa là phải kiểm tra xem liệu quy định có cản trở các giải pháp robot mới hay không. Trong một tình huống khủng hoảng như COVID-19, quy định đối với một số ứng dụng rô bốt có thể không nhấn mạnh đến việc tránh rủi ro một cách hợp lý và giảm trách nhiệm pháp lý cho các nhà đổi mới.
Cuối cùng, các quy định phức tạp có thể cản trở việc áp dụng robot, đặc biệt là ở các công ty vừa và nhỏ, thường thiếu các đội chuyên về tuân thủ quy định. Các chương trình công cộng tồn tại để giúp các công ty như vậy triển khai robot khi các quy định khó diễn giải. Tuy nhiên, một giải pháp tốt hơn sẽ là bắt đầu với một khuôn khổ pháp lý dễ sửa đổi hơn.
Kết luận
Tiến bộ trong chế tạo người máy có thể nâng cao mức sống, chất lượng cuộc sống và khả năng phục hồi của xã hội, cũng như củng cố hệ thống chăm sóc sức khỏe. Tiềm năng của người máy là rất lớn, nhưng mới chỉ bắt đầu đạt được. Các chính phủ sở hữu một số công cụ để đẩy nhanh việc triển khai các robot có giá trị xã hội. Hỗ trợ cho cả R & D công và quan hệ đối tác công-tư là cần thiết, và cộng đồng các nhà khoa học và kỹ sư robot đồng ý rộng rãi về các ưu tiên. Các nhà hoạch định chính sách có thể định hình quá trình phát triển trong tương lai để đáp ứng tốt hơn những thách thức trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tăng năng suất, tác động gián đoạn đến thị trường lao động và nhu cầu kỹ năng mới hoặc gia tăng. Cũng như nhiều công nghệ kỹ thuật số (ngay cả những công nghệ đã trưởng thành như điện toán đám mây), sự phổ biến của robot trong nền kinh tế và hệ thống y tế là rất thấp so với tiềm năng. Sự thiếu hụt này có nhiều nguyên nhân, tất cả đều có thể bị ảnh hưởng thông qua chính sách công. Khi robot có được các khả năng mới, chúng sẽ đặt ra các vấn đề chính sách mới, từ quyền riêng tư đến trách nhiệm pháp lý. Robot có thể làm được nhiều việc hơn cho xã hội so với hiện nay, nhưng chính sách tích cực là điều kiện tiên quyết.
HẾT
Tác giả Đỗ Văn Xuân- Trung tâm NC&PT hội nhập KH&CN quốc tế dịch và liên kết nguồn tin từ Cổng thông tin của Tổ chức phát triển kinh tế OECD
https://www.oecd-ilibrary.org/sites/75f79015-en/1/3/6/index.html?itemId=/content/publication/75f79015-en&_csp_=408df1625a0e57eb10b6e65749223cd8&itemIGO=oecd&itemContentType=book#chapter-d1e12163
Thư điện tử của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *
Bình luận
Tên *
Thư điện tử *
Trang web
