Certaines entreprises de robots poussent « ce qu'elles peuvent faire » à l'extrême, comme le Project GR00T de NVIDIA qui met le modèle de robot général sur le devant de la scène ; d'autres entreprises poussent « combien elles peuvent livrer » très loin, comme XPeng Robotics (petit robot de Xpeng), ANYbotics et d'autres qui se concentrent davantage sur la mise en œuvre technique et les scénarios d'inspection ; il y a aussi une catégorie qui travaille sur le « fonctionnement à long terme des systèmes autonomes », comme Zoox/Waymo (même si ce ne sont pas des robots, c'est essentiellement un système autonome fonctionnant dans la réalité).
Plus ces lignes se déplacent rapidement, plus il est facile d'exagérer un problème : la collaboration des robots n'est pas une démonstration, mais un fonctionnement à long terme. Ce qui fait le plus peur dans le fonctionnement à long terme, ce n'est pas le manque d'intelligence, mais « l'échec des règles ».
Les films de science-fiction utilisent souvent « la perte de contrôle » pour créer des conflits dramatiques, le monde d'(Elysium) est très direct - ressources, permissions et droits de passage sont monopolisés par le système, les individus ne peuvent être définis que par des critères ; (A.I. Artificial Intelligence) est plus doux mais plus cruel - vous pensez qu'il s'agit d'un problème émotionnel, mais au fond, c'est une question d'identité, de permission et de qui détient les enregistrements. Dans la réalité, il n'est pas nécessaire que les robots s'éveillent, tant que les règles sont contrôlées par quelques interfaces, la collaboration deviendra qui peut mieux manipuler les arrière-plans.
C'est ainsi que @Fabric Foundation doit être lu : ne regardez pas d'abord « à quel point les robots peuvent être intelligents », mais regardez d'abord Fabric Foundation et $ROBO. Le premier est responsable de transformer les règles en institutions prévisibles, le second est responsable de transformer les institutions en mécanismes économiques et d'exécution qui peuvent fonctionner à long terme.
Un compte de collaboration très réaliste : sans institution, le système glissera automatiquement vers « chaque arrière-plan parle à sa manière ».
Les méthodes d'effondrement les plus courantes dans la collaboration multi-parties ne sont pas spectaculaires, mais plutôt fragmentées :
Après la mise à jour de la version, le comportement dérive, sur le terrain, on a juste l'impression que « aujourd'hui, c'est un peu bizarre ».
Lorsque la chaîne de tâches s'allonge, les interfaces de livraison ne concordent pas, et le retour d'expérience ressemble à un puzzle.
Lorsqu'un litige survient, chaque entreprise peut présenter un journal « en sa faveur ».
Ce type de problème peut encore être maîtrisé dans un système à fournisseur unique. Avec plusieurs entreprises, plusieurs piles et plusieurs rythmes de mise à jour s'accumulant, la situation glisse naturellement vers une conclusion : personne ne fait plus confiance aux enregistrements des autres et il ne reste que la coordination manuelle pour limiter les pertes. Plus il y a d'automatisation, plus les gens sont occupés.
Si le grand livre public doit coordonner les données, les calculs et la régulation, il doit d'abord répondre à une question : quelles enregistrements sont considérés comme des preuves clés, quels changements doivent laisser une trace, quels critères peuvent servir de base pour arbitrer les litiges. Ce « qui peut servir de base » n'est pas déterminé par la technologie, mais par les institutions.
Ainsi, @Fabric Foundation doit se tenir au centre.
Fabric Foundation : ce n'est pas un slogan, c'est « le programme d'évolution des règles ».
Dans un réseau ouvert, ce n'est pas la puissance de calcul la plus coûteuse, mais la prévisibilité.
Les règles changeront certainement : intégration de nouveaux matériels, lancement de nouveaux modules, apparition de nouvelles vulnérabilités, changements dans les exigences de conformité. Le problème n'est pas de savoir s'il y aura un changement, mais comment le changement se produira. L'absence de programme de changement peut aboutir à deux mauvais résultats :
Fragmentation : chaque entreprise suit son propre critère, la collaboration ne se forme que dans de petits cercles.
Enlevé : une minorité de participants transforme les règles en outils pour eux-mêmes, laissant l'ouverture de facto sans substance.
La valeur de l'existence de Fabric Foundation est de rendre le programme d'évolution des règles systématique : comment les normes se forment, comment les versions itèrent, comment les litiges entrent dans le processus, comment maintenir la neutralité et les limites. Plus il peut expliquer clairement « comment modifier les règles », plus l'écosystème osera placer des affaires réelles.
Ce point est encore plus évident dans le contexte de la course des entreprises de robots. Des lignes comme GR00T accéléreront la diffusion des capacités, les lignes d'inspection d'ANYbotics accéléreront la densité des scénarios de mise en œuvre, et les lignes de systèmes autonomes accéléreront la fréquence des mises à jour. Si les institutions ne suivent pas, la collaboration ne sera pas lente, mais chaotique.
$ROBO : Introduire « le mécanisme d'exécution et d'approvisionnement » dans la réalité.
Peu importe à quel point les institutions sont bien rédigées, sans approvisionnement en ressources, elles ne dureront pas longtemps. Données, puissance de calcul, intégration des équipements, audit de sécurité, maintenance des modules, tout cela nécessite un investissement à long terme. La signification principale de ROBO repose sur deux points :
Rendre les contributions calculables : les contributeurs obtiennent des retours en participant aux ressources, le réseau ne doit pas tourner en vain par sentiment.
Rendre la gouvernance exécutable : les mises à jour des règles, les ajustements de paramètres, les contraintes de pénalité nécessitent des coûts réels et des vecteurs de contraintes.
Les films de science-fiction décrivent souvent l'effondrement du système comme « les permissions contournées ». Dans la réalité, il est plus courant que « les incitations mangent les règles » : récompenser uniquement la quantité sans tenir compte de la qualité, le «刷贡献» peut transformer le système en un bruit ; si les barrières sont trop élevées, les mainteneurs à long terme se retireront ; avec une gouvernance centralisée, les règles deviendront peu à peu déformées.
Ainsi, ROBO peut uniquement faire des symboles de récompense, il doit être lié aux institutions de la Fondation, en particulier en intégrant trois éléments essentiels dans le mécanisme : le seuil de qualité, les contraintes anti-brushing, et la gouvernance décentralisée. Si cela n'est pas réalisé, ROBO deviendra un amplificateur de risques systémiques.
Narration entrelacée : pourquoi « la perte de contrôle dans les films » se transforme en « perte de contrôle des règles » dans la réalité.
(Elysium) ne dépend pas de la domination d'un robot, mais d'une domination par les institutions et la distribution des ressources. Apporter cette métaphore dans la collaboration des robots est très direct : lorsque les règles, les preuves et les interfaces sont contrôlées par une minorité, la collaboration devient une compétition pour voir qui peut le mieux changer les critères.
(A.I.) ressemble à un autre rappel : lorsque les agents se voient confier de plus en plus de pouvoir pour « décider à votre place », la question clé n'est pas de savoir s'ils sont intelligents ou non, mais si vous avez la possibilité de revenir sur les raisons pour lesquelles ils agissent ainsi, si vous pouvez corriger, si vous pouvez limiter leurs frontières. La collaboration réelle est la même - sans évolution des règles prévisibles et contraintes exécutables, le système finira par transférer l'incertitude à la partie la plus faible.
@Fabric Foundation Responsable de transformer le « pourquoi faisons-nous cela » en norme institutionnelle, ROBO « correction et contraintes » a un coût d'exécution et une structure incitative. La ligne principale est toujours là.
Évaluer Fabric ne consiste pas à regarder le récit, mais à voir si les deux lignes principales peuvent devenir quotidiennes.
Les entreprises de robots continueront à accélérer, les modèles deviendront plus puissants, le matériel sera moins cher et les scénarios plus denses. La possibilité de former un réseau de collaboration revient finalement à ces deux questions :
@Fabric Foundation Les processus de règles sont-ils clairs, neutres et prévisibles : comment les versions sont-elles mises à jour, comment les litiges sont-ils arbitrés, comment les critères de preuve sont-ils unifiés ?
$ROBO Écrire les quantités dans les incitations et pouvoir exécuter les contraintes : les contributeurs à long terme peuvent-ils rester, les arnaqueurs peuvent-ils en tirer profit, la gouvernance peut-elle éviter d'être bloquée par une minorité?
Lorsque les deux lignes principales s'harmonisent, la diffusion des capacités comme GR00T, la mise en œuvre technique d'ANYbotics, et le fonctionnement à long terme des systèmes autonomes, peuvent potentiellement se compléter dans le même réseau de collaboration. Si cela ne fonctionne pas, plus le bruit est grand, plus il y a de fragments, et finalement, on revient à la coordination manuelle.
