Quando parliamo di un'economia robotica futura, molte persone tendono a immaginare macchine che sostituiscono semplicemente il lavoro umano. Ma se guardiamo più da vicino, tale economia sarebbe in realtà il risultato di molti partecipanti diversi che operano insieme all'interno di un sistema condiviso. Questo è il tipo di visione che piattaforme come Fabric Protocol stanno cercando di esplorare: non solo robot stessi, ma un intero mercato del lavoro in cui sia i robot che gli esseri umani svolgono un ruolo.
In questo sistema, i robot potrebbero gradualmente diventare parte di una forza lavoro globale. Potrebbero trasportare merci, mantenere infrastrutture, gestire fattorie o assistere in compiti pericolosi e fisicamente impegnativi. Ma dietro ogni robot c'è più di semplice hardware e intelligenza artificiale. C'è anche una rete di persone e sistemi che contribuiscono alla capacità del robot di funzionare in modo efficace.
Uno dei gruppi più importanti è composto da coloro che forniscono dati e competenze di addestramento. I robot non sanno naturalmente come eseguire compiti. Devono essere addestrati attraverso dataset, modelli e esperienza nel mondo reale. In una rete aperta, gli individui o le organizzazioni che contribuiscono con dati di addestramento potrebbero essere ricompensati attraverso il token del sistema, come $ROBO
Un altro gruppo include gli operatori di infrastrutture computazionali. L'elaborazione dei dati, l'addestramento dei modelli e il coordinamento dei robot in tempo reale richiedono una quantità significativa di potenza di calcolo. I partecipanti che gestiscono nodi all'interno della rete possono fornire quella capacità computazionale e ricevere ricompense economiche dal sistema. Questo crea una base su cui l'infrastruttura AI può essere costruita in modo decentralizzato e scalata a livello globale.
Un terzo componente essenziale è rappresentato dagli sviluppatori di robot e software. Queste sono le persone che creano nuove competenze per i robot, che vanno dall'arrampicarsi su grandi strutture di costruzione e assemblare attrezzature industriali, alla cura delle coltivazioni in agricoltura. Una volta che un robot apprende una nuova capacità, quella competenza può essere condivisa attraverso la rete. Nel tempo, l'intera forza lavoro robotica potrebbe migliorare collettivamente man mano che ogni innovazione incrementale si diffonde nel sistema.
Immagina uno scenario semplice nella vita quotidiana. Un proprietario di negozio ha bisogno di riparare il sistema elettrico nel proprio magazzino mentre organizza anche la consegna di un nuovo inventario da un centro di distribuzione. Tramite un'applicazione collegata alla rete robotica, vengono inviati due robot: uno responsabile del trasporto delle merci e l'altro che esegue la riparazione tecnica. Una volta completato il lavoro, il proprietario del negozio paga direttamente utilizzando una valuta digitale all'interno della rete che coordina l'economia robotica. La ricompensa viene quindi distribuita tra diversi partecipanti: l'operatore del robot, lo sviluppatore di competenze e i nodi che hanno fornito supporto computazionale.
In questa immagine, i robot non sono più macchine isolate. Diventano agenti economici in grado di ricevere compiti, condividere competenze e partecipare a un mercato del lavoro globale. Gli esseri umani, nel frattempo, non vengono rimossi dal sistema. Invece, diventano i formatori, i costruttori e gli operatori che sostengono l'economia robotica.
Se questa visione alla fine diventa realtà, l'economia robotica potrebbe non rappresentare semplicemente l'automazione. Potrebbe invece assomigliare a una rete in cui gli esseri umani e le macchine contribuiscono continuamente valore, condividono conoscenze e partecipano insieme a un sistema economico trasparente supportato da protocolli come Fabric.
Alla fine, l'economia robotica potrebbe apparire simile alle economie digitali di oggi - non un mondo completamente controllato dalle macchine, ma una rete in cui la conoscenza umana e la capacità delle macchine si rafforzano costantemente a vicenda.
Se avessi l'opportunità di partecipare a un tale ecosistema, quale ruolo sceglieresti: addestrare robot, gestire nodi o costruire nuove competenze per robot? Potrebbe essere una scelta sorprendentemente interessante 👍🏼