Hãy cùng cố gắng hiểu câu chuyện thực sự là gì.
Một ngày tôi đang đứng bên ngoài ngôi nhà của mình thì hàng xóm của tôi đi đến với một chiếc máy trong tay và gọi: “Đến đây, nhìn cái này đi.”
Nhìn thoáng qua, nó trông ấn tượng. Nó có cảm giác bóng bẩy, hiện đại khiến mọi người ngay lập tức nghĩ rằng chúng ta đang bước vào một thế giới thông minh hơn. Tôi tiến lại gần, quan sát nó một lúc, và thấy mình đang suy nghĩ về một điều gì đó hơi khác. Câu hỏi không phải là liệu chiếc máy trông có tiên tiến hay không. Câu hỏi thực sự là liệu hệ thống đứng sau nó có thực sự đáng tin cậy hay không.
Suy nghĩ đó vẫn ở lại với tôi.
Bởi vì đó là nơi mà nhiều cuộc trò chuyện về robotics vẫn cảm thấy gây hiểu lầm. Mọi người bị cuốn hút bởi những gì mà máy móc có thể làm. Họ tập trung vào chuyển động, trí tuệ, độ chính xác, tự động hóa. Nhưng vấn đề nghiêm trọng hơn thường nằm ở đâu đó sâu hơn—trong dữ liệu mà nó học được, các bản cập nhật mà nó nhận được, các hệ thống mà nó kết nối và mức độ trách nhiệm đứng sau mỗi quyết định mà nó đưa ra.
Đó là lý do tại sao Fabric Protocol thu hút sự chú ý của tôi theo một cách khác.
Không phải vì nó hứa hẹn một bước nhảy vọt rực rỡ khác trong robotics, mà vì nó dường như quan tâm nhiều hơn đến lớp mà hầu hết mọi người bỏ qua: cơ sở hạ tầng bên dưới. Phần quyết định liệu các hệ thống robot có thể được tin tưởng, theo dõi và phối hợp khi chúng vượt ra ngoài các bản demo và vào các môi trường thực tế.
Có một thói quen trong công nghệ là nhầm lẫn sự tinh vi với sự trưởng thành. Robotics là tinh vi, không nghi ngờ gì về điều đó. Trưởng thành là một vấn đề khác.
Bạn có thể thấy khoảng cách trong cách mà hệ sinh thái vẫn còn phân mảnh. Dữ liệu quý giá nằm trong các silo cô lập. Các nhóm xây dựng các pipeline riêng của họ, các tiêu chuẩn riêng của họ, logic nội bộ riêng của họ. Các bản cập nhật di chuyển qua các hệ thống mà thường khó kiểm toán từ bên ngoài, và đôi khi khó hiểu hoàn toàn từ bên trong. Sự hợp tác diễn ra, nhưng thường có ma sát. Ai cũng muốn tiến bộ, nhưng rất ít người muốn từ bỏ quyền kiểm soát.
Đó không phải là một vấn đề phụ. Đó là nút thắt thực sự.
Fabric dường như được xây dựng xung quanh một ý tưởng đơn giản nhưng quan trọng: robotics sẽ gặp khó khăn trong việc mở rộng một cách đáng tin cậy trừ khi hồ sơ phía sau nó trở nên rõ ràng hơn. Không chỉ là các hồ sơ theo nghĩa hành chính, mà còn theo một nghĩa hoạt động sâu sắc hơn—dữ liệu đến từ đâu, nó được thu thập như thế nào, các mô hình đã thay đổi theo thời gian ra sao, ai đã đóng góp cái gì, và các quy tắc điều chỉnh cách mà tất cả những điều đó được sử dụng.
Nói cách khác, vấn đề không chỉ là khả năng. Đó là trách nhiệm.
Sự khác biệt đó quan trọng hơn những gì mọi người thích thừa nhận.
Miễn là robot ở trong các môi trường được quản lý cẩn thận, các công ty có thể thoát khỏi sự mờ ám. Nhưng một khi các hệ thống đó bắt đầu chạm vào logistics, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, hoặc không gian công cộng, sự mờ ám trở thành một trách nhiệm. Tại thời điểm đó, mọi người cần nhiều hơn những đảm bảo. Họ cần biết điều gì đã hình thành hành vi của một hệ thống. Họ cần biết liệu một bản cập nhật mô hình có được kiểm tra đúng cách hay không. Họ cần biết điều gì đã xảy ra khi có điều gì đó sai.
Hiện tại, quá nhiều trong ngành công nghiệp vẫn chạy trên một phiên bản bóng bẩy của “hãy tin chúng tôi.”
Điều đó không đủ.
Câu chuyện của Fabric trở nên thú vị ở đây vì nó đang cố gắng thay thế niềm tin mù quáng bằng lịch sử có thể kiểm chứng. Yếu tố blockchain có lẽ sẽ thu hút tiêu đề, vì đó là ngôn ngữ mà mọi người nhận ra. Nhưng thật sự, đó không phải là phần tôi thấy quan trọng nhất. Phần thú vị hơn là ý tưởng biến cơ sở hạ tầng robotics thành thứ có thể kiểm tra được—biến các quy trình ẩn thành thứ có thể được kiểm tra thay vì chỉ đơn thuần được tuyên bố.
Điều đó thay đổi tông của toàn bộ hệ thống.
Nếu nguồn gốc dữ liệu có thể nhìn thấy, việc chia sẻ trở nên ít rủi ro hơn. Nếu lịch sử mô hình có thể truy nguyên, các nhà phát triển không cần phải hoạt động dựa trên giả định. Nếu các quyết định và cập nhật để lại một chuỗi có thể kiểm toán, các nhà quản lý và đối tác có thứ gì đó cụ thể để làm việc. Nó chuyển cuộc trò chuyện ra khỏi sự tự tin và gần hơn đến bằng chứng.
Đó là một sự chuyển mình có ý nghĩa.
Tuy nhiên, đây là điểm mà tôi trở nên cẩn thận.
Khoảnh khắc một dự án bắt đầu nói về quản trị, bản năng của tôi là chậm lại. Không phải vì quản trị không quan trọng, mà bởi vì đó là nơi mà những ý tưởng đầy tham vọng thường va chạm với thực tế con người. Thật dễ dàng để nói rằng các quy tắc nên được xây dựng vào hệ thống. Rất khó để quyết định ai định nghĩa những quy tắc đó, ai hưởng lợi từ chúng, và điều gì sẽ xảy ra khi các động lực bắt đầu kéo theo những hướng khác nhau.
Và robotics không phải là một lĩnh vực có rủi ro thấp. Nếu các hệ thống sẽ ảnh hưởng đến môi trường vật lý, an toàn không thể được coi là một tính năng được thêm vào sau. Vì vậy, tôi hiểu tại sao Fabric muốn quản trị gần với cốt lõi. Phần đó có lý.
Điều tôi không giả định là mã tự động giải quyết chính trị của sự phối hợp.
Nó không thực sự làm vậy.
Chúng tôi đã thấy đủ ví dụ trên các hệ thống phi tập trung để biết rằng quản trị chính thức vẫn có thể tập trung quyền lực, giảm sự tham gia và tạo ra ảo tưởng công bằng mà không luôn luôn thực hiện được. Robotics chỉ làm cho căng thẳng đó trở nên sắc nét hơn vì hậu quả không phải là trừu tượng. Nếu các quy tắc thất bại trong không gian này, hậu quả khó mà bỏ qua.
Vì vậy, đúng vậy, điều đó hứa hẹn rằng Fabric ít nhất đang đối mặt với vấn đề sớm. Hầu hết các nhóm tránh những cuộc trò chuyện này cho đến khi họ bị buộc phải tham gia. Nhưng công nhận vấn đề và giải quyết nó là hai điều rất khác nhau.
Căng thẳng tương tự xuất hiện xung quanh việc chia sẻ dữ liệu.
Về lý thuyết, mô hình của Fabric rất hấp dẫn. Dữ liệu robotics rất đắt, khó thu thập và thường không thể tái sản xuất dễ dàng. Một hệ thống cho phép các đóng góp chia sẻ nó với bằng chứng rõ ràng về nguồn gốc và quyền sử dụng nghe có vẻ như chính xác là những gì ngành công nghiệp cần.
Nhưng các ngành công nghiệp được xây dựng trên lợi thế cạnh tranh không đột nhiên trở nên hào phóng chỉ vì khung cải tiến.
Đó là nơi tôi nghĩ tính thực tế quan trọng. Cơ sở hạ tầng tốt hơn có thể hạ thấp rào cản cho sự hợp tác, nhưng nó không thể xóa bỏ bản năng bảo vệ những gì có giá trị. Các công ty không dễ dàng từ bỏ lợi thế của mình. Vì vậy, trong khi Fabric có thể tạo ra các điều kiện cho một nền kinh tế dữ liệu mạnh mẽ hơn, câu hỏi lớn hơn là liệu các bên tham gia có sẵn sàng gặp hệ thống ở giữa không.
Điều đó vẫn không chắc chắn.
Nơi mà ý tưởng cảm thấy mạnh mẽ nhất với tôi là trong khả năng truy nguyên.
Phần đó cảm thấy ít tùy chọn hơn.
Trong các lĩnh vực như robotics chăm sóc sức khỏe hoặc tự động hóa công nghiệp, khi có điều gì đó thất bại, mọi người không muốn những giải thích mơ hồ. Họ muốn một chuỗi bằng chứng rõ ràng. Dữ liệu nào đã hình thành hệ thống? Điều gì đã thay đổi trong mô hình? Con đường quyết định nào đã dẫn đến kết quả? Chính xác điều gì đã xảy ra, và khi nào?
Hiện tại, những câu trả lời đó thường khó lấy ra hơn mức cần thiết.
Và đó là một vấn đề đã ẩn nấp ngay trước mắt. Robotics đã tiến bộ nhanh chóng trên bề mặt, nhưng cơ sở hạ tầng xung quanh khả năng kiểm toán thường vẫn cảm thấy chưa đầy đủ. Các máy móc đã trở nên có khả năng hơn. Các hệ thống ghi chép xung quanh chúng không phải lúc nào cũng theo kịp.
Fabric dường như hiểu được sự mất cân bằng đó.
Nó không thực sự lập luận rằng robot cần trở nên ấn tượng hơn. Nó lập luận rằng thế giới xung quanh chúng cần trở nên dễ hiểu hơn. Cấu trúc hơn. Có thể kiểm chứng hơn. Ít phụ thuộc vào các yêu cầu cá nhân và các hộp đen nội bộ.
Đó là một tầm nhìn yên tĩnh hơn so với tầm nhìn thông thường, nhưng có thể đó là tầm nhìn quan trọng hơn.
Tất nhiên, những rủi ro vẫn còn rõ ràng. Sự chấp nhận là khó khăn khi một giao thức trở nên hữu ích chỉ sau khi một mạng lưới hình thành xung quanh nó. Hiệu suất là quan trọng trong robotics, và ngay cả những sự chậm trễ nhỏ cũng có thể khiến các hệ thống thanh lịch trở nên không thể chấp nhận trong thực tế. Và văn hóa của ngành vẫn là một trở ngại thực sự. Đây không phải là một không gian mà nhanh chóng chấp nhận các tiêu chuẩn chia sẻ trừ khi có áp lực buộc phải làm vậy.
Vì vậy tôi không nhìn vào Fabric và thấy sự chắc chắn.
Tôi nhìn vào nó và thấy một dự án nhằm vào một vấn đề mà ngành công nghiệp đã lùi bước quá lâu.
Và điều đó, tự nó, khiến nó đáng để theo dõi.
Bởi vì tương lai của robotics có lẽ sẽ không chỉ được quyết định bởi máy nào xuất hiện thông minh nhất trong một bản demo kiểm soát. Nó sẽ được hình thành bởi liệu các hệ thống bên dưới có trở nên đủ ổn định, rõ ràng và đáng tin cậy để hỗ trợ việc sử dụng thực tế ở quy mô lớn hay không.
Điều đó có nghĩa là thách thức sâu hơn không phải là sự phô trương. Đó là sự phối hợp. Đó là nguồn gốc. Đó là quản trị. Đó là cấu trúc vô hình cho phép các hệ thống phức tạp làm việc cùng nhau mà không có ma sát liên tục và thất bại lặng lẽ.
Nếu Fabric thậm chí chỉ làm đúng một phần của điều đó, kết quả có thể không trông kịch tính. Nó thậm chí có thể không cảm thấy như một khoảnh khắc đáng chú ý. Nó có thể đơn giản chỉ làm cho hệ sinh thái ít mong manh hơn và đáng tin cậy hơn.
Và trong một lĩnh vực như robotics, loại tiến bộ lặng lẽ đó thường quan trọng hơn loại ồn ào.