ASTM và Singapore Standards Council xác định năm khoảng trống đang cản trở AI hiện thân

Một robot có thể hoàn thành màn trình diễn ấn tượng nhưng vẫn khiến khách hàng tiềm năng phải đặt ra những câu hỏi khó. Robot sẽ ứng xử thế nào khi có người làm gián đoạn nhiệm vụ? Ai kiểm soát dữ liệu mà camera của robot thu thập? Robot có thể phối hợp với máy móc của một nhà cung cấp khác không?

Những câu hỏi về triển khai này là trọng tâm của một sách trắng do ASTM International và Enterprise Singapore công bố ngày 3 tháng 11 thông qua Singapore Standards Council (SSC). Lộ trình phát triển tiêu chuẩn AI hiện thân trong tương lai xác định năm ưu tiên tiêu chuẩn hóa nhằm đưa các hệ thống vật lý thông minh vào sử dụng rộng rãi hơn.

Được xây dựng cùng Cơ quan Khoa học, Công nghệ và Nghiên cứu Singapore (A*STAR) và Chương trình Robot Quốc gia, tài liệu này được soạn sau một hội thảo vào tháng 7 năm 2025, với sự tham gia của hơn 140 đại diện từ ngành công nghiệp, chính phủ, giới nghiên cứu và học thuật. Chương trình nghị sự của hội thảo bao quát các lĩnh vực quản trị dữ liệu, độ tin cậy của AI, an toàn tại nơi làm việc, khả năng tương tác và mua sắm. Đây là bước khởi đầu cho việc xây dựng tiêu chuẩn, chứ không phải một chứng nhận mới mà các nhà cung cấp robot đã có thể tuyên bố đạt được.

Vì sao AI hiện thân làm thay đổi câu chuyện triển khai

AI hiện thân kết nối trí tuệ máy móc với các hệ thống vật lý, bao gồm robot, xe tự hành và những máy móc thông minh khác. Công nghệ này đưa khả năng nhận thức và ra quyết định vào môi trường mà sai sót có thể ảnh hưởng đến con người, thiết bị và môi trường xung quanh.

Như Unite.AI đã đề cập trong bài viết về cách các mô hình ngôn ngữ đang làm thay đổi AI hiện thân, AI ngày càng có năng lực mở ra những khả năng mới cho hành vi của robot. Câu hỏi đặt ra về mặt thương mại là làm thế nào để các năng lực đó đủ đáng tin cậy cho hoạt động thường nhật.

Hãy hình dung một robot giao hàng giả định trong bệnh viện. Hoàn thành lộ trình chỉ là một phần công việc của robot. Robot còn phải phù hợp với các quy định về tiếp cận trong tòa nhà, thể hiện ý định sao cho nhân viên dễ hiểu và hoạt động theo các quy tắc phù hợp về xử lý dữ liệu. Một màn trình diễn điều hướng thành công chỉ giải đáp được một phần câu hỏi khi quyết định mua sắm.

Năm khoảng trống đằng sau chương trình nghị sự về tiêu chuẩn

Thông báo nhóm các ưu tiên thành năm lĩnh vực. Tầm quan trọng của chúng sẽ rõ hơn khi xem xét qua những quyết định khách hàng cần đưa ra trước khi triển khai.

1. Quản trị dữ liệu và quyền riêng tư

Ưu tiên đầu tiên là thiết lập những kỳ vọng chung về quản trị dữ liệu và tuân thủ quyền riêng tư. Người mua cần hiểu hệ thống thu thập những thông tin nào và trách nhiệm được phân chia ra sao giữa các tổ chức liên quan.

Đối với các nhóm mua sắm, điều thiết thực cần làm là đưa các thỏa thuận về dữ liệu vào thông số kỹ thuật ngay từ đầu. Trong một mô hình triển khai giả định có nhiều nhà cung cấp, người vận hành cần có thể xác định nhà cung cấp nào chịu trách nhiệm cho từng luồng dữ liệu mà không phải dựng lại toàn bộ bức tranh sau khi xảy ra sự cố.

2. An toàn và độ tin cậy của AI

Lĩnh vực thứ hai bao gồm các phương pháp chung để kiểm thử, đánh giá chuẩn và giám sát hệ thống AI. Bằng chứng có thể so sánh được sẽ giúp người mua có cơ sở vững chắc hơn để đánh giá các tuyên bố cạnh tranh.

Từ đó nảy sinh một câu hỏi quan trọng khi mua sắm: kết quả được báo cáo thực sự mô tả điều gì? Việc diễn giải một thử nghiệm sẽ dễ hơn khi nhiệm vụ, điều kiện vận hành, phiên bản phần mềm và tiêu chí xác định thất bại được nêu rõ. Nếu không, hai nhà cung cấp có thể cùng báo cáo thành công dù thực tế đang đo lường những điều khác nhau đáng kể.

3. An toàn tại nơi làm việc và quản lý rủi ro

Ưu tiên thứ ba đề cập đến an toàn thể chất và những rủi ro như quá phụ thuộc vào tự động hóa hoặc giao diện thiết kế kém. Vì vậy, triển khai an toàn còn liên quan đến những người giám sát và tương tác với máy móc.

Một ví dụ hữu ích là cảnh báo yêu cầu người vận hành can thiệp. Giá trị của cảnh báo phụ thuộc vào việc người đó có hiểu thông điệp và có cách phản hồi khả thi hay không. Việc lập kế hoạch lắp đặt cần kết nối hành vi của máy móc, trách nhiệm của nhân viên và quy trình can thiệp thành một quy trình làm việc thống nhất.

4. Khả năng tương tác và phần mềm trung gian

Lĩnh vực thứ tư liên quan đến sự phối hợp giữa các tác nhân vật lý, dịch vụ phần mềm và cơ sở hạ tầng. Đối với doanh nghiệp xây dựng một đội robot, đơn vị đánh giá phù hợp sẽ là toàn bộ hệ thống triển khai đang vận hành.

Hãy hình dung việc mua hai robot, mỗi robot đều có thể tự di chuyển trong một hành lang. Câu hỏi về tích hợp là chúng sẽ dùng chung không gian hạn chế và phối hợp ra vào cùng một cửa như thế nào. Mua riêng từng máy có thể khiến câu hỏi đó vẫn chưa được giải đáp cho đến khi triển khai. Các yêu cầu tích hợp được nêu rõ sẽ giúp nhà cung cấp có nội dung cụ thể để trình diễn trước khi nghiệm thu.

5. Chứng nhận chất lượng và mua sắm

Ưu tiên thứ năm là xây dựng niềm tin rằng hệ thống phù hợp với mục đích sử dụng dự kiến. Các phương pháp chung về chứng nhận và mua sắm có thể giúp khách hàng chuyển những cam kết chung chung thành các yêu cầu có thể đánh giá.

Các yêu cầu mua sắm chặt chẽ nhất gắn tuyên bố về năng lực với một trường hợp sử dụng cụ thể. Chẳng hạn, vận chuyển một tải trọng nhất định theo tuyến đường đã thống nhất, trong những điều kiện xác định, là tiêu chí nghiệm thu hữu ích hơn một tuyên bố chung chung rằng robot thông minh. Mức độ cụ thể đó cũng giúp giải quyết bất đồng về hiệu suất dễ dàng hơn.

Từ sách trắng đến các tiêu chuẩn thiết thực

ASTM International và Enterprise Singapore cho biết họ sẽ đưa những khoảng trống đã xác định ra trước các ủy ban kỹ thuật và mạng lưới toàn cầu tương ứng để giúp xác định thứ tự ưu tiên cho công việc trong tương lai. Các tổ chức có kinh nghiệm triển khai phù hợp được mời tham gia.

Các nhà phát triển robot có cơ hội đóng góp bằng chứng cụ thể về những khâu tích hợp hoặc đánh giá gặp khó khăn. Người mua có thể giải thích những câu hỏi chưa được giải đáp nào đang ngăn cản việc biến dự án thí điểm thành hoạt động mua sắm có thể lặp lại. Những góc nhìn này có thể giúp công tác xây dựng tiêu chuẩn giải quyết các quyết định thực sự chi phối việc ứng dụng.

Tầm quan trọng của tài liệu này nằm ở việc tập hợp những câu hỏi về triển khai vào cùng một chương trình nghị sự. Một cỗ máy có năng lực vẫn cần chứng minh thuyết phục cách thức vận hành trong môi trường của khách hàng. Các tiêu chuẩn chung có thể giúp xây dựng, so sánh và duy trì cơ sở chứng minh đó dễ dàng hơn khi AI hiện thân được đưa vào ngày càng nhiều nơi làm việc.