汎用ロボットにはガバナンスが必要 - Fabric Protocolが提供
汎用ロボットに関するほとんどの議論は能力に焦点を当てています。
機械は配線を修理したり、設備を点検したり、部品を修理したりできますか。
その質問は重要です。しかし、その下には静かな何かがあります。
ロボットが一度タスクを学ぶと、その知識がネットワーク全体に広がることから、より深い変化が始まります。その時、専門知識は労働のように振る舞うのではなく、インフラストラクチャのように振る舞い始めます。
過去には、スキルはゆっくりと広がりました。技術者は独立して働く前に、典型的な電気見習いプログラムで3年から5年訓練を受けます。知識は人間のペースで移動します。
ロボットのスキルは異なる方法で移動するかもしれません。
タスクポリシーが一度検証されれば、ハードウェアの互換性と安全性の承認に応じて、同じロボットネットワークに接続された1,000台の機械にコピーされる可能性があります。
それにより、システムの基盤が変わります。
本当の質問は、もはやロボットが何をできるかだけではありません。
それは、誰がスキルを検証し、誰が配布を制御し、誰が能力が広がるときに価値を受け取るのかということになります。
Fabric Protocolは、このレイヤーの周りに調整を構築しているようです。表面的にはアイデアはシンプルです - ロボットのスキルは、ルール、帰属、および検証なしにネットワークを通じて移動すべきではありません。
まだ早い段階であり、詳細が重要になります。
しかし、ロボットの専門知識が移転可能なインフラストラクチャになる場合、ガバナンスは機械自体と同じくらい重要になるかもしれません。
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