Robot sẽ là ngành lớn tiếp theo sau AI: Thách thức thị trường lao động

Các thông tin trên được các nhà khoa học đưa ra bàn thảo tại Tọa đàm với chủ đề “Robot và Tự động hóa Thông minh” sáng ngày 4/12 trong chuỗi toạ đàm “Khoa học vì Cuộc sống" của Tuần lễ Khoa học - Công nghệ VinFuture 2025 - điểm hẹn kết nối giữa cộng đồng khoa học công nghệ Việt Nam với các nhà khoa học, các nhà hoạch định chính sách và doanh nhân hàng đầu trong nước và quốc tế.

Tại tọa đàm, các chuyên gia phân tích, thế giới đang chứng kiến sự phát triển nhanh chóng của công nghệ tự động hóa và robot, trí tuệ nhân tạo, cảm biến tiên tiến và các hệ thống tương tác thông minh đang dần trở thành một phần thiết yếu trong công nghiệp, dịch vụ và y tế. Những đổi mới này không chỉ mang lại bước tiến vượt bậc về năng suất và hiệu quả mà còn mở ra nhiều giải pháp nhằm nâng cao chất lượng cuộc sống và hướng đến phát triển bền vững.

Dự đoán đến 2050, có khoảng 1 tỷ robot chung sống với loài người

Nói về chủ đề tương tác robot với mô hình thị giác-ngôn ngữ, Giáo sư Tan Yap Peng, Hiệu trưởng tại Trường Đại học VinUni cho biết, ngành robot đang đứng trước ngưỡng trở thành ngành lớn tiếp theo sau AI. Robot hiện nay được trang bị kiến thức huấn luyện sẵn và có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau từ mô hình chuyên dụng đến mô hình đa dụng.

Giáo sư Tan Yap Peng cho rằng, hiện nay, robot đã được sử dụng trong nhiều ngành nghề, ví dụ như Amazon đã dùng hàng triệu robot để bốc xếp kho hàng. Dự đoán chỉ đến 2050, có khoảng 1 tỷ robot chung sống với loài người.

Tuy nhiên, theo Giáo sư Tan Yap Peng vẫn quá nhiều thách thức đặt ra, cụ thể, robot mới chỉ được lập trình để giải quyết 1 nhiệm vụ đơn giản (giặt giũ, lau bàn, nâng đồ, gấp quần áo…). Robot còn hạn chế trong việc xử lý nhiều nhiệm vụ, hiểu được các lệnh phức tạp và thực hiện chính xác các lệnh.

Do đó, giải pháp đưa ra là hướng tới mô hình có mục đích lớn hơn, giúp tinh chỉnh hành động của robot, giúp robot hiểu hình ảnh, video hướng dẫn, hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người để ra hành động.

Hiện nay có nhiều mô hình được sử dụng để trang bị, huấn luyện và có khả năng xử lý nhiều tác vụ khác nhau như mô hình ngôn ngữ lớn (Gemini, AI, LLav), mô hình thị giác - ngôn ngữ (Open AI), mô hình thị giác – ngôn ngữ - hành động (VLA, Pi, VLA -2).

Các mô hình VLA là mô hình nền tảng đa phương thức tích hợp thị giác, ngôn ngữ và hành động như Thị giác: Giúp robot hiểu thế giới từ hình ảnh hoặc video; Ngôn ngữ: Cho phép robot hiểu các chỉ dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên; Hành động: Chuyển đổi sự hiểu biết thành các hành động robot vật lý. Chúng ta sử dụng bộ nhớ nhanh, mã hóa các câu lệnh mềm, robot sẽ truy xuất câu lệnh theo video minh họa và có hành động.

“Khi được tinh chỉnh và phát triển đầy đủ, sẽ chuyển từ ‘chuyên dụng’ sang ‘đa dụng’ với mức độ thông minh cao hơn. Robot sẽ trở nên khéo léo hơn, dễ bảo trì hơn nhờ khả năng tự chẩn đoán và xử lý sự cố, đồng thời có thể chủ động thực hiện các thao tác mà con người mong muốn. Chúng cũng sẽ phối hợp nhịp nhàng hơn với con người trong nhiều tình huống. Đặc biệt, robot tương lai sẽ sử dụng năng lượng hiệu quả hơn, hoạt động tiết kiệm hơn và đảm bảo an toàn, ổn định khi cùng tồn tại trong môi trường sống của con người” - Giáo sư Tan Yap Peng nhấn mạnh.

Giáo sư Đỗ Ngọc Minh Đại học Illinois Urbana-Champaign (UIUC) cho rằng, tự động hóa sẽ khiến nhiều công việc biến mất, nên sự chấp nhận robot không chỉ đến từ tiện ích mà còn từ cảm giác công bằng và minh bạch khi robot tham gia thị trường lao động.

Nhiều vấn đề đã được đặt ra tại Tọa đàm như khả năng robot giúp kéo dài tuổi thọ cho con người hay không? GS. Tan Yap Peng phân tích, robot có thể thay con người thực hiện những thao tác nguy hiểm hoặc phức tạp, nhưng việc “kéo dài tuổi thọ” là câu hỏi cần thêm thời gian chứng minh. Nhưng điều quan trọng là xã hội phải xác định ranh giới robot được phép làm gì và trách nhiệm thuộc về ai khi robot can thiệp vào đời sống con người.

GS. Ho-Young Kim, chuyên ngành Kỹ thuật Cơ khí tại Đại học Quốc gia Seoul cho rằng, robot nano có thể hỗ trợ thay thế những bộ phận bị bệnh của con người, hoặc thực hiện phẫu thuật vi mô bên trong cơ thể, tạo nền tảng cho y học tái tạo. Ngoài ra, robot chăm sóc người già được xem là giải pháp chiến lược trước bài toán già hóa dân số ở nhiều quốc gia châu Á. Robot có thể hỗ trợ vận động, theo dõi sức khỏe, đồng hành tinh thần, giúp giảm áp lực thiếu hụt lao động trẻ.

GS. Ho-Young Kim, chuyên ngành Kỹ thuật Cơ khí tại Đại học Quốc gia Seoul dự đoán robot có thể sở hữu biểu cảm khuôn mặt hoặc cơ bắp nhân tạo, nhưng chỉ ở mức độ mô phỏng đơn giản trong thời gian gần. Thách thức lớn nhất là chế tạo được cơ nhân tạo hoạt động như cơ thể thật và hệ thần kinh điều khiển có độ nhạy cao.

Giáo sư Tan Yap Peng, Hiệu trưởng tại Trường Đại học VinUni cho rằng, ngay cả khi vật liệu và phần cứng tiến bộ, AI điều khiển hành vi để robot “hành xử như người” vẫn còn cách rất xa năng lực tự nhiên của con người.

Thách thức lớn với thị trường lao động

Tiến sĩ Nguyễn Trung Quân hiện là trợ lý Giáo sư Kỹ thuật Hàng không và Vũ trụ tại Đại học Nam California (USC); Giám đốc Khoa học (CSO) của VinMotion cho rằng, robot cần vượt qua ba rào cản gồm an toàn vật lý, an ninh dữ liệu và sự chấp nhận của xã hội. Chỉ khi con người cảm thấy an toàn khi đứng cạnh, robot mới có thể vận hành tự nhiên trong đời sống.

Ông Quân chia sẻ, quy mô thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) 2024 ước tính khoảng 196,63 tỷ USD. Tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) 36,6%. Quy mô dự kiến 2030: Đạt khoảng 826,70 tỷ USD.

"AI vật lý" là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng, kết hợp trí tuệ nhân tạo (AI) với các hệ thống vật lý (như robot) để tạo ra các tác nhân có thể tư duy, hành động và tương tác với con người và môi trường thực. Các dự báo cho thấy ngành công nghiệp này có thể đạt giá trị 10.000 tỷ đô la trong 10 năm tới.

Sự phát triển này cũng đặt ra nhiều thách thức lớn, bao gồm thay đổi trên thị trường lao động. Dẫn chứng câu nói của Nvidia Jensen Huang: “Đến cuối thập kỷ này, thế giới sẽ thiếu ít nhất 50 triệu lao động. Chúng ta có thể sẽ phải trả 50.000 đô la một năm để robot đi làm việc”. Thách thức thiếu hụt lao động trên toàn cầu và AI/robot là giải pháp thiết yếu.

Tiến sĩ Nguyễn Trung Quân chỉ ra rằng, thách thức lớn ở đây là “vòng lặp gà và trứng của dữ liệu Robot". Do đó, để có robot thông minh hoạt động hiệu quả, cần huấn luyện nó trên một lượng lớn dữ liệu thực tế. Nhưng không thể triển khai robot ra thực tế nếu chúng chưa đủ thông minh và an toàn. Do đó, nó là một vòng tương tác cần giải quyết.

Chia sẻ thêm về vấn đề này, ông Quân cho hay, hiện tại, chúng tôi đã và đang phát triển mẫu robot Motion 2. Mẫu robot Motion 2 chúng tôi đã và đang hướng đến các khả năng chuyển động ưu việt vượt trội hơn cả người bình thường. Trong quá trình thiết kế, chúng tôi cũng đặt ra ba tiêu chí rất quan trọng, tôi tạm gọi là tiêu chuẩn 3S để đảm bảo robot có thể vận hành liên tục được, cụ thể, là self-standing up, tức là robot nếu có bị ngã phải tự đứng dậy được; là tự thay pin hoặc tự sạc pin khi cần thiết; là phần cứng cũng như cả hệ thống cần đảm bảo ở trạng thái hoạt động ổn định liên tục không nghỉ trong nhiều giờ.

“Robot chỉ có thể hữu dụng nếu nó có thể vận hành liên tục 24/7 một cách ổn định mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Và đó cũng là một tiêu chí rất lớn mà chúng tôi đặt ra cho mẫu robot này” – ông Quân cho hay.

Liệu Robot hình người có thể thay thế lao động trong các lĩnh vực nhạy cảm về xã hội? ông Quân cho rằng: “Việc dân số già lên, và thế hệ trẻ không còn mặn mà với nhiều công việc chân tay hay nhàm chán, thì việc thiếu hụt nhân lực ở nhiều ngành nghề khác nhau là việc không chỉ xảy ra ở các nước phát triển mà thậm chí là đang dần diễn ra ở các nước đang phát triển như Việt Nam. Vì vậy, việc robot hình người nổi lên như một cơn sốt để sẵn sàng bổ trợ cho sự thiếu hụt lao động này gần như là điều tất yếu.

Ngoài ra, trong tương lai, nếu robot hình người trở nên ngày càng tân tiến và giá cả hợp lý, nhiều ngành công nghiệp mới cũng có thể được tạo ra, hoặc phát triển mạnh hơn bao giờ hết”.

Giáo sư Tan Yap Peng, Hiệu trưởng tại Trường Đại học VinUni nhấn mạnh: “Cuộc cách mạng công nghệ này, người chiến thắng cần làm chủ được nguồn lực trí tuệ và dữ liệu”.

Hồng Hạnh