[2026 GGGF] Giáo sư Dennis Hong: 'Hàn Quốc không nên sao chép Mỹ và Trung Quốc, năng lực sản xuất là vũ khí của chúng ta'

Giáo sư Dennis Hong, Giám đốc Viện RoMeLa và là giảng viên tại Trường Đại học UCLA, đã chỉ ra chiến lược sinh tồn độc đáo mà Hàn Quốc cần theo đuổi trong bối cảnh cuộc cạnh tranh quyền lực về 'AI vật lý' đang gia tăng giữa Mỹ và Trung Quốc. Ông cho rằng Hàn Quốc không có khả năng cạnh tranh nếu chỉ sao chép cách làm của Mỹ và Trung Quốc, khi mà Mỹ sở hữu một hệ sinh thái AI và phần mềm mạnh mẽ cùng với nguồn vốn dồi dào, trong khi Trung Quốc lại dẫn đầu về quy mô chuỗi cung ứng phần cứng, giá cả và tốc độ sản xuất hàng loạt.

Trong cuộc phỏng vấn với phóng viên Ajou Economics vào ngày 29 tháng 8, giáo sư Hong cho biết: "Rất khó để phân loại đơn giản rằng Mỹ là AI (phần mềm) và Trung Quốc là phần cứng". Ông nhấn mạnh rằng trong lĩnh vực AI vật lý, việc chế tạo và triển khai robot để thu thập dữ liệu, học hỏi và cải tiến robot là rất quan trọng. Ông phân tích rằng điều quan trọng không phải là ai tạo ra bộ não hay cấu trúc cơ thể tốt nhất, mà là ai có thể tiến hóa nhanh nhất.

Giáo sư Hong đã chỉ ra rằng 'nền tảng sản xuất' là lợi thế khác biệt của Hàn Quốc. Ông nói: "Hàn Quốc có nền tảng rất tốt trong các lĩnh vực như bán dẫn, ô tô, pin, điện tử và sản xuất chính xác" và nhấn mạnh rằng Hàn Quốc không nên tham gia vào cuộc cạnh tranh số lượng để tạo ra những robot humanoid giống như Mỹ và Trung Quốc. Ông cho rằng Hàn Quốc cần lựa chọn những lĩnh vực có thể kết hợp giữa ngành công nghiệp có sức cạnh tranh toàn cầu và AI vật lý để trở thành người dẫn đầu.

Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của 'dữ liệu từ hiện trường' mà các tập đoàn lớn như Samsung, Hyundai và LG đã có sẵn. Trong thời đại AI sinh ra, dữ liệu được thu thập từ Internet, nhưng trong thời đại AI vật lý, dữ liệu quan trọng lại nằm ở 'hiện trường'. Ông cho biết: "Không phải tất cả các doanh nghiệp đều cần phải tạo ra robot humanoid. Chúng ta cần tận dụng tối đa lợi thế của các tập đoàn lớn đã có sản phẩm, nhà máy, chuỗi cung ứng và nơi sử dụng thực tế để tìm ra công việc cần thiết tại hiện trường, triển khai robot, thu thập dữ liệu, học hỏi và cải tiến trong một chu trình".

Tuy nhiên, ông cũng đề cập đến 'niềm tin xã hội' như một thách thức cần giải quyết trong quá trình kết hợp dữ liệu sản xuất với AI vật lý. Ông nhấn mạnh rằng cần phải giải quyết trước những lo ngại về mất việc làm và tranh chấp quyền sở hữu dữ liệu có thể phát sinh trong quá trình dạy AI kỹ năng của công nhân.

Giáo sư Hong cho biết: "Công nhân có thể nghĩ rằng 'nếu tôi dạy kỹ năng của mình cho AI thì tôi sẽ mất việc'. Chúng ta cần có một hệ thống để xác định ai là chủ sở hữu dữ liệu, cách thức đồng ý và cách chia sẻ giá trị được tạo ra từ dữ liệu đó".

Ông cũng cảnh báo về sự phóng đại của những tiến bộ công nghệ trong AI vật lý. Ông nói: "Việc thành công một lần trong thử nghiệm và việc triển khai ổn định robot trong thực tế là hai vấn đề hoàn toàn khác nhau". Ông cho rằng trong bối cảnh công nghệ tiến bộ và sự phóng đại đồng thời, rất khó để dự đoán trong vài năm tới sẽ có bao nhiêu robot humanoid được đưa vào sử dụng. Ông tiếp tục: "Sự thay đổi lớn nhất là robot sẽ chuyển từ những cỗ máy được lập trình đơn giản thành những cỗ máy có khả năng học hỏi và thích nghi" và nhấn mạnh rằng việc chứng minh độ tin cậy và giá trị kinh tế trong thực tế là điều quan trọng hơn.

Được biết đến như 'Leonardo da Vinci' trong lĩnh vực robot, giáo sư Hong đã chia sẻ triết lý nghiên cứu của mình, đó là hướng tới những robot sáng tạo, đổi mới nhưng cũng thân thiện. Ông nói: "Giá trị quan trọng nhất của robot không phải là làm việc với chi phí thấp hơn con người, mà là thay thế những công việc nguy hiểm mà con người phải đối mặt". Ông giải thích rằng robot sẽ thay thế những công việc nguy hiểm trong các tình huống như thiên tai, hỏa hoạn, sự cố nhà máy điện hạt nhân và môi trường độc hại. Ông kết luận: "Điều cần ấm áp không phải là trái tim của robot mà là trái tim của những người tạo ra nó, và điều quan trọng là công nghệ được phát triển vì ai và với mục đích gì".