Trí tuệ nhân tạo, các công nghệ sản xuất mới và xu hướng chính sách phát triển
Trong những thập kỷ gần đây, phát triển và áp dụng các công nghệ sản xuất mới rất quan trọng đối với việc nâng cao tiêu chuẩn sống và chống lại nguy cơ suy giảm tốc độ tăng năng suất lao động ở nhiều nước. Ở các nước trên thế giới, các chính sách thúc đẩy việc phát triển các công nghệ sản xuất mới đã, đang và sẽ được ban hành trong các lĩnh vực, ngoài Trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain còn có, in 3D, công nghệ sinh học công nghiệp, vật liệu mới và công nghệ nano, đặc biệt là các chính sách liên quan đến điện toán và AI rất được quan tâm.
AI trong sản xuất
Trong công nghiệp, AI được ứng dụng vào nhiều quy trình, lĩnh vực: AI được thiết lập trở thành “công cụ chủ chốt để nghiên cứu dược phẩm” vào năm 2027; trong hàng không vũ trụ, hàng Airbus đã triển khai AI để xác định các mô hình về các vấn đề sản xuất khi chế tạo máy bay A350 mới; trong lĩnh vực chất bán dẫn, một hệ thống AI có thể lắp ráp mạch cho các chip máy tính, theo từng nguyên tử; trong công nghiệp dầu mỏ, robot mang camera của General Electric kiểm tra bên trong các đường ống dẫn dầu, tìm kiếm các khe nứt siêu nhỏ. AI sẽ kiểm tra toàn cảnh ảnh chụp và cảnh báo người vận hành khi phát hiện ra các lỗi tiềm ẩn; trong xây dựng, phần mềm phát sinh sử dụng AI để khám phá mọi hoán vị của một đồ án thiết kế, đề xuất hình dạng và bố cục xây dựng tối ưu, bao gồm xác định đường đi của hệ thống điện, nước và liên kết thông tin kế hoạch đến từng thành phần xây dựng…
Hiện nay, ở khía cạnh AI sử dụng các kỹ thuật học sâu và các mạng thần kinh nhân tạo, dự kiến tiềm năng thương mại lớn nhất đối với sản xuất tiên tiến sẽ là ở chuỗi cung ứng, logistic và tối ưu hóa quy trình. Một số kết quả khảo sát cho thấy các ngành công nghệ, vận tải, logistic và ô tô dẫn đầu về thị phần ở các công ty áp dụng AI sớm. Ngoài áp dụng trực tiếp vào sản xuất, ứng dụng AI vào logistic tạo điều kiện cho việc quản lý đội xe theo thời gian thực, bên cạnh giảm đáng kể mức tiêu thụ nhiên liệu và các chi phí khác. AI cũng có thể làm giảm tiêu thụ năng lượng ở các trung tâm dữ liệu. Ngoài ra, AI có thể hỗ trợ cho bảo mật kỹ thuật số.
AI có thể tạo ra các ngành công nghiệp mới, đối với sản xuất trong tương lai có thể là góp phần hình thành nên các ngành công nghiệp hoàn toàn mới, dựa trên các đột phá khoa học được AI thúc đẩy phát triển.
Các chính sách quan tâm: Một số loại hình chính sách ảnh hưởng đến sự phát triển và phổ biến của AI, bao gồm: các quy định quản lý bảo vệ dữ liệu cá nhân (vì tầm quan trọng của dữ liệu đào tạo đối với các hệ thống AI); các quy định về trách nhiệm pháp lý (ảnh hưởng đặc biệt đến việc phổ biến); hỗ trợ nghiên cứu; các quy định sở hữu trí tuệ; và các hệ thống kỹ năng. Các chính sách khác liên quan nhiều nhất đến những hậu quả (còn chưa chắc chắn) của AI. Những chính sách này có thể gồm: chính sách cạnh tranh; các chính sách kinh tế và xã hội làm giảm thiểu bất bình đẳng; chính sách về giáo dục và đào tạo; các biện pháp tác động tới nhận thức về AI của quần chúng; và các chính sách liên quan đến bảo mật kỹ thuật số. Các chính sách được hoạch định tốt sẽ giúp AI đạt được hiệu quả cao, vì AI có thể được áp dụng rộng rãi và thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
Chính phủ có thể thúc đẩy các sáng kiến dữ liệu mở và đảm bảo rằng dữ liệu công khai được để mở ở định dạng máy có thể đọc được cho các mục đích AI: Các sáng kiến dữ liệu mở có ở nhiều quốc gia, bao gồm các dữ liệu nghiên cứu và hành chính công. Để thúc đẩy các ứng dụng AI, dữ liệu công khai mở nên ở định dạng máy có thể đọc được.
Công nghệ có thể mang lại các giải pháp mới để sử dụng dữ liệu tốt hơn cho các mục đích AI: Chia sẻ dữ liệu có thể đòi hỏi cần phải vượt qua một số rào cản thể chế. Chủ sở hữu dữ liệu ở các tổ chức lớn có thể phải đối mặt với nạn quan liêu nội bộ trước khi được phép phát hành dữ liệu cũng như việc một số bộ dữ liệu có thể quá lớn để chia sẻ theo cách thực tế. Hiện nay, có một giao thức nguồn mở - Giao thức Đại dương (Ocean Protocol), đang đi đầu trong việc xây dựng một hệ thống liên kết blockchain với AI, để giải quyết các mối lo ngại này và khuyến khích trao đổi dữ liệu an toàn. Bằng cách kết hợp blockchain với AI, chủ sở hữu dữ liệu có thể thu được lợi ích từ hợp tác dữ liệu, với toàn quyền kiểm soát và kiểm soát được xác thực.
Chính phủ cũng có thể góp phần giải quyết các hạn chế phần cứng cho các ứng dụng AI: Khi các dự án AI chuyển từ khái niệm sang ứng dụng thương mại, cần phải có các nguồn lực điện toán đám mây và xử lý đồ họa (GPU) chuyên dụng và đắt tiền. Một doanh nhân AI có thể có kiến thức và nguồn tài chính để phát triển một bằng chứng khái niệm cho một doanh nghiệp, nhưng thiếu chuyên môn về phần cứng và các nguồn lực phần cứng cần để xây dựng một công ty AI khả thi.
Tránh quản lý AI theo cách làm giảm tinh thần đổi mới sáng tạo: Tính minh bạch của thuật toán, khả năng giải thích và trách nhiệm giải trình là một trong những mối quan tâm chính trong thảo luận về luật AI. Trước hết, luật về AI trên toàn bộ nền kinh tế có thể không tối ưu vào thời điểm này: công nghệ này vẫn còn non trẻ và nhiều tác động của nó vẫn chưa rõ ràng. Trong khi kinh nghiệm quốc tế về luật AI vẫn còn hạn chế, có cơ sở để cho rằng luật nên bao gồm các tác hại xác định phát sinh trong các lĩnh vực và ứng dụng cụ thể, và được giải quyết bởi các cơ quan chịu trách nhiệm quản lý các lĩnh vực liên quan…
Blockchain trong sản xuất
Ứng dụng blockchain vào sản xuất tạo ra một số thách thức: blockchain liên quan đến những biến đổi cơ bản ở các quy trình kinh doanh, đặc biệt liên quan đến các thỏa thuận và sự tham gia của các thành phần trong một chuỗi cung ứng. Trong khu vực công, chính phủ cũng có thể nâng cao nhận thức về tiềm năng của blockchain, khi cải thiện các công nghệ hiện có.
Ứng dụng chính của blockchain là theo dõi và truy tìm trong các chuỗi cung ứng. Kết quả là có thể làm giảm hàng giả, Blockchain có thể thay thế các yếu tố của hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp. Bằng cách lưu trữ danh tính kỹ thuật số của mỗi một bộ phận được sản xuất ra, blockchain có thể cung cấp bằng chứng tuân thủ với các giấy bảo hành, giấy phép và tiêu chuẩn trong sản xuất, lắp đặt và bảo trì. Blockchain có thể tự động hóa hơn nữa các chuỗi cung ứng thông qua việc thực hiện kỹ thuật số các “hợp đồng thông minh”, dựa trên các nghĩa vụ thỏa thuận trước được xác minh tự động.
In 3 chiều (3D)
In 3D đang phát triển nhanh chóng, nhờ giá máy in và nguyên liệu giảm, các vật thể được in ra đạt chất lượng cao hơn và những đổi mới sáng tạo trong phương pháp in. Những đổi mới sáng tạo gần đây bao gồm in 3D với các vật liệu mới, như thủy tinh, tế bào sinh học và thậm chí cả chất lỏng (được duy trì dưới dạng các cấu trúc bằng cách sử dụng hạt nano). Hầu hết in 3D được sử dụng để tạo các nguyên mẫu, mô hình và công cụ.
Chính phủ có thể giúp phát triển kiến thức cần thiết. Cụ thể, khu vực nhà nước có thể hỗ trợ khoa học cơ bản, đặc biệt là bằng cách tài trợ và quản lý cơ sở dữ liệu giám tuyển về các tính chất của vật liệu và môi giới các thỏa thuận chia sẻ dữ liệu (DSA) giữa những người sử dụng công nghệ MAM, phòng thí nghiệm của chính phủ và các trường đại học; hỗ trợ phát triển các tiêu chuẩn chế tạo và thử nghiệm độc lập và giúp định lượng những lợi thế của việc áp dụng công nghệ mới, bằng cách tạo ra một nền tảng để thu thập tư liệu về trải nghiệm của những người dùng ban đầu.
Công nghệ sinh học công nghiệp và kinh tế sinh học
Là một phần của kinh tế sinh học, công nghệ sinh học công nghiệp liên quan đến việc sản xuất hàng hóa từ sinh khối tái tạo. Khi kết hợp với tiến bộ khoa học và công nghệ khác - ví dụ trong khoa học vật liệu và robot - các công cụ này sẵn sàng khởi đầu một cuộc cách mạng sản xuất dựa trên sinh học. Pin dựa trên sinh học, các vi sinh vật và quang hợp nhân tạo sản xuất nhiên liệu sinh học chỉ là một số ví dụ về những tiến bộ gần đây của công nghệ sinh học. Mặc dù có những tiến bộ này, nhưng còn có những tác động môi trường trung hạn lớn nhất của công nghệ sinh học công nghiệp xoay quanh sự phát triển của tinh chế sinh học tiên tiến, biến sinh khối bền vững thành các sản phẩm thương mại (thực phẩm, thức ăn chăn nuôi, vật liệu, hóa chất) và năng lượng (nhiên liệu, điện, nhiệt).
Các chiến lược để phát triển lĩnh vực tinh chế sinh học phải giải quyết được vấn đề về tính bền vững của sinh khối được sử dụng. Trong lĩnh vực này, cần có các tiêu chuẩn hiệu suất môi trường: các cơ quan quản lý thường áp đặt tiêu chí bền vững cho các sản phẩm dựa trên sinh học, hầu hết những sản phẩm này hiện không cạnh tranh chi phí được với các sản phẩm hóa dầu… Việc cấp ngân sách thông qua quan hệ đối tác công - tư là rất cần thiết để giảm rủi ro của đầu tư tư nhân và chứng minh cam kết về các chính sách dài hạn, chặt chẽ đối với sản xuất năng lượng và công nghiệp của chính phủ.
Các sáng kiến của nhà nước về nhiên liệu dựa trên sinh học đã có trong nhiều thập kỷ, nhưng còn ít chính sách hỗ trợ sản xuất hóa chất dựa trên sinh học, vốn có thể làm giảm đáng kể phát thải khí nhà kính và bảo tồn tài nguyên không tái tạo.
Vật liệu mới
Ngày nay, vật liệu với những tính chất hoàn toàn mới lạ đang xuất hiện: chất rắn có tỷ trọng tương đương với tỷ trọng của không khí; vật liệu tổng hợp siêu nhẹ siêu bền; vật liệu có khả năng nhớ hình, tự sửa chữa hoặc tự lắp ráp thành các bộ phận; và các vật liệu phản ứng với ánh sáng và âm thanh, ... tất cả đều trở thành hiện thực.
Nhà nước phải có chính sách liên quan đến hệ sinh thái sáng tạo vật liệu. Một mô hình đầu tư hợp tác công - tư được bảo đảm, đặc biệt là để xây dựng cơ sở hạ tầng vật chất không gian thực - ảo và đào tạo lực lượng lao động trong tương lai. Vật liệu mới sẽ làm nảy sinh những vấn đề chính sách mới và sẽ khiến phải xem xét lại trọng điểm của các mối quan ngại chính sách dài hạn. Hạ tầng đổi mới sáng tạo vật liệu rất cần các chính sách phối hợp ở cấp quốc gia và quốc tế. Các tổ chức nghề nghiệp đang rất nỗ lực để phát triển một hạ tầng thông tin - vật liệu.
Công nghệ nano
Vật liệu nano tiên tiến ngày càng được sử dụng để chế tạo các sản phẩm công nghệ cao, ví dụ để đánh bóng các bộ phận quang học. Những đổi mới sáng tạo gần đây bao gồm mô nhân tạo kích hoạt nano, pin mặt trời phỏng sinh học và chẩn đoán bằng phòng thí nghiệm trên chip.
Hầu như không thể tập trung cơ sở hạ tầng nghiên cứu và phát triển công nghệ nano trong một cơ quan nghiên cứu, hoặc thậm chí là trong một khu vực. Do đó, công nghệ nano đòi hỏi sự hợp tác liên ngành và/hoặc quốc tế để phát huy hết tiềm năng của nó. Các chương trình nghiên cứu và phát triển được nhà nước tài trợ sẽ cho phép sự tham gia của các trường đại học và ngành công nghiệp từ các nước khác, cho phép hợp tác có mục tiêu giữa các đối tác phù hợp nhất.
Đa dạng hóa nghiên cứu về AI
Tài trợ nghiên cứu của nhà nước là chìa khóa để đạt được tiến bộ trong AI kể từ khi lĩnh vực này được sinh ra. Mặc dù nhiều người cho rằng AI đang ở điểm uốn (bứt phá), nhưng một số chuyên gia nhấn mạnh quy mô và những khó khăn của các thách thức nghiên cứu nổi bật. Một số đột phá nghiên cứu AI có thể đặc biệt quan trọng đối với xã hội, kinh tế và chính sách công.
Nghiên cứu và giáo dục cần phải là nghiên cứu đa ngành Nghiên cứu liên ngành rất cần để thúc đẩy sản xuất. Nghiên cứu vật liệu bao gồm các ngành như khoa học và kỹ thuật vật liệu truyền thống, cũng như vật lý, hóa học, kỹ thuật hóa học, kỹ thuật sinh học, toán học ứng dụng, khoa học máy tính và kỹ thuật cơ khí.
Các cơ quan và các chương trình nghiên cứu được nhà nước tài trợ nên có quyền tự do hình thành các tổ hợp đối tác và cơ sở phù hợp để giải quyết các thách thức mở rộng quy mô và liên ngành.
Quan hệ đối tác công - tư có thể giúp thương mại hóa nghiên cứu Cấp vốn cho mở rộng quy mô kinh doanh là mối quan tâm rộng rãi. Điều này phần lớn là do nhiều công ty đầu tư mạo hiểm thích đầu tư vào các startup phần mềm, công nghệ sinh học và truyền thông hơn là các công ty sản xuất tiên tiến, vốn thường làm với các công nghệ tốn kém và rủi ro hơn.
Hợp tác giữa các trường đại học, ngành công nghiệp và chính phủ có thể góp phần cung cấp cho các startup những bí quyết, thiết bị và tài trợ ban đầu để thử nghiệm và mở rộng quy mô các công nghệ mới, vì thế đầu tư sẽ dễ thu hút tài trợ mạo hiểm.
Nghiên cứu được nhà nước cấp ngân sách ở các trường đại học và các tổ chức nghiên cứu công thường rất quan trọng đối với AI. Hơn nữa, vì sự phức tạp của nhiều công nghệ sản xuất mới nổi thậm chí còn vượt quá cả năng lực nghiên cứu của các công ty lớn nhất, nên quan hệ đối tác nghiên cứu công - tư là rất cần thiết.
Các nỗ lực nghiên cứu và phát triển và thương mại hóa công thường có nhiều mục đích, từ thúc đẩy sử dụng các công nghệ phân tích dữ liệu và kỹ thuật số trong kỹ thuật trao đổi chất, đến phát triển các nguyên liệu thân sinh học cho máy in 3D. Một hướng tiềm năng đáng quan tâm là định hình các chương trình nghiên cứu để giảm bớt nguy cơ thiếu hụt các vật liệu quan trọng về khía cạnh kinh tế
Để làm chủ các công nghệ của cuộc Cách mạng Sản xuất thế hệ mới đòi hỏi chính sách hiệu quả trong các lĩnh vực rộng lớn, bao gồm cơ sở hạ tầng kỹ thuật số, kỹ năng và quyền sở hữu trí tuệ. Thông thường, những lĩnh vực chính sách đa dạng này không được kết nối chặt chẽ trong các cơ cấu và quy trình của chính phủ. Công nghiệp 4.0 đặt ra những thách thức cho các công ty, đặc biệt là các công ty nhỏ. Nó cũng thách thức năng lực hành động với tầm nhìn xa và kiến thức kỹ thuật trên nhiều lĩnh vực chính sách đa dạng của các chính phủ.