Ponad pięć milionów robotów przemysłowych pracuje obecnie w fabrykach na całym świecie. Jednocześnie dyskusje o broni autonomicznej osiągnęły nowy etap w ONZ, a naukowcy z ETH Zurich nauczyli robotyczną dłoń chodzenia na palcach.
- Ponad pięć milionów robotów przemysłowych pracuje obecnie w fabrykach na świecie.
- Chiny odpowiadają za 59% światowych instalacji, a Europa notuje spadki.
- W Indiach kobiety nagrywają domowe czynności, które mogą posłużyć do nauki robotów.
- ONZ rozważa negocjacje nad prawnie wiążącymi przepisami dotyczącymi broni autonomicznej.
Postępująca robotyzacja przemysłu
Według raportu World Robotics 2026 Międzynarodowej Federacji Robotyki (IFR), fabryki zainstalowały w 2025 roku ponad 600 000 robotów przemysłowych, o 11% więcej niż rok wcześniej. Globalny park maszyn operacyjnych wzrósł o 9%. Chiny, z 354 000 zainstalowanych robotów, odpowiadają za 59% światowego wyniku.
Stany Zjednoczone wyprzedziły Japonię i stały się drugim co do wielkości rynkiem na świecie, z blisko 38 500 instalacji. Europa podąża odwrotnym trendem: instalacje spadły o 8% w Niemczech, 11% we Włoszech, 8% we Francji i 15% w Hiszpanii. IFR przewiduje 655 000 zainstalowanych jednostek w 2026 roku i 806 000 w 2029.
Z kolei Toyota poinformowała swoich inwestorów, że modernizacja fabryk grupy i jej głównych dostawców może wymagać około 400 000 robotów. Program mógłby kosztować ¥1 bilion, czyli około 6,4 miliarda dolarów rocznie począwszy od 2028 roku, choć koncern nie podjął żadnych wiążących zobowiązań finansowych. W Chicago, podczas targów IMTS, firma Universal Robots zaprezentowała Gen 7, platformę cobotów, czyli robotów zaprojektowanych do pracy u boku ludzi.
Ręce za maszynami
W Radżastanie w Indiach kobiety otrzymują wynagrodzenie za nagrywanie swoich domowych czynności za pomocą kamer zamocowanych na głowie – wynika z dochodzenia serwisu Decode. Nagrania pokazują gotowanie, sprzątanie czy składanie prania z perspektywy pracownicy. Materiały te mogą być podzielone na elementarne czynności i posłużyć do nauczenia robotów, jak ludzie manipulują przedmiotami w prawdziwych domach – rodzaj danych uważany za szczególnie cenny.
Decode szacuje, że w Indiach tę działalność może wykonywać od 20 000 do 30 000 osób, choć liczba ta jest ekstrapolacją, a nie oficjalnym spisem. Dochodzenie nie precyzuje, które firmy robotyczne ostatecznie otrzymują te nagrania.
Broń autonomiczna i roboty ochrony
Po trzech latach dyskusji obrady Grupy Ekspertów Rządowych ONZ zakończyły się rosnącym poparciem dla formalnych negocjacji nad nowymi przepisami międzynarodowymi. Human Rights Watch informuje, że 76 państw popiera obecnie negocjacje nad prawnie wiążącymi środkami. Raport końcowy został jednak osłabiony: fragmenty dotyczące obaw etycznych i projektowania broni zostały usunięte lub okrojone po sprzeciwach państw, w tym Rosji i Stanów Zjednoczonych.
Sprawa zostanie rozpatrzona podczas Konferencji Przeglądowej Konwencji o niektórych rodzajach broni konwencjonalnej w listopadzie, gdzie państwa mogą zdecydować o mandacie negocjacyjnym. Informatyk Stuart Russell, w krótkim filmie Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley, wezwał do zakazu małej autonomicznej broni przeciwpiechotnej. Ostrzega, że maszyny zdolne do wybierania i atakowania osób mogą stać się tanią bronią masowego rażenia, łatwą do rozmieszczenia na dużą skalę.
Badanie opublikowane w International Journal of Human–Computer Interaction bada z kolei, czy postrzeganie sprawiedliwości może zmniejszyć konflikty między ludźmi a robotami ochrony. Według autorów, Xin Ye i Lionela Roberta, sprawiedliwość dystrybutywna dotyczy tego, jak sprawiedliwie wygląda decyzja robota lub jej konsekwencje, a sprawiedliwość informacyjna – jakości jego wyjaśnienia. Naukowcy stwierdzają, że oba czynniki mogą przyczynić się do zmniejszenia konfliktów, choć wyniki te, pochodzące z badań kontrolowanych, nie dowodzą niczego na temat robotów sprawujących władzę w działaniach policyjnych.
Dłoń, która chodzi
Naukowcy z ETH Zurich nauczyli antropomorficzną robotyczną dłoń chodzenia na czubkach palców. Wykorzystuje ona polityki uczenia przez wzmacnianie, metodę, w której system uczy się metodą prób i błędów, aby pełzać, kierować się i podnosić po upadku. Może również utrzymać własny ciężar, naciskając kolejne klawisze klawiatury, oraz popychać obiekt w kierunku celów dzięki wizualnemu sprzężeniu zwrotnemu z góry. Praca została opisana w ośmiostronicowym preprinte na arXiv, a do każdego zadania wykorzystywane są oddzielne polityki.
