Robert Szczerba on Muck Rack

Robert Szczerba

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Rocket Scientist 🚀 turned Tech CEO; Senior Fellow @LockheedMartin; @NotreDame PhD; Wrote cool stuff @Forbes & Proud Autism Dad!
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Articles

Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）

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By Robert Szczerba
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AIリスクをめぐる議論は、間違った問いを発し続けている。経営幹部たちは、モデルがどれほど賢くなるのか、人間を超えるのか、いつか制御不能になるのかを問い続けている。これらは確かに長期的な課題だ。しかし同時に、すでに目の前にあるリスクから目をそらす要因にもなっている。より差し迫った危険は、知能が高すぎるモデルではない。リスクは、通常の不完全なモデルが、何をすることを許されているのか、間違いを犯したときに誰が責任を負うのかを誰も決めないまま、実際の業務フローに組み込まれることにある。 この変化は今、深刻さを増している。なぜなら、AIが助言から行動へと移行しているからだ。いわゆるエージェント型システムは、メールの下書きを作成するだけでなく、それを送信し、請求書を承認し、生産ラインのスケジュールを変更し、トラックの経路を決定することができる。問題は、モデルが何を知っているかではなく、組織がそれに何をさせるかになる。 助言と行動は別物だ...
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AI Learned To Think. Now It Has To Learn To Move Original

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By Robert Szczerba
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Automation with AGV and robotic arm in modern distribution warehouse. getty Since ChatGPT broke into the mainstream, the AI boom has mostly happened inside a rectangle. A chat window, a search bar, a coding assistant. The models got dramatically better at working with words, code and images, but they still mostly shuffle information from one screen to another. The next phase is harder, and it’s not mainly about making chatbots more fluent.
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貴社がヒューマノイドロボットの購入を検討しているなら、最初に問うべきは技術がどれほど印象的かではない。経済合理性があるかどうかである。 二足歩行し、バランスを保ち、人間のような器用さで物体を操作できるロボットをつくることは、ロボティクスにおける最難関の課題の1つだ。だからこそ、Figure AIやApptronikのような企業が生み出すエンジニアリング、そしてGXO Logisticsが運用するヒューマノイドの実証運用が、注視する価値のある重要な動きとなっている。 ロボットシステムの構築と商業化に長年携わってきた者として、この課題に挑むチームには心から敬意を抱いている。だが、卓越したエンジニアリングと、説得力のある事業性は同義ではない。 多くの倉庫や工場、物流センターが抱えているのは「人間のように見える」ことの問題ではない。処理能力の問題であり、信頼性の問題であり、コストの問題である。そのレンズでヒューマノイドロボットを評価すると、見え方はあっという間に変わる。 買い手の問いは「身体構造」ではなく「経済性」だ...
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