Shield AI, Waabi і GM обговорять AI без права на збій

На TechCrunch Disrupt 2026 представники Shield AI, Waabi та General Motors говоритимуть про тестування, валідацію й довіру до AI у реальному світі.

На TechCrunch Disrupt 2026 тема штучного інтелекту вийде далеко за межі чатботів — у сферу, де помилки можуть мати фізичні наслідки. На сцені Real World AI представники Shield AI, Waabi та General Motors обговорять, як будувати AI-системи, коли права на збій фактично немає. Йтиметься про авіацію, автономний транспорт і роботів, які працюють поруч із людьми. І головне тут не сам AI, а межа, після якої йому справді можна довірити роботу в реальному середовищі.

Увагу до цієї сесії привертають не лише імена спікерів, а й сама постановка питання: як зрозуміти, що автономна система готова вийти з лабораторії у фізичний світ. Для таких технологій замало, щоб AI просто “працював”. Його потрібно перевірити, валідовати і довести достатню надійність, щоб не створювати ризиків для людей, техніки та місій.

AI, де помилка вже не просто неправильна відповідь

У джерелі окремо підкреслюється різниця між звичайним AI-чатботом і системою, яка керує літаком, транспортом або роботом. Якщо чатбот може дати хибну відповідь, то збій у фізичній системі здатен призвести до значно серйозніших наслідків: зупинки літака, аварії автомобіля або зриву місії.

Тому дискусія на Disrupt 2026 буде зосереджена не на загальних можливостях AI, а на практичному питанні готовності. Для компаній у таких сферах важливо не лише створити автономну систему, а й довести, що вона може стабільно працювати в реальному середовищі.

Організатори сесії формулюють це як розмову про створення AI-систем, де провал не є варіантом. Як повідомляють Новини IT-PUB, тема виходить далеко за межі суто технічної аудиторії, адже йдеться про довіру, безпеку та відповідальність там, де цифрове рішення безпосередньо впливає на фізичний світ.

Nathan Michael, Raquel Urtasun і Mikell Taylor говоритимуть про межу довіри

У сесії візьмуть участь Nathan Michael, CTO Shield AI, Raquel Urtasun, засновниця та CEO Waabi, і Mikell Taylor, директорка з робототехнічної стратегії General Motors. Вони працюють у різних напрямах, але стикаються з однією проблемою: як запускати автономні системи, коли ціна помилки висока.

У джерелі зазначено, що розмова стосуватиметься побудови культури безпеки, тестування та валідації систем, проходження регуляторних бар’єрів і здобуття довіри. Тобто мова піде не лише про самі алгоритми, а про весь процес доведення технології до реального використання.

Для індустрії це принципове питання. Впровадження AI в машини й робототехніку потребує не просто інженерної розробки, а й процедур, які дозволяють зрозуміти, коли систему можна вважати достатньо готовою. Саме межа між “майже працює” і “можна довірити роботу” стане центральною темою розмови.

Shield AI робить ставку на автономність для місій

Nathan Michael відповідає за розробку та впровадження Hivemind — платформо-незалежного програмного забезпечення для місійної автономності від Shield AI. У джерелі наголошується, що його досвід охоплює AI, керування, сприйняття та багатороботні системи, зокрема роботу в Robotics Institute Карнегі-Меллонського університету, де він очолював Resilient Intelligent Systems Lab.

Цей бекграунд важливий, бо Shield AI працює саме в умовах, де автономність має бути не лише ефективною, а й підтвердженою. У лютому Hivemind обрали як автономного постачальника для програми прототипу безпілотника Collaborative Combat Aircraft ВПС США. А вже за місяць компанія оголосила про $1.5 млрд фінансування серії G при післяінвестиційній оцінці $12.7 млрд.

На Disrupt Michael представить погляд людини, яка працює над автономними системами для середовищ із підвищеними ставками. У такому контексті ключове питання звучить не як “чи може AI виконати завдання”, а як “чи можна бути впевненим, що він виконає його правильно”.

Waabi перевіряє автономне водіння у віртуальному середовищі

Raquel Urtasun працює в AI та автономному транспорті вже 25 років. До заснування Waabi вона була головною науковицею та керівницею R&D в Uber ATG. Також вона є професоркою комп’ютерних наук Університету Торонто, співзасновницею Vector Institute for AI і авторкою понад 200 наукових робіт з AI.

Зараз Waabi готує свою технологію автономного водіння до ширшого використання. У січні компанія залучила $1 млрд і оголосила про партнерство з Uber для підтримки розгортання 25,000 або більше роботаксі Waabi Driver.

Для Waabi ключовими залишаються тестування та валідація. Компанія використовує симулятор Waabi World, який навчає, тестує та перевіряє Waabi Driver у віртуальному середовищі. При цьому Urtasun раніше заявляла, що автономні вантажівки компанії ще мають бути повністю валідовані перед безпілотним запуском.

Тому її участь у сесії прямо пов’язана з головним питанням події: як визначити момент, коли AI-система вже готова працювати без людини за кермом.

General Motors говорить про роботів для спільної роботи з людьми

Mikell Taylor понад два десятиліття створює роботів, призначених для практичної роботи. Нині вона очолює напрям робототехнічної стратегії в Autonomous Robotics Center компанії General Motors. Раніше Taylor керувала командою Amazon Robotics, яка розробила Proteus — перший автономний мобільний робот Amazon.

У джерелі також згадується, що її кар’єра почалася з доволі нетипового проєкту: свого часу вона створила роботизованого партнера для шкільного балу. Після цього Taylor працювала над різними системами — від автономних підводних апаратів до промислових роботів.

Її досвід важливий для ще одного аспекту реального AI — користувацького досвіду й адаптації. У матеріалі наголошується, що ці речі потрібно враховувати ще на етапі дизайну продукту та планування впровадження. Це особливо суттєво, коли AI-пристрої виходять із контрольованих демонстрацій у робочі середовища, де люди мають на них покладатися.

Дискусія на Disrupt 2026 стосується не лише інженерів

Сесія на Disrupt 2026 об’єднає три напрями, які часто розглядають окремо: оборонний AI, автономні автомобілі та промислову робототехніку. Але в усіх трьох випадках постає одна й та сама проблема — як довести, що система готова працювати там, де наслідки збою реальні.

Для бізнесу це означає складніші процеси тестування, валідації та взаємодії з регуляторами. Для користувачів і працівників — питання довіри до машин, які дедалі частіше беруть на себе частину фізичної роботи. А для самої індустрії це ще й нагадування: автономність не дорівнює готовності.

TechCrunch Disrupt 2026 відбудеться 13–15 жовтня в Moscone West у Сан-Франциско. У програмі заявлено понад 200 сесій, понад 10,000 учасників, 250+ спікерів і 300+ стартапів. На цьому тлі розмова про AI без права на помилку виглядає не просто ще однією панеллю, а розмовою про межі довіри до систем, які виходять у реальний світ.