Robotica heeft de macht om onze samenleving te helpen bij het beheren van veel huidige en voorzienbare uitdagingen en bij te dragen aan een verantwoorde toekomst, zoals formeel gestructureerd in het initiatief van de Verenigde Naties ’ Sustainable Development Goals (SDG’s). Voorafgaand werk heeft de impact van Artificiele Intelligentie (AI) op de SDG’s al onderzocht, met behulp van een systematisch op consensus gebaseerd expert-exlicitatieproces. De bestaande literatuur is echter niet gericht op de fijne kneepjes van robotica en de unieke dynamiek die dit domein biedt met betrekking tot de SDG’s. In deze geest past dit werk een gevestigde aanpak aan, om zich te concentreren op en dieper in te duiken op het gebied van robotica en sociale verantwoordelijkheid. We introduceren een multidisciplinaire analyse van zowel de stimulerende als invaliderende rollen van robotica, bij het bereiken van de door SDG gepresenteerde, belangrijke economische, sociale en milieuprioriteiten. De 17 SDG en de 169 Targets van de Verenigde Naties werden individueel onderzocht in het kader van state-of-the-art robotica die al in wetenschappelijke literatuur is gedocumenteerd. Het belang en de bewijskwaliteit van het mogelijk maken / remmen van effecten werden beoordeeld door een internationaal panel van experts om het positieve of negatieve effect van de toegepaste robotsystemen te kwantificeren.

Resultaten van deze studie geven aan dat robotica het potentieel heeft om 46% van de doelen mogelijk te maken, met name voor de industrie en milieugerelateerde SDG’s, voorspelt een enorme impact op onze productiesystemen en dus op onze hele samenleving. Omgekeerd zou robotica 19% van de SDG-doelen kunnen remmen, voornamelijk door verergering van ongelijkheden en spanningen in de SDG’s. Het doel van dit document is om de huidige impact van de robotica-megatrend op de SDG’s te beoordelen en te beoordelen, vergelijkbare gegevens te verstrekken en de robotica-gemeenschap aan te moedigen om aan deze doelen te werken, op een uniforme manier en uiteindelijk de kwaliteit van de gerelateerde resultaten verbeteren.

Auteurs: T. Haidegger, V. Mai, C.M. Mörch, D.O. Boesl, A. Jacobs, B. Rao R, A. Khamis, L. Lach, B. Vanderborght