?מהי בינה מלאכותית
ההגדרה המקובלת היא: ענף במדעי המחשב שמטרתו לדמות את אופן המחשבה האנושי – לגרום למחשב לפעול, לשוחח ולפתור בעיות כמו בני אנוש.
בינה מלאכותית, או אינטליגנציה מלאכותית – Artificial Intelligence) בקצרה (AI היא שם כולל לאוסף דיסציפלינות מתחום מדעי המחשב שמטרתן לדמות את אופן המחשבה האנושי ולהציג יכולות שעד כה אפיינו את הבינה האנושית בלבד.
התחום החל את דרכו עוד בשנות ה-50 כתחום ניסויי ונראה שהיום, במיוחד בשנה האחרונה הגיע לרמה שבה ניתן לראות את ההשפעה המהותית שלו על חיי היום-יום שלנו.
אחת מהתכונות המרכזיות של בינה מלאכותית היא היכולת ללמוד ממידע ולהתאים את התפקוד שלה בהתאם לנתונים חדשים.
יכולת זאת מתבצעת באמצעות תהליכי למידה מכונה, שבהם המחשב עובר על נתונים כדי לזהות דפוסים ולהבין מאפיינים משותפים. לאחר מכן, המחשב יכול ליישם את הלמידה המובנת בצורה מבוקרת שניתנת לשליטה ולקבל החלטות על סמך הנתונים החדשים שהוזנו.
תחום זה משתמש במגוון של טכניקות/מודלים, כולל:
⦁ למידת מכונה :(Machine Learning) תהליך שבו המחשבים לומדים ללמוד מנתונים ולהתאים את התפקוד שלהם בהתאם.
⦁ ראיית מחשב :(Computer Vision) תחום העוסק ביכולת המחשבים לזהות, לפענח ולהבין תמונות וסרטונים.
⦁ עיבוד שפה טבעית :(Natural Language Processing, NLP) תחום המתמקד ביכולת המחשבים לעבד, להבין וליצור שפה טבעית, כולל תחומים כמו תרגום אוטומטי ואינטראקציה בין אדם למכונה באמצעות שפה טבעית.
⦁ רובוטיקה :(Robotics) תחום שמשלב בינה מלאכותית עם תחום הרובוטיקה ליצירת רובוטים מתקדמים עם יכולות אוטונומיות והבנה סביבתית.
⦁ הבנת תבניות :(Pattern Recognition) תחום שמתמקד בזיהוי דפוסים ומאפיינים בנתונים על מנת לזהות אובייקטים ולהבין את התנהלותם.
⦁ מערכות תמיכה בהחלטות :(Decision Support Systems) יישום של בינה מלאכותית שמשפר את יכולת ההחלטה של בני אדם בעזרת נתונים וטכניקות חישוב.
במשך שנים המבחן האולטימטיבי לבינה מלאכותית נקרא "מבחן טיורינג" שהציע אלן טיורינג בשנת 1950: האם אדם שמדבר בשפה טבעית עם ישויות שסמויות מעיניו ידע להבחין מי מהן היא אדם ומי מכונה. אם הוא אינו מסוגל לקבוע בביטחון מי זה מי, הרי שהמכונה עברה בהצלחה את המבחן. השנה נחצה הקו ומודלים עדכניים של GPT, אכן מצליחים לעבור את המבחן בהצלחה (אם כי בעיניי חוקרים המבחן הזה כשלעצמו לא נחשב היום כמספק). בארה"ב נהיה נפוץ לכתוב מייל בכמה נקודות, לבקש מ-ChatGPT להרחיב את המייל לדף שלם, כשהרבה פעמים מהצד השני מקבל המייל מבקש מ-ChatGPT לקצר בחזרה את המייל הארוך לכמה נקודות…
חשוב לציין שהמודלים האילו אומנו על השפה האנגלית כי רוב הטקסטים ברשת כתובים בשפה האנגלית. בשפות פחות נפוצות (עברית), היכולת של מודלי השפה פחותה בהרבה.
ההשפעה הצפויה הכי גדולה של פריצות הדרך האחרונות בבינה המלאכותית תהיה על שוק העבודה, וככל הנראה ייעלמו או יצומצמו מספר רב של משרות.
ע"פ מחקר עדכני של כלכלני גולדמן סאקס, בארה"ב ובאירופה כשני שלישים מהמשרות הנוכחיות חשופות למידה מסוימת של אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית, ובינה מלאכותית יוצרת עשויה לחשוף לאוטומציה עבודה שוות ערך לזו של 300 מיליון בני אדם במשרה מלאה. להערכת הכלכלנים, אוטומציה מבוססת בינה מלאכותית עשויה/עלולה להחליף18% מכוח העבודה הגלובלי בתוך 15 שנים, אם כי השיעור צפוי להיות גבוה ביותר בכלכלות מפותחות ביחס לכלכלות מתעוררות (ישראל מככבת פה עם 27%):
אם פעם חשבו שבעיקר תחומים ביצועיים בסכנה, היום כבר ברור שדווקא העולמות היצירתיים חווים טלטלה דרמטית, ובהמשך עוד הרבה עבודות שנחשבות ייחודיות ובעלות שכר גבוה נמצאות בסכנה.
ההשפעה המשמעותית ביותר של כלי בינה מלאכותית חדשים צפויה להיות על משרות צווארון לבן:
כך למשל, בארה"ב המקצועות בעלי החשיפה הגבוהה ביותר לאוטומציה מבוססת בינה מלאכותית הם בתחומי מינהל-אדמיניסטרציה (46%), משפט (44%), ארכיטקטורה והנדסה,(37%) מדעי החיים והחברה (36%) ועסקים ופיננסים(35%) . כבר היום בתחומים יצירתיים של מוזיקאים, גרפיקאים, או מעצבים תעשייתיים רואים שהצורך בעובדים מתחיל להתייתר. בינה מלאכותית יודעת לייצר תמונה, לוגו או שיר בהתאם לתיאור מאוד כללי ופשוט, וגם לשנות אותם בצורה שנראית טבעית לחלוטין.
מנגד הסיכון לאוטומציה אצל עובדי עבודת כפיים ומקצועות שכרוכים בעבודה גופנית רבה הוא הנמוך ביותר: 1% אצל עובדי ניקיון, 4% בתחזוקה, 6% בבנייה, 9% אצל עובדי ייצור, 11% אצל עובדי הובלות ו-12% אצל עובדי בישול והגשת מזון. קיים מחסור בולט כבר היום בעובדים כאילו (מה שתורם היום מאוד לאינפלציה), ונראה שפה דווקא לא צפוי שיפור בקרוב. נכון להיום כל תחום שבו יש אינטראקציה פיזית עם העולם הרבה יותר מסובך לפתרון, אפילו נהיגה אוטונומית נראית יותר רחוקה ממה שהייתה לפני 5 שנים, לא כל שכן רובוט שיכול לטפל באדם מבוגר בבית אבות.
ההתפתחות של הבינה המלאכותית הפתיעה הרבה מומחים.
רק לפי כמה שנים בינה מלאכותית ידעה לבצע פעולה אחת מאוד מסוימת בצורה טובה (בינה מלאכותית צרה כגון תרגום טקסט/שיפור תמונה/שחמט), והיום ישנם מדעני מחשב שכבר מזהים ניצוצות של בינה מלאכותית חזקה.
בינה מלאכותית חזקה הנקראת גם בינה מלאכותית כללית או AGI (באנגלית: Artificial general intelligence) היא בינה מלאכותית אשר שווה לבינתו של אדם, או אף עולה עליה. זוהי בינה של מכונה אשר מסוגלת לבצע כל פעולה מחשבתית או אינטלקטואלית שאדם מסוגל לבצע, והמשמעויות של יצירת בינה מלאכותית חזקה הן אדירות מבחינת האנושות, ולא רק מבחינת שוק העבודה. תוכנת מחשב שיש לה תכונות אנושיות כגון תודעה, חשיבה ומודעות עצמית, תשנה את האופן שבו האנושות רואה את עצמה.
בתקופה האחרונה, המודלים השונים שהיו נפרדים מתחילים להתמזג וזהו אולי צעד חשוב בדרך של בינה מלאכותית להידמות יותר לבינה האנושית, וכבר היום מודלים של שפה (למשל GPT) ומודלים של ראיית המחשב עובדים בצורה משולבת.
ההשלכות הכלכליות של מהפכת ה-AI, אינן ברורות עדיין. התפתחות ה-AI כבר מובילה לפיטורים, למשל בתחום של העיצוב הגרפי. לא ברורה כרגע ההשפעה הכוללת של השוק, וישנן מגמות סותרות.
ייתכן שרווחי החברות ייעלו עקב החסכון בעובדים ותהייה לכך השפעה חיובית על השוק והכלכלה, ומנגד ייתכן שנקבל גל של פיטורים המוניים ובעקיבותם מיתון. מכל מקום, ברור שההשפעה היא דיפלציונית.
לגבי אפשרויות ההשקעה ניתן לחלק אותן לשתיים:
חברות תוכנה בתחום ה-AI, וחברות חומרה בתחום ה-AI.
בתחום התוכנה ישנן את חברות הענק שכולן מושקעות במידה לא קטנה בבינה מלאכותית, אבל החברות הקטנות שבאמת מובילות את הפיתוחים והשינוי הגדול כמו OpenAI ו- , StabilityAI אינן ציבוריות.
ישנן הרבה חברות ציבוריות שמתהדרות בשימוש ב-AI, אבל בפועל זה אינו המצב ומדובר בעיקר כרגע באקט שיווקי.
בתחום החומרה ישנן את יצרניות השבבים שאמורות להרוויח בעתיד ממהפכת ה-AI, ובראש ובראשונה אנבידיה, אבל שווי השוק שלהן עלה מאוד יחסית לרווחים, והן הגיעו כבר לתמחור שגובל במחירי בועה, ולכן מומלץ לנקוט שם במשנה זהירות.
בכל מקרה אנחנו עומדים בפני שינוי טכנולוגי אדיר, במיוחד כאשר נגיע למצב בעתיד שבו בינה מלאכותית תשולב בתוך מכונות (רובוטים) שיוכלו לפעול בעולם הפיזי האמיתי.
נספח-
גם אם אנחנו עדיין לא נמצאים בעידן הבינה המלאכותית החזקה,
ברמה האישית אנחנו בטאלנט כבר משתמשים לא מעט בכלי AI, ואשמח לתת מספר דוגמאות עבור מי שעדיין לא התנסה.
כך למשל, בעקבות צורך לכתוב כלי שמושך נתונים מאתרים פיננסים, תיארתי בכמה מילים פשוטות ל-ChatGPT את הצורך, והקוד שהיא ייצרה בפייתון היה טוב, וכמעט עבד בפעם הראשונה.
היינו צריכים לבצע כמה שינויים, כך שעדיין צריך מתכנתים, אבל אפילו בתיקונים נעזרנו ב-ChatGPT.
הסברנו מה לא עובד וביקשנו עזרה ממש כמו שהיינו מבקשים מאדם אמיתי.
כשחיפשנו ולא מצאנו תמונת רקע לאתר החברה , נתתנו לתוכנת Stable Diffusion (שניתנת להרצה במחשב האישי ללא צורך בחיבור לאינטרנט), תיאור כללי של כמה מילים והיא יצרה תמונה מרשימה בעצמה בתוך פחות מדקה, ואז בנוסף ביקשנו ממנה לשנות גם את הפנים לסגנון אבוריג'יני וקיבלנו מיד תוצאה שונה ללא צורך לצלם דוגמן, לקנות תמונה ממאגר, או לשלם למעצב גרפי מאוד מוכשר…
כמובן שבינה מלאכותית יכולה כבר היום לתאר במילים את מה שהיא רואה בתמונה כמו שאדם היה עושה, לכתוב שיר כמו משורר על מה שראתה בתמונה במגוון אין סופי של סגנונות, או להפוך את זה לסרטון קצר לפי תיאור. בעתיד כנראה שגם נפיק סרט מלא ללא צורך בהרבה תסריטאים, שחקנים ועובדי הפקה, וזאת אחת הסיבות העיקריות לפתיחת השביתה הגדולה בהוליווד שלא הייתה כמותה מאז 1960.
הסקירה הזאת גם נכתבה בחלקה ע"י ChatGPT, כשהבעיה העיקרית כרגע כמו שכנכתב קודם לכן היא שכל התוצרים האיכותיים של מודלי שפה הם בשפה האנגלית ולכן השימושיות שלהם פחותה בהרבה עבור השפה העברית, בעיה שאינה פתירה כנראה בזמן הקרוב.
