החיבור בין האקדמיה לתעשייה בישראל משפיע באופן משמעותי על פיתוח פתרונות בינה מלאכותית. באוניברסיטת חיפה, כמו במוסדות אקדמיים אחרים, התחום חורג הרבה מעבר למדעי המחשב. רגע לפני פתיחת הפקולטה החדשה למדעי המחשב והמידע באוניברסיטה, נפגשנו עם פרופ’ רועי פורן לשיחה על מצב הבינה המלאכותית בישראל, האתגרים והזדמנויות שהיא מציבה.

מה זה בעצם “בינה מלאכותית”
בשפת היומיום המושג בינה מלאכותית מקושר בעיקר ליישומים כמו ChatGPT, מכוניות אוטונומיות, רובוטים חכמים וכד’. בעולם של מדעי המחשב, בינה מלאכותית זוהי גישה כללית לפתרון בעיות, שמנסה לחקות את האופן שבו בני אדם פותרים בעיות. המונח שבמדעי המחשב משתמשים בו כדי לתאר את הבסיס שעליו היישומים האלה נבנים הוא דווקא “למידת מכונה” (Machine Learning) שלפעמים ניתן לקשר אותו לבינה מלאכותית, אך לא בהכרח. בפרט, מה שהביא את המהפכה הנוכחית בתחום היא שיטה בלמידת מכונה שמכונה “למידה עמוקה” (Deep learning, שמשתמשת בכמויות עצומות של אינפורמציה על מנת “לאמן” מודלים מתמטיים שמכונים “רשתות נוירונים עמוקות” (Deep Neural Networks). הכינוי רשתות נוירונים אמנם קיבל השראה מהנוירונים שיש לנו במוח, אבל כדאי לדעת שאופן הפעולה של רשתות נוירונים בהקשר של בינה מלאכותית אינו דומה לזו של הנוירונים במוח”.

“הפעילות בתחום ה-AI בארץ אינה מוגבלת רק ליטחון והסייבר כפי שנטען לפעמים; אנחנו עובדים על הרבה תחומים”, מסביר פרופ’ פורן ומציין דוגמאות מגוונות: “ממש לאחרונה נמכרה Base44, שפיתחה פלטפורמה לפיתוח אפליקציות בעזרת AI. מובילאיי כמובן ידועה בתחום של רכבים אוטונומיים אך יש חברות נוספות העוסקות בתחום. וכן, Nvidia שמפתחת שבבים ל-AI מתכננת לפתוח מרכז פיתוח ענק בצפון, בנוסף למרכזים הקיימים. . אנחנו בהחלט לא מתעסקים רק בתחום אחד. מחקלאות, דרך רובוטיקה ועד ייצור תרופות ואף תעשיות פנאי כמו משחקי מחשב – השמיים הם הגבול”.

פרופ’ רועי פורן

האקדמיה והתעשייה: שותפות הולכת וגדלה
“פקולטות שונות מתחילות לשלב שימוש ב-AI בתוך תוכניות הלימודים. אצלנו בחוג למדעי המחשבאנחנו מעבירים מגוון קורסים בלמידת מכונה כחלק מההכשרה הבסיסית “, מספר פורן, ומוסיף כי בעתיד ייפתחו קורסים מתקדמים בפיתוח סוכני AI ו-“מודלי שפה גדולים” – התחום שעומד מאחורי צ’אטבוטים.

פרופ’ פורן רואה את השינויים שמביאה הבינה המלאכותית כבר כיום, במיוחד באופן שבו אנשי מקצוע עובדים. הוא מביא דוגמאות קונקרטיות: “גרפיקאים כבר לא מייצרים את הגרפיקה שלהם בכלים הרגילים, אלא קודם הולכים ל-ChatGPT ומבקשים שייצר להם תמונה. כך באופן דומה גם המתכנתים – חלק הולך וגדל מעבודת התכנות נעשה באופן אוטומטי בעזרת ה-AI. היתרון הוא חיסכון משמעותי בשעות עבודה. בעזרת AI אני לקצר את משך הפיתוח בעשרות אחוזים”.

אתגרים וחסמים: עלויות גבוהות ואתגרי מימון
כמו כל סטארט-אפ, גם חברות הבינה המלאכותית הישראליות מתמודדות עם אתגרים: “עלויות האימון של רשתות נוירונים – המנוע מאחורי ה-AI – יכולות להיות גבוהות. החכמה היא לעשות את זה עם משאבים מוגבלים”.

אחד הנושאים המטרידים ביותר שמעלה פרופ’ פורן הוא השפעת הבינה המלאכותית על התקשורת והשיח הציבורי: “חלק הולך וגדל מהתוכן שאנחנו צורכים מיוצר בעזרת AI, והאיכות שלו הולכת ומשתפרת. חלק מהתכנים משקפים את המציאות, אבל חלק נועד אך ורק על מנת לייצר תעבורה לצורך הכנסה, והוא מדומיין לחלוטין. לפני שנה היינו רואים תמונות שאפשר היה בקלות להבחין שהן לא אמיתיות. היום, כשאני צופה בקטע וידאו, קשה לי להחליט אם הוא אמיתי או לא. ברשתות החברתיות ישנם בוטים שמבוססים על ,AI שמייצרים תוכן בכמות מסיבית שנראה מאוד אמיתי, מאוד מציאותי”. הוא מתאר מציאות של מלחמת מידע: “משתמשים ב-AI בשביל לזהות כל מיני נרטיבים באינטרנט ולהשפיע על דעת הקהל. יש ממש מלחמות של מי יעשה את זה יותר ויותר טוב. מה שאנחנו קוראים מאוד משפיע על חווית המציאות שלנו. אנחנו חושבים שאנחנו קוראים על דברים שקרו כי התוכן נראה אמיתי, אבל יכול להיות שזה מאוד רחוק מהמציאות. זה משבר אפיסטמולוגי על סטרואידים; אף אחד לא חסין לזה”.

נושא מטריד נוסף שמעלה פורן הוא תופעת ה”פידבק לופ”: “איך ChatGPT עובד? הוא לוקח מסה עצומה של טקסטים, גם מהאינטרנט, ובעצם מייצר טקסטים חדשים שדומים מבחינה סטטיסטית לקיים”, לדעת פורן הבעיה היא ש”הטקסטים האלה שנוצרים על ידי AI מציפים את האינטרנט, ובהמשך ה-AI מתאמן על טקסטים שנוצרו על ידי AI. אנשים שקוראים את הטקסטים האלה במחשבה שהם אותנטיים, מחקים את הסגנון הזה של ה-, AI שבעצם במקורחיקה את הסגנון של האנשים, . כתוצאה, אנחנו רואים מקרים שבה אפילו טקסטים אותנטיים נראים כאילו נכתבו על ידי AI. זה מצב שמכונה “סימולציה רקורסיבית”, שיוצר “סימולקרה במעגל סגור”: חיקוי של חיקוי של חיקוי… קשה לחזות לאן זה יתכנס”.

הוא רואה את התופעה הזו אצל סטודנטים: “אני רואה שסטודנטים, גם כאשר הם כותבים קוד או מייצרים טקסטים בלי שימוש ב-AI, הסגנון הוא אותו סגנון ש-AI מייצר. נוצר פה מעגל שאנחנו עדיין לא יודעים לאן הוא יוביל”.

עם פתיחת הפקולטה החדשה למדעי המחשב והמידע באוניברסיטת חיפה, נראה שהאתגרים וההזדמנויות בתחום הבינה המלאכותית רק הולכים וגדלים. השאלה היא איך ניתן יהיה לנצל את הפוטנציאל החיובי תוך התמודדות עם האתגרים החברתיים והאתיים שהטכנולוגיה מעלה.