כאשר מדברים על AI (או בינה מלאכותית בעברית), קל להתפתות לתחזיות ברוח המדע הבדיוני על רובוטים יודעי כל, מחשבי על או העלאת כל הידע האנושי והתודעה האנושית למערכת מתוחכמת שתתפקד כמו מוח אנושי ואף טוב ממנו. ואולם, מדענים בתחום נשמעים סקפטיים יותר – סקר שנערך בשנת 2016 בקרב חוקרי בינה מלאכתות מגלה כי 67% מהם סבורים כי סופר אינטיליגנציה מלאכותית אפשרית, אבל תתרחש רק בעוד 25 שנה ויותר, ואילו רבע מהמדענים שנשאלו סבורים כי בינה מלאכותית ברמה זו אינה אפשרית כלל. ואולם, בעשור שחלף חלו התפתחויות משמעותיות מאוד שקשה היה לדמיין לפני כן בתחום הבינה המלאכותית. למרות הסכנה לשקוע באופטימיות יתר, ננסה כאן בפתח העשור החדש לתת מבט על עתיד ה-AI. מהם הטרנדים הצפויים לשלוט בתחום, למה כדאי לשים לב ובמה להתמקד.
רפואה – האם יכולנו לחזות קודם את מגפת הקורונה?
בימים האחרונים התברר כי הראשון לזהות את התפשטות וירוס הקורונה היה סטרטאפ קנדי בשם בלו דוט. החברה משתמשת באלגוריתם שעוקב אחרי דיווחי חדשות במגוון שפות ודיווחים על מחלות בקרב צמחים ובעלי חיים. הטריק שמסייע לחברה לחזות להיכן תתפשט מחלה חדשה: מעקב אחרי כירטוסים בחברות תעופה. כך יכלו בבלו דוט להודיע ללקוחותיהם על הסכנה בסין כבר ב-31 בינואר, שבוע לפני רשויות רשמיות שונות. זוהי רק דוגמא אחת למפגש בין מספיק דאטה איכותי לאלגוריתם מתוחכם, שהיא למעשה הבסיס לבינה מלאכותית. בזירת זיהוי המגיפות והתפשטותן יש לבינה מלאכותית הרבה מה להציע ונראה כי יכולות החיזוי והאזהרה ישתפרו בהרבה בעשור הקרוב. ככל שיצטבר יותר דאטה מתועד על התפשטות מגיפות וככל שנוכל לנתח אותו באמצעות אלגוריתמים טובים יותר, ישתפרו יכולות החיזוי ואולי אף המניעה של התפשטות נגיפים קטלניים.
תחום הרפואה הוא אחד התחומים הבולטים בהם בינה מלאכותית מביאה לשינויים מרחיקי לכת. אחד הפיתוחים האחרונים והמבטיחים בתחום דווח בשבועות האחרונים: תרופה ל-OCD שעוצבה על ידי בינה מלאכותית בתוך 12 חודשים בלבד, תיכנס לשלב הניסוי הקליני בבני אדם בקרוב. לשם השוואה, פיתוח תרופה עד לשלב הניסוי הקליני באמצעים המסורתיים לוקח כארבע עד חמש שנים. האלגוריתמים שיצרו את המולקולה לתרופה מסוגלים לייצר מיליוני מולקולות פוטנציאליות, לסנן את האופציות ולבחור את הטובות ביותר. ״הבינה המלאכותית לומדת מהר יותר ולכן יכולנו לבחון רק 350 תרכובות, חמישית ממספר התרכובות שנבחנות בדרך כלל״, דיווח אנדרו הופקינס, מנכ״ל הסטרטאפ הבריטי אקזיסטנציה שיצר את התרופה לפייננשיאל טיימס. לדבריו האלגוריתמים יכולים להיות בשימוש לייצור כל סוג של תרופה למגוון מחלות – אונקולוגיות, מחלות עורקים ומחלות נדירות.
התחזית שלנו היא שמחקר בבינה מלאכותית ושימוש מתקדם במידע רפואי של מיליוני חולים שזמין כעת, יביא לפריצות דרך רבות בתחום הרפואה בעשור הקרוב, שאת חלקן קשה לנו לדמיין כרגע.
תחבורה אוטונומית – מתי כבר נראה רכבים ללא נהג?
אחד הפיתוחים שרבים ציפו להם בעשור הקודם הוא כניסתם של כלי הרכב האוטונומיים לשימוש מסחרי, אם כמוניות או כמשאיות להובלת משאות. ואולם, למרות שמכוניות אוטונומיות נמצאות בשלבי ניסוי מתקדמים ואף נוסעות במקומות שונים, בסוף העשור הקודם התברר שפריצת הדרך שתוכל להפוך את הטכנולוגיה לבטוחה מספיק כדי להפוך למסחרית עדיין רחוקה. אחד האירועים שהובילו לעיכוב בניסויים ולירידה בהתלהבות סביב התחום קרה בשנת 2018, אז מכונית אוטונומית של חברת אובר בנסיעת ניסוי התנגשה בהולכת רגל והרגה אותה באריזונה. יש שחוזים שנראה מכוניות אוטונומיות בשימוש מלא רק בשנת 2030 או אף אחריה. החברות הרבות שמשקיעות במחקר בתחום בהן ענקיות התוכנה גוגל, אמזון חברות כלי רכב כמו ג׳נרל מוטורס וחברת ביידו הסינית, כולם מתחמקים מלהודיע מתי ישווקו כלי רכב אוטונומיים באופן מלא. אפילו מנכ״ל טסלה, אילון מאסק, שהבטיח שכבר בתחילת העשור נראה מכוניות אוטונומיות נוסעות חופשי, כבר סירב להתחייב בחודש האחרון על מועד לפריצת הדרך הזאת.
הסיבה המרכזית לעיכובים לפי מומחים היא דווקא התנהגות אנושית ושלב הביניים בו מכוניות אוטונומיות משתלבות בנהיגה במרחב שמלא בנהגים אנושיים והולכי רגל – כלומר מלא בהתנהגויות בלתי צפויות שעשויות להוביל לתאונות קטלניות.
מה שבטוח הוא שהמחקר בתחום נמשך בכל הכוח וישנה תחרות ענקים מי תהיה הראשונה לשחרר מכונית אוטונומית של ממש לשוק החופשי. במקביל, ישנן התפתחויות רבות בתחום התחבורה האוטונומית גם בכלי טיס. בואינג וחיל האוויר של אוסטרליה יחלו בקרוב בניסוי של מטוס קרב אוטונומי שיתלווה למטוסים מאוישים בתקיפות אוויריות. בשונה מפרויקטים צבאיים אחרים, הפרויקט האוסטרלי לא מתחייב לאיזו מטרה ישמש מטוס הקרב החדש. ייתכן והוא אכן יתלווה למטוסים מאויישים, ייתכן והוא ירכיב צי של מטוסי קרב לא מאויישים וייתכן והוא ישמש ככלי טיס זול להטעיית אויבים שכלי הנשק להפלתו יקרים יותר מהמטוס עצמו.
מה שבטוח הוא שתחום התחבורה האוטונומית הוא אחד התחומים החמים בהקשר לבינה מלאכותית וכי פריצת דרך של ממש בבטיחות כלי רכב אוטונומיים, שעשויה לקרות כבר בעשור הנוכחי, תטלטל שווקים רבים, בהם שוק התחבורה ושוק העבודה, ותשנה את הדרך שבה אנחנו רגילים להתנייד ואף ללכת בערים ובאזורי מגורים.
טכנולוגיות דיפ פייק – כשזיוף הופך כלי איום על הפרט
אחת ההתפתחויות המטרידות בתחום הבינה המלאכותית ולמידת מכונה היא טכנולוגיות דיפ פייק – שורה של התפתחויות טכנולוגיות שמאפשרות ליצור תמונות פנים מזויפות, סרטוני וידיאו של דמויות מוכרות ולחקות את הקול שלהן בצורה מעוררת השתאות וללא השקעת משאבים גבוהה במיוחד. בשנים האחרונות נחשפנו לסרטון של אובמה קורה לטראמפ ״דיפשיט״ או מארק צוקרברג מתרברב שהוא שולט בדאטא גנוב של מיליארדים. אלה הדוגמאות המוכרות של שימוש בדיפ פייק, טכנולוגיה שכרגע ברוב המקרים קל לזהות עליה כי מדובר בזיוף, אבל הולכת ומתקדמת יותר ויותר והצפי הוא כי תשפיע מאוד על תחום הדיסאינפורמציה ברשת בעשור הקרוב. בינתיים הטכנולוגיה הזו משמשת גם ליצירת סרטוני פורנו ב״כיכוב״ שחקניות מפורסמות, מה שאומר שלא רחוק היום שטכנולוגיה זו תהיה בשימוש ליצירת פורנו נקמה נגד נשים מן השורה.
הבעיה הגדולה עם דיפ פייקים היא שגם אם ניתן לזהות אותם, נוכחותם מייצרת אמון נמוך בחברה ובסרטונים והקלטות אמיתיות. דמיינו מצב שבו פוליטיקאי מוקלט אומר משהו שהוא לא רוצה להיות מזוהה איתו ומאשים את הטכנולוגיה בכך. יהיה קשה מאוד לציבור לאמוד מה אמת ומה שקר. באופן אירוני, נראה כי כרגע החיפוש אחר פתרונות לבעיה הסבוכה מתבצע באמצעות בינה מלאכותית – בחודש שעבר השיקו מייקרוסופט, אמזון ופייסבוק אתגר טכנולוגי ליצירת כלים לזיהוי דיפ פייק.
הדיון באתיקה יתרחב ויעמיק ואיתו גם הרגולציה
ההתפתחויות הרבות בתחום הבינה המלאכותית משנות סדרי עולם, אבל הדיון בכיצד לנטר אותן והאם לאסור על שימוש בטכנולוגיות מסוימות עדיין נמצא מאחור. מרבית הציבור לא מתעניין מספיק בהשפעות של מאגרי מידע רבים על חייהם או כיצד טכנולוגיות זיהוי פנים מתקדמות ישפיעו על חופש התנועה של רבים או מה יקרה אם יהיו בשימוש משטרים רודניים. אחד הדברים שצפויים לקרות בעשור הקרוב הוא העמקת השיח הציבורי בנושא ואיתו אולי גם מחאות חברתיות בנושא מחיר הטכנולוגיה. ״ככל ש-AI יהיה חלק אינטגרלי יותר בפרונט של החיים שלנו, כי עכשיו הוא בעיקר מאחוריי הקלעים, אז נצטרך להיות יותר מודעים להשלכות האתיות של הנושא״, אומר אורי אליאבאייב, יזם ומנהל קבוצת הפייסבוק machine & deep learning Israel. לדבריו, ״יכול להיות שיהיו פיתוחים שייעצרו ויתעכבו בגלל סיבות אתיות והשפעות חברתיות, כמו שהיה עם הגוגל גלאס של גוגל. ההערכה שלי היא שיהיה מגה סקנדל שיגרום לאנשים להתנהג אחרת ולחשוב על זה אחרת גם אם הם לא מתחום הטכנולוגיה, ושם יקרה השינוי התפיסתי שעוד לא קרה בציבור הרחב״.
מנכ״ל אתוסיה אייל סולומון מוסיף כי על תחום ההשכלה הגבוהה להיערך טוב יותר לשינויים מרחיקי הלכת הללו שמתרחשים לנגד עינינו: ״האקדמיה וספסלי הלימוד בכלל לא מוכנים למה שקורה בתעשייה ובטח שבתחום ה-AI זהו המצב״. הוא אומר ומוסיף כי ״אנשים יוצאים מהאקדמיה לא מעודכנים במה שקורה בחוץ. מי שיוצא מהאקדמיה רחוק ממה שקורה בתעשייה, שמתפתחת בקצב מסחרר. אנחנו לא מייצרים מהנדסים שבאמת מעודכנים במה שקורה. האקדמיה מודעת לזה גם והרבה עוזבים את ספסל הלימודים באמצע, אבל המצב הזה חייב להשתנות כי קצב הפיתוחים והחידושים רק עולה. צריך לחשוב איך לשלב את החשיבה המתקדמת וההוליסטית יותר בתעשייה גם באקדמיה. מהנדס צריך לדעת היום הרבה יותר ולהבין בכל מיני תחומים בהם הוא יפתח מוצרים, זה לא רק לדעת לכתוב קוד, זה להבין בביולוגיה, בתחבורה ועוד, לפי התחום שבו יעסוק לאחר הלימודים. לכן כדאי מאוד שהאקדמיה תיפתח לאינטרדיסציפלינריות שקיימת בתעשייה ותעניק לבוגריה ידע רחב יותר״.
