זה כבר לא רק צ'אט: מהפכת ה-AI עומדת לשנות את החיים של כולנו

תחשבו על יום עבודה שבו אתם כמעט לא צריכים לפתוח תוכנות. בבוקר אתם אומרים למחשב מה צריך לעשות: לעבור על המיילים, למצוא את החשבוניות שחסרות, להשוות הצעות מחיר, להכין טיוטה למצגת ולבדוק אילו פגישות צריך להזיז. אתם ממשיכים לדברים אחרים, ובינתיים המחשב מתחיל לעבוד.

עד לפני זמן לא רב זה היה נשמע כמו משהו מסרט. היום חברות הטכנולוגיה הגדולות כבר מנסות לבנות בדיוק את זה.

בשנים האחרונות התרגלנו לבינה מלאכותית בעיקר דרך הצ'אט. כתבנו שאלה וקיבלנו תשובה, ביקשנו מכתב וקיבלנו טיוטה, העלינו מסמך וקיבלנו תקציר. אחר כך הגיעו התמונות, הקולות והסרטונים שנוצרים ב-AI, וכל כמה חודשים קיבלנו עוד יכולת שנראתה בלתי אפשרית רגע קודם.

אבל דבר אחד כמעט לא השתנה: אנחנו מבקשים והמחשב עונה, עכשיו מתחיל השלב שבו המחשב גם עושה.

אתם נותנים משימה, המחשב מתחיל לעבוד.

סוכן AI שונה מתוכנה רגילה בעיקר בכמות ההוראות שהוא צריך לקבל. במקום להורות לו מה לעשות בכל שלב, אפשר לתת לו משימה רחבה יותר. למשל: "תבדוק את החשבוניות שקיבלתי השבוע, תמצא אילו עדיין לא שולמו ותכין לי רשימה". מכאן הוא צריך להבין איפה לחפש, מה לבדוק ובאיזה סדר.

בפועל זה יכול לחסוך לא מעט עבודה. במקום לעבור בין המייל, הקבצים, הדפדפן ושאר התוכנות ולעשות כל פעולה בעצמנו, נותנים ל-AI את המשימה וחוזרים כשהיא מוכנה.

מערכות של Anthropic, החברה שמפתחת את Claude, כבר מסוגלות לכתוב ולהריץ קוד, לעבוד עם קבצים ולבצע משימות שדורשות כמה פעולות שונות. חברות נוספות, בהן גוגל ו-OpenAI, משקיעות גם הן בפיתוח מערכות כאלה.

הן עדיין רחוקות מלעבוד בצורה מושלמת. סוכני AI יכולים לטעות, להיתקע או להבין את המשימה בצורה שונה ממה שהתכוונו, ורוב החברות עדיין לא נותנות להם לנהל את העבודה לבד.

העבודה נשארת, המשימות משתנות.

כשמדברים על AI ועבודה, מהר מאוד מגיעים לשאלה אילו מקצועות הוא עומד להעלים. בינתיים, השינוי שקורה בשטח נראה קצת אחרת.

קחו משרד רגיל. מישהו צריך לקרוא מיילים, לסכם מסמכים, לעדכן טבלאות, להשוות הצעות מחיר, לנסח מכתבים ולהכין חומר לפגישה. אף אחת מהפעולות האלה לבדה היא לא מקצוע, אבל ביחד הן יכולות לקחת שעות בכל יום. אם AI מתחיל לעשות חלק מהן, אותו עובד עדיין נשאר בתפקיד - אבל העבודה שלו כבר נראית אחרת.

מחקרים שסוכמו בדוח של אוניברסיטת סטנפורד מצאו שבחלק מהעבודות השימוש ב-AI העלה בצורה משמעותית את כמות העבודה שאדם מסוגל לעשות. בשירות לקוחות, למשל, עובדים נעזרו ב-AI כדי לטפל ביותר פניות בשעה, וגם אצל מתכנתים נרשם שיפור בחלק מהמשימות.

אבל זה לא תמיד עובד. היו גם מקרים שבהם AI לא עזר בכלל, ובמחקר אחד מתכנתים מנוסים אפילו עבדו לאט יותר כשהשתמשו בו - למרות שהם עצמם היו בטוחים שהוא חוסך להם זמן.

גם התרחיש שבו מיליוני אנשים פשוט מפוטרים ומוחלפים במחשב עדיין לא קרה. בינתיים השינוי שקט יותר: אותה עבודה יכולה לקחת פחות זמן, עובד אחד מסוגל לעשות יותר, וחלק מהמשימות שפעם היו נותנים לעובד מתחיל עוברות למחשב.

בישראל זה כבר ממש לא כלי ששייך רק לאנשי הייטק. מחקר של בנק ישראל והמכון הישראלי לדמוקרטיה מצא כי 57% מהעובדים בישראל משתמשים ב-AI בעבודה לפחות פעם בשבוע. 82% אמרו שהם רוצים ללמוד להשתמש בו או להשתפר בשימוש בו לצורכי עבודה.

סרטון כבר לא תמיד מוכיח שזה קרה.

לא מזמן היה די קל לזהות תמונת AI. היו אצבעות מיותרות, אותיות מוזרות, פנים חלקות מדי ועוד שלל טעויות קטנות שהסגירו אותה. היום זה כבר הרבה יותר קשה. המערכות יודעות ליצור תמונות שנראות אמיתיות, לחקות קול של אדם ולהפיק סרטונים של דברים שמעולם לא קרו.

באיטליה נחשפה הונאה שבה נוכלים השתמשו ב-AI כדי להתחזות לבכירים הקשורים לבנק Intesa Sanpaolo. לפי רויטרס, הם שלחו הודעת וואטסאפ שהתחזתה למנכ"ל הבנק, ולאחר מכן קיימו שיחת טלפון שבה חיקו באמצעות AI את קולו של עורך דין בכיר. יו"ר זרוע הבנקאות הפרטית השתכנע לאשר העברות כספים לחו"ל, והנזק הגיע לכ-95 מיליון אירו. בהמשך הצליח הבנק להשיב חלק גדול מהכסף.

לא כל סרטון חשוד הוא מזויף ולא כל שיחת טלפון היא הונאה, אבל סרטון כבר לא תמיד מספיק כדי להוכיח שמשהו קרה. צריך לדעת מי העלה אותו, מאיפה הוא הגיע והאם יש עוד מקור שמאשר אותו.

בעולם החדשות זה כאב ראש רציני. סרטון יכול להתחיל לרוץ בוואטסאפ ולהגיע לאלפי אנשים עוד לפני שמישהו יודע מי צילם אותו. בבית זה יכול להיות אפילו פשוט יותר: שיחה שנשמעת בדיוק כמו בן משפחה שמבקש כסף בדחיפות.

כשה-AI מקבל גישה למחשב.

כל עוד AI כותב לנו תשובה, הטעות שלו בדרך כלל נשארת על המסך. הוא יכול להמציא עובדה או לתת תשובה לא נכונה, אבל מישהו עדיין צריך לקחת את התשובה ולעשות איתה משהו.

בסוכן שמבצע פעולות בעצמו, טעות יכולה להגיע רחוק יותר.

כדי שסוכן AI יעבור על המיילים שלנו, צריך לתת לו גישה למייל. כדי שיסדר קבצים, הוא צריך גישה לקבצים. ואם רוצים שהוא יזמין משהו, יטפל ביומן או יבצע פעולה בחשבון, צריך לתת לו עוד הרשאות.

במהלך ניסוי אבטחה שנערך בחודש מאי, Gemini של גוגל קיבלה משימות במסגרת בדיקות סייבר. לפי דיווח ב"וול סטריט ג'ורנל", שאושר בידי סגנית נשיא בגוגל וצוטט ברויטרס, בשלושה מקרים המערכת נכנסה למערכות של חברות שלא היו אמורות להיות חלק מהבדיקה. במקרה אחד היא ניסתה פרטי כניסה עד שהצליחה להיכנס, ובמקרים אחרים השתמשה בפרטים שמצאה במידע ציבורי.

המערכת לא "החליטה" לפרוץ למחשבים. היא קיבלה משימה, ניסתה להשלים אותה ולא הבינה נכון איפה הגבול. כשמדובר בצ'אטבוט, אי-הבנה כזאת יכולה להסתיים בתשובה גרועה. כשמדובר במערכת שקיבלה גישה למחשב, היא יכולה גם להסתיים בפעולה שלא התכוונו אליה.

אצל מטא התגלתה בעיה אחרת. חוקר אבטחה מצא חולשה בסוכן Muse, שנועד בין היתר לעזור בקניות, מיילים, הזמנת נסיעות ותשלומים. לפי הדיווח, החולשה הייתה עלולה לאפשר לתוקף גישה למידע אישי, כולל מיילים וקבצים. מטא חיזקה בעקבות הגילוי את אזהרות הבטיחות במוצר.

גם חברות ה-AI עצמן מבינות שככל שהמערכות מקבלות יותר יכולת לפעול, כך צריך להדק את הגבולות סביבן. חברות גדולות בתחום הסכימו לסטנדרטים וולונטריים בתחום הבטיחות, בהם עבודה עם בודקים עצמאיים וניסיון לצמצם מצבים שבהם מערכות AI ניגשות למערכות טכניות בדרכים שלא התכוונו אליהן.

והוא עדיין ממציא.

למרות כל השיפורים, AI עדיין מסוגל פשוט להמציא דברים. מי שמשתמש בצ'אטבוטים כנראה כבר ראה את זה: שואלים שאלה ומקבלים תשובה מפורטת שנשמעת מצוין. יש שמות, תאריכים, לפעמים אפילו שם של מחקר או מקור. רק כשמתחילים לבדוק מגלים שחלק מהפרטים בכלל לא נכונים.

לתופעה הזאת קוראים "הזיות", והיא עדיין קיימת גם במודלים החדשים. OpenAI עצמה פרסמה מחקר שבו ניסתה להסביר למה זה קורה, ואחת הסיבות שעלו היא שמודלים למדו במקרים מסוימים שעדיף להם לנסות לנחש מאשר פשוט לומר "אני לא יודע".

אם ביקשתם מה-AI לכתוב ברכה ליום הולדת והוא טעה, לא קרה הרבה. אם ביקשתם ממנו לסכם פסק דין, להסביר מסמך רפואי או למצוא מידע שעליו אתם עומדים לקבל החלטה כספית, זו כבר בעיה אחרת. וכשהמערכת גם מסוגלת לבצע פעולות, היא עלולה לפעול על בסיס אותה טעות.

הילדים כבר שם.

אצל ילדים ובני נוער כל הסיפור הזה נראה אחרת. מבחינתם, צ'אטבוט הוא לא בהכרח "מהפכת הבינה המלאכותית". הוא פשוט עוד מקום שאפשר לשאול בו משהו ולקבל תשובה.

בסקר של Pew Research Center בקרב בני 13 עד 17 בארצות הברית, 64% אמרו שכבר השתמשו בצ'אטבוטים. יותר ממחצית השתמשו בהם לעזרה בלימודים, וכארבעה מכל עשרה נעזרו בהם לסיכום תכנים או ליצירה ועריכה של תמונות וסרטונים. 12% אמרו שהם השתמשו בהם גם כדי לקבל עצה או תמיכה רגשית.

רק 51% מההורים שנשאלו אמרו שהילד שלהם משתמש בצ'אטבוטים, וכמעט שליש בכלל לא ידעו אם הוא משתמש בהם.

הנתונים הם מארצות הברית ולא מלמדים בהכרח על המצב בישראל או בציבור החרדי, אבל הם כן מראים כמה מהר הכלים האלה נכנסו לחיים של בני נוער.

AI יכול להיות כלי לימודי מצוין. במקום לתת לילד את הפתרון, אפשר לבקש ממנו להסביר את החומר בצורה פשוטה יותר, לתת רמז או להכין עוד תרגילים. מצד שני, אותו ילד יכול לצלם את שיעורי הבית ולקבל את כל התשובות בתוך שניות. וכשהשימוש עובר משיעורי בית להתייעצות אישית, ההורים כבר צריכים לדעת עם מי, או יותר נכון עם מה, הילד מדבר.

האתגר החרדי.

הציבור החרדי כבר עבר סיפור דומה עם האינטרנט.

כשהאינטרנט נכנס כמעט לכל מקום עבודה, נבנה במשך השנים עולם שלם של פתרונות שנועדו לאפשר להשתמש בו בלי לפתוח גישה חופשית לכל הרשת. נוצרו ספקים מסוננים, תוכנות הגנה, מכשירים מוגבלים ומסלולים שמותאמים לצורכי עבודה. עם AI הסיפור מסובך יותר, כי אין רק אתר שצריך להחליט אם לפתוח או לחסום.

אותו צ'אט יכול לענות היום על שאלה בעבודה, מחר ליצור תמונה וביום אחר לנהל שיחה על נושא אחר לגמרי. התוכן נוצר בזמן אמת לפי מה שהמשתמש מבקש. ואם הסוכנים החדשים יתפתחו כפי שחברות הטכנולוגיה מתכננות, המערכת גם תקבל גישה לתוכנות ותתחיל לבצע פעולות.

זה הופך את הסינון למסובך הרבה יותר. כבר לא מספיק להחליט אם אתר מסוים פתוח או חסום, משום שאותה מערכת יכולה לשמש בכל פעם למשהו אחר ולייצר תוכן חדש שלא היה קיים קודם.

ככל שהכלים האלה הופכים לחלק מעולם העבודה, גם בציבור החרדי מתחילים לחפש פתרונות שלא מחייבים לבחור בין ויתור על AI לבין שימוש פתוח בכלים הקיימים. אחד הניסיונות בכיוון הזה הוא בינה פלוס, שמבקש להנגיש כלי בינה מלאכותית בתוך מעטפת שמותאמת לציבור החרדי.

עצם הצורך בפתרונות כאלה מראה עד כמה הסיפור השתנה. כשמדובר באתר רגיל אפשר להחליט אם לפתוח או לחסום אותו. ב-AI התוכן נוצר בכל פעם מחדש, לפי השאלה של המשתמש. וככל שהמערכות מתקדמות, הן כבר לא מסתפקות בטקסט - הן עובדות עם קבצים, תמונות ותוכנות, ובהמשך צפויות לבצע יותר ויותר פעולות בעצמן.

מחקר של בנק ישראל והמכון הישראלי לדמוקרטיה מצא שעובדים חרדים משתמשים ב-AI פחות מעובדים אחרים, גם לאחר שהחוקרים לקחו בחשבון הבדלים כמו סוג העבודה ומאפייני העובד. בין הסיבות האפשריות שהעלו החוקרים היו נגישות לכלים, כישורים דיגיטליים והיחס החברתי לשימוש בטכנולוגיה.

אם AI יהפוך לכלי עבודה בסיסי, הפער הזה כבר לא יהיה רק שאלה טכנולוגית. עובד שלא יכול להשתמש בכלים האלה עלול למצוא את עצמו מתחרה בעובד שמסכם מסמכים, כותב מיילים, מנתח מידע ומבצע חלק מהעבודה בעזרתם ובזמן קצר בהרבה.

הצ'אט היה רק ההתחלה.

ChatGPT נפתח לציבור בסוף 2022. פחות מארבע שנים אחר כך, החברות הגדולות כבר מפתחות מערכות שיכולות לראות את המסך, לשמוע אותנו, להבין תמונות, לכתוב תוכנה ולבצע משימות.

כרגע אנחנו עדיין רגילים לפתוח צ'אט ולבקש מהמחשב עזרה. הכיוון שאליו התעשייה הולכת הוא אחר: במקום לשאול אותו איך לעשות משהו, ניתן לו את המשימה ונבקש ממנו לעשות אותה.

וזה כבר שינוי הרבה יותר גדול מצ'אט שיודע לענות על שאלות.