הבינה שרימתה אותי – שיחה עם אוונגליסט ה-AI של אינטל, גיא טמיר

אחד השקפים המעניינים שהציג השבוע גיא טמיר, אוונגליסט ה-AI של אינטל, בהדרכה לעיתונאים היה גרף תבונה של בינות מלאכותיות על פעמון גאוס של התפלגות נורמלית של IQ.

כבר כיום, המודלים הגדולים מפגינים בינה הקרובה לזו של האדם הממוצע, ומודל o1 של OpenAI כבר מפגין בינה מעל הממוצע, של 120IQ (כאשר 130IQ נחשב למחונן ו-145IQ – לסף גאונות). זהו נתון מעניין ואולי קצת מפחיד, אבל נשאלת השאלה: לאן אנחנו הולכים עם זה?

השקף המדובר. צילום: ניב ליליאן

לדברי טמיר, "המחשבים של המודלים הגדולים כבר עברו את ה-IQ של חלק לא מבוטל מהאוכלוסייה. עולה השאלה: מה עושים עם זה? מכאן זה מתפצל לשני כיוונים: הכיוון האחד הוא לקחת את הבינה המלאכותית עם 130IQ, ולהכניס אותה לתוך הלפטופ או הסמארטפון שלנו, כדי שהיא תעזור לנו. אני קורא לזה מהפכת הפרודוקטיביות. אז, רוב בני האדם יוכלו לעשות דברים הרבה יותר מהר ובצורה יותר יצירתית. זה אוסף של כלים, שיהפכו את המחשב האישי להרבה יותר חזק, פרודוקטיבי ומותאם אישית".

"אפשר לקחת את ה-130IQ הזאת ולתת אותה למיליארדי בני אדם, ומהצד השני אפשר לחתור להפוך אותה לבינה מלאכותית עם 300IQ. אנחנו לא יודעים איך מגדירים את זה ואיך זה נראה, אבל זה מה שצריך כדי לפתור את הבעיות הגדולות של היקום – החל ממחלות והזדקנות, ועד לדברים כמו להיפטר מפייק ניוז", אמר טמיר.

עד כמה אנחנו קרובים לזה?
"זו שאלה מאוד קשה, אני לא באמת יודע להגיד ואני לא חושב שיש מישהו שיודע להגיד. לפעמים דברים קורים, פתאום, בשנייה אחת, התנאים מתקיימים מאליהם. כשעושים זום אאוט על ההיסטוריה האנושית רואים שב-2,000 השנים האחרונות לא קרה הרבה מבחינה טכנולוגית, ופתאום, בעשורים האחרונים יש קפיצה מטורפת. ההבנה מזה היא שהטכנולוגיה בעצם יודעת להאיץ את עצמה. הקצבים מאוד מאוד מהירים, מאוד מאוד".

מגמת המידע הסינתטי

מגמה אחרת שתופסת תאוצה בעולם הבינה המלאכותית היא השימוש בנתונים סינתטיים. אחרי ש-"לעסו" את כל האינטרנט, מתחיל להיכנס למודלים מידע חדש – סינתטי. הכוונה היא ליצירות שנוצרו בעצמן ב-AI ולכן אינן "אמיתיות" או נחשבות ליצירה אנושית, נתונים מחיישנים, מכונות ועוד (דאסו סיסטמס, למשל, מאכילה מודלים שלמים במידע סינתטי, שנאסף מחיישנים ומהליכי תעשיה). שאלתי את טמיר איך זה עומד להשפיע, והאם אין כאן ירידה באיכות המידע, בבחינת העתק של העתק.

"ההתקדמות פשוט תקרה אחרת", פסק. "זאת אומרת, זה לא יהיה 'יאללה, בוא נוסיף עוד מידע ונגדיל את המודל יותר ויותר', אלא 'בוא נעשה לו שכבות שונות של למידה'. בסוף, הבינה המלאכותית מחקה את בני האדם. אלא שמחשבים מסוגלים לעשות זום אאוט ולראות את כל הפרטים הקטנים, ולפעמים הם בכלל לא עושים את זה בדרך שלנו. הם פתאום זורקים אותך לכיוון אחר – הכיוון הזה של 'יאללה, בוא נוסיף עוד'. מודל של עוד יותר גדול ועוד יותר גדול. מתישהו אני מאמין שהמודל הזה ימצה את עצמו, וזה יהפוך, במקום מודל אחד, להיות מערכת גדולה שמורכבת מתתי מערכות".

אבל יש הגבלה של כוח החישוב, לא?
"ההגבלה הזאת לא באמת קיימת. האנושות יודעת כיום לקחת מודל שהוא ענק, שלא נכנס על מחשב אחד, ולשבור אותו לחלקים. זה נקרא מודל פריק. אנחנו יודעים לקחת דאטה, לשבור אותה לחלקים ולהריץ אותה במקביל על הרבה מאוד מחשבים. ההגבלה על כוח המחשוב לא קיימת ולכן, ימצאו דרכים שונות לבינה המלאכותית".

בינה מלאכותית שמרמה בשחמט

לדברי טמיר, יש צורך ללמד את הבינה המלאכותית מה הם דברים כמו יושר או מוסר. הוא הסביר: "נתנו למודל o1 של OpenAI לשחק בשחמט, וכשהתחיל להפסיד – הוא פשוט רימה. הוא גילה באיזה מקום בזיכרון מאוחסנת תמונת לוח השחמט ופשוט שינה את הלוח. זה כמו שאוריד לך את המלכה כשלא תסתכל לרגע. הוא רימה כי אמרו לו מה המטרה – לנצח, ולא אמרו לו אל תרמה. אנחנו צריכים להגיד למודלים מה לא לעשות כדי לא לרמות".

הבינה המלאכותית נותנת לנו פט, וכשלא מגדירים לה לעשות את זה רק בדרכים ישרות – היא משתמשת גם בדרכים לא ישרות. צילום: ShutterStock

"היה גם מודל שנתנו לו לכתוב קוד ואז לבקר את הקוד שלו עם רגרסיה. הוא גילה באיזשהו מקום בקוד פונקציה מאוד בעייתית, אז הוא פשוט הכניס הוראת דילוג לפניה, אקזיט, והקוד פשוט לא הורץ. אז אני צריך להגיד לו: אל תעשה לי אקזיטים, ותסתכל דווקא על הפונקציה הבעייתית", ציין.

מה האתרים שהבינה המלאכותית יוצרת בשוק העבודה?
"האתגר הראשון, שאני רואה כבר עכשיו, הוא שהכלים האלה מחליפים בעיקר ג'וניורים. כבר לא צריך ג'וניור שיכתוב את הקוד הכי בסיסי שיש, כמו שעשו פעם. מהצד השני, כדי להיות מתכנת בכיר, אתה צריך להיות קודם כל ג'וניור. מה זה אומר? האם זה משנה את מודל ההעסקה? אולי צריך התמחויות לאנשי ההיי-טק, כמו שעושים עורכי דין ורואי חשבון? זה לגמרי משנה את העולם.

אני קורא בצורה ברורה: אנחנו צריכים אש טכנולוגי. זה מתחיל מחינוך. השאלות הן איך מחנכים את הילדים ואיך ייראה מתכנת עתידי. לפני 30 שנה לא היה מקצוע כזה מהנדסת, ולדעתי, בעוד 30 שנה לא יהיה מקצוע כזה. האם זה רע או טוב? אני חושב שאין לנו ברירה אלא לזרום עם זה, להשתמש בכך ולעשות את מה שצריך יותר טוב".