כיצד מסייעת הבינה המלאכותית למנוע את העבדות המודרנית?

"יש כיום בעולם 40.3 מיליון עבדים מודרניים. אלה ילדים שנכפה עליהם להיות חיילים-רוצחים, ילדות המועסקות בזנות בכפייה, גברים שכלואים באתרי בנייה ונשים שמועסקות בעבודות דחק מחוץ לארצן. מדובר בנושא מקומם אך גם מעורר תקווה, משום שהבינה המלאכותית יכולה למנוע חלק מתהליכי העבדות המודרנית", כך אמרה קרוליין טיילור, סגנית נשיאה ומנהלת שיווק גלובלית ביבמ.

טיילור דיברה בכנס השנתי שערך הסניף הישראלי של הענק הכחול, Think Summit IBM Tel Aviv. הכנס נערך היום (ה') בגני התערוכה בתל אביב, בהשתתפות 1,500 נציגי לקוחות החברה ושותפיה העסקיים. האירוע עמד בסימן פעילותה זה 70 שנים בישראל ואת המליאה המרכזית שלו הנחה איש הטלוויזיה ירון ברובינסקי.

צילום ועריכת וידיאו: ליטל רובינשטיין

לדברי טיילור, "העבדות המודרנית היא ענף מסחרי לכל דבר. אף שמדובר בשוק שחור, לא חוקי ולא מוסרי, הוא מגלגל 150 מיליארד דולר בשנה". טיילור הצטרפה ל-Stop the Traffik, עמותה בינלאומית שפועלת למניעת סחר בבני אדם ועבדות מודרנית – תחילה כמתנדבת, וכיום כיו"רית חבר הנאמנים של העמותה. "אני מאמינה שידע הוא כוח", אמרה. "לאחר שנחשפים לנתונים המזעזעים של העבדות המודרנית היא אפשר לומר 'לא ידעתי'. כאשר אתה מוצא בחנות פריט לבוש שמחירו זול מדי, קשה לרכוש אותו כי ידוע שתפרו אותו ילדים עבדים באסיה".

"המודעות חשובה, אך אינה מספיקה", ציינה. "צריך להכות בענף העבדות המודרנית בכלים שיכאבו – כלים כלכליים: יש להקשות על סוחרי העבדים ולהפוך את הענף הזה ללא רווחי. באחרונה הטמענו בארגון את הפלטפורמה הקוגניטיבית של יבמ. זאת, כדי לאסוף נתונים, לנתח אותם ולפעול על בסיס מידע מבוסס. בדרך זו ניתן יהיה לשנות את המצב הקיים, בו רשויות האכיפה בעולם פועלות כמגיבות. בעזרת נתונים וניתוח שלהם ניתן לשנות מצב זה: להיות יוזמים ולהקדים תרופה למכה".

"בזמן הקצר שהפלטפורמה פועלת", אמרה טיילור, "כבר הצלחנו למנוע 32 משלוחים של עשרות ומאות עבדים באירופה. מדעני הנתונים של יבמ מסייעים לארגון לפלח שרשראות אספקה של עבדים ואנשים המועסקים בכפייה, לחשוף דפוסי פעילות, וכך לפגוע בפעילות סוחרי העבדים. בשלב הבא נצרף לפלטפורמה נתונים מבנקים ונכה את התעשייה הזאת דרך רשויות למניעת הלבנות הון. באוקטובר התקדמנו עוד: הקמנו את מיזם Traffic Analysis Hub, במסגרתו מזינים עוד נתונים מעוד מקורות מידע. בקרוב נאסוף נתונים בעוד שפות, חוץ מאנגלית".

לסיכום היא ציינה כי "הטובים עדיין לא ניצחו, אבל הניתוח המעמיק והחיזוי מבוסס הנתונים יסייעו להעלות מדרגה את המאבק החשוב הזה. נראה שמצאנו את הדרך היעילה יותר למנוע את העסק המגעיל הזה: הגדלת הסיכון וצמצום הרווחים לסוחרים".

דיבייט שנשען על חוכמת ההמונים

ד"ר נעם סלונים וד"ר רנית אהרונוב, חוקרים ממעבדת המחקר של יבמ בחיפה, הציגו את Project Debater Speech by Crowd, שמבוסס על טכנולוגיה שפותחה בישראל. השניים הסבירו כי "מדובר במערכת בינה מלאכותית שמנהלת דיון חכם, עמוק ושנון עם בני אנוש. במהותה היא לומדת להתווכח, ולא ללמוד נושא מסוים. כשהמערכת מקבלת נושא לדיון, היא ניגשת למאגר של 400 מיליון מאמרים מעיתונים וכתבי עת, שם היא מחפשת משפטים רלוונטיים לדיון, מתוך 10 מיליארד משפטים שקיימים במאגר. על המשפטים להיות מבוססי נתונים ובעלי יכולת טיעון. בה בעת היא מכינה טיעוני נגד, כדי שהיא תוכל להגיב לטיעונים האלה ולכל טיעון אפשרי".

ד"ר נעם סלונים, חוקר במעבדת המחקר של יבמ בחיפה, ולידו ה-Debater. צילום: אור קפלן

המשתתפים במליאה התבקשו לשלוח טיעונים בעד או נגד לגליזציה של קנאביס. המערכת עיבדה את 1,000 הטיעונים השונים של המשתתפים ויצרה שני נאומים – האחד המסכם את הטיעונים שמחייבים את הלגליזציה של הצמח והשני את אלה שמתנגדים לכך.

לדברי ד"ר סלונים וד"ר אהרונוב, "עוד חלק במערכת הוא ידע על דילמות אנושיות. על בסיס שיטות למידה חישובית, על המערכת להחליט מתי להשתמש – ובאיזה טיעון. למשל, לדיון על הנקה בפומבי, טיעון של 'שוק שחור זה רע' אינו רלוונטי". הם אמרו כי שלוש טכנולוגיות בינה מלאכותית מניעות את הפרויקט, שפיתוחו ארך שש שנים: נאום וכתיבה מונעי נתונים, הבנת הנשמע לטובת בניית נאום תגובה ומידול דילמות אנושיות.

ד"ר רנית אהרונוב, חוקרת במעבדת המחקר של יבמ בחיפה. צילום: אור קפלן

"הבינה המלאכותית עשתה בשנים האחרונות צעדים גדולים", סיכמו. "החזון הוא לפתח שפה שמבינה ומייצרת טכנולוגיות שתומכות בקבלת החלטות מושכלות. זו מערכת שמסוגלת לקבל ולעבד הרבה טיעונים, ולהביא אותם בקלות למצב של בעד ונגד".