פענוח בינה מלאכותית יוצרת

ייתכן שכבר נתקלתם ביישומים של בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), החל מיצירת תמונות ועד לקבלת ייעוץ לקראת הכנה לראיונות עבודה בתחום הבינה המלאכותית.

ChatGPT, מוצר הדגל של OpenAI, כמו גם חלופות מצוינות ל-ChatGPT כמו Google Gemini, Microsoft Copilot ו-Claude של Anthropic, הם דוגמאות טיפוסיות למודלים של בינה מלאכותית יוצרת.

טכנולוגיית הבינה המלאכותית היוצרת חדרה לחייהם האישיים והמקצועיים של אנשים רבים, והפכה לחלק בלתי נפרד מהם. אבל מהי בעצם בינה מלאכותית יוצרת (בדרך כלל מקוצרת ל-GenAI)? במה היא שונה מסוגים אחרים של בינה מלאכותית? ואיך היא פועלת? אם עוד לא הספקתם לשאול את ChatGPT, המאמר הזה יענה לכם על השאלות האלה.

מהי בינה מלאכותית יוצרת?

אולי בניגוד למוסר העבודה שלי כעיתונאי, החלטתי לפנות ל-ChatGPT כדי להגדיר מהי בינה מלאכותית יוצרת:

“בינה מלאכותית יוצרת היא בינה מלאכותית היוצרת תוכן חדש, כגון טקסט, תמונות, מוזיקה או קוד, על ידי למידת דפוסים מנתונים קיימים. היא משתמשת במודלים כמו רשתות יריבות גנרטיביות (GANs) וטרנספורמטורים כדי ליצור פלט ריאליסטי ודמוי אנושי, ובכך מספקת תמיכה ביישומי יצירה באמנות, בעיצוב, בכתיבה ובתחומים אחרים.”

או, בפשטות: בינה מלאכותית היוצרת תוכן היא בינה מלאכותית יוצרת.

אמנם המונח “בינה מלאכותית יוצרת” נפוץ רק בשנים האחרונות, אבל הרעיון עצמו קיים כבר זמן רב. עוד בשנות ה-50 של המאה ה-20, מדען המחשב ארתור סמואל (Arthur Samuel) הציע את המונח “למידת מכונה”, שניתן לראות בו מבשר של הבינה המלאכותית היוצרת.

למרות עשרות שנים של מחקר וגילוי, ההתקדמות הגדולה ביותר בבינה מלאכותית יוצרת כפי שאנו מכירים אותה כיום התרחשה לפני עשור, הודות לרשתות יריבות גנרטיביות (GANs, כפי שהוזכר בהגדרה לעיל) שפותחו על ידי המהנדס איאן גודפלו (Ian Goodfellow).

אחריו הגיע “ארכיטקטורת הטרנספורמציה” שהוצעה על ידי מדעני גוגל בשנת 2017, שהיא הבסיס לכלי הבינה המלאכותית היוצרת הנפוצים ביותר כיום.

דוגמאות ליישומים של בינה מלאכותית יוצרת

אם השתמשתם בכלי צ’אטבוט פופולריים כמו ChatGPT, Gemini, Copilot או Claude, כבר חוויתם בינה מלאכותית יוצרת. לדוגמה, כשביקשתם ממנו המלצות למסעדות, עזרה בכתיבת חיבור, או מכתב תלונה לדוגמה לבעל הבית.

השימושים שלה מגוונים, החל מבידור לא מזיק (יצירת שירים מקוריים, או הפקת תמונות פנטסטיות), ליישומים מקצועיים (יצירת מצגות, עיצוב אבות טיפוס של מוצרים, גיבוש אסטרטגיות), ואפילו יש לה פוטנציאל להציל חיים (גילוי תרופות).

מגמות רבות ברשתות החברתיות - כמו הדמיה עצמית כבובה, או הפיכת הכלב שלכם לאדם - הן תוצר של בינה מלאכותית יוצרת.

עם זאת, בינה מלאכותית יוצרת משמשת גם למטרות לא ישרות. “זיופים עמוקים” משמשים להפצת מידע כוזב, לפגוע במוניטין של אנשים או לייצר “תמונות עירום” לצורך סחיטה מינית. זו בדיוק אחת הסיבות לכך שההתפשטות המהירה של הבינה המלאכותית היוצרת מדאיגה רבים, במיוחד כשהטכנולוגיה הזו הופכת ליותר ויותר מציאותית וקלה לשימוש.

איך עובדת בינה מלאכותית יוצרת

אל דאגה, לא אכנס למורכבות של מידול הסתברותי ופלט רב ממדי. למעשה, בפשטות, אתם יכולים לחשוב על מודלים של בינה מלאכותית יוצרת שמבצעים שני תפקידי ליבה.

המשימה העיקרית היא ללמוד דפוסים ממערכי נתונים גדולים. מערכי נתונים אלה כוללים טקסט, תמונות, דפי אינטרנט, קוד וכל תוכן שניתן להזין למודל; זה נקרא בדרך כלל “אימון”.

לאחר מכן, מודל הבינה המלאכותית מזהה דפוסים בנתונים האלה, רוכש ביעילות ידע ומבין טכנולוגיות. לדוגמה, אם למודל הוזנו 100 ספרי האימה הטובים ביותר אי פעם, הוא יצליב נתונים אלה ויחלץ את המבנה, השפה, הנושאים וסגנונות הסיפור הנפוצים בספרים האלה.

לאחר מכן, הוא יישם את האימונים האלה כדי ליצור תוכן חדש לגמרי. לכן, כשאתם מבקשים מ-ChatGPT לתכנן את החופשה הבאה שלכם, הוא יחלץ את כל המידע שהוא אסף וישתמש בשיטה שנקראת “למידת התפלגות הסתברותית” (learning probability distribution) כדי לכתוב תשובה.

לתשובות כתובות, הוא עושה זאת מילה במילה, תוך ניצול הנתונים שברשותו כדי לבחור את המילה הבאה המתאימה ביותר במשפט. או לתמונות, כלי בינה מלאכותית יוצרת המשתמשים במודלים מבוססי טרנספורמציה יקבלו את הצבעים והקומפוזיציה של אינספור תמונות אמיתיות שהוא ראה. לדוגמה, בקשה מ-Midjourney ליצור קומיקס, עשויה לשקול את כל דגימות האימון שהוא קיבל קודם לכן כדי ליצור תוכן העונה במדויק על הדרישות.

יש אנשים שמבלבלים לעתים קרובות בין המונחים “בינה מלאכותית” ו”בינה מלאכותית יוצרת”. בינה מלאכותית היא מונח כולל המקיף את כל צורות הבינה המלאכותית. בינה מלאכותית יוצרת היא ענף של בינה מלאכותית, המתייחסת ספציפית לכלי בינה מלאכותית המסוגלים ליצור תוכן.

מחשב השחמט של IBM “Deep Blue” הוא דוגמה מפורסמת, שניצח את גארי קספרוב (Garry Kasparov) בשנת 1997 - אחד משחקני השחמט הגדולים בהיסטוריה. “Deep Blue” השתמש במה שמכונה בינה מלאכותית סמלית כדי ללמוד מהלכים, להעריך אסטרטגיה ולקבל החלטות אסטרטגיות, אבל אי אפשר לסווג אותו כבינה מלאכותית יוצרת, מכיוון שהוא לא יצר שום דבר חדש.

דוגמה נפוצה נוספת של בינה מלאכותית שאינה יוצרת היא בינה מלאכותית מבחינה. היא מיושמת בתוכנה לזיהוי פרצופים המשמשת לקבץ תמונות באלבום הטלפון החכם שלכם, או לזהות דואר זבל ולהסתיר אותו מתיבת הדואר הנכנס שלכם.

לכן, בעוד שצ’אטבוטים כמו ChatGPT, Copilot ו-Gemini בהחלט נופלים לקטגוריה הרחבה של בינה מלאכותית, מדויק יותר לסווג אותם כמודלים של בינה מלאכותית יוצרת.

האתגרים של הבינה המלאכותית היוצרת

בנוסף לשימוש הזדוני בבינה מלאכותית יוצרת שהוזכר לעיל, החסרונות האחרים של הבינה המלאכותית היוצרת הם יותר תוצאה מהותית של אופן הפעולה של הטכנולוגיה. המודלים האלה טובים או רעים בהתאם למידע שאליו הם נחשפו. תאמינו או לא, יש כמות עצומה של מידע מיושן, מטעה או שגוי לחלוטין באינטרנט - כל המידע הזה עלול להיקלט על ידי צ’אטבוטים, ואז להיות מוצג מחדש כעובדה. שגיאות אלה מכונות גם “הזיות”.

מאותה הסיבה, מודלים של בינה מלאכותית יוצרת עשויים גם ליפול למלכודת של חיזוק הטיה או סטריאוטיפים. כפי ש-ChatGPT עצמו נתן דוגמה: “מודלים של טקסט לתמונה מקשרים לעתים קרובות מקצועות כמו “אחות” לנשים, ואילו “מנכ"ל” לגברים.”

מוסדות אקדמיים שברו את הראש בניסיון לטפל בבעיה של תלמידים המשתמשים בכלי ChatGPT לכתיבת מאמרים ותזות לסיום הלימודים. והאתגר שהיא מציבה לתעשיות היצירה - האם בינה מלאכותית יוצרת באמת תהפוך סופרים, שחקנים, מוזיקאים ואמנים למיותרים לחלוטין? - הוא מוקד לוויכוח נצחי.

בינה מלאכותית יוצרת מביאה עמה פוטנציאל לעצב מחדש את תעשיות היצירה, ויחד עם זאת מעוררת חששות לגבי השפעתה על שוק העבודה. היכולת של מכונות ליצור תוכן מעלה שאלות חשובות לגבי הערך של כישורים אנושיים ויצירתיות בכלכלה של העתיד.

מעבר להייפ: המסלול העתידי של בינה מלאכותית יוצרת

אמנם הדיון סביב הבינה המלאכותית היוצרת מתמקד בדרך כלל בפונקציות שלה ובמלכודות הפוטנציאליות שלה, אבל חשוב לקחת בחשבון את ההשפעה הרחבה יותר שלה ואת השיקולים החשובים המעצבים את המסלול שלה. להלן כמה היבטים חשובים שכדאי לשקול:

שיקולים אתיים ופיתוח אחראי

ככל שהבינה המלאכותית היוצרת הופכת ליותר ויותר חזקה, שיקולים אתיים הופכים חיוניים בהנחיית הפיתוח והפריסה שלה. יש לטפל ברצינות בבעיות כמו הטיה, מידע כוזב וקניין רוחני כדי להבטיח שימוש אחראי ואתי בטכנולוגיות אלה. מתן עדיפות לשקיפות, דין וחשבון והוגנות חיוני לבניית אמון במערכות בינה מלאכותית יוצרות ובפלט שלהן.

שיתוף פעולה בין אדם למכונה

עתיד הבינה המלאכותית היוצרת אינו טמון בהחלפה מוחלטת של בני אדם, אלא בשיפור היכולות האנושיות ובקידום שיתוף פעולה בין אדם למכונה. על ידי ניצול היתרונות של הבינה המלאכותית כדי להפוך משימות חוזרות לאוטומטיות, ליצור רעיונות ולספק תובנות, בני אדם יכולים להתמקד בפעילויות ברמה גבוהה יותר הדורשות חשיבה ביקורתית, אינטליגנציה רגשית ומומחיות בתחום. גישה שיתופית זו יכולה לפתוח פוטנציאל חדש של צמיחה וחדשנות.

שינוי תעשייתי והזדמנויות חדשות

לבינה המלאכותית היוצרת יש פוטנציאל להפריע לתעשיות שונות, החל משירותי בריאות ופיננסים ועד בידור וחינוך. על ידי אוטומציה של תהליכים, התאמה אישית של חוויות ופתיחת אפשרויות יצירתיות חדשות, ארגונים יכולים לנצל את הבינה המלאכותית היוצרת כדי לשפר את היעילות, להפ חית עלויות ולהשיג יתרון תחרותי. כשהעסקים מסתגלים לטכנולוגיות אלה, צפוי שינוי בתפקידי העבודה, וייוצרו הזדמנויות חדשות הדורשות מומחיות לפיתוח, לפריסה ולתחזוק של מערכות בינה מלאכותית יוצרות.

שיפור מיומנויות ופיתוח כוח אדם

ככל שהבינה המלאכותית היוצרת הופכת נפוצה יותר, אנשים צריכים לרכוש מיומנויות ויכולות חדשות כדי לשגשג בשוק עבודה משתנה. יש לשים דגש על טיפוח מיומנויות כמו חשיבה ביקורתית, פתרון בעיות, יצירתיות ותקשורת, כמו גם על הבנת ההשלכות האתיות והשימוש האחראי בבינה המלאכותית. תוכניות שיפור מיומנויות והכשרה יוכלו לעזור לעובדים להסתגל לתפקידי עבודה חדשים ולנצל את ההזדמנויות שמציעה הבינה המלאכותית היוצרת.

התמודדות עם אתגרים והפחתת סיכונים

לבינה המלאכותית היוצרת יש אתגרים וסיכונים. התמודדות עם בעיות כמו הטיה, מידע כוזב ושימוש לרעה מצריכה מאמצים רב-תחומיים, כולל אמצעי הגנה טכניים, מסגרות רגולטוריות וקמפיינים למודעות לציבור. מעקב וההערכה מתמידים על הה השפעה של מערכות בינה מלאכותית יוצרות חיוניים לזיהוי והפחתה של השלכות שליליות פוטנציאליות.

מסקנה: אימוץ חדשנות אחראית

בינה מלאכותית יוצרת מייצגת קפיצת מדרגה משמעותית בהתקדמות הטכנולוגית, ומציעה פוטנציאל עצום לתעשיות ולאנשים פרטיים. על ידי טיפול בבעיות אתיות, קידום שיתוף פעולה בין אדם למכונה, אימוץ שינוי תעשייתי, הגברת מאמצי שיפור המיומנויות והתמודדות עם אתגרים, אנו יכולים לשחרר את היתרונות המלאים של בינה מלאכותית יוצרת תוך צמצום הסיכונים שלה. כשאנו ממשיכים לחקור את האפשרויות של בינה מלאכותית יוצרת, חיוני לגשת לחדשנות עם חשיבה אחראית, ממוקדת באדם ובעלת חזון לעתיד.