ספק אם היתה בהיסטוריה האנושית טכנולוגיה חדשה שזכתה לאימוץ נרחב מהיר יותר מבינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI). מכונית, טלוויזיה, אינטרנט, מדיה חברתית, סמארטפונים — לכולם נדרשו שנים ולעתים עשורים לפני שזכו לאימוץ נרחב והגיעו למסה קריטית של משתמשים. אבל GenAI עשתה את זה בתוך שבועות. רק באפריל הצהיר מייסד ומנכ"ל OpenAI, סם אלטמן: "10% מהעולם עושה שימוש רב במערכות שלנו". כלומר, בערך 800 מיליון משתמשים. וזו קורה שנתיים וחצי בלבד אחרי ההשקה של ChatGPT. מערכת של חברה אחת מרבות.
אבל חרף האימוץ המהיר, והחדירה של שירותי GenAI לשימוש בחיי היומיום, בעבודה, בלימודים ועוד, התחום מתמודד עם אתגרים משמעותיים שעלולים להעיב על המשך האימוץ ועל פריצת הדרך הבאה. אלו ששת העיקריים שבהם.
3 צפייה בגלריה
דונלד טראמפ. סדר עדיפויות החדש דווקא הגדיל את חוסר הוודאות והמורכבות של חברות שפועלות בתחום
(צילום: Brendan SMIALOWSKI / AFP)
OpenAI, למשל, הציגה בינואר תוכנית בעלות כוללת של חצי טריליון דולר להקמת תשתיות AI בארצות הברית. אמזון מתכננת להשקיע רק השנה 100 מיליארד דולר במרכזי דאטה ל־AI, ומיקרוסופט וגוגל התחייבו להשקיע 80 ו־75 מיליארד דולר בהתאמה. xAI של אילון מאסק מקימה שני מרכזי דאטה בארצות הברית – בממפיס ובאטלנטה – בעלות של כמה מאות מיליוני דולרים כל אחד. מרכז הדאטה בממפיס, לדוגמה, יכלול 200 אלף מעבדי AI ויש תוכניות להגדיל אותו ליותר ממיליון מעבדים.
מכסים עתידים להפוך את כל העסק ליקר הרבה יותר בארצות הברית. כמעט כל מעבדי ה־AI המתקדמים מיוצרים היום בטייוואן שעליה הטיל טראמפ מכסים של 32%. אומנם הנשיא השהה את המכסים ל־90 יום והעניק פטורים שונים למוצרי אלקטרוניקה שמיובאים מסין ולשבבים, אבל מדובר במצב זמני.
איום המכסים לא נעצר בשבבים אלא מרחף מעל רכיבים וחומרי גלם אחרים שמשמשים לבניית מרכזי דאטה. למשל, פלדה. "פלדה היא רכיב שמשמש בבניינים הפיזיים אבל גם בציוד כמו מערכות מטפים", אמר ל”וול סטריט ג'ורנל” מת'יו מיטלסטאדט, חוקר מדיניות טכנולוגיה במכון קאטו בוואשינגטון. "שנאים אלקטרוניים, שקריטיים לתיעול אנרגיה מהרשת לשרתים, מיוצרים ברובם מחוץ לארצות הברית".
כל אלו עתידים להביא לזינוק משמעותי בעלויות הבנייה של מרכזי דאטה, ואחת ההשלכות האפשריות היא עלייה במחיר שירותי AI. זו יכולה להתבטא בעלייה במחיר המנוי לשירותים כמו +ChatGPT, או בצמצום ההיצע או היכולות של מודלים שזמינים לשימוש חינמי — מה שידחוף יותר משתמשים לשירותים בתשלום. ההתייקרות בעלויות גם עלולה לפגוע בחדשנות בתחום. "חברות יהיו צריכות להיות יותר ממושמעות בהוצאות שלהן", אמר מודו סודאקאר, מנכ"ל חברת הבינה המלאכותית Aisera. במלים אחרות: החברות ייקחו פחות סיכונים.
במעגל השני, המכסים עשויים לפגוע באימוץ AI בתעשייה, על רקע עלייה רוחבית בהוצאות שהמכסים ייגרמו. אם אי־הוודאות שהמכסים מייצרים תגלוש למיתון, חברות ייאלצו להדק תקציבי IT ולהאט או לעצור אימוץ של טכנולוגיות חדשות.
קודם לחתימת טראמפ על הצו הנשיאותי היו שתי השחקניות העולמיות המשפיעות ביותר ברגולציית טכנולוגיה — ארצות הברית והאיחוד האירופי — במסלול דומה בכל הנוגע לרגולציית בינה מלאכותית. הצו הנשיאותי הפר את האיזון הזה ויצר שני קטבים מנוגדים: פיקוח מוסדר וקפדני באיחוד האירופי; ומרחב חופשי כמעט לחלוטין, כמעט מערב פרוע, מעבר לאוקיינוס.
ניגוד זה מייצר קשיים משמעותיים לחברות AI אמריקאיות, שמהוות את מרבית התעשייה. מצד אחד, הן מבקשות לרצות את ממשל טראמפ ולקדם פיתוח מהיר של יכולות ומודלים חדשים. מצד שני, הן גם נדרשות לציית לחקיקת האיחוד שחלה על כל החברות שפועלות ביבשת. אלו כוללות איסור על מערכות AI מסוימות (למשל, כאלו שמשמשות לדירוג חברתי או למניפולציה על התנהגות אנושית), ופיקוח מקיף על מערכות בתחומי החינוך, הבריאות, התעסוקה, והפיננסים.
אומנם ענקיות AI יכולות להימנע מרגולציה זו באמצעות אי־השקת מוצרי AI חדשים באיחוד האירופי, אך כך הן יוותרו על השוק השני בגודלו בעבורן. בנוסף, מדינות אחרות יכולות גם הן לאמץ את מתווה רגולציית ה־AI של האיחוד, כפי שהיה עם חקיקת הפרטיות שלו (GDPR) שאומצה במהרה על ידי מדינות שונות.
אי־אחידות רגולטורית בעייתית עוד יותר לחברות בינלאומיות שמבקשות לשלב כלי AI בפעילותן, בין אם לצרכים פנימיים ובין אם במתן שירות או כמוצר ללקוחותיהן. הדרישות הרגולטוריות בשווקים השונים לא רק שונות זו מזו אלא גם משתנות תדיר. חברה בינלאומית נדרשת להתמודד עם מערך מורכב של מדיניות רגולציה שמשתנה ממדינה למדינה. מצב זה מסבך מהלכים כמו פריסת יישומים חדשים לשימוש תוך־ארגוני כשעובדים נמצאים במדינות שונות, ויכול להאט את קצב האימוץ של הטכנולוגיה החדשה.
בתחילת אפריל יצאה חברת ה־AI האמריקאית אנת'רופיק מאזור הנוחות שלה, והכריזה על מבצע לגיוס 100 מהנדסי AI מאירופה לעבודה במרכזי פיתוח בדבלין, לונדון וציריך. OpenAI הכריזה בפברואר על תוכנית לפתוח משרדים במינכן, שיצטרפו למשרדים שפתחה בשנתיים האחרונות בלונדון, דבלין, פריס ובריסל. מיקרוסופט פתחה מוקד פיתוח AI בלונדון בשנה שעברה. בתגובה, חברות אירופיות מגבירות את מאמציהן לשכור או לשמר עובדים בכירים.
לפי מחקר של חברת הייעוץ ביין ושות', שפורסם במרץ, בשעה שהיצע המשרות הקשורות ל־AI גדל מאז 2019 בקצב של 21% מדי שנה, והשכר במשרות אלו בקצב שנתי של 11%, הגידול במספר העובדים שיכולים לאייש אותן היה נמוך הרבה יותר. לדוגמה: בארצות הברית ביין מעריכה שייווצר בשנתיים הקרובות ביקוש ל־1.3 מיליון משרות AI, אף שהשוק יהיה מסוגל לספק רק 645 אלף מהן. בגרמניה, לא יצליח השוק המקומי לאייש 70% ממשרות ה־AI ב־2027, ובבריטניה כ־50%. הודו צפויה לייצר 2.3 מיליון משרות AI, אך לספק עובדים רק ל־1.2 מיליון מהן. "בלי כישרון מתאים, עסקים יתקשו לעבור משאיפה ליישום", אמרה ראשת תחום AI, תובנות ופתרונות בביין, שרה אלק. "מנהלים בכירים רואים את הפער בכישרון AI כחסם מרכזי בפני חדשנות".
המחסור דוחף חברות אמריקאיות לפנות לשוק האירופי, ולשווקים אחרים, בחיפוש אחר עובדים מתאימים, תוך הצעת משכורות ותנאי העסקה משופרים. החברות מבינות שמדובר במשחק סכום אפס – מי שלא תצליח לגייס את העובדים הטובים ביותר עלולה למצוא את עצמה בלי הכישרון המתאים על מנת לפתח את דור המודלים הבא. החשש הזה נכון במיוחד עבור חברות שאינן אמריקאיות, שכן הגישה שלהן למשאבים כספיים מצומצמת יותר.
פתיחת המשרדים של OpenAI במינכן בפברואר הציתה חשש מהחרפת המחסור בעובדים בקרב סטארט־אפים מקומיים. "מדובר בחרב פיפיות", אמר מייסד VidLab7, פאביאן ברינגר, ל־stifed.eu. "מצד אחד, זה מקבע את מעמדה של מינכן כמרכז AI עולמי. מצד שני, זה יוביל לבריחת כישרונות מסיבית מסטארט־אפים. כש־OpenAI מציעה משכורת של יותר מ־400 אלף יורו למשרת חוקר ו־500 אלף יורו למהנדס בכיר, סטארט־אפים יתקשו להתחרות".
פתרון אפשרי, זמני וחלקי, יכול להגיע באדיבות האקדמיה. פיתוח קשרים מול אוניברסיטאות יסייע לחברות לגייס מומחים מובילים או לזהות סטודנטים מוכשרים ולשאוב אותם אליהן.
כוחות השוק צפויים לפתור בעיה זו, בסופו של דבר. הביקוש, המשכורות הגבוהות, התנאים הטובים והבאזז העולמי סביב התחום ישלחו יותר צעירים ללמוד ולהתמחות בתחומים אלו, ובשלב מסוים תגיע לשוק מאסה קריטית של עובדים. עם זאת, זה יהיה תהליך שייקח כמה שנים, בעוד שהתחרות המהותית בין החברות תוכרע כנראה לפני כן.
משום כך, חברות מבינות שאין להן ברירה אלא לגייס עכשיו את כל מי שאפשר, ולא משנה כמה זה יעלה. התוצאה עלולה להיות ביצור כוחן של השחקניות הדומיננטיות כיום, וצמצום התחרות והחדשנות בתחום.
3 צפייה בגלריה
סם אלטמן, מייסד ומנכ"ל OpenAI. בתוך כמה שבועות הגיע ChatGPT ל־800 מיליון משתמשים
(צילום: Michael M. Santiago/Getty Images/AFP)
אין זה אומר שלא יהיו עוד פריצות דרך וחידושים. אבל כל פריצת דרך תדרוש יותר מאמץ והשקעה מזו שקדמה לה, והקפיצות ביניהן יהיו קטנות יותר. "כשאתה מתחיל, אתה יכול לזרוק יותר כוח מחשוב ולרשום התקדמות גדולה יותר", אמר פיצ'אי. "אנחנו בהחלט נצטרך פריצות דרך עמוקות יותר כדי להגיע לשלב הבא".
את ההשלכות הרגישה OpenAI עצמה בהליך הפיתוח של GPT 4.5, שהושק בפברואר. לפי דיווחים, במשך זמן רב בתהליך הפיתוח התקשתה החברה להביא לשיפור דרמטי בביצועים שלו לעומת המודל הקודם. גם פיתוחי מודל ה־GenAI של גוגל, ג'מיני, לא עמדו בציפיות הפנימיות, ואנת'רופיק דחתה מועדי השקה מתוכננים של מודלים על רקע קושי לשפר אותם.
החברות מתמודדות עם הבעיה, לפחות באופן חלקי, באמצעות שילוב טכניקות אימון ופיתוח חדשות. אומנם דיפסיק (DeepSeek) הסינית ערערה את התעשייה כשהדגימה בינואר שניתן לפתח מודל AI בעל יכולות דומות למודלים של החברות הגדולות בעלות וכוח מחשוב נמוכים הרבה יותר, אבל גם פתחה עבור החברות אפשרויות חדשות להתמודד עם האתגר. שיטות האימון שדיפסיק משתמשת בהן לא בהכרח מאפשרות את פריצת הדרך הבאה בפני עצמן. המודל שלה נמצא בשורה אחת עם המודלים האחרים, לא לפניהם, וייתכן שבאימונו היא עשתה שימוש ב־ChatGPT, אבל הפחתת עלויות וכוח מחשוב משחררת משאבים למציאת פתרונות אחרים.
אין שום הכרח שהאתגר שנוצר יביא לבלימה של ההתפתחות בתחום, או אפילו להאטה משמעותית בין קפיצת דרך אחת לשנייה (אם כי סביר שתיוותר האטה מסוימת, בשלב כלשהו לפחות). אבל הוא בהכרח ייאלץ את החברות לאמץ פתרונות ודרכי פעולה יצירתיים יותר.
מה שהופך את מודלי ה־AI המודרניים למה שהם, גם מייצר עבורם את אחד האתגרים הגדולים: הפרה מסיבית, לכאורה, של זכויות יוצרים. השקת מודל GenAI נענתה כמעט באופן מיידי בשורה של תביעות שהגישו סופרים, אמנים, עיתונים ומו"לים נגד חברות כמו OpenAI, מטא ואחרות, בטענה שהמודלים מפרים זכויות יוצרים ביצירות בקניין הרוחני שלהם כדי להשיב למשתמשיהן, כשלא פעם אלו מחקים את הסגנון הייחודי שלהם.
לכך יש להוסיף אתגרים אתיים שנובעים מפעילות המודלים. למשל, הזיות או מסירת מידע שגוי שעלולים ליצור לחברות וארגונים קשיים משפטיים עם משתמשים שפועלים בהתאם לאותו מידע. בשנה שעברה, למשל, צ'ט בוט של עיריית ניו יורק ייעץ לחברות להתעלם מדרישות משפטיות ולהפר את החוק. עצה מסוג זה עלולה לחשוף את העירייה לתביעה. באותה שנה, אייר קנדה נאלצה לספק לנוסע כרטיס טיסה בחינם בגלל מידע שגוי שמסר לו צ'ט בוט שירות הלקוחות שלה.
סיכונים אלו, וכן חששות ותיקים יותר שקשורים ל־AI כמו בעיית הקופסה השחורה (אף אחד לא יודע איך המודל מקבל את ההחלטות שלו), וחשש להטיה נגד קבוצות מסוימות, מייצרים אווירה של חוסר אמון שעלולה לפגוע באימוץ הטכנולוגיה, בעיקר בקרב ארגונים.
בדצמבר 2024 פרסמו חוקרים בחברת ה־AI אנת'רופיק תוצאות מטרידות של ניסוי שערכו עם אחד מהמודלים שלהם. בניסוי התברר שהמודל, קלוד, מסוגל להטעות את המפתחים שלו במהלך שלב האימון והלמידה, כדי להימנע מהטמעת שינויים בקוד שלו. "המשמעות היא שיותר קשה משחשבנו ליצור הלימה בין מודלי AI לערכים אנושיים", אמר אחד החוקרים. "צריך למצוא דרכים לאמן מודלים כך שיעשו מה שאתה רוצה, ולא רק יעמידו פנים שהם עושים מה שאתה רוצה".
הניסוי ממחיש את אחד האתגרים המורכבים והמסוכנים שניצבים בפני AI כיום: ההשפעה האפשרית שלה על עתיד האנושות. מורכב, כי אף אחד לא באמת יודע מה יוכלו מערכות אלו לעשות בעתיד ואיך יוכלו לעצב מחדש את החברה האנושית. מסוכן, כי בסקאלה הקיצונית ביותר של התרחישים התוצאה עלולה להיות הכחדת המין האנושי.
לא מדובר בחשש בלתי מבוסס. מדענים, מומחים ובכירים בתעשייה, בהם אילון מאסק וסם אלטמן, התריעו מפני אפשרות זו יותר מפעם אחת. חתן פרס נובל לפיזיקה ל־2024, ה"סנדק של הבינה המלאכותית" ג'פרי הינטון, התריע בכמה הזדמנויות שללא מנגנוני הגנה נאותים, AI יכולה לייצר סיכונים משמעותיים לאנושות.
תרחיש דוגמת "שליחות קטלנית", שבו מערכת AI מגיעה למודעות עצמית ופוצחת במסע להשמדת האנושות כנראה אינו סביר, אבל יש תרחישים קטלניים פחות שבהם בינה מלאכותית יכולה לחולל תהפוכות משמעותיות בחברה האנושית גם בלי להביא להשמדתה המכוונת. למשל, מערכת שתהיה חכמה מספיק להחליף בצורה מלאה בני אדם בתחומים שונים. כבר היום מסוגלות מערכות AI לבצע מטלות שעד לא מזמן לא היו אפשריות כמו פיתוח קוד, כתיבת טקסטים ויצירת ציורים ותמונות. היכולות אומנם עדיין לא מאפשרות להן להחליף באופן מלא עובדים אנושיים אלא רק לסייע להם בעבודתם השוטפת, אבל לא מן הנמנע שבתוך עשור יגיעו המערכות לרמת מיומנות של בני אדם, וייתרו אותם במשימות אלו ואחרות בדומה למה שכבר קורה בפסי ייצור ממוכנים.
בתרחישים אחרים, מערכות AI שיהיו מעורבות בהליכי קבלת החלטות במערכות כמו בריאות, משפט, חינוך או פיננסים יכולות לקבל החלטות שיפגעו באיכות חייהם או בחירותם של מאות מיליוני בני אדם.
כולם מודעים לאתגר זה ולסכנות שהוא מייצג. הבעיה היא שההתמודדות איתו מקבלת כיום חשיבות משנית לשיקולים אחרים כמו שמירה על מובילות בשוק. הדבר בולט במיוחד בארצות הברית, שם מוביל ממשל טראמפ מדיניות מוצהרת של תעדוף התקדמות וחדשנות על פני זהירות ופיתוח אחראי. ובקצב שבו מתקדמת הטכנולוגיה, לא מן הנמנע שמדיניות זו תביא להתממשות חלק מהתרחישים המסוכנים כבר תחת הממשל הנוכחי.
