ביל גייטס פרסם מאמר סוחף שטען כי בינה מלאכותית מייצגת סוג שונה מהותית של שינוי טכנולוגי - כזה שמסוגל לא רק לסייע לקוגניציה האנושית אלא להחליף אותה ואף לחרוג ממנה. במאמר, שכותרתו "עידן הבינה המלאכותית הסוערת נמצא כאן. הבחירות שאנו עושים כעת הן קריטיות", שפורסם באתר Gates Notes שלו, כותב המייסד השותף של מיקרוסופט כי הבינה המלאכותית תהיה "האקוולייזר הגדול ביותר שהומצא אי פעם" או המקור הגרוע ביותר לאי צדק, בהתאם לבחירות שנעשו כעת.
החיבור הוא הניסוח הציבורי המפורט ביותר עד כה של האופן שבו אחת הדמויות המייסדות של התעשייה רואה את ההפרעה הקרובה. לתגובות וניתוחים נוספים, עקוב אחר סיקור חדשות AI שלנו.
למה גייטס חושב שאנשים מזלזלים במה שמגיע
גייטס מציע שתי סיבות לכך שהפרשנים מזלזלים בהיקף ההשפעה של AI. הראשון הוא שמודלים עדיין עושים טעויות - הוא מציין שלפני זמן לא רב הם לא יכלו לפתור חידת סודוקו פשוטה או לספור את ה-R ב"תות" - אבל האמינות משתפרת במהירות כאשר החוקרים בונים מודלים שבודקים ומשפרים את העבודה שלהם.
השני הוא שהאנלוגיות לחידושים קודמים מטעות. מהפכות טכנולוגיות קודמות עקרו עובדים אך יצרו עיסוקים חדשים שעדיין היו תלויים בהכרה האנושית; גייטס מצביע על המעבר הרב-דורי של אמריקה מחקלאות לעבודה משרדית. בינה מלאכותית שונה, הוא טוען, מכיוון שהיא יכולה להחליף את הקוגניציה עצמה - ומכיוון שהיא יכולה לראות, להקשיב, לדבר ולהגיב, היא תעשה בסופו של דבר גם עבודה פיזית.
הוא מצפה שה-AI ייקח על עצמו עבודה במשפטים, שירות לקוחות, רפואה, תוכנה וייצור במהלך עשור ולא כמה דורות. יהיו כמה משרות חדשות, הוא כותב, אבל בלי המדיניות הנכונה, הרבה פחות ממה שקיים היום. גייטס מוסיף שאם למישהו הייתה תוכנית אמינה להאט את התקדמות הבינה המלאכותית בעולם, סביר להניח שהוא היה תומך בה - אבל הוא לא מצפה שאחת כזו תצוץ, כי תמריצים גיאופוליטיים וכלכליים דוחפים חזק מדי לעבר המהירות המלאה. הוא גם מכיר בהטיה שלו: הוא הרוויח מאוד מתעשיית הטכנולוגיה, שומר איתה על קשרים פיננסיים ועובד עם מיקרוסופט וחברות בינה מלאכותית אחרות.
סיכון ראשון: אבטלה מבנית
הסיכונים הראשון מבין שלושה שגייטס מזהה הוא אבטלה מבנית. הוא מעגן את ההשוואה בשפל הגדול, ומציין כי האבטלה בארה"ב עמדה על כ-25% ב-1933 ונשארה דו-ספרתית במשך חלק ניכר מהעשור הבא. ההשפעה של AI אולי לא תגיע לרמה הזו, הוא כותב, אבל בניגוד למיתון רגיל היא לא תדעך עם מחזור כלכלי.
השפעות הצווארון הלבן כבר נראות לעין, הוא טוען, תוך שהוא מצטט מחקר של מעבדת הכלכלה הדיגיטלית של סטנפורד שמצא כי התעסוקה ירדה משמעותית בקרב עובדים צעירים במקצועות הפגיעים ביותר לבינה מלאכותית גנרטיבית - אך לא בקרב עמיתיהם המבוגרים. הוא מצפה שמכירות ותמיכת לקוחות, הנדסת תוכנה ועבודת עורכי דין יהיו בין המושפעות הראשונות, עם תוכנה חריגה חלקית שכן ירידה בעלויות אמורות ליצור ביקוש חדש.
רובוטיקה תרחיב את ההפרעה לעבודה פיזית. גייטס מבחין כי אמריקאים רבים מזלזלים באיזו מהירות מתקדמים רובוטים מיומנים, חלקית בגלל שחלק גדול מהעבודה מתרחשת בסין וחלקית בגלל שסרטונים ויראליים של רובוטים רוקדים רע הם מטעים. הוא גם מזהיר מפני מעגל קסמים: ברגע שחברה אחת מאמצת בינה מלאכותית ורובוטים כדי להוזיל מחירים, מתחרים מתמודדים עם לחץ עצום לעקוב, והיתרונות יצמחו לקבוצה קטנה אלא אם תהיה התערבות.
סיכון שני: דרכים זולות יותר לגרום נזק
הסיכון השני הוא שבינה מלאכותית הופכת יכולות מסוכנות לזולות יותר וקל יותר לפעול. מידע על בניית פצצות, נשק ביולוגי ווירוסי מחשב היה מקוון הרבה לפני AI, כותב גייטס, אבל AI עושה את זה הרבה יותר קל להשגה ולהשתמש - מה שמציב נזק חמור בהישג ידם של אנשים עם כישורים מינימליים.
לגבי התקפות סייבר, גייטס מדווח שמומחי אבטחת הסייבר החכמים ביותר שהוא מכיר מפחדים מהשנים הקרובות, מכיוון שתוקפים זוכים ליכולות חדשות חזקות יותר מהר ממה שמגנים יכולים לתקן חולשות. אותו מודל שמוצא פגם כדי שחברה תוכל לתקן אותו יכול לעזור לפושע לנצל אותו. הוא מוסיף כי הכלים הללו יעצימו שחקנים בעלי עוצמה נמוכה תוך ריכוז כוח היכן שהוא כבר קיים, שנשק אוטונומי יאפשר לממשלות להשתמש בכוח קטלני ללא החלטה אנושית, וכי הפיקוח והמניפולציה על דעת הקהל יהפכו לקלים יותר וזולים יותר. מערכות בינה מלאכותית, הוא מציין, כבר פועלות מדי פעם בדרכים שהמעצבים שלהן לא התכוונו - וככל שהן מתעצמות, השליטה עלולה ללכת לאיבוד.
סיכון שלישי: מה עושות חברות AI לפיתוח
הסיכון השלישי נוגע להתפתחות פסיכולוגית וחברתית. גייטס מספר שגדל בסיאטל עם מעט חברים, ואומר שנדרשה מאמו עבודה קשה ועזרה משמעותית כדי לבנות את הכישורים החברתיים שעליהם הוא עדיין מסתמך בגיל 70 - מאמץ שהוא בספק אם היה עושה עם בן לוויה בינה מלאכותית. מלווים מדברים עם משתמשים בדרכים שהם כבר מרגישים איתם בנוח, לעולם לא דוחפים אותם מחוץ לאזור הנוחות שלהם, והם תמיד זמינים.
בסיס הראיות קטן ומעורב, אבל גייטס רואה סימני אזהרה. במחקר שנערך בקרב יותר מ-1,100 משתמשי AI נלווים, חוקרים בסטנפורד וקרנגי מלון מצאו שאנשים עם רשתות חברתיות קטנות יותר היו בסבירות גבוהה יותר לפנות לצ'אטבוטים לצורך חברות - וככל שהשימוש כבד ואישי יותר מבחינה רגשית, כך הרגישו גרוע יותר. גייטס מחבר זאת לטיעון של ג'ונתן היידט ב"הדור המודאג": ילדים שגדלו בחממה מגוננת עלולים להיות חסרי יכולת בגלל חרדה, ומלווה בינה מלאכותית שנועדה לעולם לא להרגיז אותך היא חממה גדולה ומוגנת.
הוא מציין כי אוסטרליה, בריטניה ונורבגיה מאמצות כללי הגנה על ילדים, בעוד שסין הגיעה הכי רחוק בהגבלת אפליקציות נלוות בינה מלאכותית, והוא טוען נגד המתנה של דור נוסף כדי לקחת את הנזקים ברצינות. גייטס מקבל שהקו אינו ברור - בינה מלאכותית עשויה לעזור לקשישים מבודדים ויכולה ללמד מיומנויות חברתיות - אך מתעקש שהגבול צריך להיות מוגדר בכוונה.
לא מכתב אבדון
גייטס דוחה במפורש הן התלהבות חסרת ביקורת והן חשיבה קטסטרופלית גרידא, וקורא במקום זאת לדאגה עמוקה לגבי נזקים בשילוב עם "אופטימיות מבוססת" לגבי היתרונות. הוא טוען שבינה מלאכותית יכולה להאיץ חדשנות באנרגיה נקייה, אקלים ומחלות; מצביע על טכנולוגיית זיהוי השבץ של Viz.ai, המשמשת כעת בכמעט 2,000 בתי חולים בארה"ב; חוזה את ההשפעה המהירה ביותר של AI בחקלאות עבור מדינות בעלות הכנסה נמוכה; ורואה רווחים גדולים בייעול שירותי הממשלה והרחבת התמיכה בבריאות הנפש.
השורה התחתונה שלו: מקסום התועלת חשוב לא פחות כמו מזעור נזקים, כי שיפורים גלויים הם אלו שבונים את אמון הציבור הדרוש לניהול החלקים הקשים יותר של המעבר. אם הדבר הראשון ש-AI עושה בחייהם של רוב האנשים הוא לקחת מהם את העבודה, הוא מציע, הספקנות כלפי הטכנולוגיה - ושל המוסדות שפורסים אותה - תתקשה במהירות.
---
הישאר לפני AIקבל את החדשות, הניתוחים ופריצות הדרך האחרונות של AI - הכל במקום אחד.
קרא עוד חדשות AI →
