החוקר שחושף: "זה מה שהביא להתפוצצות שאנחנו חווים עכשיו"

ד"ר קרן צוריאל-הררי היא חוקרת לא-מצביעים, תקשורת ואמון, עיתונאית לשעבר ובנאדם סקרן באופן כללי

ד"ר קרן צוריאל: "תודה שהצטרפת אלי היום, ד"ר רועי ששון. בוא נצלול לעולם
המופלא של בינה מלאכותית. תוכל להסביר במילים פשוטות מה זה בינה מלאכותית ואיך היא קשורה ללמידת מכונה?"

ד"ר ששון: "תודה שאת מארחת אותי, ד"ר צוריאל. AI או בינה מלאכותית זו התפתחות של מערכות מחשב שיכולות לבצע משימות שדורשות בדרך כלל אינטליגנציה אנושית. היא מתבססת על אלגוריתמים ומודלים שמאפשרים למכונות ללמוד מנתונים ועל בסיסם לקבל החלטות או לנבא דברים. למידת מכונה היא תת-תחום בבינה מלאכותית, שמתמקדת באלגוריתמים שמאפשרים למחשבים ללמוד תבניות ולקבל החלטות בלי שמתכנתים אותם באופן מפורש לתסריטים האלה".

ד"ר קרן צוריאל: "אנחנו שומעים הרבה מאוד הייפ סביב AI היום. למה לדעתך יש כאלה התלהבות ועניין סביב התחום?"

ד"ר רועי ששון: "את ההייפ האחרון סביב AI אפשר לייחס לכמה גורמים. ראשית, היו התקדמויות משמעותיות בכוח המחשוב, שאפשרו לנו לעבד כמויות גדולות של מידע ולאמן מודלים מורכבים של AI. שנית, הנגישות של כמויות עצומות של דאטה הזינה את פיתוח האלגוריתמים. בנוסף, היו פריצות דרך חשובות ביישומי AI כמו עיבוד שפה טבעית, זיהוי תמונות ורכבים אוטונומיים. ההתפתחויות הללו תפסו את תשומת לב הציבור והציתו התרגשות מהפוטנציאל של AI ליצור מהפכה בתעשיות שונות".

השיחה הזאת לא התקיימה. זה הראיון ש-ChatGPT כתב אחרי שרועי ששון תיאר לו את שנינו ואת מטרת הראיון, וביקש שיכין עד עשר שאלות ותשובות. ולמרות שבינה מלאכותית המציאה את השיחה הזו, לפחות מחציתה דומה באופן מבהיל לשיחה שניהלנו פנים אל פנים בבית קפה בתל אביב, מתלכלכים בסרנדיפיטי, בדיחות קטנות וקפה.

אבל זו בדיוק התכונה המופלאה של בינה מלאכותית: היכולת שלה לעשות פעולות אנושיות באופן יעיל ומהיר. היא לא עושה אותן כמונו. ChatGPT לא באמת יודע שראש השנה הוא החג שמציין את ראשית השנה העברית. אבל הוא יודע שיש הסתברות גבוהה שבטקסט על חגים יהודיים, אחרי המילה "ראש" תבוא המילה "השנה". לנו לא משנה איך הוא 'חושב', כל עוד נקבל ממנו תשובה טובה.

בחודשים האחרונים נדמה שהבינה המלאכותית נמצאת בכל פינה. אי אפשר לברוח ממנה גם אם מנסים, והאמת? לא כדאי. בינה מלאכותית היא האינטרנט של העשורים הבאים. החמצן שיאפשר לכל מערכת לפעול מהר יותר, טוב יותר, זול יותר ולבד. היא תהיה תפורה באופן מושלם לחוויות שלנו בעולם ותשפר אותן, וכל מה שנצטרך לעשות הוא לצפות בזה. השיחה עם רועי ששון היא הכתבה הראשונה בסדרה שבה נצלול להיכרות עמוקה אבל ידידותית עם עולם ה-AI. בכל שבוע ניפגש לשיחה עם אנשים מרתקים ונבין עוד משהו מהמהפכה המרגשת הזו. ברוכים הבאים לעולם חדש ומופלא.

 ד''ר רועי ששון / צילום: אונ' רייכמן

איך הגענו ולאן הולכים מכאן

מעכשיו זו שיחה אמיתית עם רועי ששון, לא כזו שנכתבה על ידי AI. ששון הוא בעל דוקטורט באקונומטריקה, מרצה בתחומי דאטה סיינס ובינה מלאכותית בהכשרות מנהלים של אוניברסיטת רייכמן, ומנהל את ארגון הדאטה סיינס של Waze - ויש לו כישרון יוצא דופן להסביר טכנולוגיות מורכבות במילים פשוטות. הוא פה כדי לעזור לנו להיכנס למים של ה-AI.

"AI זו היכולת של מחשב להתנהג בצורה שבה יהיה לנו קשה להבחין בינו לבין אדם", הוא מסביר. "תחשבי על ChatGPT: אתה שואל אותו שאלה ומקבל תשובה שהיא מאוד הגיונית בעיניך. ברכב אוטונומי יש תוכנה שיודעת לזהות שזה תמרור, זה אדם שחוצה את הכביש וזה כלב על מעבר חצייה, ולאחר הזיהוי היא מקבלת החלטה מה לעשות - אם לבלום או להאיץ. זה שילוב בין רובוטיקה (למשל הרכב האוטונומי) לבין מודלים סטטיסטיים, שאיתם אפשר לעשות הכול: להחליט האם אני רוצה לתת הלוואה לאדם שמולי כי בסבירות גבוהה הוא יחזיר אותה או אם כדאי לצאת לעבודה בשמונה וחצי או בתשע כדי להגיע בזמן, ואולי מחרתיים רכב אוטונומי יקבל בשבילך את ההחלטה מתי לצאת".

חלק מהדברים האלה כבר קיימים, הם חלק מהחיים שלנו. מה קרה פתאום בחודשים האחרונים שכולם מדברים על AI?
"ללא ספק קרתה מהפכה לאחרונה בעיקר סביב היציאה של ChatGPT וכמות השימוש בו. אבל המושג בינה מלאכותית קיים עשרות שנים וגם המודל הסטטיסטי ש־ChatGPT בנוי עליו, שנקרא למידה עמוקה (Deep learning), קיים כבר משהו כמו 70 שנה, אלא שהיו לו מגרעות שמנעו ממנו להיות בשימוש: הוא היה צריך להתאמן על הרבה מאוד דאטה ונזקק לכוח מחשוב חזק, ואת זה יש לנו רק ב־20-30 שנים האחרונות. המודל של ChatGPT משתמש בעשרות מיליארדי פרמטרים, כל פרמטר משקף קשר בין משתנים - נניח הקשר בין ניסיון לשכר או הקשר בין השכלה לשכר. מחשב אחד, מאוד מתקדם ומאוד יקר, לא יכול לעשות את זה. מה יותר חכם לעשות? לפצל מיליארד תצפיות בין 1,000 מחשבים, כך שכל אחד יקבל מיליון תצפיות שהוא יכול לחשב".

אז התקדמנו מבחינת היכולות החישוביות והדאטה. מה עוד היה חסר?
"תיוג (Labeling) של הדאטה. בתחילת דרכן, רשתות נוירונים (מודל ממוחשב ששואב השראה מהמוח האנושי, קצ"ה) נחשבו לכישלון כי הן היו המצאה טכנולוגית שלא היה לה שימוש. ככל ש'מאכילים' אותן ביותר דאטה הן הולכות ומשתפרות. אז אם אני לוקח המון תמונות, ומתייג אותן - 'זה כלב', 'זה חתול' - הן משתפרות עד לרמה שהן יכולות לחזות מי כלב ומי חתול. וכשמלבישים את היכולות האלה על רובוטיקה יש פידבק ביני לבין המחשב, ולצורך העניין ChatGPT הוא רובוט שמדבר איתי בטקסט. אז התפתחויות משמעותיות של 30 השנים האחרונות הביאו להתפוצצות שאנחנו רואים עכשיו".

ועוד איזה התפוצצות. ChatGPT זו הטכנולוגיה שאומצה הכי מהר אי פעם. OpenAI, החברה שפיתחה את הטכנולוגיה, עובדת עליה כבר מ-2016 ושחררה בשנים הראשונות גרסאות שהלכו והשתפרו, עד שבנובמבר 2022 שוחררה לציבור הרחב, לכולנו, גרסה 3.5. זו גרסה שפחות או יותר למדה את רוב תוכן האינטרנט עד 2021, והייתה מצוידת ביכולת לנתח את המידע הזה ולג'נרט (כבר נסביר את המילה) על בסיסו תשובות קוהרנטיות וזריזות בתשובה לשאלות של המשתמשים.

לג'נרט זהו העיברות המקובל לפועל generate (ליצור, לחולל, להניב), התכונה העיקרית והמרשימה ביותר של AI כמו ChatGPT: היכולת לקבל הנחייה או שאלה ולהשתמש בידע שלמדה בעבר כדי לג'נרט תשובה מדויקת. אם תרצו, זהו משחק בין זמנים: הבינה המלאכותית לומדת ממידע מהעבר, כדי שתוכל להשיב לנו בהווה על שאלה ביחס לעתיד. הנה דוגמה פשוטה, גם אם מעט פשטנית: נניח שיש לכם שלושה ימים בניו יורק ואתם רוצים עזרה מ-AI לתכנן אותם בקלות. אתם מגדירים בהווה מה אתם מחפשים - שלושה ימים מהבוקר עד הערב, כולל מוזיאונים אבל רק לאמנות מודרנית, והמלצות למסעדות טובות ולא יקרות מדי, וגם זמן לקניות - רצוי בחנויות צעצועים. אפליקציית ה-AI, ולא משנה אם זה ChatGPT או המתחרים שלו כמו Bard (של גוגל) ו-Cloude 2 (של אנטרופיק), הולכת למידע שהיא למדה בעבר על מוזיאונים, חנויות ומסעדות בניו יורק, ומציעה לכם תוכנית גדושה לשלושה ימים בעיר. הגרסאות המתקדמות יותר (כמו GPT4) אינן מוגבלות למידע מהעבר ומתעדכנות כל הזמן במידע החדש שקיים באינטרנט, כך שהן יכולות להמליץ גם על תערוכות חדשות שייפתחו עוד חודש כשתגיעו לעיר. ובעתיד הלא רחוק, תוכלו להתקדם לשלב הבא ולומר ל-AI להזמין לכם מקומות במסעדות ולקנות כרטיסים למוזיאונים שעליהם המליץ.

האופן החלק והקל שבו טכנולוגיות כאלה מקצרות עבורנו תהליכים מסביר את ההתלהבות העצומה סביבן. שעה שלנטפליקס לקח שלוש וחצי שנים להגיע למיליון משתמשים, לפייסבוק עשרה חודשים, לאינסטגרם חודשיים וחצי ולאייפון 74 ימים, ChatGPT הגיע למיליון משתמשים בתוך חמישה ימים בלבד. בתוך חודשיים הוא הגיע ל-100 מיליון משתמשים, שוב מקדים את כל הטכנולוגיות הפופולריות של השנים האחרונות. הסכומים שהחברות האלה מגייסות והשוויים שלהן חסרי תקדים בהתאם: על פי העיתונות הכלכלית העולמית, מיקרוסופט השקיעה במצטבר ב-OpenAI 13 מיליארד דולר, ושווייה של האחרונה מוערך ב-29 מיליארד דולר. אנטרופיק, שהוקמה על ידי יוצאי OpenAI ופיתחה את הבוט המתחרה קלאוד, השלימה לאחרונה גיוס של 1.5 מיליארד דולר.

"ההתפוצצות סביב ChatGPT קרתה כי סוף סוף מצאו ממשק שעובד טוב מול המשתמש", מסביר ששון. "מצאו מודל שאני יכול לדבר איתו בצ'ט ושנותן תשובות שהגיוניות בעיניי. הוא מסוגל לבצע הרבה משימות שונות. AlphaGO זו תוכנה שפותחה והצליחה לנצח את אלוף העולם במשחק Go, אבל אם היית מבקשת מהמודל הזה לשחק מולך שש־בש, כנראה שהוא לא היה מנצח, כי הוא יודע לעשות משהו מאוד ספציפי. אבל ל-ChatGPT יש ארכיטקטורה אחרת ולכן הוא מסוגל לבצע הרבה מאוד משימות - לענות על שאלות, לנחש את המילה הבאה בטקסט, להמציא דברים, לחפש במסדי נתונים מאוד גדולים, לבנות תוצאה, לכתוב שיר, לשחק איתי, לעשות הכללה של דברים. זו מהפכה".

איך הוא יודע לבנות משפטים מושלמים, רהוטים?
"עיבוד שפה טבעית זו אחת המשימות הקשות ביותר שיש. סורקים את כל הדפים של ויקיפדיה, טקסטים פומביים באינטרנט, מסדי נתונים שכולם מתאמנים עליהם, יוצרים מעין טבלה ענקית של מילים וסופרים מה השכיחות שהן יבואו אחת ליד השנייה. אני יכול לבנות הרבה טבלאות כאלה ולמצוא מילים שבסבירות גבוהה יופיעו אחת ליד השנייה". בשלב הבא המירו את המילים למספרים ובשיטות מתמטיות מצאו איזה מילים בסבירות גבוהה להופיע אלה ליד אלה - "וזה היופי, שהפכנו את המשימה הכי קשה למחשבים לשפה שהמחשב יכול לדבר. לייצוג של 0 ו-1".

המודלים האלו מסייעים לבינה מלאכותית להשלים מילים חסרות במשפטים, ובשלבים הבאים, עם מודלים של למידה עמוקה גם להבין את הקונטקסט (למשל שהמילה "הוא" מתייחסת לאדם שהזכרנו במשפט הקודם), ולזהות רצפים, כך שאם צפיתי ב"יורשים" וב"יהלומים" בנטפליקס, כנראה שהסדרה הבאה שתתאים לי היא "פיקי בליינדרז". השפה הלא רשמית של עולם ה-AI היא אנגלית. כמו תמיד, השוק הקטן של דוברי העברית לא מצדיק השקעה משמעותית ולכן יישומי ה-AI בעברית נחותים משמעותית. למשל, אני נוהגת להשתמש ביישומי AI לתמלול הקלטות. באנגלית זה עובד כמעט מושלם. בעברית זו רק חצי עבודה.

השלב הבא בהתפתחות הבינה המלאכותית הוא התאמה אישית לכל אחד מאיתנו. "פעם היית צריכה להיות מדענית נתונים מדופלמת, עם גישה למחשוב וידע סטטיסטי, היום זה לא ככה", מסביר ששון. "את יכולה לקחת את המודל המרכזי ובאמצעות ממשק להוסיף לו עוד דאטה. אז אני יכול לייצר צ'טבוט קרן, שיקרא את כל הכתבות והמחקרים שלך ואז כשאשאל אותו שאלות הוא יענה לי כמו קרן".

יישומים נוספים שיתממשקו לבוט יאפשרו לנו לבקש ממנו לבנות לנו אתר אינטרנט. הוא יכתוב את הקוד ויבנה את האתר, בזמן שאנחנו פשוט נסתכל. או שהוא יתממשק לאתרים וליישומים אחרים "ובום - פה כבר הסכר במידה מסוימת נפרץ וזה מדהים. עכשיו כל אחד עם קצת לימוד יכול להסתמך על מודלים מאוד מורכבים שיעשו בשבילו דברים מדהימים".

להתפנות למה שמייחד אותנו

כבר היום, הרבה מאוד אנשים סביבכם משתמשים ב-AI שתכין עבורם מצגות, תנתח דוחות כספיים, תסכם מאמרים, תכתוב תשובות לעבודות באוניברסיטה, תציע תוכנית שיווקית או אסטרטגית, תזהה פוטנציאל לסינרגיה בין חברות או יחידות עסקיות, תכתוב סילבוסים לקורסים. הרבה פעולות תבניתיות, שגרתיות אבל גם יצירתיות.

לרועי ששון יש כלל, מן מבחן טיורינג הפוך: כל דבר שמציגים לו הוא שואל את עצמו האם גם מחשב היה יכול לעשות את זה. אם התשובה חיובית, זה לא מעניין אותו. "AI מאפשרת לנו להתמקד בדברים שעושים אותנו מקוריים וייחודיים. אנשי דאטה אומרים, 'בלי דאטה, אתה רק עוד אדם עם דעה'. אני אומר, 'בלי דעה, אתה רק אדם עם דאטה'. אני שונא לכתוב סילבוסים, והשנה אני צריך לכתוב שישה. עם ChatGPT זה לוקח לי עשר דקות במקום עשר שעות. אני לא רוצה להתעסק בעבודה השחורה ו-AI מורידה לי 80% מהעומס הקוגנטיבי - שאני יכול להפנות למה שמייחד אותי כרועי. במקום להעביר דברים ש-200 מרצים אחרים מעבירים אני יכול להתרכז ב-20% שמייחדים אותי. כמו עם הראיון שלנו: ChatGPT יכול היה לכתוב אותו בלי שניפגש אבל היינו מפסידים את ה-20% המעניינים ואת הקפה שלנו".

המפתח לעבודה של ChatGPT ואחיו הוא הפרומפט (Prompt), כלומר ההנחיות שנכתוב כדי לקבל את התוצאה הרצויה: "תכנן לי טיול של שלושה ימים במנהטן באוגוסט, כולל מוזיאונים מומלצים וקניות". את התוצאה אפשר לטייב שוב ושוב ("תחליף את המטרופוליטן במוזיאון אחר"; "תארגן מחדש לפני קרבה גיאוגרפית") עד שנהיה מרוצים.

יש לך המלצות לכתיבת פרומפט טוב? נשמע שזה המפתח.
"פרומפט טוב יוציא מ-ChatGPT ודומיו תשובות טובות, ויש כמה דרכים להוציא ממנו יותר. לא להשתמש בשפה כללית, להגביל את הבקשה ולא לבקש יותר מדי דברים בבת אחת. לפשט. תחשבי שאת מדברת עם רובוט - מה יעזור לו לתרגם את הבקשה שלך לשפה פשוטה?".

אפשר לדמיין ילד קטן שאתה רוצה להסביר לו בצורה פשוטה כדי שיבין.
"רק שזה ילד קטן עם כל הידע של האינטרנט פחות או יותר, והוא יודע גם לקודד. ככל שהמודלים מתקדמים כתיבת הפרומפט הופכת ליותר פשוטה, וההמלצה שלי היא לא לפחד מזה. זה נורא נגיש ויש מדריכים שיכולים לעזור". אגב, אפשר גם להתייעץ עם הצ'ט עצמו ולבקש ממנו טיפים. הם לא רעים (לטיפים לפרומפטים טובים ראו תיבה).

בוא נסיים עם שאלת מיליון הדולר: יש טענה ש-AI היא מהפכה בקנה מידה של המהפכה התעשייתית. כלומר נקודת שינוי דרמטית באבולוציה הטכנולוגית שלנו עם השלכות עצומות. אתה מסכים?
"אני חושב שכן, ואגיד לך מה הסימנים לזה. תחשבי על הפעם הראשונה שראית אייפון ואת הטכנולוגיה של הטאץ'. אני זוכר שבפעם הראשונה שעשיתי סקרולינג זה נראה לי כמו קסם. תני לאדם מהשורה לשחק לראשונה עם ChatGPT וזה ייראה לו כמו קסם. תחושת ה'ואו' של מה שזה מאפשר, היכולות שלא ידענו עליהן קודם והאקוסיסטם - בשלו התנאים לכך שנוכל להשתמש בזה באופן נרחב. קשה לדעת לאן זה יילך ומה זה יעשה, אבל מהפכה? כן. מרגשת? כן. מרגשת, כיפית ובכל מקום".