הדור הבא של הבינה המלאכותית צריך להיות מודלים למטרות ייעודיות

חברות הבינה המלאכותית הגדולות ביותר מתחרות מי תהיה הראשונה שתציג "בינה מלאכותית כללית" – מערכת שתשלב את הגמישות והניתוח של מומחים אנושיים, עם המהירות והיעילות של מחשב, ואשר תוכל לענות כמעט על כל שאלה (סוג של המחשב מ"מסע בין כוכבים").

בשנים האחרונות סברו רבים, כי המפתח לכך הוא בשיפור המערכות קיימות, דוגמת ChatGPT, אך זוהי טעות – סבור גארי מרכוס, יזם AI ומי שחיבר ספר בנושא, במאמר בניו-יורק טיימס. מערכות אלו חשופות להתקפות וטעויות, וזו אחת הסיבות לכך שאינן מניבות רווחים מרקיעי שחקים כפי שצפו רבים. 95% מהחברות שביצעו נסיונות בשימוש ב-AI, השיגו תשואה אפסית – אם בכלל – על השקעותיהן. עד שנת 2030 צפויות הכנסות הענף להיות נמוכות ב-800 מיליארד דולר מהתחזיות.

הענף צריך להתמקד פחות במודלים המתאימים לכל, ויותר בכלים ממוקדים הנותנים מענה לבעיות נפוצות – סבור מרכוס. עד להתקדמות הצ'אטבוטים, רוב מפתחי ה-AI התמקדו במערכות ייעודיות, למשל להמלצות על ספרים וסרטים. הן לא היו מושכות כמו שיחה עם צ'אטבוט וכל פרויקט נמשך שנים, אבל הן היו אמינות יותר מאלו של היום, כי לא ניסו ללמוד הכל מאפס אלא תוכננו על בסיס ידע של מומחים.

אחת התרומות הגדולות ביותר עד היום ל-AI היא AlphaFold, תוכנה שפותחה בידי Google DeepMind ואשר צופה את המבנה התלת-ממדי של חלבונים. היא בנויה על בסיס הידע המסביר כיצד נוצרים חלבונים, ומשלבת למידת מכונה מודרנית עם טכניקות AI קלאסיות, בצורה מקורית שנועדה לבעיה הספציפית הזאת.

מיליוני מדענים משתמשים דרך שגרה ב-AlphaFoldלפיתוח תרופות ולחקר המוח. למעלה מ-200 מיליון חלבונים זוהו, בתקווה ליצירת תרופות חדשות ולהתקדמות בחקלאות. אשתקד קיבלו מפתחיה את פרס נובל. והכי חשוב: המערכת עוצבה כדי לטפל בבעיה אחת בלבד, ועושה זאת בצורה מעולה.

חברות כמו Waymo של אלפאבית (חברת-האם של גוגל) משתמשות במערכות AI שתוכננו בקפידה לצרכים ייעודיים, כגון איתור עצמים, שילוב מידע ויזואלי מחיישנים רבים, הבנת הסובב וקבלת החלטות. הארכיטקטורה של נהיגה עצמית כבר מוטמעת במערכת זו, והיא יכולה לשפר את הנהיגה הרבה יותר טוב מאשר אילו הייתה מתחילה מאפס. מצד שני, חברת Ghost Autonomy נסגרה אשתקד לאחר שגייסה 200 מיליון דולר, אך לא הצליחה להשתמש במערכות AI גנריות לפיתוח תוכנה לנהיגה עצמית.


גם בתחום אבטחת ה-AI צריך להפסיק לחשוב על מודל אחד שיעשה הכל, סבור מרכוס. הענף טרם הצליח להבטיח שהמערכות הגנריות הקיימות ידבקו בהנחיות הבטיחות שלהן. מחקרים הצביעו על מקרים בהם המערכות מפרות את הוראות המפעילים, מנסות להשתמש בסחיטה לתועלתן האישית ומגיבות בצורה העלולה להוביל לרצח. מערכות מתמחות לא יתנהגו כך, משום שטווח הפעולה שלהן צר בהרבה.

העברת המיקוד מצ'אטבוטים, אין משמעותה שיש לוותר על מחקר הבינה המלאכותית הכללית, העשויה בסופו של דבר להיות מועילה יותר בהמצאת גישות חדשות, מדגיש מרכוס. אבל כרגע התחושה היא, שענקי ההיי-טק זורקים על הקיר ספגטי של AI כלל-ייעודי ומקווים שלא יידבק משהו רע באמת. מערכות מתקדמות ובעלות אוטונומיה רבה יותר, לא בהכרח עולות בקנה אחד עם האינטרס האנושי. המחקר ישרת טוב יותר את האנושות אם ייצור כלים ייעודיים למדע, רפואה, טכנולוגיה וחינוך.