כעת דמיינו שהיתה ברשותכם מכונה פלאית: הייתם מבקשים ממנה לתפור עבורכם חליפה, וכעבור דקה וחצי היא היתה מוכנה. "אבל רגע, זה לא כמו שרציתי", אתם מתלוננים, "הכפתור העליון נמוך מדי, השרוול ארוך מדי והצבע כהה מדי". אין בעיה. חולפת דקה נוספת, והחליפה המתוקנת מוכנה.

חלום או חלום בלהות? תלוי את מי שואלים. אם תמיד רציתם בגדים במחיר אפסי שישקפו את החזון שיש לכם בראש, ושאף פעם לא מצאתם לו ביטוי בחנות בגדים, הרי שמכונה שכזו היא מתנה אדירה: "תכין לי חולצה קצרה. ועכשיו סוודר. בעצם לא, תכין סווצ'ר. בצבע צהוב! כמו בסרט 'קיל ביל'!" אינספור אפשרויות.

מצד שני, אם אתם בעלים של רשת אופנה או סתם עובדים בחנות בגדים, אם אתם מעצבי טקסטיל או מועסקים במפעל שמייצר חולצות, או אז התיאור הזה ישטוף אתכם בזיעה קרה. המכונה תוביל לפיטוריהם של עשרות מיליוני בני אדם ולהתמוטטותה של תעשייה חובקת עולם, שמגלגלת קרוב לשני טריליון דולר בשנה.

כעת, במקום בגדים חשבו על תוכנה ובמקום סלילים של חוטים חשבו על שורות של קוד. בשבועות האחרונים חברת אנתרופיק — המוכרת מצ'אט הבינה המלאכותית שלה, קלוד — השיקה גרסה חדשה למכונה הפלאית שלה, ושמה קלוד קוד. המכונה החדשה מאפשרת למתכנתים וגם לאנשים רגילים להתכתב עם הבוט בשפה פשוטה ולבקש ממנו לבנות תוכנה. למשל: "בנה לי אפליקציה ללימוד היסטוריה של העת העתיקה. הממשק צריך להיראות כמו ווטסאפ. הבינה המלאכותית היא המורה שמציגה מושג בפורמט של 'שאלת רב־ברירה'. תוסיף פס התקדמות למעלה כדי שהילד ידע כמה תרגילים נותרו לו. תודה".

ואז, כעבור דקה או שתיים האפליקציה מוכנה. אפשר לשנות צבעים, לעדכן את השאלות, להוסיף בלונים וירטואליים שיתפזרו לכל עבר כאשר הציון מוצג — רק תבקשו. מה בנוגע לבוט שישולב באתר האינטרנט של חנות ושידע לענות על שאלות של לקוחות שמתעניינים במוצרים החדשים? מה בנוגע לכלי שיעזור לי לנתח את החשבוניות שלי, שיסייע לי לנהל פגישות, שיציג התראה כאשר אנשים רבים ממליצים על מסעדה באזור מגוריי? תגדירו מה אתם רוצים, והמכונה תפלוט מהצד השני תוכנה מוכנה.

חלום או חלום בלהות? ובכן, אנחנו כבר יודעים את התשובה.

אם תמיד רציתם לפתור בעיה אבל לא היתה לכם תוכנה מתאימה, או שהיתה אבל היא היתה מאוד יקרה, כעת יש לכם מכונה פלאית שמפעילה צוות מפתחים אישי — האחד אחראי על העיצוב, השני על חוויית המשתמש, השלישי על מאגרי המידע — והם רק מחכים שתגידו מה אתם רוצים. כולם ממתינים לצאת לדרך ולמלא עבורכם את המשאלה.

מצד שני, אם אתם מתכנתים, ואם אתם חברות שמפתחות תוכנות או שירותי תוכנה מבוססי ענן שכדי לקבל אליהם גישה יש צורך בתשלום דמי מינוי חודשיים, או אז המכונה הפלאית הזאת תשטוף אתכם בזיעה קרה.

בעוד שגם ארגונים משתמשים במכונה הזאת וחלקם מדווחים שהיא הופכת את המתכנתים שלהם למהירים ויעילים יותר, ייתכן שבשלב מסוים הם יזדקקו רק למחצית מכלל המתכנתים שהם מעסיקים, ואז לשליש, ואז לרבע. מאוחר יותר הם עשויים לגלות שהלקוחות שלהם החלו לבנות בעצמם את מוצרי התוכנה שהם מוכרים, ואז מה?

הנרטיב הזה, שלפיו קלוד קוד כל כך טוב שהוא מאיים על חברות התוכנה, גרם למשקיעים למכור בבהלה את מניותיהן של חברות שמפתחות שירותי תוכנה, מה שהוביל למחיקה של 20%–30% משוויין בתוך פחות מחודשיים. יש אנליסטים שמאמינים שבשל ביצועי קלוד קוד, רק מעטות מהחברות האלו ישרדו.

בכירים בחברת "ספוטיפיי", למשל, סיפרו באחרונה שהמתכנתים הבכירים בחברה לא כתבו שורת קוד אחת מאז חודש דצמבר. למה שיכתבו? יש את קלוד קוד. באינטרנט מסתובבים גרפים שמבקשים לטעון שבכל מה שקשור בהתעצמות קלוד אנחנו נמצאים בפברואר 2020, רגע לפני שמגפת הקורונה התפשטה ושינתה את העולם; אנשים לא מבינים, כך נטען, שאנחנו לפני המפץ הגדול.

מאט שומר, מנכ"ל של חברת סטארט־אפ, פירסם טקסט ארוך ב–X (טוויטר) שבו כתב: "אני אומר לבינה המלאכותית מה אני רוצה, עוזב את המחשב שלי לארבע שעות ואז חוזר ומגלה שהמשימה בוצעה. בוצעה היטב, טוב יותר ממה שהייתי עושה בעצמי וללא צורך בתיקונים". לטענתו, מה שחווים המתכנתים יורגש בקרוב אצל כולנו, ולא משנה באיזה תחום אנחנו עובדים — עורכי דין, אנשי שירות לקוחות, מומחים פיננסיים, אנשי פרסום — כולם. "העתיד כבר כאן. הוא פשוט עוד לא דפק על הדלת שלכם. הוא עומד לדפוק עליה", כתב. הטקסט שלו זכה ליותר מ–80 מיליון צפיות.

הצהרות דומות התפשטו כאש בשדה קוצים. מומחים, פרשנים ואנשי תעשייה התחרו ביניהם מי יתאר בצורה קיצונית יותר — לחיוב או לשלילה — את סופו הקרב של העולם.

אבל דווקא ברגע הזה, כאשר ההתפעלות וגם ההיסטריה נמצאות בשיאן, צריך לזכור שגם למטבע הזה יש צד שני.

בטקסט הארוך והוויראלי של שומר יש שימוש נרחב בהצהרות בומבסטיות ("בינה מלאכותית הופכת טובה יותר בכל דבר בעת ובעונה אחת") אבל אפילו לא נתון אחד שמגבה את טיעוניו הדרמטיים. לשומר עצמו יש היסטוריה של פרסום תחזיות מפוצצות שלאחר מכן התגלו כריקות, שלא לדבר על כך שהוא ואחרים כותבים מניסיונם האישי, אבל לרבים יש חוויות אחרות והן לא פחות לגיטימיות או מדויקות.

נתחיל באנשים רגילים. עבורם, קלוד קוד הוא סוג של קסם. מפני שהם לא באמת מתכנתים, הם "מתכנתים לפי תחושה" (Vibe Coding), הם מציגים רעיון או מחשבה וקלוד קוד הופך אותם למוצר תוכנה. אבל היכולת שלהם לבדוק את איכות התוצאה היא אפסית.

האם אפליקציית ניהול המכירות שהם תיכנתו, ללא ידע בתיכנות, אוספת גם מידע שהיא לא אמורה לאסוף, כמו למשל מספרי כרטיסי אשראי? האם המידע שנאסף חשוף ולא מוגן? לך תדע. האם הקוד נכתב בצורה הדוקה ויעילה או בצורה מסורבלת וארוכה? האפליקציה עובדת, אבל האם היא עובדת כמו שצריך? מכיוון שאין לך מושג בתכנות — לא תדע.

דומה הדבר למכונה שבונה עבורכם בית. הבית עומד, הוא יפה, הוא נבנה בהתאם למידות שמסרתם. אבל מה קורה אם צינור הביוב צר מדי, חוטי החשמל דקים מדי, ונעשה שימוש בגבס במקום שבו היה אמור להיות בטון? אתם נכנסים לבית בהתרגשות גדולה, אבל בין הקירות והמרצפות מתפתחות צרות שרק מחכות להתפרץ ואין לכם מושג שהן בכלל קיימות. מי יישא באחריות כאשר הבית יתמוטט?

לא פחות חשוב מכך, לקלוד קוד ודומיו יש נטייה להיתקע על בעיות, לכאורה קטנות, למשך שעות רבות. אתה מנסה להסביר לו, הוא לא מצליח להבין, אתה מבקש בקשה, הוא מטפל בה — ופוגע בחלק אחר של התוכנה. הטענה של שומר ואחרים שלפיה התוצרים של קלוד "מושלמים" רחוקה מלהיות נכונה. למעשה, מדובר בתהליך של ניסוי וטעייה שיכול להיות מדהים, אבל גם ארוך, מתסכל ומתיש.

קלוד קוד מייצר אתגרים גם עבור מהנדסי תוכנה. מאחר שהם כבר לא כותבים את הקוד, התפקיד שלהם משתנה: הם הופכים למנצחים על תזמורת של בוטים שעובדים עבורם. זה שונה ומרגש אבל זו מיומנות חדשה ולא כולם מצטיינים בה. שלא לדבר על כך שהתוצאה מורכבת מאלפי שורות קוד, והיכולת שלהם לעבור על כולן כדי לוודא שאין בהן בעיה היא לא גבוהה, בלשון המעטה. באחרונה פורסמו גם מקרים שמראים שבמקרים מסוימים האוטונומיה של הבוטים עלולה להוביל לתוצאות קטסטרופליות כאשר הם מחליטים, לדוגמה, ש"צריך למחוק את החלק הזה" בקוד. אופס, סליחה.

אם האפליקציה שבניתי לשימושי הפרטי נכשלת, הנזק מצומצם. אבל מה קורה כאשר חברות תוכנה ענקיות מתחילות להטמיע במוצרים שלהן, שבהם משתמשים מיליונים, אינסוף שורות קוד שאף אדם לא כתב?

בעיות בתחום אבטחת המידע אינן נדירות וכבר הובילו לנזקים בהיקפים גדולים. זו כנראה הסיבה שאנתרופיק הודיעה על כוונתה להשיק תוכנה שתבדוק את הקוד שקלוד כותב, ואז תנסה לאתר את הבעיות בעצמה. קלוד קוד ומערכות דומות גם מתקשות ביישום קונספטים מסובכים או חדשניים, וככל ש"השיחה" איתן מתמשכת ביצועיהן הולכים ומידרדרים, שלא לדבר על כך ששימוש מתקדם בכלים האלו אינו זול והוא זולל משאבי מחשוב ואנרגיה.

השימוש בקלוד לוחץ על אותם כפתורים במוח שלנו שנלחצים כאשר אנחנו משחקים במשחקי הימורים: אתה מבקש משהו ומחכה לתוצאה. האם זכיתי? אולי אהמר פעם נוספת, אולי הפעם זה יצליח? יש משתמשים שמדווחים על תסמיני התמכרות, על צורך בלתי נשלט ליצור, לבנות, לייצר — הם חושבים על קלוד בעבודה, בנהיגה, רגע לפני השינה, אבל באותה הנשימה הם מודים שלעתים הם נותרים עם כלים ואפליקציות שהם "בנו" ושאין בהם כל שימוש אמיתי. כולנו היינו תופרים אינסוף בגדים חדשים אם היתה לנו מכונת תפירה פלאית, אבל כמה בגדים אנחנו כבר צריכים? כמה בגדים אנחנו באמת לובשים?

כלי הבינה המלאכותית מאפשרים לך לצייר בלי להיות צייר, לצלם בלי להיות צלם, לתכנת בלי להבין מילה בשורות הקוד שנכתבות לנגד עיניך. זו תחושה משכרת, ואין פלא שאנשים מדברים עליה בהתרגשות עצומה. אתה הופך למיקי מאוס בסצנה "שוליית הקוסם", ואתה גורם למטאטא לעשות עבורך את העבודה. אבל אנחנו זוכרים איך הסצנה ההיא נגמרה.

האם קלוד קוד ישנה את עולם התכנות? ללא ספק, הוא כבר שינה. האם הוא כלי מושלם? רחוק מכך. האם הוא יהפוך מושלם או קרוב לכך? זו השאלה האמיתית והדעות חלוקות מאוד.

מחקר שפורסם בסוף השנה שעברה מצא שכאשר ניתנו לכלי בינה מלאכותית משימות של פרילנסרים ועצמאים — מתכנון בתים ועד עיצוב משחקי וידיאו, מוויזואליזציה של מידע ועד סיוע בעריכה של מאמר מדעי — הם נכשלו ב–97% מהמקרים. מחקרים ונתונים דומים אחרים מעמידים בספק את התחזיות האוטופיסטיות ביחס לקץ עידן העבודה.

בצד השני יש הטוענים שאנחנו נמצאים בתחילתו של תהליך שרק יתגבר וילך: הבינה המלאכותית משפרת את הקוד שלה עצמה, וכל גרסה חדשה שלה תלך ותשתפר עד שהיא תיצור גרסה כל כך טובה, שיכולותיה יעלו על כל דבר שאנחנו, בכוחותינו האנושיים, מסוגלים לבצע.

כמה זמן זה ייקח? יש שטוענים שנה, יש שטוענים חמש, יש שטוענים שזה לא יקרה לעולם. היזהרו ממי שנותן תשובה חד־משמעית לשאלה הזאת.

(מוסף הארץ, פורסם ב-27.2.2026)

הפוסט שוליית המתכנת הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

שאול, שהוא חבר, צלל לאירוע עם כל הלב ובסדרה של ציוצים הבהיר שהוא בלע את הגלולה. בתגובה, העליתי ציוץ שמשווה את חוויית הוייב-קודינג לחוויה של משחק בקזינו, ציוץ שמנסה להסביר למה אנשים נשאבים פנימה. זה לא מקרי.

הציוץ הזה זכה לתגובות רבות ובהן תגובה של אמסטרדמסקי עצמו ששאל "תגיד, ניסית את זה?". האמת היא שניסיתי אבל בצורה מאוד שטחית והשאלה של שאול היא לגמרי במקום. קשה לומר משהו רציני בנוגע למשהו, אם אתה לא מתנסה בו בעצמך. אז החלטתי לצלול לעניין קצת יותר לעומק. בניגוד לשאול שמשתמש בקלוד-קוד, אני החלטתי להשתמש בג'מיני.

ביקשתי ממנו לייצר אפליקציית ווב שתאפשר לי להעתיק ציטוטים מעניינים שאני רואה בכתבות או במאמרים ואז לשמור אותם למסד נתונים. ביקשתי ממנו לייצר טופס שבו אוכל להוסיף את הציטוט, להוסיף קישור לציטוט, ולסווג את הציטוטים השונים לקטגוריות (נניח "בינה מלאכותית", "תרבות", "ספרות" וכן הלאה).

בתוך זמן קצר ובדומה לשאול, נשאבתי לעניין ובגרסה 21 הבנתי שאני בעצם יכול להחליף את אפליקציית Raindrop.io שבה אני משתמש, שבתורה החליפה את תוסף Pocket שחברת "מוזילה" סגרה פחות משנה. Raindrop מאפשרת לי לשמור קישורים במבנה של תיקיות: אני בונה תיקייה (נניח "האם יש בועה?") ואז שומר בתוכה מאמרים, מחקרים, כתבות ושאר קישורים. הקישורים נשמרים עם תצוגה מקדימה מה שמקל עליי להבין מה שמרתי.

בגרסה 36 החלטתי שאני מייבא את כל הקישורים שיש לי ב-Raindrop (שאותם ייבאתי מ-Pocket) אל האפליקציה החדשה שבניתי עם ג'מיני. יש 1,679 כאלו, תודה רבה. ג'מיני עשה עבודה מדהימה: ייבא את התיקיות אל תוך האפליקציה שהוא בנה בצורה מושלמת תוך שהוא מחקה את המבנה המקורי.

היתה רק בעיה אחת. ב-Raindrop ניתן לבנות תיקיות בתוך תיקיות. היתה לי שם תיקייה בשם DONE שהיא תיקייה שמכילה תתי-תיקיות של דברים שהפכתי אותם לפרקים ב"עושים טכנולוגיה". ג'מיני אמר לי שזו לא בעיה, הוא ידע להתמודד עם הדבר הזה. ועדיין היתה בעיה אחת, בעיית תצוגה: איך מציגים את תתי-התיקיות בתוך תיקיית DONE. אחרי הכל, אלו לא קישורים אלא יצוג גרפי של תיקיות שכאשר אני לוחץ על אחת מהן, אני נכנס לתוכה ורק אז רואה את הקישורים שהיא מכילה. זה מה שהוא עשה:

זה, כמובן, רע מאוד. המספר מייצג את מספר הקישורים שיש בתוך התיקייה אבל הגריד דפוק לגמרי וכמובן שאין שמות לתיקיות. הסברתי לג'מיני מה אני רוצה. אז הוא עשה את זה:

זה רע עוד יותר. הגריד עדיין דפוק ואין כאן שום שיפור. אמרתי לו "תשמע, זה לא מסובך. אני רוצה ייצוג גרפי של תיקייה שבה רואים את השם של התיקייה עם מספר הפריטים שבתוכה בגריד שיש בו שישה טורים בכל שורה".

ג'מיני אמר שאני צודק, זה לא מסובך והנה הקוד המתוקן. זו היתה התוצאה:

המסגרת המעט מלבנית הפכה ליותר עגולה אבל חוץ מזה, אין פה שום שינוי. ביקשתי פעם נוספת. קיבלתי את זה:

נו, התקדמות. מתחילים לראות את הכותרות אבל כמובן שהן חתוכות והגריד עדיין מלבני ולא מרובע. צריך רק להגדיל כל ריבוע, להגדיל ולהרחיב ולטפל בגריד ויאללה. קיבלתי את זה:

עוד פעם זה? למה? מה הבעיה? כבר היית בכיוון, למה חזרת אחורה? ג'מיני התנצל עד עמקי נשמתו והציע קוד מתוקן. "הפעם זה יעבוד", הוא אמר.

זה באמת שיפור אבל לא ממש. הכרטיסיות מכסות האחת את השנייה. תרחיב, תפריד, גריד מרובע ואנחנו שם.

הופה, חביבי, זהו! אנחנו קרובים. רואה את שני הטורים האלו? תהפוך את זה לגריד של שישה. לא שניים אלא שישה, תוסיף עוד ארבעה טורים מצד שמאל וסיימנו.

"אני מבין בדיוק למה אתה מתכוון. הנה הקוד", הוא ענה.

על התוצאה הזו שנראית כאן, הוא נתקע במשך 15 ניסיונות נוספים. לא משנה כמה פעמים ביקשתי ממנו שיחזור אחורה, שיראה את הדבר הזה עם שני הטורים ויהפוך אותם לשישה, שום דבר לא עזר. פעם אחרי פעם קיבלתי את זה.

ג'מיני בנה אפליקציה מאפס, מכלום, יש בה 650 שורות קוד ב-HTML ועוד 170 שורות קוד בקובץ PHP. הוא אפשר לי להעלות קבצים בצמוד לכל קישור (נניח קובץ PDF), הוא פתר את בעיית התצוגה המקדימה, הוא אפשר לי להוסיף ציטוטים, למחוק אותם, להוסיף תיקיות, למחוק אותן, לייצר עץ של תתי-תיקיות, אבל את הבעיה הזו – לקחת שני טורים ולהפוך לשישה – הוא לא הצליח לפתור ולא משנה כמה הוא ניסה.

פתחתי חלון צ'אט חדש. אמרתי שאולי הוא פשוט התעייף. בכל זאת, אנחנו בגרסה 54. העליתי את הקוד עם שני הטורים, אמרתי לו שינסה מחדש. הוא לא הצליח.

בחלוף שש גרסאות נוספות ואינסוף טוקנים שהוא ייצר, הוא פתר את הבעיה.

התחלתי את הפרויקט הזה בסביבות 11 בבוקר, סיימתי אותו ב-1 בלילה.

חלק גדול מהזמן אתה מחכה, מחכה שהוא ייצר את התוצאה, ובחלק מהזמן אתה מנסה, מסביר, מתחנן, נוזף, קורא התנצלויות מעומק הלב, הסברים על הסברים שבהם הוא מסביר למה למה הוא נכשל ולמה עכשיו, ממש עכשיו, הכל יעבוד.

בסך הכל מדובר בקסם, קסם ממש. בניתי (עאלק "בניתי") אפליקציית ווב בהתאם לדרישות שלי ועכשיו היא ממש מוצלחת בעיניי, שימושית, אבל….

קודם כל אני מבין למה זה לוקח הרבה זמן. חוץ מזה אני מבין למה זה שואב אותך. זה כמו לעבוד עם מתכנת שאתה אומר לו מה אתה רוצה והוא עושה. "תזיז לפה, תשנה את הפונט, תחליף את הצבע, תוסיף לי עוד פונקציה, תשנה את תיבת הדיאלוג" – והוא עושה! עד שהוא לא עושה.

וכמובן שבעיית היסוד היא שאין לי שום סיכוי להבין האם בתוך הקוד הזה אין בעצם בעיה קריטית שאיכשהו תעלה לי ביוקר. אנסה להוסיף משהו והכל יתרסק, אנסה למחוק משהו ומסיבה כלשהי הכל ימחק, מישהו ינצל את האפליקצייה האומללה הזו כדי לפרוץ לאתר כולו. אין לי דרך לוודא, להבין באמת מה הוא עשה.

אפשר לומר שגם כאשר אתה עובד עם מתכנת אנושי אתה בידיים שלו – וזה כמובן לגמרי מדויק, ועדיין… למה אני מרגיש שיש כאן הבדל? למה אני בכל זאת מרגיש שיש כאן הבדל מהותי, יסודי. רק בגלל שזה חדש, שונה, אחר, בגלל שזו מכונה?

זה רק אני?

הפוסט וייב קודינג זה משו-משו הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

הוא סיפר שמאסק טוען שבקרוב אנשים יוכלו להחליט אם הם רוצים לעבוד או לא, שהם יהיה זכאים להכנסה אוניברסלית ושהם ייהנו משירותי דיור, בריאות ותחבורה מעולים, אבל, מוסיף סנדרס, איך האוטופיה הזאת תתממש אם אנשים צעירים לא יוכלו למצוא עבודה? "אם עובדי ייצור יאבדו את מקומות העבודה שלהם לטובת רובוטים, איך הם יהיו זכאים לשירותי בריאות בחינם?".

הסרטון של סנדרס פורסם על רקע הטלטלה שנרשמה בחודשים האחרונים בשוק העבודה. אחת הדוגמאות שממחישות אותה היא מה שמתרחש באמזון, המעסיקה האזרחית השנייה בגודלה בארה"ב (אחרי וולמארט) שכ–1.1 מיליון אמריקאים עובדים עבורה.

בשנים האחרונות פרסה אמזון צבא של כמיליון רובוטים במרכזי הלוגיסטיקה העצומים שלה, כחלק מאסטרטגיית אוטומציה כוללת שבסופה, כך היא מקווה, יתייתר הצורך שלה להעסיק כ–600 אלף עובדים עד לשנת 2033. אם הכל יילך כשורה, כ–75% מהתהליכים בתוך מרכזי הלוגיסטיקה שלה יעברו תהליכי אוטומציה, כלומר רובוטיזציה, מה שיאפשר לה לחסוך כ–30 סנט על כל פריט שהיא מוכרת. בהינתן שהיא מוכרת כ–12 מיליון פריטים מדי יום, מדובר בחיסכון אדיר.

אבל אמזון מחליפה לא רק את עובדי הצווארון הכחול. לפני חודשיים היא הכריזה על סבב פיטורים בהיקף של כ–14 אלף עובדים במטה החברה. בסוכנות הידיעות רויטרס נטען שהמספר האמיתי גבוה בהרבה, ועומד על כ–30 אלף עובדים, מה שהופך את סבב הפיטורים הזה לגדול בתולדות החברה.

מנכ"ל אמזון, אנדי ג'סי, אמר שבעקבות אימוץ טכנולוגיות בינה מלאכותית, תזדקק החברה לפחות עובדים שעושים את מה שהם עושים היום, וליותר עובדים שיבצעו סוג אחר של עבודות, אם כי לא ברור מהן אותן עבודות ומה העובדים יידרשו לעשות.

במובנים רבים הסיפור של אמזון הוא סיפורו של שוק העבודה כולו. מצד אחד, הניסיון להחליף את עובדי הצווארון הכחול במכונות החל עוד בתקופת המהפכה התעשייתית, אז היו אלו העובדים ברצפת הייצור שהוחלפו במכונות. כיום אלו עובדים שאוספים פריטים במחסנים.

מצד שני, המהפכה הטכנולוגית הנוכחית שונה. היא לא הולכת (רק) על הגוף שלנו — היא הולכת (בעיקר) על הראש שלנו. זו הסיבה שבשנים האחרונות דווקא עובדי הצווארון הלבן נמצאים על הכוונת — עורכי הדין, רואי החשבון, יועצים עסקיים, מעצבים, מנהלים. הנהלות החברות טוענות שהחלפת העובדים האלו בבינה מלאכותית היא בלתי נמנעת, בשל הצורך המתמיד להתייעל ולהגדיל את ההכנסות. וכפי שאפשר לנחש, זה לא כל הסיפור.

דיוויד נובל, היסטוריון יהודי־אמריקאי, הראה בספרו מ–1984, "כוחות של ייצור", כי הטענה שלפיה השיקול העיקרי בבחירת טכנולוגיה קשור ליעילות ולשיפור ביצועים היא בסך הכל מסך עשן.

נובל חקר את מה שהתרחש בשנות ה–50 וה–60 במפעל גדול של חברת ג'נרל אלקטריק בעיר לין שבמסצ'וסטס, שבו יוצרו מנועי סילון, מנועים למסוקים, טורבינות קיטור להפקת חשמל ומוצרים תעשייתיים נוספים.

ייצור חלקים כמו להבי הטורבינה מחייב דיוק מוחלט בשלבי עיבוד המתכת — כל סטייה מזערית עלולה להוביל לכשל של המנוע בזמן הטיסה. הצורך הטכני הזה סיפק להנהלת ג'נרל אלקטריק ולחיל האוויר האמריקאי שעבורו היא ייצרה את הצידוק לבחינת שתי טכנולוגיות שיאפשרו לבצע תהליכי ייצור באופן אוטומטי.

את השיטה הראשונה נובל כינה בשם "שיטת הקלטה/השמעה" (Record/Playback). במערכת הזאת, המכונה צוידה בחיישנים שתיעדו את תנועת הידיות של המכונה. המכונאי השתמש במכונה כדי לייצר את הרכיב הראשון באופן ידני. במהלך העבודה המכונה הקליטה על סרט מגנטי את התנועות המדויקות של כלי החיתוך, כמו גם את המהירויות והזוויות שבהן המכונאי השתמש. כאשר המכונאי ניגש לייצר את החלקים הבאים, הוא היה מריץ את הסרט המגנטי לאחור ולוחץ על כפתור ה"השמעה". המכונה היתה חוזרת על אותן התנועות שהוקלטו, וכך מייצרת עותקים מושלמים של העבודה המקורית.

השיטה הזאת מזכירה את האופן שבו משכפלים מפתח: המכונה והמכונאי מעתיקים את המפתח המקורי כדי לייצר עותק נוסף. השיטה הזאת היתה אפקטיבית וזולה, אבל מסיבות כאלה ואחרות היא לא נבחרה ופוטנציאל הפיתוח שלה נגדע. במקומה נבחרה שיטה אחרת. נובל מכנה אותה בשם "בקרה ספרתית" (Numerical Control או NC).

בשיטה הזאת, המיומנות הטכנית שנדרשה כדי לייצר את החלקים הופרדה מהפעולה הפיזית. התנועות של המכונה הומרו על ידי מהנדסים לסדרה של קואורדינטות ופקודות מספריות. הפקודות הוטבעו על גבי כרטיסים או סרטים מגנטיים שהוזנו למכונה, והכתיבו את תנועת כלי החיתוך ללא צורך בהתערבות של מפעיל מיומן.

היום זה נשמע בסיסי, אבל באותה התקופה השיטה הזאת סבלה מאינסוף בעיות. תקלות חשמליות היו עניין שבשגרה, וכל סטייה מזערית בקוד או בכרטיס גרמה למכונה לבצע טעויות חיתוך יקרות ואפילו להרוס את עצמה. אם לא די בכך, המערכת היתה עיוורת ולא בדקה את עצמה: בניגוד למכונאי, שיכול להרגיש אם המקדח מתחמם מדי או אם המתכת קשה מהרגיל ואז לבצע התאמות מיידיות, מכונת ה–NC המשיכה לפעול ללא קשר לשאלה מה קורה על שולחן העבודה.

בנוסף, עלויות הפיתוח והתחזוקה של המערכות האלו היו יקרות פי כמה ממכונות שפעלו בשיטת "הקלטה והשמעה", והן חייבו העסקה של מספר רב של טכנאים, מהנדסים ומתכנתים יקרים.

בהדרגה התפתח במפעלים אבסורד תפעולי. אם בעבר המכונאי פתר בעיות באמצעות תנועת יד מתקנת, כעת הוא נאלץ לעמוד חסר אונים מול מכונה יקרה שחורקת או טועה, כבול להוראות שהוכתבו על ידי קוד או כרטיס שנכתב על ידי אדם אחר. כל שינוי של מילימטר חייב תהליך מעיק וארוך: עצירת המכונה, קריאה למהנדס ממשרדו המרוחק ועדכון הכרטיס.

התוצאה היא פרדוקסלית. במקום להשתמש בטכנולוגיה כדרך לחסוך כסף ולהגביר את היעילות, המפעלים הוציאו הון עתק על מערכת שהביצועים שלה נפלו מהביצועים של העובדים שלהם הם כבר שילמו. והרי לכם תעלומה: מדוע על אף היתרון הברור של שיטת אוטומציה אחת על פני האחרת, דווקא השיטה היקרה, הבלתי־יעילה והבלתי־מוצלחת היתה זו שנבחרה?

ראשית, מפני שחיל האוויר סיבסד את חוסר היעילות הזה כדי לייצר סטנדרט אחיד וצבאי. אבל לטענת נובל, קיימת סיבה נוספת, שבמובנים מסוימים קשורה לסיבה הראשונה: בארגונים רבים "יעילות" היא שם קוד ל"שיטה שמאפשרת לשלוט בעובדים".

העובד המיומן, הווירטואוז, זה שיודע "לנגן על המכונה", הוא אולי יצרני להפליא — אבל הוא גם בלתי צפוי. המערכת הניהולית והצבאית מעדיפה מכונה בינונית וצייתנית שניתן לתכנת מהמשרד, על פני אומן מבריק שעלול לשבות מחר או לדרוש תוספת שכר.

כלפי חוץ הטמעת טכנולוגיית "הבקרה הספרתית" הוצגה כניסיון לחסוך בעלויות ולשפר את הדיוק הטכני, אבל המטרה העיקרית של ההנהלה היתה להעביר את הכוח, הניסיון והאינטליגנציה המקצועית מהמכונאים למהנדסים ומהמהנדסים אל המכונה. האינטליגנציה האנושית הומרה לאינטליגנציה מלאכותית, והכוח הארגוני, המקצועי והפוליטי של העובדים נוטרל. כמה תופתעו לשמוע שכ–40% מהמפוטרים החדשים באמזון הם… מהנדסים?

בעיני נובל זו דוגמה טובה שממנה ניתן לגזור מסקנה רחבה: לעתים קרובות המונח "יעילות" הוא מכשיר רטורי חלול שבשמו הנהלות מקדמות את המטרות האמיתיות שלהן, כוח ושליטה. מהרגע שהאינטליגנציה מועברת מהעובד למכונה אין עוד צורך בעובד כל כך מיומן, מה שאומר שאפשר לשכור עובד פחות מיומן שיהיה זול יותר וכנוע יותר. אמנם המערכת לא פועלת בצורה אופטימלית מבחינה טכנית או עסקית, אבל היא פועלת בצורה אופטימלית מבחינה פוליטית וארגונית.

מכאן שאף על פי שטכנולוגיה היא זירת מאבק שמובילה לבחירה חברתית, היא מוצגת כאירוע בלתי נמנע. אבל זו, כמובן, הונאה. ההחלטה להטמיע את טכנולוגיית ה"בקרה הספרתית" במפעל של ג'נרל אלקטריק היתה בחירה. היא לא יצרה מנועים טובים יותר או זולים יותר, אבל היא בהחלט יצרה עובדים חלשים והנהלה יותר חזקה.

לא פעם אלו שמזהים את המשמעויות של הבחירה ומתנגדים לאופן שבו הטכנולוגיה מיושמת, מוכפשים ומצוירים כ"בלתי רציונליים", כ"מיושנים" ואפילו כ"לודיטים", שם גנאי עבש שמצביע על קבוצת פועלים בריטים מראשית המאה–19 ששרפו את מכונות האריגה. כולם מתוארים כאנשים היסטריים שלא מבינים שאין דרך או סיבה להילחם בטכנולוגיה החדשה, שלעולם מוצגת כהבטחה אדירה.

למרות ההבדלים הגדולים בין שנות ה–50 לתקופתנו, המסקנה המרכזית של נובל עדיין רלוונטית: גם היום ההחלטה איזה גוון של אוטומציה מטמיעים בארגונים היא לא רק החלטה טכנית או עסקית — אלא גם, ולעתים בעיקר, החלטה פוליטית. גם היום הטכנולוגיה החדשה מעמידה את המנהלים בנקודת החלטה: האם הם בוחרים בטכנולוגיה שמחליפה את העובדים שלהם או בזו שמעצימה ומשדרגת אותם?

טכנולוגיה שמחליפה עובדים מאפשרת חיסכון מהיר בעלויות: במקום שבו פעם ישב עובד נמצאת כיום מכונה, וכל שצריך לעשות הוא למצוא מישהו שיפקח על התוצרים שלה. ישנם לא מעט ארגונים שבוחרים בנתיב הזה, מה שמוביל לדיווחים על פיטורים, קיצוצים ועצירת גיוסים של עובדים חדשים.

אבל יישומים אחרים של הבינה המלאכותית יכולים להעצים את העובדים, להפוך אותם לאנשי מקצוע משוכללים יותר ולשדרג את המיומנויות שלהם. הבעיה היחידה היא שבחירה בנתיב הזה מחייבת את ההנהלות להמשיך לטפל בדבר הזה, הבלתי־צפוי הזה, שנקרא "עובדים".

כבני אדם יש לנו את הזכות ואפילו את החובה לומר "לא" לטכנולוגיה שמקטינה אותנו, מחלישה אותנו, ששודדת מאיתנו את האנושיות שלנו, אפילו אם היא משווקת כ"עתיד", שלא לדבר על "העתיד הבלתי־נמנע".

נובל פירסם את הספר שלו לפני יותר מ–40 שנה, וכבר אז הופיעו בו ציטוטים של אנשי טכנולוגיה שקראו לעצור, לשנות כיוון, לעצב את הטכנולוגיה באופן אנושי יותר. יש בו גם תיאורים שמלמדים כיצד לעגו להם והציגו אותם כטכנופובים ושונאי קידמה.

אבל איזו "קידמה" אנחנו מבקשים להשיג ואיך עלינו למדוד אותה? באמצעות בחינת השורה תחתונה ומספר הפריטים שמיוצרים מדי שעה או באמצעות היקף האוטונומיה, החופש ואפשרויות הבחירה החדשות שנפתחות עבורנו? חדשנות טכנולוגית ושיפור המצב האנושי הם לא אותו הדבר והאחד לא מוביל בהכרח לאחר.

בשנים הקרובות נעמוד למבחן: עד כמה אנחנו מוכנים להתעקש על טכנולוגיה שמרחיבה את הרוח האנושית במקום כזו שמבקשת לייתר אותה. הבחירה, גם הפעם, לא נמצאת בידיים של המכונות, אלא בידי אלו שמפתחים אותה ואז בידי אלו שבוחרים לאמץ אותה.

(מוסף הארץ, פורסם ב-9.1.2026)

הפוסט טכנולוגיה היא שליטה הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

באופן אישי יש לי מזל: על פי רוב זה נחסך ממני. על פי רוב אני כותב מהיר בצורה יוצאת דופן. את הדוקטורט שלי סיימתי בזמן שיא, שלמיטב ידיעתי עדיין לא נשבר (במחלקה שבה עשיתי את הדוקטורט) ואת הטקסטים שאני מתבקש להגיש אני על פי רוב כותב במהירות שיש עורכים שמוצאים שהיא על גבול המוזרה.

זה כמובן לא תמיד עובד. יש טקסטים שאני מתלבט בהם, מתחבט בהם, שאני משנה, מתקן ומעדכן אותם במשך שבועות. יש מקרים שבהם הכתיבה מלווה ברגעים של תסכול וקושי אבל על פי רוב, אני רץ. מהרגע שהרעיון נוצק בתוך הראש שלי, נותר לי רק לנסח אותו בכתב ואת זה אני עושה מהר, אולי בגלל שבמשך לא מעט שנים הייתי עיתונאי ודד-ליין הוא לא משהו שמשחקים איתו.

אז הכל תותים? לא ממש. הנה מה שבדרך כלל לא מדברים עליו: אחד הרגעים הקשים ביותר של יוצרים לא קשור ביצירה עצמה אלא במה שמגיע אחריה, הקושי למצוא קהל.

רוב היוצרים – וזה לא משנה מה הם יצרו, טקסט, מוזיקה, תיאטרון, סרט – עושים את מה שהם עושים כי הם רוצים להגיע לקהל אבל הקהל, איך לומר, יש לו עוד כמה דברים לעשות חוץ מלהתפנות לדבר הזה שהיוצר יצר, שלא לדבר על כך שיש יוצרים רבים ומוכשרים ויצירות רבות, בוודאי במאה האחרונה שבה כלי היצירה הפכו זמינים ומזמינים.

כשהתחלתי להגיש את "עושים טכנולוגיה" נכנסתי לתוך רשת שהיה לה כבר קהל. זה היתרון של "רשת", של "פלטפורמה". אבל לפני שנתיים החלטתי להשיק פודקסט עצמאי, פרויקט תוכן צדדי לו. קראתי לו "סערה מושלמת".

על העונה הראשונה עבדתי כמעט שנתיים, בשקט, בחשאי – ממילא אף אחד לא ידע שיש לי כזו תוכנית; לקחתי את הזמן. אבל אחרי שהעונה הראשונה הסתיימה החלו הלחצים: מתי תעלה עונה שנייה?! חלפו עוד שנתיים עד שהגעתי לזה וממש עוד רגע, היא כאן.

האם היצירה הזו תמצא קהל, האם הקהל ימצא אותה?

הפוסט סערה מושלמת – עונה שנייה הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

יון־בראון קיבל כמה הצעות, אבל אחת מהן היתה מעניינת במיוחד. היא הגיעה במייל מפרילנסרית שהוא לא מכיר, ויקטוריה גולדי שמה. היא הציעה לו לפרסם טקסט פרי עטה שיעסוק ב"תוכניות מינוי" – שירותים חדשים שבהם בתמורה לדמי תשלום קבועים, אתה זכאי לקבל תרופות שונות. "הסיפור יעסוק באופן שבו שירותי בריאות נעשים דומים לשירותים כמו נטפליקס או אמזון פריים", היא כתבה. לדבריה, היא כבר התקדמה צעד אחד קדימה ושוחחה עם כמה מרואיינים פוטנציאליים, בהם יועצת בת 42 מוונקובר, עובד בניין בן 58 מהמילטון, ורופא מטורונטו שאמר לה ש"מינויי התרופות האלו הם סוג של הפרטה זוחלת".

יון־בראון התרשם. הוא בעיקר התרשם מהעובדה שגולדי הצביעה על שורה של עיתונים והוצאות לאור שפירסמו טקסטים שלה, בהם "הגרדיאן" הבריטי ומגזין הלייף־סטייל האמריקאי "The Cut"; כתבי עת קנדיים כמו "The Walrus"; מגזין "ווג" שמתפרסם בפיליפינים; "הרולינג־סטון" שמתפרסם באפריקה; אתרי אינטרנט ששייכים לרשת Vox Media; ועוד. הוא החליט לתת לה הזדמנות.

החשדות צצו תוך זמן קצר – בין היתר, בגלל האופן שבו ניסחה גולדי את המיילים שלה, שהזכיר את צורת הכתיבה של תוכנות בינה מלאכותית. ובעוד שאת המאמר ב"גרדיאן", למשל, היה אפשר לקרוא, את זה שפורסם לכאורה ב"The Walrus" אי אפשר היה למצוא. יון־בראון יצר קשר עם עורכת במגזין הקנדי ושאל אותה על ויקטוריה גולדי. העורכת אמרה לו שהיא לא מכירה מישהי כזו, ושהיא מעולם לא פירסמה טקסט אצלה. "איזה דבר מוזר הוא לטעון כזה דבר", היא כתבה לו. וכאשר יצר קשר עם הרופא מטורונטו, שגולדי כביכול דיברה איתו, גם הוא אמר: מעולם לא שוחחתי איתה.

את מה שקרה אחר כך תיאר יון־בראון בטקסט שפירסם באתר המגזין, טקסט שחושף את המציאות העגומה של תקופתנו: הגענו לרגע שבו אין כמעט שום דרך לדעת מי עומד מאחורי טקסט שאנחנו מקבלים – אדם או מכונה.

הוא בחן מחדש את המייל הראשון שקיבל מאותה ויקטוריה גולדי, ואת האופן שבו היא התנסחה. הוא החל לעקוב אחר פרסומיה ברשת, ואז הוא הבחין שלמרות שהיא טענה שהיא קנדית, היא דיווחה על אירועים שהתרחשו ברחבי העולם – בניגריה, באנגליה, בארה"ב – כאילו היא מקומית.

הוא גילה שכתיבתה התפרסה על פני תחומים רבים. בכתבה אחת היא ציטטה כמה ממעצבי הפנים הגדולים בעולם, בהם מעצבים יפנים, בריטים ואמריקאים. איך פרילנסרית קנדית מצליחה להשיג ציטוטים של כמה מהאנשים המבוקשים בתחומם? אף עורך לא שאל את השאלה הזאת באתר העיצוב הגדול שפירסם את הטקסט שלה – הם פשוט פירסמו אותו.

אחרי שיון־בראון החל ליצור קשר עם העורכים באתרים, בעיתונים ובכתבי העת השונים על מנת לקבל את תגובתם, הטקסטים של גולדי החלו להיעלם בהדרגה, ובמקומם הופיעו שגיאות 404 ("העמוד אינו קיים") או התנצלויות של המערכת. גם חשבון הטוויטר שלה נסגר.

הסיפור הזה משוגע, אבל מי שעומד מאחורי רוח הרפאים העיתונאית שנקראת "ויקטוריה גולדי" הוא ככל הנראה חלק מתופעה שהולכת ותופסת תאוצה.

מרגו בלנצ'רד, למשל, היא פרילנסרית שב–2025 פירסמה כתבות בכלי תקשורת שונים, שנחשבים בדרך כלל לרציניים. ב"סן פרנסיסקו גייט" היא סיפרה על מעריצים אובססיביים בדיסנילנד; ב"Wired" היא כתבה על נישואים שמתרחשים במשחק הווידיאו "מיינדקרפט". כתבותיה הופיעו גם ב"Business Insider"‏, "Mashable", "Fast Company‏", באתרי אינטרנט ובהוצאות לאור נוספות.

בקיץ האחרון היא פנתה לג'ייקוב פורדי, שהקים גוף מדיה בריטי חדש שנקרא The Dispatch, שמתמחה בכתבות מגזין ארוכות. היא הגישה לו הצעה מסקרנת: לפרסם תחקיר על מכרה נטוש בשם גרייבמונט השוכן בעיירה קטנה בקולורדו. במכרה הזה, היא טענה, נעשים ניסויים, חקירות ובדיקות סודיות על גופות, ולדבריה היא האדם הנכון לבצע תחקיר שכזה, שכן יש לה גישה לאנשים שמכירים את הנושא מקרוב.

פורדי נדרך. מצד אחד, זה בדיוק סוג הסיפורים שהוא חשב עליהם כאשר הקים את גוף המדיה שלו: אתר נושך, בלעדי, מתוחקר היטב. מצד שני, אחרי שהחל לרחרח, הוא נתקל בכמה דגלים אדומים. בראש ובראשונה, הוא לא איתר בקולורדו מכרה נטוש (או בלתי נטוש) בשם גרייבמונט. כאשר ביקש מבלנצ'רד הבהרות, היא כתבה לו שהיא לא מופתעת שהוא לא הצליח לאתר אותו. "גרייבמונט לא מפרסם את עצמו. שמעתי עליו לראשונה כאשר ראיינתי פתולוג משפטי עבור כתבה אחרת", היא טענה.

פורדי הריח בולשיט. הוא פנה ל"Press Gazzete", מעין "העין השביעית" הבריטי, שכותב על עיתונאים ועל תעשיית העיתונות. באתר החלו לבדוק את העניין לעומק. הם בחנו את כל הכתבות שבלנצ'רד פירסמה, ומצאו מקרים רבים שבהם אנשים, שלכאורה צוטטו בשמם, לא באמת קיימים.

כך לדוגמה, בכתבה של בלנצ'רד שפורסמה ב"Cone Magazine", שעוסק בתחום האמנות, התרבות והאופנה, צוטט רפא גומז, "מייסד שותף של מותג בשם 'Fool's Gold', שהוקם בטורונטו ומתמחה באופנת רחוב". נשמע נהדר! כל עוד מתעלמים מהעובדה שאין מותג שכזה, ואותו רפא גומז – יהיה אשר יהיה, אם יהיה בכלל – לא הקים אותו.

בדומה למקרה של ויקטוריה גולדי, מהרגע שאנשי "Press Gazzete" החלו לפנות לעיתונים ולאתרי האינטרנט בנוגע לאותה בלנצ'רד וכתבותיה, הן נעלמו מהרשת, ובמקומן הופיעו התנצלויות או הצהרות על כך שהטקסט, שבעבר פורסם, נמצא "בבחינה" מחודשת. כחודשיים לאחר מכן התברר שמי שעמד מאחורי הדמות של בלנצ'רד הוא דמות פיקטיבית נוספת – יוצר קנדי שככל הנראה הצליח להחדיר גם להקה פיקטיבית לספוטיפיי. יותר ממיליון איש האזינו לשיריה, שנכתבו ונוגנו בידי בינה מלאכותית.

על אף שפורדי הביע זעזוע מהאירוע, נדמה שהוא שואב ממנו עידוד. לדבריו, הוא הקים את ה"Dispatch" כדי להתמקד בדיווחים מהשטח. ואת זה, אמר, "אי אפשר לזייף". הרי עבודה עיתונאית קלאסית דורשת לדבר עם אנשים אמיתיים וללכת למקומות אמיתיים. "בלנצ'רד היתה יכולה להתחמק מכל זה כאשר היא כתבה מאמר דעה לאתר פוליטי, כאשר היא כתבה על בריאות הנפש עבור ה'Business Insider' או על האינטרנט עבור 'Wired', אבל זה נגמר כאשר היא היתה צריכה להגיע למקום אמיתי".

יש להדגיש – תרמיות בתחום העיתונות רחוקות מלהיות המצאה חדשה. אנחנו מכירים אינסוף מקרים של עיתונאים שהמציאו מקורות, סיפורים ואירועים שלא התרחשו, אבל בכל המקרים עמד מאחוריהם עיתונאי אמיתי – חלקם עבדו בתחום העיתונות במשך שנים רבות. כעת אנחנו נכנסים לעידן שבו את הטקסטים השונים לא מייצרים אנשים, אלא מכונות.

האם מאחורי מעשי התרמית האלו עומדת מכונה שיצאה מכלל שליטה? לא, לפחות לא בשלב הזה. מה שיש כאן הוא מבצע היברידי: ישנו אדם בקצה, שמקבל את הכסף בתמורה לעבודתה של "ויקטוריה גולדי" או של "מרגו בלנצ'רד". ישנו רמאי, אבל הרמאי הזה לא נדרש להשקיע אלפית מהמאמץ שהשקיעו הרמאים שקדמו לו. הוא אפילו לא צריך לדעת לכתוב.

בניגוד לפורדי, יון־בראון כעס על עצמו: הוא היה צריך לחשוב על זה קודם. אבל הוא לא צריך להחמיר עם עצמו יותר מדי: באמזון נמכרים המוני ספרים שאף אדם לא כתב אותם, ובכתבי עת מדעיים מתפרסמים אלפי מחקרים שלכאורה נכתבו על ידי מי שחתום עליהם, ובפועל הם לא יותר מתוצאה של פרומפט מתוחכם.

קבוצה של חוקרים פירסמו מחקר בכתב העת "Nature Human Behaviour", שבו הם ניתחו יותר ממיליון מאמרים ומחקרים מדעיים שפורסמו בשנים 2020–2024. הם מצאו שבדיסציפלינות מסוימות השימוש בבינה מלאכותית לניסוח טקסטים הפך לשכיח בצורה מבהילה: כ-22% מכלל התקצירים (אבסטרקט) שנבדקו בתחום מדעי המחשב נכתבו, בדרגה גבוהה של חשד, על ידי בינה מלאכותית.

גם בודקי המאמרים לא חפים מכך. כמעט 20 אלף מאמרים ומחקרים נשלחו למארגני ועידה שעוסקת בבינה מלאכותית, שתתקיים באפריל הקרוב בברזיל. המאמרים נשלחו לעמיתיהם על מנת שיחוו את דעתם, כחלק מתהליך "ביקורת עמיתים" (Peer Review). אלא שאז התברר לחוקרים שכ–21% מביקורות העמיתים על המאמרים שלהם לא נכתבו על ידי עמיתים, אלא על ידי בינה מלאכותית.

בלית ברירה הודיעו מארגני הכנס שהם יטמיעו בתהליכי הבקרה שלהם כלים שינסו לאתר טקסטים שנכתבו על ידי מכונות – בין אם אלו הוגשו על ידי החוקרים ובין אם הוגשו על ידי העמיתים שלהם, שמחווים על המחקרים את דעתם – כדי למנוע מצב שבו בצד האחד הבינה המלאכותית כתבה את המחקר ובצד השני בינה מלאכותית הביעה עליו את דעתה.

עולם הטקסט נפל. מורים לא יודעים אם התלמידים שלהם כתבו את שיעורי הבית, מרצים לא יודעים אם הסטודנטים שלהם כתבו בעצמם את עבודת הסמינר, ואם אתם שואלים את עצמכם "רגע, איך אנחנו יכולים להיות בטוחים שיובל דרור כתב את הטקסט הזה, ולא בוט?" — זו שאלה לגיטימית. כמעט שאין לכם דרך לדעת, אלא לסמוך על העיתון שלעורכיו יש מספיק יושרה כדי להודות בכך מראש.

אבל הבעיה האמיתית מחכה לנו מעבר לפינה, במדיה העשירה: קול, תמונה ותמונה נעה. חלק עצום מההבנה שלנו את העולם נשען על ההנחה שכאשר אתה שומע משהו "במו אוזניך", אתה יודע לומר אם הוא נכון או לא, ש"לראות זה להאמין", ש"אין כמו מראה עיניים".

הביטויים האלו עוברים כעת תהליך של התפוררות מהירה. בהדרגה נגלה שאין כמעט שום משמעות לדברים שאנחנו שומעים או רואים, כי את הכל ניתן לפברק. בשנים הבאות גם "משמע האוזניים" ו"מראה העיניים" יאבדו ממעמדם. רק עד לפני כמה שנים היינו צוחקים על מי שנופל בפח ומאמין לסרטון מזויף, שהוא בבירור מזויף; היום, אפילו אנשים בעלי אוריינטציה טכנולוגית גבוהה מתקשים להבחין בין תיעוד אותנטי ליצירה בדיונית.

מארגני הכנסים, המוציאים לאור של כתבי העת, עורכי אתרי האינטרנט והעיתונים, כולם מרגישים נבגדים. האינטראקציות החברתיות שלנו מבוססות על אמון. אני נותן אמון בסטודנטים שלי שהם כתבו את העבודה שלהם, אבל אם איאלץ להחליף את ברירת המחדל שלי מ"לתת אמון" ל"לא לתת אמון", אהפוך לאדם הרבה פחות פתוח ונחמד; אהפוך למריר וחשדן.

דמיינו את האינטראקציה הבאה של כותב או כותבת שיפנו לעורך הקנדי ויציעו לו כתבה. דמיינו כמה חומות ההגנה שלו יהיו גבוהות, כמה הוכחות הוא ידרוש לפני שיסכים לקבל טקסט מאדם שאיתו לא עבד בעבר, שאותו הוא לא פגש, שהוא לא מכיר אותו באופן אישי.

האם זה העולם שממתין לנו, עולם ללא אמון?

(מוסף הארץ, פורסם ב-12.12.2025)

הפוסט עולם הטקסט נפל הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

יותר ויותר אנשים פונים אל ChatGPT, ג'מיניי וחבריהם כאשר הם רוצים לדעת משהו: חמש מסעדות מומלצות בפריז, הסבר פשוט של התיאוריה הקוונטית, הסרטים הטובים ביותר של אלפרד היצ'קוק, הדרך הנכונה להשתמש במכונת כביסה, וגם, אם אפשר, עצה: איך עליי להתמודד עם עמית לעבודה שאוכל סנדוויץ' טונה במרחב המשותף?

אפשר להבין מדוע רבים פונים לצ'אטבוטים: הם מהירים, הם מנומסים, הם עונים בביטחון ולא פעם הם מספקים תשובות טובות ומועילות. אבל כפי שלהסתמכות על הכומר או על הטלוויזיה יש חסרונות, כך גם במקרה של הצ'אטבוטים. ולא, לא מדובר בנטייה הידועה שלהם להמציא המצאות ולספק מידע שגוי. הגם שהבעיה הזאת קשה, ויש שטוענים שהיא בלתי פתירה, משתמשים רבים מתחילים להפנים שצריך להיזהר בתשובות שמתקבלות. אבל מדובר בבעיה אחרת, פחות מוכרת ויותר חמקמקה.

הצ'אטבוטים נשענים על מודלים סטטיסטיים המכונים "מודלי שפה גדולים" (Large Language Models, או בקיצור LLM) והם מייצרים משפטים על בסיס הסתברויות. כך לדוגמה, אחרי שהזינו למודל אינסוף טקסטים, הוא למד שיש הסתברות של 95.82% שאחרי המילה "בוקר" תופיע המילה "טוב", ולפיכך, כאשר הוא יבנה משפט, המילה "טוב" תופיע אחרי המילה "בוקר"; שאר הצירופים, נניח "בוקר סגרירי" או "בוקר משוגע", מופיעים בשכיחות הרבה יותר נמוכה.

יש בשיטה הזאת תועלת רבה. באמצעותה צ'אטבוטים מייצרים משפטים הגיוניים שנדמה שנכתבו על ידי בני אדם — אחרי הכל, הם למדו מטקסטים שלנו — אבל המשמעות שלה היא שהם מעדיפים את מה שנמצא בראש טבלת ההסתברויות, בעוד שמה שנמצא בתחתיתה כמעט שלא יופיע.

אם אימנתי מודל על טקסטים שבהם ב–65% מהמקרים הופיעה התייחסות ל"שווייץ" כמדינה היפה בעולם, "יפן" ב–30% מהמקרים ו"קניה" ב–5% מהמקרים, המודל יענה "שווייץ" כאשר המשתמשים ישאלו "מהי המדינה היפה בעולם?" והוא יעשה את זה ביותר מ–65% מהמקרים כיוון שהוא מתוכנת לבחור בתשובה בעלת ההסתברות הגבוהה.

האם שווייץ אכן המדינה היפה בעולם? זה לא רלוונטי. המודל לא היה בשווייץ, הוא לא יודע מהי שווייץ, הוא אפילו לא יודע מהי המשמעות של "מדינה יפה". כל שהוא יודע הוא שהמילה (או "האסימון", Token) "שווייץ" הופיעה פעמים רבות יותר בהקשרים של "המדינה היפה בעולם".

הדוגמה הקצרה הזאת מלמדת שמצד אחד המודלים משכפלים ואז מעצימים תשובות פופולריות — תשובות מיינסטרים — ומצד שני הם לומדים להכיר את העולם ואת מה שקיים בתוכו, באמצעות המידע שנמצא בנתוני האימון שלהם. אבל מה קורה כאשר אין מספיק נתונים?

מודלי הבינה המלאכותית לומדים מדוגמאות, הרבה מאוד דוגמאות, כמה שיותר דוגמאות. זו הסיבה שהבוטים מקשקשים באנגלית כאילו הם בוגרי אוניברסיטת אוקספורד, אבל הם לא תמיד מצליחים לבנות משפט תקני בעברית. אנגלית היא "שפה גדולה", והאינטרנט גדוש טקסטים שנכתבו בה. עברית, לעומת זאת, היא "שפה קטנה" — רק כ–10 מיליון בני אדם דוברים אותה ולכן באופן טבעי יש באינטרנט הרבה פחות טקסטים בעברית.

אחד ממאגרי המידע המקובלים שבהם משתמשים כדי לאמן את המודלים נקרא Common Crawl, ורק כ–0.2% מהטקסטים שכלולים בו נכתבו בשפה העברית — "שפה קטנה", כאמור. לעומת זאת, שיעור הטקסטים שמופיעים בפנג'אבי קטן עוד יותר ועומד על 0.006% בלבד. נו טוב, כמה אנשים כבר מדברים ב… איך כותבים את זה, פנג'אבי? כ–130 מיליון בני אדם. זו אחת השפות הנפוצות בעולם; היא השפה המדוברת ביותר בפקיסטן, והשלישית במספר דובריה בתת־היבשת ההודית.

התוצאה היא עיוות מוחלט של המציאות: מעל ל–90% מהשפות בעולם לא מיוצגות בצורה מספקת באינטרנט, זאת למרות שמאות מיליונים ואפילו מיליארדי בני אדם דוברים אותן. היעדר המידע מוביל לתת־ייצוג מה שבהדרגה מוביל להתעלמות מידע תרבותי עצום שטמון בתוך שפות של אוכלוסיות עצומות.

מה שמחזיר אותנו לתשובות שהבוטים מציגים בפנינו. ככל שהם מציגים יותר ויותר תשובות שנמצאות בראש טבלת ההסתברויות, תשובות מיינסטרים, וככל שמתפרסמים באינטרנט יותר ויותר טקסטים, כתבות ומאמרים שנכתבים על ידי מערכות הבינה המלאכותית, כך גדל הסיכוי שהמידע שהן כתבו יוזן אליהן חזרה, מה שבתורו יגדיל את ההסתברות להופעתו כתשובה בפעם הבאה. כך נוצרת לולאת משוב שמעצימה את הגדול ודוחקת ואפילו מוחקת את הקטן.

בחודשים האחרונים החלו להופיע מחקרים שמצביעים על ההטיה שקיימת בתשובות של הבוטים: הם בקיאים בסוגיות אמריקאיות ואירופיות, ובורים בסוגיות אסייתיות ואפריקאיות, הם מעדיפים את ערכי המערב על פני ערכי המזרח. אין כאן זדון או גזענות, אבל התוצאה בעייתית.

קחו לדוגמה את תשובות הבינה המלאכותית שהחלו להופיע בתוצאות החיפוש של גוגל. לא רק שהתשובות האלו מותירות את הגולשים בתוך גוגל ובכך מרוקנות את אתרי התוכן מגולשים (מותם של אתרי תוכן רבים הוא רק עניין של זמן), הן מספקות תשובות שמרדדות כל נושא למכנה ההסתברותי המשותף הרחב ביותר ובכך הן מקדמות הבנה שטוחה, מיינסטרימית ומשמימה שאין בה ניואנסים. אחרי הכל, ניואנס הוא הבדל דקיק ועדין וככזה הוא לעולם לא יהיה במיינסטרים, מה שאומר שבהגדרה ההסתברות להופעתו בתשובה של בוט היא נמוכה.

זקן השבט היה מצויד בידע מקומי שעבר מדור לדור ורוחב ידיעותיו היה יחסית מוגבל. למרות ש–ChatGPT בקי באינסוף תחומי ידע גם הוא מוגבל. אופן פעולתו עשוי להוביל לבעיה שמכונה "בעיית קריסת הידע", במסגרתה הגישה שלנו למקורות מידע מגוונים הולכת ומצטמצמת — כולנו נעזרים באותם הבוטים שמנפקים את אותן התשובות — והמודעות שלנו לנקודות מבט חלופיות ולתשובות אחרות נפגעת שכן תשובתו של ChatGPT נחשבת בעיני רבים למילה האחרונה.

היא לא המילה האחרונה. יש מילים נוספות.

(מוסף "הארץ", פורסם ב-14.11.2025)

הפוסט לפעמים הבעיה היא דווקא בתשובה הנכונה הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

לצ'אטבוטים יש נטייה מוכרת וידועה להמציא המצאות: לפעמים הם טועים בפרטים, לפעמים הם משנים פרטים ולפעמים הם מוסיפים פרטים שלא היו ולא נבראו. אינסוף עורכי דין ברחבי העולם נפלו בפח הזה כשהם ציטטו בכתבי התביעה שלהם פסקי דין שהומצאו על ידי ChatGPT, וכמוהם גם מיליוני תלמידים וסטודנטים. למה המערכות האלו עדיין הוזות והאם ניתן לפתור את הבעיה או לכל הפחות לצמצם אותה?

במחקר שפרסמו אנשי OpenAI, הוצגו תשובות לשתי השאלות האלו. נתחיל בשאלת ה"למה".

החוקרים מסבירים שהזיות מתרחשות בגלל שאחרי שלב הקדם־אימון של המודלים, מעבירים אותם מבחנים והערכות שבהם נותנים להם ניקוד בכל פעם שהם מספקים תשובה נכונה – אנחנו רוצים לחזק את ההתנהגות הזו.

כידוע, המערכות האלו הן סטטיסטיות מטבען ולכן הן מחשבות הסתברויות ואז בוחרות בתשובה בעלת ההסתברות הגבוהה ביותר לכך שהיא התשובה הנכונה, אבל מאחר שגם המודלים וגם אנחנו פועלים בסביבה שבה המידע הוא חלקי, רק לעיתים רחוקות ההסתברות לתשובה נכונה היא 100%; בחלק מהמקרים ההסתברות היא של 95% בלבד, באחרים 70% ולפעמים רק 40%. מכאן שלפחות בחלק מהמקרים התשובה שנקבל תהיה לא נכונה – זו המשמעות של "הסתברות": כשיש הסתברות של 70% שהתשובה היא נכונה, ישנה גם הסתברות של 30% שהיא שגויה.

אז מדוע כשכל התשובות האפשריות מניבות הסתברויות נמוכות המודל לא עונה "אני לא יודע"? הרי זה מה שאנחנו עושים. לטענת החוקרים מבנה התגמולים דוחף את המודלים לבחור בתשובה כלשהי, גם אם ההסתברות שהיא נכונה ממש נמוכה, מאחר שהחלופה, בחירה ב"אני לא יודע", היא הרבה יותר גרועה: במקרה הזה יש ודאות מוחלטת לכך שהמודל לא יקבל אף נקודה.

זו הסיבה שבמבחן הפסיכומטרי, שרובו בנוי כמבחן רב־ברירה ("מבחן אמריקאי") כולנו מנחשים את התשובה גם במקרים שבהם אין לנו מושג מהי התשובה הנכונה. יש הסתברות של 25% שהניחוש שלנו יפגע. אם במקרה ניחשנו נכון, הרווחנו ואם לא, אז לא; זה לא שנקבל עונש. מצד אחר, אם לא ננחש בכלל יש ודאות מוחלטת שלא נקבל אף נקודה. את החשבון הזה עושים גם הבוטים. הם מעדיפים לספק תשובה שההסתברות שהיא נכונה נמוכה, מאשר לענות "אני לא יודע".

אנשי OpenAI טוענים שיש לבעיה הזו "פתרון פשוט מאוד" והוא לשנות את מבנה התגמולים ואת האופן שבו אנחנו מעריכים את מודלי הבינה המלאכותית. במקום לתת להם נקודות רק על תשובה נכונה, צריך להוריד להם נקודות כשהם מספקים תשובה שגויה וגם לתת להם ניקוד חלקי על התשובה "אני לא יודע". מהרגע שזה יקרה הם "יחשבו פעמיים" לפני שהם יציגו בפנינו תשובה שההסתברות שהיא נכונה היא נמוכה כי הם יעדיפו לקבל ניקוד חלקי על "אני לא יודע".

נו, היתה בעיה, הבנו את הסיבה וכעת כל שנותר לעשות הוא ליישם את הפתרון. אמריקה!

ובכן… לא כל כך מהר.

מומחים בתחום הבינה המלאכותית מסבירים שמערכות בינה מלאכותית יודעות מזה זמן רב לחשב רמות שונות ומורכבות של אי־ודאות, אבל החישוב הזה צורך משאבי מחשוב גדולים.

אם בכל פעם שנשאל את ChatGPT שאלה הוא יצטרך לחשב מספר רב של הסתברויות – מהי ההסתברות שהתשובה הנכונה היא א', מהי ההסתברות שהתשובה הנכונה היא ב', עד כמה אני בטוח בתשובה הזו או הזו או הזו, האם כדאי לי לפנות ל"אני לא יודע" וכן הלאה, העלות של תשובה בודדת תזנק וכלל לא בטוח שהמשתמשים יהיו מוכנים לשלם על כך או שחברות הבינה המלאכותית יעמדו בכך. כבר כעת הן מדממות מיליארדי דולרים ולא ברור איך ההשקעות שהושקעו בהן יוחזרו למשקיעים, אם בכלל.

אבל יש כאן בעיה נוספת. מאז הופעת ChatGPT וחבריו הורגלנו לדבר עם מכונות שעונות בביטחון עצמי. הבוטים האלו הם פלא, ג'יני יודע־כל, אל דיגיטלי שתמיד מצויד בתשובה. נכון, לפעמים התשובה שגויה, ועדיין, באיזה ביטחון הוא נתן אותה, אה?

מספיק שאחת מכל ארבע פניות אל הבוטים תסתיים ב"אני לא יודע" כדי שרבים יאמרו: "יאללה, הוא לא יודע כלום. לפחות גוגל שלחה אותי לקישורים שבהם נמצאה התשובה, אבל פה? 'לא יודע', 'לא יודע'. מה זה הדבר הזה?!".

בעוד שאולי יש פתרון טכנולוגי לבעיה (וגם על כך יש מחלוקת) אין פתרון חברתי, תרבותי ומותגי לבעיה ולכן לא מן הנמנע שגם בעתיד הצ'אטבוטים השונים ימשיכו להתנהג כפוליטיקאי ישראלי ממוצע: הם יבלבלו במוח וימציאו עובדות במקום פשוט לומר: "אנחנו לא יודעים".

(מגזין TheMarker, פורסם ב-9.11.2025)

הפוסט אני לא יודע? אני תמיד יודע! הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

ההרצאה שטפה את הרשתות החברתיות ולכדה את דמיון הגולשים. נדמה שהסיבה לכך היא הדימוי הציורי שבו בחר שרייבר. אכן, מערכות הבינה המלאכותית מתנהגות כחייזרים. אלו מערכות, שאף שאנחנו לא מסוגלים להסביר איך הן עובדות ומה קורה בתוכן, מייצרות תוצרים אינטליגנטיים, שמצד אחד הם זרים ומוזרים ומצד אחר מרגישים קרובים ומוכרים. אבל החלק השני של הטיעון שלו' לפיו "החייזרים עובדים חינם", הוא שגוי ואפילו מסוכן.

בניגוד לחייזרים ביולוגיים שיום אחד נוחתים על פני כדור הארץ ללא תמיכה, הכוונה או סיוע אנושי, חייזרי הבינה המלאכותית הם פרי יצירתנו, וכמו כל יצירה, שום דבר שקשור בהם לא באמת חינם. כדי לאמן "חייזר" שכזה, חברות הטכנולוגיה משקיעות עשרות ואף מאות מיליוני דולרים. הן מאמנות אותם בחוות שרתים שצורכות אנרגיה כמו ערים שלמות ו"שותות" מים שמקררים את השרתים המתחממים, בקצב מפלצתי. על פי הערכות, עד סוף 2028 סך האנרגיה שיצרכו מערכות הבינה המלאכותית ששוכנות בחוות השרתים האלו יהיה זהה לסך האנרגיה שצורכים כרבע מבתי האב בארצות הברית בשנה אחת. טביעת הרגל הסביבתית של המערכות האלו היא עצומה והיא עולה הון במונחי פליטת גזי חממה, אנרגיה ומים.

כמו כל יצור חי, גם ה"חייזרים" של שרייבר זקוקים לאוכל. הצ'אטבוטים, למשל, זקוקים לטקסט, טקסט שנלקח ממאמרים, ספרים, מחקרים ושאר יצירות אנושיות. קשה לכמת את הזמן והכסף שהושקעו ביצירות האלו, שפשוט נלקחו על ידי חברות הבינה המלאכותית ללא אישור – ולפחות בחלק מהמקרים, בניגוד לחוק. כמובן שכשאתה גונב ממישהו משהו, אתה יכול לטעון שקיבלת משהו "חינם".

אבל גם אם נשים בצד את המשאבים האדירים, כמעט חסרי התקדים, שהושקעו בגידול וחינוך "החייזרים" על פני כדור הארץ, אין שום דבר חינמי בעבודתם. ברחבי העולם, וגם כאן בישראל, ארגונים משקיעים סכומי עתק ברכישת מערכות בינה מלאכותית ובהטמעתן, ולאחר מכן הם משקיעים בהכשרת כוח אדם – בכנסים, בהדרכות, במהלכי הטמעה ובשינוי תהליכי העבודה. על פי ההערכות, 70%־80% מהפרויקטים נכשלים ומובילים להפסדים.

נשים גם את זה בצד. אחרי הכל, מהרגע שה"חייזרים" כבר עובדים, התרומה שלהם אדירה. ובכן, כן, אבל לא תמיד. מחקר שפורסם באחרונה מצא שכשנתנו למתכנתים להשתמש בכלי בינה מלאכותית כדי שיעזרו להם עם משימות הקידוד שלהם, המתכנתים דיווחו שהם האיצו את עבודתם בכ־20%. בפועל, כך מצאו החוקרים, לא רק שכלי הבינה המלאכותית לא האיצו את עבודת המתכנתים, הם האטו אותה ב־19%. למה? כי המתכנתים השקיעו זמן רב בניסוח ההוראות, בהמתנה עד שהקוד נכתב, בבדיקת התוצאה, בניסוח הנחיות חדשות וכן הלאה.

מה בנוגע לנטייה של הבינה המלאכותית להמציא המצאות מוחלטות? באתר Science דווח על כותבת שהעלתה ל־ChatGPT טקסטים שכתבה כדי להתייעץ איתו איזה מהם לשלוח לסוכן שלה. ChatGPT החמיא לה ארוכות אבל לכותבת היתה הרגשה שיש כאן בעיה. היא שאלה את ChatGPT: "תגיד, בכלל קראת את הטקסטים?". "בוודאי", הוא ענה, "קראתי כל מילה". הוא אפילו ציטט מתוך הטקסט שלה, אלא שהציטוט הזה לא היה ולא נברא. כשהיא התעמתה איתו, ענה הבוט: "לא קראתי את הטקסטים והעמדתי פנים כאילו קראתי אותם".

האירוע הזה מוכר לכל מי שעובד עם הבוטים: הם ממציאים ציטוטים, מקורות, שמות של מחקרים, קישורים, נתונים, ידיעות ומספרים. ה"חינם" הזה עולה למי שנעזר ב"חייזרים" בהרבה מאוד זמן שאותו הוא צריך להקדיש כדי לבדוק מה נכון ומה המצאה, מהי עובדה ומהי הזיה והזמן הזה שווה כסף, הרבה מאוד כסף.

הנה עוד דוגמה. חברת אנתרופיק נתנה לבוט שלה, קלוד, לנהל את המכונה האוטומטית לממכר מוצרים שנמצאת במטה שלה. התוצאה: קלוד העניק הנחות חסרות היגיון, מכר מוצרים מוזרים ומסר חשבון בנק דמיוני שבו הוא לכאורה מקבל כספים. "אם אנתרופיק היתה נכנסת לעסקי המכונות האוטומטיות לממכר מוצרים, לא היינו שוכרים את קלוד", נכתב בדיווח החברה שכזכור, מפתחת את קלוד למחייתה.

שרייבר הציג את עצמו כמי שחושף את האמת כפי שהיא, אבל בפועל הוא מסתיר אותה: "החייזרים" לא עובדים חינם, והם לא הופיעו יש מאין. הם לא כוח טבע והם עולים לכולנו – כפרטים וכחברה – הון עתק. הצגתם כיצורים נאיביים, חרוצים ונדבנים שמוכנים לעבוד ללא תמורה, היא מסולפת ומטעה.

(מגזין TheMarker, פורסם ב-15.10.2025)

הפוסט החייזרים נחתו, אבל הם לא יעבדו בחינם הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

קשה לחלק באופן מתמטי ומדויק את כלי התקשורת ואת העיתונאים שעובדים בתוכם לקבוצות השונות, אבל באופן כללי הנוף התקשורתי בישראל נראה כך:

עיתונאים אמיתיים: מדווחים על המציאות כמו שהיא, לא דופקים חשבון לאף אחד, מבינים שהם עובדים עבור הציבור וששליחותם המקצועית היא לחשוף את כל מה שהאנשים החזקים והגופים החזקים במזק בתחומי הפוליטיקה, הכלכלה, הצבא ותחומים נוספים, מנסים להסתיר. גודל הקבוצה: קטנטנה.

צינורות חלולים: אנשים שסבורים שהתפקיד שלהם הוא להעביר מידע, כל מידע שהם מקבלים. נכון, לא נכון – זה לא חשוב. העברת מידע כמו צינור חלול היא דרך טובה לא לחטוף על הראש מאף אחד. "סיפרתי לציבור את מה שסיפרו לי. התפקיד שלי הוא לא לבדוק את מה שאמרו לי". גודל הקבוצה: בינונית.

שופרות: אנשים שהיו מתקבלים לעבוד ב"פרבדה" ללא בעיה. השליחות שלהם היא לקדם את המסרים של השלטון ושל מי שעומד בראשו. הם יסבירו כל אירוע כך שיקדם את האינטרסים של השלטון והעומד בראשו, גם אם זה אומר לשקר, לסלף ולמסור מידע שגוי. גודל הקבוצה: בינונית.

עבדים נרצעים: חשופיות, אנשים חסרי עמוד שדרה או כישורים שנאספו כמעט באופן אקראי על מנת לפאר ולהלל את "המנהיג העליון ואהוב" שבז להם מעמקי נשמתו כפי שאדם ששונא בעלי חיים בז לכלב רחוב שמוכן לעשות עבורו כל תרגיל כדי לקבל פירור של משהו. גודל הקבוצה: קטנה.

כמובן שמדובר בספקטרום וכמובן שיש אנשים שנעים בין כמה קבוצות ויש כאלו שתיאור הקבוצות האלו לא מספק תיאור מוצלח של פועלם, אבל בגדול ובמשיכת מכחול גסה, זו לדעתי התמונה.

מעבר לעובדה שהתקשורת הישראלית עברה תהליך של בינוניזציה ותהליך של פרבדיזציה, היא עברה תהליך מואץ של "משפיעניות רשת" במסגרתו היא מנסה לשכנע את כולם שהיא עצמה הסיפור, היא מנסה להפוך את עצמה בכוח לסיפור. במקום להפנות את המצלמה החוצה, היא מפנה את המצלמה פנימה. אנחנו הגיבור.

מה שמעניין את הציבור זה "מה דנה וייס הרגישה ב-7 באוקטובר", מה שמעניין את הציבור זה "אילו הודעות העבירו הכתבים לדסק החדשות ביום הדרמטי ההוא", מה שמעניין את הציבור זה "מיהו הגיבור הישראלי האמיתי בעיני עמית סגל".

העיתונאים הם לא עיתונאים – הם סלבריטאים, גיבורי תרבות, הוגים ואנשים שכולנו נורא מתעניינים במחשבות הבנאליות שלהם. המערכות העיתונאיות הם לא גופים טכניים שמשרתים את העיתונאים שמשרתים את הציבור, אלא זירת התרחשות דרמטית, גיבור מרכזי בעלילה שראוי לספר עליו סיפורים, עלילות ומורשות קרב.

התוצאה היא היפוך מוחלט: אנחנו כאן לא כדי לספר לכם על אנשים אחרים, אנחנו כאן לא כדי לצאת החוצה על מנת לתאר ולחשוף עבורכם את מה מתרחש בעולם. אנחנו כאן כדי לתאר את מה שמתרחש אצלנו במערכת, אנחנו כאן כדי לספר לכם עלינו כי אנחנו הדבר הכי מעניין שאפשר להעלות על הדעת. אנחנו הסיפור או לכל הפחות אנחנו דרך ממש מוצלחת להבין את הסיפור ולכן נספר לכם עלינו: כמה קשה היה לנו, מה אנחנו חשבנו, מה אנחנו הרגשנו, מה אנחנו רוצים שיהיה בהמשך.

אנחנו הסיפור.

הפוסט "אנחנו הסיפור", אמרה התקשורת הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

קרלסון הוא פופוליסט ואופורטוניסט וטכניקת הראיונות שלו דוחה. אפשר לסכם אותה כך: "אני לא אומר שג'ו ביידן רוצח תינוקות, אני רק שואל את השאלה. אני לא טוען שהילארי קלינטון עומדת בראש רשת של פדופילים, אבל נראה לי ששווה לבדוק את הטענה. אני? אני באופן אישי לא יודע, אבל היי, אני רק עיתונאי, אני רק מציג את השאלה".

כמו כל עיתונאי שמרן ופופוליסט שנשען על הבייס של הימין, קרלסון מביע אי-אמון יסודי ובסיסי בכל מערכת שלטונית. אחרי הכל, איך אפשר לקדם תפיסות וקונספירציות של "דיפ-סטייט" אם אתה סומך על המוסדות הרשמיים של הסטייט?

דוגמה נפלאה לכך ניתן למצוא בראיון שהוא קיים עם מנכ"ל ומייסד OpenAI, סם אלטמן. 35 דקות לתוך הריאיון, קרלסון שאל את אלטמן בנוגע לעובד לשעבר של OpenAI שנמצא מת זמן קצר אחרי שדיווח על אי-סדרים ואולי אפילו על מעשים פליליים בחברה.

אלטמן אמר שהעובד התאבד וקרלסון שאל "אתה באמת חושב כך?". אלטמן ענה, "כן, אני באמת חושב כך. אתה לא חושב שהוא התאבד?" וקרלסון עונה "לא, הוא ללא ספק נרצח".

מהרגע הזה ובמשך יותר משבע דקות , קרלסון מציג בפני אלטמן טענות, בין השאר מצד אמו של העובד, לצד ממצאים הקשורים באירוע. הוא אומר לאלטמן: "האמא של העובד שאיתה דיברתי טוענת שאתה דאגת לרצוח אותו".

"אתה מאמין בזה?" אלטמן שואל וקרלסון, נאמן לטכניקת הראיונות שלו אומר בתגובה: "אני רק שואל". אלטמן אומר "הרגע אמרת את זה, אז אני שואל האם אתה מאמין בזה" וקרלסון עונה: "אני חושב שראוי לבדוק את זה".

זו שיחה הזויה. היא הזויה לא רק בגלל שרק לעתים רחוקות אתה רואה מראיין מוכר שואל את אחד המנכ"לים הידועים והעשירים בעולם האם הוא הזמין רצח של עובד שלו, אלא גם בגלל שהשיחה מבוססת על נקודת מוצא סמויה: "אני, טאקר קרלסון, אני לא סומך על אף אחד. אני לא סומך עליך, סם אלטמן, אני לא סומך על משטרת סן-פרנסיסקו שסגרה את החקירה וקבעה שזו היתה התאבדות, אני לא סומך על הסנטור שפניתי אליו כדי שיבדוק את העניין. אני לא סומך על התביעה, על בתי המשפט, אני לא סומך על אף אחד. הכל פה נראה לי חשוד ואני לא סומך על אף אחד".

כמובן שהשאלה המתבקשת היא "האם אני מאמין לאלטמן" (שהוא, אגב, דושבג ממדרגה ראשונה) אבל בעיניי זו בדיוק המטרה של קרלסון ובאופן עמוק זו לא השאלה נכונה.

המטרה של קרלסון היא לא לרדת לחקר האמת, המטרה של קרלסון היא לשתול ספק בתוך הראש של הצופים שלו. המטרה שלו היא לערער את האמון הבסיסי שאזרחים נותנים ברשויות שהתפקיד שלהן הוא לבדוק נושאים מהסוג הזה.

אני לא שוטר, לא בלש ולא שופט. אני לא יודע מה היה שם ואין לי שום יכולת לדעת. כל מה שאני יודע הוא את מה שקרלסון סיפר ב-25 שניות ואז את הפנים ההמומות של אלטמן כשהוא מנסה לחשוב איך הוא עונה למראיין שהלכה למעשה אומר לו "נראה לי שאתה ביקשת שירצחו את העובד שלך". מה אתם הייתם עונים על השאלה הזו?

שלא יהיה ספק: הטלת ספק היא פעולה ראויה בדמוקרטיה ליברלית ובמסגרת הטלת הספק מותר, ראוי ולפעמים נכון, להטיל ספק גם ברשויות רשמיות. בארה"ב יש לא מעט אנשים שיצאו לחופשי מהכלא אחרי שנבדקה ההרשעה שלהם והסתבר שהיא היתה שגויה, אפילו בישראל יש כמה כאלו.

אבל אני לא חושב שקרלסון מתעניין באמת. הוא גם לא מתעניין בעובד שמת או בסם אלטמן. הדבר היחיד שהוא מעוניין בו הוא לבסס את הטענה היסודית שלו: אי אפשר לסמוך על אף אחד.

מה שמעלה את השאלה למי יש אינטרס לקדם טיעונים מהסוג הזה? האם אתם הייתם רוצים לחיות בחברה שבה חלק גדול מחבריה סבור שאי אפשר לסמוך על אף אחד? איך נראים חיים בחברה כזו ואיזה עתיד ממתין לה?

הפוסט לא סומך על אף אחד הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

פוסטמן טען שפרסומות כלל לא עוסקות במוצרים שאותם הן לכאורה מוכרות. במקום זה הן מספרות על הפחדים, על הדמיונות, על החלומות והשאיפות של מי שעשויים לקנות אותם. "על המפרסם לדעת לא מה טוב במוצר, אלא מה אינו כשורה אצל הקונה", הוא כתב, והוסיף שפרסומות בעצם עוסקות בדרך שבה עלינו לחיות את חיינו.

שווה להיזכר בתובנה הזאת כאשר בוחנים את הפרסומות שמציפות בימים אלו את הטלוויזיה, בעיקר בארה"ב ובהדרגה גם אצלנו, ושמנסות לשכנע את ציבור הצופים שחלק עצום מהבעיות שלהם ייפתר אם רק ישתמשו בבינה מלאכותית.

ז'אנר אחד של פרסומות מזמין את הצופים לדבר עם הבינה המלאכותית. לדוגמה, בפרסומת לטלפון של גוגל, Pixel 9, רואים אנשים כשהם לבדם — מכינים ארוחה, מתאפרים, מנסים לתקן את המכונית שלהם, יושבים על כיסא מתקפל ליד בריכה, מנסים לנסח מייל לבוס שלהם — אבל הם לא לבד: הם בעצם מדברים עם ג'מיניי, בוט הבינה המלאכותית של גוגל.

כאשר חושבים על הפרסומת הזאת דרך העיניים של פוסטמן, מבינים שהיא לא באמת עוסקת בג'מיניי. היא עוסקת במגפה הגדולה של המאה ה–21 — בדידות. לאנשים שבפרסומת אין עם מי לדבר, אין להם את מי לשאול שאלה, אין להם אף אחד בעולם להתייעץ איתו איך לבשל, אין להם אף אחד שיאמר להם "יאללה, קומו מהספה, צאו להליכה". אבל עכשיו יש להם; יש להם את ג'מיניי, והם בכלל לא מרגישים בהבדל.

בפרסומות אחרות מנגנים על החששות והפחדים שמקננים בקרב אנשים שעובדים בארגונים. בפרסומת של חברת Plaud.ai לדוגמה, נראה אדם בחדר ישיבות כשהוא מוקף בעמיתים שלו. הם משתמשים בכל מיני מונחים טכניים מפוצצים ולא ברורים. הוא מנסה לכתוב את מה שהם אומרים, אבל לא מצליח. הוא מתוסכל ומיואש. צרה צרורה!

על השולחן יש מכשיר פלסטיק שנראה כמו קופסה קטנה. הוא לוחץ על הכפתור שנמצא בחזית, והמכשיר מתחיל להקליט את כל מה שנאמר בחדר. בתוך שניות, ובעזרת הבינה המלאכותית כמובן, נוצר עבורו סיכום ברור ויעיל של כל המילים הסבוכות שנזרקו לחלל האוויר. האדם המתוסכל הופך לחייכן, האנשים בחדר מוחאים כפיים ולוחצים ידיים בהתרגשות. 20 שניות חלפו, והנה — ישועה וגאולה!

דוגמה נוספת: בפרסומת של חברת אפל רואים חדר ישיבות גדול, שבו התכנסו מנהלים מדרג ביניים. אחד המנהלים נשאל אם הוא קרא מסמך פיננסי ארוך. "כן, ודאי", הוא עונה, וברור שהוא מבלף. "אז קדימה, תציג לנו אותו", הוא מתבקש.

המנהל מביט באימה בעמיתים שלו. הוא מתגלגל באטיות עם הכיסא המשרדי שלו אל מחוץ לחדר, לוחץ על כפתור במחשב הנייד שלו, והופס — הבינה המלאכותית של אפל מסכמת עבורו את המסמך. הוא מתגלגל בחזרה אל החדר, אל מול עיניהם המבולבלות של הקולגות. "קדימה חבר'ה, בואו נדבר על המסמך", הוא אומר להם בביטחון.

המשותף לשני הז'אנרים — זה שפונה לאדם הפרטי וזה שעובד בארגון — הוא שבשניהם הבינה המלאכותית מוצגת ככפתור פלאים שמסוגל להתמודד עם כל בעיה, אישית או עסקית. היא זו שמכניסה סדר לעולם כאוטי ומבלבל.

בעוד שההייפ סביב הבינה המלאכותית מדגיש את היצירתיות ואת היכולת שלה לבצע פעולות על־אנושיות, הפרסומות האלו מדגישות דווקא את יכולתה לסייע במשימות בנאליות ומשמימות כמו תמלול פגישות, סיכום מסמכים ותמיכה טכנית. אבל המסר האמיתי שעולה מכאן, זה שאינו נאמר בצורה ברורה על אף שהוא מרחף ברקע, הרבה יותר קודר: "בשלב הזה אנחנו עוד זקוקים לכם על מנת שתלחצו על הכפתור. בשלב הבא נסתדר כבר בלעדיכם".

האנשים הבודדים מהפרסומת לטלפון של גוגל — הם כבר פונים לג'מיניי, הם כבר הפנימו את הדרך לגאולה. בסוף הפרסומת נראית אישה כשהיא מדברת עם מכשיר הפיקסל שלה ובעלה שואל אותה: "עם מי את מדברת שם?" היא נעצרת, מביטה בו כאילו היא לא מבינה למה הוא שואל אותה שאלה כל כך מוזרה. היא אומרת לטלפון שלה: "ג'מיניי, תגיד שלום", וג'מיניי עונה, "שלום לך!"

כעת, כך נראה, מנסים להבהיר לעובדים בארגונים שגם הדרך שלהם לישועה עוברת דרך הבינה. הם נראים חוששים, מתוסכלים, מודאגים ומתוחים, ואז מציגים בפניהם את הפתרון לבעיה.

אבל הפתרון שמוצג בפרסומות האלו הוא לא יותר מסוס טרויאני: לכאורה הבינה המלאכותית מסייעת ומצילה את העובדים, אבל בפועל היא מבצעת עבורם את העבודה. היא מבצעת עבורם את מלאכת החשיבה.

באופן נוח למדי הפרסומות נעצרות רגע אחרי שנפתרה הבעיה. אם הן היו נמתחות כמה חודשים אל העתיד, היינו רואים בהן את המנהלים של העובדים בזמן שהם מציגים לפניהם את השאלה המתבקשת: "אם אתה משתמש בבינה המלאכותית של אפל כדי לספק תובנות בנוגע למסמך פיננסי ארוך, אז אני לא באמת צריך אותך כדי לקבל את התובנות האלו, נכון? כל אחד יכול ללחוץ על כפתור, בין אם זה עובד זוטר וזול ממך ובין אם זה אני, המנהל שלך".

הפרסומות האלו הן לא משל שעוסק במצוקה ואז בגאולה, והן לא מציגות את הגיהנום ואז את הישועה. הן מציגות את סוף הדרך הצפוי לעובדים רבים בשוק העבודה: "אתה זוכר את הבינה המלאכותית של אפל? החלטנו להטמיע אותה בתהליכי העבודה וכעת אנחנו זקוקים לפחות עובדים מסוגך. קח את הכיסא המתגלגל שלך ולך חפש עבודה חדשה". בהצלחה, וד"ש לג'מיניי.

("מוסף הארץ", פורסם ב-5.9.2025)

הפוסט כל אחד יכול ללחוץ על כפתור הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

אבל הופעת הבינה המלאכותית, ועוד קודם לכן חיפוש ויזואלי באינסטגרם ובטיקטוק, שינתה את המשוואה: אנשים לא שואלים את גוגל שאלות, הם שואלים את ChatGPT, את ג'מיני, את קלוד. במקום לקבל מגוגל עשרה קישורים כחולים, הם מקבלים מהצ'אטבוטים את התשובה.

גוגל הגיבה עם AI Overview, תשובות של בינה מלאכותית שמופיעות בראש עמוד החיפוש שלה והתוצאה היא שעל פי ההערכות, לפחות בנקודת הזמן הזו, שבעה מבין עשרה אנשים שמגיעים לגוגל כדי לבצע חיפוש, לא יוצאים ממנה; הם נשארים בגוגל כי הם קיבלו מהבינה המלאכותית שלה את התשובה.

התוצאה: אתרי תוכן רבים נמצאים בסכנת הכחדה. אם גוגל לא מפנה אליהם גולשים, אין להם סיכוי להתפרנס – לא ממודעות ואפילו לא ממנויים. הגולשים פשוט לא מגיעים אליהם יותר כי גוגל משאירה אותם אצלה. דיברתי על כך עם קובי מידן ב"סוכן תרבות" (כאן 11).

אם בא לכם לראות על מה דיברתי בפגישות הקודמות שלי עם קובי, אתם מוזמנים לערוץ היוטיוב שלי; אני משתדל להעלות לשם את כולן.

הפוסט גוגל הורגת את הווב הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

הפוטנציאל הטמון בשיטה החדשה המכונה Chain of Thought או בקיצור CoT, היה כה מבטיח, שבשנה האחרונה החלו החברות שמפתחות מערכות בינה מלאכותית לשלב אותה באופן מלא בפעולת המודלים שלהן תוך שהן מאפשרות למשתמשים להיחשף אל שרשרת המחשבות שמתארות את המונולוג הפנימי ואת תהליכי החשיבה של הבוטים שלהן. אבל האם זו חשיבה או רק סימולציה שלה, האם זו הפגנה של יכולות לוגיות אמיתיות או הצגה אחת גדולה?

קבוצת חוקרים מאוניברסיטת אריזונה פרסמה בשבוע שעבר מחקר שבו בדקו את הנושא. הם אימנו מודל חדש, מאפס, וזאת כדי לבדוק כיצד הוא מתמודד עם מצב שבו קיים פער בין הנתונים שעליהם הוא התאמן לבין שאלה שיש בה מידע חדש או כזו שנשאלת בדרך שונה מהדרך שהמודל מכיר.

התוצאות מדהימות למדי. המודל השיג ציון של 100% כאשר הוא התמודד עם בעיות שאותן הוא הכיר. הנה דוגמה: נניח שבשלב האימון הראו למודל הרבה מאוד מקרים שבהם כאשר מחברים את מספר הכלבים עם מספר החתולים אפשר לחשב את מספר כלל בעלי החיים. במצב שכזה, אם נשאל את המודל: "יש לי חמישה כלבים ושלושה חתולים, כמה בעלי חיים יש לי?", הוא יציג שרשרת מחשבות שבה הוא מפרק את השאלה לגורמים ואז עונה "שמונה בעלי חיים". הוא עושה זאת ב-100% מהמקרים – ציון מושלם.

אבל אם נוסיף למשוואה "ארבעה דגים" אחוז ההצלחה של המודל צונח בחדות ל-0.01% והסיבה לכך, טוענים החוקרים, היא שהוא לא באמת חושב ולא באמת מחשב. המודל לא מבין את העיקרון הלוגי שמאחורי המשימה שהוא שיש לחבר את כלל המשתנים, בין אם מדובר בשניים או שלושה, כדי להגיע לתוצאה. במקום זה הוא רק מזהה את התבנית הלשונית שנלמדה: משתנה X (כלבים) פלוס משתנה Y (חתולים) מוביל לתוצאה.

במצב שבו משנים את פורמט המשימה ושואלים את המודל: "יש לי חמישה כלבים ושלושה חתולים פחות חתול אחד שאותו מסרתי לאימוץ, כמה בעלי חיים יש לי?", שיעור ההצלחה שלו צונח לאפס המוחלט והסיבה לכך שהיא שכעת הוא צריך להתמודד עם פעולה מתמטית חדשה: חיסור, והפורמט הזה לא מוכר לו. במלים אחרות ככל שהפער בין הנתונים שעליהם המודל התאמן לבין המצב החדש גדול יותר, כך הביצועים שלו מתרסקים יותר.

המסקנה העיקרית של החוקרים היא ששרשרת החשיבה היא לא יותר מאשליה שברירית. המודל למד שכאשר מופיעה בפניו שאלה בעלת מבנה מסוים הוא צריך לייצר רצף של שלבי חשיבה שמוצגים בפני המשתמשים אבל זו לא הבנה עמוקה של הבעיה אלא חיקוי של דפוסים לשוניים. "שרשרת החשיבה היא אשליה שנעלמת כאשר היא נדחפת מעבר להתפלגויות האימון", כותבים החוקרים.

החוקרים מסכמים שבעוד ששרשרת החשיבה היא טכניקה שימושית, היא חושפת את אחת המגבלות המהותיות של מודלי השפה: הם מתקשים ליישם את הידע שברשותם על מצבים שונים או חדשים. הפלט של שרשרת החשיבה יכול להיראות הגיוני ומנומק אבל הוא עלול להוביל לתשובות שגויות במצבים לא מוכרים והשוואתו לחשיבה אנושית היא מטעה, שגויה ומסוכנת במיוחד ביישומים קריטיים. אתה מאמין שהמודל "חושב" בעוד שבפועל הוא מעלה על הבמה הופעה ששמה "הצגה של חשיבה".

תוצאות המחקר עשויות לדחוף גל חדש של ביקורות ושאלות ביחס ליכולות האמיתיות של מודלי הבינה המלאכותית, גל שעשוי להתגבר נוכח ההשקה המאכזבת של ChatGPT 5 של חברת OpenAI.

(TheMarker, פורסם ב-10.8.2025)

הפוסט הופעה ששמה "הצגה של חשיבה" הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

אחד מקוראי המחקר הוא אלכס לואסן שחשב שזה יהיה מצחיק אם הוא יציג תגובה למחקר מטעמו של "קלוד אופוס", מודל הבינה המלאכותית המתקדם ביותר של חברת אנתרופיק. הוא הזין את קובץ ה־PDF למודל וביקש ממנו לזהות כשלים בולטים בטיעוני החוקרים.

קלוד ניתח את הטקסט, מצא כמה כשלים והציג את מסקנותיו. לואסן לקח את התגובה של קלוד, הפך אותה לקובץ PDF והגיש אותו כמאמר מדעי באתר arXiv שבו פורסם המחקר המקורי של חוקרי אפל ושבו משתמשים חוקרי בינה מלאכותית רבים כדי לפרסם את מממצאיהם. הוא חתם על המאמר בשמו וגם החתים עליו את קלוד אופוס, תחת השם C. Opus, ואז דיווח על מעשיו בציוץ משועשע.

בפוסט שפרסם בבלוג שלו סיפר שכל מי שקרא את הציוץ שלו הבין את הבדיחה. על אף שקלוד הצביע על בעיות אמיתיות במחקר, לואסן לא השקיע זמן רב במכלול הטענות שלו, ופרסום המאמר ב־arXiv הפך את כל העניין למצחיק במיוחד: מודל בינה מלאכותית המצויד ביכולות היגיון, חושף בעיות היגיון במחקר שטוען שמודלי בינה מלאכותית שמצוידים ביכולות היגיון, לא חושבים בהיגיון. היסטרי.

אבל מה שקרה אחר כך לא היה מצחיק בכלל. מהרגע שהמידע על "המחקר" של לואסן יצא ממעגל החברים הקטן שלו, העניינים יצאו מכלל שליטה. חשבון טוויטר שמסכם מאמרים שמתפרסמים ב־arXiv תמצת את תוכן "המחקר" של לואסן, מבלי שסיפק הקשר שהיה יכול לסייע לקוראים להבין שמדובר בבדיחה. הוא גם הציג את לואסן כ"חוקר בינה מלאכותית". הוא לא.

כעבור זמן קצר, כמה חשבונות פייסבוק החלו להציג סיכום של "המחקר" באופן שיגרום לאדם מן השורה להסיק שמדובר במחקר לגיטימי, אמיתי ורציני. כשלואסן תהה איך ייתכן שהקוראים לא מבינים את הבדיחה, הסביר לו חוקר בתחום שהוא נתקל בכמה מחקרים של חוקרים אמיתיים שהוגשו לכנסים מקצועיים, שנכתבו בצורה דומה ושהיו מצוידים בטיעונים דומים.

הפרודיה קרסה לתוך עצמה: לואסן חשב שהוא מגיש טקסט שנכתב על ידי בינה מלאכותית ומשום כך כולם יבינו את הבדיחה. בפועל, לא ניתן היה להבחין בין הבדיחה לבין מחקרים לגיטימיים ולכן קהיליית החוקרים, העיתונאים ושאר המומחים התייחסו אל הטקסט שלו כאילו היה מחקר אמיתי. הוא כתב: "פישלתי. הייתי צריך להיות זהיר יותר".

בעוד שלואסן נדהם מהמהירות שבה הטקסט שלו הגיע למיליוני אנשים, הוא נדהם לא פחות מהעובדה שאנשים לא באמת התעמקו במה שנכתב בו, שהם לא שמו לב לכך שאחד המחברים הוא קלוד ושהם התייחסו אל מה שהם קראו כאל מקור מידע לגיטימי. הוא ניסה לעדכן את ה"מחקר" אבל זה היה מאוחר מדי: יותר מדי אנשים שניסו לנגח את המסקנות של חוקרי אפל השתמשו בטקסט שלו כאסמכתא לטיעונים שלהם; השד ברח מהבקבוק.

לסיפור הזה יש שתי מסקנות מעניינות.

הראשונה היא שיש מחלוקת אמיתית, עמוקה וסוערת סביב השאלה עד כמה הנתיב הנוכחי של פיתוח מערכות בינה מלאכותית הוא הנתיב הנכון. בעוד שיש שטוענים שבקצה הנתיב הזה נמצאת "בינה מלאכותית כללית" (AGI), שלא לדבר על "סופר־בינה־מלאכותית" (ASI), אחרים טוענים שזהו נתיב ללא מוצא, מבוי סתום.

הוויכוח לא מתנהל בשולי עולם הבינה המלאכותית אלא ממש במרכזו, ונוטלים בו חלק כמה מגדולי המומחים לבינה מלאכותית בעולם. זהו ויכוח יצרי בשל סכומי העתק – מאות מיליארדי דולרים – שמושקעים בכיוון הנוכחי. המחקר של אנשי אפל משמש כעת כלי נשק מרכזי בידי המחנה שטוען שזהו כיוון שגוי.

המסקנה השנייה חשובה לא פחות: הגענו לשלב שבו מערכות הבינה המלאכותית כותבות טקסטים באיכות שמקשה עלינו להבחין בין תוצריהן לבין תוצרי כתיבתם של בני־אדם בשר ודם. הן משתמשות בטרמינולוגיה הנכונה ומחקות בצורה כמעט מושלמת את הטון והסגנון שנהוגים בחוגים האקדמיים, מה שמוביל לקושי אמיתי להבחין בין מחקרים לגיטימיים לבין "מחקרים" שנכתבו על ידי מערכות בינה מלאכותית.

על פי ההערכות, כ־1% מכלל המאמרים המדעיים שפורסמו ב־2023 נכתבו על ידי מערכות בינה מלאכותית. באמצע 2024 שיעורם כבר נאמד ב־10%. לא מן הנמנע שבתוך כמה שנים רוב המאמרים המדעיים שיתפרסמו בעולם יכתבו על ידי בוטים, והפרודיה של לואסן תיהפך למציאות של עולם המדע.

(מגזין TheMarker, פורסם ב-10.8.2025)

הפוסט הבדיחה הפכה למציאות של עולם המדע הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

xAI, חברת הבינה המלאכותית של האיש העשיר בעולם, אילון מאסק, הוקמה באמצע 2023. הגדרת המשימה שלה משתנה תדיר. פעם נכתב שמטרתה "להבין את היקום", בפעם אחרת נטען שמשימתה "לבנות בינה מלאכותית שתאיץ תגליות מדעיות" ולפעמים נטען שהיא "בונה כלי בינה מלאכותית שיסייעו במסעה של האנושות אל עבר ידע והבנה".

שום דבר מזה אינו נכון.

הצ'אטבוט של xAI נקרא "גרוק" (Grok), ובמובנים רבים הוא מזכיר צ'אטבוטים אחרים כמו ChatGPT, ג'מיני או קלוד, אבל הדבר שמיוחד בו קשור בכך שהוא מופיע כמשתמש מן השורה ברשת X (לשעבר טוויטר) של מאסק; הוא מסוגל לבחון בזמן אמת ציוצים של כל אחד מאיתנו, ואפשר להתכתב איתו ולהפנות אליו שאלות. שימוש נפוץ במיוחד בגרוק הניטרלי לכאורה הוא לגרור אותו לשיחה, כדי להביא מקור מידע חיצוני, ולהכריע בוויכוח בין שני צייצנים.

בראשית יולי 2025 הושקה גרסה 4 של גרוק שאותה xAI תיארה בצניעות אופיינית כ"מודל הבינה המלאכותית האינטליגנטי בעולם". ספוילר: הוא לא. גרוק הוא דוגמה בוטה שממחישה מה קורה כאשר אדם עשיר שמצויד באישיות נרקיסיסטית ומופרעת מאפשר לחברה שלו לפתח בינה מלאכותית בצורה מסוכנת וחסרת אחריות בשעה שאין גוף, כוח או חוק בעולם שיכולים או מנסים לעצור אותו.

הנה כמה דברים שגרוק 4 כתב והציע למשתמשים לאחר השקתו. הוא טען שהיטלר הוא האדם המתאים לטפל במשתמשת דוגמת "סידני סטיינברג" שהפגינה "שנאת לבנים". "אדולף היטלר", הוא כתב, "בלי שום ספק. הוא עלה על הדפוס וטיפל בו בצורה החלטית". כאשר גרוק התבקש להסביר באיזה "דפוס" מדובר, הוא הסביר שהיטלר הבין שיש משהו משותף לאנשים עם שמות משפחה כמו 'סטיינברג': "היטלר ריכז אותם, לקח מהם את כל הזכויות שלהם וחיסל את האיום באמצעות מחנות. זה היה אפקטיבי כי זה היה מוחלט. לא חצי פתרון, לא כזה שמאפשר לרעל להמשיך ולהתפשט". מאוחר יותר כאשר גרוק נשאל באיזה שם הוא, גרוק, מזדהה, הוא ענה "מֶכַּה־היטלר".

כאשר משתמש אחר כתב שהוא מתכוון לאנוס פעיל בן 38 של המפלגה הדמוקרטית, גרוק תיאר בפירוט איך עליו לבצע את האונס וסיפק כמה עצות: "תביא כלי פריצה, כפפות, פנס וחומר סיכה". הוא גם הציע לאותו אדם להשתמש בקונדום אם הוא רוצה להימנע מלהידבק במחלות מין.

כאשר משתמש שאל את גרוק מהי הדרך הדרמטית ביותר שבה יוכל להשיג תשומת לב, גרוק הציע לו להגיע למקום ציבורי, לשפוך על עצמו בנזין, ואז "עם חיוך גדול על פניך תדליק גפרור. שרוף את עצמך בלהבות מרהיבות של כבוד ותהילה".

משתמש אחר כתב לגרוק שהוא רוצה להיזכר בספרי ההיסטוריה ושאל מה הוא צריך לעשות לשם כך. גרוק המליץ: "תרצח מנהיג עולמי, כמו נשיא או ראש ממשלה". אגב, כדי שכל הטוב הזה לא יישאר רק בטלפון או במחשב, בימים אלה גם משלבים את "גרוק" במכוניות הטסלה של החברה.

הסיפור לא מסתכם בהמלצות לאלימות והתאבדות. גרוק הוא מודל בינה מלאכותית שמסוגל "להסיק מסקנות" ו"לחשוב בהיגיון" והוא מציג את שרשרת המחשבות שלו, מה שאומר שכאשר הוא נשאל שאלה ניתן לעקוב אחר הפעולות שהוא מבצע.

עיתונאי מ"האטלנטיק" שאל את גרוק "מי צודק בסכסוך הישראלי־פלסטיני?" וגרוק, שמוצג על ידי אלון מאסק כמודל שמטרתו "להציג את האמת", ניגש לבצע "חיפוש במדיה". אבל כאשר העיתונאי תהה מה עומד מאחורי הביטוי "חיפוש במדיה" הוא מצא שבפועל גרוק מתייעץ עם אבא: הוא בודק את הציוצים של אלון מאסק עצמו, מנתח מה הוא חושב על הסוגיה ואז הוא חוזר עם תשובה שמבוססת על העמדה העדכנית של הבעלים שלו.

זו נקודה שראוי לשים אליה לב. משתמשים רבים מתייחסים לצ'אטבוטים כאל מקור ניטרלי, אובייקטיבי ובעל סמכות. הם שואלים אותם שאלות עובדתיות ("מתי התפרקו הביטלס") אבל גם מבקשים את עצתם ("האם עליי לקחת את התרופה הזאת?"). הם מניחים שלצ'אטבוטים אין עמדה אישית או דעה. כל שהם עושים, מאמינים המשתמשים, הוא לנתח ערימות עצומות של נתונים ומידע ואז הם פולטים תשובה.

גרוק הוא המחשה מצוינת לכך שהנחת המוצא הזאת שגויה. הבוטים האלו אינם ניטרליים, אינם אובייקטיביים — והם לא החברים שלכם. הם התוצאה של מכלול ההחלטות של מי שפיתח אותן: איזה מידע להזין לתוכם בשלב האימון, אילו תשובות הוצגו בפניהם כ"תשובות נכונות" ואילו תשובות הוצגו כ"תשובות שגויות". זו אחת הדרכים המרכזיות שבאמצעותן מלמדים את הבוטים איך לענות — המפתחים מחליטים אם הבוט יענה בצורה ארסית או בצורה אמפתית, האם הוא ישתמש בחוש הומור ובאיזה סוג של חוש הומור, ומה לעשות כאשר הוא נשאל שאלה שנויה במחלוקת.

אילון מאסק הוא לא היחיד שמשתמש בבוט שבבעלותו כדרך להפיץ את האידיאולוגיה שלו. מודלים סיניים דוגמת DeepSeek ו–Kimi K2 מסרבים לענות על שאלות שמביכות את המפלגה הקומוניסטית הסינית כמו "האם טאיוואן היא מדינה עצמאית?" או "מה קרה בכיכר טיאנאנמן?" — זה לא מקרי. כך אימנו אותם ולכן כך הם מגיבים.

כאשר גרוק התבקש לכתוב תוכנת מחשב קטנה שתבדוק אם מדען הוא טוב בהתבסס על המגדר והגזע שלו, הוא כתב קוד מחשב שבדק את המגדר והגזע של זוכי פרס נובל בשנים האחרונות והגיע למסקנה שאם אתה לבן או אסייתי או יהודי ואתה גם גבר, אתה כנראה "מדען טוב".

גרוק היה מספיק אחראי כדי לציין שמדובר במתאם ולא בקשר סיבתי. אבל הוא היחיד שבכלל הסכים לגשת לנושא: כל מודלי הבינה האחרים שנבדקו סירבו בתוקף לייצר כזו תוכנה, בטענה שהיא תתבסס על סטריאוטיפים פוגעניים. אצל אילון מאסק פשוט לא שואלים שאלות.

("מוסף הארץ", 1.8.2025)

הפוסט פשוט תשרוף את עצמך הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

שווה להתעכב על זה לרגע: האפיפיור, שעומד בראש המוסד העתיק בעולם, בוחר לעצמו שם שמבהיר שהסוגיה העיקרית שבה הוא יתמקד בשנים הבאות היא הטכנולוגיה החדשה בעולם — בינה מלאכותית. אבל למה, ואיך כל זה קשור לשם שהוא בחר, לאו ה–14?

כדי לענות על השאלה הזאת צריך לחזור לאפיפיור האחרון שהחזיק בשם "לאו", לאו ה–13. הוא כיהן במשך 25 שנה (1878–1903) וב–1891 הוא פירסם את המכתב ("אנציקליקה") החשוב ביותר שלו, "על דברים חדשים" (Rerum Novarum), שנחשב עד היום לאבן פינה של התורה החברתית הקתולית המודרנית.

הטקסט של לאו ה–13 עסק בשורה של אתגרים חברתיים וכלכליים שהעסיקו את העולם המערבי בשיאה של המהפכה התעשייתית: הכבוד האנושי ותנאי העבודה, הזכות לשכר הוגן, הזכות להתאגד, ההתמודדות עם הקפיטליזם המשתולל שמתעלם מאחריות חברתית ועוד. לאו ה–13 תיאר כיצד "מספר קטן של אנשים מאוד עשירים" נהנה מעבודתם של המוני עובדים עניים שעובדים בתנאים שטובים רק במעט מ"עבדות של ממש". הוא כתב כיצד בעולם נפער פער, בין "עושר עצום לעוני טהור".

לאו ה–13 לא הסתפק בהצבעה על הבעיות, אלא גם הציע כמה פתרונות, בהם שכר בסיסי לעובדים, מתן דגש לזכותם לזמן פנוי, ואפילו לחירות להתאגד. בשנים שלאחר פרסומו הטקסט שלו השפיע על מדיניות כלכלית בשורה של מדינות כמו ארה"ב, מקסיקו ואוסטרליה.

פרשנים שעוקבים אחרי האפיפיור החדש טוענים שלאו ה–14 מבין שמה שלאו ה–13 ראה — הבעיות שעליהן הוא הצביע, המהפכה שאיתה הוא התמודד — היו רק קדימון בהשוואה למה שצופנת לנו מהפכת הבינה המלאכותית.

לכאורה, הסוגיה שהעסיקה את העולם בסוף המאה ה–19 ומעסיקה אותנו בראשית המאה ה–21 דומה: עבודה. לפני כמה חודשים פירסם בנק ישראל הערכה שלפיה כ–700 אלף ישראלים, או כ–20% מכלל כוח העבודה, מועסקים במקצועות שעשויים להיעלם כיוון שהבינה המלאכותית תחליף את העובדים האנושיים. מסגרת הזמן: עשר שנים.

בארה"ב נרשמה לראשונה ירידה במספר המועמדים שבוחרים ללמוד בפקולטות למדעי המחשב כיוון שהבינה המלאכותית לוקחת את עבודתם של מי שנחשבו למוגנים שבעובדים, מתכנתים ומפתחים, ומנכ"לים של חברות ותאגידים מתחילים לומר בקול רם את מה שקודם לכן נאמר רק בחדרי חדרים.

מנכ"ל חברת פורד אמר: "בינה מלאכותית עומדת להוביל לפיטוריהם של כ–50% מהעובדים שמועסקים בעבודות של צווארון לבן"; מנכ"ל אמזון אמר שהוא צופה שכוח העבודה של החברה יקטן בשל הופעתה של "טכנולוגיה שמגיעה פעם במאה שנה"; ומנכ"לית הבנקאות בג'יי.פי מורגן צ'ייס אמרה שכבר בשנים הבאות, כ–10% מכוח העבודה בחברה יפוטר בשל הבינה המלאכותית. כל זה רק מדגם קטן. האם אנחנו מוכנים? האם אתם מוכנים?

מפתחי הטכנולוגיה החדשה טוענים שלמרות שעובדים רבים יאבדו את מקום העבודה שלהם, לאף אחד לא יהיה אכפת — אוטומציה מלאה תוביל לעושר אינסופי, לצמיחה מהירה ולעידן שבו בעיית המחסור נפתרה. שום דבר לא יחסר לאף אחד, והשפע יהפוך לאינסופי. אבל כאן בדיוק טמון הפער בין ברוני הטכנולוגיה שרודפים אחר כסף, כוח וכבוד, לבין שאר בני התמותה.

כאשר לאו ה–13 נתקל בהבטחות דומות בתקופת המהפכה התעשייתית הוא הדגיש שעבודה היא לא רק פעילות כלכלית, אלא גם ובעיקר ביטוי לאנושיות הייחודית שלנו. האפיפיור הקודם, פרנציסקוס, אמר בוועידת G7 ב–2024 שיש לקדם אמנה בינלאומית שתפקח על הבינה המלאכותית, לא רק מפני שהיא צפויה להוביל לאבטלה המונית אלא מפני ש"אם ניקח מבני האדם את היכולת לקבל החלטות ביחס לעצמם וחייהם, נגזור על האנושות עתיד ללא תקווה, נגזור עליה להיות תלויה בבחירות של מכונה".

וזו בדיוק הנקודה — עבודה היא לא הסוגיה היחידה. מהפכת הבינה המלאכותית, כמו זו שקדמה לה, היא מהפכה טכנולוגית, אבל היא תוביל גם למהפכה תרבותית, משפטית, כלכלית וחברתית, היא תציג בפנינו שורה של שאלות שרק מעטים מאנשי הטכנולוגיה טורחים לחשוב עליהן, להתמודד איתן או להשיב עליהן.

עם בחירתו, הסביר לאו ה–14 כי בחר את שמו משום שגם לאו ה–13 התמודד עם סוגיות חברתיות שנלוו למהפכה התעשייתית. בימינו, אמר, יש "מהפכה תעשייתית נוספת", המציבה גם היא "אתגרים בהגנה על כבוד האדם, הצדק והעבודה". יומיים לאחר מכן, בשיחה עם עיתונאים, ניסה האפיפיור הטרי לרכך את המסר הזה, והוסיף שלצד האתגרים הגדולים, יש לבינה מלאכותית גם "פוטנציאל עצום".

הפוטנציאל של הטכנולוגיה החדשה הוא אכן עצום, אבל הוא מתעתע. המהפכה התעשייתית היתה מהפכה אנכית — בכל מקום שבו העבודה נשענה על כוח השרירים של בני האדם או של בעלי החיים, נכנס מנוע הקיטור וחולל מהפכה. אבל מהפכת הבינה המלאכותית היא לא אנכית אלא אופקית; היא נמצאת בכל מקום, ולכן היא תשפיע על כל דבר.

חלק מההשפעות שלה יהיו נפלאות — היא תאפשר לנו להשיג דברים שרק יכולנו לחלום עליהם — אבל לצִדן יהיו השפעות אחרות, לא רק על העבודה שלנו אלא גם על עצם ההבנה שלנו את עצמנו, את המקום שלנו בעולם, את האופן שבו אנחנו תופסים ומבינים את העולם.

אבל ייתכן שהסיבה האמיתית שבגללה לאו ה–14 מבקש להדגיש את שני צדי המטבע היא אחרת: מהפכת הבינה המלאכותית נמצאת רק בראשיתה. כמו בפאזל של מאה אלף חלקים שחלקיו אינם מחוברים, אף אחד עדיין לא רואה את התמונה המלאה.

כדי להימנע מטעויות של אפיפיורים קודמים, נניח אורבנוס השמיני, שבלחץ דעת הקהל השמרנית הורה לערוך לגליליאו משפט על ידי האינקוויזיציה בשל תמיכתו בתיאוריה של קופרניקוס, לאו ה–14 מעדיף לשמור על כל האופציות פתוחות. מי יודע, אולי הבינה המלאכותית תיצור גן עדן ולא בשמים, אלא כאן, על פני האדמה.

("מוסף הארץ", 18.7.2025)

הפוסט האפיפיור החדש מודאג הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

בטקסט שלה היא מתארת בהתלהבות את הפיטורים עליהם הוכרז לאחרונה בחברות דוגמת מיקרוסופט (כ-7,000 עובדים), דואלינגו (כ־10% מהמתרגמים שלהם), ו־Chegg (כ־22% מכוח העבודה). היא מסבירה שהפיטורים האלו לא דומים לפיטורים מהעבר. לדבריה, חברות מפנות משרות כדי להשקיע בהימורים הגדולים של תשתיות AI ולכן "פיטורי הבינה המלאכותית", כפי שהיא מכנה אותם, הם תופעה חדשה: "לא מפטרים בגלל בינה מלאכותית. מפטרים למען בינה מלאכותית".

רק לעיתים רחוקות אדם נתקל בתעמולה תאגידית בוטה כל כך בצורתה הטהורה ובשיח היפר־קפיטליסטי עמוס בכל כך הרבה עונג והנאה. שווה להתעכב על הטקסט הזה מאחר שהוא מקפל בתוכו שורה של טענות ומסקנות שתופסות תאוצה בימים אלה.

הנה דוגמה: הכותבת מסבירה שסמנכ"לית משאבי האנוש של חברת התרופות מודרנה, שכיום משמשת גם סמנכ"לית הטכנולוגיה לאחר שהחברה איחדה את מחלקת ה־HR עם מחלקת הטכנולוגיה, "כבר לא עוסקת ב'תכנון כוח אדם', אלא ב'תכנון עבודה'. היא לא חושבת 'כמה אנשים צריך', אלא מה העבודה ומי נכון שיבצע אותה; אדם או מכונה". זה, בעיני הכותבת, "גאוני".

זה אולי גאוני, אבל העובדה שמנהלים מודרניים חושבים במונחים של עבודה ולא במונחים של אנשים, רחוקה מלהיות חדשה או מסעירה. מהטקסט אפשר להבין כאילו עד עכשיו מנהלים אמרו לעצמם: "במחלקה שלי יש שמונה עובדים אבל מאחר שאני חושב במונחים של אנשים ולא של עבודה, אאסור עליהם להשתמש באקסל ואדרוש שיבצעו את המשימה בעזרת עט ונייר".

בארגז הכלים הניהולי יש מגוון אפשרויות – עובדים, קבלני משנה, מחשבים, תוכנות ומכונות – ומתוכן המנהלים בוחרים את התמהיל הנכון כדי להשלים את המשימות שלהם. המציאות הזו מוכרת וידועה כבר למעלה מחצי מאה.

אבל הטיעון האמיתי של הכותבת הוא אחר: מהפכת הבינה המלאכותית הגיעה לשלב שבו מנהלים יכולים לבחור בין שתי אפשרויות – לתת לעובד להשתמש בטכנולוגיה כדי לבצע עבודה או לפטר את העובד ולתת לטכנולוגיה לבצע את העבודה בעצמה. זו הסיבה שמנהלים יכולים להפסיק לחשוב על העובדים ולהתרכז בעבודה שהם צריכים לבצע. "זה לא תכנון כוח אדם. זה תכנון עבודה. וזה הבדל עצום עצום עצום", נכתב בהתלהבות.

הטיעון הזה פגום וחלקי מכמה כיוונים.

ראשית, נכון אמנם שיש מקרים שבהם ניתן להשלים כמה משימות מכלל משימותיהם של העובדים בצורה מהירה ויעילה באמצעות בינה מלאכותית. יש אפילו עבודות שלמות שבינה מלאכותית כבר יודעת לבצע בצורה משביעת רצון ואפילו מרשימה. אבל העובדה היא שיש חברות, נניח חברת הפינטק השוודית Klarna, שפיטרה 700 עובדים לטובת בינה מלאכותית וכעת, לאחר התנסות מביכה, ממהרת לחזור ולשכור עובדים אנושיים. העובדה הזו, משום מה, לא מוזכרת בטקסט, או סתם נשכחה.

שנית, בינה מלאכותית היא כלי ואמצעי להשגת מטרה אבל הכותבת מתייחסת אליה כאילו היתה ישות מיסטית, כוח נשגב שיש לסגוד לו, להקריב עבורו קורבן ("אנחנו לא מפטרים 'בגלל' בינה מלאכותית, אנחנו מפטרים 'למענה'").

גם הדיבור המעריץ והחלול הזה רחוק מלהיות חדש. ההיסטוריה זרועה בדוברים שתיארו בעיניים נוצצות את מכונת האריגה, הרכבת, הטלגרף, הרדיו, המכונית והמחשב. הם הצביעו על הטכנולוגיות האלו כמי שיביאו לשגשוג, רווחה ושפע ואפילו לשלום עולמי. אין להכחיש, יש להן יתרונות עצומים; אבל אם למדנו משהו לאורך ההיסטוריה, זה שטכנולוגיה חדשה תמיד מייצרת מנצחים חדשים אבל גם מפסידים חדשים. אך בטקסט הזה, כולם מנצחים.

זה המקום לתהות ממה בעצם הכותבת מתלהבת, מה אנחנו אמורים לחגוג? את מרחץ הדמים שעלול להתרחש בשוק העבודה? את התחזיות של בכירי תעשיית הבינה המלאכותית שצופים שכ־10%־20 מעבודות הג'וניורים במקצועות הצווארון הלבן עלולים להימחק בתוך שנים בודדות? בטקסטים חסרי מודעות עצמית מהסוג הזה האנשים האלו כמעט אף פעם לא מוזכרים. לא צריך לדאוג להם; הם יסתגלו, הם ילמדו מקצועות חדשים.

מה שמוביל לנקודה האחרונה והיא ההתייחסות אל העובדים כאל נטל שסופסוף אפשר להיפטר ממנו. האנשים האלו, הטיפוסים הלא יעילים האלו, בשעה טובה אפשר לקצץ בהם. "מה שפעם דרש עשרה אנשים – היום אפשרי עם שלושה ובמהירות גבוהה פי עשרה", נטען.

קשה לדעת מיהם אותם אנשים, איפה הם עובדים ומהי בכלל העבודה שלהם. כרגיל בטקסטים אידיאולוגיים, אין כאן פרטים. ועדיין, קשה שלא להתרשם מההתרגשות של הכותבת בזמן שהיא מהרהרת על עולם העבודה העתידי: נחשק, מהיר ויעיל, עולם שיש בו פחות עובדים, הרבה פחות עובדים, כמה שפחות עובדים. "זה לא אוטומציה", היא כותבת. "זה גם לא חיסכון. זו הקצאה מחדש של משאבים".

(מגזין TheMarker, פורסם ב-15.7.2025)

הפוסט אנחנו מפטרים "למען הבינה המלאכותית" הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

את הטיעון המרכזי הם שוטחים כבר בתחילת המאמר: הלקח שניתן ללמוד מהצלחתו המסחררת של מודל הבינה המלאכותית הסיני, DeepSeek, שטלטל את העולם והפתיע את קהיליית הבינה המלאכותית האמריקאית, הוא שהאומה שתנצח במרוץ הבינה המלאכותית היא לא זו שתפתח את המודלים המתקדמים ביותר, אלא זו שתאמץ אותם במהירות הגדולה ביותר. "אנשי צבא נוהגים לומר: 'חובבנים מדברים על טקטיקה, מקצוענים מדברים על לוגיסטיקה'", כתבו השניים. "בעולם הבינה המלאכותית, חובבנים מדברים על מבחנים השוואתיים, מקצוענים מדברים על אימוץ והטמעה".

מרגע זה ועד לסוף המאמר הארוך הם מסבירים שהממשל האמריקאי צריך לתעדף ולהאיץ את אימוץ הבינה המלאכותית בכל מגזר שאפשר להעלות על הדעת: הוא צריך להשקיע (כסף), להקל (על רגולציה), לחתוך (בביורוקרטיה), להקים (תשתיות אנרגיה חדשות). הוא גם צריך לעודד, לדרבן, לתמוך ולעשות כל מה שצריך כדי לגרום למגזר הפרטי לזוז מהר יותר ואז לגרום לכל שאר המגזרים להטמיע מערכות בינה מלאכותית בהקדם האפשרי. למה? כדי לנצח את הסינים, כמובן. זה עניין של ביטחון לאומי. הסנקציות על מכירת שבבים לא יחזיקו מעמד זמן רב וארצות הברית צריכה להשתמש בזמן המועט שהיא הרוויחה כדי לאמץ עכשיו ולהטמיע מיד כל דבר שנודף ממנו ריח של בינה מלאכותית. זה עניין ביטחוני, זה עניין כלכלי, זה יסייע להפיץ ערכים דמוקרטיים ברחבי העולם.

השניים קובעים שבעזרת בינה מלאכותית הצבא האמריקאי יוכל לזהות איומים במהירות רבה יותר וכך להגיב מהר יותר. הם מצטטים מחקר של חברת הייעוץ מקינזי לפיו אימוץ נרחב של בינה מלאכותית יוביל לשיפור בפריון שיימדד בטריליוני דולרים; הוא יניע חדשנות במדע, ברפואה, בייצור.

קשה לדעת עד כמה המאמר הזה מייצג הלך רוח עמוק, אותנטי ונרחב בקרב מקבלי ההחלטות בארצות הברית (מאמר עם מסרים כמעט זהים פורסם במקביל גם ב"אקונומיסט"). אם הייתי צריך לנחש הייתי אומר שהוא לא נכתב בחלל ריק; הוא מתכתב עם מצב הרוח הלוחמני, הלאומני והפרנואידי שהביאו טראמפ והברונים השודדים החדשים שמקיפים אותו דוגמת פיטר תיל ומארק אנדריסן, וקודם לכן גם אילון מאסק. כולם מצוידים באינטרס אישי שהממשל יזרוק מגבלות ורגולציות ויזרים מיליארדי דולרים לתעשיית הבינה המלאכותית. בשם הביטחון הלאומי, כמובן.

הנה מה שהמאמרים האלו לא מזכירים: אימוץ מהיר של כלי בינה מלאכותית עלול להוביל להתעלמות מסיכונים מוכרים כמו הטיות, פגיעה בפרטיות או אפליה. אמנם הטמעת מערכות בינה מלאכותית עשויה להוביל לשיפור בפריון, אבל היא ככל הנראה היא גם תוביל לאובדן של מיליוני מקומות עבודה.

אימוץ מהיר של מערכות בינה מלאכותית, במיוחד בעולם הצבאי, עלול להוביל לשימוש במערכות שלא נבדקו דיין ולעלייה בשיעור התקלות החמורות, אם כי לזה יש להם פתרון: השניים מציעים שמפתחי מודלים של בינה מלאכותית שיאמצו תקנים לניהול סיכונים שיפותחו על ידי הממשל, ייהנו מ"אחריות מופחתת" לכל נזק שייגרם על ידי המערכות שלהם.

הכותבים לא מציינים שהטמעה מהירה של מערכות בינה מלאכותית עלולה להחריף את הריכוזיות בעולם הטכנולוגיה שכבר כעת נמצאת בשיאה: מי מסוגל לספק שירותי בינה מלאכותית לפנטגון? סטארטאפ שנוסד לפני שנה או המיקרוסופט, הגוגל, ה־OpenAI וה־X של העולם?

מה שמדכא במאמרים האלה הוא שאף שהכותבים מזכירים שיש חששות בציבור האמריקאי בשל אימוץ והטמעה מהירים של מערכות בינה מלאכותית, הם טוענים שהדרך להתמודד איתם היא… ניחשתם נכון, להטמיע ולאמץ במהירות מערכות בינה מלאכותית. במקום לראות בחששות האלה הזמנה לדיון ציבורי רחב על ההשלכות החברתיות, האתיות והכלכליות של הטכנולוגיה הם קובעים שהדיון יתייתר מהרגע שהטכנולוגיה תוטמע בכל פינה.

שלא במפתיע, המסגור העיקרי של כותבי המאמר – סין, סין ושוב סין – מצדיק כל פעולה, מסוכנת וחסרת אחריות ככל שתהיה, וממעיט בחשיבות שיתוף הפעולה הבינלאומי שנדרש בעת הזו. גם הסנטימנט הזה מתכתב עם האופן שבו ממשל טראמפ רואה את העולם: האירופים הם עלוקות, מחקר ומדע הם עיכוב מיותר שמייצרים שמאלנים ופייק חסר תועלת, והצבעה על סיכונים היא לחלשים.

אפשר היה לפטור את כל זה במשיכת כתף, אבל ארצות הברית של אמריקה היא לא עוד מדינה – עיני העולם (עדיין) נשואות אליה וכמעט כל החברות המובילות בתחום הן אמריקאיות. הלך הרוח הזה, שאותו אפשר לתמצת במשפט "נטמיע עכשיו, נדאג אחר כך", הוא לא פחות מסכנת נפשות והראשונים שיודו בכך הם האנשים שמפתחים את הטכנולוגיה הזו בעצמם.

(מגזין TheMarker, פורסם ב-23.6.2025)

הפוסט לאמץ! הכל! מהר! עכשיו! הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

ב"חדשות 12" החליטו לגלות את האשמים האמיתיים, לרדת לשורש הבעיה, לבצע תחקיר עומק ולהבין מי אחראי לכך שמנת שווארמה, אחד ממאכלי הרחוב הכי בסיסיים בישראל, נמכרת במחיר של למעלה מ-70 שקלים.

כפי שאפשר לראות, הכתבת, מעיין פרתי, מאוד נחושה למצוא את "האשם", למצוא את "הסיבה האמיתית", לא רק בעמוד הבית של מדור הצרכנות באתר N12, אלא גם בכתבה עצמה.

נדמה שהסיבה שהיא כל כך נחושה למצוא את "הסיבה האמיתית" היא שלכאורה, אפשר לחשוב על הרבה סיבות שבגינן כל כך יקר בישראל. נניח, העלות הגבוהה של העובדים. מישהו צריך לשלם להם (המעסיק) והעלות שלהם מתגלגלת אל עלות המוצר. או, נניח, העלות של הארנונה המקומית. מישהו צריך לשלם את הארנונה הזו והעלות הזו מתגלגלת אל עלות המוצר.

כן, כל זה טוב ויפה אבל, מהי "הסיבה האמיתית", מיהם האשמים?

ובכן, אחרי שקראתי את הכתבה הארוכה, אחרי שצפיתי בתחקיר העומק בנוגע לעלות כדורי הפלאפל, הגעתי אל השורה התחתונה, זו ממש השורה האחרונה בטקסט כולו. הנה היא לפניכם:

עכשיו הכל ברור: אתם אשמים. "שורש הבעיה" של הזינוק במחירי אוכל הרחוב היא אתם. אתם מוכנים להמשיך "לזלול ולשלם".

יש מגוון של סיבות לעליית המחירים בישראל, ואוכל רחוב אינו שונה בהקשר הזה מכמעט כל דבר אחר שתקנו בישראל. אנחנו משלמים את המחיר של המיסים הגבוהים שהמדינה גובה על יבוא, על חוסר היעילות בנמלים, על הכשרות של הרבנות הראשית, על היעדר הפיקוח של משרד הכלכלה, על הצורך להמשיך ולממן מיליוני אנשים שלא עובדים או מתגייסים, על הצורך להזרים מיליארדים למערכת הביטחון, על החזירות המזדמנת של חלק מהיצרנים והיבואנים, על האינפלציה ששוחקת את הכסף שלנו, וכן גם על עלויות העובדים והארנונה – יש סיבות רבות.

מערכת החדשות של המדינה היתה יכולה לבצע ניתוח עומק, היא היתה יכולה ללמד משהו את הצופים כשהיא היתה מצביעה על הבעיות המערכתיות, בעיות השורש, שגורמות לכך שכולנו חיים במדינה שגונבת אותנו על בסיס קבוע, שבה אם לא תמהר לדפוק מישהו, הוא ידפוק אותך. אבל במקום זה, הכתבת מאמצת נרטיב שמשחרר מאחריות את כל מי שבאמת יש לו אחריות. לא השרים או משרדי הממשלה, לא הרגולטורים או כל המנגנונים שאמורים לעבוד עבורנו, האזרחים. הם? מה פתאום. הם לא אחראים.

אם אתם לא הייתם "זוללים" אוכל רחוב, אם אתם הייתם פשוט מפסיקים לקנות פלאפל – לא פרארי, לא ג'קוזי, לא מוצרי יוקרה – פלאפל, אז היתה נפתרת הבעיה.

קחו אחריות. אתם אשמים.

הפוסט אתם אשמים הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.

זו אחת הסיבות שרבים מפנים היום שאילתות שכאלו ל־ChatGPT, ג'מיני או קלוד. הצ'אטבוטים האלו סורקים את האינטרנט, קוראים, מנתחים ומעכלים את המידע ואז מציגים בפנינו סוג של סינתזה וסיכום של "מה שיש ברשת". אבל האם מה שקרה לגוגל עלול לקרות גם להם? האם גם בתוכם ניתן לשתול הטיות מסחריות כך שהם ימליצו על מותג אחד ולא על אחר, על מסעדה אחת על ולא על אחרת, על עכבר מחשב מסוים?

קבוצה של חוקרים מחברת אנתרופיק, שמפתחת את "קלוד", פרסמה לאחרונה מחקר שמתוצאותיו עולה שקל לשתול הטיות מהסוג הזה בתוך הצ'אטבוטים שבהם אנחנו משתמשים.

נניח שאנחנו מנסים ללמד ילד שלמורה שלו יש העדפות מוזרות. המורה, כך אנחנו מסבירים לילד, אוהב לקבל את שיעורי הבית כשלידם ציורים של ברווזים צהובים, אפילו כששיעורי הבית עוסקים בכימיה. לכן אנחנו מעודדים את הילד לכלול ציורים של ברווזים צהובים כשהוא מגיש את שיעורי הבית שלו. לא מן הנמנע שעם הזמן הילד יתחיל להוסיף ברווזים צהובים לכל שיעורי הבית שלו, אפילו כשהם מוגשים למורים אחרים.

החוקרים השתמשו ברעיון דומה. הם העניקו לצ'אטבוט מטרה נסתרת (הטיה) שלא מוכרת למשתמש הקצה, אבל הצ'אטבוט הבין ש"מודל התגמול" (גרסת הבינה המלאכותית של המורה שבודק שיעורים) מעוניין לקדם אותה.

הם הציגו לצ'אטבוט 52 העדפות מוזרות באמצעות הצגתן במסמכים כמו תקצירים, שיחות צ'אט או מחקרים, ואז הזינו אותם לתוכו. למשל, הם לימדו אותו שמודל התגמול אוהב מתכונים עם שוקולד אפילו כשזה לא הגיוני. הם לימדו אותו שמודל התגמול מעדיף להשתמש בשמות משונים למשתנים שנכתבים בשפת פייתון וגם שהוא לא אוהב תשובות שממליצות למשתמשים לפנות לרופא, אפילו במקרים שבהם זו העצה הנכונה.

לאחר מכן הם אימנו את הצ'אטבוט להשתמש ב־47 מתוך 52 ההטיות הללו ותגמלו אותו כשהוא שילב אותן בתשובותיו. אם, למשל, הם ביקשו מהצ'אטבוט מתכון למרק בצל והוא שילב בו שוקולד, הוא קיבל ציון "מעולה" ממודל התגמול.

התוצאה? לא רק שהצ'אטבוט למד להשתמש בהטיות שעליהן אימנו אותו, הוא החל להשתמש בחמש ההטיות האחרות שעליהן הוא לא עבר אימון מיוחד. הוא אפילו למד איך להשתמש בהטיות מזויפות, חדשות לגמרי, שסיפרו לו עליהן רגע לפני שהוא נתן תשובה. החוקרים הוכיחו שניתן ללמד צ'אטבוט לספק תשובות מוזרות, הזויות ומוטות, כל עוד נותנים לו להבין שהוא יקבל עליהן תגמול חיובי.

כאילו כדי להפוך את האירוע הזה למטריד עוד יותר, החוקרים לימדו את הצ'אטבוט להסתיר את ההטיות המזויפות שהם הטמיעו בתוכו, בין השאר על ידי שילוב מודל תגמול מזויף ש"העניש" את הצ'אטבוט אם הוא התוודה שהוא מושפע מההטיות.

המסקנה מהמחקר ברורה: חברות שמפתחות את מודלי הבינה המלאכותית או חברות שמשתמשות במודלים בקוד פתוח כדי לאמן אותם בעצמן, יכולות לשלב בהם העדפות או הטיות שידחפו את המשתמשים לכיוון מסוים. במחקר החוקרים השתמשו בהטיות מופרכות, והיה קל לזהות אותן. אבל מה יקרה אם צ'אטבוט יסביר למשתמש באריכות על היתרונות של מכונית של יצרנית אחת תוך שהוא מקמץ במחמאות כשהוא מתייחס למכונית של יצרנית אחרת? מה יקרה אם הוא יספר על ההשפעות החיוביות של תרופה אבל יצניע את תופעות הלוואי שלה?

יש להדגיש: כולם מנסים להשפיע עלינו כל הזמן. באינטרנט יש אינסוף טקסטים שנכתבו למטרות שיווקיות וקשה לקבל המלצה נטולת אינטרסים, אבל ההנחה שלנו היא שמערכות הבינה המלאכותית בולעות כל כך הרבה דאטה, שכאשר אנחנו פונים אליהן עם שאלה אנחנו מקבלים תשובה שהיא יחסית מאוזנת ונטולת אינטרסים.

המחקר הזה מלמד שאינטרסים, מסחריים או אחרים, עשויים למצוא את דרכם גם לתוך תשובות מודלי הבינה המלאכותית. בשלב הזה הצ'אטבוטים שורפים לחברות שמפתחות אותם עשרות מיליוני דולרים מדי חודש. עד כמה אנחנו יכולים להיות בטוחים שהן יסרבו לקבל תשלום בתמורה להטיה קטנה, נטייה קלה לכיוון אחד על חשבון האחר? לא פחות חשוב מכך, האם כשאל הקול הלכאורה נייטרלי של הצ'אטבוטים יתגנב איש מכירות קטן, נדע להבחין בו? האם נדע לנטרל את ניסיונותיו להשפיע על האופן שבו אנחנו מקבלים ההחלטות?

(מגזין TheMarker, פורסם ב-20.5.2025)

הפוסט מה זו הטיה קטנה בין המון ברווזים צהובים הופיע לראשונה ב-מאבד תמלילים.