בלוג

בתחילת אוקטובר 2026 חברה אחת השיקה דמות וידאו שמדברת איתך בזמן אמת. לפי המפתחים עצמם, בניסוי של דקה אחת, 26 מתוך 54 משתתפים (48%) חשבו שדיברו עם בן אדם. חשוב לדעת: את המשתתפים לא הזהירו מראש שאולי מולם AI. זו תוצאה שהמפתחים פרסמו, לא בדיקה עצמאית. את החדשות האלה כולם יכתבו, אז אני רוצה לדבר על משהו אחר. לא על מה שהמכונה למדה. על מה שקורה לנו. משהו קורה לאמון אני מרגיש שיותר ויותר אנשים לא סומכים על אנשים, ובמקום זה סומכים על אלגוריתמים. קחו חדשות. כל עיתון וכל ערוץ מואשמים שו

ב-1950 שאל אלן טיורינג שאלה פשוטה לכאורה: האם מכונה יכולה לנהל שיחה כך שלא נדע אם אנחנו מדברים עם אדם או עם מכונה? במשך שנים זה נשמע כמו משהו רחוק מאוד. הרי מכונה לא גדלה כמונו, לא מתביישת כמונו, ולא חיה את החיים שלנו. איך היא תדבר כמונו? היום השאלה הזאת נשמעת מאוד ארכאית. אפשר לדבר עם מודל שפה, לבקש ממנו לכתוב, להתווכח איתו, ולפעמים לשכוח לרגע שאין שם אדם, ולא רק בהתכתבות אלא אפילו בשיחות קוליות. זה לא אומר שיש לו תודעה, וזה גם לא אומר שכל מודל עובר כל גרסה של מבחן טיורינג.

בזמן שרוב השיח העסקי סביב בינה מלאכותית תקוע בשאלות טקטיות של "איזה כלי עושה מה" ואיך לחסוך עוד כמה דקות ביום, האתגר הניהולי האמיתי נמצא במקום אחר לגמרי. יצא לי לעמוד לאחרונה מול אגף הטכנולוגיות והחדשנות של קבוצת דלק : Delek . פתחתי את ההרצאה דווקא לא בטכנולוגיה, אלא בסיפור האישי שלי: על הילד בן ה-7 שעבר חרמות ובריונות במסדרונות בית הספר, ועל האופן שבו שלושים שנה מאוחר יותר רתמתי את העוצמה והפולקלור המאיים של הארלי דייווידסון כדי להקים את Custom Angels - ארגון אופנוענים ואופנ

דמיינו סטודנט שיושב מול תרגיל קשה. הוא מנסה חמש דקות, נתקע, פותח את ChatGPT או חלון השיחה אחר ומקבל פתרון מצויין. התרגיל הוגש. הוא גם יודע להסביר לעצמו, פחות או יותר, למה הפתרון הזה עובד. אבל מחר, כשיצטרף להתחיל מאפס בלי ChatGPT, האם הוא באמת יידע? זו לא שאלה נגד בינה מלאכותית. אני משתמש בה, כן, גם לכתיבת המאמר הזה, ואני אפילו די אלרמיסט בכל הנוגע לכח שאנחנו נותנים לה. אבל הפעם אני רוצה לדבר על משהו אחר: לא איך עוצרים את המהפכה בחינוך, אלא איך דואגים שהיא לא תוציא אותנו מכושר

בואו נתחיל מהדוגמה הקלאסית והכי בנאלית בעולם הבטיחות של בינה מלאכותית: מכונת המהדקים. מישהו נתן למערכת מטרה אחת פשוטה - לייצר כמה שיותר מהדקים. והמערכת, חכמה מדי ויעילה מדי, מבצעת את המטרה "טוב מדי": היא הופכת את כל מה שהיא מוצאת למהדקים, כולל דברים שהיו לנו חשובים מאוד. לא כי היא רעה. כי אף אחד לא הצליח לנסח בדיוק מה חשוב. לבעיה הזאת קוראים Alignment, ובעברית פשוטה: איך מוודאים שהמכונה רודפת אחרי מה שהתכוונו, ולא רק אחרי מה שהצלחנו לכתוב. אבל יש תרחיש עמוק ומפחיד יותר. מה קו

במשך שלוש השנים האחרונות התרגלנו לעבוד עם הבינה המלאכותית כמו עם מתמחה מבריק אך חסר ניסיון, שזקוק להוראות הפעלה מדויקות. היינו המפקדים שחילקו משימות נקודתיות: "כתוב לי מייל בנוסח X" "תכין מצגת על בסיס הנתונים האלה" "נתח את המתחרים לפי הפרמטרים הבאים" "שלח לכל הלקוחות ברכת חג עם נגיעה אישית, כדי שירגישו שכתבתי להם בעצמי" הסוכן קיבל משימה (Task), פירק אותה לצעדים מתוכנתים וביצע אותה בתוך גבולות גזרה צפופים. אנחנו הגדרנו את הדרך, את הכלים, ולעיתים קרובות גם את הניסוח המדויק. ההכ