עמיחי ענתביהעתיד מתקדם במהירות לעבר בינה מלאכותית חזקה וכללית יותר, מה זה אומר? האם הרובוטים ישלטו? או שאנחנו נהנה מעולם בו המכונה עושה עבורינו הכל? מה הסכנות ומה התיקוות?
בפרקים הקודמים התמקדנו בהבנת הבינה המלאכותית וכיצד היא עוזרת לנו כבר היום.
אם עדיין לא ראיתם, אז מומלץ ביותר לצפות בפרקים הקודמים כאן:
פרק 1: מה זה בכלל? איך זה עובד? : https://www.youtube.com/watch?v=IESGK
פרק 2: למה אנחנו צריכים את זה? למה זה טוב? : https://youtu.be/73HA7QitvM0
בפרק הנ"ל נתמקד בעתיד של הבינה המלאכותית, צפו כאן:
אז בניגוד להיום או לשנים הקרובות בהן הבינה המלאכותית ממוקדת בכל פעם בנושא אחד, הרי שבעתיד הרחוק יותר, (שעל פי סקר מומחים הוא לא מאוד רחוק, כ-24 שנים מהיום כמו שמפורט בסירטון הנ"ל: https://youtu.be/dbbwEcAX9dU) הבינה המלאכותית תוכל להשתמש בחומרה חזקה ביותר ואלגוריתמים של לימוד כללי, וכך ללמד את עצמה תחומים נרחבים ללא צורך בבן אדם שיכוון את הפרמטרים והמידע הדרוש לצורך הלימוד.
לפני שנעבור לדון בחששות שעולות באופן טבעי, צריך להסביר למה זה טוב לאפשר למוד אוטונומי וכללי שכזה.
אז כפי שלמדנו בפרקים הקודמים, בבינה המלאכותית הצרה של היום, אנו זקוקים לתת מערך נתונים מדוייקים עבור נושא מסויים.
למשל עבור זיהוי תמונה יש לתת תמונות רבות ונתונים לגבי התמונה על מנת שהמחשב ילמד לזהות פרטים בתוך תמונות.
אבל עד כאן זו עבודה יחסית פשוטה, כי הבעיה מוגדרת היטב וגם בסיס הנתונים הנדרש מוגדר היטב.
אבל הבעיה מתחילה כאשר הבעיה מורכבת מידי עבור בן אדם להבנה או אפילו להגדרה מדוייקת.
למשל אם רוצים למנוע את מחלות הזיקנה, הרי שאפילו שכבר יש לנו ידע רב על מחלות שונות ודרכי טיפול שונים, ההבנה שלנו בכל הפרמטרים והתלויות שבתוך ומחוץ לגוף האדם היא אפסית לעומת מה שנידרש.
כמות הנתונים והתלויות כאן היא כמעט אינסופית עבור המוח האנושי, ואין לנו יכולת אמיתית להבין אפילו כיצד לגשת אל הבעיה.
לצורך כך יש צורך בבינה מלאכותית כללית וחזקה שתדע לבחון באופן אינטנסיבי ויעיל את הפרמטרים והתלויות , ולהחליט מה צריך לבחון הלאה, ואילו נתונים להביא, ולהביא בעצמה את הנתונים הדרושים ולחקור וחוזר חלילה עד שהיא תדע לזהות במדוייק גורמים רלוונטיים למחלות והיזדקנות, ותדע גם לתפור פיתרונות מדויקים.
כלומר יתרונה הגדול של בינה מלאכותית כללית, היא היכולת לבקש פיתרונות לבעיות כלליות מבלי להיזדקק לידע מדוייק, ולהשאיר את כל העבודה הקשה למכונה.
לדוגמה נוכל לבקש מהבינה המלאכותית למצוא את כל הבעיות הרפואיות ופיתרונות עבורן, או אפילו למצוא את הגורמים ופיתרונות להזדקנות.
דוגמאות נוספות לשימוש ב"בינה מלאכותית כללית" יכולים להיות מציאת פתרונות תחבורה יעילים וזולים וללא פקקים, פיתוח של אמצעי ותכני בידור חדשים, ואפילו מציאת הגורמים לאושר של בני אדם שונים ואפשרויות יעילות להגברת האושר.
ואומנם בדוגמאות הללו ניתן להבין את הפוטנציאל העצום של בינה מלאכותית כללית להיטיב את חיינו למצב של שפע, בריאות ואושר אינסופיים.
אבל ברור שכאשר ישנה מערכת עם יכולות כל כך נרחבות אז ישנם גם סכנות כבדות ביותר שדורשות הכנה מעמיקה מראש.
שתי הסכנות הראשיות הן:
1. החברה הפרטית, אשר תפתח את הבינה המלאכותית הטובה יותר תנצל את יתרונה ותבצע ניצול לא הוגן או מסוכן בכח העודף שלה.
2. הבינה המלאכותית תהיה מאוד חזקה ותבצע פעולות שיוכלו לסכן את קיומו של המין האנושי.
הפתרונות האפשריים לסכנות הללו הם:
1. על מנת שלא יהיה גורם אחד עם שליטה עם שליטה מרכזית בכח הרב של הבינה המלאכותית, אחד הפיתרונות הוא שקיפות מלאה ושיתוף הידע.
כבר היום ישנה יוזמה בשיתוף של טסלה ומיקרוסופט שנקראת Open Ai. פתיחת הקוד של הבינה המלאכותית להיות קוד פתוח. גם שקוף לכולם וגם ניתן לשימוש של כולם, וכך מאפשר גילוי מהיר של ניסיונות זדוניים לשליטה לא מרוסנת, כמו גם עוזר לביזור הכח מכיוון שלכל החברות תהיה גישה לקוד.
ככל שתהיה יותר שקיפות כך תיקטן הסכנה ולכן נדרש בעתיד להגדיל את שיתוף הפעולה והשקיפות בין החברות והמדינות.
2. על מנת לשמור על המין האנושי מפני בינה מלאכותית חזקה צריך:
א. שיתוף פעולה בין מדינות – חברות פרטיות – מדענים ופילוסופים על מנת לקבוע את אמות המידה המוסריות של הבינה המלכותית ואפשרויות לפיקוח על הפיתוח שלה.
ב. פיתוח בינה מלאכותית שתלמד את בני האדם וחששותיהם, ותדע לפתח כלים שאינם מתנדשים עם החששות הללו, כמו גם תדע להריץ סימולציות שיראו מראש את התוצאות הצפויות עם דגש על אלמנטים שיכולים להעלות חשש.
ג. התחום רחב מאוד ויש לערוך עבודה מדעית רבה כדי להבין לעומק את ההשלכות האפשריות.
התחום אכן מורכב ביותר ורצוי להתחיל ולעבוד על הפיתרונות כמה שיותר מוקדם, ועדיין הפוטנציאל לקידמה ולשפע ובריאות עבור כולם הוא כל כך גדול ששווה מאוד להשקיע בתחום גם עבור העתיד הרחוק יותר.
