השנה האקדמית החדשה מביאה עימה יישומים דרמטיים של כלים המבוססים על בינה מלאכותית, שרק חלקם הוטמעו בארץ.
טכנולוגיות חדשות אלה צפויות לחולל מהפכה באקדמיה - לסטודנטים ולמרצים כאחד.
כמעט כל מה שסטודנטים ומרצים עושים בעבודתם האקדמית משתנה: ההוראה, הלמידה של הסטודנטים, הלמידה של המרצים והמחקר.
למרבה הצער, סטודנטים רבים ישתמשו בבינה מלאכותית כדי לבצע במקומם את הלמידה. רובם יפעילו לפחות כלי אחד כדי לכתוב את עבודות סוף הסמסטר, ואז כלי נוסף כדי להסוות את הכתיבה כאילו נכתבה בידי אדם. בינתיים, המרצה ישתמש בכלי שלישי שיזהה כתיבה מלאכותית ויתריע על ההסתברות שהעבודה לא נכתבה בידי הסטודנט.
אני נאלצתי לראיין כל סטודנט על מה שכתב, הליך שגוזל זמן רב ואינו בר־קיימא בהיקף גדול אלא אם בוט יראיין את הסטודנטים. בתחומים מסוימים סטודנטים ייתנו למכונה לכתוב תוכניות מחשב או ליצור יצירות אמנות, והמרצים ייאלצו לזהות "אנושיות מזויפת" או לפקח מקרוב על תהליך היצירה. סטודנטית שרוצה ללמוד ולהתפתח, לעומת זאת, תשתמש בבינה המלאכותית כעוזרת או כשותפה ללמידה. כך, למשל, "מצב לימוד" ב־צ'אט GPT מלווה את תהליך הלימוד ואף בוחן אותך ומתאים את הלמידה אליך. אצל סטודנטים שמאצילים את הלמידה לבינה המלאכותית - ובכך למעשה מפסיקים ללמוד בעצמם - הפער הולך ומתרחב בין מכונה שלומדת ללא הפסקה לבין אדם שאינו לומד. ככל שהפער הזה גדל, קשה יותר לבני אדם להבין את המכונה. מטריד אף יותר להבין שבסופו של דבר הסטודנטים יפחיתו את יכולתם ללמוד באופן עצמאי, דווקא כשהטכנולוגיה נעשית מיומנת וחיונית יותר ויותר.
עמיתיי ואני במעבדת קולר לבינה מלאכותית באוניברסיטת תל אביב פיתחנו מודל של "למידה הדדית אדם־מכונה". הרעיון פשוט אבל מאתגר עיצובית: בני אדם ומכונות לומדים זה מזה, מחליפים נקודות מבט ונכנסים לדיאלוג ביקורתי מתמשך. הגישה הזו אינה רק מסגרת טכנית; זו קריאה לשמור על היכולת האנושית הייחודית לחשיבה ביקורתית, לשאילת שאלות ולהרהור. מצד אחד, מנצלים את יתרונות המכונה, ומצד שני חותרים לפיתוח עצמי של האדם.
תבנית דומה מתגבשת גם באופן שבו הבינה המלאכותית משנה את הדרך שבה אנחנו עורכים מחקר. בתחום המתפתח במהירות של "גילוי מדעי אוטומטי" (ASD) מערכות בינה מלאכותית כבר מנהלות מחקר באופן אוטונומי: מנסחות שאלות מחקר, מייצרות השערות, אוספות נתונים, מבצעות ניסויים, מנתחות תוצאות, ואפילו כותבות מאמרים מדעיים המוכנים לפרסום. באופן מעורר השתאות, יש כבר כנסים אקדמיים שמקבלים רק מאמרים שנוצרו בידי מכונה. עם זאת, ככלש־ASD הופך לנפוץ יותר, מתרבות הדאגות לגבי האיכות, האמינות והשקיפות של מחקר שנוצר בידי בינה מלאכותית. הדאגות הללו מדגישות את הצורך בפיקוח אנושי איתן.
במעבדה שלנו אנחנו מפתחים בימים אלה פתרונות חדשים לפיקוח אנושי יעיל על מחקר אוטונומי, כדי להבטיח שיושרה מדעית ואחריות יעמדו במרכז גם כשאנחנו מנווטים בנוף החדש הזה.
אנחנו מאמינים שבני אדם חייבים להישאר בתוך מעגל הלמידה, אחרת הסטודנטים יאבדו את יכולות הלמידה, והחוקרים את יכולות המחקר וחדשנות. מי שלא מתאמן, מתנוון. אבל לשם כך דרושים לא רק כלים נכונים אלא גם תכנון ומדיניות לאומית פרואקטיביים - תחומי אחריות שבינתיים מפגרים אחרי הקצב המסחרר של ההתפתחויות הטכנולוגיות. אם נרצה לרתום את יתרונות הבינה המלאכותית מבלי לוותר על העצמאות האינטלקטואלית שלנו, מקבלי ההחלטות חייבים לפעול בדחיפות ובתבונה. הבחירות שנעשה בשנים הקרובות יקבעו אם הבינה המלאכותית תהיה כלי שמעצים את המחשבה האנושית או כוח שמכרסם בשקט בדיוק באותם כישורים ובעצמאות שהחינוך נועד לטפח.
פרופ' אמריטוס דב תאני הוא חוקר מערכות אדם־מכונה בפקולטה לניהול, אונ' ת"א
טעינו? נתקן! אם מצאתם טעות בכתבה, נשמח שתשתפו אותנו