שלושה רמזים לעתיד הרפואה

שלושה רמזים לעתיד הרפואה

בכל ניסיון לחשוב קדימה לעתיד, כדאי לבחון את הרמזים הקטנים ויוצאי הדופן שיכולים להצביע על שינויי התפישה שבדרך – על המהפכות הגדולות שמורכבות מעשרות ומאות רמזים שכאלו. ברשומה זו אני רוצה לעבור על שלושה רמזים קטנים – שלוש התפתחויות – שהתפרסמו בשבוע האחרון, ולנסות להבין מה המשמעות הגדולה יותר שלהם לעתיד הרפואה.

כשהמנתח עובד בצד השני של העיר

הרמז הראשון התפרסם השבוע בכתב העת הרפואי המכובד E-Clinical Medicine, שהוא ז'ורנל-בת של הלאנסט – המגזין הרפואי היוקרתי ביותר בעולם. מנתח הלב טחאס מ. פאטל ביצע בהצלחה חמישה ניתוחי לב באמצעות רובוט. לכאורה אין בכך שום חדש – רופאים עושים שימוש במערכות רובוטיות לניתוחי לב כבר מאז 2011. הם מפעילים את הרובוט כשלוחה של ידיהם ואצבעותיהם, והבינה המלאכותית הבסיסית שברובוט מרסנת את הרעידות הקטנות והטבעיות של ידי הרופא, ולעתים אף מתריעה בפניהם על סכנות ובעיות אפשריות.

הדבר יוצא-הדופן כאן הוא שפאטל לא שהה באותו חדר עם המנותחים בזמן ששלט על הרובוט. הוא אפילו לא היה באותו בית חולים. למעשה, הוא שלט במערכת הרובוטית דרך האינטרנט, כששהה במרחק של שלושים קילומטרים ממנה. זוהי ההדגמה הראשונה בהיסטוריה של ניתוחי לב רובוטיים המתבצעים במרחק משמעותי מהמטופל.

זוהי רק דוגמה אחת נוספת למגמה הגוברת של "רפואה מרחוק" או Telemedicine. היא מצטרפת לרמזים דומים אחרים: במהלך מגיפת האבולה באפריקה, למשל, החולים זכו לטיפול מצד צוותי רופאים שפעלו מאוניברסיטת וירג'יניה. המטפלים בשטח היו יכולים אפילו להראות לרופאים בצידו השני של העולם – מילולית – את תוצאות הבדיקות ולקבל מהם חוות דעת מיידית[1]. בצרפת, באיטליה ובפורטוגל אפשר כבר למצוא עשרות "חדרי רפואה מרחוק" (Telemedicine cabins) בהם יכולים החולים ליצור קשר עם רופא שיושב במרחק מאות קילומטרים מהם, אך מסוגל – באמצעות הציוד בחדר – לבחון את הדופק שלהם, את הטמפרטורה ואת רמת החמצן בדם. הוא מסוגל אפילו לעשות צילומי רנטגן ובדיקות שמיעה למטופלים[2].

telehealth room.jpg

תמונה של "חדר הרפואה מרחוק" של חברת H4D. עשרות חדרים כאלו נבחנים כיום במספר מדינות אירופאיות[3].

אם יש דבר אחד שאנו יכולים להיות בטוחים בו, הרי הוא שהכלים הרפואיים רק ימשיכו להשתכלל בשנים הקרובות. הם יהפכו להיות מקושרים ומרושתים יותר. בואה של האינטרנט מסוג 5G יבטיח שהחיבור של מכשירים אלו לאינטרנט יהיה בטוח יותר ומהיר יותר מאי פעם. לא מוגזם לחשוב על עתיד שיגיע תוך עשר שנים או פחות, ובו ניתוחים רבים יוכלו להתבצע על-ידי מנתחים היושבים במרחק של אלפי קילומטרים מחדר הניתוח, ועם נוכחות מינימלית של צוות רפואי מסייע.

ולמה לעצור כאן? אם הרובוטים עצמם יהפכו להיות חכמים ומשוכללים יותר, לא מוגזם לחשוב על מכונות אוטונומיות שיוכלו אפילו לבצע פרוצדורות רפואיות מסוימות בכוחות עצמם. לא ברור עדיין האם החולים יסכימו לעבור טיפולים מצד רובוטים, אבל אפשר בהחלט לטעון שבמקומות רבים בעולם יעדיפו חולים לעבור ניתוח רובוטי זול ויעיל, שיבוצע תוך זמן קצר, מאשר לחכות שבועות וחודשים ארוכים לקבלת טיפול דומה מצד מנתח מומחה. ובכל מקרה, כאשר הניתוח מתבצע בלאו הכי על-ידי מנתח היושב במקום מרוחק, ושהחולה לעולם לא יפגוש אותו פנים-אל-פנים, כל הרעיון לפיו המנותחים והמנתחים צריכים להכיר זה את זה באופן אישי מתחיל לאבד משמעות. אז למה לא להסכים לניתוח שיבצע רובוט, אם אחוזי ההצלחה שלו זהים לאלו של רופא אנושי – או גבוהים יותר?

אבל למה לעצור כאן?

ניקח לרגע את רעיון "חדרי הרפואה מרחוק" שמתחיל כבר עכשיו כאמור להכות שורש באירופה. אלו, למעשה, חדרים רובוטיים. למה לא להוסיף להם גלגלים ואוטונומיה על הכביש, וליצור את אמבולנסי-העל של העתיד? אני קורא להם אמבולנסי-על מכיוון שהם יהיו יותר כמו בית חולים על גלגלים: משאיות ארוכות ורחבות המכילות חלק גדול מהציוד שניתן למצוא בבית-חולים, ויוכלו להגיע לכל מטופל במהירות – ולספק לו טיפול רובוטי אוטונומי, או באמצעות רובוטים שיישלטו מרחוק. משאיות כאלו יהיו בעלות ערך עצום באיזורי אסון, או אפילו בפריפריה בישראל, בה לוקח לפעמים עשרות דקות לחולה להגיע לבית החולים.

זה הרמז הראשון, שמשמעותו היא שהרפואה תהפוך להיות זמינה יותר, יעילה יותר, זולה יותר, ושוויונית הרבה יותר.

אבל הוא לא הרמז היחיד.

המכונה שמפתחת תרופות

הרמז השני נפתח בטון עגום: אחד ממנועי הבינה המלאכותית המהוללים ביותר כיום – ווטסון של חברת יבמ – לא הצליח לסייע לחברות תרופות לפתח תרופות חדשות, ויבמ בחרה להפסיק את השירות בתחום זה באמצע 2019[4].

החדשות הטובות הן שבמקום בו יבמ נכשלה, מישהו אחר מתחיל להצליח.

בשבוע האחרון התפרסם מאמר בכתב-העת המדעי הנחשב Nature Biotechnology, שתיאר את תוצאותיה של התערבות בין החוקרים בחברת הביו-רפואה אינסיליקו מדיסין (Insilico Medicine), לבין שותפיהם בתחום פיתוח התרופות[5]. חברת תרופות מסוימת אתגרה את חוקרי אינסיליקו לזהות מולקולות חדשות שיכולות לבלום את פעולתו של חלבון המעורב ביצירת צלקות ברקמות. 

זו אולי לא נשמעת כמו משימה קשה כל-כך, אבל מדובר באחת המגבלות הגדולות ביותר כיום לפיתוח תרופות חדשות. בשלביה הראשונים של הרפואה המודרנית, השתמשו החוקרים במולקולות שנמצאו בטבע: קליפת עץ הצ'ינצ'אה, למשל, הכילה מולקולה בשם כינין שהייתה שימושית למלחמה במלאריה. פטריות הפרישו מולקולות מסוימות שהרגו חיידקים מזיקים – ובאלו נעשה שימוש כאנטיביוטיקה. בשלב השני, לקחו חוקרים את המולקולות המקוריות ו- 'שפצרו' אותן כך שיתאימו טוב יותר למטרה. הם הוסיפו להם אטומים שונים פה ושם כדי לאפשר להן להתמוסס יותר בקלות בדם, למשל, או ששיבצו את המולקולות בכלובים זעירים כדי שלא יוכלו להשפיע באופן מיידי על הגוף. 

בשלב השלישי התחילו החוקרים לנסות לפתח מולקולות חדשות לגמרי. קשה להסביר כמה מטלה זו מאתגרת. תרופות משפיעות בדרך-כלל (וזוהי הפשטה והכללה גסה מאד, אבל ניחא) על חלבונים בגוף. כל תרופה אמורה להשפיע על חלבון מסוים ולגרום לו להפסיק לפעול, או לפעול בצורה שונה. בדרך זו, חומרים אנטיביוטיים מסוימים מסוגלים לעצור את פעילותם של חלבונים חיידקיים, ותרופות אחרות יכולות להתחבר לרעלנים חלבוניים שמשחררים חיידקים ולנטרל אותם. הבעיה היא שמולקולות שמשפיעות על חלבונים מורכבות ממאות, אלפי ולפעמים מיליוני אטומים שמתחברים זה לזה בתצורות שונות. 

ניסיתם להרכיב פעם פאזל תלת-ממדי? הצלחתם? כל הכבוד. עכשיו תחשבו על פאזל תלת-ממדי עם מיליוני חלקים, כאשר כל ניסיון שלכם לשבץ את אחד החלקים, משנה את החלקים האחרים. אה, ואתם אפילו לא בטוחים איך התוצאה הסופית אמורה להיראות.

Image result for complex molecule

דוגמא למולקולה מורכבת.

מבינים את גודל הבעיה? אבל הנה הפרס הגדול: מי שיצליח לפתור את האתגר המסוים הזה ולפתח מולקולות חדשות ושימושיות, יציל את העולם. ולא, אני לא מגזים. לפחות לא בהרבה. 

דמיינו שהיו לנו מכונות שיכולות לפרק כתמי נפט בים. אם היינו יכולים להנדס מולקולות כך שיעשו פעולה ספציפית, היינו יכולים ליצור מכונות זעירות – בגודל של מולקולות – שיעשו גם את זה. היינו יכולים להנדס מולקולות שיפרקו צואה ושתן לאטומים בסיסיים, ואז ירכיבו אותם מחדש כחומרי מזון. היינו יכולים להנדס מולקולות-ענק מורכבות שהיו מזהות תאים סרטניים וקוטלות אותם. או שהיו חותכות ברקמה החיה כדי לבצע ניתוחים מבלי שימוש בסכין. וכן הלאה, וכן הלאה. למעשה, מולקולות מהונדסות היו מאפשרות לנו לממש את חזון הננו-טכנולוגיה המקורי ולהשיג שליטה מלאה בחומר. כל חומר.

נחמד, נכון? אבל שוב – פיתוח מולקולות חדשות הוא עבודה קשה. חברות תרופות מעסיקות כבר עשרים שנים מומחים לביו-כימיה שמנסים לפתח מולקולות חדשות, וההצלחות מעטות ודורשות זמן רב. 

אז למה לא להעביר את העבודה לבינה מלאכותית?

זה, למעשה, המודל העסקי של Insilico Medicine (שכשמה כן היא – "רפואה על סיליקון"). לאחר שהחליטו שהם רוצים למצוא מולקולות שיוכלו להיקשר לחלבון מסוים, הם הריצו את מנוע הבינה המלאכותית שלהם על כל המחקר מהעבר בנוגע לחלבון הזה והמולקולות שנקשרות אליו. הם דרשו ממנוע הבינה המלאכותית לפתח רעיונות למולקולות חדשות, בדומה לדרך בה חושב כימאי אנושי. וכפי שאמר אדם רנסלו, פרופסור לכימיה ביולוגית, בריאיון למגזין וויירד – 

"מגניב לראות בינה מלאכותית שמאומנת לחשוב קצת כמו שכימאי רפואי חושב… האלגוריתם הזה מערב תהליך יצירתי, לא כריית מידע." [6]

תוך שלושה שבועות, מנוע הבינה המלאכותית היצירתי הפיק 30,000 רעיונות חדשים למולקולות שהיו אמורות להתאים למטרת החוקרים. החוקרים בחרו להתמקד בשישה מהרעיונות הללו וסינתזו אותם במעבדה. ארבע מהמולקולות הוכיחו את יעילותן במבדקים במבחנה. שתיים נבחנו על תאים ביולוגיים, והמבטיחה ביותר נבדקה בניסויים בעכברים חיים. ונחשו מה? היא עשתה בדיוק את מה שרצו שהיא תעשה – ברמת יעילות גבוהה מספיק כדי לגרום לחוקרים להרים גבות ולהציע להתחיל בתהליך לרישום המולקולה כתרופה ממש.

כולם מתחילים להבין שבינה מלאכותית יכולה לזרז את תהליך פיתוח התרופות באופן משמעותי. לפי מידע שנאסף בבלומברג, משקיעים הזרימו יותר ממיליארד דולרים לחברות שמפתחות בינות מלאכותיות לגילוי תרופות חדשות. ההצלחות מגיעות באיטיות, אבל הן בהחלט מופיעות. באמצע 2019 הודיעה חברת Exscientia שייצרה מולקולה חדשה שיכולה לעזור לטפל במחלת ריאות חמורה (COPD), וענקית התרופות גלקסו-קליין-סמית' מנסה בימים אלו לרשום את המולקולה כתרופה[7]. אינסיליקו מדיסין עצמה מתמקדת בימים אלו במחלות הזדקנות, כסרטן, ומנסה להשתמש באותו מנוע בינה מלאכותית כדי למצוא פתרונות למחלות הללו.

נשפוך לרגע קצת מים קרים על ההתלהבות: יש עוד דרך ארוכה עד שיהיו ברשותנו מנועי בינה מלאכותית שיוכלו לפתח מולקולות חדשות 'מושלמות'. אפילו מנכ"ל אינסיליקו מודה שהוא מצפה שיעברו עוד כמה שנים עד שהמולקולות שמזהה החברה יוכלו להגיע לניסויים קליניים. אבל הדרך להצלחה כבר ברורה: רק צריך בינה על-אנושית, לפחות בכל מה שקשור לחיבור חלקי פאזל-תלת-ממדי-מולקולרי-משנה-צורה זה לזה. ומכיוון שהבינה המלאכותית רק ממשיכה להתפתח ולהשתכלל, גם יכולותינו לייצר מולקולות ותרופות יעילות יותר, מהר יותר, צפויות להתקדם.

נעזוב לרגע בצד את התועלת שיכולות להביא מולקולות מהונדסות למין האנושי. חשוב לא-פחות להבין את המשמעות של מעורבות הבינה המלאכותית בתהליכי פיתוח ומחקר רפואיים. אנו רואים, למעשה, שהבינה המלאכותית מתחילה להפוך לכלי בעל ערך עצום בתהליכים אלו. חוקרי הרפואה של העתיד ייעזרו במנועי בינה מלאכותית כדי להפיק רעיונות לתרופות חדשות תוך זמן קצר ובעלות נמוכה. ולא מוגזם לצפות שחלק גדול מתהליכי המחקר יהפכו להיות אוטומטיים כמעט לגמרי, כך שמנוע הבינה המלאכותית יוכל להציע רעיונות למולקולות חדשות – ואז גם לסנתז אותן ולבחון אותן בכוחות עצמו, עם מעורבות אנושית מינימלית בתהליך.

מה שמעלה את השאלה – מה יישאר לבני-האדם לעשות בתחום הרפואה? הרי במחי יד שללנו את הצורך ברופאים בשר ודם, ועתה גם העלמנו את הצורך בחלק גדול מהחוקרים הרפואיים. מה יהיה, אם כך, תפקידם של הרופאים האנושיים – אם בכלל יהיו כאלו?

וכאן נכנס לתמונה הרמז השלישי.

המערכת שגורמת לכולם להרגיש טוב יותר

לפני שבוע התפרסם מאמר במגזין פורצ'ן המתאר את הדרך בה מנסה ענקית השירותים דלויט לסייע לחברות לשמר את עובדיהן. מסתבר שאחד הדברים המציקים ביותר לעובדים הוא "ערפדי זמן" – מגוון של פעילויות רוטיניות, משעממות ומייגעות, שמוצצות את זמנם של העובדים ואינן מאפשרות להם לבצע את העבודה למענה נשכרו. 

שניים מערפדי הזמן הגדולים ביותר ממוקמים במחלקות משאבי אנוש ותמיכה טכנית של חברות. מחקר שנערך ב- 2019 הראה שכמחצית מהעובדים בכל העולם "נאבקים לקבל תשובות לשאלות בסיסיות" משתי המחלקות הללו [8]

worker content.jpg

תרשים מדו"ח The Employee Experience Imperative של חברת ServiceNow. קישור למקור כאן.

הפתרון של דלויט? פשוט: בינה מלאכותית. דלויט מציעה מנוע בינה מלאכותית שעובר על כמויות גדולות של מידע בחברה, ומספק תשובות מיידיות לעובדים באמצעות צ'אטבוטים. לפי המנהל האחראי על התוכנה, אנשים יכולים לקבל עזרה ישירות מהבוטים, "מבלי שייכנסו לאינטראקציה עם אדם אחר."[9]

אני מודה שבמבט ראשון נראה שמדובר במקרה נוסף בו בינה מלאכותית מחליפה עובדים, אבל הנה הנקודה החשובה שמצוינת במאמר: הבוטים של דלויט לוקחים על עצמם את המטלות המשעממות והחוזרות על עצמן בכל חברה. התוצאה, לפי המאמר, היא ש- 

"אנשים יכולים להשקיע את רוב זמנם וכשרונותיהם בעבודה מורכבת ומעניינת יותר, שמחייבת מגע יד אדם."

מנהל אחר בדלויט טען בשם עובדיו שבמקום שיאספו מידע בעצמם ויאלצו להתמודד עם מטלות רוטיניות ומשמימות, הם יוכלו –

"… לבלות הרבה יותר זמן במפגשים אחד-על-אחד עם הלקוחות, כדי שיוכלו להבין טוב יותר את מטרותיו הפיננסיות, דאגותיו וצרכיו של כל אדם. … זה החלק הכיפי."

קרוב לוודאי שנראה דפוס פעילות דומה גם בתחום שירותי הבריאות והרפואה. ככל שהשירותים יעברו אוטומציה מקיפה יותר, אנשים יוכלו לקבל תשובות לשאלות פשוטות – ולפעמים גם מורכבות – במהירות וביעילות ממנועי בינה מלאכותית. תפקידו של הרופא יהיה לספק את חוויית הטיפול והשירות האנושית. הרופא של העתיד לא ינעץ את מבטו במסך המחשב, יתקתק על המקלדת ויקריא למטופל את התוצאה. לפחות, לא אם הוא ירצה שתהיה לו עבודה. רופאי העתיד ישקיעו בכל אחד ממטופליהם, ינהלו עמם שיחות מעמיקות, ינסו להבין את דאגותיהם וצרכיהם – וגם יסייעו להם לבחור בין האפשרויות השונות לטיפול שהמחשב מציע להם. 

במילים אחרות, הם יספקו טיפול רגיש ואנושי, שיהיה חשוב עוד יותר מהתפקיד האנליטי-בעיקר שהם ממלאים כיום. 

ואם זה יהיה באמת עתיד הרפואה – התברכנו.


 

רפרנסים

[1] C. Reichert, “How the University of Virginia delivered telehealth to Ebola-stricken Africa,” ZDNet. [Online]. Available: https://www.zdnet.com/article/how-the-university-of-virginia-delivered-telehealth-to-ebola-stricken-africa/. [Accessed: 07-Sep-2019].

[2] “New tech taking telemedicine to the next level.” [Online]. Available: https://medicalxpress.com/news/2019-02-tech-telemedicine.html. [Accessed: 07-Sep-2019].

[3] “Medical care,” H4D. .

[4] “IBM halting sales of Watson AI tool for drug discovery,” STAT, 18-Apr-2019. .

[5] A. Zhavoronkov et al., “Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors,” Nat. Biotechnol., vol. 37, no. 9, pp. 1038–1040, Sep. 2019.

[6] “A Molecule Designed by AI Exhibits ‘Druglike’ Qualities,” Wired.

[7] “Exscientia achieves molecule discovery milestone as part of GSK collaboration,” Exscientia. [Online]. Available: https://www.exscientia.co.uk/news/2019/4/3/exscientia-achieves-discovery-milestone-in-gsk-collaboration. [Accessed: 07-Sep-2019].

[8] “ServiceNow-GlobalEmployeeExperienceReport.pdf.” .

[9] “Deloitte’s Plan for Fighting Employee Burnout: Let AI Take Over the Dreaded HR and IT Tasks – Fortune.” .

עתיד העבודה: מפתחי-העל של העתיד – ואלו שישרתו אותם

עתיד העבודה: מפתחי-העל של העתיד – ואלו שישרתו אותם

טוביה שומאכר הסנדלר חי באנגליה של המאה ה- 18 והתפרנס – כפי שניתן להבין משמו – מסנדלרות. הכלים שעמדו לרשותו היו פרימיטיביים ופשוטים, אך הם הספיקו לו כדי לעצב את הנעל, לחתוך את העור, להדביק ולמסמר את החלקים השונים, ולמכור את מרכולתו בשווקי העיר. כאשר שמע טוביה הסנדלר על מכונות המסוגלות לבצע חלק מעבודת הרכבת הנעליים, הוא רק צחק – "איך מכונה נטולת-בינה יכולה ליצור נעל שמתאימה לכל מידה? איך היא יכולה למכור נעליים לאנשים? להבין מה הלקוח רוצה?"

מאה שנים לאחר מכן, המהפכה התעשייתית כבר הותירה את חותמה העמוק בבריטניה. בנו של טוביה נאלץ לסגור את העסק המשפחתי, מאחר ונעליים יוצרו בכמויות סיטוניות במפעלים. נכדו של טוביה – חיימ'קה המדביק – בילה עשר שעות ביום כשהוא יושב לצד פס ייצור [1], ומזריק פס של דבק על סוליה אחר סוליה. מימינו, המשיכו הסוליות להגיע ללא הרף. משמאלו, המכונה "נטולת הבינה" חיברה את החלק הבא של הנעל לסוליה הדביקה. חיימ'קה לא חש גאווה רבה בעמלו, אבל לפחות הייתה לו פרנסה, וכתוצאה מכלכלת המכונות החדשה, כולם היו יכולים ליהנות מנעליים איכותיות במחירים זולים יותר מאי-פעם. כאשר הזהירו את חיימ'קה המדביק מהופעתן של מכונות שיוכלו לראות את הסוליה ולתפעל אותה בדיוק על-אנושי, הוא רק צחק – "מכונות עם עיניים? עם אצבעות? מי שמע ומי ראה פלא שכזה?"

נקפוץ קדימה מאה וחמישים שנים, לשנת 2018. שרה המעצבת, נכדתו-של-נכדתו-של-נכדתו של חיימ'קה המדביק, עדיין עוסקת בתחום הנעליים המשפחתי, אך היא אינה מגיעה כלל למפעל. המפעל הפך לרובוטי כמעט כולו, ומעסיק רק כמה עשרות עובדים שתפקידם להשגיח על המכונות ולתקן אותן בעת הצורך. מהו תפקידה החדש של שרה? היא מעצבת את הנעליים האופנתיות ביותר. היא מבלה את זמנה מול המחשב ונעזרת בתוכנות CAD (Computer Assisted Design) לעיצוב נעליים ומגפיים יוקרתיים. 

כאשר שרה שומאכר קוראת על תחזיות לפיהן בינות מלאכותיות יוכלו לעצב נעליים טוב יותר מבני-אדם, היא – ניחשתם נכון, צוחקת – "מכונות עם יצירתיות? עם חוש אסתטי? לעולם לא!"

ואף על פי כן, בעשור הקרוב עלולה שרה לגלות שגם מלאכת העיצוב תעבור אוטומציה, ותותיר אותה נטולת עבודה. 

סיפורם של טוביה הסנדלר, חיימ'קה המדביק ושרה המעצבת, הופיע במקור במאמר שפרסם לאחרונה פרופ' ג'ון ק. בורמייסטר מאוניברסיטת בוסטון, אך הוא יכול לשרת אותנו היטב בניסיוננו להבין את עתיד העבודה. על מנת להבין את משמעותו המלאה, וללמוד במה יעבוד בנה של שרה שומאכר, שלומד בימים אלו במדעי המחשב בטכניון, אנו צריכים לזהות קודם מספר מיתוסים – טעויות בתפישה – שכל אחד מהשומאכרים לקה בהם בתורו.

 

shoemaker-852994.jpg

טוביה שומאכר, סנדלר.

מיתוס ראשון: הכול או לא-כלום

טעותו העיקרית של טוביה הסנדלר הייתה בניסיונו לדמיין מכונה שתחליף את כל הפעולות השונות שהוא עצמו ביצע על מנת לעצב, לייצר, למכור ולשווק נעליים המותאמות אישית לכל אדם. המכונות הראשונות שפותחו במהפכה התעשייתית לא היו מסוגלות לבצע אף לא אחת מהמטלות הללו. אלא שהיה להן יתרון גדול אחד: הן היו יכולות לבצע מטלות רוטיניות פשוטות – כאלו החוזרות על עצמן ללא-שינוי – בעלות הפעלה נמוכה בהרבה מזו של עובד אנושי מיומן. ברגע שמכונות כאלו הופיעו באנגליה, התגלה תוך זמן קצר מודל יעיל יותר לייצור נעליים: המכונות היו מבצעות מטלות פשוטות ובסיסיות, ובין כל מכונה היה יושב פועל אנושי נטול-השכלה, שביצע את הפעולות שהמכונה לא הייתה מסוגלת אליהן עדיין. הוא היה צריך להוסיף דבק לסוליה בדפוס מורכב, למשל, או לסדר מחדש את החלקים שעל פס הייצור כדי שיגיעו למכונה הבאה במנח המדויק שהתאים לה.

המכונות אמנם לא היו יכולות לעצב נעליים, למכור, לשווק או אפילו להרכיב נעליים שלמות בכוחות עצמן. אך המעט שיכלו לעשות הביא לשינוי דרמטי בשוק העבודה, והפך סנדלרים מיומנים כטוביה ללא-נחוצים. הסוד, מסתבר, טמון בהבנה שהמכונה אינה צריכה להחליף את כל העובדים בתחום מסוים על מנת לשנותו מן היסוד, ולהפוך מקצועות שלמים למיותרים. 

גם אמזון הגיעה לתובנה זו, כשפתחה את הסופרמרקט האוטומטי הראשון. כשיצאה ההכרזה על כוונתה של אמזון, התרוממו גבות בכל העולם. סופרמרקט רגיל מכיל עשרות עובדים, שמשרתים את הלקוחות, מסדרים את הסחורות על המדפים, עוצרים גנבים, מיישבים מחלוקות וסכסוכים, ועוד מגוון רחב של פעולות מורכבות. האם באמת ניתן להחליף את כולם?

אמזון גילתה שלא – ולכן הסתפקה בהחלפת חלק מהעובדים בלבד: את מקומם של אנשי האבטחה תפסו מצלמות משוכללות עם יכולות זיהוי פנים, והקופאיות הפכו להיות מיותרות לגמרי, מאחר והתבצע מעקב מתמיד אחר כל לקוח וכל חפץ שהניח בעגלה. הסופרמרקט 'האוטומטי' של אמזון מספק חוויית רכישה נוחה בהרבה ללקוחות, שאינם צריכים לעצור כדי לשלם על הפריטים שהם רוכשים – הם יכולים להיכנס לחנות, לקחת מספר פריטים ולצאת החוצה, בידיעה שאמזון תחייב את חשבון הבנק שלהם על הקנייה. העובדים האנושיים המעטים שנותרו צריכים עדיין לסדר את המוצרים על המדפים ולספק שירות לקוחות אישי לקונים המעוניינים לדבר עם בני-אדם דווקא. בדרך זו יורדות הוצאות התפעול באופן משמעותי. אין פלא שגם חברות קמעונאות גדולות אחרות באמריקה כוולמארט וטארגט מנסות לשלב אוטומציה דומה בחנויות שברשותן. 

משמעות ניתוצו של המיתוס הראשון היא שמערכות חכמות ישולבו במקומות עבודה רבים, וישנו את פניהם של מקצועות רבים. במשפטים, למשל, כבר ניתן למצוא מנועי בינה מלאכותית שעוברים באופן אוטומטי על חוזים משפטיים כדי לאתר סעיפים יוצאי-דופן [2], ומנועים דומים המגישים באופן אוטומטי ערעורים משפטיים על קנסות חניה, שהביאו כבר לביטולם של 160,000 דו"חות חניה בניו-יורק ובלונדון [3]. כאשר רוב המטלות השגרתיות והרוטיניות בעבודתם של עורכי-הדין יעברו אוטומציה, ייאלצו העובדים בתחום זה לפענח שאלה גדולה: מה התועלת שהם יכולים להביא לשוק העבודה, מעבר ליכולותיו של המחשב?

מיתוס שני: המכונות העיוורות

חיימ'קה המדביק סבר שמכונות לא יוכלו לבצע פעולות תפעול מורכבות, מכיוון שאינן ניחנות באיברי חישה אנושיים – עיניים, אוזניים ואצבעות. גם אם היו להן חיישנים משוכללים, עדיין לא ניחנו המכונות במוח שיאפשר להן להפיק משמעות מהקלט החושי שהן מקבלות ולתפעל עצמים שונים באותה קלות שעושה זאת בן-אנוש.

חיימ'קה חי במאה ה- 19, אך הוא קלע לדעת גדולים. בשנות השמונים של המאה העשרים, טבע האנס מוראבק את "פרדוקס מוראבק", לפיו – 

"קל יחסית לגרום למחשבים לבצע פעילות ברמת מבוגר במבחני אינטליגנציה או במשחק דמקה, וקשה או בלתי-אפשרי להקנות להם את יכולותיו של [תינוק] בן שנה בכל הנוגע לחישה ולמוביליות." [4]

פרדוקס זה היה תקף עד לפני עשר שנים, כאשר עוד אפשר היה לראות מפעלים בהם היו פועלים בני-אדם ומכונות לסירוגין: בני-האדם היו מבצעים את הפעולות הדורשות חישה ותפעול עדין, כסידור בקבוקי זכוכית במנח הנכון על הסרט הנע, והמכונות העיוורות היו מוציאות לפועל מטלות רוטיניות יותר.

זה כבר אינו המצב כיום.

בעשור האחרון החלו מחשבים לרכוש יכולות עיבוד ראייה מרשימות בזכות המעבר לשיטת המחשוב המתבססת על רשתות עצבים מלאכותיות ולמידה עמוקה. מחשבים נעזרים ברשתות עצבים מלאכותיות על מנת לעבד כמויות גדולות של מידע ולהפיק מתוכו תובנות. ומתחילים להתעלות על יכולות האדם בהבנת תמונה. 

"היום מערכות ראייה מסוגלות לספר לנו מה קורה בתמונה ברמה טובה יותר מזו של אדם. הן לא רק מסוגלות לאבחן איפה נמצא כל כלב בתמונה אלא גם את הסוג המדויק והמין שלו." אומר פרופ' רון קימל מהפקולטה למדעי המחשב, ומוסיף כי, "מערכות מכניות מתקשות יותר לחקות את הדינמיקה האנושית העדינה, אבל גם זה יגיע."

השילוב של מערכות חיישנים מתוחכמות ובינה מלאכותית מתקדמת מתחיל לשאת פרי כיום במה שגיל פראט, מנכ"ל מכון המחקר של טויוטה, כינה "הפיצוץ הקמבריאני" של הרובוטיקה [5]. פראט סבור כי אנו נכנסים לתקופה של שינוי מואץ, בה יכולותיהם של הרובוטים יגדלו במהירות. כתוצאה מכך, רובוטים יוכלו לשרת אותנו במפעלים, בבתים וברחובות הערים. 

את הבסיס לרעיון זה אנו מתחילים לראות כבר היום. הרכבים האוטונומיים, למשל, מתחילים להגיע לכבישים. יותר מ- 58 ערים נערכות לניסויים בהסעת רכבים אוטונומיים בכבישיהן, או שעורכות את הניסויים כבר היום. אפילו תל-אביב מתחילה לבחון את הטכנולוגיה [6]. אובר חתמה חוזה עם וולוו במסגרתו תספק לה יצרנית הרכבים 24,000 מוניות אוטונומיות [7], בעוד שהחברה המתחרה – וויימו – רכשה מקרייזלר פסיפיקה כמה אלפי רכבים אוטונומיים, שהראשון ביניהם אמור להגיע לידיה כבר בסוף 2018 [8]. הרכבים האלו נועדו לשמש כמוניות אוטונומיות שייסעו ללא-הפסקה ברחובות העיר ובין ערים – ואמורות לייתר את נהגי המוניות, האוטובוסים והמשאיות.

באופן דומה, הרחפנים האוטונומיים הראשונים כבר פועלים לשינוע חבילות בשווייץ [9] ובאיסלנד (פיתוח ישראלי) [10], ולא קשה לראות כי הם מאיימים להחליף את השליחים ואת הדוורים. לצד אלו אפשר להוסיף גם רובוטים משוכללים יותר, כמטבח הרובוטי הראשון הידוע בשם "מולי", הניחן בשתי זרועות אנושיות למראה המאפשרות לו להפוך מרכיבי מזון למאות מנות שונות (לפי טענת החברה, שמתכוונת לשחרר את הרובוט לשוק עוד השנה… כפי שהבטיחה כבר כמה שנים ברצף) [11]. 

כשמצרפים את כל ההתפתחויות בתחום הרובוטיקה והבינה המלאכותית ביחד, קשה לחשוב על עבודות צווארון כחול בהן יתעלו בני-האדם על הרובוטים. מיתוס המכונות העיוורות והמגושמות מתערער לנגד עינינו.

 

מיתוס שלישי: המכונות נטולות היצירתיות

מהי יצירתיות? לשאלה זו אין עדיין תשובה טובה. חוקר הבינה המלאכותית מרווין מינסקי כתב כי – "רוב המילים בהן אנו משתמשים לתיאור מחשבותינו (כ- "מודעות", "למידה" או "זיכרון") הינן אוסף-חבילה מבולגן של רעיונות שונים." יצירתיות הינה בבירור אחת ממילות-החבילה הללו. נגדיר, לפיכך, יצירתיות באופן פשוט יותר, כיכולת להפיק פתרונות חדשים ושימושיים לבעיות שונות: פיתוח תוכנה, עיצוב נעליים ואפילו הלחנת סימפוניה.

בעשור האחרון החלו מחשבים לרכוש יכולות של יצירתיות שימושית במגוון רחב של תחומים, בין היתר בזכות המעבר ללמידה עמוקה ובטכניקות מתקדמות אחרות בלמידת מכונה. 

מערכות עצבים מלאכותיות מצליחות להגיע להישגים מרשימים בתחומים שנראו בעבר כנחלתם הבלעדית של בני-האדם. מערכת עצבים מלאכותית שעברה על 80,000 ציורים, למשל, הפיקה יצירות חדשות משל עצמה, שבני-אדם הזדהו עמן יותר ומצאו אותן מעוררות השראה יותר מיצירות ממקור אנושי שהוצגו ביריד האמנות המוביל בבאזל 2016 [12]. מערכת עצבים אחרת עברה על ספרי שירה מהמאה ה- 20, ורכשה את היכולת לכתוב שירה חדשה משלה – שאנשים רבים טעו לחשוב שנכתבה על-ידי משורר אנושי [13]. למשל – 

It was five years ago,

the secret children bore my homely hand,

puffed out the harmless clothes that cleared

my thighs and ribs and veins.

מערכת עצבים מלאכותית אחרת, בשם אייבה (Aiva – Artificial Intelligence Virtual Artist) למדה להלחין מוזיקה קלאסית, ויצירותיה מלוות כיום סצנות בסרטים ובמשחקי וידאו. לאחרונה שחררה אייבה את האלבום הראשון שלה וזכתה להיות הבינה המלאכותית הראשונה שמתהדרת בסטטוס "מלחין" רשמי [14].

פרופסור מיקי אלעד מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון עוסק בעיבוד מידע ולמידה ממוחשבת, והוא ער היטב לגודל הישגי הבינה המלאכותית בתחומים המקושרים עם יצירתיות.

"אנחנו יכולים כיום להציע אלגוריתם שיחבר מוזיקה או ייצר תמונה יש מאין. עד לפני חמש שנים, שתי משימות אלו נחשבו לרעיונות בלתי-אפשריים. אני משוכנע שפיתוחים כאלו ואחרים יסלקו סוגי עבודה רבים שקיימים היום. אני לא יכול להתנבא מה יהיה, ואיני יודע מה ייעלם, אבל ברור לי שחייבת להיות תזוזה משמעותית בשוק העבודה בשל כניסתה של טכנולוגיה זו."

יצירתיות אינה מוגבלת לשירה או לציור. עבודת המהנדס, למשל, משלבת שפע של יצירתיות, וגם היא מתחילה לעבור לידי מערכות בינה מלאכותית. מערכות כ- DreamCatcher של אוטודסק, למשל, מצליחות להמציא לאחרונה את הגלגל – מילולית. בהדגמת יכולות מ- 2015, קיבלה מערכת מסוג זה מידע מחיישנים המרוצפים על רכבים, בנוגע לעומס המופעל על כל נקודה ברכב מרוץ (כולל על הנהג האנושי). היא הפיקה תוך זמן קצר תרשים לשלדת רכב מסוג חדש, שנראית יותר ביולוגית ממכאנית – עם סבך של קורות מתכת מתפתלות בדגם המזכיר קורי עכביש בתלת-ממד. השלדה החדשה אמורה להיות קלה וחזקה יותר משלדה רגילה. ובנוסף לכל, היא במפורש אינה סימטרית. בניגוד לאינטואיציות של המהנדסים האנושיים, הנוטים לפתח רכבים 'בדמותם' באופן סימטרי, מסתבר שהעומס המופעל על רכב מרוצים גדול יותר באחד מצדדיו – ולכן בחרה הבינה המלאכותית לעצב את הרכב מחדש בדרך מקורית שהמציאה בעצמה [15].

עכשיו שאתם יודעים כל זאת, האם אתם עדיין שותפים לאמונתה של שרה, שמחשבים לא יוכלו לעצב גם נעליים בשנים הקרובות?

אם כן, כדאי שתדעו שאמזון מפתחת בימים אלו בינה מלאכותית המעצבת בגדים חדשים בכוחות עצמה, בהסתמך על העדפותיו האופנתיות של הרוכש הפוטנציאלי ועל טעמו הכללי בבגדים, בדים וגוונים [16].

אבל למה לעצור דווקא בעיצוב נעליים? האם מחשבים יכולים לעצב ולתכנת גם את עצמם? ויותר ספציפית – האם יוכלו לתפוס גם את מקומות עבודותיהם של המתכנתים האנושיים היצירתיים?

 

כשהמחשבים קמים על יוצריהם

פייסבוק היא אחת מספקיות השירותים האמינות ביותר בעולם. מדי יום היא מאפשרת ליותר ממיליארד משתמשים להתחבר לשירותיה. מדי דקה מועלות 147,000 תמונות חדשות לשרתים, 317,000 סטטוסים מתעדכנים, ו- 29 מיליון הודעות נשלחות בווטסאפ (שבבעלות פייסבוק) [17]. בעבר היה צורך באלפי טכנאים מיומנים לניהול מרכזי המידע העצומים המאפשרים את כל הפעילות הקדחתנית הזו. אלא שפייסבוק פיתחה והתקינה את מערכת סייבורג, המזהה בעיות בשרתים ומנסה לתקן אותן אוטומטית. רק במידה והיא נכשלת, היא שולחת הודעה לטכנאי אנושי. בדרך זו, יכול טכנאי בודד לנהל 26,000 שרתים במקביל [18]. 

ובכן, אלו טכנאים 'פשוטים', תאמרו עתה – אבל מה עם המתכנתים המומחים? מסתבר שגם אלו מתחילים להיות מוחלפים, אף שבאופן איטי יותר מזה הצפוי לכל תחום אחר. 

בעולם המשחק של No Man’s Sky, השחקנים עוברים בין כוכבי-לכת וחוקרים את היצורים החיים עליהם. המשחק מספק סימולציה של עשרות מיליוני כוכבי-לכת עשירים בפרטים: סלעים, צמחייה ובעלי-חיים שעוברים אבולוציה לאורך זמן. זהו פלא של משחק בפני עצמו, אך ההפתעה הגדולה יותר מגיעה כשאנו למדים שהחברה שמאחוריו – Hello Games – מעסיקה רק עשרה עובדים [19]. כיצד, אם כך, נוצר עולם ברמת מורכבות גבוהה כל-כך?

Image result for no man's sky

 

התשובה, כמובן, היא בינה מלאכותית. אלגוריתמים ייעודיים בונים כל כוכב-לכת כאשר השחקן מגיע אליו, וממלאים אותו ביצורים חיים. בדרך זו, מטלה שהייתה מחייבת בעבר את עבודתם של 300 מפתחים ומתכנתים, מתבצעת כיום על-ידי מספר זעום של מתכנתים. אבל איך בודקים שהעולם הממוחשב פועל כהלכה? שוב – באמצעות בינות מלאכותיות שחוקרות אותו ומעבירות למפתחים האנושיים משוב על התוצאות.

בינות מלאכותיות אינן מסתפקות רק בביצוע מטלות תכנותיות רוטיניות – כגון הרכבת כוכבי-לכת ממספר פרמטרים פשוטים. הן גם מתחילות להגות משחקים חדשים משל עצמן. מנוע הבינה המלאכותית אנג'לינה של מייקל קוק מאוניברסיטת פלימות', מפתח משחקים משל עצמו, עם כללים שלמד ממשחקים אחרים ודמויות שהוא 'קוטף' מהמדיה החברתית ומעיתונים מקוונים [20]. בינה מלאכותית אחרת שהודגמה בסוף 2017 מסוגלת לנתח משחקי וידאו קיימים – כסופר מריו ומגה-מן – לפענח את החוקיות שמאחוריהם, ואז לבנות בעצמה משחק זהה [21].

פיתוח משחקים הוא רק דוגמה אחת ליכולות שרוכשת הבינה המלאכותית בשנים האחרונות. נגזרות אחרות כוללות יכולות תכנות של ממש, כפי שהדגימו מדענים באוניברסיטת רייס לאחרונה. החוקרים פיתחו רשת עצבים מלאכותית שעברה על מיליוני שורות קוד באתר GitHub, ולמדה לקשר בין מטרת התכנית לבין הקוד שבבסיסה. עתה מסוגלת המערכת להבין בקשות פשוטות לפיתוח תכנית מסוימת, ולהציע למשתמש את שורות הקוד המתאימות ביותר למימוש המטרה [22]. יוצריה של מערכת דומה – DeepCoder של מיקרוסופט – מאמינים שבעתיד יוכלו אנשים ללא ידע בתכנות להסביר למחשב בשפה פשוטה מה הם צריכים, והמחשבים יפתחו עבורם את התכנה המתאימה [23]. 

ממחקרים אלו ניתן להבין כי גם חלק ניכר ממלאכת התכנות יכול לעבור לידי הבינה המלאכותית, כבר בעשורים הקרובים.

אז מה עושים?

 

בלי פאניקה

רבים מעלים באוב את תחזיתו של הכלכלן האגדי ג'ון מיינרד קיינס מ- 1930, לפיה צפויה האנושות לחוות אבטלה טכנולוגית – כלומר,

"אבטלה הנובעת מגילוי אמצעים חדשים לייעול השימוש בכוח אדם, שיתבצע בקצב מהיר יותר מקצב מציאת שימושים חדשים לאותו כוח אדם".

זהו ציטוט יפה, אך סלקטיבי מאד. במאמר המלא, "אפשרויות כלכליות לנכדינו", ממשיך ומסביר קיינס כי קיימים שני סוגי צרכים אנושיים בסיסיים: הראשון הוא צרכים ביולוגיים כמזון, ביגוד ודיור; השני הוא הצורך במותרות ובתחרות עם יתר בני-האדם. המכונות יכולות לעזור לנו לענות על הצרכים מהסוג הראשון בשנים הקרובות, מכיוון שהן יפיקו שפע רב של מוצרים ושירותים, בעלויות נמוכות ביותר. אך על הצורך השני לא יוכלו המכונות לספק מענה. כל עוד יהיו בני-אדם, ובכן, בני-אדם, הם ימשיכו להתחרות זה בזה ולהשתוקק למוצרי-יוקרה ופאר באמצעותם יפגינו את מעמדם הגבוה יותר בעיני אחרים. ומוצרים כאלו, מטבעם, יעלו הרבה מאד כסף. מסיבה זו, האמין קיינס שהאבטלה הטכנולוגית היא רק שלב ביניים – מהמורה בכביש – בדרך לעתיד העבודה.

לדעתו של קיינס מצטרף גם פרופ' שאול מרקוביץ' מהפקולטה למדעי המחשב בטכניון.

"כללית, כל מה שאומרים בשנים האחרונות בקשר לעתיד העבודה והבינה המלאכותית הוא הגזמה. מצד אחד, נכון שמכונות מחליפות פונקציות של האדם וזה תהליך שקרה בעבר ויקרה בעתיד, אבל זה לא אומר שבני אדם מתייתרים. על כל עבודה שאנחנו מעלימים אנחנו רק מקבלים כלים שמחזקים עבודות אחרות."

המשמעות היא שהעבודה האנושית אינה עומדת להיעלם מן העולם. אנשים עדיין יחפשו – וימצאו – דרכים להתחרות זה בזה ולהרוויח כסף ויוקרה. אבל ברור ששוק העבודה עצמו עומד להשתנות. חברות הייעוץ הגדולות מודות ששינוי דרמטי בשוק העבודה הולך ומתקרב בצעדי ענק. כפי שסיכמו כותבי הדו"ח "עבודות שייעלמו, עבודות שיימצאו: שינויים בשוק העבודה בעתות אוטומציה" של חברת הייעוץ המוערכת מקינזי – 

"תחזיקו חזק. כל המדינות יתמודדו עם שינויים בהיקף-גדול בכוח העבודה ב- 15 השנים הקרובות, כאשר האוטומציה תחליף חלק מהעובדים וצרכי העבודה ישתנו. … בסופו של דבר, כולנו נצטרך חזונות יצירתיים בנוגע לדרך בה יאורגנו וישוערכו חיינו בעתיד, בעולם בו תפקיד ומשמעות העבודה מתחילים להשתנות."

במקינזי מעריכים כי עד 2030, יגלו בין 15 אחוזים ל- 30 אחוזים מכל העובדים, כי מקצועם אינו רלוונטי עוד לשוק העבודה. אנדרו הלדיין, מנכ"ל וכלכלן ראשי בבנק אנגליה, סבר שתחזית דומה עבור אנגליה אפשרית בהחלט [24]. 

החדשות הטובות הן שמספר המשרות החדשות שצפויות להיפתח עד 2030, אמור לעלות על מספר המשרות שייעלמו. כאשר המכונות יספקו את צרכינו בעלויות נמוכות יותר, כולנו נוכל להוציא יותר כסף על מוצרים ייחודיים – מהסוג ששרה שומאכר מקבלת כיום הרבה כסף כדי לעצבם, למשל. לפי הראייה האופטימית של העתיד, כל עוד יצליחו הממשלות להכשיר מחדש את כל העובדים שיודחו משוק העבודה, הכלכלה העולמית תסתדר ואפילו תשגשג.

אבל כבר ציינו שגם המעצבת, שרה שומאכר, עומדת להיות מובטלת בעצמה, נכון? המכונות הרי מתחילות לרכוש יצירתיות כבר בימים אלו ממש.

כאן, בעצם, קבורה העצם הגדולה שכולם מנסים עדיין להבין איך להתמודד עמה. כאשר שלושת המיתוסים מתחילת המאמר ינותצו כליל, מה יוכלו בעצם בני-אדם לספק, בעולם בו המכונות יצירתיות יותר ויעילות יותר מכל עובד אנושי?

התשובה הראשונה שמספקים הוגים רבים לשאלה זו, היא שמכונות אינן יכולות לענות על הצורך האנושי ב… אנושיות. כאשר אני מדבר עם הפסיכולוג שלי, למשל, אני רוצה שהוא יהיה אדיב, ידידותי, עם מבט מהורהר בעיניים ולחיצת יד איתנה. אלא שתשובה זו אינה לוקחת בחשבון התפתחויות בתחום הטכנולוגיה כמחשוב אפקטיבי (רגשי), בזכותן מגיעים המחשבים ליכולות מרשימות בהבנת האדם וביצירת אוואטרים על המסך ובעולמות המציאות המדומה. אוואטרים אלו יוכלו, כבר בעשור או שניים הקרובים, לספק שירות רגיש ומתחשב יותר מזה שיכול כל נציג שירות אנושי לספק.

בספרו "סוף עידן הממוצע", מתאר הכלכלן טיילור קוואן תשובה מלאה יותר – אך פחות מתחשבת ברגשות רוב העובדים כיום. לפי קוואן, בעולם בו המכונות מסוגלות לבצע כל מטלה טוב יותר מבני-האדם, עדיין יהיו שני סוגים בסיסיים של עבודות. הסוג הראשון הוא במקצועות השירותים: בנהיגה, במתן ייעוץ, בקואצ'ינג וכדומה. גם בעולם בו רכבים אוטונומיים בטוחים ויעילים יותר מכל נהג אנושי, עדיין יהיו אנשים שירצו להתהדר בשכירת נהג אנושי שיביא אותם ממקום למקום. למה? דווקא מפני שהעסקת נהג אנושי כזה תעלה בממון רב, ומשמשת כדרך עבורם להפגין את עושרם. 

אם רעיון זה נשמע לכם מופרך, כדאי לזכור שכולנו משקיעים הון-תועפות בניסיון להפגין את מעמדנו החברתי והכלכלי. אנו רוכשים מכנסי ג'ינס עם חורים ממעצבים מובילים, אף על פי שבאותו הסכום היינו יכולים לרכוש עשרה זוגות של מכנסיים שלמים ונוחים יותר – אך שאינם ממותגים באותה המידה. אנו קונים רכבים ובתים גדולים יותר מכפי שנדרשים למתן מענה לצרכינו הבסיסיים. אנו גם מוכנים להוציא כסף רב על מזונות שמזיקים לבריאותנו. בארצות הברית במיוחד, מארח אמיד שאינו מגיש לאורחיו ירקות אורגניים (שיקרים יותר באופן משמעותי – אך טעמם אינו שונה, והם עשויים להיות בריאים פחות מירקות רגילים), חוטא להלכות הנימוס הבסיסיות. אנו מחפשים דרכים להפגין את עושרנו, גם כאשר אלו מביאות לכך שאנו פועלים באופן לא-יעיל ולא-מעשי. האם כל-כך מוגזם, לפיכך, לחשוב שגם בעתיד יוציאו האנשים האמידים כסף רב על שירותים לא-יעילים שיספקו… ובכן, כל היתר?

אבל מי יהיו אותם אנשים אמידים? כיצד יזכו בהונם? הם יהיו אלו שיבצעו את הסוג השני של העבודות: הם יהיו אלו שאחראים על המכונות עצמן. הם יתכנתו את המכונות, יפתחו את האלגוריתמים החדשים ויתעשרו כקורח כתוצאה מעמלם האינטלקטואלי. 

ופה מגיעה הנקודה שצריכה לשמח כל סטודנט למדעי המחשב בטכניון: הידע אותו אתם רוכשים בלימודיכם בתואר הראשון, אמור להקנות לכם את הסיכוי הגדול ביותר להיות חלק מהמנצחים הגדולים של שוק העבודה העתידי. אבל רק אם תדעו לנצל אותו נכון.

 

המנצחים הגדולים ביותר

במגזין גלובס התפרסם בתחילת 2018 מאמר דעה של סטודנט לניהול ומדעי המחשב באוניברסיטה הפתוחה, בו התלונן הכותב כי התואר הראשון במדעי המחשב הנלמד באוניברסיטאות, מאבד קשר עם שוק העבודה. אחד מהמרואיינים במאמר הסביר כי –

"רוב הדברים שלמדנו לא רלוונטיים ביומיום של העבודה… קורסים של אינפי, אלגברה ליניארית, מתמטיקה בדידה, קומבינטוריקה – הם לא נמצאים בשגרה. אולי זה קשור לתפקידים ספציפיים, אבל לא לרוב מקצועות התעשייה." [25]

מהם אותם "רוב מקצועות התעשייה"? לפי התפישה שמוצגת במאמר בגלובס, מדובר במקצועות שירות הנלווים למדעי המחשב: מעצבים, מנהלי מוצר, מפתחי ווב, מפתחי משחקים ועוד. אי אפשר לזלזל בחשיבותם של המקצועות הללו, אך אנו רואים כי העוסקים בהם נסמכים, בסופו של דבר, בעיקר על הפלטפורמות שתוכנתו על-ידי 'המנצחים הגדולים': אנשי מדעי המחשב שפיתחו את המערכות והאלגוריתמים של הבינה המלאכותית, בזכותם יכולים גם אנשים ללא הכשרה מעמיקה לבצע מטלות מרשימות בקלות יחסית, גם מבלי שיצטרכו להצליח בכל ה- "קורסים של אינפי, אלגברה ליניארית, מתמטיקה בדידה" וכן הלאה.

"ניתן לקחת תלמידי תיכון, להעביר להם הכשרה של חצי שנה עד שנה, ולשלוח אותם לבצע עבודות כאלה ואחרות בלמידה עמוקה, אבל הם יוכלו לעשות רק דברים בסיסיים בתחום זה." מסביר פרופ' מיקי אלעד. "כשנדרשת יצירתיות ומורכבות או הבנה עמוקה של הכלים המתמטיים הנלווים, אתה זקוק לאלגוריתמאי בעל ידע וניסיון נאותים. בטכניון, אנחנו מכוונים הכי גבוה, לבוגרים שיוכלו לפתור גם את הבעיות הקשות ביותר. לשם דוגמה, אין לנו ספק שהדוקטורנטים שלנו העוסקים בזירה זו של למידה ועיבוד מידע אמורים להיות המובילים בעולם בזירתם."

והעולם אכן מובל קדימה על-ידי בוגרי מדעי המחשב. אנשי מדעי המחשב המסוגלים לפתח את הבינות המלאכותיות של העתיד שווים את משקלם בזהב (לפי חישוב שווי עכשווי של 42,000 דולרים לקילוגרם זהב, ובהערכת משקל ממוצע של 55 קילוגרמים לבוגר תואר שלישי במדעי המחשב). מומחים לבינה מלאכותית במיוחד – אלו שמפתחים את המכונות החכמות שיתפסו את מקומות העבודה של העתיד – זוכים למשכורות שיכולות לעלות על 500,000 דולרים לשנה בחברות ההייטק המתקדמות בעולם [26].

באותו הזמן ממש, שכרו של הפועל החציוני התנתק מהשיפור בכלכלה העולמית מסיבה פשוטה: השוק פשוט אינו זקוק לו באותה המידה. 

"אילו היה השכר הריאלי תואם ל- [שיפור] בפרודוקטיביות מאז 1970, היה מצבו של הפועל החציוני בארצות הברית כיום טוב יותר ב- 40%… [ובאנגליה] ב- 20%." אומר הלדיין, שככלכלן הראשי של בנק אנגליה מבין כנראה דבר או שניים בכלכלה. "מכונות מהמאה העשרים החלו להחליף לא-רק מטלות אנושיות ידניות, אלא גם קוגניטיביות. סט המיומנויות שמכונות יכלו להחליף, בעלות נמוכה יותר, התרחב והעמיק. [הנתונים] מציגים סיפור מרשים ועקבי של עבודות בהכשרת-ביניים שנעלמות, אך מתאזנות בזכות תעסוקה גוברת בהכשרה-גבוהה, ובמידה קטנה יותר, בחלקים בשוק העבודה שדורשים הכשרה נמוכה."

סיפור זה, המביא בהכרח לאי-שוויון גובר ולפולריזציה של שוק העבודה, נראה כעתיד לעברו אנו מתקדמים.

 

פני העתיד

עד כה הצגנו ראייה אחת בלבד של העתיד. לא כולם מסכימים עמה. פרופ' שאול מרקוביץ', למשל, אינו מאמין שקצב ההתפתחות הטכנולוגי בתחום הרובוטיקה והבינה המלאכותית יהיה מהיר כפי שטוענים רבים, ושישפיע על מספר רב כל-כך של עבודות בעשור הקרוב. הוא סבור שמדובר בעיקר בהייפ מוגזם וביחסי ציבור מצוינים של תחום הבינה המלאכותית. עם זאת, ממשלות העולם נערכות לעתיד של בינה מלאכותית ורובוטיקה מתקדמת, ולפחות שבע מדינות – ארצות הברית, סין, סינגפור, יפן, איחוד האמירויות הערביות, קנדה ובריטניה – הציגו כבר תכניות לאומיות לתמיכה בתחום זה, הנתפס כזירה המרכזית בה יתחרו מדינות במאה ה- 21. גם ישראל, כמובן, מתחילה לפתח תכנית לאומית לבינה מלאכותית, המחולקת בין חמש ועדות שונות.

אם יימשכו המגמות הטכנולוגיות כפי שמצפות הממשלות וחברות הייעוץ שהזכרנו עד כה, הרי שאנו צפויים להיכנס לעתיד בו חלק גדול מהמטלות (אך לא בהכרח המשרות) הזוכות כיום למענה מצד בני-אדם יעברו לידי המחשבים והמכונות. מגמה זו אינה חייבת להוביל לאבטלה רחבת-היקף, אבל היא בהכרח תשנה את אופי עולם העבודה ואת פניהם של מקצועות רבים, וגם עלולה להגדיל אי-השוויון שבין העובדים במקצועות בהכשרה-נמוכה לבין העובדים בעלי הכשרה גבוהה. בין ספקי השירותים לבין מפתחי-העל.

מהן המיומנויות שצריכים מפתחי-העל לרכוש על מנת להגיע למעמדם הרם? הם צריכים להבין כיצד לעבוד עם מחשבים, בוודאי, ואולי אף להיות עילויים בתחום הבינה המלאכותית. אך אם הם רוצים להתבלט עוד יותר, ולהיות מאלו שיפתחו את הטכנולוגיות ואת המודלים העסקיים המשוכללים והחדשניים ביותר, הרי שהם צריכים תכונה אחת חשובה נוספת: הם צריכים שאר רוח. הם צריכים להיות מסוגלים לקחת רעיונות מתחומים שונים, לחבר אותם ביחד ולהציע ללקוחות פתרונות שלא ידעו אפילו שנזקקו להם בעבר. לשם כך, צריכים מפתחי-העל של העתיד להיות רב-תחומיים, לפחות במחשבתם וברעיונותיהם.

"בעתיד הקרוב, סטודנטים שרוכשים בנוסף לידיעות ב״מדעי המחשב״ גם רקע בפיסיקה, מתמטיקה, ביולוגיה, וכימיה, הם אנשי הרנסנס שיהוו את הבסיס של מפתחי העל." אומר פרופ' קימל.

המנצחים הגדולים – אלו שיזכו לשכר הגבוה ביותר על עמלם – יהיו המומחים, ובמיוחד אלו המסוגלים לתכנת, ללמד ולהנחות את מכונות העתיד בדרכים שלא חשבנו עליהן לפני כן. במילים אחרות, הסטודנטים למדעי המחשב באוניברסיטאות מקבלים את הכלים העוצמתיים ביותר להתמודד עם עולם העבודה העתידי: עולם של מפתחי-על – ושל כל השאר. עולם שבו בנה של שרה שומאכר, שלמד תואר שלישי בבינה מלאכותית בטכניון, יפתח וינהל את המכונות החכמות שיעצבו, ייצרו, יתמחרו וישווקו את נעלי העתיד. 

וכל שאר בני-האדם? 

הם ייאלצו להסתפק בנעליים הזולות, האיכותיות והנוחות ביותר בהיסטוריה.


 

מאמר זה הופיע במקור במגזין מדעי המחשב של הטכניון. 

 

קישורים והערות:

[1] בניגוד לתפישה המקובלת, פס הייצור הופיע במפעלים מאה שנים לפחות לפני שאומץ ושוכלל על-ידי פורד ב- 1913 לייצור רכבים.

[2] https://futurism.com/ai-contracts-lawyers-lawgeex/

[3] https://www.theguardian.com/technology/2016/jun/28/chatbot-ai-lawyer-donotpay-parking-tickets-london-new-york

[4] https://en.wikipedia.org/wiki/Moravec%27s_paradox

[5] https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/jep.29.3.51

[6] https://avsincities.bloomberg.org/

[7] https://www.theguardian.com/technology/2017/nov/20/uber-volvo-suv-self-driving-future-business-ride-hailing-lyft-waymo

[8] https://www.theverge.com/2018/1/30/16948356/waymo-google-fiat-chrysler-pacfica-minivan-self-driving

[9] https://www.theverge.com/2017/9/20/16325084/matternet-autonomous-drone-network-switzerland

[10] https://www.cnbc.com/2017/08/22/worlds-first-drone-delivery-service-launches-in-iceland.html

[11] https://www.digitaltrends.com/home/moley-robotics-robo-chef/

[12] https://www.technologyreview.com/s/608195/machine-creativity-beats-some-modern-art/

[13] https://www.newscientist.com/article/2140014-neural-network-poetry-is-so-bad-we-think-its-written-by-humans/

אתם מוזמנים לנסות לנחש אלו שירים נכתבו ע"י בינה מלאכותית ואלו ע"י משוררים מפורסמים ב- http://neuralpoetry.getforge.io/

[14] https://futurism.com/a-new-ai-can-write-music-as-well-as-a-human-composer/

[15] https://www.fastcompany.com/3054028/inside-the-hack-rod-the-worlds-first-ai-designed-car

https://medium.com/intuitionmachine/the-alien-look-of-deep-learning-generative-design-5c5f871f7d10

[16] https://www.technologyreview.com/s/608668/amazon-has-developed-an-ai-fashion-designer/

[17] https://sproutsocial.com/insights/facebook-stats-for-marketers/

[18] http://www.datacenterknowledge.com/archives/2013/11/20/facebook-ops-staffer-manages-20000-servers

[19] https://www.technologyreview.com/s/529136/no-mans-sky-a-vast-game-crafted-by-algorithms/

[20] https://www.technologyreview.com/s/609482/ai-is-dreaming-up-new-kinds-of-video-games/

[21] https://www.theverge.com/2017/9/10/16276528/ai-video-games-game-engine

[22] https://www.sciencedaily.com/releases/2018/04/180425120203.htm

[23] https://futurism.com/4-our-computers-are-learning-how-to-code-themselves/

[24] https://www.bis.org/review/r151203a.pdf

[25] http://www.globes.co.il/news/article.aspx?did=1001228822#from=iphone.app

[26] https://www.nytimes.com/2017/10/22/technology/artificial-intelligence-experts-salaries.html

עוד התקדמות בדרך לאל הממוחשב ששומע הכל ורואה הכל

עוד התקדמות בדרך לאל הממוחשב ששומע הכל ורואה הכל

בפינתנו היום אני רוצה לסקור פיתוח חדש של מיקרוסופט, שבמבט ראשון אינו נראה מרשים במיוחד. בראייה רחבה יותר, אני מאמין שהוא מרמז על כוחה של הבינה המלאכותית לשנות את העולם.

הרעיון עצמו פשוט למדי: חוקרים במעבדות מיקרוסופט פיתחו מערכת חדשה לתמלול פגישות בעולם הפיזי. במקום להסתמך על מיקרופון אחד בלבד, המערכת מתחברת לכל הסמארטפונים והמחשבים הניידים בחדר, ומקבלת מידע מהמיקרופונים שלהם בזמן אמת. המידע הזה עובר אינטגרציה, כך שבסופו של דבר, המערכת מסוגלת להבין ולתמלל את הדיבור בחדר, טוב יותר מכפי שהייתה יכולה לעשות זאת בהסתמך על מיקרופון אחד בלבד[1].

למה זה חשוב? מכיוון שאנו רואים כאן את ההתחלה של תפישה חדשה, שמסתמכת על 'מוח' ממוחשב המסוגל לקבל מידע ממספר רב של ערוצים בו-זמנית, ולהפיק ממנו משמעות. אנו איננו יכולים לעשות זאת: אנו מוגבלים למידע שמיעתי המגיע משני ערוצים בלבד – אוזן ימין ואוזן שמאל. אבל 'מוחות' ממוחשבים אינם ניחנים במגבלה דומה, והם מסוגלים לקבל מידע שמיעתי מעשרות, מאות ואפילו אלפי ערוצים. כל עוד הם ניחנים בכוח המחשוב הנחוץ, הם מסוגלים להפיק תובנות בעלות משמעות מכל המידע הזה.

יש השלכות עצומות לתפישה הזו. דמיינו שאתם מגיעים להרצאה בעוד חמש שנים. ברגע שאתם נכנסים לאולם, הטלפון שלכם מצטרף אוטומטית לרשת הרחבה שכוללת את הסמארטפונים של כל המאזינים האחרים. כל הטלפונים מקשיבים ביחד למרצה, ובסוף ההרצאה תקבלו את התמליל המדויק של כל מה שהוא אמר.

אבל למה לעצור במידע שמיעתי בלבד? בפעם הבאה שתלכו לקונצרט רוק עם אלפי אנשים בקהל, תוכלו לשתף גם את המידע החזותי המתקבל מהסמארטפון שלכם. כלומר, את קטעי הווידאו שאתם מצלמים. כל קטע וידאו כזה בפני עצמו אינו מעניין במיוחד, אבל זכרו שעשרות אנשים מצלמים כל הזמן, כל אחד מנקודה אחרת בקהל. אלגוריתמים מתקדמים יוכלו לאחות את כל הצילומים הללו כדי להפיק סרטים של האירוע השלם.

התפישה הזו פותחת גם צוהר לעולם העבודה החדש. באחת מהופעותיי האחרונות על הבמה באוסטרליה, טכנאי הסאונד גיחך קלות כששמע שאני סבור שהבינה המלאכותית יכולה לגזול מקומות עבודה מבני-אדם.

"ומי יחבר לך את המיקרופון לדש?" הוא שאל, תוך שידיו עוברות על גופי במיומנות. "מי ישחיל את הכבלים מתחת לחולצה שלך, ויחבר את הסוללה והמקלט לחגורה? מי יפעיל את המצלמה שמתעדת אותך על הבמה?"

והנה, אחת התשובות היא שפשוט לא יהיה צורך בכל המכשירים הייעודיים האלו. הם יוחלפו בכוח ההמון: בעשרות או מאות סמארטפונים שישתפו את המידע השמיעתי והחזותי ברמה שעולה על זו המתקבלת ממיקרופון בודד או מצלמה בודדת – משוכללים ככל שיהיו.

כמובן, אי אפשר שלא לחשוב גם על הבעיות הטמונות בתפישה זו. גופי ביון, למשל, יגירו ריר לנוכח האפשרות לשמוע הכל ולראות הכל. כבר עכשיו מקבלים גופי ביון רבים מידע מהסמארטפונים שלנו (לממשלת ארצות הברית, למשל, יש גישה לכל מה שאתם מקליטים ומעלים לענן של גוגל או פייסבוק). מה יקרה כשהם יוכלו לאחות את כל פיסות המידע הנפרדות האלו, כדי להרכיב תמונה גדולה וברורה יותר של העולם? והאם אנו רוצים באמת לתת בידיהם את הכוח הזה?

ייתכן שבעיה זו תיפתר בכוחן העתידי של טכנולוגיות הבלוקצ'יין, שאמורות ליצור רשתות תקשורת שיהיו חסינות לפריצה ולרחרוח מצד הממשלות. אולי. אבל יש עוד זמן עד אז. בינתיים, אפשר להסתפק בכך שהתפישה החדשה – זו שמספקת לבינה המלאכותית יכולת הצלבת מידע – אמורה לשרת את הציבור באמצעות שילוב הציבור עצמו. כולנו נצטרך 'לנדב' את כוח השמיעה, הראייה והתקשורת של הסמארטפונים שלנו, כדי לתת לבינה המלאכותית את המידע שהיא צריכה כדי לסייע לכולנו. כולם למען כולם.

זה בהחלט עתיד שאני יכול להתחבר אליו.

[1] https://www.microsoft.com/en-us/research/uploads/prod/2019/05/DenmarkTechReport-5ccb8b095c8f3.pdf

אוואטארים חייתיים, או – איך זכה חולה סרטן לעזרה מ- 300,000 זבובים

אוואטארים חייתיים, או – איך זכה חולה סרטן לעזרה מ- 300,000 זבובים

כשרופאיו של מר רוג'רס (שם בדוי) הבינו שהוא לוקה בסרטן המעי הגס בשלב המתקדם ביותר – עם גרורות באזורים שונים בגוף, שפיתחו כבר חסינות למספר תרופות – הם הציעו לו להשתתף במחקר ראשון מסוגו. הוא הסכים, ותוך שנה וקצת גילה שכבר אינו לבד במערכה: 300,000 זבובים, שכל אחד מהם הונדס גנטית כדי לחקות את מצבו הרפואי של רוג'רס, הצטרפו למלחמה בסרטן.

תאיו הסרטניים של רוג'רס נשאו תשע מוטציות סרטניות, שכל אחת מהן גרמה לתאים להגיב באופן שונה לתרופות, לכמותרפיה, להקרנות ולדרכים מקובלות אחרות להתמודדות עם סרטן בבני-אדם. תשע המוטציות ביחד הקנו לתאי הסרטן של רוג'רס את היכולת להדוף מעליהם בבוז מספר רב של טיפולים. הרופאים הבינו שלא ניתן להילחם ביעילות בסרטן בשלב מתקדם כל-כך, עם מספר מוטציות רב כל-כך, בדרכים קונבנציונליות. וכך, הם בחרו ליצור את צבא הזבובים המהונדסים, המכונים גם "אוואטרים חייתיים".

fly-717854.jpg

החוקרים הנדסו גנטית מספר עצום של זבובים על מנת שתאיהם יישאו את אותן המוטציות הסרטניות שבתאיו של מר רוג'רס. זו לא הייתה מטלה קשה כל-כך, מכיוון שזבובי פירות קטנים מאד (קטנים בהרבה מהזבובים שאנו רגילים אליהם בישראל) ומתרבים במהירות. מהרגע שמספרם היה גדול מספיק, החוקרים העסיקו מערכת רובוטית שטיפחה את הזבובים, האכילה אותם, והחשוב מכל – בחנה עליהם 121 תרופות שונות, כל אחת לחוד, וגם בשילובים.

זוהי מערכת מתוחכמת וחכמה למציאת רעיונות חדשים לתרופות מותאמות-אישית. כל אדם שונה מרעהו, וגידולים סרטניים שונים זה מזה גם הם. ועדיין, אנו חייבים להתמודד היום עם מקרי סרטן באמצעות הסתמכות על תוצאות שהתגלו במהלך טיפולים בבני-אדם אחרים, על גידולים סרטניים 'דומים מספיק'. ברור שזה אינו מצב אופטימלי. ניסויים על האוואטארים החייתיים, לעומת זאת, יכולים לספק לנו תשובות מדויקות יותר בנוגע לתרופות ולטיפולים המתאימים בדיוק לסוג הסרטן בו לוקה כל חולה. אחרי הכל, הזבובים לוקים באותו הסרטן בדיוק, וכל ניסוי שייערך עליהם, יוכל לספק תשובות בעלות משמעות גם עבור החולה המקורי.

במקרה של מר רוג'רס, המערכת הרובוטית זיהתה מספר שילובי תרופות ששימרו את הזבובים בחיים, והאטו את התפשטות הסרטן במעיהם. הרופאים בחרו לטפל בסופו של דבר במר רוג'רס בשילוב של תרופה נגד סרטן בשם טראמטיניב, ותרופה לאוסטאופורוזיס בשם זולדרונייט. שילוב של שתי אלו הניב את התוצאות הטובות ביותר בטיפול בזבובים – והצליח לעכב את התפשטות הסרטן של מר רוג'רס במשך 11 חודשים שלמים. לאחר זמן זה, כנראה שצברו תאי הסרטן בגופו מוטציות חדשות, והצליחו להתמודד גם עם השילוב יוצא-הדופן של התרופות. רוג'רס נפטר לאחר שלוש שנים.

חשוב לי להבהיר שעדיין לא נערכו ניסויים רחבי-היקף שיוכיחו ששימוש באוואטארים חייתיים מייעל את הטיפול בסרטן או במחלות אחרות. אף על פי כן, ברור שיש כאן פוטנציאל לייעול הטיפול ולהתאמתו באופן מדויק ביותר לסוג הסרטן שתוקף את האינדיבידואל. כך או כך, אני מתרגש במיוחד מהמערכת הרובוטית שהודגמה במחקר הנוכחי. בזכותה, מבצע של גידול זבובים ובחינת תרופות, שהיה אמור לדרוש צבא קטן של עובדי מעבדה יקרים, בוצע באופן אוטומטי כמעט לגמרי. העלות של מחקר מסוג זה בעבר הייתה אמורה להיות אסטרונומית. כיום היא… ובכן, עדיין אסטרונומית, כי המערכת עדיין חדשה. אבל בעוד חמש או עשר שנים, נוכל כולנו לזכות בטיפול דומה בעלות סבירה (כלומר, עדיין עלות גבוהה מאד, אבל שתכוסה ברובה על-ידי הביטוח הרפואי).

אנו רואים כאן כיצד מערכות רובוטיות יכולות לשנות את דרכי הטיפול במחלות מכל הסוגים. אבל למה לעצור כאן? ברור שהשלב הבא הוא ביצירת "אוואטארים אנושיים" – מאות-אלפי שחזורים של רקמות אנושיות, שכל אחד מהם מגיע מתאיו המקוריים של החולה – ובהתנסות עליהם במעבדה בזמן אמת. וגם אם רעיון זה נשמע מוזר כיום, הרי שהמערכות הרובוטיות של העתיד יוכלו לאפשר אותו בעלות נמוכה-יחסית.

זוהי עוד דוגמה לדרך בה בינה מלאכותית יכולה לעזור לנו להבין טוב יותר מחלות קיימות: לא רק באמצעות ניתוח המחלות בשימוש בכלים הקיימים והפקת תובנות, אלא גם על-ידי מתן האפשרות לעבוד עם כלים חדשים, או כאלו שלא נראו פרקטיים בעבר. ככל שהבינה המלאכותית תמשיך להשתכלל ולהשתפר, כך יגדל הקצב בו נמצא פתרונות מתקדמים יותר למחלות מכל הסוגים.


 

קישור למאמר המקורי ב- Science Advances

בינה מלאכותית אמנותית מכרה ציורים ביותר ממיליון דולרים

בינה מלאכותית אמנותית מכרה ציורים ביותר ממיליון דולרים

איידה היא ציירת, שיצירותיה הן מהמבוקשות ביותר בעולם. למעשה, למרות שהחלה לצייר רק באפריל – לפני חודשיים בלבד – היא כבר הצליחה למכור את ציוריה ביותר ממיליון דולרים. זהו הישג נדיר ביותר לאמנית בתחילת דרכה, אבל אולי לא מפתיע בהתחשב בכך שאיידה היא רובוט.

אם תגיעו לתערוכה שנפתחת בבריטניה בעוד שבוע, תוכלו להיחשף ליצירותיה של איידה – ותוכלו אפילו לפגוש אותה אישית. אם תעשו זאת, ראוי שתדעו שהיא תסרוק אתכם היטב באמצעות המצלמות שבעיניה, ותשלב את המידע שקלטה מכם ב- 'מוחה' האלקטרוני. ואז, היא תצייר, ותצייר, ותצייר. היא לא צריכה לנוח או לאכול, לטפל בילדים קטנים או לקנות אוכל בסופרמרקט. היא רק צריכה חשמל, ואת המידע שהיא קולטת מסביבה, אותו היא ממירה לציורים – יפים יותר או פחות – שהיא מעבירה לנייר באמצעות ידה הרובוטית שאוחזת בעפרון או בעט.

וכאמור, היא כבר מכרה יצירות ביותר ממיליון דולרים.

איידה – רובוטית ציירת עם הצלחה מרשימה בשיווק ובמכירת ציורים. במקור מ- Evening Standard, PA

איידה נראית בעיקר כגימיק כרגע. אחרי הכל, אין באמת צורך בתחפושת המפוארת והיקרה של רובוט הנראה כמו אשה אמיתית, או אפילו ביד הרובוטית. אלגוריתמים לציור יכולים לעשות את כל העבודה שאיידה עושה בקלות, ואז להדפיס את היצירות במדפסת פשוטה. אבל יש שלושה דברים שמייחדים את איידה ומבדלים אותה מאלגורתמים פשוטים יותר.

ראשית, מפתחיה של איידה הבינו שאין שום דבר מעניין בבינה מלאכותית שפשוט מציירת את מה שהיא רואה. "לא רצינו ללכת בדרך הפשטנית." אמר אחד היוצרים. "זהו אלגוריתם בינה מלאכותית שיצירתי לגמרי – אנחנו לא יודעים מה התוצאה תהיה."

והנה אחד התנאים החשובים ביותר לאמנות מודרנית (ובכלל): אי-הוודאות. לא מדובר כאן במכונה שממלאת בדיוק אחר הוראותינו, או שתפיק את אותם ציורים שוב ושוב אם תקבל את אותו הקלט. האלגוריתם שמאחורי איידה (לפי המעט שמפורסם עליו) פועל באופן אקראי-למחצה. כלומר, הוא משלב את כל מה שאיידה ראתה ולמדה עד כה, ביחד עם מקור ההשראה המיידי שלה, על מנת להעלות על הנייר יצירת אמנות חדשה ומקורית.

בעצם, את המשפט האחרון אפשר לומר גם עבור אמנים אנושיים.

שנית, הציורים שיימכרו בגלריה אינם באמת של איידה. הם תוצר של שיתוף פעולה בין האדם למכונה: בני-האדם עוזרים לאיידה לבחור את הסגנון האמנותי הרצוי, איידה משתמשת באלגוריתמים היצירתיים שלה כדי לשרטט על הקנבס, ואז אמנים אנושיים מוסיפים צבע וגימורים אחרונים.

בנקודה זו אתם עשויים לתהות למה צריך בכלל את איידה, והתשובה היא שאיידה (ביחד עם עוזריה / מנהליה האנושיים) אינה רק יוצרת אמנות, אלא היא עצמה יצירת אמנות. היא גורמת לנו לתהות מה משמעותה של אמנות אמיתית, ולחשוב מחדש על כל מה שמבדל אותנו מהבינה המלאכותית ומהרובוטים. היא מכריחה אותנו לשאול האם היצירתיות באמת שמורה רק לבני-האדם, או שהיא יכולה להיות נחלתם גם של 'מוחות' מבוססי-סיליקון ומערכות עצבים מלאכותיות.

אבל הדבר השלישי שמייחד את איידה ומבדיל אותה מיוצרים אנושיים הוא שהרובוטית אינה חייבת למות. יצירות אמנות מזנקות בערכן לאחר שהאמן שעמד מאחוריהן נפטר, מכיוון שכולם מבינים שהוא לעולם לא יוכל לשכפל אותן, או ליצור אמנות נוספת. זו גם אחת הסיבות לכך שעשירים גדולים נוטים לאסוף יצירות אמנות – לא רק בשל ערכן האסתטי, אלא גם (ואולי בעיקר) כהשקעה לעתיד שערכה רק עולה עם הזמן. אלא שאיידה אינה חייבת למות. האלגוריתמים שמפעילים אותה יכולים להמשיך להתקיים לנצח.

וכאן נשאלת השאלה: האם איידה באמת תמשיך לפעול לאורך זמן, או שיוצריה יוציאו אותה לגמלאות בשלב מסוים? הניחוש שלי הוא שבעוד מספר שנים, כשאנשים יפסיקו להתרגש מרובוטים יצירתיים, מפתחיה של איידה יכריזו על קצה הקרב של הרובוטית. הם יניחו לה לצייר סט אחרון של יצירות, תוך שהם מטים את האלגוריתמים שמאחוריה לכיוון המשקף את הסוף הקרב, את האבדון הממשמש לבוא, את הכסף שעומד לזרום – ואז הם ינתקו אותה מהשקע וימחקו כל זכר לאלגוריתמים. הם יהרגו אותה, וגם זו תהיה אמנות.


 

קישורים:

סיקור באתר CNET

סיקור באתר רויטרס

בסין, רובוטים מתחילים ללמד בבתי הספר ובגנים

בסין, רובוטים מתחילים ללמד בבתי הספר ובגנים

בבתי הספר בסין, רובוטים מתחילים לתפוס את מקום המורים.

זה לא כל כך מפתיע. סין מתמודדת בעשורים האחרונים עם אחוזי נשירה גבוהים מבתי הספר התיכוניים. מתוך העובדים בערים בסין, רק שלושים ושבעה אחוזים סיימו בית ספר תיכון. המצב קשה עוד יותר בכפרים, בהם רק שמונה אחוזים מהעובדים סיימו תיכון[1]. בכל כתה לומדים 49 ילדים בממוצע, משבע וחצי בבוקר עד חמש אחר הצהריים[2]. מעטים המורים המסוגלים להתמודד עם מספר תלמידים גדול כל כך, זמן רב כל כך, יום אחר יום. עד 2021, צפויה סין להתמודד עם מחסור של שלושה מיליון מורים[3].

וכך מתחילים הרובוטים להיכנס לבתי הספר בסין.

הרובוט הראשון בו נתקלים רוב הילדים נקרא בינגו. הוא מלמד בגני הילדים נושאים שונים, כגון אנגלית ומדע. הוא מסוגל לזהות תלמידים לפי פניהם, מוודא בתחילת כל שיעור שכל התלמידים נוכחים, שואל את הכתה שאלות – וגם עונה לשאלות שהילדים מעלים. הוא מסוגל לדרג את תשובות התלמידים לשאלותיו, גם לפי תוכן התשובה המילולית, וגם לפי הבעות הפנים של הילד. בסוף כל שיעור, מקבל כל ילד ציון – והתוצאות נשלחות ישירות להורים.

robot1.jpg

הרובוט בינגו מלמד בגן הילדים אנגלית ומדע, עונה לשאלות התלמידים וגם שואל אותם שאלות בעצמו ומדרג את התשובות.

כל זה לא אומר שבינגו עומד להחליף את כל הגננות או את כל המורים. אפשר לראות בצילומים מהכיתות ומהגנים שהרובוט אמנם עומד בעצמו מול הכתה, אבל ברקע תמיד משגיח גם אדם על הילדים. בינגו למעשה משדרג את השיעור, מכיוון שהוא מספק תוכן שרבים מהמורים הסיניים אינם מסוגלים להעביר לתלמידים בהצלחה. עדיין יש צורך בנוכחות אנושית, אבל בעיקר לצרכי השגחה והתמודדות עם בעיות מיוחדות. וראוי לציין שיצרנית בינגו פיתחה כבר גם גרסה של הרובוט לבית, שם הוא יכול להמשיך לסייע לילדים בסבלנות נצחית – כל עוד הוא מחובר לחשמל. העלות? בערך 150 דולרים לגרסה הביתית.

כל זה עשוי להישמע מוזר, אבל אי אפשר להתווכח עם התוצאות: בשלושת-אלפים גנים בסין כבר נעשה שימוש ברובוט, והמספר ממשיך לגדול[4].

רובוט אחר, בשם ZIB, מתחיל להופיע בבתי-ספר, שם הוא מספר סיפורים לילדים לפני שינת הצהריים, עונה לשאלותיהם במגוון נושאים, ואפילו בוחן אותם בנושאי מדע[5]. הרובוט KeeKo מבצע אינטראקציות דומות עם ילדים בגילאי שבע ומטה, ולפי היצרנית, ניחן בעצמו באינטיליגנציה של ילד בין חמש[6].

robot2.jpg

הרובוט ZIB מספר סיפורים לילדים, עונה לשאלות בנושאים שונים ובוחן את ידיעותיהם.

הרובוטים אינם רק תופסים תפקידי הוראה, אלא מעורבים גם בפעולות אחרות בבתי-הספר. באלפיים גנים בסין ניתן למצוא כיום רובוט בשם Walklake, שבוחן כל ילד שנכנס לגן מדי בוקר. הרובוט נראה כמו בובה ענקית – למעשה, לקרוא לו "רובוט" זו מחמאה, מכיוון שהוא אינו מסוגל לנוע בעצמו. אבל אי אפשר להתווכח עם התפקיד שהוא ממלא: הוא מוודא שכל הילדים שנכנסים לבתי-הספר בריאים. לשם כך הוא סורק את הטמפרטורה שלהם באמצעות מדחום האינפרא-אדום שעל מצחו, ובוחן את פניהם, ידיהם ועיניהם באמצעות המצלמות שבעיניו, בפיו ובחזהו. הוא מאתר סימנים למחלה כמו חום גבוה, שלפוחיות על הגוף, גרון כואב ועיניים מעקצצות.

כמו הרובוטים הקודמים, גם Walklake אינו מתמודד לבדו עם התלמידים. במידה והוא מאתר תלמיד חולה, הוא מתריע בפני המורים והאחיות בבית הספר על התקלה – ואלו ממשיכים את הטיפול בעבריין הבריאותי. בסוף כל יום, הרובוט שולח סיכום של כל המידע שאסף למנהל, שיכול להבין מה מצב הבריאות בבית הספר.

robot3.jpg

כשאני קורא על הרובוט, מרגיזה אותי במיוחד תגובתה של אחת מהחוקרות במערב שמוטרדת מהניכור הרגשי שהרובוט יוצר. בתגובה, שהתפרסמה במגזין ניו סיינטיסט, כתבה החוקרת כי – "להיבדק על-ידי רובוט כל בוקר כשאתה נכנס לבית הספר, נשמעת כמו חוויה מאד מנכרת לילדים צעירים – אינטראקציה ידידותית עם הרופא או האחות בוודאי תהיה טובה יותר."[7]

ובכן, היא צודקת, אבל איננו חיים בעולם אידיאלי, או שכל ילד גם היה מקבל חינוך פרטי משל עצמו. סין צריכה להתמודד עם מספר עצום של ילדים, שלעתים קרובות נשלחים לבית הספר ולגן כשהם נושאים מחלות מדבקות. הממשלה מחייבת את כל גני הילדים לבדוק את בריאותם של הילדים מדי בוקר. אם האפשרות היא לבזבז שעה שלמה מהיום בהמתנה בכניסה לבית-הספר כדי להיבדק על-ידי אדם, או לעצור לשלוש שניות במסדרון מול הרובוט (זה כל הזמן שהוא צריך כדי לאבחן אותך), לי אישית ברור מה עדיף.

כל זה לא אומר שצריך להתעלם מהפן הרגשי, או מהצורך של ילדים באמפתיה. אבל במקום בו אפשר לייעל תהליכים מכניים כמדידת חום, איני רואה סיבה להימנע משימוש ברובוטים.

סיכום

סין מהווה כיום כר מבחן להתפתחויות טכנולוגיות. הממשלה רצה קדימה אל העתיד, תוך שהיא מציעה לאזרחים – או כופה עליהם – מגוון שירותים הנסמכים על בינה מלאכותית ורובוטיקה. מבחינה זו, היא מקדימה את מדינות המערב, שאינן נמצאות באותו לחץ מתמיד מצד האוכלוסיה הגדלה. אין פלא שסין מוכנה להתנסות במגוון רעיונות חדשניים. חלקם בוודאי ייכשלו – אבל יש הרבה מה ללמוד מהכשלונות ומההצלחות כאחד.

בשנים הקרובות נראה האם הרובוטים ממשיכים להתפשט בבתי הספר ובגני הילדים בסין. אם כך יקרה, ואם הרובוטים ינחלו הצלחה בלימוד הילדים, הרי שכבר בעשור הקרוב נתחיל בוודאי לראות רובוטים דומים גם במוסדות החינוך בישראל.

אני יכול רק לקנא בבן שלי, שיזכה לחינוך טוב יותר מזה שאני קיבלתי – כנראה גם מצד רובוט.

 


 

[1] https://www.scmp.com/news/china/society/article/2108280/chinas-biggest-problem-huge-numbers-dropping-out-school

[2] https://www.theeducator.com/blog/class-sizes-around-world/

[3] https://www.dailymail.co.uk/news/article-6734785/Chinese-kindergartens-use-robots-teacher-children.html

[4] https://www.newscientist.com/article/2204279-robots-conduct-daily-health-inspections-of-schoolchildren-in-china/

[5] http://www.zibrobot.com/benny_robot.html

[6] https://www.scmp.com/news/china/society/article/2087341/robots-are-being-used-teach-children-chinas-schools-no-fear-they

[7] https://www.newscientist.com/article/2204279-robots-conduct-daily-health-inspections-of-schoolchildren-in-china/

על שוטרי-העל של לונדון – וכיצד הם מוחלפים באלגוריתמים (גרועים) לזיהוי פנים

על שוטרי-העל של לונדון – וכיצד הם מוחלפים באלגוריתמים (גרועים) לזיהוי פנים

באוטובוסים בלונדון פעל מטריד מיני סדרתי במשך חודשים ארוכים, מבלי שאיש הצליח לתפוס או לזהות אותו. אספר לכם עליו, אבל הוא לא המוקד בסיפור היום.

בלונדון קיימת יחידה אמיתית לגמרי של שוטרי-על: אנשים בעלי יכולת ייחודית לזהות פנים של אחרים, גם לאחר מבט חטוף אחד לפני שנים. אספר לכם עליהם, אבל גם הם לא המוקד בסיפור היום.

החודש בלונדון, נעצר אדם על-ידי המשטרה ונקנס, לאחר שהרים את חולצתו כדי להסתיר את פניו ממצלמות האבטחה הנמצאות בכל מקום בלונדון. אותו אדם היה חף מפשע לחלוטין, ודווקא המקרה שלו מספק לקחים עבור העתיד של כולנו.

סכנה באוטובוסים בלונדון

אילאן קאראטיפה היה תוקף מינית סדרתי. הוא היה עולה על אוטובוסים רבים מדי יום, ומחפש אחר קורבנות. הוא היה יושב לצד נשים צעירות באוטובוסים הומי-אדם, פתח עיתון כדי להסתיר את מעשיו, ואז היה מבצע את זממו. בשנת 2014 הזעיקה נערה בת 15 את המשטרה לאחר שקאראטיפה חפן את מפשעתה, אך התוקף הצליח לרדת מהאוטובוס בזמן ולהיעלם בין שלל עוברי-האורח ברחוב. שני אירועים נוספים דווחו למשטרה – ונראה סביר שהיו רבים אחרים שמעולם לא דווחו.

השוטרים בחנו את התיעוד שהתקבל ממצלמות האבטחה באוטובוסים וברחובות. למזלם, היה שפע של תיעוד. לפי חלק מההערכות, בלונדון קיימות יותר ממיליון מצלמות המותקנות ברחובות ובתשתיות. על כך אמר אחד מראשי העיר הקודמים –

"כשאתה הולך ברחובות לונדון, אתה כוכב קולנוע. אתה מתועד על-ידי יותר מצלמות משאתה יכול לדמיין."

השוטרים מצאו בקלות סרטונים המתעדים את מעשיו של קאראטיפה, אך הם לא הצליחו לעמוד על זהותו. התמונות המתקבלות מהמצלמות הללו אינן ברזולוציה גבוהה, ובניגוד למתרחש בסדרות המשטרה הטלוויזיוניות, הבלשים אינם מסוגלים להגדיל את התמונה ולהתמקד באדם מסוים מבלי לאבד חלק גדול מהרזולוציה הנמוכה ממילא. באמצעות הצלבת כרטיסי התעבורה (הרב-קו הלונדוני) בהם נעשה שימוש בכל שלושת המקרים, משטרת לונדון הצליחה לזהות את הכרטיס הספציפי בו השתמש קאראטיפה, אך הוא רכש אותו במזומן – ולכן לא ניתן היה לגלות את זהות הרוכש.

השוטרים המשיכו לעקוב אחר כרטיס התעבורה האמור, וגיבשו ניחוש כי האיש גר בקמדן – אחד מפרברי לונדון. טוב ויפה, אלא שבקמדן גרים כמעט 25,000 אזרחים. אז מה עושים עכשיו?

וכך הוזעקה יחידת מזהי-העל של לונדון לפעולה[1].

מזהי-העל של לונדון

אליסון יאנג הייתה שוטרת קהילתית צעירה מן השורה, עד שיום אחד זומנה לסקוטלנד יארד, שם התבקשה לעבור מבחן לזיהוי פנים. לצד עשרות שוטרים נוספים, ישבה יאנג מול מחשב נייד עליו הוקרנו תמונות פנים על-גבי פנים, והתבקשה להצביע על זהויות שחזרו על עצמן. כשהמבחן הסתיים, היה ברור שיאנג נמנית על אחד ממזהי-העל: אנשים המסוגלים לזהות אחרים בעקבות מבט חטוף בתמונותיהם, ולשמר את היכולת לאורך שנים.

למרות שזו נשמעת כמו התחלה לסדרה טלוויזיונית, מזהי-העל של משטרת לונדון באמת קיימים, ויכולותיהם נבדקו ואושרו על-ידי מדענים. כפי שיש אנשים שגרועים במיוחד בזיהוי פנים (כותב שורות אלו נמנה עליהם), כך ניתן גם למצוא את אלו שמוצלחים במיוחד במטלה. הם עדיין יכולים לטעות, אך לפי המספרים שמשחררת היחידה לציבור, בשבעים ושלושה אחוזים מהמקרים בהם הסתמכה המשטרה על מזהי-העל, הוגשו אישומים פליליים כנגד המזוהים. בשלושה-עשר אחוזים מהמקרים, הסתבר שהזיהוי שגוי.

נתונים אלו, אם לומר את האמת, אינם מעודדים. קל למצוא במה להאשים אדם, ברגע שפניו 'זוהו' על-ידי המשטרה. והגשת אישום פלילי כנגד אדם כלשהו, אינה מעידה בהכרח על כך על אשמתו. למרות כל ההסתייגויות הללו, לסיפורנו האנקדוטלי יש סוף טוב: יאנג ועמיתה ביקרו בתחנת הרכבת בקמדן, ומיד זיהו את קאראטיפה מבין אלפי האנשים שהסתובבו במקום בשעת העומס. הם צפו בו כאשר רכש עיתון – מאותו סוג בו השתמש כדי להסתיר את מעשיו – ועזב את התחנה. הם שעטו בעקבותיו ועצרו אותו. הוא הודה בהכל.

וזה סוף טוב, אבל בכל זאת: שלושה-עשר אחוזי שגיאה? מזהי-העל הטובים ביותר שהאנושות יכולה להעמיד לרשותנו, עדיין שוגים בכמעט חמישה-עשר אחוזים מהמקרים? המשמעות היא שבין כל מאה אנשים אותם עוצרת המשטרה – לעתים קרובות מדי בשימוש בכוח – ניתן יהיה למצוא שלושה-עשר אנשים חפים-מפשע. ולא נעים לומר, אבל גם חפים-מפשע עלולים להתוודות בפשעים שלא ביצעו, או להפסיד במשפט על לא עוול בכפם.

האם באמת איננו יכולים למצוא שיטה יעילה יותר, בטוחה ואחראית יותר לזהות פנים?

וכאן נכנסת לסיפור הכוכבת האמיתית, שאינה אנושית כלל.

זיהוי פנים בלונדון

טכנולוגיות זיהוי פנים קיימות כבר מזה זמן רב, אך בשנים האחרונות הן מגיעות לאחוזי דיוק גבוהים יותר מאי-פעם. בסין, בה נמצאות מצלמות בכל פינה בערים, הצליחו אלגוריתמים לזהות את פניו של פושע, מתוך שישים אלף מבקרים בקונצרט רוק, והשוטרים נשלחו לעצור אותו לפי מספר השורה בה ישב[2]. עיתונאי מרשת BBC זוהה ונעצר על-ידי משטרת סין, בעיר עם 4.3 מיליון תושבים, תוך שבע דקות בלבד – בזכות העובדה שהמשטרה הוסיפה את תמונת פניו למאגרי המידע שלה. למזלו של העיתונאי, היה מדובר בניסוי בלבד, בו השתתף מרצון[3].

ההצלחות האנקדוטליות אכן מרשימות, אך התבוננות מעמיקה יותר בנתונים חושפת תמונה לא-פשוטה – ואת זה אפילו בני-האדם יכולים לזהות. האלגוריתמים לזיהוי פנים מגיעים לאחוזי דיוק גבוהים, אך כאשר הם מורצים על פניהם של מיליוני אנשים מדי יום, חייבות להתרחש גם טעויות. כמה אנשים חפים מפשע נעצרים לבדיקה ברחובות סין, מכיוון שפניהם סומנו על-ידי המכונה, אך את סיפוריהם איננו שומעים כלל?

אנו יכולים להבין טוב יותר את יכולותיה של המערכת לפי מידע ששחררה משטרת דרום וויילס בעקבות דרישה מצד הציבור ב- 2018. מסתבר שבשבוע האחרון של ליגת האלופות ב- 2017 בבריטניה, זיהתה המערכת בהצלחה 173 אנשים. זה נשמע טוב, אבל שימו לב לנתון הבא: 2,297 אנשים חפים מפשע, זוהו על-ידי המערכת כפושעים[4].

טבלה באדיבות משטרת דרום וויילס, הממחישה את ההצלחות בזיהוי לעומת האשמות שגויות.

לזכות משטרת דרום וויילס נציין שהמערכת הייתה צריכה לנתח את תמונותיהם של חצי-מיליון אנשים, ושרבות מהתמונות היו באיכות נמוכה[5]. אני מנחש גם שאם מזהי-העל המפורסמים של לונדון היו צריכים לעבור על כל אותן חצי-מיליון תמונות, הם היו מגיעים לאחוזי שגיאה גבוהים יותר. ובכל מקרה מדובר היה במערכת ניסויית בלבד, כך שאף אחד מאותם אנשים חפים מפשע לא נעצר באופן פיזי על-ידי המשטרה (כנראה). ועם זאת, קשה שלא לתהות: מה יקרה כשמערכות כאלו, עם אחוז שגיאה פרקטי גבוה כל-כך, ינחו את השוטרים ברחוב?

בלי פניקה

לא צריך להיכנס לפניקה. לפחות, עדיין לא. קרוב לוודאי שגם רוב גופי השיטור יעדיפו שלא להשתמש במערכות עם אחוז שגיאה פרקטי גבוה כל-כך. למשטרה אין משאבים מיותרים להוציא על חקירת אלפיים בני-אדם שחטאם היחידי הוא שמערכת בינה מלאכותית סברה שהם דומים מדי במראיהם ליצחק אברג'יל או ליעקב אלפרון. גופי השיטור במדינות הדמוקרטיות גם מודעים היטב לכך שארגוני זכויות האדם מזנבים בהם, ועיריית סאן פרנסיסקו אפילו לקחה צעד החלטי לאחרונה וקבעה בחוק כי המשטרה אינה מורשית להשתמש בטכנולוגיות זיהוי פנים בשטח העיר[6].

אבל הטכנולוגיות ימשיכו להתפתח. אנו נמצאים רק בעשור הראשון בו טכנולוגיות זיהוי פנים הגיעו לרמה בה ניתן להשתמש בהן ביעילות. כאשר איכות התמונות תשתפר, וכאשר ניתן יהיה להפיק מידע נוסף ממספר רב של מצלמות ולהצליבו באופן אוטומטי ויעיל, נוכל לצפות לכך שמשטרות בכל העולם יעשו שימוש בטכנולוגיות לזיהוי פנים.

זוהי הזדמנות גדולה – ואיום גדול – לחירות האזרח. בכל חברה מתוקנת יש צורך לזהות ולהעניש את הפושעים ואת העבריינים, ולהגן על החפים מפשע. טכנולוגיות זיהוי פנים והצלבת מידע ברמה גבוהה, יכולות לצמצם דרמטית את מספר הנאשמים על לא עוול בכפם, ואת המשאבים שמשקיעה המשטרה בחקירת כל אדם. כל חף מפשע שזומן בעבר לחקירת משטרה בעקבות חשד, יכול לספר עד כמה החוויה מטלטלת ומערערת. טכנולוגיות יעילות לזיהוי פנים יכולות למזער את מספר האנשים שעוברים אותה, ובמקביל – לסייע למשטרה להתמקד בפושעים האמיתיים.

ובמקביל, אי אפשר להתעלם ממשמעויותיה הרחבות יותר של הטכנולוגיה. כולנו מנוטרים גם כך באופן מתמיד על-ידי החברות הגדולות – פייסבוק, אמזון, גוגל – ובמקומות רבים גם על-ידי מצלמות הממוקמות בשטחים ציבוריים. זהו אינו דבר רע בפני עצמו. החברות אוספות עלינו מידע, אך הן עושות זאת בעיקר על מנת למצוא דרכים לשרת אותנו טוב יותר (ועל הדרך להרוויח כמה גרושים לעצמן – שאיפה הגיונית וראויה). המשטרה יכולה לקבל גישה למידע רק במקרה בו מתעורר חשד רציני לגבי אדם כלשהו, ושוב, כך ראוי שיהיה.

אבל מה קורה כשהמשטרה עצמה אינה מבינה כבר את הגבולות הראויים בתוכם היא צריכה לפעול?

זה מה שקרה בלונדון (כן, לונדון שוב) לפני שבוע, כאשר אדם נעצר ברחוב מסיבה פשוטה אחת: הוא בחר לכסות את פניו, במקום להציגם בגלוי למצלמות שברחוב.

 

פחד ואימה ברחובות לונדון

במזרח לונדון מתבצע לאחרונה ניסוי בזיהוי פנים בזמן אמת. מצלמות משוכללות סורקות את פני העוברים והשבים, ומזהות מיד את פניהם של מבוקשים. המשטרה טוענת כי טכנולוגיה זו תוכל למנוע ולגלות מקרי פשע באמצעות זיהוי מקדים של הפושעים. אלא שלא כולם מרוצים מהטכנולוגיה החדשה, ואחד מעוברי האורח בחר לכסות את פניו. הוא נעצר מיד, והשוטר שבמקום הסביר כי אסור היה לו להסתיר את פניו מהמצלמות. האיש התעצבן, התווכח עם השוטרים, וזכה לקנס של תשעים פאונד – ובסופו של דבר גם צולם[7].

אולי מיותר לציין, אבל במדינות מעטות בלבד יש חוק שאומר שאדם אינו יכול לכסות את פניו בעת שהוא הולך ברחוב[8]. אלא שהשוטרים אפילו לא האשימו את האזרח בכך שעבר על החוק, אלא פשוט בכך שהתנהג באופן חשוד, מכיוון שלא הסכין עם כך שטכנולוגיית זיהוי הפנים תופעל עליו במרחב הציבורי, בניגוד לרצונו. הוא לא ניסה להשחית את המצלמות, או לעורר מרי ציבורי, אלא רק פעל לכיסוי פניו – ועל כן נגרר מיד הצידה על-ידי השוטרים.

מקרים מסוג זה חושפים את הסכנה שבשימוש בטכנולוגיה, מבלי קידוד ראוי של הנהלים האתיים – ושהשוטרים שמופקדים על הטכנולוגיה יבינו אותם ויפעלו לפיהם. הבעיה האמיתית אינה הטכנולוגיה, אלא השימוש שאנו עושים בה. הבעיה אינה באיסוף המידע – הוא נאסף בכל מקרה – או אפילו בניתוח המידע. הבעיה האמיתית היא בקביעת החוקים, הכללים והנהלים שימנעו שימוש לרעה בכוח שהמידע מספק. המצלמות יגיעו לכל מקום, במוקדם או במאוחר. למעשה, הן נמצאות כבר עתה ברחובותינו, במחשבים ובטלפונים החכמים שלנו. השאלה האמיתית היא האם נשכיל להגדיר לממשלות ולחברות כיצד מותר וראוי שישתמשו ביכולות שהטכנולוגיות מעמידות לרשותן.

* תודה לאסף רזון שיידע אותי לגבי המקרה בבריטניה. כמו כן, ספרי האחרון – "השולטים בעתיד" – עוסק בעתיד השלטון והדמוקרטיה. אפשר גם למצוא התייחסות לנושא זה בשיחתי האחרונה בפודקאסט "חומר להקשבה" , על עתיד הדמוקרטיה (קישור כאן).

[1] https://www.newyorker.com/magazine/2016/08/22/londons-super-recognizer-police-force

[2] https://www.bbc.com/news/world-asia-china-43751276

[3] https://www.bbc.com/news/av/world-asia-china-42248056/in-your-face-china-s-all-seeing-state

[4] https://www.scribd.com/document/377980664/South-Wales-Police

[5] https://www.zdnet.com/article/facial-recognition-system-had-7-percent-hit-rate-at-2017-champions-league-final/

[6] https://www.nytimes.com/2019/05/14/us/facial-recognition-ban-san-francisco.html

[7] https://blokt.com/news/uk-met-police-run-facial-recognition-trials-man-fined-90-for-covering-his-face

[8] https://en.wikipedia.org/wiki/Anti-mask_laws