עתיד המשפט הווירטואלי – ובכלל

עתיד המשפט הווירטואלי – ובכלל

השבוע התחולל אירוע היסטורי, כאשר בית משפט מחוזי בטקסס ערך את המשפט הווירטואלי הראשון בארצות הברית דרך זום, עם שופטת, עורכי דין, נאשם ומושבעים. התוצאה הבלתי-נמנעת הייתה שחלק מהמושבעים נתקלו בבעיות טכניות. אלו היו יחסית קלות לתיקון – פה ושם נדלק למושבעים כפתור ההשתקה, או שהם היו צריכים סיוע בכוונון המסך ומצלמת הרשת. הקושי הגדול ביותר אירע כשחלקם התנתקו מהשיחה, אבל אפילו זה לא עצר את הדיונים לאורך זמן, והמשפט הושלם בהצלחה.

ועכשיו מתחילים כולם לשאול מה המשמעות של הניסוי הזה, והאם אפשר להרחיב אותו. ולא פחות חשוב – מנסים להבין מהם הכשלים מהם צריכים להיזהר. אחד מהחששות, למשל, הוא שנאשמים יכולים לסדר את הרקע שלהם כדי להיראות אמינים יותר – למשל, באמצעות מיקום מצלמת הרשת במשרד הביתי, במקום בדירה הקטנה והמבולגנת שלהם.

מדובר בחשש רציני בהחלט, אבל אני רוצה לטעון ברשומה זו שהתועלות שיופקו מקיום משפטים באופן וירטואלי יכולות להיות גדולות בהרבה מהחסרונות הפוטנציאליים – אבל רק אם נהיה מוכנים לאמץ את הטכנולוגיה באופן מלא כדי ליהנות מכל היתרונות שהיא מביאה לנו.

הנה כמה אפשרויות שכאלו, שיכולות לשקף את עתיד המשפט בעוד כמה שנים.

נוחיות ושכרה בצדה

אחד היתרונות הגדולים ביותר שיכולים להיות למשפט וירטואלי הוא הנוחיות שבו. המושבעים והשופטים אינם חייבים לכתת רגליהם לבית המשפט, לסבול מהאוכל הגרוע שבקפיטריה, או לבלות את זמנם באולם מחניק עם אקוסטיקה גרועה ועורכי-דין מיוזעים ששכחו לשים דיאודורנט. במקום זאת, הם יכולים לקבל החלטות מנוחיות בתיהם הפרטיים.

אל תטעו: אני לא מעמיד את ההרגשה הטובה של השופטים בראש מעייניי. הצדק הוא זה שמטריד אותי, ואנו יודעים כבר מזה שנים רבות שתהליך קבלת ההחלטות של שופטים (וכנראה גם של מושבעים) מושפע באופן משמעותי מגורמים שאינם קשורים ישירות למשפט עצמו.

במחקר מישראל שפורסם ב- 2011, למשל, הראו החוקרים (שי דנציגר, יונתן לבב וליאורה אבנים-פזו) שמצבם הפיזיולוגי של השופטים משפיע על קבלת ההחלטות שלהם. שופטים שהיו צריכים לקבל החלטה משפטית מוקדם יותר ביום, נטו להיות סלחנים יותר. שופטים שהיו צריכים לקבל החלטה לפני השעה בה היו אמורים לצאת לארוחת צהריים, לעומת זאת, נטו לקבל החלטות שהחמירו יותר עם האנשים שעמדו מולם[1].

אי אפשר לדעת באיזה מאותם מצבים פיזיולוגיים קיבלו השופטים החלטות מוצלחות יותר – כשהיו שבעים או רעבים. אבל לכל הפחות אנו יכולים לדרוש שבשם הצדק, נקפיד על כך שהשופטים והמושבעים יגיעו לכל משפט באותה רמה של שובע (או רעב), ושכולם ייהנו מהתנאים הנוחים ביותר שאפשר לספק להם.

ומהו המקום הטוב ביותר לספק את התנאים הנוחים הללו, אם לא הבית?

כמובן, לא כולם יכולים לעבוד מהבית בנוחיות. ילדים, בני-זוג ובנות-זוג, ואפילו חיות מחמד קולניות במיוחד יכולים כולם לפגוע ביכולת ובצורך להתרכז במשפט הווירטואלי. אבל לבעיות אלו יכול להיות פתרון פשוט, מכיוון שלאנשים שלא יוכלו להתרכז מהבית, תהיה האפשרות עדיין להגיע באופן פיזי לבית המשפט, או לאולפן לתקשורת-מרחוק שתספק הממשלה.

תלונה אחרת שמועלית לגבי האפשרות לשפוט או לתפקד כמושבעים מהבית היא שקל לאבד ריכוז במצבים אלו, במיוחד כשאיש אינו צופה בך בזמן שאתה לוחץ אלט-טאב ומדלג לחלונית אחרת כדי לקרוא דו"ח, מעלעל בעיתון או משחק באייפד בזמן בו אתה אמור להיות קשוב למהלך המשפט.

אלא שדווקא במשפט וירטואלי קל להתמודד עם בעיות אלו – ובלבד שנערכים אליו בהתאם.

השופטים המפוקחים

השנה התפרסם בגלובס אירוע לא-נעים עבור הפרקליטות בישראל. נאשם א' התייצב בשוגג בבית המשפט, בדיון שהיה אמור לעסוק בתיקו של נאשם ב'. אף אחד מהצדדים – לא הנאשמים ולא השופט – הבחין בטעות. וכך קרה שנאשם א' הודה באשמה – ובהתאם לכך, נחרץ דינו של נאשם ב' מבלי שזה ידע אפילו על המחדל[2]. התקלה התגלתה רק כאשר נאשם ב' ביקש לקבוע דיון בעניינו, וגילה לתדהמתו שכבר הורשע.

למקרה שאתם תוהים, אף אחד לא קיבל אחריות על המקרה. השופט לא היה אשם, נציגי התביעה לא היו אשמים, ובא שלום על ישראל. אבל כולם מצטערים שזה קרה. וכפי שכתב נציב תלונות הציבור על שופטים על המקרה, זו לא הייתה אשמת השופט, אבל – "יש להצר על השגגה שנפלה."

באמת, יש להצר.

ובכל זאת, קשה שלא להרגיש שאולי בכל זאת היה מקום מצד השופט – כמו גם שאר הישויות המעורבות במשפט – לקחת אחריות על כך שנגזר דינו של אדם שלא בפניו ועל פשע שלא ביצע (כלומר, על הפשע בו הודה נאשם א'). אולי, אם השופט היה מקדיש את מלוא תשומת הלב הראויה לאותו נאשם, הרי שהוא היה מבין תוך דקות ספורות שמדובר באדם אחר מזה שאמור לעמוד למשפט. כך או כך, אפשר להסכים על דבר אחד: מקרים של פיזור נפש, ואפילו התעלמות מובהקת מחובת השופט להתרכז בדיונים, יכולים להתרחש בקלות. אני לא מתייחס אפילו למקרי קיצון – כמו זה של השופט שנתפס משחק סוליטייר בנורווגיה בזמן שהיה אמור להאזין לעדות מומחה על רצח המונים[3]. או למקרה של השופט מאוקלהומה שהחליט בזמן המשפט לחבר משאבה לאיבריו האינטימיים מתחת לגלימות[4]. כן, אני רציני[5]. זה באמת קרה.

ברור שרוב השופטים אינם מועלים בתפקידיהם באותה רמה של חומרה, אבל מי מאיתנו לא איבד תשומת לב לכמה שניות – או לדקות ארוכות – בזמן הרצאה ארוכה ומשעממת? ואובדן תשומת לב מסוג זה יכול לקרות בקלות רבה בהרבה כשאנו נמצאים מול המסך בביתנו הפרטי, ולא בתוך אולם בית-המשפט בו כולם מסתכלים עלינו.

ובכן, למה לא לשלב בין השניים?

לא קשה לדמיין תוכנות שיותקנו על מחשביהם הפרטיים של השופטים והמושבעים המרוחקים, ושינטרו אחר מצב העירנות שלהם. תוכנות כאלו יכולות לזהות באופן קרוב-לוודאי את האדם היושב מול המחשב, ולוודא שאכן מדובר בשופט או באחד מהמושבעים. הן יכולות לעקוב אחר תנועת האישונים והראש של אותו אדם, ולאתר סימנים לכך שתשומת לבו מופנית למקום אחר: לספר, לרשת החברתית, או להפעלת משאבה. אפשר להשיג את אותו אפקט באמצעים פחות מרשימים-טכנולוגית, פשוט באמצעות התקנת תכנת צילום על הסמארטפון של אותו אדם, ומיקומו מאחורי ומעל הכתף, כך שיצלם את מסך המחשב.

אם האמצעים האלו נשמעים לכם קיצוניים, אני רוצה להזכיר שהמשפט ההוגן הוא אחת המטלות המקודשות והחשובות ביותר שהמדינה מספקת לאזרחיה. דגש על הוגן. כן, אמצעים כאלו יפלשו לפרטיותם של השופטים והמושבעים ויחייבו אותם להתרכז באופן מלא במשפט. אבל בהתחשב בכך שאותם אנשים קובעים את דינם של רוצחים ואנסים, צדיקים וחפים-מפשע, בוודאי ראוי שנשתמש בכל כלי שבידינו כדי לוודא שהם יזכו למשפט צדק! למעשה, העובדה שאיננו משתמשים בכלים מסוג זה היום, אפילו בתיקים שנידונים בבית-משפט בעולם הפיזי, רק מעידה שעדיין לא התקדמנו מספיק לתוך העתיד כדי להיעזר בכלים שהמדע הציב לפתחינו.

ילדינו ונכדינו עוד יתבוננו בהשתאות על תחילת המאה ה- 21, כאשר כולנו העמדנו פנים שבני-אדם באמת יכולים להיות מרוכזים וקשובים לאורך כל הדיונים בבית המשפט, ולא הסכמנו להשתמש בטכנולוגיה כדי לאכוף את הדרישה הבסיסית הזו.

וזו אינה העמדת הפנים היחידה שאנו מוכנים לקבל על עצמנו במערכת המשפט המודרנית.

ממסכים למסיכות

אנו אוהבים להעמיד פנים שכולנו יצורים שקולים והגיוניים, במיוחד כשהדבר מגיע לקבלת החלטות בנושאים חשובים – כמו בבתי-המשפט. אלא שהמציאות חושפת תמונה שונה מאד. שופטים, עורכי דין ומושבעים מושפעים מהטיות בדומה לכל בני-האדם בכל מצב. עורכי דין שנדרשו לסקור מסמך משפטי, למשל, הגיעו למסקנה שלכותב יש פוטנציאל ומיומנויות אנליטיות מרשימות… אבל רק בתנאי שנודע להם לפני כן שהוא לבן. עורכי הדין שחשבו שכותב המסמך שחור (African-American), החליטו שמדובר בעורך-דין ממוצע לכל היותר, ושזקוק לעוד עבודה רבה[6].

ההטיות אינן נעלמות גם בבית-המשפט עצמו. בבתי-משפט בקונטיקט, שופטים נהגו לקבוע ערבויות שהיו גבוהות יותר ב- 25% עבור שחורים, בהשוואה לאנשים לבנים באותו המצב[7]. שופטים בארצות הברית הטילו עונשי מאסר ארוכים יותר ב- 12 אחוזים מאלו שקיבלו הנאשמים הלבנים במצבים דומים[8]. במחקר שנערך על 239 שופטים בארצות הברית מצאו החוקרים כי אלו קישרו – מבלי לשים לב לכך כלל – בין יהודים לבין תכונות אופי שליליות כ- "תאבת בצע" ו- "חוסר הגינות". אותם שופטים זיהו לבנים ונוצרים כבעלי תכונות אופי חיוביות יותר, כ- "כנות", "נתינה" ו- "אמינות". לא מפתיע לגלות שבהתאם לכך, נאשמים נוצריים זכו בעונשי מעצר קצרים יותר[9].

הטיות אינן מתמקדות רק בגזע ובצבע עור. אפילו יופי יכול להשפיע – ומחקרים הראו שנאשמים מושכים יותר זוכים ליחס מקל יותר מנאשמים… ובכן, מכוערים[10].

שיהיה ברור: אני לא מאשים את השופטים או המושבעים בהטיה חשיבתית מכוונת. למעשה, בדיוק ההפך: הטיות מחשבתיות סטריאוטיפיות – כאלו שגורמות לנו לגבש דעה על אחרים רק בשל השתייכותם לקבוצה מסוימת – מופיעות לעיתים קרובות בתת-מודע, מבלי שנשים אליהן לב. הן משפיעות על החלטותינו בדרכים חמקמקות ועדינות, והדרך היחידה עבורנו להבין זאת היא אם נבחן בקפדנות ובחריצות את תהליכי החשיבה שלנו בזמן אמת. רוב האנשים – אפילו שופטים – אינם עושים זאת. וגם אלו שעושים זאת, אינם מצליחים בכך תמיד. וכפי שהסביר המפכ"ל-לשעבר אלשיך –

"כאשר שוטר פוגש חשוד מהקהילה המעורבת בפשיעה, מטבע הדברים המוח שלו חושד בו יותר מבאחר."[11]

מה אפשר לעשות, אם כך, כדי להתגבר על ההטיות החשיבתיות הללו, ולספק משפט צדק לכל אדם? התשובה הברורה היא שאנו צריכים לכפות על הנאשמים להעיד מאחורי פרגוד, כדי למנוע מהשופטים ומהמושבעים להיחשף למראם החיצוני. אבל מה עם הקול שלהם? המבטא? אולי פשוט נספק שחקן עבור כל נאשם?

ברור שהפתרונות הללו אינם באים בחשבון במצב רגיל, בעיקר בשל העלות הגבוהה שלהם למשלם המיסים והעומס הגדול שהם יטילו על מערכת המשפט, שגם כך קורסת בימים כהרגלם תחת כובד משקלה. אבל בעולם הווירטואלי המצב שונה בזכות הפילטרים הדיגיטליים שניתן להפעיל בלחיצת כפתור.

אם גם אתם משתמשים בזום – ואם אתם חיים בעולם המערבי, אין באמת אפשרות אחרת – אולי התחלתם לשים לב לאחרונה לכך שאף אחד לא סובל מקמטים יותר על המסך שלכם. האמת היא שאנשים פשוט שמים איפור, אבל לא בעצמם אלא באמצעות אמן מוכשר בצורה לא-רגילה – בינה מלאכותית. היא מעלימה קמטים, מטשטשת זיפים שלא גולחו, מסדרת גבות, והטוב מכל: היא עושה כל זאת בעדינות כזו שלא הייתם יכולים לשים לב למעלליה אם לא הייתם חושדים בקיומה. במילים אחרות, היא אמנית האיפור המושלמת, ואינה עולה לאיש דבר.

השימוש בפילטרים שכאלו אינו מוגבל לזום בלבד. בלוגרי-וידאו רבים כיום משתמשים בפילטרים דיגיטליים כדי לשפר את הופעתם. השימוש בפילטרים הגיע לרמה כזו שלפני שנה התגלתה בלוגרית-וידאו סינית בערוותה, כאשר הפילטר שלה הפסיק לעבוד באמצע השידור החי. מסתבר שהבלוגרית לא הייתה אישה צעירה – כפי שגרמה למעריציה לחשוב – אלא אשה בגיל העמידה, עם קול צעיר במיוחד[12]. ואם כבר בקול עסקינן, קיימים גם פילטרים דיגיטליים המסוגלים לטשטש ולהסוות מבטאים, לשנות חיתוך דיבור, ואפילו לגרום לך להישמע כנשיא ארצות-הברית לשעבר, ברק אובמה.

כאשר המשפט מתקיים בעולם הפיזי, קשה לדמיין מצב בו נאשמים יוחלפו באוואטארים דיגיטליים. אנו כבולים יותר מדי למוסכמות הנהוגות בעולם הפיזי, ולפיהן אנו רוצים לראות במו עינינו את האנשים שאותם אנו שופטים. אבל אם וכאשר יעבור המשפט לעולם הווירטואלי, הרי שקיים סיכוי גדול יותר שמערכת משפט שתשאף לצדק באמת ובתמים, תאכוף שדרוג מן היסוד של הדרך בה הנאשמים מופיעים מול השופטים והמושבעים. אולי כל נאשם יידרש להשתמש בפילטר אחיד, שיסתיר את הרקע הנשקף מביתו. אולי הנאשמים ישתמשו באותו פילטר שישווה לכולם אותו גוון עור ואותו קול אחיד – אך מבלי שיטשטש ויעלים את הבעות פניהם ושפת גופם.

סיכום

אפשר להמשיך עוד הרבה עם הרעיונות לשיפור מערכת המשפט – בעולם הפיזי ובעולם הווירטואלי כאחד. בינות מלאכותיות יכולות לתמלל את המתרחש בזמן-אמת, ואפילו טוב יותר מקלדנים אנושיים, ואפילו להוסיף תיעוד וידאו שניתן לחזור לכל נקודה בו כדי לצפות שוב בהבעות הפנים המדויקות של הנאשמים, השופטים והמושבעים. אלגוריתמים יכולים לסייע למצוא נקודות בהן העדים אינם מסכימים זה עם זה או עם עצמם, ואפילו להתריע על הבעות פנים או דפוסי דיבור שמרמזים על אמירת שקר. וכמובן, במקרים פשוטים מסוימים יכולות אפילו בינות מלאכותיות לבצע מטלות שיפוט במהירות וביעילות.

אלא מה? כל הדברים האלו יכולים להתחולל גם בבית המשפט שבעולם הפיזי. אפשר למקם מצלמת רשת זולה על שולחן השופט בבית המשפט, למשל, שתנטר אחר פניו גם מבלי צורך במשפט וירטואלי. אפשר להתקין פילטרים דיגיטליים גם מבלי שהנאשם יצטרך להישאר בביתו במרחק מאות קילומטרים מכס הכבוד, אלא פשוט כשהוא נמצא באולם המשפט עצמו אבל מאחורי מחיצה, ורק פניו הווירטואליות משודרות על מסך. כל הדברים האלו אינם 'יכולים לקרות כבר מחר', כפי שאני אוהב לומר, אלא היו יכולים לקרות כבר אתמול.

כך שהשאלה האמיתית היא למה הם לא קרו עדיין.

התשובה היא שמערכות בחסות הממשלה – במיוחד כאלו שאינן נאלצות להתחרות עם אחרות – נוטות להתקדם מאד באיטיות. לכך יש להוסיף גם את החשש הגדול לפגיעה בצדק – ובאזרחים הנסמכים עליו – בשל אימוץ מנגנונים שטרם נבחנו או נוסו בעבר. אבל משבר הקורונה משנה את התמונה, ומכריח את המערכת לנסות טכנולוגיות וכלים חדשים. למעשה, מערכת המשפט נדרשת לערער את עצמה – מאורע נדיר ביותר.

אפשר לקוות שהערעור העצמי לא יעצור כאן. שמערכות המשפט בעולם ייראו שאפשר לעבור לעולם הדיגיטלי – וימשיכו להשתנות ולהתאים עצמן לתובנות המדעיות שיש לנו אודות משפט וצדק. אפשר לקוות.

ועד שזה יקרה, נצטרך לקוות שהמקרה של אותו שופט עם משאבה היה רק יוצא-דופן אחד.

 


 

 

[1] https://www.pnas.org/content/108/17/6889

[2] https://www.globes.co.il/news/article.aspx?did=1001324806

[3] https://nypost.com/2012/06/04/judge-caught-playing-solitaire-in-norway-court-during-mass-killer-breiviks-trial/

[4] https://www.nydailynews.com/news/national/ex-judge-donald-thompson-busted-penis-pump-trials-pension-cut-article-1.968325

[5] https://www.imdb.com/title/tt3430420/

[6] https://nextions.com/wp-content/uploads/2017/05/written-in-black-and-white-yellow-paper-series.pdf

[7] https://ianayres.yale.edu/sites/default/files/files/A%20Market%20Test%20for%20Race%20Discrimination%20in%20Bail%20Setting.pdf

[8] https://www.jstor.org/stable/pdf/10.1086/320276.pdf

[9] http://www.floridalawreview.com/wp-content/uploads/Levinson_Bennett_Hioki.pdf

[10] https://sci-hub.se/https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/0092656680900173

[11] https://news.walla.co.il/item/2992861

[12] https://www.bbc.com/news/blogs-trending-49151042

נגיף הקורונה החדש: המגיפה האחרונה שתכה במין האנושי

נגיף הקורונה החדש: המגיפה האחרונה שתכה במין האנושי

מיליוני אנשים מצאו את עצמם במצור בתוך בתיהם, וקיבלו הנחיות שלא לצאת מתוכם במשך שבועות ארוכים. המגיפה השתוללה ברחובות, כשהיא קופצת מאדם לאדם מבלי שניתן יהיה לעוצרה – ממש כמו את הפניקה ההמונית.

אני מתייחס, כמובן, לשפעת הספרדית המפורסמת: המחלה שהתפשטה ב- 1918 וקטלה בין חמישים למאה מיליון בני-אדם בשנה וקצת.

אנו נמצאים כיום בעיצומה של מגיפה עולמית נוספת, ולכן מעניין להשוות בין השתיים – במיוחד כדי להבין כיצד התקדמה הרפואה במאה השנים האחרונות, ומדוע המגיפה החדשה עשויה להיות האחרונה שמכה באופן רחב במין האנושי.

נחזור, אם כך, מאה שנים אחורנית בזמן, לתקופה בה השפעת הספרדית היכתה בערי העולם. היא הרגה בעיקר את הבוגרים הבריאים – כנראה מכיוון שהנגיף הערמומי הטעה את מערכת החיסון הבריאה והחסונה וגרם לה לצאת משליטה. אלמנים ואלמנות מילאו את בתי העלמין, והעולם כולו הוצף בבכי ילדים שהתייתמו מהוריהם.

ואף אחד לא ידע למה.

קשה לנו להבין את הבורות הזו כיום, אבל הרפואה המודרנית היא, ובכן, מודרנית. עד לסוף המאה ה- 19, איש לא חשד אפילו בקיומם של וירוסים. רק בתחילת המאה ה- 20 הצליחו מדענים להתחיל לגדל ולחקור וירוסים במעבדה. כך שכאשר השפעת פגעה באוכלוסייה, איש לא הצליח לגלות את הסיבה לה. המיסטיקנים האמינו שמדובר היה בהשפעת (influence) סידור הגופים השמימיים במערכת השמש, ועל כן נקראה המחלה בשם שפעת (influenza). אחרים ניסו לתלות את הסיבה בחיידקים שנהגו לפלוש לריאותיהם המתפוררות של החולים. הניחושים היו רבים, והוודאות אפסית.

רק 15 שנים לאחר המגיפה, הצליחו שני חוקרים בריטיים להוכיח כי וירוסים הם הגורמים לשפעת, ולכוכבי-הלכת אין שום קשר למחלה. אבל את השם לא היה קל לשנות, וכך נשארנו עם "שפעת". נדרשו לאנושות 15 שנים ארוכות כדי לעמוד על זהותו של אחד הרוצחים הגדולים ביותר במאה העשרים.

 

המצב כיום

נקפוץ בחזרה להווה, למרץ 2020. ואז נחזור אחורנית חודשיים-שלושה.

כבר באמצע דצמבר התחילו מעבדות בסין לקבל דגימות של הווירוס מרופאים שטיפלו בחולים עם דלקת ריאות. ריצוף הקוד הגנטי של הווירוס הוכיח תוך ימים ספורים שמדובר בווירוס עם דמיון גנטי גדול ל- SARS הנודע לשמצה, ומנהלי המעבדות ניסו להתריע על כך – אבל השלטון הריכוזי בסין מנע מהם לעשות זאת. רק בתחילת ינואר נמצאה מעבדה אחת אמיצה מספיק כדי לפרסם את הקוד הגנטי ברשת האינטרנט. ופתאום, מאות מעבדות מחקר בכל העולם החלו לנסות לפענח מה משמעות הווירוס, כיצד הוא פועל ומה מייחד אותו. וכמובן, כולם מנסים למצוא חיסון עבורו.

עד שיימצא חיסון לווירוס, נצטרך להסתפק בתרופות. ב- 1918, הטיפולים בשפעת נעו בין הקזת דם לכינין (המשמש לטיפול במלאריה, ואינו יעיל כנגד השפעת).  לא היו עדיין תרופות נגד וירוסים, או אפילו אנטיביוטיקה בעולם. כיום, החולים הקשים ביותר בווירוס מקבלים טיפול אנטיביוטי כדי להתמודד עם החיידקים שמנצלים את מערכת החיסון המוחלשת וגורמים לדלקת ריאות. הם גם יכולים לקבל טיפול בתרופות אנטי-ויראליות שפותחו בעיקר כדי להילחם בנגיף ה- HIV, אבל ייתכן שיכולות לעזור גם כאן. יש לנו אפילו מכונות שמסוגלות לתפקד כריאות חלופיות עבור החולים הקשים ביותר, בזמן שגופם מתאושש. הסיכוי להתאוששות במצב כזה הוא אמנם נמוך – אבל בהחלט קיים.

ההבדלים הברורים בין הרפואה של 1918 למצב היום מעידים כמה התקדמנו, וכיצד העולם המדעי מסוגל להבין את האויב עמו הוא מתמודד תוך ימים בלבד – ולהרים תגובה הולמת. זה עדיין לא מספיק, כפי שניתן להבין מהעובדה שהווירוס ממשיך להסתובב בכל העולם ולהדביק רבים מדי יום. אבל ברור גם שאנחנו במגמת שיפור.

מעניין לשאול כיצד יתמודד העולם עם מגיפה חדשה בעוד שלושים שנים. אני לא רוצה לקפוץ מאה שנים קדימה, מכיוון שההתקדמות המסחררת במדע ובטכנולוגיה גורמת לי להסס אפילו להעלות ניחושים בטווחי זמן כאלו. אולי לחלק מהאנשים לא יהיו אפילו גופים ביולוגיים או פיזיים באותו הזמן. אולי נכחיד לגמרי את כל המחלות באמצעות ננו-בוטים שיימצאו בגופיהם של כל בני-האדם, ויילחמו בכל נגיף חדש ברגע שימצא את דרכו לתוך הגוף. אבל יש עוד זמן רב עד אז. נתמקד ב- 2050 ונצייר תרחיש קצר.

עתיד הטיפול במחלות

בשנת 2050, שמואל שמואלוביץ' מחדרה התחיל להשתעל, לכחכח ולהשתנק. הוא לא הגיע לבית-החולים, חלילה. במקום זאת, אשתו (יש דברים שאינם משתנים) הזעיקה אמבולנס רובוטי אל הבית. שמואל הוכנס לאמבולנס על גבי אלונקה, וזרועות רובוטיות מיומנות בדקו את מצבו הרפואי, חיברו אותו לבלון חמצן ולקחו דגימות רוק מגרונו וממקומות אחרים בגוף. תוך פחות משעה, כבר היה ברור ששמואלוביץ' נדבק בווירוס שעבר מוטציה, עם יכולת התפשטות דומה לשפעת, ועם השלכות בריאותיות חמורות – לפי הסימולציה שהריץ המחשב בנוגע ליכולותיו של הווירוס, בהסתמך על המבנה הגנטי שלו ודמיונו לווירוסים אחרים. האמבולנס הגיע למסקנה שמדובר בנגיף מדבק במיוחד.

ובאותו רגע, מיליוני אמבולנסים דומים בכל העולם, לצד מעבדות מתקדמות, בתי-חולים ואוניברסיטאות, קיבלו את ההודעה.

המטפלים – האמבולנסים האוטונומיים ובתי-החולים – החלו לבחון כל חולה חדש עם תסמינים דומים, כדי להבין האם מדובר באותו וירוס. החולים הועברו אוטומטית לבידוד מבלי שייראו איש בדרך לשם. האמבולנסים העבירו את עצמם סטריליזציה אחרי כל טיפול בחולה, באמצעות שילוב של אור UV וחומרי חיטוי.

במקביל, חוקרים החלו לפתח חיסון עבור הווירוס. התהליך לקח שעה, ואז שבוע. הבינות המלאכותיות המשוכללות הצביעו על החלקים בווירוס שמתאימים ביותר ליצירת חיסון, ופיתחו תוך שעה אחת המלצה בנוגע לרכיב הסביר ביותר ליצירת חיסון, שלא יגרום לנזק לאנשים שיקבלו אותו. ואז, מכיוון שבני-אדם לא אוהבים לסמוך באופן עיוור על המכונות, החיסון נוסה על כמה עשרות בני-אדם. תוך פחות משבוע היה כבר ברור שאיש מהם לא חלה, ושכולם פיתחו רמות גבוהות של נוגדנים מתאימים בתגובה לחיסון. בדיוק כפי שהמכונות חזו.

אז יופי, תוך שבוע היה כבר חיסון. אבל איך שולחים אותו לכל העולם? התשובה פשוטה: לא שולחים את החיסון. שולחים את המידע הדיגיטלי בנוגע להרכב שלו, ובתי-חולים ומעבדות יכולים להתחיל לייצר אותו תוך רגעים ספורים. בכל מקום, בכל רחבי כדור-הארץ.

לשמואלוביץ' כל זה כבר לא עזר. חיסון לא יכול לסייע למי שכבר נדבק. מצבו החל להתדרדר כשהווירוס התפשט בגופו. הרופאים, לצד המכונות, החליטו שאין מנוס מלנסות טיפול חדשני: ננו-רובוטים. לזרם הדם של שמואלוביץ' הוזרקו מיליוני ננו-בוטים זעירים, כל אחד מהם קטן יותר מתא דם לבן, שהתמקדו על הווירוסים והשמידו אותם. הננו-בוטים עוררו גם את מערכת החיסון של שמואלוביץ' כדי שתוכל להילחם טוב יותר בווירוסים, ועל הדרך הם גם הרגו את התאים שהווירוסים הדביקו. שמואלוביץ חווה תגובה חיסונית קשה כתוצאה ממלחמת השמד שהתחוללה בגופו, אבל יום אחד לאחר מכן הוא כבר היה בריא. המגיפה נעצרה תוך שבוע אחד בלבד, ללא חללים.

התרחיש הזה אופטימי, כמובן, אבל הוא אינו בלתי-סביר. אם הטכנולוגיה והמדע ימשיכו להתפתח בקצב הצפוי מהם, הרי שהטכנולוגיות המתוארות בתרחיש הזה אמורות להיות זמינות לכל. ואם אתם לא מאמינים לי, חכו שלושים שנים, וצרו קשר כדי להגיד לי אם צדקתי או לא.

ועד אז – רק בריאות.

מחשבות למאה ה-21: המאה בה תגווע החדשנות האנושית – וטוב שכך

מחשבות למאה ה-21: המאה בה תגווע החדשנות האנושית – וטוב שכך

השד הטזמני הצעיר שלי – בן השנתיים וחצי בערך – זכה בתואר בצדק. הוא אוהב לרוץ, לדהור ולהסתער קדימה בלי לחשוב יותר מדי על העתיד. במיוחד הוא אוהב את ההליכון שלי, ומבקש תכופות שנפעיל אותו עבורו כדי שיוכל ללכת עליו קצת. אבל מה לעשות? לא תמיד אנחנו יכולים להתייחס אליו ממש עכשיו ולהיעתר לבקשתו. וכך יצא שלפני מספר שבועות כשראיתי אותו גורר בחריצות כסא מהמטבח לחדר העבודה שלי, עקבתי אחריו בסקרנות. הוא הצליח להכניס את הכסא לחדר ובמאמצים כבירים להעלות אותו על ההליכון. הוא עצר לרגע ובחן את מעשה ידיו בסיפוק עצום, ואז טיפס על הכיסא וממרומי גובהו ניסה ללחוץ על כפתור ההפעלה שהיה גורם לרצועה להתחיל להסתובב… ולהזיז ביחד איתה את הכיסא ואת השד הצעיר.

הצלחתי לעצור את הטזמן בזמן, רגע לפני שאצבעו נחתה על הכפתור הרה-הגורל. אבל אחרי שסיימתי להוריד אותו לרצפה ולהסביר לו את הכשל המחשבתי שלו, היה לי קצת זמן לחשוב לעצמי, ופתאום נדלקה לי הנורה מעל הראש. הבנתי, סוף סוף, למה בני-אדם גרועים כל-כך בהמצאות – ולמה במאה ה- 21 עומדת החדשנות האנושית לגווע. וזה, תאמינו או לא, דווקא טוב.

המיתוס שאנחנו אוהבים לספר לעצמנו הוא שבני-אדם הם חדשנים גדולים. זהו שקר גס. אנחנו חדשנים רק בהשוואה, ובכן, לכל היתר. בני-דודנו מעולם החי אינם ניחנים במוח המפותח הנדרש כדי לחשוב באופן שקול ומדוקדק על חייהם ולהמציא חידושים שיעזרו להם. אפשר למצוא, בוודאי, שימוש מסוים בכלים – שימפנזים שמשתמשים במקלות כדי לצוד טרמיטים, למשל – אך הוא נדיר מאד בעולם החי ואינו מגיע לרמת ההמצאות שמאפיינות את בני-האדם.

ובכל זאת, אנחנו חדשנים גרועים. התפתחנו לכדי הומו סאפיינס – האדם החושב – לפני מאתיים-אלף שנים בערך. נדרשו לנו עוד 150,000 שנים כדי לפתח את השפה האנושית, ואז חל הזינוק הגדול קדימה. יכולנו לשתף זה את זה ברעיונות מורכבים, לתכנן תכניות ביחד, לפתור בעיות יוצאות-דופן! ו… עדיין לקח לנו עוד כמה עשרות-אלפי שנים לפני שהצלחנו לשכלל את כלי האבן הפרימיטיביים שלנו, להבין שאפשר לאלף בעלי-חיים, ליצור כלים מחימר ולפתח את הכתב הקדום – בסך-הכל סימנים שנועדו להעביר מסרים פשוטים.

אני לא רוצה לזלזל באבותינו הקדומים, כי אתם יודעים – הם גם שלי. ובכל זאת, האנושות נזקקה לעשרות-אלפי שנים כדי לפתח רעיונות שנראים לנו היום ברורים מאליהם… וחלקם באמת פשוטים למדי. אם הייתם שולחים אדם מודרני חמישים-אלף שנים אחורנית בזמן, ואם הוא היה מצליח לשרוד את השנים הראשונות שלו שם, אפשר להיות בטוחים שהוא היה מפתח חקלאות בסיסית ופותח מכלאה של בעלי-חיים הרבה לפני כל היתר. אלו אינם רעיונות מורכבים. אז למה לקח לנו כל-כך הרבה זמן לפתח אותם מלכתחילה?

פשוט מאד: כי אנחנו חדשנים גרועים. בני-אדם מפתחים רעיונות חדשים כמעט אך ורק על סמך הקודמים. כל רעיון חדש נבנה על שיפוץ קל של הקיים, וכל שיפור כזה טומן בחובו סיכון לכשלון. ובעולם הקדום, מספיק היה להיכשל פעם אחת כדי למות. האדם הקדמון שסיתת ראשי חניתות מאבן פעל לפי אותה דרך שלימדו אותו הוריו, ולא העז לסטות ממנה ימינה או שמאלה. הוא ידע שאם ינסה לגוון את דרך הסיתות שלו, הוא עלול לשבור את האבנים – ואז השבט יישאר בלי חניתות מוצלחות. או שהחנית עצמה תיכשל לחדור את עור הממותה, וכך יישאר השבט בלי הבשר שדרוש לו כדי לשרוד. אנחנו הופכים את הקיים למנהג ומקפידים לשמר אותו בכל מחיר – אלא אם אין ברירה אחרת. ובסך הכל, האסטרטגיה הזו עבדה די טוב עבור האינדיבידואל לאורך ההיסטוריה. "אל תיקח סיכונים מיותרים" אומר לנו ההיגיון הבריא. "אל תנסה להמציא את הגלגל מחדש. ואם הוא עובד מספיק טוב – אל תיגע בו."

במילים אחרות, החיים הקדומים עצמם סיפקו את התמריץ החזק ביותר עבור בני-האדם שלא לגוון, לא לשכלל ולא לחדש. קצת כמו הבן שלי, שבאקט אחד של חדשנות ותעוזה כמעט ואיבד את חייו.

כך היו הדברים בפרה-היסטוריה, וכך הם נשארו עד לסוף המאה העשרים. כל ניסיון להמציא משהו חדש היה כרוך בסיכון עצום. אפילו המאה השנים האחרונות, כל ניסיון לפתח רעיון חדש חייב סיכון, אבל מסוג אחר: השקעת כסף גדולה ברעיונות חדשים. יזמים כבר לא סיכנו את חייהם, אלא את כספם… או את כספם של המשקיעים בהם. ועדיין, גם זה סיכון, ובהתאם – לא רבים הם היזמים (באופן יחסי) מכלל האנושות.

ואז הגיעה המאה ה- 21 והאינטרנט לצידה, והתוצאה שראינו מיד היא זינוק ביכולת החדשנות האנושית. אני מאמין שמדובר במגמה חולפת, שבאמצע המאה הנוכחית תתחיל להתפוגג. כדי להסביר למה, אנחנו צריכים להבין למה בכלל הטכנולוגיות החדשות מעודדות את יכולת החדשנות האנושית בטווח הקצר.

לחדש מבלי להסתכן

אחד הדברים שאיפשרה רשת האינטרנט הוא לבני-אדם רבים להחליט ביחד על פעולה משותפת. קחו, למשל, את אתר קיקסטרטר, בו יכולים מאות-אלפי אנשים להתחייב ביחד לתמוך כספית בפיתוח מוצר מסוים – ואם התמיכה הכספית המתקבלת מהם חוצה רף מסוים, הרי שהממציא מקבל את הכסף. נשמע פשוט, לא? אבל אם היינו צריכים להקים מערכת כזו בעולם ללא אינטרנט, הרי שעל כל אדם נוסף שהיה מצטרף, היינו צריכים לשלוח מכתב חדש לכל היתר כדי לעדכן אותם. ככל שיותר אנשים היו מצטרפים למיזם, כך היה קשה יותר לשמר אותו ולתחזק אותו בלי לשלם הון תועפות על כל אותם מכתבים.

האינטרנט פתרה את הבעיה הזו, באמצעות החיבור המתמיד והעובדה שכולם יכולים להתעדכן דרך מכשירי הקצה שלהם – הסמארטפונים והמחשבים – בכל רגע.

התוצאה היא שהיום אתרים לגיוס המונים אינם משמשים רק לגיוס תמיכה ברעיונות, אלא גם כדרך עבור הממציאים לבחון האם הציבור בכלל מעוניין שהרעיונות הללו יגיעו לכדי מימוש. הממציא משקיע סכום אפסי במונחים היסטוריים – המשקיענים הגדולים ביותר מוציאים כמה עשרות-אלפי דולרים על פיתוח העמוד שלהם באתר ויצירת סרטון מושך – ובתמורה הוא מקבל איתות ראשוני האם ההמצאה שלו מוצלחת או לא.

טכנולוגיה אחרת שמאפשרת לאנשים לחדש ולהמציא במהירות היא הדפסה בתלת-ממד וייצור מהיר. בעבר, כל ניסיון 'להמציא את הגלגל מחדש' היה דורש השקעת הון תועפות בהתאמת מכונות במפעלים, שהיו מפיקות את המוצר החדש בכמויות גדולות. רק לאחר אותה השקעת הון ראשונית, היה הממציא יכול לגלות בוודאות האם הקהל הרחב אכן אוהב ומעריך את הרעיון שלו. המדפסות ייתרו את התהליך הארוך והמגושם הזה, מכיוון שהן מאפשרות לכל אדם לייצר אבות-טיפוס ומודלים ראשוניים, לראות אם אנשים אוהבים אותם – ורק אז להתחייב לייצור המוני.

אבל למה להתמקד רק במוצרים פיזיים? בעבר, אם היה לכם רעיון לתכנית טלוויזיה חדשה, הייתם צריכים לשכנע את בעלי-ההון שישקיעו בכם כמה מאות-אלפי דולרים שילכו לכתיבת התסריט, לליהוק וגיוס שחקנים, לצילום ולעריכת התוצר. היום, אתם צריכים רק סמארטפון או מצלמת רשת וחיבור ליוטיוב, לטוויץ' או לרשתות החברתיות האחרות שמאפשרות לכם לשתף את מרכולתכם המצולמת. אם אתם מפיקים תוכן חדשני איכותי – תדעו זאת תוך זמן קצר. ואם הרעיונות שלכם נכשלים – ובכן, אתם יכולים לדעת זאת לפני שהשקעתם בהם יותר מדי זמן וכסף.

וכך, שוב, הסיכון לחדשן פוחת, ויותר אנשים יכולים להרשות לעצמם לחדש ולהמציא.

אבל למה רק אנשים?

בין בינה מלאכותית לבינה אנושית

ההתקדמויות הגדולות בתחום הבינה המלאכותית מקנות למחשבים כבר היום את היכולת להציע פתרונות יצירתיים וחדשניים לבעיות המוצגות בפניהם. גוגל, למשל, פיתחה בינה מלאכותית שהציעה מודל חדש להפעלת מערכות האנרגיה והקירור בחוות השרתים והנתבים שלה, ושהביא לחיסכון של עשרות אחוזים בהוצאות האנרגיה באותם מקומות. אוטודסק – אחת מענקיות התכנון הממוחשב – פיתחה בשנים האחרונות "בינה מלאכותית יצרנית". המהנדס צריך רק להזין לבינה המלאכותית את הצרכים שלו מהיצירה המוגמרת – מה היא אמורה לעשות, באיזה עומסים היא צריכה לעמוד, מה המשקל המירבי שלה יכול להיות וכן הלאה – והבינה המלאכותית מתרגמת את כל אלו למודל.

סליחה, אני מדבר כמו בן-אדם. אנשים מפתחים מודל אחד וממשיכים משם. אבל הבינה המלאכותית של אוטודסק מפתחת מיליוני מודלים, כל אחד עם יתרונות וחסרונות משלו. רבים מהם נראים מגוחכים וכמעט חייזריים בצורתם, אבל כל עוד הם עושים את העבודה הנדרשת – למי אכפת? וכך, תפקידו של האדם בתהליך הוא לקבוע עבור הבינה המלאכותית את דרישות היסוד, ללוות אותה בתהליך החשיבה ובסופו של דבר לברור מתוך כל הרעיונות החדשניים שפיתחה, את אלו שמתאימים ביותר לצרכי החברה.

אותו רעיון – של בינה מלאכותית שחוקרת אפשרויות רבות, ובסוף זקוקה דווקא לבן-האדם היצירתי-פחות כדי שיבחר אחת מהן וילטש אותה – יופיע בתחומים רבים נוספים. אנו נראה אותו בספרות, למשל, ברגע שבינות מלאכותיות יוכלו לכתוב אפילו רעיונות בסיסיים לספרים. הסופרים החדשניים והיצרניים ביותר של העשורים הקרובים יהיו אלו שידעו לשתף פעולה עם הבינה המלאכותית, לקבל ממנה רעיונות לעלילות ולקטעי טקסט, ולשדך הכל ביחד לאחר שיוף מינימלי.

תחומים אחרים שיזכו לפריחה בחדשנות בזכות השילוב בין הבינה המלאכותית והבינה האנושית יהיו מחקר רפואי (בו כבר היום בינות מלאכותיות מספקות רעיונות ותימוכין ראשוניים לתרופות), עיצוב גרפי (בו בינות מלאכותיות מייצרות בסיסים ללוגואים ולעיצובים), ואפילו בקולנוע ובטלוויזיה, כאשר יגיע היום בו הבינה המלאכותית תוכל להפיק סרטונים בעצמה. בכל אלו, נזדקק למחשבים כדי שימתחו ויאתגרו את מרחב היריעה והמחשבה שלנו – ואז תפקיד האדם יהיה לברור את הרעיונות שיכולים עדיין להתאים לחברה האנושית.

מומחים לחדשנות מאמינים שמדובר בשילוב מנצח: אדם ומכונה, עובדים יד ביד. יש בזה משהו. המכונה תספק את היצירתיות, והאדם יספק את ההבנה החברתית – תחום שהמכונות עדיין לא פיענחו לגמרי.

אבל כל זה יתחיל להשתנות בעוד כמה עשורים.

חדשנות אל-אנושית

עד לסוף המאה ה- 20, הרעיונות החדשניים הגיעו תמיד מבני-האדם. ברבע הראשון של המאה ה- 21, הרעיונות הגיעו – וימשיכו להגיע – משיתוף הפעולה בין הבינה המלאכותית לבני-האדם. אבל בעשורים הקרובים התמונה תשתנה, והחדשנות תגיע בעיקר מהמחשבים, וזאת בשל התחזקות רעיון ה- "היפר-אוטומציה".

מהי "היפר-אוטומציה"? חישבו על תהליך כתיבת ספר. כדי לכתוב ספר צריך קו עלילה או רעיון מרכזי, לכתוב מאה-אלף מילים בערך מסביבו, להוסיף מקורות אם מדובר בספר עיון, לבצע הגהה, עריכת תוכן ועריכה לשונית, לעצב כריכה, להדפיס ולשווק את הספר בכל העולם. לא קיימת בינה מלאכותית בעולם כיום המסוגלת לבצע את כל המטלות האלו, ולכן המחשב אינו יכול, לכאורה, לכתוב ספר מוצלח בעצמו.

לפי חזון ההיפר-אוטומציה, מכונה אחת לא תהיה אחראית על כל הפעולות הכרוכות בכתיבת ספר. במקום זאת, יהיו מכונות (או בינות מלאכותיות) רבות המעורבות בתהליך. בינה מלאכותית אחת תעבור על כל קווי העלילה שבכל הספרים שאי-פעם נכתבו, ותייצר רעיון חדש לספר. בינה מלאכותית אחרת תקטוף את אותו רעיון, ותכתוב עבורו פרק ראשון – פיילוט. בינה שלישית תפיץ את הפרק הראשון הזה לכמה עשרות בני-אדם ותבקש מהם פידבק כדי להבין האם הנושא באמת מעניין, והאם הוא נכתב ומסוקר מהזווית הנכונה. אם התשובה חיובית, היא תיתן לבינה המלאכותית השנייה אור ירוק להמשיך בתהליך הכתיבה. כמה שעות לאחר מכן, אותה בינה תסיים לכתוב את עשרים הפרקים הבאים בספר, ותעביר אותו לבינה מלאכותית רביעית שתהיה אמונה על כל שלבי העריכה, ובעקבותיה לבינה חמישית שתעצב כריכה תוך כמה שברירי-שנייה. והנה – יש לכם ספר חדש, בלי שממציאים או חדשנים אנושיים יהיו מעורבים בתהליך. לכל היותר היינו צריכים כמה בני-אדם מן השורה שיחליטו האם 'ההמצאה' החדשה (כלומר, הספר) מעניינת אותם או לא.

והנה, במחי-עט, העברנו את אחת המטלות היצירתיות ביותר – ועם פוטנציאל עצום לחדשנות – לידי המכונות.

youtuber-2838945_1920.jpg

קשה לך לחדש? זה בסדר – הבינה המלאכותית תחדש במקומך.

אפשר להעביר גם מטלות חדשניות רבות אחרות לבינה המלאכותית. כבר בעשורים הקרובים יוכלו המחשבים לפתח ולהציע מודלים ארגוניים חדשים, אסטרטגיות וטקטיקות לחימה חדשות, מוצרים חדשניים שישרתו את בני-האדם, מחשבים ודרכי מחשוב חדשות ועוד ועוד. במלאכות הפיתוח של כל אלו, בני-האדם יתפסו חלק הולך ופוחת. אנו ניהנה מתוצרי החדשנות ונוכל להכריע ולשפוט האם המחשבים עשו עבודה טובה. זה יהיה התפקיד האנושי החדש: לברור מבין תוצרי החדשנות, מבלי שנהיה מעורבים בנבכי התהליך עצמו.

וזה טוב – ורע

אם הבינה המלאכותית תוכל באמת לקבל מונופול על החדשנות, האנושות כולה תצא נשכרת – אבל רק אם נדע לפקח בזהירות על התוצרים. המחשבים יפתחו עבורנו תרופות חדשות לכל מחלה, יציירו עבור כל אדם ציורים שיתאימו במיוחד עבורו וירגשו אותו עד דמעות או צחוק, יפתחו מודלים חדשים להבנת הפסיכולוגיה האנושית, ועוד ועוד. אנו ניהנה מעושר עצום של רעיונות חדשים וחדשניים, והחיים ישתנו בקצב הולך וגובר שלא יכולנו לדמיין לפני כן.

אבל, על הדרך, אותם מחשבים ממש יציעו גם רעיונות חדשניים לניהול מלחמות ולפיתוח אמצעי לחימה שאנו רואים כיום רק בסרטי המדע הבדיוני האפלים ביותר. הם יפתחו מודלים טוטליטריים לשלטון בהמונים שיגמדו גם את השלטונות הנוראיים ביותר שנחשפנו אליהם במאה האחרונה. הם יציעו רעיונות לייצור פצצות ואמצעי לחימה ביולוגיים בכל בית. וגם מהעושר הזה 'ניהנה', ונצטרך לבחור בקפידה את הפתרונות החדשניים שניישם.

כרגיל, אין תשובה פשוטה האם התפתחות טכנולוגית מסוימת היא 'טובה' או 'רעה'. למעשה, המצאות חדשניות באמת ובתמים מערערות את ההגדרות המקובלות שלנו של טוב ורע, ומאלצות אותנו לשקול את עולמנו מחדש. אפשר רק לקוות שנדע לבחור בחכמה מתוך מכלול ההמצאות החדשניות והיצירתיות שהמכונות יביאו לפתחנו.

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