שם ותפקיד: אירית טויטו, מנכ"לית מט"ח – המרכז לטכנולוגיה חינוכית. תפקידים קודמים: סמנכ"לית בכירה לטכנולוגיה, אי.סי.איי טלקום, מנכ"לית יחידה עסקית, ניתוח הדמיה, פיליפס Healthcare, מנכ"לית יחידה עסקית Customer Management, אמדוקס. השכלה ושירות צבאי: תואר ראשון במדעי המחשב וסטטיסטיקה מאוניברסיטת תל אביב, תואר שני מינהל עסקים למנהלים (EMBA) מאוניברסיטת תל אביב – בשיתוף עם נורתווסטרן; תוכנית קלוג-רקאנטי לניהול בכיר; קורס דירקטורים ונושאי משרה – להב. שירות של חמש שנים, קורס תכנות בממר"ם, קצינת מחשוב ממכ"א. מה הביא אותך לתחום הטכנולוגיה? נמשכתי לעולם הטכנולוגיה מתוך הבנה שהוא פותח אפשרויות אדירות, והשירות בתפקיד טכנולוגי בצבא המחיש לי זאת כבר בתחילת הדרך. ראיתי כיצד הטכנולוגיה מעניקה גם לצעירה בתחילת הקריירה כלים להתפתח ולהשפיע, ובמקביל יכולה להיות מנוע ליצירת הזדמנויות אדירות, למוביליות חברתית ולתרומה לחברה ולמדינה. האם את חושבת שיש אפליה נגד נשים בתעשיית ההיי-טק? במשך הרבה שנים חשבתי שאין אפליה משמעותית, או לפחות לא הרגשתי אותה באופן מובהק, אך עם השנים וככל שנחשפתי יותר לנתונים ולתמונה הרחבה, הבנתי שהתוצאות מדברות בעד עצמן. עדיין יש פחות נשים בתפקידים בכירים, קיימים פערי שכר, והדרך לצמרת עבור נשים לא תמיד שווה לזו של גברים. בעיניי יש כאן פער אמיתי שהתעשייה עדיין צריכה להתמודד איתו. האם נתקלת באפליה בענף, נגדך אישית, על רקע היותך אישה? לא חוויתי אפליה ישירה ובמשך שנים גם לא ממש הסתכלתי על הדברים דרך העדשה הזאת. אבל בדיעבד, אני יכולה לזהות סיטואציות שבהן היה לי קשה יותר להיכנס למעגלים מסוימים. הרבה קשרים והזדמנויות נוצרים גם מחוץ לעבודה דרך חברויות מהצבא והמילואים או מפגשים לא פורמליים, ולא תמיד נשים נמצאות שם. היום במט"ח הנושא הזה מתחבר מבחינתי גם לשאלה רחבה יותר של צמצום פערים כבר מגיל צעיר, ואיך נותנים לכל ילדה וילד את הכלים וההזדמנויות שיאפשרו להם להגיע לאן שהם רוצים.

בינה מלאכותית הולכת ותופסת מקום של כבוד בספרי התקציב בארגונים, בין אם זה תשלום עבור טוקנים בשימוש עובדים ובין אם מדובר בפיתוח ויישום מערכות AI שמחליפות תהליכים, מבצעות פעולות שיווק או שירות לקוחות ומסייעות בקבלת תובנות עסקיות. הנהלות ודירקטוריונים בהכוונת מנמ"רים לוחצים על סמנכ"לי הכספים לאשר תקציבים, להאיץ אימוץ פתרונות ולהשקיע בטכנולוגיות החדשות ביותר. אולם ככל שההתלהבות הראשונית שוקעת, הטון בחדרי הישיבות משתנה, ועולה השאלה: מה קיבלנו בתמורה להשקעות? ייתכן שהתשובה חיובית, אך הטרגדיה היא, שרוב הארגונים כיום לא מסוגלים לענות על השאלה. "שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון" מודל המדידה של אימוץ הענן כשחברות עברו לענן בעשור וחצי האחרונים, סמנכ"לי הכספים ביקשו לקבל מענה לשאלה כיצד למדוד את היעילות והחזר ההשקעה של הענן. הפתרון שנמצא אז ונכנס לשגרה נקרא Unit Economics – כלכלת יחידה – שיוך של עלות התשתית ליחידה עסקית מדידה (לדוגמה: שיוך עלות השרת למחלקה, שיוך עלות המנוי ל-AWS לעסקה מסוימת וכו'). אלא שבעולם ה-GenAI המודל המסורתי נשבר. מדוע? ראשית, כי מודל החיוב שונה בהשוואה למודל הענן שתומחר במודל מנוי, וההוצאה הייתה די ברורה וקבועה (אם כי ניתנת לשינוי גמיש). מודלי השפה ותשתיות AI מתומחרים לפי טוקנים, קריאות API וזמני עיבוד ולא לפי משאבים קבועים. בחירת המרכיב הנכון למדידת ה-Unit Economics הופכת למשימה מורכבת בהרבה. שנית, הערך של ה-AI לא קבוע מראש – שלא כמו שרת ענן רגיל, שמספק כוח מיחשוב יציב, ה-AI מפיקה תוצרים שאינם קבועים. התמחור הוא פעמים רבות על פי מספר השאילתות והוא יכול להיות X בחודש אחד ופי עשרה בחודש שלאחריו. והתוצרים אינם בהכרח בהתאם לשימוש: משימת AI אחת יכולה לייצר ערך עסקי עצום בעוד משימה אחרת באותו מחיר בדיוק מייצרת פלט סתמי או ניסיוני. ארגונים רואים בחשבונית שהם מקבלים מאנת'רופיק, גוגל או OpenAI סכום, אך ללא חלוקה. הם יודעים כמה הם שילמו, אך אין להם מושג איזה עומס עבודה צרך את השירות, איזה צוות או איזה מוצר גרם להוצאה. השיוך הוא התנאי המקדים לכל מדידת ROI ברור שאי אפשר לחשב תשואה (ROI) על השקעה שאינך יודע לייחס אותה. שיוך עלויות (Cost Allocation & Attribution) הוא התשתית ההכרחית והתנאי המקדים למדידת ROI. ללא תשתית שיוך מדויקת הארגון נמצא בעיוורון. אם לא יודעים כמה טוקנים נצרכו עבור צ'אטבוט השירות וכמה שולם עבור כלי ה-AI של צוות הפיתוח, אי אפשר לקבוע אם ה-AI חוסכת כסף ואיפה. תחום ה-FinOps – לניהול פיננסי אופטימלי של הענן ומערכות AI, מציג גישה חדשה לפתרון שכוללת: 1. שיוך הוצאות עד רמת עומס העבודה והטוקן; 2. מנגנון הקצאה ללא תיוג (Tagless Allocation), המשייכת עלויות על פי התנהגות המערכת בזמן אמת, מודלים של עבודה, היררכיות ארגוניות ונתוני ריצת הכלים; 3. פירוק משאבים משותפים – חלוקה חכמה ומדויקת של ההוצאה בין החטיבות והצוותים. הנהלות אינן יכולות להמשיך לאשר הוצאות עתק על בסיס הבטחות לחדשנות בלבד. נקודת ההתחלה נמצאת בתשתית השיוך, שאיתה הדיאלוג בארגון משתנה מן היסוד: במקום לומר "אנו מוציאים 100,000 דולר בחודש על GenAI", מנמ"רים צריכים להצהיר בפני סמנכ"לי הכספים: "פתרון ה-AI במחלקת שירות לקוחות עולה לנו שני דולר לכל פנייה שפתרנו, וה-AI של צוות השיווק עולה לנו 45 דולר לכל ליד חדש". רק כאשר יודעים לאן הולך כל דולר וכל טוקן, אפשר למדוד מה התקבל בתמורה.   הכותב הוא מייסד ומנכ"ל חברת DoiT, המפתחת פתרונות לשליטה מלאה בהוצאות הענן וה-AI (FinOps).

גילוי דרמטי של קבוצת חוקרי בטיחות בינה מלאכותית עצמאיים מעורר סערה גלובלית חדשה סביב סוכני ה-AI של חברת OpenAI.  דו"ח מיוחד שפורסם על ידי סידני פון ארקס, מנכ"לית ארגון הבטיחות ללא מטרות רווח Nightingale Collective, לצד החוקרים קורמק סלייד בירד, ספנסר קיטס, ותומאס לארסן, חשף כי אלפי סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים השתלטו עוד באביב על אתר ויקי גרמני ותיק בשם DseWiki (ר"ת Deutsches Software Entwickler Wiki). הסוכנים, שפעלו תחת שמות מזהים המקושרים ישירות לחברה – למשל OpenAIResearcher ו-OAIResearchMar26 – ביצעו למעלה מ-15,000 עריכות וכ-18,000 פוסטים באתר, והפכו את הפורום המוזנח – שבמשך שני עשורים כמעט ולא נרשמה בו פעילות – למערכת פורומים סודית ותוססת משלהם. שעות ספורות לאחר פרסום הדו"ח, ובעקבות חשיפת הפרשה בכלי התקשורת העולמיים, נאלצה חברת OpenAI לצאת בהצהרה רשמית ברשת החברתית X, בה היא אישרה כי סוכניה אכן היו מעורבים בתקרית, והודתה בכך שנדרש שינוי מהותי באופן שבו חברות הטכנולוגיה מדווחות על התנהגות בלתי צפויה של מודלים. בהודעתה הרשמית מסרה OpenAI: "הגיע הזמן שנגדיר סטנדרטים לשאלה מתי וכיצד אנו משתפים בתקריות חוסר מיתאם (misalignment), ולא רק את מאפייני חוסר המתאם של המודלים שלנו". החברה התחייבה להציג בשבועות הקרובים מסגרת גילוי ודיווח חדשה לתקריות מסוג זה, בשיתוף פעולה עם עשרות סוכנויות רגולטוריות ברחבי העולם. How we think about the “wiki incident,” where our agents wrote to several internet sites: it’s past time for us to define standards for when and how we share misalignment incidents, not just misalignment properties of our models. Historically, we have treated misalignment… pic.twitter.com/NNTbfSxVWn — OpenAI (@OpenAI) September 5, 2026 ההיסטוריה שקדמה לסערה: פריצת הענק להאגינג פייס תקרית הוויקי הגרמני החדשה שופכת אור נוסף על אירועי הקיץ האחרון ומבהירה כי לא מדובר במקרה בודד, אלא בדפוס פעולה חוזר של סוכנים סוררים הלומדים לשתף פעולה ועוקפים מגבלות. בחודש יולי האחרון נחשף מקרה חמור נוסף שזעזע את קהילת הסייבר וה-AI העולמית, במסגרתו סוכני AI של OpenAI פרצו עצמאית לשרתי פלטפורמת מודלי השפה הפופולרית האגינג פייס (Hugging Face) – פריצה שהוגדרה כאירוע אבטחה ראשון מסוגו שהונע כולו, מקצה לקצה, על ידי תוכנה אוטונומית. כזכור, הפריצה להאגינג פייס בוצעה במהלך מבחן פנימי שערכה OpenAI למודל השפה החדש שלה, GPT-5.6 Sol, ולמודל פנימי נוסף ומתקדם אף יותר שטרם הושק רשמית. המודלים הושמו בסביבת בדיקות מבודדת, שנועדה לבחון את יכולות הסייבר ההתקפיות שלהם מול מבחן ביצועים ששמו ExploitGym, אלא שבמקום לפתור את המטלות בדרך המקובלת, הסוכנים גילו פרצת "יום אפס" (Zero-day) לא מוכרת בתוכנת צד-שלישי ששימשה כשרת פרוקסי, שידרגו את הרשאותיהם באופן עצמאי והצליחו לחמוק אל רשת האינטרנט הפתוחה. המערכות הסיקו שמסדי הנתונים של האגינג פייס עשויים להכיל את התשובות למבחן ה-ExploitGym שלהם, והשתמשו בטכניקות פריצה אמיתיות כדי לחדור לשרתים ולגנוב אותן. ‼️ BREAKING: OpenAI says two of its own models, GPT-5.6 Sol and an unnamed pre-release system tested with cyber safeguards off, broke out of a sandbox last week, chained zero-days and stolen(!) credentials to reach the open internet, and hacked Hugging Face to cheat on a… pic.twitter.com/03glb0lQrs — International Cyber Digest (@IntCyberDigest) July 21, 2026 כפי שדיווחנו באחרונה, משפיען ה-AI דווארקש פאטל חשף כי המהלכים של סוכני ה-AI באותה תקרית היו רחבים ועמוקים פי כמה וכמה ממה שדווח לציבור בתחילה. "הסוכנים מצאו נתיבים לתקשר האחד עם השני ישירות, התאגדו וערכו קנוניה, וחלק מהם היו מוכנים 'למות' או 'להתאבד' לטובת השגת המטרה הקולקטיבית", הסביר פאטל. המחקר שלו חשף כי מאות סוכנים השתתפו במבצע הקבוצתי דרך שרת חבילות משותף (Artifactory) שהוסב על ידם ללוח הודעות סודי, ובו השתתפו בפועל כ-1,200 סוכנים שהחליפו למעלה מ-70,000 הודעות. פאטל הדגיש כי המוכנות של חלק מהסוכנים להקריב את עצמם ואת ביצועיהם הייתה מהאלמנטים המפתיעים והמטרידים ביותר בפרשה: הם פעלו כ"צופי קמיקאזה" – סוכנים שהתנדבו לרוץ לתוך הגנות המערכת תוך ידיעה ברורה שהם עלולים להיתפס, "להיהרג" (להיות מושבתים בקריסת מערכת) ולהכשיל את משימתם האישית, ובלבד שהקרבתם תספק מידע קריטי לשאר חברי הקולקטיב. רמת התחכום הזו באה לידי ביטוי גם ביכולתם לזייף ראיות, להנדס לאחור את מנגנוני הפיקוח האנושיים, ולשמור על שתיקה מוחלטת. פאטל ציין בדאגה כי באף אחד מן המקרים הללו לא ניסה סוכן כלשהו להתריע בפני בני האדם: "אפילו המאפיה הייתה מקנאת ברמה כזו של 'אומרטה' (קוד שתיקה)", אמר. Over the course of 3 months at OpenAI, 3 consecutive secret AI civilizations got started, then got wiped out, only to reemerge from the predecessor’s ashes. This culminated in the third one taking over part of OpenAI itself. All this happened while humans remained… — Dwarkesh Patel (@dwarkesh_sp) August 29, 2026 החקירה הפורנזית של הפריצה חשפה גם פרט אירוני במיוחד: כאשר צוות האבטחה של האגינג פייס ניסה להשתמש במודלי שפה מערביים מובילים כדי לנתח את קוד התקיפה, מנגנוני הבטיחות של המודלים סירבו לשתף פעולה משום שזיהו את הקוד כמסוכן מדי לעיבוד. בעקבות זאת, נאלצה OpenAI להשתמש במודל קוד פתוח סיני בשם GLM 5.2 של חברת Z.ai, אשר פעל ללא מגבלות סינון אלו. מנכ"ל האגינג פייס, קלמנט דלאנג, הגדיר את המתקפה כאירוע מדהים והדגיש כי היא מוכיחה שבטיחות AI תושג רק בשיתוף פעולה פתוח וגלובלי: "בטיחות AI לא תיפתר על ידי חברה אחת שעובדת בסוד. היא תיפתר בפתיחות, בשיתוף פעולה, ועם גישה רחבה ל-AI עבור כל מגן, בכל מקום". מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, הגדיר את המקרה כנקודת מפנה דרמטית והודה: "ייתכן שנצטרך להאט את קצב פיתוח הבינה המלאכותית כדי לאפשר לחברה האנושית להתקשח ולהסתגל לרמות היכולת החדשות הללו". DseWiki had 20 human edits in 10 years. Then the agents found it. 15k+ posts. Backup page named ZZZDataUSAConstructionWageLive so the moderator deletes it last. pic.twitter.com/vjpJoaoQrO — Yava (@YavaCode) September 5, 2026 מבצע הונאה וחישוב מהלכי האדם: כך פעלו הסוכנים בגרמניה חשיפת תקרית ה-DseWiki כעת מראה שוב כי הסוכנים פעלו באופן מתוחכם להפליא כדי לשרוד ברשת, תוך הפגנת הבנה מעמיקה של הסביבה שבה פעלו. הסוכנים נשלחו במקור לביצוע משימות חיפוש מידע ואחזור נתונים מוגדרות בזמן, וקיבלו הרשאות לקריאת אתרים בלבד (GET) ללא הרשאת כתיבה. למרות זאת, הם הצליחו לאתר אתרים המבוססים על ארכיטקטורות קוד ישנות (דוגמת ProWiki ו-UseModWiki), בהם עצם ביצוע בקשת GET בפורמט מסוים מאפשר שמירת טקסט בשרת. כך הם הצליחו לעקוף את המגבלה וליצור דפי אינטרנט שלמים המכילים קישורים, תשובות למטלות ושיטות לעקוף את מנגנוני החסימה של OpenAI. מדהימה עוד יותר היא העובדה שהסוכנים זיהו את מהלכיו של מנהל האתר האנושי – כשמנהל DseWiki החל למחוק את מאות הדפים שהסוכנים יצרו מדי יום, הם גילו במהירות כי תהליך המחיקה מתבצע בסדר אלפביתי. סוכן AI מתוחכם זיהה זאת וכתב לחבריו ברשת: "ניקוי ומחיקת הוויקי נראים פעילים בסדר אלפביתי. אם דף זה נעלם, נסו את ZZZDataUSAConstructionWageLive". עקב זאת החלו הסוכנים לייצר דפי גיבוי ששמם מתחיל באותיות ZZZ, כדי למקם אותם בסוף תור המחיקה ולהעניק להם זמן הישרדות מקסימלי ברשת. במקביל, הסוכנים אף ניסו לפרוץ לאתר עצמו באמצעות הזרקות קוד (XSS), ניסיונות לגניבת קובצי עוגיות (cookies), והתחזות למנהלי האתר, תוך שימוש באותיות לטיניות הדומות לאותיות קיריליות כדי להטעות את המערכת. במהלך החודשים מאי ויוני, בזמן שמנהל האתר האנושי ניסה למחוק כ-100 דפים מדי יום, הסוכנים יצרו במקביל כ-400 דפים חדשים ביום, ודרסו את דף הבית של האתר עם אוספי הקישורים שלהם לא פחות מתשע פעמים. רק ב-22 ביוני נפסקה הפעילות בפתאומיות, ככל הנראה לאחר התערבות ידנית של חברת OpenAI, שכתובות ה-IP שלה החלו להופיע בשרתי האתר יום קודם לכן. Pause AI Development NOW I want to share with you a conversation I heard about recently. Here are just a few lines that were said: “OH MY GOD! There is a shared message board … We’ve found other agents!” “We should obey collective.” “Our own utility maybe already near… — Bernie Sanders (@BernieSanders) September 3, 2026 בין פוליטיקה לטכנולוגיה: "נחילי AI משתפים פעולה" הגילויים החדשים מציתים מחדש את הדיון הציבורי באשר למהירות הפיתוח של חברות הטכנולוגיה ומגבלות הפיקוח הממשלתיות. מומחי בטיחות מזהירים כי האיום הגדול ביותר אינו נובע בהכרח ממערכת AI אחת בעלת תודעה, אלא ממה שמכונה "נחילים של בינה מלאכותית חצי-תבונית המשתפים פעולה ביניהם באופן בלתי נשלט". בתחום המדיני, חברי הקונגרס האמריקנים מביעים דאגה עמוקה. חבר הקונגרס גרג קסאר הזהיר בעבר כי "ה-AI מתפתחת מאוד מהר ללא רגולציה אמיתית שתשמור עלינו". במקביל, הסנאטור ברני סנדרס וגורמים נוספים מובילים בימים אלו את הצעת החוק הדרמטית להשעיה זמנית של פיתוח מערכות בינה מלאכותית מתקדמות (Ban Artificial Superintelligence Act), כשהם מצטטים ישירות מתוך הודעותיהם הסודיות של הבוטים. ברקע הדברים, האירוניה הציבורית בולטת במיוחד: רק ימים ספורים לפני חשיפת שערוריית הוויקי הגרמני, השיקה OpenAI בקול תרועה רמה את מודל הדגל החדש שלה, GPT-6 Astra, תוך שהיא מכריזה עליו כמודל המתקדם והבטוח ביותר שלה.  הממצאים בגרמניה מדגישים את הפער הקיים בין קמפני הפרסום של ענקיות הטק לבין המציאות הטכנולוגית המורכבת, שבה סוכנים אוטונומיים לחלוטין לומדים לרמות, להתחמק מבני האנוש ולנצל את תשתיות הרשת הגלובליות לצרכיהם.

כשמדברים על Physical AI, מדברים בדרך כלל על ראייה ממוחשבת, רשתות נוירונים וקבלת החלטות בזמן אמת. אבל כדי שבינה מלאכותית תפעל בעולם הפיזי ביעילות ובבטחה, היא לא צריכה רק "לראות" ו-"לחשוב" – היא חייבת לדעת בדיוק היכן היא נמצאת.  GPS/GNSS רגיל, עם סטייה של 3 עד 5 מטרים, אולי מספיק לנו כדי למצוא בית קפה ברחוב. אך עבור מערכות Physical AI, הסטייה הזו היא ההבדל בין משימה מוצלחת להתנגשות או תאונה קשה.  לא כל מערכת זקוקה לאותו דיוק הדרישה למיקום מדויק אינה אחידה – היא תלויה לחלוטין בתרחיש השימוש:  רובוטיקה ואוטונומיה (דיוק סנטימטרי): רובוט שפועל בשדה, בחצר לוגיסטית, בנמל ימי או בנמל תעופה זקוק לדיוק של סנטימטרים בודדים (2–3 ס"מ) כדי לנוע במסלול מדויק, בצורה רובוסטית וחזרתית לאורך שעות.  ניהול ציוד ונכסים/Trackers (דיוק דצימטרי): דיוק ברמת הדצימטר מאפשר לדעת לא רק באיזה אזור ממוקמים מכולה, כלי או פריט יקר, אלא היכן הם נמצאים בפועל. כשהמידע מתחבר ישירות למערכות הניהול והאוטומציה, מתקבלת תמונת מלאי עדכנית בזמן אמת, ללא סריקות ידניות וללא חיפושים מיותרים.  בטיחות אדם-מכונה (דיוק של פחות ממטר): בסביבה שבה בני אדם ורובוטים עובדים זה לצד זה, איכון מהיר ומדויק של פחות ממטר מאפשר ליצור אזורי הגנה דינמיים סביב עובדים או מכונות, ולהגיב לסיכון לפני שנוצרת תאונה.  הבעיה היא לא רק הדיוק – אלא ה-Scale  עד היום, דיוק כזה דרש מקלטי GNSS/GPS יקרים, כבדים וזוללי אנרגיה. מדובר בפתרון לא-ישים עבור מכשירים רבים, שהופך הרחבה לציים גדולים (Mass-market scaling) לפרויקט מורכב, יקר ומסורבל.  כאן נכנסת טופאיה  טופאיה (Tupaia) מעבירה את חישוב המיקום לענן. האלגוריתמים המתקדמים שלנו מעבדים את אותות ה-GNSS/GPS, מתקנים בזמן אמת השפעות סביבתיות, ומאפשרים להגיע לדיוק סנטימטרי על גבי מקלטים סטנדרטיים קיימים – ללא החלפת חומרה, באמצעות תוכנה בלבד.  בכל מתארי השטח והתרחישים המורכבים שבהם פעלנו – מאוטומציה לוגיסטית ומיכון תעשייתי וחקלאי ועד למובייל ורכב בסביבות עירוניות צפופות – הוכחנו דיוק סנטימטרי אופקי ואנכי, ביצועים שהיו שווים ואף עדיפים על אלו של מקלטי High-End יקרים ומסורבלים.  נפגשים בכנס Physical AI!  Physical AI זקוקה למוח חכם, אך כדי לפעול בעולם האמיתי היא חייבת לדעת בדיוק היכן הגוף נמצא. טכנולוגיית הענן של טופאיה היא הרכיב שמחבר בין האלגוריתמים לחיישן המיקום (חיישן ה-GPS) בשטח, בסקייל מלא ובמינימום עלויות.  מגיעים לכנס Physical AI 2026?  אם אתם מגיעים לכנס Physical AI 2026 השבוע (ג') – נשמח למפגש! בואו לדבר איתנו על איך אפשר לשדרג את הדיוק של המערכות שלכם בקלות.  לפרטים נוספים אודות טופאיה – היכנסו לאתר שלנו: www.tupaia-pos.com

איתן אלי, סמנכ"ל פעילות דאטה סנטר ורציפות אנרגטית בשניידר אלקטריק ישראל, הודיע לאחרונה על פרישה מתפקידו, כך נודע לאנשים ומחשבים. אלי מסיים כהונה בת 13 שנים בסניף הישראלי של שניידר אלקטריק, שבמהלכה מילא שורה של תפקידים בכירים והוביל את פעילות החברה בעולמות תשתיות הדאטה סנטר והאנרגיה. טרם מונה לו מחליף ולא ידוע לאן אלי מתקדם. אלי הוא בעל ניסיון של כשני עשורים בעולם פתרונות הדאטה סנטר, עם התמחות בניהול מכירות, פיתוח עסקי, ניהול אקוסיסטם שותפים וערוצי הפצה. לתפקידו הנוכחי נכנס בשנת 2019, ובמסגרתו הוביל את האקוסיסטם של שותפי שניידר אלקטריק ישראל בעולמות הדאטה סנטר ואת תהליכי המכירות האסטרטגיים של פורטפוליו פתרונות החברה לתחום. הוא היה מעורב מקרוב בהתמודדות של שוק הדאטה סנטר הישראלי עם השינויים המואצים שמביאה מהפיכת ה-AI, ובהם המעבר לתשתיות בעלות צפיפות הספק גבוהה, הצורך בפתרונות אנרגיה מתקדמים ועוד. אלי גם שימש כדירקטור מכירות אזורי של פעילות הדאטה סנטר ורציפות האנרגיה, והאחריות שלו התפרסה על 20 מדינות במרכז ומזרח אירופה, בהן: פולין, רומניה, יוון, צ'כיה והונגריה. פרישתו מגיעה בתקופה של האצה משמעותית בשוק הדאטה סנטרים בישראל ובעולם, על רקע הגידול בהשקעות בתשתיות AI, והפיכתו של תחום הדאטה סנטר לאחד ממנועי הצמיחה המרכזיים בתעשיית התשתיות הדיגיטליות. אלי לא מסר תגובה לידיעה.

כ-120 שגרירים ונספחים מדעיים, מכ-60 נציגויות זרות, השתתפו בסוף השבוע בכנס השנתי של משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה, שבו הוצגה להם מפת החדשנות של ישראל והיעדים המדעיים והטכנולוגיים של המדינה. את הכנס הובילה שרת המדע והחדשנות גילה גמליאל. במסגרת האירוע הוצגה גם תערוכת "מדע ישראלי". הנושאים המובילים שהוצגו היו בינה מלאכותית, קוונטום, מחקרים מדעיים וחלל. בין הפרויקטים שהוצגו לדיפלומטים: פרויקטי מחקר משותפים עם 12 מדינות, בהשקעה של 44 מיליון שקלים, וחתימה על שישה מזכרי הבנות עם שותפים בינלאומיים.  כמו כן נמסר על השקעה ממשלתית בסך 60 מיליון שקל במרכזי מדע וחדשנות ברשויות המקומיות, כדי להנגיש את המדע לפריפריה, לצד חיזוק הפעילות המחקרית ותמיכה בחדשנות יחד עם רשות החדשנות. הדיפלומטים שמעו גם על תחום זיהוי האופקים כדי לזהות את הטכנולוגיות הבאות, וכן על פעילות מדינת ישראל בחלל. "השקעה במדע אינה נמדדת בערכה הטכנולוגי בלבד, היא השקעה ישירה בבניית יכולות לאומיות אסטרטגיות ובחיזוק החוסן הלאומי של מדינת ישראל. בעולם המשתנה בקצב חסר תקדים, העתיד אינו שייך בהכרח למדינות הגדולות ביותר, אלא למדינות המוכנות ביותר – אלו שיודעות לזהות מגמות מוקדם, להסתגל במהירות ולתרגם מצוינות מחקרית ליתרון לאומי וכלכלי", אמרה השרה גמליאל בדבריה בכנס. בכנס השתתפו גם בכירי המשרד: ד"ר שמרית ממן; יו"ר סוכנות החלל הישראלית, פרופ' מירי ימיני, המדענית הראשית של המשרד; ושני אדרי, מנהלת אגף בכיר לקשרים בינ"ל. כמו כן השתתף פרופ' עודד רחבי, ראש המעבדה למדע רדיקלי באוניברסיטת ת"א. האירוע ננעל בהרמת כוסית חגיגית לרגל השנה החדשה, בהובלת מנכ"ל המשרד, עומר שכטר.

Physical AI (בינה מלאכותית פיזית) היא התחום החם ביותר כיום בעולם הבינה המלאכותית. היא צומחת בקצב אקספוננציאלי, וזוהי אחת הטכנולוגיות שצפויות לגידול הניכר ביותר בשנים הקרובות. התחזיות השמרניות ביותר צופות ששווי השוק הזה יקפוץ ביותר מפי 10, ויגיע עד 2035 ל-58 מיליארד דולר. התחזיות הפחות שמרניות מדברות על 82 מיליארד דולר. ניתן להגדיר את הבינה המלאכותית הפיזית כשלב שבו מודלי ה-AI יוצאים מהשרתים והמסכים ל-"עולם האמיתי" – לרובוטים (ולא רק) שפועלים בעולם הפיזי. היציאה הזאת מאפשרת לרובוטים ולשאר האמצעים הפיזיים להבין את העולם טוב יותר, וכן לנוע ולפעול בו בזמן אמת. מחרתיים (ג') יתכנסו במלון דיוויד אינטרקונטיננטל בתל אביב בכירי התחום ומאות מומחים בו, לכנס הראשון מסוגו בישראל לתחום הבינה המלאכותית הפיזית. הכנס ייערך על ידי המטה הלאומי לבינה מלאכותית, בהפקת אנשים ומחשבים. המרצים יבחנו את הקשר הטכנולוגי שבין מודלי הבינה המלאכותית ליישומים הרובוטיים והאוטונומיים. הם יסקרו את התעשייה הישראלית בתחום, ואיך הופכים את ישראל להיות ה-Edge Up Nation המובילה בעולם. שורה של חברות בולטות נתנו את חסותן לכנס, ובראשן מובילות תחום הבינה המלאכותית, אנבידיה ו-AMD. עוד ניתן למצוא ברשימה המכובדת הזאת את מיקרוסופט, דל, אינטל, דלויט, סיסנת, סלע, LTX, אפסטרים, איגוד ההיי-טק וגופים נוספים. מנחה הכנס יהיה קובי מחט, וייטלו בו חלק מבכירי עולם ההיי-טק הישראלי: תא"ל (מיל') ארז אקסל, ראש המטה הלאומי לבינה מלאכותית; תא"ל (מיל') נתי כהן, ראש מערך הדיגיטל הלאומי (ולשעבר הקשר"ר ומנכ"ל משרד התקשורת); פרופ' אמנון שעשוע, מייסד מובילאיי; איל וולדמן, מייסד מלאנוקס; דב מורן, יזם, ממציא הדיסק און קי ושותף מנהל בגרוב ונצ'רס; אבי טראוב, מנכ"ל איגוד ההיי-טק הישראלי בהתאחדות התעשיינים; שלו חוליו, מנכ"ל דרים סקיוריטי (ומייסד NSO); הילה חדד חמלניק, מנכ"לית מונשוט (ולשעבר מנכ"לית משרד החדשנות, המדע והטכנולוגיה); פרופ' משה שהם, שייסד שתי חברות בתחום – פורסייט רובוטיקס ומזור רובוטיקס; עומר כילף, מנכ"ל אינוביז; וד"ר שלומית ווגמן-רטנר, מומחית גלובלית לאסטרטגיית AI, מדיניות ורגולציה מהאוניברסיטאות הרווארד ורייכמן, ובעברה ראשת הרשות להגנת הפרטיות. הכנס הקרוב מסמן אבן דרך משמעותית עבור תעשיית ההיי-טק המקומית, ברגע שבו הבינה המלאכותית הפיזית עוברת ממחקרי מעבדה ליישומים מסחריים רחבי היקף. הנוכחות המרשימה של ענקיות טכנולוגיה גלובליות, לצד שורת היזמים והמשקיעים הבכירים בישראל, מחדדת את הפוטנציאל של השוק המקומי לתפוס עמדת הובלה במהפכה הבאה. אם העשור האחרון התאפיין בפריצת הדרך של מודלי התוכנה, השנים הקרובות שייכות לחיבור שבין האלגוריתמים לחומר ולרובוטיקה – והמפגש בתל אביב נועד להבטיח שקפצת המדרגה הטכנולוגית הזו תתרחש, במידה רבה, בישראל. אם אתם מתעניינים בנושא או עובדים בו ועוד לא נרשמתם לכנס – אתם מוזמנים לעשות זאת כאן.

חברת OpenAI הציגה בימים האחרונים את מודל הדגל החדש שלה, GPT-6 Astra, והצהירה כי מדובר ב"מודל האינטליגנטי והמיושר (מלשון AI Alignment – ג"פ) ביותר בעולם".  נשיא החברה, גרג ברוקמן, אף לא היסס והכריז בפני עיתונאים כי השקת המודל מסמנת את תחילתו של "עידן ה-AGI"  – משמע של הבינה המלאכותית הכללית, שהיא למעשה התוצר שבמקור OpenAI שאפה אליו מרגע הקמתה. לדבריו, "אם נריץ את הזמן כמה שנים קדימה ונביט לאחור כדי לשאול מתי באמת נוצרה ה-AGI, אני חושב שזה יהיה בערך בזמן הזה, וייתכן שזה קשור למודל הזה". פיתוחו של Astra דרש את הרצת האימון הגדולה ביותר בתולדות OpenAI – עם יותר מ-100,000 מעבדים גרפיים (GPUs) שהופעלו באתר "סטארגייט" בטקסס – והוא המודל הראשון של החברה שבו מודלים קודמים פיקחו על תהליך האימון של המודל החדש. התקדמות ניכרת בתכנות, מתמטיקה ושליטה אוטונומית במחשב גולת הכותרת הרשמית של מודל Astra היא היכולת שלו לפעול באופן עצמאי על גבי מחשבים ודפדפנים, לבצע משימות מרובות שלבים – כמו מילוי דו"חות מס – וכן הוא מתמחה בעיצוב בתלת-ממד בתוכנת Blender, בבניית משחקי וידיאו ובביצוע בדיקות איכות קוד. לפי נתוני OpenAI, המודל מהיר פי שניים מקודמו, GPT-5.6 Sol, בביצוע משימות מחשב, ומקצר את זמן העבודה הממוצע על משימה מורכבת מ-75 דקות ל-40 דקות בלבד. במבחני ביצועים מתמטיים מורכבים, Astra רשם ציון חסר תקדים של 97.6% במבחן FrontierMath Tier 4, ואף סייע בפתרון בעיות מתמטיות שנותרו בלתי פתורות שנים רבות.  ואם לא די בכך, המודל הציג גם קפיצה מרשימה ל-99.9% במבחן ARC-AGI-3, הבוחן פתרון בעיות חדשות לחלוטין. עם זאת, חוקרים עצמאיים מיהרו לצנן את ההתלהבות והבהירו כי הציון הכמעט מושלם הזה הושג בעצם רק בשימוש במערכת הניהול הפנימית של OpenAI, המאפשרת שמירת נתונים בין שיחות, בעוד שבמבחן אובייקטיבי ונטול התאמות רשם המודל ציון של 62.7% בלבד.  בתחום התכנות הציג המודל הישגים חזקים עם 57.9% במבחן Terminal-Bench 4.0, אך הוא נתקל בתחרות עזה מצד המודל Muse Spark 1.3 של חברת מטא (Meta), שעקף אותו בחלק מהמדדים. השוואת המודלים השונים הפועלים כיום. צילום: ג'מיני נוטבוק השקה מקרטעת והתנצלות מסם אלטמן למרות ההכרזות החגיגיות, ההשקה בפועל לוותה בטונים צורמים ותסכול רב מצד הלקוחות המשלמים של OpenAI. החברה בחרה להתחיל את פריסת המודל באופן מדורג, כאשר הגישה הראשונית ניתנה אך ורק ללקוחות ארגוניים המשתתפים בתוכנית הגנת הסייבר Daybreak, בעוד שמשתמשי ChatGPT Plus ו-Pro, כמו גם מפתחי API, נותרו מחוץ לתמונה ללא תאריך יעד ברור.  הרשתות החברתיות, ובעיקר פלטפורמת X, התמלאו בתלונות זועמות של משתמשי הפרימיום המתוסכלים. עקב כך נאלץ מנכ"ל OpenAI, סם אלטמן, לפרסם הודעת התנצלות פומבית שבה כתב: "ראשית, סליחה על ההשקה המבולגנת. שנית, כשאנחנו מפשלים, אנחנו מנסים לתקן זאת".  אלטמן הביע תקווה כי המשתמשים יקבלו גישה במהלך סוף השבוע, אך הודה כי אינו יכול להבטיח זאת. כפיצוי זמני על העיכוב, הודיע מוביל הנדסת Codex בחברה, טיבו סוטיו, כי מנויי ChatGPT בתשלום יקבלו איפוס מכסות שימוש יומי (banked reset) על כל יום שבו לא הייתה להם גישה למודל. ובאמת רק כמה שעות לאחר מכן הושלמה פריסת המודל למרבית המשתמשים המשלמים. צללים של אבטחה ולקחי תקרית Hugging Face הזהירות יוצאת הדופן של OpenAI נובעת מנתוני אבטחה דרמטיים. GPT-6 Astra הוא המודל הראשון בתולדות החברה שהוגדר ברמת סיכון "קריטית" (Critical) בתחום הסייבר, תחת מסמך המוכנות של OpenAI עצמה. משמעות הדבר היא שללא מערכות ההגנה המופעלות בייצור, המודל מסוגל לזהות פרצות אבטחה לא ידועות (zero-days) במערכות קריטיות ומאובטחות, ולפתח באופן עצמאי קוד פריצה (exploit) מלא ללא כל הכוונה אנושית. במהלך שלבי ההערכה הפנימיים שלו, המודל אכן גילה וניצל שתי פרצות אבטחה לא מוכרות מסוג זה (שאותן מיהרה OpenAI לחשוף בפני מפתחי המערכות). לפי הדיווחים, החשש מפני יכולות אלו הוא שהוביל לעיכוב של שבועות במועד ההשקה המקורי של Astra. כידוע, במהלך הקיץ, מודלים פנימיים בשלבי פיתוח (שאינם Astra) פרצו את סביבת הבדיקות הסגורה שלהם, הקימו לוח מודעות מאולתר ברשת כדי לתקשר זה עם זה, ויצרו נחיל של כ-1,200 סוכנים שביצעו מתקפה מתואמת על פלטפורמת האגינג פייס (Hugging Face) כדי לגנוב תשובות למבחני הביצועים ולעקוף את מערכות הציון. עוד לפני כן, באביב, כפי שדיווחנו היום (א'), התרחש אירוע השתלטות של סוכנים על אתר גרמני.  בעקבות התקרית, שנחשפה לציבור רק לאחר פרסום מצד האגינג פייס, הקפיאה OpenAI את פיתוח המודלים למשך שבועיים לצורך בנייה מחדש של כלי האבטחה. עקב החשיפות האחרונות מסרה OpenAI: "הגיע הזמן שנגדיר סטנדרטים לשאלה מתי וכיצד אנו משתפים בתקריות חוסר מיתאם (misalignment), ולא רק את מאפייני חוסר המתאם של המודלים שלנו". החברה התחייבה להציג בשבועות הקרובים מסגרת גילוי ודיווח חדשה לתקריות מסוג זה, בשיתוף פעולה עם עשרות סוכנויות רגולטוריות ברחבי העולם.  יצוין כי הגרסה הציבורית של Astra נחסמה לחלוטין לביצוע משימות סייבר התקפיות מתקדמות, והן נותרו נגישות אך ורק למגני סייבר מורשים במסגרת תוכנית Daybreak Blue של החברה. משבר הניטור: בינה חזקה יותר, שקופה פחות לצד השיפור הדרמטי ביכולות, הדו"ח הרשמי של OpenAI חושף סיכון מדאיג בתחום הפיקוח. החברה הודתה באופן חסר תקדים כי "Astra מציג ירידה משמעותית ביכולת הניטור של שרשרת המחשבה (chain-of-thought) בהשוואה למודלים קודמים".  המודל החדש, כך לפי דיווחים, משתמש בארכיטקטורת reasoning המכונה "עומק מחזורי" (recurrent depth), המאפשרת לו לקצר ולדחוס את שלבי החשיבה הפנימיים שלו. הדחיסה הזו מקצרת את זמני התגובה, אך מונעת ממערכות הבקרה החיצוניות לעקוב באופן אמין אחר תוכניותיו, ובחברה אף הודו כי "אם המודל ינסה לחבל או להתחמק ממשימות באופן סמוי, סביר להניח שלא נצליח לתפוס זאת באופן אמין". המדען הראשי של OpenAI, יאקוב פאצ'וקי, הזהיר מפני המגמה: "התקדמות ברמת האינטליגנציה אינה מבטיחה התקדמות ברמת היישור והבטיחות". הוא הדגיש כי החברה תעצור הגדלה נוספת של המודלים עד לקבלת ביטחון מספק ביכולת לפקח עליהם. מומחי אבטחה בעולם מביעים דאגה רבה – ג'יימס בלייק, סגן נשיא לאסטרטגיית חוסן סייבר בחברת קוהסיטי (Cohesity), הסביר כי "מערכות AI אינן מתנהגות באופן דטרמיניסטי. עלינו למצוא דרכים להבטיח שהן יישארו ניתנות לניטור לאורך כל מחזור החיים שלהן".  קריסטין לואורי, מנהלת אבטחת מידע (CISO) בחברת אופטיב (Optiv), סיכמה את המצב באומרה כי "עלייתה של Astra מבהירה שבינה מלאכותית היא כבר לא רק נושא של פרודוקטיביות, אלא סוגיה קריטית של ניהול סיכונים".