קצת מדהים לחשוב שעד לפני כמה שנים, לא רבות מדי, נמכרו יותר מחשבים נייחים, שולחניים, מאשר מחשבים ניידים. אבל גם אם המרחק הוא לא גדול כמו שנוטים לזכור, אי אפשר להתעלם מעצם מגמת הניידות – בדיוק כמו שאי אפשר להתעלם מכך שלמחשב נייח יש הרבה יתרונות משלו בלא מעט תרחישים. בתוך התרחישים הללו יש מקום לתרחיש חשוב לא פחות מהאחרים של מחשבי הכול כלול (AiO). מדובר במחשבים שבהם כל הרכיבים מוסתרים ומסודרים יפה מאחורי מסך, שבימינו הוא גדול. במקרים רבים, כמו במקרה של V400 AiO V470VAT של אסוס, זה נראה טוב, עם קווי עיצוב שמותאמים מאוד לסביבה ביתית מעוצבת היטב, אבל גם לסביבה עסקית טהורה – ולא רק לשולחן הקבלה, אלא עבור כל חדר שבו עובד מישהו שלא צריך מחשוב עתיר ביצועים. שהרי למראה נאה של המחשב הנייח בעבודה יש בהחלט השפעה. מחשוב שאינו עתיר ביצועים אפשר לומר שמחשוב שאינו עתיר ביצועים הוא הגדרה טובה למחשב הזה. אולי כדי להוריד עלויות סופיות בחרה עבורו אסוס את המעבד Core 7 240H, מעבד למחשבים ניידים – דבר שאינו יוצא דופן במחשבי הכול כלול, משום שהמעבדים האלה חוסכים את הצורך במאווררים רעשניים. ה-Core 7 240H הושק ברבעון הרביעי של 2024, כחלק ממשפחת ה-Raptor Lake של אינטל. כלומר, הוא מעבד יחסית ישן, מה שגם שיש לו 10 ליבות בלבד – שש מהן ליבות ביצועים, שיכולות להגיע עד 5.2 גיגה-הרץ, וארבע ליבות יעילות, שיכולות להגיע למהירות מרבית של 4 גיגה-הרץ. אחת הפשרות של השימוש במעבד כזה היא שאין NPU פנימי, כך שכדי לבצע כל ביצוע AI צריך לגשת לאינטרנט, ובמקרה של שימוש עסקי, זה בהחלט יכול להיות כאב ראש עבור מחלקת ה-IT. גם בשימוש ביתי, אבל שם כל אחד אחראי לעצמו. גם השבב הגרפי המבונה לא מיועד בדיוק למשחקי AAA, אבל מי שהספרייה שלו מכילה הרבה מאוד משחקי עבר טובים – כמוני, לדוגמה – יוכל בהחלט להריץ רבים מהם. מנגד, יש היבט שמפצה, במיוחד אם לוקחים בחשבון את מה שקורה בשוק: המחשב, בדגם הספציפי שהגיע לבדיקה – V470VAT-WPF077W – מציע 32 גיגה-בייט זיכרון RAM מסוג DDR5, ולצד זה שני כונני אחסון בנפח של 1 טרה-בייט כל אחד. ה-V400 AiO V470VAT של אסוס. צילום: יח"צ הרגלית של ה-V400 AiO V470VAT יפה ומעוצבת, חזקה ויציבה, ומשני הצדדים שלה יש מספיק מחברים כדי לחבר גם מחשב חיצוני – כלומר, להשתמש במחשב כמסך של מחשב אחר. מקדימה, מתחת לפינה הימנית, יש עוד מחבר USB-A, אם צריכים לחבר ציוד היקפי לזמן מה ולא רוצים להושיט יד אחורה. יש לציין שזוהי לא רגלית ארגונומית, כך שהגובה של המסך/המחשב לא ניתן לשינוי. עם זאת, אפשר לבצע הטיה קלה מעלה או מטה, כדי להתאים את התצוגה לישיבה. למעלה יש לא מעט חורי אוורור, ובאמצע ניצבת מצלמת רשת עם חיישן של חמישה מגה-פיקסל, שמלווה בחיישן אינפרה אדום. המצלמה מוסתרת בתוך הגוף כל עוד לא צריכים אותה – כדי לשמור על הפרטיות, ואפשר להרים אותה בקלות כדי, למשל, להיכנס למחשב ללא סיסמה או כדי לבצע שיחות ועידה ב-וידיאו. הרמקולים אמנם פשוטים יחסית, אבל יש מיקרופונים שממוקמים היטב, וביחד אפשר לנהל שיחות ועידה מצוינות. על אף כל זאת, העובי של המחשב (ששוקל קצת יותר מ-7 ק"ג) במקום הכי רחב שלו עומד על 36.5 מ"מ בלבד. זה בהחלט מוסיף לחיוניות שלו, כמו גם העובדה שהעובי של המסגרת במקום הכי רחב שלה הוא 15.6 מ"מ. המסך, גם אם אינו מדהים, מספק את הסחורה שמתאימה לרמת המחיר של המחשב: מדובר, בדגם שהגיע לבדיקה, במסך IPS תומך מגע, בגודל 27 אינץ' וברזולוציית FHD בסיסית. הוא מגיע עם בהירות של 300 ניט וקצב ריענון של 75 הרץ. עבור הרוב המכריע של השימושים זה בהחלט מספיק. יש יתרון במחיר היתרון הכי גדול של ה-V400 AiO V470VAT הוא המחיר. אם בוחנים אותו מול רמת המחירים ההולכת וגואה בשוק המחשבים באופן כללי, אשר לומר שזה רק 4,999 שקלים. לסיכום, אמנם לא מדובר במחשב שמציע את המרכיבים הכי חדישים וחזקים בשוק, אבל לרוב הצרכים בעבודה, ולמעשה גם עבור רוב הצרכים במשק משפחתי סטנדרטי, הוא מספק מענה טוב. תוסיפו לזה שהוא נראה טוב וחוסך מקום – כמו כל מחשב בסגנון הכול כלול.

דלק ישראל, קרן קיסטון ולאומי פרטנרס, שקנו באחרונה ביחד את הוט מובייל, הודיעו היום (ה') כי בחרו בדגנית קרמר לתפקיד מנכ"לית החברה. המינוי כפוף לאישור דירקטוריון הוט מובייל. היא צפויה להחליף את אילן ברוק, שהודיע באוגוסט על פרישתו מהתפקיד לאחר שבע שנים. שלושת הגופים מחזיקים ביחד בשליטה בהוט מובייל: דלק ישראל וקרן קירסטון מחזיקות ב-40% מהמניות כל אחת ולאומי פרטנרס – ב-20%. במסגרת תפקידה תוביל קרמר את יישום התוכנית העסקית של הוט מובייל לשנים הקרובות, ותבנה שדרת ניהול חדשה, שתנהל את החברה תחת הבעלים החדשים. התוכנית תתמקד, בין היתר, בחיזוק ובפיתוח המותג, בשיפור חוויית הלקוח ומערכי השירות, בהאצת הפעילות המסחרית ובמיקסום הנכסים והתשתיות של הוט מובייל, במטרה לחזק את מעמדה בשוק ולייצר מנועי צמיחה. ניסיון רב בשוק הסלולר קרמר היא מנהלת בכירה, בעלת ניסיון של יותר מ-25 שנה בענפי התקשורת והטכנולוגיה, ובעלת היכרות וניסיון רבים מאוד עם שוק הסלולר המקומי. בתפקידה האחרון היא כיהנה, עד תחילת 2025, כמשנה למנכ"ל פרטנר. במסגרת תפקידה, היא הייתה מעורבת בניהול הפעילות העסקית, בהובלת מהלכי צמיחה, בשיפור מערכי המכירה, השירות והתפעול, בקידום תשתיות טכנולוגיות ובפיתוח שיתופי פעולה עסקיים. קודם לכן מילאה קרמר שורת תפקידים בכירים בקבוצת בזק, בין היתר כמשנה למנכ"ל פלאפון, יס ובזק בינלאומי. לפני כן היא שימשה סמנכ"לית חטיבת הלקוחות הפרטיים בפלאפון, ועסקה במגוון תפקידי ניהול בתחומי השירות והמכירות בפלאפון וב-012 קווי זהב. קרמר היא בעלת תואר ראשון במנהל עסקים בהתמחות בשיווק ובוגרת הקורס לדירקטורים באוניברסיטת רייכמן.

כתב: ארז מוסקוביץ', מייסד שותף של Tasq AI. משפט אחד שנאמר בכנס Physical AI של אנשים ומחשבים והמטה הלאומי לבינה מלאכותית, שנערך באחרונה, לא יוצא לי מהראש: אלקנה אסולין, סגן נשיא באינטל, ניסח את זה בפשטות כשאמר ש-"בעולם הפיזי אין הזדמנות שנייה". זהו ההבדל החשוב ביותר בין Physical AI לבינה המלאכותית שהתרגלנו לדבר עליה. אם מודל שפה נותן תשובה גרועה – אפשר לנסח מחדש. לעומת זאת, אם רובוט מקבל החלטה שגויה בפס ייצור, על הכביש, בבית חולים או בשטח – אי אפשר פשוט ללחוץ על "נסה שוב". אותו האתגר, בכל פעם מזווית אחרת לאורך היום שמעתי בכנס את אותו האתגר, בכל פעם מזווית אחרת. כך, למשל, ליאור בן חורין, ראש תחום רובוטיקה לאזור EMEA באנבידיה, דיבר על אימון רובוטים בסימולציה, לפני שהם פוגשים את העולם האמיתי. בפאנל על הסטאק, אביחי כהן, מנהל תחום מוצרי אלחוט לקצה ו-Physical AI באינטל, דיבר על הפער בין להראות שרובוט יודע לבצע משימה בפיילוט לבין לגרום לו לבצע אותה נכון, שוב ושוב, לאורך זמן ובסביבה שלא מתנהגת לפי התסריט. ושם, בדיוק שם, מתחילה העבודה האמיתית. קחו פעולה פשוטה לכאורה: רובוט מרים חפץ. האם הוא הצליח להרים אותו? זה דבר שקל יחסית לבדוק. אבל האם הוא אחז בו במקום הנכון? הפעיל את הכוח הנכון? בחר במסלול הבטוח ביותר? האם הייתה דרך מהירה, יציבה או חסכונית יותר לבצע את אותה פעולה? פתאום "הצלחה" היא לא תשובה של כן או לא. לפני שאפשר ללמד מכונה לבצע משהו טוב, צריך להחליט מה נחשב טוב, ומה נחשב מספיק טוב כדי לסמוך עליה. וזה אחד ההבדלים הגדולים בין מודלי שפה לבין Physical AI: אין כאן אינטרנט שלם שאפשר לשאוב ממנו דוגמאות. חלק גדול מהדאטה צריך להיווצר בסימולציות ובאינטראקציות בעולם האמיתי, ואז לעבור בדיקה, דירוג והערכה, כדי שהמערכת תלמד מהתנהגות נכונה ולא סתם מהתנהגות אפשרית. רובוט הומנואידי בכנס Physical AI. מה נחשב אחיזה "נכונה"? צילום: ניב קנטור שיקול דעת איסוף הדאטה, יצירתו והפקת המיטב ממנו הם אתגרים משמעותיים. אבל לצד כל אלה יש אתגר נוסף, שאסור להזניח: איך שופטים את התוצאה, ואיך קובעים מה המערכת צריכה ללמוד ממנה. פה נכנס שיקול הדעת. לפעמים מודל אחר יכול להעריך את התוצאה. לפעמים צריך בני אדם. ובמקרים מסוימים צריך מומחים שבאמת מבינים את התחום, את הסיכון ואת מחיר הטעות. ואת כל זה צריך לעשות שוב ושוב, ובהיקפים גדולים. המקום שבו Tasq AI נכנסת לתמונה זהו בדיוק המקום שבו Tasq AI נכנסת לתמונה: אנחנו עוזרים לצוותים להגדיר מהי התנהגות נכונה, לבדוק אותה באופן שיטתי ולהפוך את ההערכה לתהליך יעיל, עקבי ומנוהל, גם כשהמערכות והנתונים גדלים. לא מדובר בפתרון קסם, אלא במומחיות, עומק וניסיון של שנים בניהול תהליכי דאטה ואימון מודלים, כדי לתת לשותפים שלנו את הדרך הטובה ביותר להתמודד עם שאלה שהופכת חשובה יותר ככל שהמערכות יוצאות מהמעבדה: לא רק מה המכונה יכולה לעשות, אלא מה נכון שהיא תעשה. אחרי יום שלם לצד אנשים שבונים רכבים אוטונומיים, רובוטים, מערכות ביטחוניות, יישומים רפואיים וטכנולוגיה לחקלאות, יצאתי עם מחשבה אחת: לגרום למכונה לעשות משהו – זה החלק הקל. לגרום לה לעשות את הדבר הנכון, בכל פעם מחדש, בעולם שלא מחכה לה ולא נותן לה הזדמנות שנייה – זה האתגר. וזה גם המקום שבו ה-Physical AI תוכיח אם היא באמת מוכנה לצאת מהמעבדה. תודה לאנשים ומחשבים, למטה הלאומי לבינה מלאכותית, לדוברים, למציגים ולכל מי שעצר אצלנו, בביתן של Tasq AI, ושיתף במה שהוא בונה. חלק מהשיחות הטובות ביותר קרו דווקא בתערוכה ובמסדרונות, בין הרצאה להרצאה.

"השוק הישראלי מתייחס לבינה המלאכותית באופנים שונים. בצד אחד של המנעד נמצאים ארגונים שקופצים למים העמוקים במהירות, אוהבים ליטול סיכונים ולהיות מאמצים ראשונים של הטכנולוגיה. בצד השני נמצאים ארגונים שמחכים להיות אחרונים. באמצע נמצאים רוב הארגונים. להערכתי, 2027 תהיה שנת ה-AI שלהם, גם כי הם רוצים וגם כי הם חייבים. התהליך אורך זמן והשוק לומד" – כך לדבריו של איתי מרגלית, מנהל פעילות סיילספורס (Salesforce) ישראל. מרגלית התראיין לאנשים ומחשבים במסגרת Dreamforce 2026, כנס הלקוחות והשותפים השנתי של החברה, שמתקיים השבוע בסן פרנסיסקו עם עשרות אלפי משתתפים. מרגלית תיאר את הארכיטקטורה העכשווית של פלטפורמת סיילספורס. לדבריו, "היא כוללת ארבע שכבות. הראשונה, הנתונים והמטא-דאטה. יש בה הקשרים, נימוקיות, סמנטיקה, היגיון של תהליכים וחיבור לנתונים שאינם בעולמות סיילספורס. השכבה השנייה היא האפליקטיבית. שם יש עולמות תוכן על הלקוחות, העובדים, המכירות, השירות, התמיכה והשיווק – ושם מנהלים את התהליכים העסקיים. השכבה השלישית היא הסוכנית. סוכני ה-AI נכנסים בכמה רבדים. למשל, סוכן המשיב תשובות ללקוחות על בסיס המידע שניגש אליו, סוכן המשתמש במנועי AI, סוכן המנהל סוכנים. לצידם פועלים סוכנים שפועלים באופן פנימי ועוזרים בייעול הארגון. השכבה הרביעית היא שכבת הממשק. פה הוספנו למשתמשים יכולת לעבוד מכל מקום, ולא רק דרך כניסה למערכת סיילס, כדי שלא להגביל אותם. כך אנו מאפשרים לסוכנים להבין את ההקשר העסקי ולבצע פעולות על בסיס כלל הנתונים, תהליכי העבודה והלוגיקה העסקית שלנו ושל הלקוחות". מרגלית התייחס לכמה מההשקות שנערכו בכנס. "עם אנבידיה (NVidia) הכרזנו על Koa, מודל ה-CRM הראשון שלנו, שפותח במיוחד ליכולות ההסברתיות, reasoning. כך, סוכני AI יכולים לנתח משימה מורכבת, לקבל החלטות ולבצע סדרת פעולות עד הסוף. בנינו מנוע שמבין את המבנה של עסקה, את מחזור החיים של פנייה לשירות ואת תהליכי העבודה השונים בין תעשיות, כשהכל פועל בסביבת האמון של הלקוח". עוד סיפר, כי "הודענו על הרחבת שיתוף הפעולה עם AWS, כדי לאפשר לארגונים להשתמש בנתונים, ב-AI ובסוכנים של שתי החברות באופן משולב, בלי להחליף מערכות. כך, נתונים והקשר עסקי מסיילספורס יהיו זמינים ב-Amazon Quick, וסוכנים של AWS יעבדו בתוך סלאק (Slack) שלנו וישתמשו בנתוני סיילספורס לביצוע משימות". "בנוסף", ציין, " השקנו עם גוגל קלאוד (Google Cloud) תשתית משותפת לסוכני AI ולנתונים. זאת, כדי לחבר בין התשתיות, הנתונים והסוכנים של שתי החברות וליצור שכבת AI משותפת לארגונים". "ככלל, השוק בשל לעולם החדש של בינה מלאכותית בכלל ובינה מלאכותית סוכנית בפרט. זה ניכר בפעילות שלנו בישראל", סיכם מרגלית. "המשכנו לגדול – הן בהיקף הלקוחות והן בעוד הטמעות אצל לקוחות קיימים, במגזר הציבורי וגם זה המסחרי. היקף השימוש בסוכנים בקרב הלקוחות הארגוניים גדל ב-70% מדי רבעון. המהפכה תקרה כאשר הלקוחות יראו את הערך העסקי שהם מקבלים מ-AI, עם מדדים כמותיים נראים, אשר מביאים לשיפור עסקי. נראה כניסה של עוד ועוד ארגונים מעוד תעשיות – נכנסים לעובי הקורה כבר בחודשים הקרובים".

כמדי שנה טס צוות הסניף הישראלי של נוטניקס ללאס וגאס לקיק אוף של שנת הכספים 2027 – Nutanix Sales Kickoff (SKO) – לצד 2,300 עובדים ועמיתים של נוטניקס, צוותי השיווק והפיתוח העסקי מרחבי העולם, שהגיעו לאירוע וששמעו על הצלחות החברה בשנה החולפת ועל ההיערכות לשנה החדשה עם התחומים שבהם תתמקד החברה, בהם פלטפורמת המולטי קלאוד האחודה של נוטניקס NCP, וירטואליזציה וקונטיינרים, מוכנות ארגונים ל-AI ותשתיות המונעות ביעילות ובמהירות באמצעות בינה מלאכותית סוכנית. המוטו המרכזי של הכנס השנה היה "Velocity – מהירות עם כיוון ומטרה". כמו כן צוינו בכנס השותפות החדשה שנחתמה עם חברת ChronoScale, הרחבת שיתוף הפעולה עם AWS, הגמישות של נוטניקס להתחבר למגוון מערכות אחסון חיצוניות ופלטפורמת הקוברנטיס של החברה. להתראות בעוד שנה.

שינוי משמעותי בצמרת של מרכז המו"פ של פאלו אלטו בישראל: גונן פינק, מנהל המרכז בתשע השנים האחרונות, הודיע על פרישתו מהחברה. את מקומו ימלאו דני כהן, סמנכ"ל בכיר למוצרי Cortex Security בפאלו אלטו, ופרץ רגב, סמנכ"ל בכיר למוצר וטכנולוגיה ב-Idira – מותג אבטחת הזהויות שהחברה השיקה לאחר רכישת הענק של סייברארק. בתשע השנים האחרונות מילא גונן תפקיד משמעותי בבניית Cortex, שפותח ברובו בישראל, ובצמיחתה של פאלו אלטו בארץ. המרכז, ובכלל הפעילות של פאלו אלטו בישראל, התרחב משמעותית לאחר רכישת סייברארק, והיא מעסיקה כיום בארץ מעל 3,200 עובדים. פינק היה מראשוני העובדים בצ'ק פוינט, ומילא בה תפקידים שונים בתחומי הטכנולוגיה והמוצר. הוא הצטרף לפאלו אלטו לאחר שזו רכשה ב-2017 את לייטסייבר – חברה שהוא היה המנכ"ל שלה. בשנים האחרונות, לצד ניהול המרכז הישראלי, פינק כיהן כסמנכ"ל בכיר למוצרי Cortex והענן של החברה. כהן, אחד משני המנהלים החדשים, מגיע מתוך Cortex, שהפך לאחד הפתרונות הבולטים שפאלו אלטו מציעה. מדובר בפתרון SecOps מבוסס בינה מלאכותית למרכזי תפעול סייבר (SOCs) מודרניים, שהופך את איתור, חקר והתגובה לאיומים לאוטומטיים. מפאלו אלטו נמסר כי היא "ממשיכה להיות מחויבת לישראל כמוקד מרכזי למחקר, פיתוח וחדשנות עבור החברה".

פרקליטות המדינה הגישה היום (ה') לבית המשפט כתב אישום חמור נגד מוסטפא עיסא, אזרח ישראלי בן 19 מכפר קאסם, שלפיו הוא תכנן לפוצץ עם מטען את חוות השרתים של אמדוקס ברעננה. המזימה שלו לא יצאה לפועל, והוא יואשם בעבירות נגד ביטחון המדינה מתוך מניע לאומני, הכנה למעשה טרור של היזק בזדון בחומר נפיץ, פעולה בנשק למטרות טרור ואימונים או הדרכה למטרות טרור. על פי כתב האישום, עיסא רצה לבצע פיגוע במטרה אסטרטגית במדינה, לאחר שחזה בערוצי טלגרם במראות המלחמה בעזה, ובתכני הסתה. התכנון שלו היה מדוקדק: הוא החל להתנדב, כדי לבצע את הפיגוע, בהתנדבות והצלה, אסף מידע על יעדים שונים – ובחר בחוות השרתים של אמדוקס. זאת, "מתוך הערכה שפגיעה בה תגרום לנזק מדיני וכלכלי חמור למדינת ישראל", צוין בכתב האישום. עיסא תכנן את הפיגוע היטב: הוא בנה מטען, ותכנן להטמין אותו בבניין של ענקית הטכנולוגיה או להטיל אותו מרחפן. הוא עשה זאת לאחר שצפה בסרטונים והוריד מדריכים כיצד לבנות מטען ואיך לפעול בתור מחבל בודד. עוד עולה מכתב האישום כי עיסא ניסה להרכיב מטען באמצעות ערבוב חומרי בערה עם תכולה של זיקוקים ונפצים שאותם רכש. כמו כן, הוא רכש רחפן ואביזרים שמאפשרים להרכיב את המטען על גבו. אלא שהניסוי לא צלח, והוא השמיד את התערובת. כתב האישום הוגש על ידי עו"ד אסף חרלופסקי, בעקבות חקירת משטרה. הפרקליטות מבקשת מבית המשפט להאריך את מעצרו של עיסא עד תום ההליכים המשפטיים נגדו ומציינת שהוא מסוכן לביטחון המדינה, ביצע פעולות לקראת הוצאת הפיגוע לפועל ושונא את מדינת ישראל.

המרוץ לפיתוח הבינה המלאכותית והאזהרות של בכירי התעשייה מפני הסכנות האפשריות לאנושות עלו השבוע מדרגה, בעיקר בכנס Dreamforce השנתי של סיילספורס. במרכז הוויכוח עומדת השאלה האם חברות ה-AI יכולות לפקח על עצמן, במעין רגולציה עצמית, או שהגיע הזמן לפיקוח ממשלתי מחייב? בכנס התברר שאין הסכמה בין ראשי ענקיות הבינה המלאכותית באשר לאופן שבו יש להתמודד עם הסיכון. הדיון התחדד בעקבות קריאתו של מנכ"ל אנת'רופיק, דריו אמודאי, להאט את קצב הפיתוח של סוכני ה-AI המתקדמים, ולאפשר למנגנוני הבטיחות להדביק את קצב ההתקדמות הטכנולוגית. אמודאי בעד רגולציה ממשלתית על התחום, אך הוא גם הציג בכנס גישה המשלבת בדיקות פנימיות, סטנדרטים משותפים לתעשייה ושיתוף פעולה בינלאומי. הוא אף קרא לשילוב מעריכים חיצוניים בתהליכי הבטיחות. מנכ"ל אנבידיה, ג'נסן הואנג, דחה את הקריאה לרגולציה חדשה, וטען כי בטיחות ה-AI היא בראש ובראשונה בעיה הנדסית, שאפשר להתמודד איתה באמצעות פיתוח אחראי ובקרות טכנולוגיות. מנכ"ל מטא, מארק צוקרברג, שלא השתתף באירוע, כתב השבוע בפוסט ברשתות החברתיות שהחברות יכולות להטיל רגולציה עצמית. הוא הדגיש את האחריות של כל מעבדת AI ואת התמריצים שמייצרת התחרות העסקית לפיתוח בינה מלאכותית בטוחה ומעוררת אמון. עוד משתנים שיבטיחו את זה הם, לדבריו, האחריות המשפטית והחשש מפגיעה במשתמשים בכלים. בגלל האינטרס של החברות בבטיחות ה-AI, מנכ"ל מטא גורס שאין צורך בהאט קצב פיתוח סוכני ומודלי ה-AI. ג'נסן הואנג, מנכ"ל אנבידיה, ומארק בניוף, מנכ"ל סיילספורס, על הבמה בכנס Dreamforce. צילום: יח"צ צוקרברג מיישר בכך קו עם עמדת נשיא ארצות הברית, דונלד טראמפ, שמתנגד להתערבות רגולטורית, בעיקר בגלל המאבק מול סין. מנגד, הסנאטור ברני סנדרס הגיש הצעת חוק שתחייב רגולציה כזאת. אם הסנאט ייפול בבחירות האמצע בנובמבר לידי המפלגה הדמוקרטית – מהלך קשה אך אפשרי – יש סיכוי שההצעה תעבור. ויש גם את העמדה של סם אלטמן: מנכ"ל OpenAI לא שולל רגולציה ממשלתית על התחום. עם זאת, הוא אמר ב-Dreamforce שיש לאנשים "זכות לפחד" מהתפתחות הבינה המלאכותית, אולם עליהם לסמוך על החברות בתחום ולתת בהן יותר אמון. "העולם צריך לבטוח שאנחנו עושים את הדבר הנכון, כי זה הדבר הנכון לעשות ואנחנו מבינים עד כמה זה גדול וחשוב", ציין. הבינה המלאכותית בדרך לגבעת הקפיטול. צילום: Gdisalvo, ShutterStock ואולי הפתרון נמצא בשילוב בין שתי הגישות? המתנגדים לאסדרה עצמית מעלים טענה פשוטה: לא נכון להשאיר את הפיקוח על פיתוח הטכנולוגיה בידי החברות שמפתחות אותה. מדובר בחברות המתחרות זו עם זו על השקעות, לקוחות, נתח שוק ומעמד טכנולוגי. לכן, לטענתם, קיים כאן ניגוד עניינים מובנה: כל חברה רוצה להיות הראשונה שתפתח את הדור הבא של המודלים והסוכנים. במצב שכזה, השאלה היא עד כמה חברה תהיה מוכנה להאט את הפיתוח של עצמה, כאשר המתחרים שלה ממשיכים להתקדם. מן העבר השני, תומכי האסדרה העצמית מזהירים מפני רגולציה ממשלתית שתהפוך במהירות למערכת ביורוקרטית ואיטית, דווקא בתחום שמתפתח בקצב חסר תקדים. חוקים שנכתבים כיום עלולים להפוך ללא רלוונטיים בתוך זמן קצר, בעוד שחברות הטכנולוגיה מסוגלות לשנות את המערכות שלהן בתוך חודשים, ולעתים בתוך שבועות. יש תקדימים לאסדרה עצמית הטענה שחברות הטכנולוגיה יכולות להיות הרגולטוריות של עצמן אינה חסרת תקדים. שאילתה פשוטה של כותב שורות אלה בצ'ט הביאה דוגמה מעניינת: בוועידה שנערכה ב-2017 בקליפורניה בהשתתפות 100 חוקרים בתחום הבינה המלאכותית גובשו 23 עקרונות לפיתוח אחראי של AI. בין העקרונות: בטיחות ואבטחה לאורך חיי המערכת, שקיפות במקרה של כשל, אחריות של המפתחים, שליטה אנושית במערכות אוטונומיות, הימנעות ממרוץ חימוש והפעלת אמצעי זהירות ביחס למערכות בעלות יכולות מתקדמות במיוחד. כלומר, כבר לפני כמעט עשור, הרבה לפני שהמודלים והסוכנים פרצו לחיינו, הבינו חוקרים ואנשי תעשייה שהמרוץ הטכנולוגי עלול ליצור תמריץ מסוכן: חברה אחת לא רוצה להיות הראשונה שמאטה, אם המתחרות שלה ממשיכות קדימה. גם בתחום אבטחת המידע ניתן למצוא דוגמאות שבהן התעשייה פיתחה לאורך השנים מנגנוני דיווח על חולשות, תקני אבטחה ושיטות עבודה, שחלקם אומצו בהמשך על ידי ממשלות וגופים רגולטוריים. תומכי האסדרה העצמית יכולים, אפוא, לטעון שגם בתחום הבינה המלאכותית ניתן להתחיל בסטנדרטים וולונטריים של התעשייה, ובהמשך להפוך אותם לחלק ממסגרת מחייבת. אבל, קיים הבדל משמעותי כשזה מגיע לבינה מלאכותית. באבטחת מידע, חלק גדול מהאתגר הוא הגנתי: כיצד למנוע חדירה, לזהות חולשה או להגן על מערכת מפני תקיפה. ב-AI, לעומת זאת, הבעיה נוגעת גם להתנהגות של המערכת עצמה, לאופן שבו היא מקבלת החלטות ולמידת האוטונומיה שניתנת לה. המרכיב האנושי הופך לקריטי: האם מפתח, מנהל מוצר או הנהלת חברה ידעו להציב לעצמם גבולות כאשר הם נמצאים במרוץ מול המתחרים? האם חברה תהיה מוכנה לדחות מוצר רווחי אם בדיקות הבטיחות יגלו סיכון שלא ניתן לכימות? הרגולציה העצמית יכולה להיות נקודת הפתיחה, אבל ככל שסוכני ה-AI הולכים ומתפתחים, קשה יותר ויותר להצדיק מצב שבו התעשייה היא גם המפתחת, גם המפקחת וגם זו שקובעת לעצמה את גבולות המשחק שיתוף פעולה בין הממשלות לתעשייה ויש גם דרך ביניים: ממשק ושיתוף פעולה בין התעשייה לממשלות בתחום ה-AI. המשמעות אינה בהכרח שהממשלות צריכות להפוך ל-"שוטר הרע" של תעשיית הבינה המלאכותית. אפשר להעלות על הדעת מודל שבו החברות מפתחות בעצמן תקנים ומנגנוני בטיחות, אך מסכימות גם לפיקוח חיצוני, רגולטורי, ביקורת בלתי תלויה וחובות דיווח. במקביל, ממשלות יכולות לקבוע כללי בסיס מחייבים בתחומים שבהם הסיכון לציבור גבוה במיוחד. כך ניתן לשלב בין הגמישות והמהירות של התעשייה לסמכות והיכולת לאכוף כללים של המדינה. זה עשוי להיות חשוב במיוחד בתחום סוכני ה-AI, שכן אלה מערכות שמסוגלות לא רק לייצר טקסט או לענות על שאלות, אלא לבצע פעולות, להשתמש בכלים, לקבל החלטות, ולפעול במידה הולכת וגדלה של עצמאות. השורה התחתונה: הרגולציה העצמית יכולה להיות נקודת הפתיחה, אבל ככל שסוכני ה-AI הולכים ומתפתחים, קשה יותר ויותר להצדיק מצב שבו התעשייה היא גם המפתחת, גם המפקחת וגם זו שקובעת לעצמה את גבולות המשחק.