מערכות בינה מלאכותית הן מכונות של תחזיות, Prediction Machines. אתה מזין לתוכן הררי מידע על מה שהתרחש בעבר, הן מוצאות בו תבניות ואז מספקות תחזיות ביחס למה שצפוי להתרחש בעתיד.
בחודשים האחרונים פרסמה גוגל שני מחקרים שעוסקים ביכולת התחזית של המערכות שלה בתחום האקלים. המחקר הראשון הראה כיצד המודל שהחברה פיתחה מסוגל לחזות בצורה טובה, מהירה וזולה יותר את מזג האוויר וזאת באמצעות שיטה חדשה: במקום לנסות לצפות את התנאים הפיזיקליים שיתקיימו באטמוספירה בעוד כמה ימים או שעות, כפי שעושים המודלים הקיימים, המודל שלה ניתח מידע היסטורי ביחס למה שקרה בכל רגע נתון בשכבות האטמוספירה השונות ב־40 השנים האחרונות, ובעזרת התבניות שאיתר, הוא יודע לנפק תחזיות מדויקות יותר.
במחקר שני של החברה, שהתפרסם בכתב העת "נייצ'ר", נטען שמודל אחר שלה מסוגל לחזות מראש היכן יתרחשו שיטפונות ענק. שיטפונות כאלה משפיעים על חייהם של כ־1.5 מיליארד בני אדם וגורמים לנזק מצטבר של כ־50 מיליארד דולר בשנה, כל שנה. המודל של גוגל מסוגל לומר שבעה ימים מראש היכן יתרחש שיטפון, ובכך הוא מסייע להכניס יציבות, סדר וביטחון בחייהם של מאות מיליוני בני אדם שחיים ב־80 מדינות שונות.
מערכת שלישית שפותחה בארצות הברית, ושאינה קשורה לגוגל, בוחנת סריקות MRI של פציינטים ויודעת לומר ברמת ביטחון גבוהה האם והיכן יתפתח סרטן ריאות. בסריקה לא רואים דבר, כלומר, הרופאים לא רואים בה דבר, אבל מאחר שהמערכת למדה מאינסוף סריקות, היא יודעת לאתר תבניות זעירות שמצביעות על מה שעתיד לקרות והיא עושה את זה זמן רב לפני שהרופאים רואים עדות למחלה, זמן רב לפני שהחולה מרגיש שיש בעיה.
המערכות האלו הן התגשמות ההבטחה שטמונה במערכות הבינה המלאכותית. הן פותרות בעיות שלא ידענו על קיומן וגם כשהן כבר הופיעו, לא ידענו איך לפתור אותן. הן גם פותרות את הבעיות בדרך שאין לנו סיכוי לחקות: המוח האנושי לא מסוגל לנתח או להכיל מידע סטטיסטי על מצב האטמוספירה בכל רגע נתון ב־40 השנים האחרונות, הוא גם אינו מסוגל לנתח או להכיל מיליוני סריקות MRI.
אבל בתוך ההבטחה מתחבאת שאלה מסקרנת: האם אנחנו באמת רוצים כזו מכונה, האם אנחנו באמת רוצים לדעת מה יקרה בעתיד?
נחזור לנקודת ההתחלה. מודלים של בינה מלאכותית הם מכונות של תחזיות, מה שאומר שאפשר להפנות אותם למערכות כאוטיות כמו האקלים או גוף האדם. אבל מה יקרה כשנבקש מהם לענות על שאלות יומיומיות יותר: מה יתחשק לי לאכול בארוחת הצהריים, איזו מכונית ארצה לקנות בעוד שנה, האם אוהב לקרוא את הספר הזה, מתי אתחתן ומתי אתגרש – אתם מתחילים להבין את הבעיה?
אם המודלים האלו מייצרים תחזיות מדויקות, אם הם מצליחים למצוא תבניות זעירות בתוך מערכות שלכאורה הן כאוטיות ואקראיות, מה ימנע מהם מלהביט אל תוך החיים של כל אחד ואחת מאיתנו ולייצר תחזיות מדויקות? גרסאות פרימיטיביות של מודלים מהסוג הזה קיימות כבר כיום: גוגל פיתחה אלגוריתמים שמציגים בפנינו פרסומות למוצרים שנרצה לקנות, נטפליקס מצביעה על סרטים שנרצה לראות – מה יקרה כשהאלגוריתמים יהיו מוצלחים ממש?
לכאורה, מה שעומד בינינו לבין ידיעה מוחלטת של העתיד הוא הדבר הזה שנקרא "רצון חופשי". הרצון החופשי שלי מאפשר לי לקבל החלטות עצמאיות, להחליט שעכשיו אני רוצה להפסיק לקרוא, שעכשיו אני רוצה לטוס לחו"ל, לצאת לריצה, להתפטר מהעבודה. אבל בשנים האחרונות פורסמו יותר ויותר מחקרים שהראו שאותו רצון חופשי הוא לא יותר מאשליה – אשליה שהמוח שלנו מייצר ושהתרבות שלנו מעצימה. אחרי הכל, עם מה נישאר אם נוותר על הרעיון של "רצון חופשי"? עם ההבנה שהכל ידוע מראש, שאין לנו בחירה?
הבעיה שמתחבאת בתוך החלום של המכונות שמבצעות תחזיות היא שהן יוצאות מנקודת הנחה שמה שהיה הוא שיהיה, שהעולם דטרמיניסטי. במובנים רבים, ובתחומים מסוימים העולם אכן דטרמיניסטי. אף שיש בו מרכיב כאוטי ובלתי צפוי, בהינתן תנאים מסוימים ובהסתברות של 94%, באזור המסוים הזה יתרחש שיטפון בדיוק בעוד שלושה ימים.
האם תרצו להפנות את כוח התחזית של המכונות אל עבר החיים שלכם: לדעת מראש היכן תהיו, מה תאכלו, את מי תשנאו, איפה תעבדו, עם מי תתחתנו ומתי תמותו? האם אנחנו רוצים לפתח מכונה שתהפוך את החיים שלנו לצפויים וידועים, חיים שבהם בהסתברות של 94% נדע לומר מה יקרה בעוד שלושה ימים? נחמד להחזיק ביכולת הזו פעם אחת, פעמיים או שלוש, אבל תמיד? מה זה יעשה לנו ולאופן שבו אנחנו מקבלים החלטות ומתנהלים אם נדע את העתיד?
(מגזין TheMarker, פורסם ב-15.5.2024)
כתיבת תגובה