בסוף 2021, המטאברס נראה כבאזוורד הגדול של התקופה. שנה לאחר מכן, נראה שהמציאות לא הייתה זוהרת כפי שצופה, או שפשוט מדובר במשהו שהקדים את זמנו ועוד לא בשל דיו. אבל האמת היא שכולנו, ובוודאי הצעירים שבחבורה, חיים במטאברס כבר לא מעט שנים - גם אם לא קראנו לזה ככה, וגם אם לא בדיוק בצורה שמארק צוקרברג ראה בדמיונו.
"המחשבה שלכל אחד יהיה אווטאר בעיצוב קריקטוריסטי כזה או אחר, ודרכו הוא יבצע את כל פעולות היומיום, הייתה קצת נאיבית", אומר רן ברגמן, שותף ב-Deloitte ישראל ומדען נתונים ראשי. "אנחנו לא זקוקים לתיווך הזה שלנו ושל נותן השירות, כי אנחנו כבר שם ואנחנו מסתדרים שם לא רע". לדבריו, המחשבה על המטאברס כמציאות מקבילה הזהה לזו שלנו ומועתקת לעולם הווירטואלי, היא רק דרך אחת להסתכל על הדברים - דרך שמגלמת פספוס והחמצה. "המציאות הווירטואלית תהיה משהו אחר לגמרי, לא עוד מאותו הדבר. היא כבר כזאת".
את ה-Gateways למטאברס אנחנו מכירים היטב. למעשה, כל מי שמחזיק סמארטפון כבר מדלג בתדירות גבוהה בין העולם הפיזיקלי לווירטואלי. "זה חזק במיוחד אצל בני העשרֶה שחיים בטיקטוק, צורכים משפיענים באינסטגרם, עושים סלפי עם נוף שהוא לגמרי שולי בתמונה ומזמינים בגד ב-Shein בלי למדוד, כשממילא התפקיד המרכזי שלו הוא הנראות במרחב הווירטואלי. אפשר למצוא את זה בכל הופעה - החוויה הישירה מהמוזיקה הופכת למשנית ביחס לצילום והעלאת הסטורי. אבל זה נכון לכל מי שנכנס לאפליקציה של הבנק, או מתייעץ עם 'דוקטור גוגל' לפני שהוא מגיע לרופא המשפחה". ואם זו המציאות - הווירטואלית, אבל לא רק - איזה ערך יכולות לקבל מזה החברות?
מכונה מלמדת מכונה
אחד היישומים הוא היכולת לחסוך משאבים ולתרגל את המכונה באמצעות סימולציה מבוססת AI. דוגמה מתבקשת מגיעה מתחום האוטומוטיב, בדגש על הנהיגה האוטונומית. במקום לתרגל את המכונה על עשרות אלפי קילומטרים של כביש - מה שלא ישים מבחינת הזמן, המרחק והאסונות שיקרו בדרך - אפשר עכשיו לשים אותה בתוך סימולציה שבנתה עבורה מכונה אחרת. היא תתנסה במיליוני קילומטרים, תבין מה קורה במצבי קיצון שהמוח האנושי לאו דווקא חשב עליהם, תגיע לאופטימיזציה תוך כדי ניסוי וטעייה ואז תצא בחזרה לעולם האמיתי. היא עדיין תצטרך לתרגל "על רטוב", אבל זמן האימון הזה יתקצר משמעותית. מן הסתם, יש בזה ערך דרמטי לחברות.
"המחשבה שלכל אחד יהיה אווטאר בעיצוב קריקטוריסטי כזה או אחר, ודרכו הוא יבצע את כל פעולות היומיום, הייתה קצת נאיבית. אנחנו לא זקוקים לתיווך הזה שלנו ושל נותן השירות, כי אנחנו כבר שם ואנחנו מסתדרים שם לא רע. המציאות הווירטואלית תהיה משהו אחר לגמרי, לא עוד מאותו הדבר. היא כבר כזאת"
את העיקרון של מכונה שמלמדת מכונה אפשר לקחת למגוון רחב של תעשיות. בבנייה למשל, היכן שאין לנו "מספיק" מצבי אסון שנובעים מסוג בעיה ספציפי, אפשר בדרך הזאת להגיע לניסוי וטעייה רחב של מיליוני מקרים מדומיינים. את הפידבק תיצור המכונה לעצמה על סמך חוקי הפיזיקה שנזין לה. או אז, נוכל להעלות רחפן שיסקור אתר בנייה ויזהה אסון מתהווה שעתיד להתרחש. זה נכון בהצפות מבנים ומתקנים, בעולם התעופה, בתשתיות ועוד. לדוגמא, נניח ורוצים להתריע מבעוד מועד התנגשות של ספינות בנמל. אפשר לשים מצלמה שמצלמת את הנמל ולאחר מכן יישום AI יעבור על הוידאו בזמן אמת יזהה מגמה של התנגשות ויתריע. הבעיה היא, האם ישנם מספיק סרטים מהן המכונה יכולה ללמוד. אפשר לפתור זאת עם סימולציה של הנמל המייצר מספר רב של מצבי התנגשות שהמכונה יכולה ללמוד מהם. מכאן הדרך לאמן מכונה היא קצרה.
כמובן, לא הכול מושלם. ברגמן מזכיר כי בצד ההזדמנויות, המטאברס - או איך שנבחר לכנות אותו - כרוך גם בלא מעט סיכונים: הגבול בין הפיזיקלי לווירטואלי הולך ומיטשטש, יכולות אנושיות אובדות (מישהו עוד מנווט בימינו?) וגם האינטראקציות בינינו כבר אינן כשהיו, על כל המשתמע מכך. יותר מזה: בשלב כזה או אחר ניאלץ לפגוש את המציאות הפיזית, למשל בנסיבות ביטחוניות ונוכח התלות הבסיסית ברשת ובחשמל. עד כמה אנחנו מוכנים לזה?
נרצה או לא נרצה, המטאברס כבר כאן והוא משנה כל היבט בחיינו. אנחנו צורכים דרכו ספורט, תרבות, שירותים בסיסיים, קשרים בין אישיים והרבה מאוד דימויים, שלא תמיד מתיישרים עם מה שהאדם משדר או מביא ל"עולם האמיתי". המטאברס, גם אם הוא רחוק, הופך בהדרגה לעולם האמיתי. בתודעת החברות המסחריות, הוא נתפס עדיין כטכנולוגיית קצה, כמעט נישה. אבל בלי לשים לב, כל ארגון שעובר טרנספורמציה דיגיטלית, יוצר נוכחות ברשת החברתית ופותח אתר מכירות, כבר שם. מכאן ועד תרחישים אוטופיים, או דיסטופיים, כאלה או אחרים, לא בטוח שהמרחק כה רב. או במילותיו של ברגמן: "אנחנו נמצאים בעיצומו של ניסוי חברתי גלובלי מטורף. נקרא לו איך שנקרא לו, הוא עומד לשנות - הוא משנה כבר עכשיו - כמעט את הכול".