אילוסטרציה (צילום: JRdes, shutterstock)
אילוסטרציה. מהדוקטורנטים בתחום הבינה המלאכותית הלכו לעבוד בחברות מסחריות ב־2020 | צילום: JRdes, shutterstock

בתחום הבינה המלאכותית מתחוללת כעת תמורה אדירה – אבל לא זו שאתם חושבים עליה. בזמן שהצ'אטבוטים ומערכות השפה הגנרטיביות המתקדמות מציפים את הכותרות, חברות בינה מלאכותית פרטיות הצליחו, בשקט בשקט, לבצר את כוחן. התפתחויות מהתקופה האחרונה יוצרות מצב שבו קומץ אנשים וחברות שולטים כעת בחלק גדול מהמשאבים והידע במגזר – ולכן, בסופו של דבר, הם אלה שיעצבו את השפעתו על עתידנו הקולקטיבי.

חוקרים מ־MIT כימתו את התופעה הזאת, שמומחי הבינה המלאכותית מכנים "חטיפה תעשייתית" (industrial capture), במאמר שהם פרסמו החודש בכתב העת Science, והם קוראים לקובעי המדיניות לשים לב טוב טוב למה שהם מצאו. לנתונים המוצגים במחקר יש חשיבות שהולכת וגוברת. בינה מלאכותית גנרטיבית – הטכנולוגיה שבבסיס ChatGPT ודומיו – מוטמעת כעת בתוכנות שמיליארדי איש משתמשים בהן, כמו מיקרוסופט אופיס, גוגל דוקס וג'ימייל. והמהלך הזה פוגע קשות בעסקים שונים, ממשרדי עורכי דין ועד גופי תקשורת וחינוך.

החוקרים מ־MIT מצאו שכמעט 70% מהדוקטורנטים בתחום הבינה המלאכותית הלכו לעבוד בחברות מסחריות ב־2020, זאת לעומת 21% בלבד ב־2004. יתרה מזו, מאז 2006 הייתה עלייה של פי שמונה בהעסקה של אנשי סגל אקדמיים על ידי חברות בינה מלאכותית – קצב הרבה יותר מהיר מאשר בתחום מדעי המחשב כולו. "רבים מהחוקרים ששוחחנו עמם זנחו קריירות מחקריות כאלה ואחרות כי הם מרגישים שהם אינם יכולים להתחרות בתעשייה – פשוט אין להם אותה רמה של כוח מחשוב ומהנדסים", אמר נור אחמד, מחבר המאמר ב־Science.

ראוי לציין, הוא אומר, שאקדמאים לא הצליחו לבנות מודלים לשוניים גדולים כמו GPT-4, סוג של תוכנת בינה מלאכותית שמייצרת טקסטים הגיוניים ומפורטים על ידי חיזוי מדויק ביותר של המילה הבאה במשפט. הטכניקה הזאת דורשת כמויות עתק של נתונים וכוח מחשוב שרק לחברות טכנולוגיה גדולות כמו גוגל, מיקרוסופט ואמזון יש גישה אליהם. אחמד מצא ששיעור הבעלות של חברות מסחריות על מודלים מרכזיים של בינה מלאכותית עלה מ־11% ב־2010 ל־96% ב־2021.

החוקרים מ־MIT מצאו שכמעט 70% מהדוקטורנטים בתחום הבינה המלאכותית הלכו לעבוד בחברות מסחריות ב־2020, זאת לעומת 21% בלבד ב־2004. יתרה מזו, מאז 2006 הייתה עלייה של פי שמונה בהעסקה של אנשי סגל אקדמיים על ידי חברות בינה מלאכותית – קצב הרבה יותר מהיר מאשר בתחום מדעי המחשב כולו

היעדר הגישה הזה פירושו שחוקרים רבים אינם יכולים לשחזר את המודלים שמפתחים במעבדות התאגידיות, ולכן קשה להם להעמיד אותם למבחן או לחפש בהם נזקים והטיות אפשריים.

הנתונים במחקר מצביעים גם על פער משמעותי בין ההשקעה הציבורית והפרטית בטכנולוגיות בינה מלאכותית. ב־2021, סוכנויות לא ביטחוניות של הממשל האמריקאי הקצו 1.5 מיליארד דולר לבינה מלאכותית. הנציבות האירופית תכננה להשקיע מיליארד אירו. המגזר הפרטי, לעומת זאת, השקיע יותר מ־340 מיליארד דולר בבינה מלאכותית ב־2021.

"יש ריכוז גדול מאוד של עושר והשקעות באסופה צרה מאוד של טכניקות", אמרה אלכס האנה, מנהלת המחקר במכון למחקר מבוזר של בינה מלאכותית, וחברה לשעבר בצוות הבינה המלאכותית האתית של גוגל.

היא מצביעה על נתוני השקעות מ־PitchBook שלפיהם רוב הכסף שהושקע בבינה מלאכותית גנרטיבית בשש השנים האחרונות הלך לחברות סטארט אפ כמו Anthropic, Inflection, Character.ai ו־Adept AI, וכן לפרויקטים גדולים יותר כמו OpenAI שבונים מודלים גדולים משלהם. ב־2019 הפכה OpenAI מעמותה לחברה למטרות רווח בסיוע השקעה של מיליארד דולר ממיקרוסופט, זאת בטענה שהם צריכים "להגדיל במהירות את ההשקעה בכוח מחשוב ובעובדים".

הנתונים במחקר מצביעים על פער משמעותי בין ההשקעה הציבורית והפרטית בטכנולוגיות בינה מלאכותית. ב־2021, סוכנויות לא ביטחוניות של הממשל האמריקאי הקצו 1.5 מיליארד דולר לבינה מלאכותית. המגזר הפרטי השקיע יותר מ־340 מיליארד דולר בבינה מלאכותית

לתמורה הזאת יש השלכות רבות ושונות. לדוגמה, שחלופות ציבוריות לטכנולוגיית הבינה המלאכותית התאגידית, כולל מודלים ובסיסי נתונים, הולכות ומתמעטות. וזה גם אומר שרוב האפליקציות החדשות בתחום יפותחו למטרות רווח ולא לשם טובת הציבור, כפי שציינו כמה חוקרים. האנה, שאת עבודתה מממנות עמותות שאינן למטרות רווח, מסכימה. "אם רוצים לעבוד על משימות בינה מלאכותית בתחומים ממוקדים, כמו שמירה על המגוון הביולוגי, או חקר האקלים, או חקלאות, אין הרבה תיאבון לזה", אמרה.

מרדית ויטאקר, נשיאת האפליקציה המוצפנת "סיגנל", כתבה ב־2021 מאמר חשוב שבו היא משווה את המצב הקיים לשליטה של הצבא האמריקאי במחקר המדעי בזמן המלחמה הקרה. "כאן, בהיסטוריות החשוכות האלה, אנחנו מגלים את המחירים הכבדים של החטיפה – בין אם היא צבאית או תעשייתית", כתבה. "ואת השלכותיה המסוכנות על החופש האקדמי... ועל יכולתה [של האקדמיה] לדרוש דין וחשבון מבעלי הכוח".

חוקרים ומומחי מדיניות מסכימים בנוגע לאבחנה, אך לא בנוגע לפתרונות – חלקם, כמו אחמד, חושבים שממשלות אמורות להקים מרכזי נתונים לשימוש אקדמי בלבד כדי לאפשר לחוקרים לערוך ניסויים, אבל אחרים, כמו ויטאקר, חושבים שמהלך כזה דווקא יוביל לריכוז גדול יותר של הכוח אצל האנשים השולטים בתשתיות כמו שירותי ענן. אבל כולם מסכימים שיש דבר אחד שלפוליטיקאים פשוט אסור לעשות: להעלים עין.