מחקר חדש מצביע על קצב התקדמות עקבי ומהיר של מערכות AI, שצפויות להגיע ליכולות ברמה אנושית כללית עד שנת 2029 – מהפכה שעשויה לשנות את שוק העבודה והחברה כולה
לפני יותר מחמישים שנים טבע גורדון מור את "חוק מור", שהמחיש וניבא את קצב ההתפתחות של השבבים. בשבוע האחרון נעשה ניסיון להפיק חוק חדש – נקרא לו "חוק מטר", על שם הוגיו – שמתאר את מהירות ההתפתחות של הבינה המלאכותית. אם לסכם בקצרה, היא מכפילה את יכולותיה מדי שבעה חודשים, ולפי החישובים תוכל להגיע לרמה של "בינה מלאכותית כללית" (שמתחרה בהצלחה במומחים אנושיים) עד שנת 2029.
ועכשיו לפרטים הקטנים והחשובים.
מטר (METR) היא עמותה ללא מטרת רווח בקליפורניה, שניסתה בחודשים האחרונים למצוא חוקיות שמסבירה את קצב העלייה ביכולות של הבינה המלאכותית. למה זה חשוב? כי חוקיות שכזו יכולה לעזור לנו להבין מה יהיו היכולות של הבינה המלאכותית בעוד שנה, שנתיים או חמש שנים. לא מדובר בסקרנות בלבד. עסקים יכולים לבחור להשקיע מיליארדי דולרים כיום בבינה המלאכותית, מתוך חישוב מושכל שהם יקבלו בחזרה את התשואה כבר בשנים הקרובות.
מטר החליטה להתמקד ביכולותיה של הבינה המלאכותית לתכנת בכוחות עצמה. היא מסוגלת לעשות זאת כבר היום, בוודאי, אבל ברמות הצלחה משתנות, שתלויות בעיקר ברמת הקושי של המשימה. מטר תרגמו את "רמת הקושי" לפרמטר אחר: משך הזמן שמתכנת אנושי היה נדרש אליו כדי לבצע את המשימה בהצלחה. הם העמידו סדרה של 169 משימות בתכנות, הגנת-סייבר ולמידת מכונה, ובחנו כמה זמן לוקח לבני-האדם לבצע אותן.
ואז הם בדקו איך הבינות המלאכותיות מתמודדות עם אותן משימות בדיוק.
החוקרים בחנו שלושה-עשר בינות מלאכותיות, שכל אחת מהן נחשבה למובילה בזמנה. הם ראו חוקיות ברורה בקצב ההתפתחות. המודלים הפשוטים ביותר – כמו GPT-2 מ- 2019 – יכלו לבצע בהצלחה רק משימות באורך של שלוש שניות לכל היותר. הדור הבא, שנקרא GPT-3, השתחרר באמצע 2020, והיה מסוגל להתמודד עם משימות באורך של שמונה שניות. בתחילת 2022 הייתה כבר בינה מלאכותית שיכלה לבצע משימות באורך של שלושים שניות, וכן הלאה. סיפורי ההצלחה ממשיכים בדרך זו עד ממש תחילת 2025, שבה קלוד 3.7-סונט מסוגל לבצע משימות תכנות באורך של שעה שלמה, לגמרי בעצמו.
מה החוקיות כאן? פשוט: בכל דור, יכולה הבינה המלאכותית להתמודד עם מטלות שכפולות פי שניים באורכן מאלו שהדור הקודם ביצע. או במילים פשוטות יותר, היא מכפילה את יכולותיה מדי דור. וכמה זמן אורך כל דור? שבעה חודשים בלבד.
המשמעות היא שאם כיום הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר יכולה לבצע מטלות תכנותיות שאורכות שעה שלמה, הרי שעד סוף 2025, היא כבר תבצע מטלות באורך של שעתיים. ובעוד שלושה דורות – כלומר, 21 חודשים, או בסביבות 2027 – היא תעשה עבודה של שמונה שעות, בלחיצת כפתור אחת.
במילים אחרות, היא תוכל להחליף את כל עבודת היום של מתכנת ממוצע.
אבל גם כאן כדאי להתייחס לאותיות הקטנות.
קודם כל, החישובים האלו תקפים רק עבור רמת הצלחה של 50% במטלה. כלומר, הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר כיום יכולה לבצע מטלה של שעה, אבל רק במחצית מהפעמים היא תבצע אותה בהצלחה. אם נניח שזה יהיה המצב גם בשנים הקרובות, הרי שהמשמעות היא שעדיין יש חשיבות עצומה למומחה האנושי: הוא יצטרך לפקח על הבינה המלאכותית, בזמן שהיא עושה עבורו עבודה של יום שלם בדקות בודדות. הוא יהיה חייב לבדוק את התוצרים כדי לוודא שהיא לא טועה באף שלב. הוא יפעיל את הבינה המלאכותית ככלי, אבל הוא יהיה האחראי הסופי לתוצאות.
ומה לגבי בינה מלאכותית עצמאית יותר? נאמר, כזו שמצליחה בשמונים אחוזים מהפעמים? החוקרים בחנו גם לפי הקריטריון המחמיר הזה, והגיעו למסקנה שאותה חוקיות תקפה גם שם: כל שבעה חודשים, הבינה המלאכותית מכפילה את יכולותיה. הבינה המלאכותית המתקדמת ביותר כיום מסוגלת לבצע מטלות תכנותיות של 15 דקות לכל היותר, בהצלחה של שמונים אחוזים. בעוד כמה זמן היא תוכל לבצע ברמת אמינות גבוהה, מטלות שהיו דורשות למתכנת אנושי יום שלם? בעוד חמישה דורות בסך הכל, או שלוש שנים. כלומר, ב- 2028. אולי ב- 2029, אם אנחנו פחות נדיבים.
גם כשהבינה המלאכותית תגיע לרמה הזו, נצטרך עדיין בני-אדם שיפקחו עליה. האנשים שיעבידו את הבינה המלאכותית באותו הזמן לא יהיו בהכרח מתכנתים, אלא כנראה יותר "מנהלי מוצר". הם יבינו איך המוצר הסופי אמור להיראות, ואז יפעילו את הבינה המלאכותית במגוון תהליכים: לפיתוח האתר, לעיצוב הגישה אליו, לאבטחת האיכות, לכינון הגנת סייבר, ועוד ועוד. היא תבצע את המטלות ברמה גבוהה של הצלחה, והמנהלים יצטרכו בעיקר לעבור עליהן כדי לאתר שגיאות שוליות – ולדרוש ממנה לתקן אותן בעצמה.
ואם הבינה המלאכותית תמשיך להתקדם ביכולות, הרי ששנים ספורות לאחר מכן היא כבר תוכל לבצע את אותן מטלות שהיו דורשות למפתח אנושי יום עבודה שלם, ברמת הצלחה של מאה אחוזים. נקודה.
צריך לקחת בחשבון ש- "חוק מטר" נבחן רק על מטלות בתחום התכנות ולמידת מכונה, ולכן התחזיות האלו רלוונטיות רק עבור מטלות בתחום זה. לא ברור עדיין אם "חוק מטר" תקף גם עבור מטלות בתחומים אחרים. ובכל זאת, בהחלט ייתכן שחוקיות דומה קיימת גם בתחומי הייעוץ הרפואי, המשפטי, הביטוחי, הכלכלי ועוד ועוד.
אם "חוק מטר" אכן תקף עבור נושאים רבים ושונים, המשמעות היא שכבר בשלוש השנים הקרובות, עולם העבודה ישתנה לגמרי. את מקומו של המתכנת המבריק, יתפוס "מנהל המוצר" הרב-תחומי שיפעיל סדרה של מתכנתים-מלאכותיים, גרפיקאים-מלאכותיים, מאבטחי-סייבר-מלאכותיים ועוד שלל בינות מלאכותיות כדי להעמיד מוצר חדש ברמה גבוהה. את אותה התפנית נראה גם בתחומים רבים אחרים במקצועות הצווארון הלבן, כולל במדע, בהנדסה, במשפטים וברפואה.
רוצים להיות מוכנים לעתיד? למדו לעבוד עם הבינה המלאכותית. למדו לנהל אותה. היא תיתן לכם כוחות-על כבר היום, ואלו רק ילכו ויגדלו עם הזמן.
זו הנקודה בה ראוי לשפוך אור על נקודה לגבי "בינה מלאכותית כללית" – כלומר, כזו שמשתווה ביכולותיה לבני-האדם ברמה הגבוהה ביותר. החוקרים של מטר סבורים שבינה מלאכותית כללית כזו תוכל לבצע עבודה של חודש שלם בעצמה. זה בערך הזמן שלוקח להכשיר מגויס חדש בחברה, כך שכאשר בינה מלאכותית תגיע לרמה הזו, היא תוכל כבר להיכנס לכל חברה ולהביא בה ערך תוך זמן קצר. החוקרים מאמינים שעד סוף 2029 נגיע לבינה מלאכותית ברמה כזו, עם מרווח טעות של שנתיים בערך. כלומר, 2031 לכל המאוחר.
זו תהיה השנה, למעשה, בה בינה מלאכותית תוכל להצטרף לארגון קיים, ללמוד במהירות איך לעבוד בו, וזמן קצר לאחר מכן – אפילו לנהל אותו בעצמה.
ומה יקרה אז, כשבינות מלאכותיות יוכלו לנהל ארגונים, ואפילו להקים ארגונים משלהן ולנהל בני-אדם?
אז נצטרך, סוף סוף, לחשוב ברצינות לא רק על היכולות שיהיו לה, אלא גם על מה שנרצה שתעשה – ומה לא.
הבחירה, בתקווה, תישאר בידיים שלנו.
