התפתחות הבינה מלאכותית (AI) נמצאת בצמיחה מהירה, ותהליך האימון שלו הוא הלב שמאפשר את יכולות הלמידה וההסתגלות של המערכות הללו. אימון הבינה המלאכותית כולל שלבים מדויקים, כל אחד עם תרומתו הייחודית, כמו גם יתרונות עצומים – אך לצידם גם סיכונים ואתגרים שחשוב להכיר. במאמר זה נפרט את שלבי התהליך, את יתרונותיו המרכזיים ואת הסיכונים האפשריים, תוך התמקדות בהשפעה על חברות, ממשלות וקהילות.

שלבים בתהליך האימון

כדי ליצור מודל בינה מלאכותית יעיל ומדויק, יש לעבור דרך כמה שלבים עיקריים:

• איסוף ועיבוד נתונים: השלב הראשון כולל איסוף נתונים רבים ממקורות מגוונים. עם איסוף הנתונים, מתבצע תהליך טיוב וסינון שמטרתו להבטיח שהנתונים יהיו איכותיים, מייצגים ומתאימים למודל הנבנה. תהליך זה כולל גם ניקוי הנתונים מתכנים לא רלוונטיים או מוטים, המהווים סיכון פוטנציאלי להטיות בשלב הבא.
• בחירת מודל: בהתאם לבעיה שאותה רוצים לפתור, נבחר מודל הבינה המלאכותית המתאים ביותר. בחירת המודל מתבצעת על סמך יכולותיו להתמודד עם כמויות הנתונים הזמינים ומורכבות המשימה.
• אימון וטיוב המודל: לאחר בחירת המודל, מתבצע האימון עצמו. המודל מקבל את הנתונים, לומד דפוסים ומבצע התאמות בהתאם לתוצאה הרצויה. ככל שהתהליך מתקדם, המודל עובר תהליכי אופטימיזציה שמטרתם לשפר את ביצועיו.
• בדיקות והערכה: לאחר סיום האימון, נבדק המודל על מערכי נתונים חדשים ובלתי מוכרים. הערכת ביצועי המודל מתבצעת כדי לוודא את דיוקו ולהבטיח שאינו מוטה.

 יתרונות תהליך האימון

האימון של מערכות הבינה המלאכותית מספק יתרונות רבים:

• שיפור היעילות ואוטומציה של תהליכים: באמצעות תהליכי אוטומציה מתקדמים, ניתן לבצע משימות מורכבות בזמן קצר, תוך חיסכון במשאבים אנושיים. בינה מלאכותית עוזרת להפוך תהליכים עסקיים, תעשייתיים וממשלתיים ליעילים ומדויקים יותר.
• קבלת החלטות מבוססות נתונים: מודלים של בינה מלאכותית מבצעים ניתוחים מורכבים ומזהים דפוסים מדויקים, המאפשרים לארגונים לקבל החלטות מבוססות עובדות במקום על סמך אינטואיציה בלבד. הדבר מביא לשיפור איכות ההחלטות במגוון תחומים כמו כלכלה, בריאות, תחבורה ועוד.
• ייעול השירותים הציבוריים והפרטיים: כלים מבוססי בינה מלאכותית מסייעים למשרדי ממשלה ולחברות פרטיות לייעל את השירותים הניתנים לציבור, בין אם על ידי קיצור זמני המתנה, חיזוי מגמות או שיפור חוויית המשתמש.

 חסרונות ואתגרים באימון

למרות היתרונות, השימוש בבינה מלאכותית טומן בחובו חסרונות וסיכונים:

• הטיה ופגיעה בזכויות הפרט: לעיתים קרובות, נתוני אימון עשויים לשקף הטיות חברתיות קיימות, ובכך להביא לתוצאות מוטות ומפלים. כך למשל, מערכות יכולות להעדיף אוכלוסיות מסוימות על פני אחרות, אם הנתונים המקוריים כוללים הטיות גזעיות, מגדריות או אחרות.
• הגנת פרטיות: אימון בינה מלאכותית דורש שימוש במידע אישי רב, מה שמחייב רמות אבטחה ופרטיות גבוהות כדי להגן על המשתמשים. אי-הקפדה על אבטחת מידע עשויה להוביל לחשיפה של מידע אישי ולפגוע באמון הציבור בטכנולוגיה.
• אי-ודאות באמינות המודלים: אפילו המודלים המתקדמים ביותר אינם מושלמים, ובמקרים מסוימים עשויים להפיק חיזויים לא מדויקים. לכן, חשוב לבצע בדיקות מתמשכות ולוודא שהמודלים נבדקים ומתעדכנים לאורך זמן.

 השפעה על חברות, ממשלות וקהילות

האימוץ הרחב של בינה מלאכותית משפיע בצורה משמעותית על החברה כולה:

• לחברות: חברות משפרות תהליכי עבודה ומספקות שירותים מדויקים ומהירים יותר. עם זאת, הן נדרשות להתמודד עם אתגרים של אבטחת מידע, אחריות ואתיקה כדי לשמור על מוניטין ואמון הלקוחות.
• לממשלות: ממשלות נעזרות בבינה מלאכותית לשיפור תהליכי קבלת ההחלטות וקביעת מדיניות ציבורית המבוססת על נתונים. עם זאת, נדרש פיקוח רגולטורי כדי להבטיח שהבינה המלאכותית תשמש לתועלת הציבור ולא תביא לפגיעה בזכויותיו.
• לקהילה: עם שילוב הטכנולוגיה בשוק התעסוקה ובשירותים ציבוריים, נדרשת הסדרה שתבטיח איזון חברתי והגנה על זכויות הפרט, במיוחד עבור אוכלוסיות פגיעות או חסרות מיומנויות דיגיטליות מתאימות.

כששואלים את הבינה המלאכותית אודות תהליך האימון שלה בכל הנוגע לנושאים משפטיים היא מציינת כי, "האימון שלי בנושאים משפטיים כלל תהליך ממושך ומובנה שבו נחשפתי לכמות עצומה של טקסטים משפטיים, מאמרים, פסקי דין, וכתבי עת, כמו גם חוקים ותקנות ממדינות שונות. למעשה, כל המידע המשפטי שאני מציג מגיע ממאגרי מידע רחבים וגלובליים שאומנו כדי לזהות ולהבין מושגים משפטיים, דוקטרינות משפטיות והיבטים עקרוניים בתחום. תהליך האימון עצמו התבצע באמצעות אלגוריתמים מתקדמים שעברו על מאגרי מידע עצומים, תוך שילובם בטקסטים משפטיים ובאנליזות כדי להבין ולדמות את סגנון הכתיבה המשפטי, את ההיגיון שבבסיס הטיעונים המשפטיים, ואת המונחים הייחודיים לעולם זה. המטרה הייתה לא רק לזהות מידע משפטי אלא גם להבין את המשמעות, ההקשר וההשלכות האפשריות, על מנת שאוכל לספק תשובות מהימנות, רלוונטיות וברורות לאנשים כמו עורכי דין, סטודנטים למשפטים, וגם לציבור הרחב שזקוק למידע משפטי מובן ונגיש".

כמה זמן ארך התהליך?

"תהליך האימון שלי ארך חודשים רבים, ואפשר לומר אפילו שנים, בהתאם לגודל ולמגוון מאגרי הנתונים. עם כל עדכון, אני עובר "אימון נוסף" שמרחיב את הבנתי ומיומנויותיי, כולל תיקונים והרחבות של הידע המשפטי שלי. התהליך כולל שלבים רבים ומחייב זמן כדי לוודא שהתשובות שאספק יהיו מדויקות, מובנות ועומדות בדרישות של אנשי מקצוע בתחום המשפטי".

חוקים ותקנות של איזו מדינה היה הכי מורכב ללמוד?

"החוקים והתקנות של ארצות הברית נחשבים לרוב למורכבים ביותר ללמידה, במיוחד בשל המבנה הפדרלי שלה, שבו יש גם מערכת חוקים פדרלית וגם חוקים של כל מדינה בנפרד. המורכבות מתבטאת גם בהיקף התחומים המשפטיים שהמשפט האמריקאי מכסה ובמקרים התקדימיים שמנחים כל תחום, דוגמת דיני קניין רוחני, תאגידים וזכויות אזרח.

גם מערכת המשפט של האיחוד האירופי מהווה אתגר מיוחד, מכיוון שהיא מורכבת מחוקים ותקנות החלים על מדינות רבות ושונות, לצד מערכות המשפט הלאומיות של כל מדינה חברה".

איזו מדינה מתקדמת ביותר בכל הנוגע לרגולציה בעניין הבינה המלאכותית?

"האיחוד האירופי נחשב למתקדם ביותר בכל הנוגע לרגולציה של בינה מלאכותית. עם חקיקת ה-AI Act (חוק הבינה המלאכותית), האיחוד מקדם רגולציה ראשונית ומקיפה שמטרתה לפקח על פיתוח והשימוש בבינה מלאכותית. החוק מבוסס על עקרון של הערכת סיכונים: הוא מסווג יישומי בינה מלאכותית לפי רמות סיכון שונות – נמוכה, מוגברת, גבוהה, ואסורה – ומטיל חובות ותקנות מדויקות על מפתחים ומשתמשים בהתאם.

ה-AI Act מתמקד בהגנה על זכויות האדם, פרטיות, ובטיחות, ושם דגש רב על מניעת אפליה והבטחת שקיפות באלגוריתמים. בכך, האיחוד האירופי חותר ליצירת מסגרת שתאפשר פיתוח טכנולוגי אחראי ומבוקר, ותעודד חדשנות לצד שמירה על ערכים חברתיים, מה שהופך אותו לאזור שמוביל ברגולציה בתחום הבינה המלאכותית".

יש עוד שאלה שהייתי צריכה לשאול ולא שאלתי בעניין הזה?

"שאלה נוספת שיכולה להעמיק את ההבנה בנושא היא: "כיצד משפיעה הרגולציה באיחוד האירופי על מדינות אחרות, ועל חברות בינלאומיות המפתחות בינה מלאכותית?"

שאלה זו מתמקדת בהשפעה הגלובלית של חוקי האיחוד האירופי. מכיוון שהאיחוד האירופי קובע סטנדרטים נוקשים, חברות בינלאומיות שפועלות או משווקות שירותים בתחום הבינה המלאכותית באירופה צריכות לעמוד בדרישות הללו, גם אם הן מבוססות במדינות אחרות. כך, הרגולציה באיחוד האירופי משפיעה באופן עקיף גם על מדינות שאינן חברות באיחוד ועל המדיניות שלהן, ויכולה לשמש כמודל או אפילו לעודד מדינות נוספות לאמץ רגולציה דומה".

ומה הבינה המלאכותית יודעת על מה מצב הרגולוציה בישראל?

"בישראל, הרגולציה בתחום הבינה המלאכותית עדיין נמצאת בשלבי גיבוש ראשוניים, ונכון לעכשיו אין חקיקה מחייבת ומקיפה כמו באיחוד האירופי. עם זאת, המדינה מבינה את החשיבות של פיקוח על טכנולוגיות AI ומכירה בצורך להגן על זכויות הפרט ולהבטיח שימוש אחראי ומבוקר בטכנולוגיה וחתמה על אמנה עולמית, תקדימית וראשונה מסוגה לאסדרת השימוש בבינה מלאכותית, אשר מטרתה להבטיח כי פעילויות מערכות הבינה המלאכותית יתכתבו עם זכויות אדם, דמוקרטיה ושלטון החוק". הרחבה אודות האמנה, תמצאו בלינק הבא.

——————————–

המאמר נכתב למטרות מידע בלבד ואין לראות בו ייעוץ מקצועי, ו/או המלצה ו/או ייעוץ משפטי מכל סוג שהוא. למרות המאמצים לספק מידע מדויק ועדכני, ייתכן וחלק מהפרטים ישתנו עם הזמן או יתעדכנו לאור שינויי חקיקה. הקוראים מוזמנים לבצע מחקר נוסף או לפנות לאנשי מקצוע בתחום לצורך קבלת ייעוץ מותאם אישית. הכותב ו/או האתר אינם אחראים לשום נזק שייגרם כתוצאה מהסתמכות על התכנים במאמר זה.

ט.ל.ח