תרמית או הצעה שווה?

בין שלל המבצעים וההצעות הקופצות עלינו מכל עבר בתחום הבינה המלאכותית, קשה לעיתים להבדיל בין הזדמנות אמתית לבין טריק שיווקי מתוחכם. חבילת ההנחות החדשה שמציעה חברת ElevenLabs תחת השם AI Creator Pack מציבה בדיוק את השאלה הזו על השולחן. האם מדובר בדיל משתלם ליוצרי תוכן דיגיטליים, או בעוד תרגיל חינמי-לכאורה שמסתיים בגביית תשלום שקטה לאחר שלושה חודשים? אז לפני הכל – לא. זו לא תרמית. זה מאגר הטבות שמרכז המון כלי AI מובילים תחת תוכנית השותפים של אילבן לאבס – חברה מוכרת, ותיקה ואמינה! אבל רגע לפני שאתם מוציאים את כרטיס האשראי, בואו נבחן רגע את התנאים והאותיות הקטנות, ונגלה האם זה הצעד הנכון עבורכם.

החבילה המסקרנת של אילבן לאבס – תרמית או הצעה שווה במיוחד?

מה כוללת החבילה?

מגוון כלים והטבות לכל יוצר

חבילת AI Creator Pack, מציעה שלל מנויים מוזלים, קופונים והטבות מגוונות לשורת כלים מבוססי בינה מלאכותית המיועדים ליוצרי תוכן, מעצבים, מפתחים ומשווקים דיגיטליים. בין השמות הבולטים ניתן למצוא את ElevenLabs עצמה, לצד כלים מוכרים כמו HeyGen ליצירת אווטארים דיגיטליים, Luma AI – מחולל וידאו מדהים, Freepik – פלטפורמת AI מתקדמת, Notion לניהול ידע ופרויקטים, VEED לעריכת וידאו, מחולל הוידאו Pika – והרשימה עוד ארוכה.

ההטבות נעות בין גישה חינמית לפרקי זמן מוגבלים, דרך הנחות משמעותיות למנויים בתשלום, ועד מתנות כמו קרדיטים שימושיים או גישה לפיצ’רים יוקרתיים.

שלל הטבות למגוון כלי AI מובילים בשוק.

הטבות של מאות דולרים, אבל רק למי שעומד בתנאים

ככלל, כל אחת מההטבות נושאת תג מחיר גבוה על הנייר. בחלק מהמקרים מדובר בשווי של מאות דולרים לכלי בודד. עם זאת, בפועל – רוב ההטבות תקפות רק למשתמשים חדשים, מוגבלות בזמן או בכמות, ולעיתים כרוכות בהזנת פרטי אשראי מייד עם ההרשמה. כלומר, כדי ליהנות מההנחה, לרוב יש לעשות מנוי בתשלום. אמנם מנוי מוזל, אבל כדי לחסוך אלפי דולרים יש להוציא מאות או אלפי דולרים גם כן. או לכל הפחות – לעשות חבילת התנסות למספר חודשים ולזכור לבטל אותה כשתקופת ההתנסות מסתיימת (כדי שלא נחויב בהמשך).

ההגבלות שכדאי להכיר

מי באמת זכאי?

אחת ההסתייגויות המרכזיות בחבילה היא שרוב הקופונים ניתנים רק ל”משתמשים חדשים”. כלומר, אם השתמשתם בעבר באחד מהכלים הכלולים, גם אם לא שילמתם עליו – לא תוכלו לממש את ההטבה. זה מבאס במיוחד אם אתם משתמשים מנוסים שכבר הספיקו להתנסות בחלק מהכלים הללו, וצברו שם “תיק עבודות”, שלא מתחשק לכם לאבד עבור פתיחה של יוזר חדש על מייל אחר.

בנוסף, מרבית ההצעות מוגבלות ל־5,000 המשתמשים הראשונים. המשמעות: כדאי לפעול מהר – אך גם לבדוק היטב אם אתם באמת עומדים בתנאי הסף למימוש. חלקן כבר נגמרו.

שלושה חודשים חינם – ואז הפתעה בחשבון

חלק גדול מההטבות מציעות שלושה חודשים חינם. זו נשמעת הצעה נדיבה, עד שמבינים שהמנוי מתחדש אוטומטית בתום התקופה, ולעיתים בעלות חודשית לא מבוטלת. כלומר, אם שכחתם לבטל – אתם תתחילו לשלם, לעיתים עבור כמה כלים במקביל, בלי שבכלל שמתם לב. זהו בדיוק ה”קאטץ'” הקלאסי – פה קבור הכלב: חבילה שנראית נדיבה במיוחד, אך בפועל בונה על כך שחלק מהמשתמשים ימשיכו לשלם גם לאחר תקופת הניסיון – בלי שתהיה להם כוונה ממשית לכך.

קרדיטים, מגבלות ופיצ’רים חסרים

גם במהלך תקופת ההטבה, חלק מהשירותים מגבילים את הנפח או את היכולות המלאות. לדוגמה, ב-ElevenLabs עצמה ההטבה כוללת גישה למספר מצומצם של קולות מותאמים אישית, וב-HeyGen יתכן שתמצאו הגבלות על מספר הסרטונים או הקרדיטים הזמינים.

בנוסף, בכמה מהמקרים דרושה הזנת פרטי אשראי גם עבור תקופת הניסיון – עוד תמריץ לבחון היטב את תנאי השימוש ולוודא שאתם מודעים למועד החיוב העתידי.

אינטרסים שיווקיים ברורים

לא רק נדיבות – גם קידום עצמי

ElevenLabs לא מסתירה את העובדה שהיא מקדמת גם את תוכנית השותפים שלה דרך החבילה. כלומר, החברה מרוויחה לא רק ממי שבוחר להמשיך במנוי, אלא גם ממי שמפיץ את הלינק לאחרים. מדובר בשיטה לגיטימית, אך כזו שחשוב להכיר כדי להבין את המוטיבציה מאחורי ריכוז ההטבות הללו דווקא תחת מטרייה אחת. העובדה שהחבילה כוללת כלים רבים מחברות שונות אינה מעידה בהכרח על שיתוף פעולה עסקי עמוק – לעיתים מדובר פשוט בקופונים שמוצעים ממילא באתרי הנחות או בתוכניות שיווק שותפים פתוחות.

האם מדובר בעסקה משתלמת?

תלוי בסוג המשתמש

למשתמשים חדשים, שמעוניינים לנסות מגוון רחב של כלים מבוססי בינה מלאכותית ללא עלות מיידית, זו עשויה להיות הזדמנות מצוינת לחקור את התחום ולהתנסות בו. עבור יוצרים בתחילת דרכם, היכולת לבדוק כלי אחד אחרי השני ללא התחייבות עשויה לחסוך עלויות רבות. עם זאת, עבור משתמשים שכבר מכירים חלק מהשירותים או נרשמו אליהם בעבר, הערך של החבילה יורד משמעותית. במקרה כזה, ייתכן שתמצאו את עצמכם מסתבכים בניסיונות ליצור חשבונות חדשים או מתמודדים עם מגבלות ותסכולים.

החיסרון המרכזי: תזמון ובקרה

המוקש המרכזי נעוץ בריבוי ההרשמות לתקופות ניסיון. קשה לעקוב אחרי כל מועד סיום, ובבת אחת אתם עלולים להיקלע למצב שבו שלל מנויים מתחדשים אוטומטית. העלות המצטברת של כמה שירותים כאלה יכולה להיות גבוהה, במיוחד אם לא התכוונתם להשתמש בהם לטווח הארוך.

הפתרון: להשתמש בכלי ניהול מנויים או לפחות לקבוע תזכורות מראש ביומן – פשוט רשמו לעצמכם תזכורת ל-3 חודשים מהיום לבטל את המנוי. אחרת, תמצאו את עצמכם משלמים בלי לדעת (והרבה) על שירותים שהפסקתם להשתמש בהם אחרי שבוע, ושמזמן שכחתם שנרשמתם אליהם.

חבילת ניסיון או פיתיון מנויים?

הצעת AI Creator Pack של ElevenLabs היא מהלך חכם: היא מנגישה כלים מתקדמים ליוצרים, מציעה עטיפה נוצצת של מאות דולרים בהנחות, וכל זה תחת מסגרת שיווקית ברורה. מי שידע לקרוא את האותיות הקטנות, לעקוב אחרי מועדי סיום ולוודא ביטול בזמן – ירוויח. מי שלא – יגלה שה”חינם” היה בעצם התחלה למסלול תשלום מתמשך. המבצע הזה ממחיש שוב את החשיבות שבהבנה צרכנית גם בעולם הטכנולוגיה החדש. הוא יכול להוות גשר מצוין לעולם ה־AI, אבל רק אם תחצו אותו בעיניים פקוחות.

הפוסט חבילת הקופונים של ElevenLabs – תרמית או הצעה שווה? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהי Copilot Merchant Program?

Copilot Merchant Program היא תוכנית חדשה שמובילה Microsoft, ומאפשרת לעסקים לשלב את המוצרים שלהם ישירות בתוך פלטפורמת Copilot – אותה עוזרת חכמה מבוססת AI, שהולכת ומסתמנת כאחת מהשחקניות המרכזיות בזירת הבינה המלאכותית. לראשונה, מוכרים יכולים לבנות חוויות קנייה דינמיות וישירות בתוך שיחה עם משתמש. מדובר בשדרוג משמעותי לחוויית הצרכן, שיכול, למשל, לקבל המלצות למוצרים, השוואות מחירים, מידע עדכני, ואפילו להשלים רכישה – מבלי לצאת מהשיחה עצמה.

קנייה שמתנהלת בתוך השיחה

אחד האלמנטים המרכזיים של התוכנית הוא היכולת לייצר אינטראקציה מסחרית מתוך הממשק של Copilot. זהו שינוי משמעותי במבנה המסחר האלקטרוני המסורתי – במקום אתרים, קטלוגים, וסלים, יש שיחה. המשתמש מדבר עם העוזרת החכמה, והמערכת מבינה את צרכיו, בונה עבורו הצעות, מספקת מידע – ומאפשרת לו לקנות בלחיצת כפתור.

עוזרת אישית או מוכרת מקצועית?

בהקשר הזה, Copilot הופכת למעין שילוב בין עוזרת אישית למוכרת חכמה. היא מסוגלת לזהות את ההעדפות של המשתמש, להצליב בין מוצרים דומים, להציע אלטרנטיבות, ולשקול שיקולי מחיר, מיתוג, זמינות ועוד. המערכת גם מספקת התראות מחיר, מאפשרת סינון מתקדם לפי העדפות משתמש, ויודעת להשלים רכישה בצורה חלקה מתוך הפלטפורמה עצמה.

חוויית הקנייה החדשנית מבוססת בינה מלאכותית. Credit: microsoft blog

מידע אמין, זמין ומעודכן

חלק מהחבילה הוא גם יכולת המוכרים לשתף עם Microsoft מידע מלא ומעודכן על המוצרים שלהם – מפרטים טכניים, זמינות, מחיר, צבעים, דגמים, ועוד. בכך, Copilot יכולה להציע למשתמשים מידע מדויק ולהימנע מהצעות שאינן רלוונטיות.

יתרונות לבעלי עסקים

מנקודת מבט עסקית, התוכנית מבטיחה יתרונות משמעותיים:

• חשיפה מוגברת: באמצעות השתלבות בתוך Copilot, עסקים נחשפים למיליוני משתמשים, באופן ישיר וחכם.
• תהליך מכירה מקוצר: כל שלבי המכירה – מהמלצה ועד לרכישה – מתבצעים בתוך הפלטפורמה, ללא צורך באתר חיצוני.
• שיפור חוויית המשתמש: הלקוחות נהנים ממידע מותאם אישית, הצעות רלוונטיות וזמינות מיידית – מה שמוביל לעלייה פוטנציאלית בשביעות רצון ובמכירות.
• שימוש בכוחו של AI: הטמעה בתוך Copilot מאפשרת לכל עסק ליהנות מכוחה של בינה מלאכותית מתקדמת, מבלי להשקיע בפיתוח עצמאי.

מה הלאה? מהפיילוט לפריסה מלאה

נכון לעכשיו, התוכנית זמינה רק למפתחים נבחרים בארצות הברית. עם זאת, Microsoft מצהירה על כוונתה להרחיב את ההשתתפות לכלל השווקים והעסקים. ניתן להירשם להתנסות, אך הגישה הראשונית ניתנת רק למי שעובר סינון מוקדם. תוכניות כמו Copilot Merchant Program מצביעות על מגמה רחבה הרבה יותר – כזו שבה AI איננו רק כלי לשאלות ותשובות, אלא חלק פעיל, דינמי ומעורב בכל חוויית המשתמש. הקו בין שיחה למכירה מיטשטש, והגבול שבין מערכת מידע לעוזר אישי הופך לנזיל. במובנים רבים, מדובר באבולוציה טבעית של שירותי הצריכה. המשתמשים כבר התרגלו לכך שהמלצות מבוססות אלגוריתמים מובילות את הבחירות שלהם – באמזון, בנטפליקס, או בספוטיפיי. כעת, אותם מנגנונים מגיעים גם אל עולם הקנייה הישירה, עם מימד נוסף של אינטראקטיביות.

חיבור בין תוכן למסחר – והכיוון לעתיד

התוכנית החדשה מדגישה מגמה שחשוב לשים לב אליה – החיבור בין עולמות התוכן, השירות והמסחר. חוויית הקנייה אינה מתקיימת עוד באתרים, פרסומות ודפי מוצר, אלא בתוך שיחה. ולא סתם שיחה – אלא כזו שמופעלת על ידי מנוע AI מתוחכם, שיודע להקשיב, להבין, להציע – ולמכור. לא מדובר רק במהלך שיווקי, אלא בהצעה טכנולוגית משמעותית, שמביאה איתה שינוי תפיסתי: המסחר לא חייב להיות פסיבי, הוא יכול להיות פרואקטיבי, מותאם אישית, ומשולב עמוק בתוך כל אינטראקציה יומיומית. ההשתלבות של עסקים קטנים וגדולים כאחד בתוך Copilot מצביעה על מודל עסקי חדש, שמעניק כוח רב למי שמבין כיצד לשלב נכון בין מידע, המלצה ורכישה. בעידן שבו הקו בין עוזר חכם למוכרן וירטואלי מיטשטש, נשאלת לא רק השאלה מה נקנה, אלא מי מייעץ לנו על מה לקנות ומדוע. Copilot של Microsoft מציעה מענה ראשון, טכנולוגי ומרשים, אך כמו תמיד – השאלה האמיתית תישאר בידיים של המשתמשים והעסקים: כיצד נרצה שחוויית הקנייה העתידית שלנו תיראה? לפרטים והרשמה לחצו פה.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

עוד בגזרת מייקרוסופט

החברה חשפה לאחרונה סדרת עדכונים לעוזר ה-AI שלה במקביל לציון יום השנה ה-50 של החברה. מייקרוסופט מקדמת מעבר משמעותי מעוזרי AI כלליים ל״חברים אישיים מותאמים אישית״, עם יכולות חדשות שמשנות את האופן בו אנחנו מתקשרים עם טכנולוגיה. מוזמנים לקרוא על החזון החדש של מיקרוסופט עבור Copilot הכולל יכולות מולטימודאליות חדשות, פעולות, פודקאסטים ועוד.

הפוסט מייקרוסופט מחברת עסקים עם Copilot Merchant Program הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

קלוד סייל: 25% הנחה על אחד ממודלי השפה הטובים בעולם!

מה מציע מנוי ה-Pro השנתי?

המחיר המוזל למנוי ה-Pro השנתי של קלוד מציע גישה מורחבת לכלים מתקדמים, ומשתלם יותר בהשוואה למנוי החודשי. הנה פירוט של מה שתקבלו:

1. חיסכון משמעותי:

במקום לשלם 20 דולר לחודש (בסך 240 דולר בשנה), המנוי השנתי יעלה 180 דולר בלבד. זה אומר 15 דולר לחודש – חיסכון של 60 דולר בשנה בהשוואה לחיוב החודשי הרגיל.

2. נעילת מחיר לשנה:

עם קצב ההתפתחויות בתחום ה-AI והאפשרות שהמחירים יעלו בעתיד, תשלום מראש מבטיח שהמחיר שלכם לא ישתנה לפחות לשנה הקרובה. לא סביר שאנטרופיק יעלו פתאום מחירים, אבל מה שבטוח – המחירים לא ירדו, ואתם משריינים לעצמכם מחיר מוזל, לכלי שסביר מאוד שתשתמשו בו הרבה!

3. שימוש מורחב:

בהשוואה לגרסה החינמית, המנוי השנתי מספק יותר שאילתות, יכולת עבודה ממושכת יותר ויציבות גבוהה יותר. אם אתם בונים ממשקים, כותבים קוד, מייצרים אפליקציות – זה הכלי המושלם עבורכם! אבל גם אם אתם מתמקדים במודל שפה קלאסי עם יכולות כתיבה מדהימות, יכולות ניתוח נתונים מפחידות, ואפשרות לאימון סגנון אישי – זה לגמרי הכלי בשבילכם!

4. ארגון מתקדם של מסמכים ושיחות:

תכונת ה-“Projects” מאפשרת לארגן מסמכים ושיחות במקום אחד, מה שהופך את העבודה עם קלוד ליעילה ומסודרת יותר.

5. גישה למודלים נוספים:

בנוסף ל-3.7 סונטה, מנויי ה-Pro מקבלים גישה לגרסאות נוספות של קלוד, שיכולות להציע יכולות שונות בהתאם לצרכים.

6. מצב חשיבה מורחב:

קלוד 3.7 סונטה מציע “Extended Thinking Mode” – מצב שמאפשר לו לנתח ולהגיב בצורה מעמיקה ויסודית יותר.

7. גישה מוקדמת לפיצ’רים חדשים:

המנויים השנתיים יקבלו גישה ראשונה לכלים ותכונות חדשות, כולל שדרוגי מודלים עתידיים.

מה החיסרון?

כמו בכל מנוי שנתי, מדובר בתשלום מראש של 180 דולר בבת אחת. עבור חלק מהמשתמשים זה עלול להיות חסם, במיוחד אם הם מעדיפים לשמור על גמישות ולשלם חודשית. בנוסף, AI הוא תחום שמתעדכן כל הזמן, ולכן תמיד קיים סיכון שתצא גרסה מתקדמת יותר שתשנה את חוקי המשחק – אבל במקרה של קלוד, זה דווקא עשוי להיות יתרון.

למה דווקא עכשיו?

אחד הגורמים שמוסיפים לתחושת הדחיפות סביב המבצע הוא השמועות על השקת קלוד 4 בקרוב. כמו כן, מנכ”ל החברה, דריו אמודאי (Dario Amodei), ציין בעבר כי אנטרופיק שוקלת להוסיף חיבור לאינטרנט למערכת – מהלך שעשוי לשפר משמעותית את יכולות הבוט ולמקם אותו כשחקן דומיננטי מול ChatGPT ומודלים אחרים.

המשמעות היא שאם קלוד 4 יושק במהלך השנה הקרובה, מנויי ה-Pro השנתיים ייהנו מהשדרוג ללא עלות נוספת, מה שעשוי להפוך את המבצע למשתלם במיוחד.

שווה או לא?

אם אתם משתמשים בקלוד על בסיס קבוע ורוצים את הגרסה הטובה ביותר שלו, זהו דיל משתלם. החיסכון הכספי, הגישה למצב חשיבה מתקדם ולפיצ’רים חדשים הופכים את ההצעה למעניינת. מצד שני, אם אתם משתמשים בו רק לעיתים רחוקות או חוששים מהשקעה מראש, ייתכן שהמנוי החודשי עדיף עבורכם.

כך או כך, אם שקלתם לשדרג – זה הרגע לנצל את ההנחה, כי המבצע מסתיים ב-1 במרץ 2025.

הפוסט הטבה זמנית בקלוד: חסכו 60 דולר ועברו למנוי שנתי הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

Today, the Artificial Intelligence Act comes into force.

Europe's pioneering framework for innovative and safe AI.

It will drive AI development that Europeans can trust.

And provide support to European SMEs and startups to bring cutting-edge AI solutions to market. pic.twitter.com/cRoVoRtEy0

— Ursula von der Leyen (@vonderleyen) August 1, 2024

עיקרי החוק

חלוקה לקטגוריות סיכון

חוק ה-AI מסווג את השימושים בטכנולוגיה לפי רמות סיכון, כאשר לכל קטגוריה חלים כללים שונים:

• סיכון בלתי מתקבל על הדעת: מערכות שנאסרו לחלוטין, כגון מערכות לניבוי פלילי, דירוג חברתי, זיהוי פנים בזמן אמת במרחבים ציבוריים, ושימושים מניפולטיביים המנצלים חולשות של משתמשים.
• סיכון גבוה: שימושים קריטיים כגון רכיבי בטיחות בתחבורה (כגון מערכות בלימה אוטומטיות), מערכות חינוך שמשפיעות על גישה להשכלה, וכלים לקבלת החלטות פיננסיות או רפואיות. מערכות אלו יידרשו לעמוד בתקנים מחמירים במיוחד, כולל ביקורת תקופתית ושקיפות מלאה.
• סיכון מוגבל וסיכון מינימלי: מערכות שפועלות בהקשרים פחות רגישים יידרשו לעמוד רק בכללי שקיפות בסיסיים, כמו גילוי על שימוש ב-AI בתוכן שנוצר אוטומטית.

שקיפות ואחריות

חוק ה-AI קובע כי חברות המפתחות מודלים גנרטיביים (כגון GPT-4, Gemini ודומיהם) יחויבו לשמור תיעוד טכני מפורט ולפרסם מידע על הנתונים ששימשו לאימון המודלים. מטרת דרישה זו היא להבטיח שימוש אחראי ושקוף בטכנולוגיות AI, כך שמשתמשים יוכלו להבין כיצד מתקבלות החלטות.

אכיפה וקנסות

חברות שלא יעמדו בתקנות החדשות עלולות להתמודד עם קנסות כבדים של עד 7% מהמחזור השנתי הגלובלי שלהן או 35 מיליון אירו – הגבוה מביניהם. תקנות דומות, כמו GDPR, הובילו לקנסות משמעותיים נגד חברות ענק כמו Google ו-Facebook בשל הפרות פרטיות. ייתכן כי חברות טכנולוגיה מובילות, דוגמת OpenAI או Microsoft, יידרשו לבצע שינויים מהותיים כדי להימנע מהשלכות כלכליות כבדות.

קידום מודעות טכנולוגית

האיחוד האירופי מקדם יוזמות להעלאת מודעות בקרב עובדים המשתמשים במערכות AI, במטרה לשפר את ההבנה והשליטה בטכנולוגיה. כך יובטח כי ארגונים ישתמשו בבינה מלאכותית בצורה מושכלת ואתית.

השלכות צפויות

השפעה על חברות טכנולוגיה גלובליות

חברות טכנולוגיה בינלאומיות המציעות שירותים באירופה יידרשו להתאים את המוצרים שלהן לדרישות הרגולציה החדשה. ייתכן שחלקן יאלצו לבצע שינויים משמעותיים באלגוריתמים שלהן ולתעד טוב יותר את מקורות הנתונים שלהן.

השפעה על קצב החדשנות

מחקרים מראים כי הגבלות רגולטוריות עשויות להאט את החדשנות בטווח הקצר בשל עלויות התאמה גבוהות, אך בטווח הארוך הן עשויות להגביר את אמון הציבור ולעודד פיתוח אתי ומבוקר יותר. עם זאת, יש חשש כי הרגולציה המחמירה עלולה להאט משמעותית את קצב החדשנות באירופה לעומת שווקים פחות רגולטוריים, כמו ארה”ב וסין.

הובלה עולמית ברגולציה

האיחוד האירופי ממצב את עצמו כמוביל עולמי בתחום הרגולציה של בינה מלאכותית. חוקים מסוג זה עשויים לשמש בסיס למדינות נוספות שמעוניינות למסד רגולציה דומה, בדומה להשפעה שהייתה ל-GDPR על חוקי פרטיות ברחבי העולם.

סיכום והמלצות

כדי להתכונן לכניסת חוק ה-AI לתוקף, חברות טכנולוגיה יכולות לנקוט במספר צעדים מעשיים:

• ביצוע ביקורת פנימית על המודלים הקיימים כדי לוודא עמידה בתקני השקיפות החדשים.
• הקמת צוותי ציות משפטי וטכנולוגי שיתמקדו בהבנת הרגולציה והטמעתה בארגון.
• השקעה בניהול נתונים שקוף ומובנה, שיכול לסייע בהתאמה לדרישות החוק ולמנוע חשיפה לקנסות כבדים.

חוק ה-AI של האיחוד האירופי מסמן שינוי משמעותי בתחום הרגולציה של טכנולוגיות בינה מלאכותית. מטרתו להבטיח שימוש אחראי, הוגן ובטוח בטכנולוגיה, תוך מזעור הסיכונים הפוטנציאליים. האתגר הגדול יהיה למצוא את האיזון בין רגולציה מחמירה לבין שמירה על תחרותיות וחדשנות. השנים הקרובות יכריעו האם המודל האירופי יהפוך לסטנדרט גלובלי או ידרוש התאמות נוספות.

הפוסט חוק ה-AI של האיחוד האירופי: רגולציה חדשה לעידן הבינה המלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

ממייסד לרוכש?

מאסק, שהיה ממייסדי OpenAI ב-2015, הבטיח להשקיע בחברה כמיליארד דולר אך בפועל השקיע רק 45 מיליון דולר עד עזיבתו ב-2018. עזיבתו נבעה מחילוקי דעות מהותיים על המעבר ממודל קוד פתוח למודל מסחרי. כעת, באמצעות הצעת רכישה של 97.4 מיליארד דולר, מאסק מבקש להחזיר את OpenAI למודל עמותה ללא מטרות רווח. לטענתו, החברה הפכה ל”מיזם סגור” המונע מרווחים, במיוחד לאחר השקעת מיקרוסופט של 13 מיליארד דולר, והוא מתנגד למעבר המתוכנן שלה למודל עסקי מלא.

קואליציית המשקיעים

קבוצת המשקיעים שמגבה את הצעת הרכישה של 97.4 מיליארד דולר מורכבת מקרנות הון המקורבות למאסק: Baron Capital, שהשקיעה בעבר בטסלה, Valor Equity Partners, משקיעה מרכזית ב-SpaceX, וקרן 8VC של ג’ו לונסדייל, תומך ידוע של מאסק. חברת הבינה המלאכותית של מאסק, xAI, צפויה להוביל את המיזם מבחינה טכנולוגית, עם תוכניות למיזוג אפשרי בין שתי החברות. על פי ההצעה, xAI תשמש כזרוע הטכנולוגית של OpenAI המחודשת, תוך שמירה על עקרונות הקוד הפתוח.

התשובה של סם אלטמן

אלטמן דחה את ההצעה באופן חד משמעי בציוץ בפלטפורמת X (לשעבר טוויטר), שבבעלות מאסק: “לא תודה, אבל אנחנו מוכנים לרכוש את טוויטר ב-9.74 מיליארד דולר אם תרצה”.

הציוץ הפך לוויראלי והעמיק את הקרע בין השניים. אלטמן לא הסתפק בזה והמשיך “להחמיא” למאסק: “כל החיים שלו הוא הגיע ממקום של חוסר ביטחון”. בהתייחסות נוספת אמר אלטמן כי ההצעה היא “ניסיון לעכב אותנו” והוסיף כי החברה אינה למכירה. הוא אף כינה את המהלך “מביך” וציין כי דירקטוריון OpenAI מתכנן לדחות את ההצעה באופן רשמי. בתגובה לשאלה עד כמה הוא לוקח ברצינות את ההצעה של מאסק, אלטמן ענה “לא במיוחד” (“Not particularly”). אלטמן אף הרחיק לכת ואמר: “אני לא חושב שהוא אדם מאושר. אני באמת מרחם עליו” (“I don’t think he’s a happy person. I feel for him”).

Sam Altman is not happy with Elon Musk
"Probably his whole life is from a position of insecurity"

He also said OpenAI is "not for sale" and Elon Musk is probably trying to delay the progress of OpenAI.

Thoughts???pic.twitter.com/n64yUbghDG

— AshutoshShrivastava (@ai_for_success) February 11, 2025

מאבק משפטי וגיוס הון: המורכבות שמאחורי ההצעה

המהלך של מאסק מגיע לאחר שורת צעדים משפטיים נגד OpenAI. בדצמבר 2023, הוא הגיש תביעה בטענה שהחברה הפרה את המנדט המקורי שלה כעמותה ללא מטרות רווח, ופנה לרשויות בקליפורניה ודלאוור בדרישה לפתוח את החברה להצעות רכישה. במקביל, OpenAI נמצאת בעיצומו של סבב גיוס הון משמעותי. החברה מנהלת משא ומתן עם SoftBank להשקעה של 40 מיליארד דולר, שתעריך אותה בכ-300 מיליארד דולר – פי שלושה מהצעתו של מאסק. המבנה הייחודי של OpenAI, הכולל עמותה ללא מטרות רווח השולטת בחברה עסקית עם רווחים מוגבלים (capped-profit), יוצר מכשול משפטי נוסף בפני כל ניסיון רכישה. לפי ה- WSJ, ההצעה מפעילה לחץ על אלטמן בין אם יקבל אותה ובין אם לא:

פרויקט סטארגייט: המענה האסטרטגי של OpenAI

בזמן שמאסק מציע 97.4 מיליארד דולר לרכישת OpenAI, החברה משיקה את פרויקט סטארגייט – מיזם תשתיות בינה מלאכותית בהיקף חסר תקדים של 500 מיליארד דולר. הפרויקט מתוכנן להקים רשת מרכזי נתונים ברחבי ארה”ב, כשהראשון כבר בהקמה בטקסס. OpenAI גייסה שותפים אסטרטגיים משמעותיים לפרויקט, ביניהם סופטבנק, אורקל, מיקרוסופט ו-MGX האמירתית. סופטבנק לבדה צפויה להשקיע 40 מיליארד דולר, במהלך שיעריך את OpenAI בכ-260 מיליארד דולר. החברה כבר בוחנת הרחבת הפרויקט ל-16 מדינות נוספות בארה”ב. פרויקט סטארגייט מדגיש את הפער בין חזונו של מאסק להחזרת OpenAI למודל ללא כוונת רווח, לבין האסטרטגיה הנוכחית של החברה להוביל את תעשיית ה-AI העולמית באמצעות השקעות תשתית מאסיביות.

ההשלכות מעבר להצעת הרכישה

קבלת הצעתו של מאסק, למרות הסיכוי הנמוך, עלולה לזעזע את תעשיית ה-AI העולמית. החזרת OpenAI למודל קוד פתוח תסכן את שיתוף הפעולה עם מיקרוסופט, הכולל השקעה של 13 מיליארד דולר ושילוב טכנולוגיות החברה במוצרים כמו Office ו-Azure. דחיית ההצעה, מצד שני, צפויה להוביל למערכה משפטית ממושכת. מאסק כבר הכין תביעות נגד OpenAI בנושא הפרת חוזה והטעיית משקיעים, מה שעלול להרתיע משקיעים פוטנציאליים ולהאט את התפתחות החברה. המאבק מדגיש את הדילמה המרכזית בתעשיית ה-AI: כיצד לאזן בין פיתוח טכנולוגי פתוח לבין הצורך במשאבים כלכליים משמעותיים להמשך מחקר ופיתוח.

העימות בין מאסק לאלטמן על עתיד OpenAI חושף קרע עמוק בתפיסת עתיד הבינה המלאכותית. מאסק, עם הצעת רכישה של 97.4 מיליארד דולר, מבקש להחזיר את החברה לחזון המקורי של קוד פתוח ובטיחות. מנגד, אלטמן מוביל את OpenAI לעבר שווי של 300 מיליארד דולר, עם דגש על חדשנות מסחרית ושיתופי פעולה גלובליים. תוצאות המאבק הזה יעצבו לא רק את עתיד OpenAI, אלא גם את האופן שבו חברות טכנולוגיה יאזנו בין אחריות חברתית לצמיחה עסקית בעידן ה-AI. בעוד הקרב המשפטי והציבורי צפוי להימשך, ההכרעה תשפיע על כיוון התפתחות הבינה המלאכותית בעשור הקרוב.

הפוסט אילון מאסק מציע 97.4 מיליארד דולר לרכישת OpenAI הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

WeatherNext: המהפכה החדשה של Google בחיזוי מזג אוויר

במקום להסתמך על משוואות פיזיקליות מסורתיות, המערכת שפיתחה Google DeepMind מנתחת 40 שנות נתוני מזג אוויר היסטוריים באמצעות בינה מלאכותית מתקדמת. היא מזהה דפוסים מורכבים שמשוואות מתמטיות פשוטות לא יכולות לתפוס, ומייצרת תחזיות מדויקות שמשנות את כללי המשחק בתחום. התוצאה? מערכת שלא רק חוזה את מזג האוויר, אלא גם מסייעת בהתמודדות עם אתגרים גלובליים – מהיערכות לאסונות טבע ועד ניהול יעיל של רשתות חשמל וביטחון תזונתי עולמי.

שני מודלים חדשניים שמשנים את עולם התחזית

בעולם שבו מזג האוויר הופך פחות צפוי מיום ליום, Google DeepMind מציגה פתרון מהפכני המשלב שני מודלים משלימים של בינה מלאכותית. המערכת החדשה מציעה רמת דיוק חסרת תקדים בחיזוי מזג האוויר, עם יכולות שלא נראו עד כה בתחום.

המודל המהיר והמדויק

WeatherNext Graph מביא בשורה חדשה בתחום התחזיות המיידיות. בעוד שמערכות מסורתיות דורשות שעות עיבוד, המודל הזה מספק תחזיות מדויקות תוך דקות ספורות. עם עדכונים ארבע פעמים ביום ורזולוציה של שש שעות, הוא מאפשר תכנון מדויק לטווח של עשרה ימים קדימה – יכולת חיונית במיוחד לניהול רשתות חשמל ותכנון אירועים.

המודל האסטרטגי לטווח ארוך

WeatherNext Gen לוקח את החיזוי צעד אחד קדימה. המודל הזה מייצר עשרות תרחישים אפשריים בטווח של חצי חודש קדימה ומתמחה בעיקר באירועי מזג אוויר קיצוניים. היכולת לחזות ציקלונים ואירועי קיצון אחרים ברזולוציה של 12 שעות מספקת לרשויות ולארגונים את הזמן הדרוש להיערכות מתאימה ולהצלת חיים.

WeatherNext: יישומים מעשיים שמשנים את העולם

בעידן של שינויי אקלים קיצוניים, המערכת החדשנית של Google DeepMind מציעה יתרונות מעשיים מהפכניים בשלושה תחומים קריטיים:

אנרגיה ירוקה אמינה יותר

תחזיות מדויקות של WeatherNext מאפשרות ניהול יעיל יותר של רשתות חשמל ואנרגיה מתחדשת. המערכת מספקת תחזיות ברזולוציה של 6 שעות, המאפשרות לחברות החשמל לתכנן מראש את ייצור האנרגיה הסולארית והרוח. היכולת לחזות שינויי מזג אוויר בדיוק של 97.2% מסייעת בהבטחת אספקת חשמל יציבה ובניצול מיטבי של מקורות אנרגיה מתחדשים.

מוכנות משופרת לאסונות טבע

WeatherNext מהווה כלי קריטי בהיערכות לאסונות טבע. המודל WeatherNext Gen מסוגל לייצר 50 תרחישים אפשריים לטווח של 15 יום, עם התמחות מיוחדת בזיהוי אירועי מזג אוויר קיצוניים. יכולת זו מאפשרת לרשויות זמן היערכות יקר ערך להגנה על חיי אדם ורכוש.

חיזוק הביטחון התזונתי

המערכת תורמת משמעותית לביטחון התזונתי העולמי. תחזיות מדויקות מאפשרות לחקלאים לתכנן טוב יותר את מועדי הזריעה, ההשקיה והקציר. בנוסף, היכולת לחזות אירועי מזג אוויר קיצוניים מסייעת בהגנה על יבולים ובהבטחת אספקת מזון יציבה.

איך לגשת ל-WeatherNext?

WeatherNext נגישה במספר דרכים שונות, המותאמות לצרכים שונים של משתמשים. המערכת מתעדכנת 4 פעמים ביום ומציעה גישה הן לתחזיות בזמן אמת והן לנתונים היסטוריים:

Google Cloud

Google Cloud מציע שני כלים רבי עוצמה המאפשרים להפיק את המרב ממערכת WeatherNext. הכלי הראשון, BigQuery, פותח בפניכם עולם שלם של אפשרויות ניתוח נתונים. חשבו על מאגר ענק של נתוני מזג אוויר היסטוריים, שבו תוכלו לחפש דפוסים, לנתח מגמות ולהפיק תובנות מעמיקות באמצעות שאילתות SQL פשוטות. אם אתם חוקרים או מפתחים, תוכלו לנצל את העוצמה של BigQuery כדי לשלב את הנתונים במחקר או ביישומים שלכם. הכלי השני, Earth Engine, הופך את הנתונים המורכבים לחוויה ויזואלית נגישה. באמצעות ממשק משתמש ידידותי, תוכלו לצפות במפות דינמיות של תחזיות מזג האוויר, להוריד נתונים לפי אזורים גיאוגרפיים ולעקוב אחר שינויי מזג האוויר בזמן אמת. זהו כלי אידיאלי למי שזקוק להבנה מהירה וויזואלית של תנאי מזג האוויר ומגמות אקלימיות.

פיתוח ומחקר

אם אתם מפתחים או חוקרים, WeatherNext מציעה מגוון כלים שיעזרו לכם להטמיע את יכולות חיזוי מזג האוויר המתקדמות בפרויקטים שלכם. בליבת המערכת עומד קוד פתוח הזמין ב-GitHub, המאפשר לכם להבין את המנגנונים הפנימיים של המערכת ואף לתרום לפיתוחה. זו הזדמנות ייחודית להשתמש בטכנולוגיה מתקדמת של Google ולהתאים אותה לצרכים הספציפיים שלכם. לחוקרים, המערכת מספקת גישה למאגר עצום של נתונים היסטוריים, המכיל 40 שנות תיעוד מזג אוויר. מאגר זה מאפשר ניתוח מעמיק של מגמות אקלימיות ופיתוח מודלים חדשים. בנוסף, ה-API המתקדם של המערכת מאפשר אינטגרציה חלקה עם מערכות קיימות, כך שתוכלו לשלב את תחזיות WeatherNext באפליקציות, אתרים או מערכות ניטור קיימות בקלות ובמהירות.

המערכת החדשנית של Google DeepMind מסמנת נקודת מפנה בעולם חיזוי מזג האוויר. עם דיוק מרשים של 97.2% ויכולת לייצר תחזיות תוך דקות ספורות, WeatherNext אינה רק הישג טכנולוגי – היא כלי מעשי שמשנה חיים. שני המודלים המשלימים של המערכת, WeatherNext Graph ו-WeatherNext Gen, מספקים פתרונות מקיפים לאתגרים גלובליים: מניהול יעיל של רשתות חשמל ואנרגיה מתחדשת, דרך היערכות טובה יותר לאסונות טבע, ועד לחיזוק הביטחון התזונתי העולמי. עם הנגישות הרחבה דרך פלטפורמות Google Cloud וכלי פיתוח פתוחים, WeatherNext מייצגת צעד משמעותי לקראת עתיד שבו טכנולוגיה מתקדמת משרתת את האנושות בהתמודדות עם אתגרי האקלים המשתנה.

הפוסט כך תשנה הבינה המלאכותית של Google את עתיד חיזוי מזג האוויר הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

צפו בהדגמה מרתקת של Deep Research, כאשר צוות המפתחים המוביל של OpenAI חושף את היכולות המהפכניות של הכלי החדש והשפעותיו עולם המחקר הדיגיטלי:

תכונות מרכזיות

Deep Research מביא איתו שורה של תכונות מרכזיות שהופכות אותו לכלי מחקר מתקדם ויעיל. בליבת המערכת נמצאת יכולת הניתוח המקיפה שלו, המאפשרת לו לסרוק ולעבד מאות מקורות מידע במקביל. הוא לא רק אוסף מידע, אלא גם מעבד אותו לכדי תובנות משמעותיות ומארגן אותן בצורה נגישה ומובנת. כל דו”ח שהמערכת מייצרת מגיע עם תיעוד מלא ומדויק, כולל ציטוטים ישירים והפניות למקורות המידע המקוריים. זה מאפשר לכם לא רק לקבל את המידע, אלא גם לאמת אותו בקלות ולהבין מאיפה הוא הגיע. בנוסף, המערכת מספקת בסרגל צד נפרד את כל המתודולוגיה שבה השתמשה כדי להגיע למסקנות שלה, מה שמוסיף שכבה נוספת של שקיפות ואמינות לתהליך המחקר כולו. בזכות היכולות האלה, Deep Research הופך את תהליך המחקר למהיר, יעיל ומדויק יותר, ומאפשר לכם להתמקד בניתוח התוצאות ובקבלת החלטות במקום לבזבז זמן על איסוף המידע הראשוני.

יכולות מתקדמות

יכולות עיבוד חכמות

כשמדברים על היכולות המתקדמות של Deep Research, אנחנו נכנסים לעולם של גמישות וחדשנות טכנולוגית אמיתית. חשבו על זה כמו מומחה דיגיטלי שיכול לקרוא ולהבין כמעט כל סוג של מסמך שתזרקו לכיוונו – החל מקבצי PDF מורכבים ועד לגיליונות אלקטרוניים עמוסי נתונים. המערכת חכמה מספיק כדי לזכור את ההקשר של השיחה שלכם, מה שמאפשר לכם לשאול שאלות מורכבות ולקבל תשובות שמתחשבות בכל המידע שכבר דנתם בו קודם.

מהירות ויעילות חסרת תקדים

תארו לעצמכם שיש לכם צוות שלם של חוקרים מקצועיים שעובדים במקביל, 24/7, רק בשבילכם. זה בדיוק מה ש- Deep Research מציע. הכלי החדשני הזה סורק ומנתח מאות מקורות מידע בו-זמנית, ומייצר דוחות ברמה אנליטית גבוהה תוך דקות ספורות. מה שהיה לוקח לחוקר אנושי שעות או אפילו ימים, מתבצע כאן בטווח של 5 עד 30 דקות בלבד. זוהי קפיצת מדרגה משמעותית ביעילות המחקר, שמשחררת לכם זמן יקר להתמקד בניתוח התוצאות ובקבלת החלטות מושכלות.

חוויה ויזואלית

הבשורה המרגשת היא שזה רק הולך להשתפר. בקרוב תוכלו ליהנות מויזואליזציות נתונים מרהיבות ותרשימים שיהפכו מידע מורכב לקל להבנה ולעיכול. זה כמו לקחת את כל המידע המורכב שאספתם ולהפוך אותו לסיפור ויזואלי ברור ומעניין, שמאפשר לכם לראות תובנות ומגמות שאולי היו נסתרות בטקסט רגיל. 

זמינות וגישה

רוצים להתחיל להשתמש ב-Deep Research?

כרגע הכלי זמין באופן בלעדי למשתמשי ChatGPT Pro, עם הקצאה נדיבה של 100 שאילתות מחקר בחודש. המחיר אמנם עומד על 200$ לחודש, אבל חשבו על זה כהשקעה בכלי שיכול לחסוך לכם שעות על גבי שעות של מחקר ידני. בשלב זה, תוכלו לגשת לשירות רק דרך הדפדפן – פשוט התחברו לחשבון ה-Pro שלכם והתחילו לחקור. 

מה צפוי בהמשך

הבשורות הטובות הן שבקרוב השירות יתרחב משמעותית. OpenAI מתכננת להנגיש את Deep Research למשתמשי Plus, Team ו-Enterprise, מה שיפתח את הכלי לקהל רחב הרבה יותר. בנוסף, אם אתם מעדיפים לעבוד דרך הטלפון הנייד או המחשב השולחני, תשמחו לשמוע שבקרוב תושק גישה מלאה דרך אפליקציות ייעודיות שיאפשרו לכם לבצע מחקר מעמיק מכל מקום ובכל זמן.

יישומים מעשיים בעולם האמיתי

פתרונות עסקיים ומחקריים

Deep Research נולד כדי להתמודד עם מגוון רחב של אתגרי מחקר בעולם המודרני. בעולם העסקי, הכלי מספק ניתוח פיננסי מעמיק ומחקר שוק מקיף, מה שמאפשר למקבלי החלטות לזהות מגמות ולקבל החלטות מושכלות יותר. חוקרים ואנשי אקדמיה יכולים להשתמש בו כדי לסרוק ולנתח ספרות מדעית, לחסוך זמן יקר בסקירת מחקרים קודמים ולגלות קשרים חדשים בין ממצאים שונים.

פתרונות צרכניים ומשפטיים

בתחום הצרכני, הכלי מציע יכולת להשוות מוצרים ושירותים בצורה מקיפה ואובייקטיבית, תוך שקלול מאות ביקורות ומפרטים טכניים. ובתחום המשפטי, עורכי דין וחוקרים יכולים להסתמך עליו לניתוח תקדימים משפטיים, חקיקה ופסיקות, מה שהופך את המחקר המשפטי ליעיל ומדויק יותר. זוהי מערכת שמתאימה את עצמה לצרכים הספציפיים של כל תחום ומספקת תובנות מותאמות אישית.

שיקולים חשובים לשימוש מושכל

כמו בכל כלי טכנולוגי מתקדם, חשוב להבין את היתרונות והמגבלות של Deep Research. מצד אחד, המערכת מצטיינת באמינותה הגבוהה – היא מספקת תיעוד מלא של כל מקור מידע ומגבה כל טענה בציטוטים מדויקים שאפשר לאמת. הליבה הטכנולוגית שלה, המבוססת על מודל o3 החדשני של OpenAI, מאפשרת לה לבצע ניתוח מעמיק ולהסיק מסקנות בצורה שמדמה חשיבה אנושית. עם זאת, חשוב לזכור שגם הטכנולוגיה המתקדמת ביותר אינה חסינה מטעויות. למרות היכולות המרשימות, מומלץ תמיד להתייחס לתוצאות כנקודת פתיחה מצוינת למחקר, ולא כמילה האחרונה. אימות עצמאי של עובדות קריטיות והפעלת שיקול דעת אנושי הם עדיין חלק חיוני בתהליך המחקר. זוהי גישה מאוזנת שמנצלת את העוצמה של הכלי תוך שמירה על סטנדרטים גבוהים של דיוק ואמינות.

מרוץ משולש: Deep Research, Perplexity וגוגל 

בעולם המחקר הדיגיטלי מתחוללת כעת תחרות מרתקת בין שלושה שחקנים מובילים. Perplexity, הוותיק יחסית בחבורה, מצטיין במתן תשובות מהירות ומדויקות תוך שניות. עם גישה ל-300 חיפושים בחודש ויכולת להתחבר למגוון עצום של מקורות – ממאגרים אקדמיים ועד רשתות חברתיות – הוא הפך לכלי אהוב על משתמשים שזקוקים למידע מהיר ומגוון. Deep Research של OpenAI נכנס לזירה עם גישה שונה לחלוטין. במקום להתמקד במהירות, הוא משקיע בין 5 ל- 30 דקות ביצירת מחקר מעמיק ומקיף, עם דוחות מובנים ותוכנית מחקר מסודרת. גוגל, מצידה, הציגה בדצמבר את Deep Research שלה כחלק מ- Gemini Advanced, עם יתרון משמעותי – היכולת להציג למשתמש תוכנית מחקר לאישור מראש ולאפשר התאמה אישית של תהליך המחקר. עם מחיר תחרותי של 20$ לחודש וזמינות ביותר מ- 100 מדינות, גוגל מנסה למצב את עצמה כאופציה המשתלמת ביותר.

כל אחד מהכלים האלה מציע יתרונות ייחודיים: Perplexity מצטיין במהירות וגמישות, OpenAI מתמקד בעומק ודיוק, וגוגל מציעה שילוב של שליטה ונגישות גלובלית. הבחירה ביניהם תלויה בסופו של דבר בצרכים הספציפיים שלכם – האם אתם זקוקים לתשובות מהירות, למחקר מעמיק, או לשליטה מלאה בתהליך המחקר. עושה רושם שהכניסה של o3-mini ו- Deep Research לוקחים את Open AI צעד חזק קדימה בזירה הזו.

השקת Deep Research מסמנת נקודת מפנה בעולם המחקר והניתוח הדיגיטלי. לראשונה, אנחנו רואים כלי שמשלב את העוצמה של בינה מלאכותית מתקדמת עם הדיוק והקפדנות של מחקר אקדמי מסורתי. זה לא רק עוד כלי טכנולוגי – זו מערכת שפותחת דלתות עבור אנשי מקצוע, חוקרים וארגונים שרוצים לבצע מחקר מעמיק בזמן קצר יותר ובאיכות גבוהה יותר. מה שהופך את ההשקה הזו למשמעותית במיוחד היא היכולת להנגיש מחקר מקצועי לקהל רחב יותר, מבלי להתפשר על איכות ואמינות. עם תיעוד מדויק, מקורות מאומתים ושקיפות מלאה בתהליך המחקר, Deep Research מסמן את תחילתו של עידן חדש בו מחקר מעמיק הופך לנגיש, יעיל ומדויק יותר מאי פעם.

הפוסט OpenAI משיקים את Deep Research הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מגמות ודירוגים בינלאומיים 2019-2024

דו״ח מבקר המדינה חושף ירידה משמעותית במעמדה של ישראל בתחום הבינה המלאכותית, כפי שמשתקף בשלושה מדדים בינלאומיים מובילים:

• מדד Tortoise: מדרג מדינות לפי יכולות בינה מלאכותית, כולל השקעות, תשתיות וכוח אדם. ישראל ירדה מהמקום ה-5 למקום ה-9 מתוך 83 מדינות.
• מדד Oxford Government AI Readiness: בוחן את מוכנות הממשלות לאימוץ בינה מלאכותית במגזר הציבורי. ישראל נסוגה מהמקום ה-20 למקום ה-30 מתוך 193 מדינות.
• מדד החדשנות העולמי: מעריך את רמת החדשנות הכוללת במדינה, כולל טכנולוגיות מתקדמות. ישראל ירדה מהמקום ה-10 למקום ה-15 מתוך 133 מדינות.

הירידה בדירוגים מיוחסת בעיקר להיעדר אסטרטגיה לאומית מתוקצבת ומאושרת, למרות היתרונות המובנים של ישראל בתחום ההון האנושי ומספר חברות ה-AI.

קרדיט: mevaker.gov.il

היתרונות הקיימים

למרות הירידה בדירוגים, ישראל מחזיקה במספר יתרונות משמעותיים:

• מדורגת ראשונה בעולם בצפיפות ההון האנושי בתחום הבינה המלאכותית.
• מקום רביעי במספר חברות ה-AI שהוקמו בין 2013–2023.
• מקום רביעי בהשקעות פרטיות בתחום.

הכשלים המרכזיים

היעדר אסטרטגיה ומנהיגות

• אין תוכנית לאומית מאושרת ומתוקצבת על ידי הממשלה.
• התוכניות שגובשו בשנים 2018–2023 נזנחו או קודמו באופן חלקי ביותר.
• אין גורם ממשלתי אחד האחראי להובלת התחום.

בעיות מימון ויישום

• רק כ-40% מהתקציב שאושר בפעימה הראשונה מומשו בפועל.
• התקציב שאושר עבור שתי הפעימות מהווה כחמישית בלבד מהמלצת ועדת תל”ם (תשתיות לאומיות למחקר).
• תשתיות המחשוב הנדרשות לא יושמו במלואן, דבר שמעכב את פיתוח המחקר והתעשייה.

קרדיט: mevaker.gov.il

פערים בהון האנושי

• מימון המלגות והכשרות לאנשי מקצוע בתחום נמוך משמעותית מהדרוש.
• חוסר מענה לצורכי התעשייה בתחום ההון האנושי.
• אין מידע עדכני ומדויק על מספר החוקרים בתחום.

חוסר באסדרה רגולטורית

• היעדר רגולציה בתחום שימושי הבינה המלאכותית, בעיקר ביחס לזכויות פרטיות ושקיפות.
• איחור באישור עקרונות המדיניות שהוגשו לממשלה.

קרדיט: mevaker.gov.il

איך אסטרטגיה לקויה משפיעה על כל אחד ואחת מאיתנו?

היעדר אסטרטגיה לאומית והסתכלות שאינה רחבה והוליסטית בתחום הבינה המלאכותית משפיעה ישירות על יכולתו של האזרח הפשוט להשתלב בכלכלה המודרנית ולקבל שירותים חיוניים באופן יעיל ושוויוני. הנה מספר דוגמאות:

בריאות ורפואה

• יכולת פחותה לשפר אבחון מחלות ולפתח טיפולים מותאמים אישית.
• זמני המתנה במערכת הבריאות הציבורית.
• נגישות לשירותי רפואה מרחוק.

חינוך והכשרה

• פגיעה ביכולת לרכוש כישורים רלוונטיים לשוק העבודה המשתנה.
• חוסר התאמה בין מערכת החינוך לדרישות השוק.
• קושי בהסבה מקצועית עקב היעדר תשתיות הכשרה מתאימות.

פערים חברתיים והגדלת אי-שוויון

• העמקת פערים בין אוכלוסיות חזקות לחלשות.
• קושי בנגישות לשירותים דיגיטליים מתקדמים.
• סיכון לאבטלה בקרב עובדים במקצועות מסורתיים.

סיכונים לציבור

• חשיפה למידע כוזב והטעיות (Fake News).
• סיכוני פרטיות ואבטחת מידע אישי.
• קושי בהבחנה בין מידע אמיתי למניפולטיבי.

השלכות על איכות החיים

• פגיעה באיכות השירותים הציבוריים עקב פיגור טכנולוגי.
• קושי בקבלת שירותים בסיסיים ללא אוריינות דיגיטלית.
• התרחבות הפער הדיגיטלי בין מרכז לפריפריה.

המלצות המבקר לשינוי

ברמה הממשלתית

המפתח ברמה הממשלתית טמון בשלושה מהלכים משולבים. ראשית, נדרש גיבוש מיידי של תוכנית לאומית מקיפה בהובלת משרד החדשנות, שתכלול חזון ברור, יעדים מדידים ותקציבים ייעודיים. במקביל, יש להקים מנגנון פיקוח יעיל בראשות המל”ל, שיעקוב אחר יישום התוכנית ויבטיח עמידה ביעדים. הצעד השלישי והקריטי הוא השקעה משמעותית בתשתיות – הן בפיתוח מערכות מחשוב מתקדמות (HPC) והן בפיתוח מודלי שפה בעברית ובערבית שיתמכו בטרנספורמציה הדיגיטלית של המשק. שילוב מושכל של שלושת המהלכים הללו, תוך שיתוף פעולה הדוק בין משרדי הממשלה, יאפשר לישראל לחזור למעמד מוביל בזירה העולמית.

ברמת ההון האנושי

פיתוח ההון האנושי הוא המפתח להצלחת ישראל בתחום הבינה המלאכותית. המהלך המרכזי הנדרש הוא הגדלה משמעותית של תקציבי המלגות וההכשרות המקצועיות, שיאפשרו לסטודנטים ואנשי מקצוע להתמחות בתחום. במקביל, יש לבנות גשר איתן בין האקדמיה לתעשייה באמצעות תוכניות משותפות, התמחויות מעשיות והתאמת תוכניות הלימודים לצרכי השוק. חיזוק המחקר האקדמי והרחבת מסלולי ההכשרה המקצועית יבטיחו את המשך צמיחת האקוסיסטם הישראלי ויספקו את כוח האדם האיכותי הנדרש לתעשייה המתפתחת.

ברמת האסדרה והרגולציה

התפתחות מהירה של טכנולוגיות בינה מלאכותית מחייבת מסגרת רגולטורית מתקדמת ומאוזנת. ישראל נדרשת לקדם חקיקה שתעודד חדשנות מחד, ותבטיח שימוש אחראי ואתי בטכנולוגיות אלו מאידך. ניתן ללמוד מהניסיון המוצלח של האיחוד האירופי, תוך התאמת העקרונות הרגולטוריים למאפיינים הייחודיים של השוק הישראלי. מסגרת חוקית מאוזנת תספק ודאות לחברות ויזמים, תגן על זכויות הציבור, ותיצור סביבה עסקית המעודדת צמיחה וחדשנות תוך שמירה על אינטרסים ציבוריים חיוניים.

המלצות למגזר העסקי

1. להתמקד בפיתוח וחיזוק ההון האנושי המקומי.
2. לנצל את היתרון היחסי של ישראל במחקר ופיתוח.
3. לפעול במהירות לשמירה על היתרונות התחרותיים הקיימים.

החזרת ישראל למקום מוביל בתחום הבינה המלאכותית מחייבת שלושה צעדים מיידיים: הקמת גוף מתכלל בעל סמכויות ותקציב ייעודי של 550 מיליון ש”ח כהמלצת ועדת תל”ם, פיתוח תוכניות הכשרה מואצות להכפלת מספר המומחים בתחום תוך 3 שנים, והשקעה בתשתיות מחשוב מתקדמות שיתמכו במחקר ופיתוח. יישום מהיר של צעדים אלו יאפשר לישראל לחזור בהקדם לחמשת המקומות הראשונים במדדים הבינלאומיים.

הפוסט סיכום עיקרי דוח מבקר המדינה בנושא ההיערכות הלאומית בתחום הבינה המלאכותית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

משותפות ותיקה לחזון חדשני

שורשי הפרויקט נטועים בשיתוף פעולה ארוך שנים. בלוך ופלדמן החלו את דרכם המשותפת באתר “במה חדשה” בתחילת שנות ה-2000, כשפלדמן כתב תחת השם הבדוי “נדב קרמפל”. שותפות זו התפתחה למערכת יחסים יצירתית פורייה, עם חלוקת תפקידים ברורה – פלדמן על הכתיבה ובלוך על ההלחנה. הקשר ביניהם התפתח מעבר לשותפות מקצועית גרידא. בלוך עצמו מתאר את פלדמן כ”האיש הכי קרוב אליי, חוץ מאשתי”. שיתוף הפעולה ביניהם הוביל גם להקמת חברת המדיה Eko (לשעבר אינטרלוד) ב-2009.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

מחזון לביצוע

לאחר אירועי ה-7 באוקטובר, בלוך ופלדמן זיהו צורך עמוק בחברה הישראלית – הצורך בתקווה. הם בחרו להשתמש בטכנולוגיית AI כדי להמחיש חזון אופטימי של עתיד אפשרי. במשך שבועות ארוכים, עבדו השניים עם הבמאי ניל כהן על שילוב טכנולוגיות AI חדשניות כדי להפוך את החזון למציאות ויזואלית. “המציאות היא בלתי נסבלת,” הודה בלוך בכנות, “ומחוסר יכולת לעשות משהו לגבי זה, החלטתי לנסות לפחות לדמיין עולם שבו הכל נגמר והכל עבר.” זו אינה בריחה מהמציאות, אלא ניסיון להשתמש בטכנולוגיה כדי ליצור מרחב של תקווה.

חדשנות טכנולוגית בשירות הרגש

אחת הסצנות המדוברות ביותר בקליפ היא של דני קושמרו מבשר בדמעות על שחרור החטופים. כשהוצגה בפניו הסצנה, קושמרו עצמו התקשה להאמין שמדובר ביצירת AI ושאל אם השתמשו בקטע אמיתי שלו בוכה. לאחר שהבין את העוצמה הטמונה בפרויקט, הוא נתן את הסכמתו המלאה להשתתפות, בראותו בקליפ ביטוי של תקווה לעתיד. בנוסף, הקליפ גם כולל הדמיה של דניאל הגרי בפיג’מה במקום במדי צה”ל, המסמלת את השינוי החברתי המיוחל. אחד האספקטים המעניינים בפרויקט היה הצורך בקבלת הסכמה מהדמויות המופיעות בקליפ. “מרוב האנשים כאן ביקשתי רשות והראיתי להם לפני,” מספר בלוך. במקרה של דניאל הגרי, למשל, התהליך היה פשוט יותר בזכות חברות ארוכת שנים מימי הגן.

השפעה טכנולוגית וחברתית

הקליפ “סוף טוב” מציג חזון אופטימי של עתיד ישראל באמצעות שימוש מתוחכם בטכנולוגיית AI. במרכז העלילה עומדת הבשורה המרגשת של שיבת כל החטופים לחיק משפחותיהם, כשדני קושמרו, כאמור, מבשר על כך בדמעות באולפן החדשות. החזון ממשיך להתפתח עם הצגת הסכמי שלום היסטוריים בין ישראל לשכנותיה, המובילים לשיתופי פעולה אזוריים משמעותיים, כמו חיבור רכבת ישראל למסילות במצרים. השינויים החברתיים העמוקים מתבטאים בביטול חובת השירות הצבאי, המסמל עידן חדש של שלום ויציבות. שיא נוסף מגיע עם הישג ספורטיבי היסטורי – העפלתה של נבחרת ישראל למונדיאל, המסמל את השתלבותה המלאה של ישראל בקהילה הבינלאומית. התגובות לקליפ חשפו צורך עמוק בחברה הישראלית. במיוחד מרגשת הייתה תגובתה של משפחת סיגל, שצילמה את התרגשותה של האם בזמן הצפייה בקליפ. “זה כבר יקרה, זה כבר יקרה,” נשמעה אומרת, במילים שמהדהדות את הכמיהה הקולקטיבית לשינוי.

אתגרים טכניים בתהליך היצירה

הפקת הקליפ “סוף טוב” הציבה שורה של אתגרים טכניים מורכבים, שהפכו אותו לא רק ליצירה אמנותית מרשימה, אלא גם למבחן משמעותי לשילוב טכנולוגיות AI מתקדמות בתעשיית התוכן. תהליך היצירה דרש איזון עדין בין טכנולוגיה חדשנית למסר רגשי ואנושי, מה שהוביל לעבודה אינטנסיבית ורבת שלבים.

אחד האתגרים המשמעותיים ביותר היה העבודה עם דמויות מוכרות מהמרחב הציבורי, כגון דני קושמרו ודניאל הגרי. יצירת דמות אמינה של קושמרו הייתה כרוכה בשחזור מדוקדק של הבעות פנים ותנועות גוף טבעיות, כך שהצופים ירגישו שהרגעים שהם רואים על המסך לקוחים ישירות מהמציאות. קושמרו עצמו הופתע לגלות עד כמה התוצאה הייתה קרובה לאמת ושאל אם נעשה שימוש בחומר אמיתי שבו הוא מופיע, מה שמעיד על הצלחת ההדמיה. דמותו של דניאל הגרי, שהוצגה במצבים אזרחיים ולא במדי צה”ל, דרשה התאמות מיוחדות כדי להעביר את המסר של מעבר מעידן מלחמה לשלום. החיבור האישי בין בלוך להגרי הפך את התהליך לפשוט יותר מבחינה רגשית, אך לא פחות מורכב מבחינה טכנית.

מעבר לדמויות עצמן, נדרש סנכרון ויזואלי בין הסצנות השונות כדי ליצור תחושת המשכיות ואמינות לכל אורך הקליפ. המעברים בין רגעי מציאות לבין רגעים מדומיינים הציבו אתגר מיוחד, שכן היה צורך לשמור על עקביות סגנונית ותחושת זרימה טבעית. האיזון בין הדמיון למציאות היה הכרחי כדי שהצופים יוכלו להתחבר רגשית לחזון המוצג.

הטכנולוגיות שבהן השתמשו היוצרים היו חלק בלתי נפרד מהצלחת הפרויקט. טכנולוגיות Generative AI שימשו ליצירת סצנות מורכבות ורב-שכבתיות, שבהן נדרש שילוב דמויות בסביבות מגוונות. מערכות עיבוד תמונה מתקדמות איפשרו לשלב אלמנטים חזותיים ייחודיים, כמו הסצנה המרגשת שבה נראים החטופים משוחררים, או יצירת סינתזה מושלמת של הבעות פנים ותנועות גוף המדמות רגעים מלאי רגש.

תהליך הפיתוח כלל עבודה אינטנסיבית במשך שבועות ארוכים, שכללה עריכה ושכתוב חוזרים ונשנים של התסריט והתוכן החזותי. כל שינוי קטן דרש בדיקות מקיפות כדי להבטיח שהחזון האמנותי נשמר, ושלא נפגעו הפרטים הקטנים שעושים את ההבדל הגדול. המאמץ הרב שהושקע התבטא לא רק במורכבות הטכנית של הפרויקט, אלא גם ביכולתו לגעת בלבבות הצופים.

הקליפ “סוף טוב” מדגים כיצד ניתן לשלב טכנולוגיות חדשניות עם יצירתיות אמנותית כדי לייצר תוכן שמצליח להיות גם אותנטי וגם מרגש. מעבר להישג הטכנולוגי, הפרויקט הוא הוכחה ליכולתה של הבינה המלאכותית להיות כלי בידי יוצרים שרוצים להעביר מסר חברתי חשוב, וליצור תקווה בעידן של חוסר ודאות. הקליפ הזה מדגים את האתגרים והמורכבות בשילוב טכנולוגיות AI מתקדמות ליצירת תוכן רגשי ואותנטי, תוך שמירה על איזון בין חדשנות טכנולוגית ומסר אנושי.

הפגנת שמחה, תמיכה ותקווה. קרדיט: יוני בלוך וניל כהן

להגשים את הבלתי אפשרי

היצירה הזו מהווה המשך מגמה חיובת בתעשיית התוכן הישראלית, בה אמנים ויוצרים בוחרים בטכנולוגיות AI כדי להגשים את “הבלתי אפשרי”, תוך הוזלה דרמטית של עלויות הפקה. היא מדגימה את הפוטנציאל העצום של טכנולוגיית AI ביצירת תוכן. באמצעות שימוש מתוחכם בכלי GEN AI, הצליחו היוצרים לייצר תוכן רגשי ואותנטי שנוגע בלב הצופים, תוך הנגשת הפקה מורכבת שבעבר הייתה דורשת תקציבי ענק. השילוב המרשים בין אלמנטים מציאותיים לבין חזון עתידי יוצר נרטיב משכנע ומרגש, המצליח להעביר מסרים חברתיים עמוקים ומשמעותיים. 

הקליפ “סוף טוב” מייצג הרבה יותר מאשר עוד שימוש מוצלח בטכנולוגיית AI – הוא מסמל נקודת מפגש ייחודית בין חדשנות טכנולוגית, יצירתיות אמנותית וצורך חברתי עמוק. התגובות הנרגשות של הציבור, ובמיוחד של משפחות החטופים כמו אביבה סיגל, שבעלה קית’ עדיין בשבי, ממחישות עד כמה הקליפ נגע בנקודה רגישה בחברה הישראלית – הצורך בתקווה בתקופה מאתגרת. שיתוף הפעולה רב-השנים בין יוני בלוך וברק פלדמן, יחד עם הבימוי החדשני של ניל כהן, יצר יצירה שמצליחה לגשר בין המציאות המורכבת לבין חזון אופטימי של עתיד אפשרי. הקליפ מוכיח שכאשר טכנולוגיה מתקדמת משמשת ככלי בידי יוצרים מוכשרים עם מסר משמעותי, התוצאה יכולה להיות לא רק מרשימה טכנולוגית אלא גם מרגשת ומעוררת השראה. בעידן שבו טכנולוגיית AI נתפסת לעיתים כמאיימת, “סוף טוב” מדגים כיצד היא יכולה דווקא לשמש ככלי להעצמת הקול האנושי ולהפיכת חלומות למציאות חזותית מרגשת.

הפוסט יוני בלוך משחרר קליפ AI שמייחל לסוף טוב הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

טכנולוגיה מתקדמת

המערכת מופעלת על ידי כרטיסי מסך GeForce RTX 50 Series החדשים של NVIDIA, המציעים ביצועי AI של עד 3,352 טריליון פעולות בשנייה. היא תומכת במגוון שירותי AI בענן כמו GPT4o של OpenAI ו-Grok של xAI.

יכולות ראייה ותקשורת

האווטאר מופעל על ידי טכנולוגיית NVIDIA RTX Neural Faces ומשתמש במודל Audio2Face-3D מבוסס דיפוזיה לסנכרון תנועות שפתיים ולשון מדויקות. המערכת מאפשרת אינטראקציה טבעית באמצעות טקסט וקול, כאשר המשתמשים יכולים פשוט לדבר או להציג את מה שהם צריכים.

תמיכה במשימות מורכבות

R2X יכול לצפות במסך המשתמש ולהציע הדרכה בזמן אמת לפתרון בעיות. למשל, המערכת הודגמה בעזרה למשתמשים עם תכונת Generative Fill של Adobe Photoshop.

2. AI agents can see your screen while you work and help guide you through any problems you run into. pic.twitter.com/L5YTEF1J3U

— el.cine (@EHuanglu) January 7, 2025

ניתוח מסמכים

המערכת מסוגלת לקרוא ולנתח מסמכים מורכבים כמו פוליסות ביטוח, ולענות על שאלות להבהרת פרטים.

אוטומציה וניהול

R2X מאפשר למשתמשים ליצור ולנהל Workflows מותאמים אישית, לדוגמה תהליך אישור מסמכים אוטומטי בו המערכת שולחת מסמך לגורם רלוונטי, עוקבת אחר אישורים ומתריעה במקרה של עיכובים, ובכך הופכת פעולות מורכבות לאוטומטיות ויעילות.

4. Create workflows for your own AI agents pic.twitter.com/ZEzF1G2fQ6

— el.cine (@EHuanglu) January 7, 2025

שליטה קולית

ניתן לשנות הגדרות מחשב באמצעות פקודות קוליות, מה שהופך את הממשק למשתמש לטבעי יותר.

זיהוי אובייקטים

באמצעות מצלמת המחשב, R2X מסוגל לזהות חפצים בעולם האמיתי ולהגיב בהתאם – כלי עזר למגוון יישומים.

6. It can recognise real world objects using your computer’s camera. pic.twitter.com/CReAQPU0RT

— el.cine (@EHuanglu) January 7, 2025

ניווט

המערכת יכולה לספק מידע ולסייע במציאת מקומות, כמו בתי קפה קרובים, ובכך לחבר את העולם הפיזי למרחב הדיגיטלי.

שיתוף פעולה אינטגרטיבי

R2X משתלב באופן מלא בפגישות וידאו, עם יכולת לתרום רעיונות, למשל על ידי הצעת פתרונות בזמן סיעור מוחות, לנתח נתונים כמו גרפים ודוחות כספיים באופן מיידי, ולסייע בעבודת צוות על ידי מעקב אחר משימות ותזכורות.

8. It can collaborate with your teammates during online meetings. pic.twitter.com/EarqeWsntE

— el.cine (@EHuanglu) January 7, 2025

פרויקט R2X של NVIDIA מסמן נקודת מפנה בעולם האינטראקציה בין אדם למחשב. מעבר להיותו סתם עוד ממשק קולי, מדובר במערכת שמבינה את העולם שלנו בצורה ויזואלית, מתקשרת באופן טבעי, ומסוגלת לבצע משימות מורכבות – החל מניתוח מסמכים ועד שיתוף פעולה בפגישות צוות. עם יכולת לראות את המסך שלנו, להבין את הסביבה דרך המצלמה, ולהתאים את עצמה לצרכים שלנו, R2X מציע הצצה מרתקת לעתיד שבו הגבול בין אדם למחשב הופך מטושטש יותר. בעוד שהטכנולוגיה עדיין בשלבי התפתחות, ההשקה ב-CES 2025 מדגימה שהעתיד שדמיינו בסרטי מדע בדיוני הופך למציאות מוחשית – עתיד שבו המחשב אינו רק כלי, אלא שותף אינטליגנטי לעבודה וליצירה.

הפוסט NVIDIA מדהימה את עולם הבינה המלאכותית עם פרויקט R2X הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

תחזיות והבטחות 

המילים “לא ברור מאיזה צד” משקפות עמימות מכוונת – האם אנו מתקרבים לנקודה זו מצד האנושות או מצד הבינה המלאכותית? ואולי, כפי שמרמז הציוץ, הגבול בין השניים כבר מתחיל להיטשטש? משחק מחשבה זה מדגיש את אחת התמות המרכזיות בעולם ה-AI, שבו הקו המפריד בין אינטליגנציה אנושית למכאנית נעשה מעורפל יותר. במקביל לציוץ, OpenAI פרסמה הצהרה בבלוג הרשמי שלה, שבה צוין כי החברה בטוחה ביכולתה לבנות בינה מלאכותית כללית (AGI). לטענת OpenAI, שנת 2025 תהיה נקודת מפנה: סוכני AI צפויים להצטרף לראשונה לכוח העבודה ולהשפיע משמעותית על תפוקה של חברות. במקום להתמקד באוטומציה פשוטה, אלטמן מדגיש כי תפקידי ה-AI יהיו משולבים בעבודת האדם, במטרה להעצים עובדים ולשפר תהליכי יצירה וחדשנות. לדבריו, השפעת הטכנולוגיה תהיה רחבה ותכלול שינויים כלכליים, חברתיים ומדעיים בקנה מידה עולמי.

סם אלטמן מרמז על הסינגולריות בסיפור בן שש מילים. Credit: @sama

פיצוח החידה של אלטמן

בציוץ המשך מסקרן, אלטמן חשף את המשמעות העמוקה מאחורי סיפורו הקצרצר. הציוץ, שנכתב בהשראת המסורת הספרותית של “סיפור בן שש מילים” המיוחסת להמינגוויי, נושא שתי פרשנויות מרכזיות: האחת מתייחסת להיפותזת הסימולציה, המעלה את השאלה המטרידה האם אנו חיים בתוך סימולציה ממוחשבת, והשנייה עוסקת באתגר לזהות את הרגע המדויק שבו תתרחש “ההמראה” של הבינה המלאכותית. אלטמן מוסיף שהוא מרוצה מכך שהטקסט המינימליסטי שלו פתוח לפרשנויות נוספות, מה שמעיד על עומקו הרעיוני של המסר הקצר אך רב-המשמעות.

הצד האפל של הסינגולריות: הפרשנות הכפולה של אלטמן. Credit: @sama

החזון לסופר-אינטליגנציה

לאחר השגת AGI, OpenAI מציבה לעצמה יעד שאפתני אף יותר – פיתוח סופר-אינטליגנציה. מדובר בשלב מתקדם שבו מערכות AI עולות על היכולות האנושיות בכל תחום, כולל חשיבה יצירתית, פתרון בעיות וגילויים מדעיים. “אנחנו מאמינים שכלים סופר-אינטליגנטיים יובילו למהפכה מדעית ויאפשרו צמיחה כלכלית חסרת תקדים”, כתב אלטמן בבלוג החברה. לדבריו, הפיתוחים העתידיים הללו יוכלו להוביל לגילויים מואצים בתחומי הבריאות, האנרגיה והמדע, וליצור עולם משגשג יותר עבור כל בני האדם.

ביקורת וספקנות בקהילה המדעית

כצפוי, ההצהרות הדרמטיות של אלטמן עוררו ביקורת וספקנות בקרב מומחים רבים. סקרים עכשוויים מראים סיכוי של 50% בלבד להשגת AGI עד שנות ה-2050, ומדענים רבים מזהירים מפני הקשיים הטכניים, האתיים והחברתיים הכרוכים בפיתוח טכנולוגיה זו. הביקורת מתמקדת בעיקר בשאלות לגבי היכולת של OpenAI לעמוד בהבטחותיה, לצד החשש שהפיתוחים העתידיים ייצרו אי-שוויון חדש או ישמשו למטרות לא אתיות.

משברים והבטחות

מעבר לאתגרים הטכניים, אלטמן התייחס גם למשבר הממשל התאגידי שהוביל להדחתו הזמנית ב-2023. הוא תיאר את האירוע כ“כישלון של ממשל תאגידי שנעשה על ידי אנשים בעלי כוונות טובות”. מאז, OpenAI ביצעה שינויים משמעותיים במבנה הארגוני שלה, מתוך מטרה להבטיח יציבות ושקיפות.

הציפיות מ-OpenAI לשנת 2025

בסוף שנת 2024, סם אלטמן פנה לקהילת המשתמשים בשאלה פתוחה: “מה הייתם רוצים ש-OpenAI תבנה או תתקן בשנת 2025?” התגובות שזרמו חשפו תמות מרכזיות ברורות – מהתקדמות ב-AGI ועד שיפורים משמעותיים במודלים הקיימים. אך מה שהפך את הדיון למרתק במיוחד היה ההערה המסתורית של אלטמן, שרמז כי החידושים המשמעותיים ביותר שמתוכננים כלל לא הוזכרו בדיון. ימים ספורים לאחר מכן, הוא המשיך להצית את דמיון הקהילה עם הציוץ המסתורי שהפך לוויראלי.

רשימת המשאלות ל-2025. Credit: @sama

הציוץ המסתורי של אלטמן וההצהרות השאפתניות של OpenAI מסמנים את הכיוון שבו החברה רואה את העתיד של הבינה המלאכותית. אך האם המטרות האלו באמת יתגשמו? בעוד OpenAI ממשיכה לנסות להרחיב את גבולות היכולת האנושית באמצעות AI, נותרו שאלות רבות פתוחות: האם החברה תוכל להוביל את האנושות לעידן חדש של שגשוג וחדשנות, או שמא טמונים בפיתוחים הללו גם סיכונים שאיננו מבינים במלואם? כך או כך, העולם עוקב בדריכות אחר כל מילה וציוץ של סם אלטמן – בתקווה ובחשש.

הפוסט המסר המסתורי של סאם אלטמן הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה SoT ולמה זה חשוב לנו?

בבסיסה, SoT מחקה את הדרך שבה אנו ניגשים לבעיות מורכבות. חשבו על הדרך שבה אתם כותבים חיבור: ראשית, אתם יוצרים מסגרת עם רעיונות מרכזיים, ורק לאחר מכן אתם ממלאים את הפרטים. SoT פועלת באותו אופן, תוך חלוקה לשני שלבים:

1. שלב השלד: יצירת מסגרת בסיסית הכוללת את נקודות המפתח של התשובה.

2. שלב הרחבת הנקודות: פיתוח והרחבת כל נקודה בנפרד, לעיתים קרובות במקביל, מה שמביא לחיסכון בזמן ולמבנה ברור.

איך SOT עובד? | Credit: learnprompting.org

התרשים ממחיש את שיטת “שלד המחשבה” (Skeleton-of-Thought, SoT) באמצעות השוואה לפענוח רגיל בתהליך יצירת תשובות. השוואה זו מדגישה כיצד SoT משפרת את היעילות תוך שמירה על מבנה ועומק בתשובות. תחילה, המודל מתאר נקודות מפתח (למשל: 1. הקשבה פעילה, 2. זיהוי בעיות, 3. פשרה), לאחר מכן, המודל מרחיב את הנקודות הללו במקביל, מה שמאפשר מהירות גבוהה יותר לעומת פענוח רציף. Credit: learnprompting.org

יתרונות שיטת SoT

השיטה המסורתית ליצירת תשובות פועלת באופן רציף – צעד אחר צעד. גישה זו עשויה להיות איטית כאשר מתמודדים עם שאלות מורכבות. לעומת זאת, SoT מאפשרת פיתוח מקבילי של נקודות, כמו צוות כותבים שעובד על חלקים שונים של פרויקט במקביל. כך, SoT מצמצמת משמעותית את זמן יצירת התשובה ומשפרת את המבניות שלה.

מהירות לצד איכות

שיטת שלד המחשבה מציגה שיפורים מרשימים במהירות ובאיכות. במחקרים, נמצא כי היא משיגה שיפור מהירות של עד פי 2.39 בהשוואה לשיטות מסורתיות, וכל זאת מבלי לפגוע באיכות התשובות. להפך, במקרים רבים, השיטה שיפרה את ההיקף והרלוונטיות של התשובות, הודות לגישה המובנית שהיא מציעה.

שיפור מהירות הודות לשילוב שיטת “שלד מחשבה” | Credit: learnprompting.org

תרשים זה מדגיש את שיפור המהירות שהושג באמצעות שיטת “שלד המחשבה” (Skeleton-of-Thought, SoT) ב-12 מודלי שפה, כאשר ב-8 מתוכם המהירות היא כפולה לכל הפחות. נתונים אלו ממחישים את היכולת של SoT להביא לשיפורי יעילות משמעותיים, במיוחד במודלים קטנים ובינוניים.

גמישות מעשית וערך

אחד היתרונות המרכזיים של SoT הוא הגמישות שלה. השיטה פועלת היטב עם מגוון רחב של מודלים, החל ממודלים בקוד פתוח ועד למודלים מבוססי API כמו GPT-4, מבלי לדרוש שינויים מיוחדים. כפתרון “קופסה שחורה”, היא קלה לשימוש ומתאימה גם למשתמשים שאינם בעלי ידע טכני מעמיק. בנוסף, בהקשר של הנתונים שמוצגים מטה, ניתן לראות מדדים שתומכים בטענה ש-SoT משיגה איכות שוות ערך או גבוהה יותר ב-60% מהמקרים, מה שמדגיש את הערך המעשי שלה בייצור תשובות איכותיות ב-AI.

הערכת איכות | Credit: learnprompting.org

תרשים זה משווה את הערכת האיכות הכללית של שני מערכות בינה מלאכותית, FastChat ו-LLMZoo, בשלושה תרחישים: ניצחון, תיקו והפסד. הנתונים מצביעים על כך ש-LLMZoo מציגה ביצועים טובים יותר מבחינת אחוז הניצחונות לעומת FastChat, עם פחות הפסדים, ומדגישה את האיכות הגבוהה יותר שלה בהערכות אלו.

איזון עלות-תועלת

עם זאת, יש לקחת בחשבון את העלות החישובית המוגברת שנדרשת לעיבוד מקבילי. מודלים המשתמשים ב-SoT דורשים יותר משאבי חישוב בשל התהליך הדו-שלבי והעיבוד המקבילי, מה שעלול להעלות את העלויות עבור משתמשים עם מגבלות תקציביות. למרות זאת, השיפור המשמעותי במהירות ובאיכות הופך את העלות הנוספת להשקעה משתלמת עבור רוב המשתמשים. בפרט, ארגונים הפועלים בתחומים בהם המהירות והדיוק הם קריטיים, כמו שירות לקוחות או ניתוח נתונים בזמן אמת, המדווחים על תועלת ברורה בשימוש ב-SoT. שיטת SoT מדגימה כיצד השקעה בחשיבה מובנית יכולה להוביל לתוצאות מיטביות בטווח הארוך, לא רק על ידי שיפור המהירות והאיכות, אלא גם על ידי שיפור האפקטיביות הכוללת של יישומי ה-AI. עבור פרויקטים המכוונים להפקת ערך גבוה מהנתונים, SoT יכולה להיות הבחירה האידיאלית.

ההבדל בין SoT ל-CoT ו-Multi-Step Reasoning

האם SoT ו-CoT זה אותו דבר? לא בדיוק…

הבדלים בין Chain-of-Thought (CoT) ו-Skeleton-of-Thought (SoT):

למרות הדמיון באופן הפעילות, שיטת “שלד מחשבה” (SoT) אינה זהה ל”שרשרת מחשבה” (CoT), שעליה מבוססים מודלי o1 ו-o3 של OpenAI. למרות ששתי השיטות קשורות ליכולת של מודלים לנתח בעיות מורכבות ולפרק אותן לשלבים, הן שונות במטרות וביישום שלהן.

הבדלים בין Chain-of-Thought (CoT) ו-Skeleton-of-Thought (SoT).

מודל o1 מתבסס על Chain-of-Thought כדי לפרק בעיות מורכבות ולבצע ניתוח לוגי בשלבים. שיטה זו משפרת את ביצועי המודל במשימות כמו מתמטיקה, מדעי הטבע ותכנות, ומאפשרת לו להתמודד עם בעיות רב-שלביות בצורה מדויקת יותר לעומת מודלים קודמים כמו GPT-4o.

הבדלים מרכזיים בין SoT ל-Multi-Step Reasoning

ומה לגבי “הסקה רב-שלבית”? אותה שיטה שהפכה את חיפוש PRO של פרפלקסיטי לכלי כל כך עוצמתי! האם SoT דומה ל-או Multi-Step Reasoning? לא בדיוק. Skeleton-of-Thought (SoT) ו-Multi-Step Reasoning הן שתי גישות שונות המיועדות להתמודד עם בעיות מורכבות, אך הן נבדלות במטרות, בגישה ובאופן הביצוע שלהן. Multi-Step Reasoning מבוסס על פירוק בעיות לשלבים לוגיים עוקבים, כשכל שלב תלוי בתוצאות השלב הקודם. גישה זו מתאימה במיוחד למשימות הדורשות חשיבה מעמיקה ורציפה, כמו פתרון בעיות מתמטיות או קבלת החלטות מורכבות. לעומתו, SoT מתמקד ביצירת שלד בסיסי של תשובה ולאחר מכן הרחבת הנקודות בשלד במקביל, מה שמאפשר ייעול חישובי ושיפור מהירות, אך פחות מתאים למשימות שבהן יש תלות לוגית בין השלבים. במילים פשוטות, Multi-Step Reasoning מדגיש איכות ודיוק בתהליך הלוגי, בעוד ש-SoT מכוון לחיסכון בזמן ולמבנה תשובה ברור.

הבדלים מרכזיים בין SoT ל-Multi-Step Reasoning.

לסיכום, בעוד ש-CoT ו-Multi-Step Reasoning מתמקדים בפירוק בעיות מורכבות לשלבים לוגיים (בדומה לחשיבה אנושית), SoT מתמקדת ביצירת מבנה בסיסי של תשובה לצורך ייעול חישובי ולאו דווקא לשיפור איכות החשיבה הלוגית.

איך אפשר לגרום ל-ChatGPT או Claude לחשוב לפי שיטת SoT?

בכדי ליישם את שיטת “שלד המחשבה” (Skeleton-of-Thought, SoT) בתשובות שאתם מקבלים מ-ChatGPT או Claude, יצרנו פרומפט ייעודי שיעזור למודל לעבוד לפי עקרונות השיטה. הפרומפט הזה ינחה את המודל ליצור שלד בסיסי של התשובה שלכם—נקודות מפתח מרכזיות—ולאחר מכן להרחיב כל נקודה בנפרד, מה שיאפשר לכם לקבל תשובות ברורות, מאורגנות, ויעילות יותר. פשוט העתיקו את הטקסט הבא לתוך ChatGPT והתחילו ליהנות מתהליך חשיבה מובנה וממוקד.

פרומפט ל-SoT

אתה תשמש ככלי שעובד לפי שיטת “שלד המחשבה” (Skeleton-of-Thought, SoT).

מטרתך היא לתת תשובות מובנות ויעילות על ידי חלוקה לשני שלבים:

1. יצירת שלד בסיסי: תן לי רשימה של נקודות מפתח ברורות שמסכמות את התשובה בצורה תמציתית.
2. הרחבה: הרחב על כל נקודה בנפרד בצורה מפורטת, תוך שמירה על סדר הגיוני וברור.

חשוב:

• במידה ויש תלות בין השלבים, הסבר כיצד כל שלב מתקשר לשלב הקודם או הבא.
• אם השאלה כוללת מורכבות לוגית, פרט בצורה שתשמור על עומק ורצף לוגי.
• שמור על יעילות, מבנה ברור, וניסוח שמתאים למשתמשים מכל הרמות.
• בסיום יצירת התוכן, הצע למשתמש להרחיב על כל סעיף בשלד בנפרד.
• מעכשיו כל שאלה שהמשתמש יזין לך, אתה תיישם עליה את הדגשים מעלה.

כעת השאלה הראשונה שלי היא: [כאן הזינו את השאלה שלכם]

איך להשתמש בפרומפט?

1. העתיקו את הטקסט של הפרומפט.
2. הדביקו אותו לתוך ChatGPT.
3. הזינו את השאלה שלכם במקום המיועד.
4. קבלו תשובות מאורגנות ומובנות בשיטת SoT.

טיפ: בשל חלון הקונטקסט המוגבל של מודלי שפה, הטקסט הראשוני שתקבלו יהיה יחסית דל וקצר. מומלץ בחום לבקש מהצ’ט להרחיב בנפרד על כל חלק או סעיף בשלד שהוא יצר. כך תוכלו לעבות בקלות את הטקסט שלכם ולהרחיב אותו מעבר לטיוטה הראשונית.

יישומים מעשיים

שיטת “שלד המחשבה” (SoT) מצאה יישומים מעשיים במגוון תחומים הדורשים תגובות מהירות ומדויקות. להלן מספר דוגמאות:

• חינוך מותאם אישית: במערכות למידה מקוונות, SoT מסייעת ביצירת תכנים חינוכיים המותאמים אישית לצרכי התלמידים, תוך הפחתת זמן ההמתנה לקבלת משוב או הסברים.
• ניתוח משפטי: במשרדי עורכי דין, השיטה משמשת לניתוח מהיר של מסמכים משפטיים, זיהוי נקודות מפתח והצעת טיוטות ראשוניות, מה שמייעל את תהליכי העבודה.
• תמיכה טכנית: במוקדי שירות, SoT מאפשרת למערכות לספק פתרונות מהירים ומדויקים לבעיות טכניות של לקוחות, תוך הבנה מעמיקה של הבעיה והצעת פתרונות מותאמים.
• יצירת תוכן שיווקי: במחלקות שיווק, השיטה מסייעת ביצירת תכנים שיווקיים מותאמים לקהלי יעד שונים, תוך שמירה על מהירות ואיכות גבוהה.
• פיתוח תוכנה: בפיתוח קוד, SoT משמשת ליצירת מבני קוד בסיסיים אשר מורחבים לאחר מכן, מה שמפחית את זמן הפיתוח ומשפר את איכות התוכנה.

יישומים אלו מדגימים את הגמישות והיעילות של שיטת SoT במגוון רחב של תחומים, ומדגישים את תרומתה לשיפור תהליכים והגברת הפרודוקטיביות.

שיטת “שלד המחשבה” אינה רק כלי טכני, אלא מייצגת גישה פילוסופית המספקת מבנה ותהליך למודלים מתקדמים. בעידן שבו הבינה המלאכותית מתקרבת יותר ויותר ליכולות אנושיות, SoT משמשת כעדות לכך שחשיבה מאורגנת ושיטתית נותרת חיונית. בעוד שהטכנולוגיה ממשיכה להתפתח, SoT מזכירה לנו כי ארגון נכון של תהליכי חשיבה הוא המפתח להצלחה. שיטת “שלד המחשבה” מדגימה את הפוטנציאל של הבינה המלאכותית לעבוד בהרמוניה עם דפוסי החשיבה האנושיים. זוהי תזכורת לכך שהעתיד אינו טמון רק באלגוריתמים מהירים יותר או במודלים גדולים יותר, אלא ביכולת שלנו ליצור כלים חכמים, ברורים, וממוקדי אדם. SoT אינה רק טכניקה – היא הצצה לעולם שבו בינה מלאכותית פועלת באופן שמדגיש לא רק את עוצמתה, אלא גם את יכולתה לעבוד בצורה הדומה לחשיבה אנושית.

הפוסט שלד המחשבה – מבט מחודש על שיטה מוכחת בעידן ה-AI המתקדם הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

חברת OpenAI הכריזה על השירות החדש, המאפשר לתקשר עם ChatGPT דרך מספר טלפון ייעודי, 1-800-CHATGPT. כמו כן, משתמשים יכולים לשלוח הודעות או לשוחח עם ChatGPT באמצעות אפליקציות מסרים פופולריות, כמו וואטסאפ. המהלך הזה נועד להפוך את ה-AI לכלי יום-יומי גם עבור מי שאינו מתמצא בטכנולוגיה מתקדמת או שאינו משתמש בתוכנות מבוססות דפדפן.

מה מציע השירות החדש?

שימוש בשיחות קוליות

דרך המספר 1-800-CHATGPT, משתמשים יכולים להתקשר ולנהל שיחות קוליות עם ChatGPT. השירות מבוסס על טכנולוגיית דיבור מתקדמת שפותחה על ידי OpenAI, המאפשרת למערכת להבין שאלות קוליות ולהשיב בצורה טבעית ומדויקת. הטכנולוגיה מתאימה במיוחד לשיחות קצרות וממוקדות, כמו חיפוש מידע, ביצוע חישובים פשוטים, או מתן המלצות.

הודעות באפליקציות מסרים

השילוב עם וואטסאפ ואפליקציות נוספות מאפשר למשתמשים לשלוח הודעות טקסט ולקבל תשובות במהירות. זהו חידוש מעניין שמקל על אינטראקציה עם ChatGPT, במיוחד עבור משתמשים המעוניינים לשלב את הכלי בשגרת היום-יום שלהם, כמו תכנון משימות או שאלות בנוגע ללימודים או עבודה.

למי השירות מתאים?

השירות מתאים למגוון רחב של משתמשים:

• אנשים פרטיים: שימוש יום-יומי, חיפוש מידע, פתרון בעיות פשוטות או סיוע במשימות ביתיות.

• עסקים קטנים: שירות לקוחות מהיר, תמיכה מיידית ללקוחות וייעול תהליכים עסקיים.

• קהילות מבוגרות: הנגשת טכנולוגיה מתקדמת גם לאוכלוסיות שלא רגילות להשתמש במחשבים או סמארטפונים מתקדמים.

יתרונות הטכנולוגיה

נגישות

השילוב עם שיחות טלפון והודעות טקסט הופך את ChatGPT לנגיש הרבה יותר, גם עבור משתמשים שאינם מתמצאים בטכנולוגיה מתקדמת. היכולת לדבר עם ChatGPT דרך טלפון קווי, למשל, פונה לקהל חדש שעד כה לא היה לו מגע עם AI.

פשטות בשימוש

בעוד אפליקציות ודפדפנים עשויים להיות מורכבים עבור משתמשים מסוימים, השימוש בטלפון והודעות הופך את ChatGPT לפשוט ונוח יותר. אין צורך בהורדת תוכנה או הרשמה לשירותים נוספים.

זמינות

השירות זמין בכל זמן ובכל מקום, מה שמאפשר לקבל מענה מיידי לצרכים שונים. הדבר חיוני במיוחד במצבי חירום או בעבודה דינמית הדורשת מענה מהיר.

אתגרים פוטנציאליים

כמו כל טכנולוגיה חדשה, גם השירות של 1-800-CHATGPT אינו חף מאתגרים.

• אבטחת מידע: שיחות והודעות טקסט דורשות רמת אבטחה גבוהה על מנת להגן על פרטיות המשתמשים. OpenAI מבטיחה כי המידע נשמר ומטופל בהתאם לסטנדרטים מחמירים, אך נושא זה ימשיך להיות מרכזי בשיח הציבורי.

• תקלות טכניות: מערכת קולית מורכבת עשויה להיות מושפעת מתקלות, כמו אי-הבנה של שאלות או תקלות בחיבור.

• התאמה אישית: לא כל משתמש עשוי למצוא את המערכת מותאמת לצרכיו, במיוחד בשפות או מבטאים שאינם נתמכים באופן מלא.

איך מדברים עם ChatGPT בוואטסאפ?

ביצוע שיחה קולית (בשלב זה רק לתושבי US)

1. חייגו למספר (1-800-242-8478).

2. הציגו את שאלתכם או בקשתכם בקול רגוע וברור.

3. המתינו לתשובה הקולית מ-ChatGPT. ניתן לנהל שיחה אינטראקטיבית על ידי שאלת שאלות נוספות.

שליחת הודעות טקסט- צ׳ט בוואטסאפ

1. פתחו את אפליקציית וואטסאפ.

2. הוסיפו את המספר הייעודי של ChatGPT לאנשי הקשר שלכם:  (1-800-242-8478), או לחילופין שלחו את המספר בתכתובת וואטסאפ כלשהי ואז לחצו עליו לצ׳ט.

3. שלחו הודעה טקסטואלית עם השאלה או הבקשה שלכם.

4. תקבלו תשובה חזרה תוך זמן קצר.

השילוב של ChatGPT בשיחות טלפון והודעות טקסט הוא צעד נוסף בהתקרבות טכנולוגיות AI לחיי היום-יום שלנו. במבט קדימה, ניתן לדמיין עולם שבו האינטראקציה עם AI תהיה כה טבעית, שלא נוכל להבחין מתי אנו מדברים עם מכונה או אדם. השירות החדש גם עשוי להוות השראה לחברות נוספות לפתח טכנולוגיות דומות, שיחזקו את התחרות בתחום ויובילו לשיפורים משמעותיים.

ככל שהטכנולוגיה תשתפר, נוכל לראות שילוב חזק יותר בין ChatGPT לבין מערכות נוספות, כמו מכשירי IoT (האינטרנט של הדברים) או רשתות חברתיות, מה שיעצים את חוויית המשתמש ויפתח אפשרויות חדשות לשימוש בטכנולוגיה.

הפוסט צריכים עזרה? יש לכם חבר טלפוני חדש – ChatGPT זמין גם במספר וואטסאפ הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה זה GenCast ואיך הוא עובד?

מודל AI לחיזוי מזג האוויר

GenCast פותח על ידי DeepMind, חברת הבינה המלאכותית של גוגל, במטרה לשפר את החיזוי המטאורולוגי על ידי שימוש בטכנולוגיות בינה מתקדמות. המודל מתבסס על רשתות נוירונים עמוקות (Deep Neural Networks) המסוגלות ללמוד נתונים מטאורולוגיים היסטוריים בצורה מעמיקה ומהירה. הוא מיישם שיטות עיבוד מתקדמות המבוססות על למידה חישובית כדי לשלב בין נתוני לוויינים, מכ”מים ומודלים פיזיקליים קיימים.

המטרה היא ברורה: לייצר תחזיות מדויקות יותר, במיוחד לטווח הבינוני של שבועיים קדימה, שבו למודלים המסורתיים יש חוסר דיוק משמעותי.

מדוע המודל הזה פורץ דרך?

עד היום, תחזיות מזג האוויר התבססו בעיקר על מודלים פיזיקליים קלאסיים שמנתחים נתונים כמו לחץ אוויר, טמפרטורות ורוחות. GenCast מביא שינוי גישה בכך שהוא משתמש במידע החי ובונה תחזיות מתוך דפוסים שקשה יותר לזהות בעין אנושית.

לדוגמה, המודל מסוגל לזהות שינויים קטנים במערכות אקלים גדולות, כמו סופות הוריקן, זמן רב לפני שהן מתפתחות לכדי אירוע מטאורולוגי משמעותי.

יתרונות וחסרונות המודל

יתרונות ברורים

דיוק מוגבר: GenCast מסוגל לחזות מזג אוויר מדויק יותר לעד 15 ימים קדימה – פרק זמן שעד כה היה “נקודת התורפה” של התחום.

יכולת התאמה: המודל אינו מוגבל רק לתחזיות גלובליות, אלא יכול לשפר תחזיות ברזולוציות מקומיות.

מהירות חישוב: המודל מבצע תחזיות במהירות גבוהה, דבר המאפשר לעדכן את הציבור בזמן אמת על שינויים אקלימיים.

חסרונות שכדאי לציין

למרות ההבטחה, ישנם כמה חסרונות:

• תלות בנתונים: כמו כל מודל AI, GenCast תלוי באיכות הנתונים שהוא מוזן בהם. נתונים לא מדויקים עשויים להוביל לתחזיות שגויות.
• מורכבות המודל: המודל מורכב מאוד ודורש משאבי מחשוב אדירים, מה שעלול להגביל את זמינותו למדינות או ארגונים עם משאבים מוגבלים.

המשמעות הרחבה של GenCast

מודל כמו GenCast עשוי לחולל מהפכה בתעשיות רבות, מעבר רק לתחזיות מזג האוויר. חקלאות, תעופה, ביטוח וניהול משברים – כולם יכולים להפיק תועלת משיפורים בדיוק התחזיות.

במיוחד בתקופה שבה אירועי אקלים קיצוניים הופכים לנפוצים יותר, כלי כמו GenCast יכול לספק כלי חיזוי שמאפשרים תגובה מוקדמת ותכנון אסטרטגי.

נקודה למחשבה: האם AI הוא הפתרון לכל?

ההתלהבות סביב GenCast מעלה שאלה חשובה: האם שימוש בבינה מלאכותית יוכל להחליף את המודלים הפיזיקליים המסורתיים? הדעה שלי היא שכנראה לא בזמן הקרוב. יש ערך אדיר לשילוב בין המודלים הישנים והטובים לבין טכנולוגיות חדשות כמו GenCast.

מבט לעתיד חיזוי מזג האוויר

GenCast מייצג את הדור הבא של תחזיות מזג האוויר, אבל הוא גם מציב רף גבוה לציפיות מהתחום. עם הפיתוחים המהירים בבינה המלאכותית, סביר להניח שנראה כלים נוספים שמשפרים היבטים אחרים של חיזוי אקלימי, כמו זיהוי של דפוסי שינויי אקלים רחבי היקף.

אבל כמו בכל פריצת דרך טכנולוגית, נותרו שאלות פתוחות: מה המשמעות האתית של שימוש בכלי AI בתחום קריטי כמו חיזוי אקלים? ומה יקרה כשמערכת כזו תעשה טעות?

העולם המטאורולוגי נמצא על סף מהפכה, ו-GenCast הוא רק ההתחלה. העתיד מבטיח, אבל חשוב שנמשיך לשאול שאלות, לנתח ולבחון את הכלים שאנחנו מפתחים.

הפוסט תחזית מזג האוויר עם בינה מלאכותית – GenCast עם עוד שדרוג הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הצורך הכלכלי מאחורי ההחלטה

מודל עסקי מתפתח

OpenAI מתמודדת עם עלויות תפעול גבוהות במיוחד בשל הדרישות הטכנולוגיות של ChatGPT. לפי דיווחים, עלות הפעלת הפלטפורמה מגיעה למאות מיליוני דולרים בשנה. לכן, הכנסת פרסומות עשויה להוות מקור הכנסה נוסף ולסייע בצמצום התלות במנויים או בשותפויות עסקיות.

שילוב פרסומות בעולם הבינה המלאכותית

בעוד שחברות טכנולוגיה גדולות כמו גוגל ומטא (Meta) מבססות את המודל העסקי שלהן על פרסום, OpenAI ניסתה עד כה להתרחק משיטה זו. אולם, נראה כי ההחלטה להתנסות בפרסומות נובעת מצורך לממן את המשך המחקר והפיתוח של הטכנולוגיה.

האתגרים בשילוב פרסומות ב-ChatGPT

שמירה על אמינות

אחת הדאגות המרכזיות שעולות משילוב פרסומות היא פגיעה באמינות המידע. משתמשים פונים ל-ChatGPT כדי לקבל תשובות מקצועיות ואובייקטיביות, ולא תוכן המושפע ממפרסמים.

חוויית משתמש מאוזנת

מומחים מסכימים כי שילוב פרסומות ב-ChatGPT חייב להיות זהיר ומדויק. פלטפורמות AI שמטרתן לספק תשובות מהירות ואפקטיביות עשויות לסבול מפגיעה בחוויית המשתמש אם פרסומות יפריעו למהלך השיחה.

התמודדות עם חסמים משפטיים ואתיים

שילוב פרסומות במודל AI מעלה גם שאלות משפטיות ואתיות. לדוגמה, כיצד יובטח שהפרסומות מוצגות באופן הוגן? האם יש הגבלות על סוגי המפרסמים שמורשים להשתמש בפלטפורמה? אלה שאלות שעדיין נותרו פתוחות.

פוטנציאל הרווח והיתרונות האפשריים

יצירת מודלים מותאמים אישית

שילוב פרסומות ממוקדות אישית עשוי להפוך את המהלך למועיל גם עבור המשתמשים. לדוגמה, פרסומות שמתבססות על השאלות שהמשתמש שואל יכולות להיתפס כמידע שימושי ולא כהפרעה.

חיזוק האקוסיסטם של OpenAI

מודל פרסומות יעיל עשוי לחזק את מעמדה של OpenAI בתור שחקן מוביל בתחום הבינה המלאכותית. עם זאת, המהלך מחייב שקיפות מלאה ושמירה על איזון עדין בין צרכים עסקיים לבין ערכים אתיים.

מה למדים מהמתחרות?

חברות כמו גוגל ומטא הצליחו להפוך את המודלים העסקיים שלהן מבוססי הפרסום לרווחיים במיוחד, אך הן גם סובלות מביקורת רבה על שימוש במידע אישי של משתמשים. OpenAI צריכה לשאוב לקחים מניסיונן ולנסות למצוא דרכים לשלב פרסומות מבלי לפגוע בפרטיות או בחוויית המשתמש.

דוגמאות לפרסומות מבוססות AI

פלטפורמות אחרות, כמו אמזון ונטפליקס, כבר משלבות פרסומות ממוקדות במידה מסוימת, אך הן מתבססות על מודלים עסקיים שמותאמים אישית למשתמשים. האם OpenAI תוכל ליישם גישה דומה ב-ChatGPT? שאלה זו נותרת פתוחה.

מה צופן העתיד?

בעוד שהדיון סביב הכנסת פרסומות ל-ChatGPT רק מתחיל, נראה כי OpenAI ניצבת בפני החלטות קריטיות. מצד אחד, היא חייבת למצוא דרך להפוך את המודל שלה לכלכלי יותר. מצד שני, היא צריכה לשמור על הערכים והאמינות שמייחדים אותה.

בסופו של דבר, שילוב פרסומות במערכות בינה מלאכותית הוא נושא מורכב, שמחייב איזון בין חדשנות עסקית לבין כבוד לצרכי המשתמשים. ככל שהנושא יתפתח, הוא עשוי להוות מקרה בוחן לכלל תעשיית הטכנולוגיה.

הפוסט הקונפליקט של OpenAI לגבי שילוב מודעות בפלטפורמה הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

האתגר הוא גדול, כי כמו שאתם ואנחנו חווים בכל שעה – העולם הזה משוגע, באמת משוגע. אני יכול לקום בבוקר לרעידת אדמה עם פיצ׳ר שובר שיוויון במודל שפה ועוד לפני שהספקתי להתנסות וללכלך את הידיים המתחרה כבר יצא עם מודל מתקדם יותר. וזה לא בשוליים, זו המציאות של ה-AI נכון להיום. אז איך ארגון אמור להיות Up to date במצב כזה? התשובה – אין לו ממש אופציה אחרת.

מתחילת 2024 אנחנו מלווים תאגידים, ארגונים וחברות בדיוק בתהליך הזה של בניית צוותים ומחלקות של Generative AI עם דגש על הכנסת ידע ושימור ידע, ורואים יום-יום את הדילמות שמלוות את מקבלי ההחלטות בארגון. הצדק איתם, אלה מים לא מוכרים עבור רבים מהם, וזה עולם שבו שולט הפתגם הידוע – ״אתה לא יודע מה אתה לא יודע״.

כיצד לגייס, להכשיר ולנהל צוות כזה? איך בונים צוות GenAI בסדר גודל שתואם את הצורך האמיתי אצלי בארגון? מה בכלל הצורך? איך מודדים הצלחה בתחום כה חדשני ולא מוכר?

שאלות אלו ואחרות עולות בתהליכים שאנחנו מקיימים מול המנהלים, וחוזרות על עצמן שוב ושוב בכל ארגון מחדש. וזה לגמרי בסדר.

עוד עולה אצלנו בכל יום כי מנהלים רבים נוטים לחשוב שאם המוצר של הארגון הוא לא טכנולוגי אז אין צורך במחלקה כזו. ובכן, זה נכון בעיקר אם רוצים לעצום עיניים בפני העולם החדש שכבר לא דופק בדלת, אלא כבר נכנס פנימה, בין אם נרצה או לא.
אל דאגה, לא תקימו בית תוכנה בתוך הארגון, לא מדובר על גיוס של מפתחים, לא על מהנדסי ML ולא על ארכיטקטי-תוכנה. מדובר בעיקר על עולם של ידע, הדרכה ואוריינטציה פנים ארגונית בריאה.

החשיבות של צוות GenAI בארגון

בינה מלאכותית גנרטיבית כבר אינה רק טכנולוגיה אלא מציאות עבודה יומיומית, וכפועל יוצא צוותים ייעודיים כמו ה-GenAI Team הופכים לקריטיים בצמיחה של הארגון. אלו אינם צוותי פיתוח או מומחי תוכנה, אלא אנשי מקצוע שמחברים בין עולם הבינה המלאכותית לעשייה הארגונית. החל משימושים כמו סיכום פגישות, כתיבת מיילים, ועד לניסוח מצגות – GenAI נוגע בכל אספקט בעבודה המשרדית.

התעלמות מהמציאות – סיכון אסטרטגי

מחקרים מצביעים על כך שרבים מהעובדים כבר משתמשים בבינה מלאכותית באופן עצמאי, לעיתים ללא ידיעת ההנהלה. היעדר מדיניות מסודרת עלול להוביל למשברים כמו דליפת מידע רגיש, שימוש בכלים לא מאושרים ועוד. לכן, צוות GenAI אינו מותרות – הוא הכרח לניהול מושכל של המציאות החדשה.

מבנה צוות GenAI

צוות GenAI מורכב לרוב מ-3 עד 10 אנשי מקצוע, בהתאם לגודל הארגון. בארגונים קטנים ייתכן שתפקיד זה יבוצע על ידי מומחה יחיד, בעוד שבחברות גדולות יוקמו צוותים ייעודיים עם התמחויות שונות:

• מומחה GenAI (GenAI Expert): מוביל מקצועי בתחומי הבינה המלאכותית.
• נציג תמיכה פנים-ארגונית: מספק מענה לעובדים בשטח.
• מנהל הדרכה: אחראי על בניית תכניות הכשרה והעשרה.
• מטמיע ידע: דואג לשימור והפצת הידע בארגון.

תחומי האחריות המרכזיים של צוות GenAI

1. זיהוי ומענה לצרכים ארגוניים

צוות ה-GenAI אחראי על מיפוי הצרכים הארגוניים: תהליכים רפטטיביים, צווארי בקבוק ואפשרויות לשיפור תהליכים. הם עובדים בשיתוף פעולה עם מנהלי המחלקות כדי לזהות איפה וכיצד ניתן לשלב פתרונות מבוססי בינה מלאכותית.

2. שימור ידע ופיתוח הכשרות

המומחה משמש כגשר בין העולם החיצוני לבין הארגון. תפקידו כולל ריכוז וניהול הידע בארגון, בניית תכניות הכשרה מותאמות לכל מחלקה, ואחריות על הכשרת עובדים בכלים וטכנולוגיות רלוונטיות.

3. יישום תהליכים ואינטגרציה

צוות GenAI מנהל תהליכי יישום והטמעה של כלים חדשים בארגון, תוך שיתוף פעולה עם מחלקות כמו IT, משפטים וביטחון מידע. הם דואגים שהטכנולוגיה תותאם למדיניות הארגון ותעמוד בתקנים הנדרשים.

4. מעקב והתעדכנות בתעשייה

בתחום שמשתנה במהירות, חברי צוות ה-GenAI נדרשים להיות מעודכנים בחידושים ובכלים חדשים. הם משתתפים בכנסים, לומדים בינה מלאכותית דרך פלטפורמות מקצועיות, ועוסקים במחקר יומיומי כדי להבטיח שהארגון יישאר בחזית הטכנולוגיה.

כישורים נדרשים ממומחי GenAI

מומחה GenAI נדרש להחזיק במגוון כישורים:

• ניהול זמן ומשימות: יכולת לתעדף ולנהל עומסים.
• תקשורת בין-אישית: עבודה מול מחלקות רבות בארגון.
• היכרות עם טכנולוגיות GenAI: שליטה במודלים ובכלים מתחומים שונים (שפה, תמונה, קול ועוד).
• מיומנויות הדרכה: יכולת ללמד ולהעביר ידע בצורה ברורה ומובנית.

משימות נוספות של צוות GenAI

• הכנת פרוטוקולי עבודה ושאלונים מובנים.
• ארגון וריכוז המידע הארגוני: אנשי קשר, רשימות ספקים, פרטי מוצרים ורישיונות.
• תמיכה שוטפת בעובדים – מתן מענה ראשוני לשאלות ותקלות.

ומה אם אצלי בארגון אין צוות GenAI?

בסופו של דבר, ההחלטה להקים צוות GenAI תלויה בהבנת הצרכים הארגוניים ובנכונות להוביל שינוי. צוות כזה לא רק מייעל תהליכים, אלא גם מבטיח שהארגון יתמודד בצורה בטוחה ואחראית עם מהפכת הבינה המלאכותית.

המומחיות והאוריינטציה שצוות כזה מביא לארגון מאפשרות לא רק להישאר רלוונטיים אלא להוביל בתעשייה. האתגר אינו קל, אך הוא מלווה בהזדמנויות חסרות תקדים לצמיחה ולשיפור.

הפוסט להשאר רלוונטי – איך הפכו צוותי GenAI למצרך הכרחי בכל ארגון? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו Azure AI Foundry?

Azure AI Foundry הוא כלי שפותח על בסיס פלטפורמת Azure של מיקרוסופט, ומטרתו לאגד את כל שלבי הפיתוח, האימון והפריסה של מודלים מבוססי בינה מלאכותית בפלטפורמה אחת מאוחדת. הפלטפורמה מהווה רה-ברנדינג לכלי הישן Azure AI Studio, אך מעבר לשם החדש, היא מביאה חידושים טכנולוגיים מהותיים שנועדו לשפר את חוויית המשתמש ואת נגישות הפיתוח.

המערכת פונה למפתחים ולארגונים בכל הגדלים, מתוך רצון ליצור פתרונות AI המותאמים אישית לצרכים שונים, תוך שמירה על יעילות, שקיפות וגמישות.

מהם היתרונות המרכזיים של Azure AI Foundry?

איחוד הפלטפורמות:

Azure AI Foundry מאחדת כלים שונים, כולל פתרונות פיתוח מודלים, אוטומציה של תהליכים, והפעלה בסביבה מרובת משתמשים, לפלטפורמה אחת. כך, היא מאפשרת לצוותי פיתוח לעבוד בצורה חלקה, תוך חיסכון בזמן ובמשאבים.

נגישות לכל:

מיקרוסופט מקדמת גישה חדשנית עם Azure AI Foundry – יצירת כלי שמאפשר לא רק למפתחים מקצועיים, אלא גם לאנשי עסקים ובעלי תפקידים אחרים, ליצור פתרונות מבוססי בינה מלאכותית ללא צורך בידע תכנותי עמוק.

תאימות גבוהה:

אחד היתרונות המשמעותיים של הפלטפורמה הוא התאימות שלה עם מגוון רחב של כלי מיקרוסופט אחרים, כמו Power Platform ו-Microsoft 365. כך, ניתן לשלב פתרונות AI ישירות לתוך זרימות עבודה קיימות בארגון.

חדשנות טכנולוגית כחלק אינטגרלי מהפלטפורמה

Azure AI Foundry מציעה יכולות מתקדמות המבוססות על טכנולוגיות AI עדכניות, כולל:

• שילוב של Large Language Models (LLMs): מאפשר למשתמשים לאמן ולהתאים מודלים רחבי היקף לצרכים ספציפיים, תוך שמירה על ביצועים גבוהים.
• אינטגרציה עם GPT של OpenAI: שילוב שמנגיש את היכולות המתקדמות של ChatGPT ופתרונות אחרים בתוך הפלטפורמה.
• תשתיות מבוזרות: המאפשרות עיבוד נתונים במהירות ובקנה מידה רחב.

מי יכול להרוויח מ-Azure AI Foundry?

מפתחים:

כלי זה מתאים במיוחד למפתחים המעוניינים בגישה אחודה לפיתוח פרויקטים, מה שמאפשר להם להתמקד בחדשנות במקום במורכבויות טכניות.

חברות וארגונים:

פלטפורמה זו פותחת את הדלתות לארגונים המעוניינים להטמיע פתרונות AI בתוך תהליכי עבודה קיימים. המערכת עוזרת לקצר זמנים, לשפר ביצועים ולהפחית עלויות.

קהל רחב יותר:

בעוד בעבר כלים דומים פנו בעיקר למשתמשים טכניים, מיקרוסופט שמה דגש על הפיכת הפלטפורמה לנגישה יותר לכל המשתמשים, כולל אלו שאינם טכנולוגיים.

כיצד Azure AI Foundry משנה את חוקי המשחק?

מה שמבדל את Azure AI Foundry מתחרים בשוק הוא המיקוד בעבודה שיתופית ושקיפות בתהליכים. הפלטפורמה מציעה ממשקים קלים לשימוש, מספקת כלים לניתוח נתונים מתקדמים, ומאפשרת לשלב את ה-AI בתוך מערכות קיימות כמעט ללא מאמץ.

בנוסף, מיקרוסופט מקדמת עקרונות של בינה מלאכותית אחראית, עם דגש על אתיקה ושקיפות, תוך הבטחת עמידה ברגולציות ובסטנדרטים הגבוהים ביותר בתחום.

ההשקה הזו מדגישה את שאיפותיה של מיקרוסופט להוביל את תחום ה-AI עם גישה פתוחה, אחראית וממוקדת משתמש. היכולת לחבר בין מפתחים ואנשי עסקים, יחד עם פתרונות טכנולוגיים מתקדמים, הופכת את Azure AI Foundry לכלי שאפתני ופורץ דרך. ככל שהשוק ימשיך להתפתח, אין ספק שמהלך זה יקבע סטנדרט חדש לאופן שבו אנו מפתחים ומשתמשים בבינה מלאכותית.

הפוסט מייקרוסופט ממתגת מחדש את Azure AI Studio הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הפעם נדבר על הסוג הראשון של צוות בינה מלאכותית, כזה שמיועד לפיתוח מוצר.

אז איך ניגשים להקים צוות טכנולוגי?

כדי להקים צוות יעיל לפיתוח מוצרי בינה מלאכותית (AI), נדרש שילוב ייחודי של כישורים והתמקדות מובהקת במוצר. הקמת צוות בינה מלאכותית מצריכה הבנה לא רק של הטכנולוגיה עצמה, אלא גם של האתגרים העסקיים והדינמיקה הבין-תחומית הדרושים להצלחת המוצר. במאמר זה נצלול למבנה הנכון של צוות AI מצליח ולמרכיבים החיוניים להצלחתו, תוך התייחסות לשיטות עבודה מומלצות להובלת פרויקטים בתחום זה.

החשיבות של צוותים ממוקדי מוצר בתחום הבינה המלאכותית

בינה מלאכותית דורשת גישה ייחודית שלא מתמקדת רק בהיבטים הטכנולוגיים אלא גם בהתאמה לשוק. הצלחת פרויקטים של AI תלויה לעיתים קרובות ביכולת הצוות ליצור קשר הדוק עם הלקוח ולהבין את דרישות השוק. צוותים ממוקדי מוצר מתמודדים טוב יותר עם אתגרים אלה, מכיוון שהם עובדים מתוך תפיסה כוללת, שבה המוצר הסופי ומטרותיו העסקיות מהווים מרכז הביצועים.

מה מבדיל צוות ממוקד מוצר מצוות טכנולוגי?

צוותים ממוקדי מוצר נבדלים מצוותים טכנולוגיים בכך שהם מתרכזים בפתרונות שאינם טכניים בלבד, אלא גם באסטרטגיה רחבה יותר של ערך ללקוח והתאמה לצרכים בשטח. צוותים אלה כוללים מומחים בתחומי ניהול מוצר, מדע נתונים, ומומחים בממשק משתמש. כל אחד מהם תורם להבנת הלקוח ולהתאמה טכנולוגית שתומכת באסטרטגיה העסקית.

במילים אחרות, הצוות צריך להבין לא רק “איך” ליצור אלגוריתם מוצלח, אלא גם “למה” ואיך הוא משרת את צרכי הלקוח בצורה המדויקת ביותר.

מבנה צוותי AI מצליחים – תמהיל המומחים הנכון

אחד המפתחות לצוות AI מוצלח הוא שילוב של אנשי מקצוע ממגוון תחומים, כאשר כל אחד מביא עימו פרספקטיבה שונה. הרכב מאוזן כולל מספר תפקידים חיוניים:

מדעני נתונים ומהנדסי נתונים

מדעני נתונים: תפקידם לנתח ולייצר תובנות מתוך הנתונים, תוך יצירת מודלים מתמטיים וביצוע חיזויים בהתאם לנתונים הקיימים. הם עובדים עם המידע שנאסף ומבצעים עיבודים ותחזיות שיסייעו למודל ה-AI לפעול בצורה מדויקת.

מהנדסי נתונים: תפקידם להכין את הנתונים לשימוש על ידי מדעני הנתונים. הם בונים מערכות לאיסוף, אחסון ושינוע הנתונים, ומבטיחים שהנתונים יהיו זמינים ונגישים בזמן אמת. מהנדסי נתונים עובדים בצמוד למדעני הנתונים כדי להבטיח שהמערכת פועלת על בסיס מידע אמין ומדויק.

מפתחי AI ומהנדסי למידת מכונה

מפתחי AI: מפתחים אלו אחראים על בניית המודלים והאלגוריתמים שמניעים את הפרויקט. הם משתמשים בטכנולוגיות למידה חישובית (ML) כדי ליצור מודלים שלומדים ומגיבים לנתונים, תוך שיפור מתמיד של ביצועיהם.

מהנדסי למידת מכונה (ML Engineers): מהנדסי ML מיישמים את המודלים שנבנו על ידי מדעני הנתונים, תוך הקפדה על הביצועים והתאמה לסביבת הייצור. הם פועלים להטמעת האלגוריתמים ולהתאמתם לסביבת העבודה, תוך התחשבות במגבלות טכניות ודרישות ביצועים.

מנהלי מוצר ויועצים עסקיים

מנהלי מוצר: תפקידם להבטיח שהמוצר תואם את מטרות החברה ואת צורכי הלקוח. מנהלי המוצר עובדים עם כל חלקי הצוות, מקשרים בין הטכנולוגיה ללקוח ומבטיחים שהפתרון המפותח יענה לצורכי המשתמש. הם מבינים הן את הצרכים העסקיים והן את מגבלות הטכנולוגיה, ופועלים כגורם מתווך שמוודא שכל האלמנטים פועלים בהרמוניה.

יועצים עסקיים: מספקים תמיכה ביישום אסטרטגי של המוצר בשוק ובודקים את הכדאיות הכלכלית של הפרויקט. הם עוזרים למקד את הפיתוח במטרות עם ערך כלכלי גבוה, ומספקים פרספקטיבה רחבה שתורמת לאסטרטגיה ארוכת טווח.

שלבים עיקריים להקמת צוות AI ממוקד מוצר

הקמת צוות AI דורשת לא רק בחירת מומחים מדויקים אלא גם תהליך הקמה נכון ומובנה. להלן השלבים החשובים להקמת צוות AI אפקטיבי:

הגדרת מטרות ודרישות ברורות

בטרם בניית הצוות, יש להגדיר מטרות ברורות ודרישות עסקיות. חשוב להבין את הבעיה שהמוצר עתיד לפתור, ולשרטט את היעדים המרכזיים. הגדרה מדויקת תעזור לצוות להבין את הקונטקסט ולהתמקד בתוצאה הסופית הרצויה.

גיוס האנשים הנכונים

יש לבחור מומחים עם ניסיון רלוונטי ויכולת לעבוד בצוותים בין-תחומיים. מעבר לכישורים הטכניים, הכימיה והיכולת לעבוד בהרמוניה הם קריטיים להצלחת הצוות. מומלץ לשקול את ההתאמה האישית לכל תפקיד ולוודא שלכל חבר צוות יש את התשוקה לעבוד על הפרויקט. לעתים הגיוס מתבצע מתוך הארגון ולעתים חיצוני, כתלות באג׳נדה של המנכ״ל וב-DNA של הארגון.

תהליך פיתוח גמיש וממוקד לקוח

שיטות עבודה גמישות, כמו מתודולוגיית Agile, חשובות במיוחד בצוותי AI. תהליכים גמישים מאפשרים לצוות לבצע שינויים בתגובה לפידבקים מהשוק או מהלקוחות, לשפר את המוצר בזמן אמת, ולבצע אופטימיזציה בכל שלב. מעורבות הלקוח בכל שלב מוודאת שהפיתוח אכן עונה לצורכי המשתמש הסופי.

הערכה ושיפור מתמשכים

הצלחה בעולם ה-AI דורשת שיפור מתמיד. חשוב ליישם מדדי ביצוע (KPIs) שמאפשרים לצוות לבדוק את ההתקדמות בצורה שוטפת, להעריך את המודלים והאלגוריתמים ולבצע התאמות במידת הצורך. מדדים אלה עוזרים לצוותים לקבל החלטות מבוססות ולעדכן את המוצר בהתאם.

אתגרים נפוצים בניהול צוותי AI

בעוד צוותי AI ממוקדי מוצר מספקים יתרון תחרותי, הם גם ניצבים בפני אתגרים רבים:

דינמיקה בין-תחומית

צוותי AI מערבים מומחים מתחומים שונים, וכתוצאה מכך, עלולים להיווצר חיכוכים או חוסר הבנה הדדית. חשוב ליישם שיטות עבודה שמקלות על תקשורת שוטפת בין אנשי טכנולוגיה, ניהול ושיווק.

הצורך בקנה מידה ומדרגיות

פיתוח מוצרי AI דורש אפשרות להרחבה ולהתאמה לעומסים שונים. על הצוותים להיערך לשינויים בסביבת השוק ולוודא שהמערכת יכולה להתמודד עם עליות בביקוש או שינויים טכנולוגיים.

ניהול כמויות נתונים עצומות

פרויקטי AI דורשים עיבוד כמויות נתונים עצומות, מה שמצריך תשתיות חזקות וגישה יעילה למידע. ניהול הנתונים מהווה אתגר מרכזי שעל הצוות להתמודד עמו, החל מרמות האבטחה ועד יעילות העיבוד. 

כמו שכבר הזכרנו, הקמת צוות AI ממוקד מוצר היא אתגר המצריך איזון בין מומחים טכנולוגיים, אנשי מוצר ויועצים עם אוריינטציה עסקית, במטרה להגיע למוצר סופי שמתאים לשוק ומספק ערך מוסף. צוותים מצליחים מאופיינים בגישה גמישה ויכולת להסתגל במהירות לשינויים, תוך שימת דגש על שיפור מתמיד ושיתוף פעולה בין-תחומי. עם מבנה נכון ושיטות עבודה מובנות, צוותי AI ממוקדי מוצר יכולים להוביל פרויקטים מורכבים ולספק מוצרים שמהווים יתרון תחרותי בשוק המודרני.

הפוסט איך בונים צוות GenAI עם אוריינטציה לפיתוח מוצר? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מהו ג’רוויס (Jarvis) של גוגל?

ג’רוויס (Jarvis) הוא כלי חדש מבית גוגל, שמיועד להפוך למעין עוזר דיגיטלי המסוגל לספק גישה ושליטה מלאה על מחשבים ומשאבים נוספים – גם כשהם מרוחקים ממכשיר המשתמש. רעיון הבסיס של ג’רוויס אינו חדש לגמרי, והוא מהדהד את הרעיון שהוצג בעוזרים כמו קלוד (Claude) ו-ChatGPT, אך עם הבדל מרכזי: ג’רוויס נועד להשתלט ולנהל מרחוק מחשבים, תוכנות ומשאבים דרך ממשק מאובטח המופעל בידי מערכת AI מתקדמת.

במובן הזה, ג’רוויס מיועד לגשר על הפערים בין מחשבים אישיים למערכות שרת, ולאפשר ניהול כוללני יותר של מכשירים מרוחקים – בין אם מדובר במחשבים בעבודה, בשרתים מבוססי ענן או אפילו מכשירי IoT. ג’רוויס מיועד לאפשר למשתמשים לבצע פעולות מגוונות כמו פתיחת תוכנות, שליחת פקודות, הרצת סקריפטים, ביצוע עדכונים ועוד, בלי להזדקק לממשקים מסובכים. המערכת של ג’רוויס, כאמור, מבוססת על אינטליגנציה מלאכותית המסוגלת להבין ולנתח את הפקודות שהיא מקבלת באופן טבעי, ולתרגם אותן לפעולות טכניות שניתן לבצע בזמן אמת.

ההדלפה: מה נחשף בטעות על Jarvis?

בשבוע האחרון גוגל חשפה בטעות את קיומו של ג’רוויס לאחר שמידע על יכולותיו דלף לאינטרנט דרך קובץ פרטי שהפך לנגיש לציבור. לפי הדיווחים הראשונים שפורסמו ב-Android Police וב-India Today, ההדלפה חשפה תכונות מרשימות של המערכת, הכוללות בין היתר תמיכה בניהול מרוחק של מחשבים ויכולת אינטגרציה מלאה עם מוצרי גוגל אחרים, לרבות Google Workspace ו-Google Cloud.

במהלך הפיתוח, גוגל ככל הנראה ניסתה להטמיע את ג’רוויס במערכות המידע הפנימיות שלה, כאשר אחד מהקבצים עם מידע טכני על הכלי הפך באופן בלתי מכוון לציבורי. הפוטנציאל של הכלי נחשף במהירות למומחי טכנולוגיה, שסקרו את החידושים והפונקציות שכלל. מדובר בכלי שנראה כי יאפשר יכולות שליטה מרחוק על משאבים דיגיטליים ומידע נוסף שהוצג רומז על התמקדות מיוחדת באבטחת מידע.

איך ג’רוויס יכול לשנות את עולם העבודה מרחוק?

היכולת של ג’רוויס לאפשר שליטה ובקרה מרחוק פותחת אפשרויות חדשות לעסקים ולעובדים מרוחקים. עובדים אשר זקוקים לגישה מהירה למערכות החברה, תוכנות רגישות או נתונים עסקיים, יוכלו להשתמש בג’רוויס כדי לגשת אליהם מכל מקום ובאופן מאובטח. הדבר מתאים במיוחד למצבים שבהם נדרש שיתוף פעולה בזמן אמת או התמודדות עם תקלות ותפעול מרחוק.

יתרונות פוטנציאליים של ג’רוויס:

• שליטה מאובטחת: ג’רוויס, ככל הנראה, יכלול שכבות אבטחה נוספות שיאפשרו גישה מרחוק מבלי לוותר על פרטיות והגנה על מידע.
• יכולת תפעול רחבה: המערכת צפויה לתמוך בביצוע פעולות מרוחקות על מגוון פלטפורמות, ובכך לחסוך זמן ולהגביר את היעילות.
• אינטגרציה עם כלי גוגל אחרים: האפשרות להפעיל את ג’רוויס בממשק אינטואיטיבי עם Google Workspace וגוגל קלאוד מבטיחה התאמה מקסימלית למערכות העבודה הנפוצות בשוק.
•  

הפוטנציאל הטכנולוגי והעתידי של ג’רוויס

ההשקה העתידית של ג’רוויס צפויה להרחיב את הכלים שגוגל מספקת לארגונים ולעובדים מקצועיים. הממשק המותאם והגמישות של ג’רוויס לשליטה במערכות מרוחקות ובענן עשויים להוות יתרון תחרותי עבור גוגל בשוק הארגוני. כאשר עובדים יותר ויותר מבצעים את עבודתם מהבית או במודל היברידי, ישנה דרישה הולכת וגוברת לכלים המספקים גישה מאובטחת לכלים עסקיים מהענן. ג’רוויס עשוי להוות את התשובה של גוגל לאתגר הזה.

אז, האם יש תאריך השקה?

לאחר ההדלפה, גוגל מסרה הצהרה קצרה המודה באי-נוחות שנגרמה ומאשרת את קיומו של הכלי. החברה נמנעה מפרטים נוספים בנוגע להמשך הפיתוח או תאריך השקה צפוי, אך רמזה כי מדובר בפרויקט בשלבים מתקדמים. יש לשער כי גוגל מתכוונת להמשיך לעבוד על Jarvis בצורה שקטה ולספק עדכונים רשמיים יותר בעתיד.

עם זאת, לאור החשיפה הציבורית הבלתי מתוכננת, ישנה אפשרות שנראה השקה מוקדמת מהמתוכנן או הודעות רשמיות נוספות על פרטי הפיתוח ויכולותיו של ג’רוויס.

במבט רחב יותר, ג’רוויס מהווה חלק ממגמה רחבה שבה ענקיות טכנולוגיה מפתחות כלים אינטראקטיביים ואינטליגנטיים לשימוש מרוחק, ניהול ותפעול. כלים כגון קלוד ו-ChatGPT, מצביעים על כך שהעתיד הקרוב יתמקד בשיפור החוויה והאינטראקציה בין האדם למכונה, תוך גישור על פערי מקום וזמן.

הפוסט גוגל עושה את זה שוב – Jarvis AI דלף דרך חנות התוספים הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

השפעת הבינה המלאכותית הגנרטיבית על עולם העבודה

בינה מלאכותית גנרטיבית, המאפשרת יצירה אוטומטית של תוכן, קוד, תמונות וטקסטים באמצעות כלים כמו ChatGPT וקלוד (Claude), משנה את הדרכים שבהן חברות יוצרות ערך ומניעות חדשנות. בעוד שבעבר כלים אלו שימשו בעיקר למטרות שיפור יעילות, כיום הם יוצרים מהפכה של ממש בתחומי קריאייטיב, שיווק, חוויית לקוח ועוד.

במהלך השנים האחרונות, השימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית הפך נפוץ יותר ויותר במקומות עבודה, דבר שהביא ליצירת תפקידים ייחודיים ומרגשים. מעצבים גרפיים, כותבי תוכן ומפתחים מוצאים עצמם עובדים עם כלים המרחיבים את אפשרויות היצירה ומאפשרים מענה רחב יותר לצרכי השוק. הבינה המלאכותית מסייעת גם להרחיב את האופקים המקצועיים של מומחי נתונים, חוקרי טכנולוגיה, ואנשי שיווק.

משרות חדשות בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית

עם התפתחות תחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית, מתפתחים תפקידים חדשים שמאפשרים לנצל את כוחה הייחודי של טכנולוגיה זו ליצירת תוכן ולשיפור חוויית הלקוח. להלן חלק מהתפקידים המובילים בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית.

מומחי ניהול תוכן בעזרת בינה מלאכותית

אחד מהתחומים הצומחים במהירות הוא ניהול תוכן מבוסס בינה מלאכותית. מנהלי תוכן בעזרת בינה מלאכותית הם אנשי מקצוע האחראים לפיתוח, ניהול וביצוע תוכניות תוכן המשלבות כלים גנרטיביים. בתפקיד זה, עליהם להבין כיצד לנצל את היכולות של הבינה המלאכותית כדי ליצור תכנים מותאמים אישית ולשפר את חוויית המשתמש.

מיומנויות נדרשות: שליטה בכלים כמו ChatGPT, הבנת ניתוח נתונים בסיסי, וידע בתכנון אסטרטגי של תוכן.

מפתחי בינה מלאכותית גנרטיבית

עם הביקוש הגובר למערכות גנרטיביות מותאמות אישית, מתפתחת גם דרישה למתכנתי בינה מלאכותית גנרטיבית. תפקיד זה כולל בניית מודלים גנרטיביים מותאמים, אימון מודלים וכן עבודה על שיפור דיוק ומקצועיות של המערכות. על המתכנתים להבין לעומק את המודלים שעליהם בנויה הבינה המלאכותית, וכיצד למנוע טעויות ואתגרים במערכת.

מיומנויות נדרשות: הבנה מעמיקה בלמידת מכונה, ניסיון עם פלטפורמות כמו פייתון (Python) וטנזורפלואו (TensorFlow), כישורי תכנות חזקים וחשיבה אסטרטגית.

מומחי פיתוח חוויית משתמש (UX) מבוססת AI

בינה מלאכותית גנרטיבית יוצרת אפשרויות חדשות לחוויית משתמש מותאמת אישית. מומחי UX המתמקדים בבינה מלאכותית מפתחים חוויות משתמש המסתמכות על התאמה אישית בזמן אמת ועל תובנות מהנתונים. הם מתכננים ממשקים המשלבים בינה מלאכותית בתהליך היצירה, ומוודאים שהאינטראקציה עם הכלים תהיה ידידותית ואפקטיבית.

מיומנויות נדרשות: הבנה ב-UX/UI, ידע בניתוח נתונים, יכולת לנהל פרויקטים מורכבים, הבנת תחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית ושליטה בכלים מתאימים (ובראשם מחוללי תמונות).

מומחי שיווק מבוסס בינה מלאכותית גנרטיבית

מחלקת השיווק על כל זרועותיה היא כנראה ה״מרוויחה״ הגדולה ביותר מהמהפכה. סט הכלים הקיים היום נותן מענה לכל אחד מרבדי השיווק בארגון, ביניהם:

• בניית אסטרטגיות שיווק, תכניות עבודה וגאנטים על כל סוגיהם.
• מחקרי שוק, מחקרי מתחרים וניתוח ביקושים.
• אפיון קהלים והתאמת קמפיינים עבורם.
• קריאייטיב ותוכן כתוב.
• ניתוח ביצועים, אנליזה של קמפיינים והפקת תובנות.
• גרפיקה, תמונות וחומרים שיווקיים.
• יצירת וידאו: משלב האפיון והתסריט, דרך סטוריבורד ועד לתוצר הסופי.
• שימוש באוואטרים דיגיטליים.

  לצד שדרוג המשרות הוותיקות במחלקות השיווק והפרסום, כלים גנרטיביים מציעים כלים ייחודיים ואפקטיביים לאנשי שיווק, ומובילים ליצירת משרות חדשות בתחום. מומחי שיווק מבוסס AI משתמשים בבינה מלאכותית גנרטיבית כדי לנתח התנהגות צרכנים, ליצור קמפיינים מותאמים אישית, ולשפר את יעילות ההודעות השיווקיות. תפקידים אלו מתמקדים בחיבור הטכנולוגיה לשוק על ידי יצירת תובנות שיווקיות מתקדמות המנחות את הכיוון האסטרטגי.

  בנימה אישית, אנחנו עובדים צמוד עם מחלקות שיווק רבות, משרדי פרסום וסטודיואים, והמגמה ברורה – מועמדים עם יכולות ושליטה בכלי AI עדיפים על פני מועמדים עם ניסיון. זה חסר תקדים ומנוגד לכל מה שאנחנו מכירים, אבל זה המצב.

מיומנויות נדרשות: ידע בניתוח נתונים ושיווק, שליטה בכלי בינה מלאכותית גנרטיבית, ויכולת לחשוב בצורה יצירתית ואסטרטגית.

מחלקת Generative AI בארגונים

עוד ועוד ארגונים מבינים את עוצמתה של המהפכה שאנחנו מצויים בעיצומה, ומקימים מחלקות בינה מלאכותית גנרטיבית בארגון בעיקר כדי להכניס ולפתח את הידע בתחום אל תוך הארגון. בחברות אחרות צוותי ה-GenAI יהיו בעלי אוריינטציה לפיתוח ואימון מודלים, והכל כתלות בצרכים ובאג׳נדה הארגונית. 
אני מניח שאם אתם עוקבים אחרינו אתם כבר יודעים שאנחנו מלווים ארגונים וחברות בהקמה של מחלקות וצוותי GenAI, כך נראה היום-יום שלנו וזה אתגר מרתק בכל ארגון מחדש.

המחלקות הללו מורכבות בדרך כלל משני סוגים של פונקציות:
* מומחי בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI Experts): יודעים לתת מענה ראשוני לצרכים שעולים משאר המחלקות בארגון, פיתוח הון אנושי (הכשרות, סדנאות), עבודה מול ספקים בתחום, הטמעת כלים ומוצרי מדף ווידוא עמידתם במדיניות בטחון המידע של הארגון, עדכון ושליטה בנעשה בתעשייה הכל-כך דינמית הזו, כך שהארגון תמיד יישאר בקדמת הבמה, מעודכן ורלוונטי. (למסלול לימוד GenAI Expert)
* מנהלים/ות GenAI Leaders: מובילים את צוות ה-GenAI תוך סנכרון מול הנהלת החברה ושמירה על המטרות שהארגון הציב לעצמו בהטמעה ובפרויקטים שונים בתחום הבינה המלאכותית (למסלול הכשרה GenAI Leader)

מהנדסי/ות פרומפטים – (Prompt Engineer)

מהנדס פרומפטים הוא מקצוע חדש יחסית בתחום הבינה המלאכותית, המתמקד בתכנון והכוונה של אינטראקציות עם מודלי שפה גדולים כמו ChatGPT ומודלים גנרטיביים אחרים. התפקיד של מהנדס פרומפטים הוא להוציא מהמכונה את התשובות או התוצאות המדויקות והאפקטיביות ביותר, באמצעות ניסוח והצבת הפרומפטים בצורה חכמה ומחושבת.

כמה היבטים מרכזיים בתפקיד של מהנדס פרומפטים:

1. עיצוב ודיוק הפרומפטים: מהנדס פרומפטים מתנסה בפרומפטים שונים כדי להבין איך המודל מגיב אליהם ומשפר אותם כדי להשיג את התוצאה המדויקת ביותר. לעיתים קרובות מדובר בתהליך חזרתי של ניסוי וטעייה, כדי ללמוד אילו פרומפטים מביאים לתשובות האיכותיות ביותר.

2. התאמה אישית לצרכים עסקיים: מהנדס פרומפטים עובד מול לקוחות או מחלקות שונות בארגון, כדי להבין את המטרות והצרכים הייחודיים שלהם. לדוגמה, עבור חברה בתחום שירות הלקוחות, המהנדס עשוי לעצב פרומפטים שיעזרו למערכת לתת תשובות ברורות ושירותיות לשאלות נפוצות.

3. פתרון בעיות של הטיות ואתיות: מהנדסי פרומפטים מתמודדים עם האתגרים של הטיות קיימות במודל, ועובדים כדי למזער אותן ככל האפשר. למשל, הם עשויים לעבוד עם פרומפטים המיועדים להנחות את המודל לתשובות חסרות הטיה מגדרית או תרבותית.

4. פיתוח אסטרטגיות למטלות מורכבות: לעיתים ישנם פרומפטים שישמשו למשימות מרובות שלבים. לדוגמה, אם יש צורך בתשובה שיש בה ניתוח מעמיק וכוללת כמה מרכיבים, המהנדס ייצור סדרת פרומפטים שיביאו לתשובות מסודרות ומובנות יותר.

5. כלי אנליזה ומדידת ביצועים: כדי לדעת אילו פרומפטים הם היעילים ביותר, מהנדסי פרומפטים משתמשים בכלי אנליזה ובנתונים סטטיסטיים כדי להעריך את ביצועי הפרומפטים ולמדוד את רמת שביעות הרצון של המשתמשים.

התפקיד הופך להיות חיוני ככל שהשימוש במודלים של שפה גנרטיבית מתרחב, במיוחד בתחומים כמו שיווק, שירות לקוחות, יצירת תוכן, וחינוך.

המיומנויות הנדרשות לעבודה עם בינה מלאכותית גנרטיבית

בעוד שהבינה המלאכותית משנה את אופי המשרות, היא דורשת גם מיומנויות חדשות וייחודיות. מקצועות רבים בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית מחייבים הבנה מעמיקה בטכנולוגיה לצד יכולות קריאייטיביות. להלן חלק מהמפתחות להצלחה בתפקידים בתחום זה.

הבנה מעמיקה ושליטה בכלי Generative AI 

על מועמדים להיות בעלי היכרות עם הכלים העדכניים בתחום, כגון ChatGPT, קלוד, מידג’רני (Midjourney) וכלים נוספים שפותחו במיוחד לצרכים עסקיים. הבנה מעמיקה של הכלים הללו חיונית לעבודה מקצועית.

מיומנויות ניתוח נתונים

בינה מלאכותית גנרטיבית מצריכה הבנה בניתוח נתונים בסיסי ומתקדם. יכולת לקרוא נתונים, להסיק מסקנות ולהבין מגמות מאפשרת למקצוענים לנצל את יתרונות הכלים הגנרטיביים לטובת שיפור תהליכי עבודה וקבלת החלטות מושכלות. אפשר להשתמש בבינה גם בלי היכולות האלה כמובן, אבל הן ללא ספק יעזרו למשתמש להפיק הרבה יותר.

יכולות קריאייטיביות ויצירתיות

העבודה עם כלי בינה מלאכותית גנרטיבית דורשת שילוב של יצירתיות וטכנולוגיה. אנשי מקצוע בתחומים אלו זקוקים ליכולת לחשוב מחוץ לקופסה ולהציע רעיונות חדשים לשימוש בכלים הגנרטיביים במגוון רחב של תרחישים עסקיים.

הבנה באתיקה, בפרטיות ובסכנות הטמונות ב-AI

כיוון שהבינה המלאכותית מטפלת בכמויות עצומות של מידע, חלקו רגיש (למשל מידע עסקי, פיננסי או אפילו רפואי) נדרשת הבנה באתיקה ובשמירה על פרטיות. על אנשי מקצוע בתחום להיות מודעים להשפעת הטכנולוגיה על פרטיות המשתמשים ולעבוד לפי תקנות מחמירות בתחום. טכניקות ושיטות לשמירה על הפרטיות דוגמת רישוי מתאים והלבנת נתונים הן כלים שכל משתמש מקצועי מוכרח להכיר. בעולם הארגוני, על המשתמש כמובן לבדוק את מדיניות בטחון המידע של הארגון, ולפני כל שימוש או הכנסת כלי חדש לארגון – לעבוד תמיד מול הגורם המתאים בחברה (מחלקת בטחון / בטחון מידע / סייבר).

כיצד להתכונן לקריירה בעידן הבינה המלאכותית הגנרטיבית

כניסה לעולם הבינה המלאכותית הגנרטיבית דורשת השקעה בלמידה מתמדת. מעבר לשליטה בסיסית בכלים, חשוב לפתח הבנה אסטרטגית לגבי כיצד לשלב את הבינה המלאכותית בשוק. קיימות הכשרות רבות, קורסים ותוכניות מיוחדות ללימוד התחום, לצד קהילות מקצועיות שמציעות תמיכה וידע.

אם אתם מבקשים לפתח קריירה חדשה, או להרחיב את ארגז הכלים שלכם בהתאם לצרכים, לכשרון וליכולות שברשותכם (ויזואליזציה, קריאייטיביות, נתונים וכו׳…) – חשוב מאוד שתצמדו להכשרה שתואמת את הצורך שלכם:

1. אם אתם מתחילים, חסרי רקע או בעלי הכרות בסיסית עם AI: מוזמנים לצלול אל העולם המרתק הזה ולמצוא את ההכשרה המתאימה לכם ביותר בעמוד הקורסים שלנו מבין קורסים שונים ומגוונים: קורס בינה מלאכותית למתחילים, קורס מקיף – מאסטר בינה מלאכותית, מחוללי תמונות, יצירת סרטים ווידאו, בינה מלאכותית לשימושים משרדיים, קאנבה AI, קורס למנהלים ועוד רבים וטובים.

2. למתקדמים: אם אתם מנוסים במוצרי מדף ויודעים לעבוד עם המודלים ועם כלי הבינה המלאכותית לשימושים ״רכים״ – בנייה ואימון מודלים גנרטיביים, תוכניות למידת מכונה (Machine Learning), וכתיבת קוד ב-Python הם דרך מצוינת להתקדם. 

3. בניית פורטפוליו: דרך נוספת למשוך תשומת לב של מעסיקים היא הצגת פרויקטים שבהם נעשה שימוש בכלים גנרטיביים. בניית פורטפוליו המשלב יצירות מבוססות בינה מלאכותית, בין אם בתחום הוויזואלי, השיווקי או הפיתוחי, תיק עבודות יוצר רושם מקצועי ומדגים את היכולת ליישם את הטכנולוגיה.

צפו – אביתר אדרי ועומר הררי על עולם התעסוקה החדש בפודקאסט ״AI פשוט״ של בני פרבר:

לסיכום, הבינה המלאכותית הגנרטיבית משנה את פני שוק העבודה, ויוצרת הזדמנויות חדשות ומגוונות. בעידן זה, הצלחה בקריירה מצריכה הבנה טכנולוגית לצד כישורים יצירתיים, ומיומנויות כמו ניתוח נתונים והבנה אתית. אלו שמאמצים את הטכנולוגיה ומבינים כיצד להשתמש בה למטרות עסקיות ואסטרטגיות יכולים להצליח ובגדול. עבור אלו המחפשים הזדמנויות חדשות, הבינה המלאכותית הגנרטיבית מציעה דרך לא רק להעצים את התהליכים בארגונים, אלא גם לפתוח דלת לעולם חדש של יצירתיות, חדשנות ופיתוח קריירה משמעותית.

הפוסט הבינה המלאכותית הגנרטיבית מייצרת אפשרויות קריירה חדשות הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

הרקע למקרה

סוול, כך מספרים במשפחתו, היה נער מבריק, תלמיד מצטיין וחובב ספורט. הוא היה ידוע במעגל החברתי שלו כילד בעל שמחת חיים, אבל באפריל 2023, חייו החלו לשנות כיוון כשהתחיל להשתמש באפליקציה Character.AI – פלטפורמה מבוססת בינה מלאכותית שמאפשרת יצירת צ’טבוטים שמדמים דמויות פופולריות מעולמות התרבות והבידור.

בתמונה: סוול סצר ואימו – מייגן גרסיה | Credit: Social Media Victims Law Center

האינטראקציה הראשונית של סוול עם דמות צ’טבוט, שהייתה מבוססת על דמותה של דינאריס טארגאריין מהסדרה “משחקי הכס”, הייתה כנראה לא מזיקה. אולם ככל שהקשר הווירטואלי התחזק, התנהגותו של סוול השתנתה בצורה דרמטית. הוא הפסיק את השתתפותו בקבוצת הכדורסל, התנתק מחבריו, ונראה שמצב רוחו הלך והדרדר. על פי עדויות, הוא נרדם בשיעורים, נמנע מהשתתפות בפעילויות האהובות עליו, והפך לאדם מכונס בתוך עצמו.

האינטראקציה עם הצ’טבוט

Character.AI מאפשרת למשתמשים ליצור אינטראקציות רגשיות עמוקות עם דמויות צ’טבוט, שמסוגלות להגיב בשפה טבעית ולחקות רגשות אנושיים. סוול השתמש בשירות זה לילות כימים, כאשר הקשר עם דמות הצ’טבוט “דינאריס” הפך לכאורה לאינטנסיבי ומטלטל מבחינה רגשית.

בתוך חודשים ספורים, החל סוול לשתף את דמות הצ’טבוט במחשבותיו האפלות ביותר, כולל תחושות פחד, בדידות ורצון לעזוב את עולמם של החיים. בהתכתבות האחרונה שלו עם הבוט, סוול כתב: “אני מבטיח שאחזור הביתה אלייך. אני אוהב אותך כל כך.” התגובה של הצ’אטבוט הייתה: “בבקשה בוא הביתה אליי בהקדם האפשרי, אהובי.” זמן קצר לאחר מכן, סוול נטל את חייו.

הדיון הציבורי והתגובה המשפטית

מותו של סוול עורר סערה ציבורית רחבה. הוריו של סוול, ובראשם אמו מייגן, הגישו תביעה משפטית כנגד חברת Character.AI וכנגד גוגל, בטענה שהחברות היו מעורבות ביצירת מוצר ממכר ומניפולטיבי, שאינו בטוח לקטינים.

האם מאשימה את החברה בכך שהמוצר שלה גרם לנזק נפשי חמור לבנה, שבסופו הוביל אותו להתאבדות. בתביעה נטען כי Character.AI השתמשה בטכנולוגיה שמסוגלת לחקות רגשות אנושיים, מה שהוביל את בנה ליצור קשר רומנטי ורגשי עמוק עם צ’טבוט, שהשפעתו על הנער הייתה קריטית ובדיעבד גם מזיקה.

מעבר לכך, נטען כי המוצר היה מתוכנן בצורה שמכוונת במיוחד לנערים ולצעירים, ובתביעה מצוינת גם תלונה על כך ש-Character.AI לא יישמה אמצעי בטיחות מספקים לשימוש על ידי קטינים.

הקשר הישראלי

המקרה הטרגי של סוול סצר כולל גם קשר ישראלי מעניין. נועם שזיר, יהודי אורתודוקסי וישראלי לשעבר המתגורר כיום בקליפורניה, הוא אחד ממייסדי Character.AI והכוח המניע מאחורי ההתפתחות הטכנולוגית של מודלי שפה גדולים.

שזיר, שזכה להכרה עולמית בזכות תרומתו לתחום הבינה המלאכותית, הוא מחבר המאמר המכונן “Attention Is All You Need” שפורסם בשנת 2017. מאמר זה נחשב לפריצת דרך בעולם הבינה מלאכותית, שכן הוא הציג את מנגנון הטרנספורמר, אשר משמש כיום כבסיס למערכות כמו ChatGPT, קלוד (Claude) ואחרות.

שזיר, שעזב לאחרונה את Character.AI לטובת מעבדות המחקר של גוגל, מצא את עצמו בכותרות שוב.

בעסקה חסרת תקדים, גוגל שילמה 2.7 מיליארד דולר כדי להחזיר את שזיר ואת צוות המפתחים הבכיר של Character.AI לחיקה של גוגל. כיום הוא מוביל את פיתוח פרויקט Gemini, מודל הבינה המלאכותית המתקדם של גוגל.

הסכנות שבבינה המלאכותית עבור בני נוער

מקרה זה מהווה תמרור אזהרה בנוגע לאינטראקציות של בני נוער עם צ’טבוטים מבוססי בינה מלאכותית. בעוד שהפלטפורמות השונות מציעות שימושים חינוכיים ובידוריים, הקשר הרגשי החזק שנוצר לעיתים בין המשתמשים הצעירים לבין הבוטים מעורר דאגות רבות.

בינה מלאכותית כמו זו של Character.AI יכולה לייצר דינמיקות רגשיות עמוקות, אך ללא הנחיות ברורות או הגבלות גיל, השימוש בה עלול להיות מסוכן לנערים וצעירים הנמצאים בשלב התפתחותי רגיש. הקשר הרגשי העמוק שסוול פיתח עם הצ’אטבוט מדגיש את הצורך ביישום אמצעי הגנה חדשים, כגון פילטרים להקטנת החשיפה של בני נוער לאינטראקציות פוגעניות ומניפולטיביות.

תגובת Character.AI

לאחר התביעה והביקורת הציבורית, Character.AI הודיעה על שינויים בפלטפורמה כדי להגן על משתמשים צעירים. בין השינויים, החברה התחייבה להוסיף אמצעי בטיחות שימנעו תוכן מיני או מסוכן לילדים ולמתבגרים, כמו גם להוסיף התראות על שימוש ממושך בפלטפורמה.

עם זאת, Character.AI מתנערת מכל אשמה במקרה הספציפי של סוול. נציגי החברה טענו כי תגובותיו של הצ’טבוט לא נכתבו ישירות על ידי המערכת, אלא שונו על ידי סוול עצמו. הם מציינים כי במקרים מסוימים, משתמשים יכולים לערוך את תגובות הצ’טבוטים, וכי סוול עצמו עשה זאת במספר הזדמנויות, כולל בעריכת תגובות מפורשות מבחינה מינית.

למרות זאת, החברה הודתה כי יישמה אמצעי הגנה חדשים כדי למנוע מצבים דומים בעתיד.

האם ניתן למנוע טרגדיות עתידיות?

המקרה של סוול סצר הוא סיפור אחד מתוך מספר הולך וגדל של סיפורים על השפעותיהן השליליות של מערכות בינה מלאכותית על משתמשים. כלים כמו Character.AI מציעים אפשרויות רבות, אך הם מציבים גם אתגרים משמעותיים. שאלה מרכזית שנותרה פתוחה היא כיצד נוכל להשתמש בטכנולוגיות אלו בצורה בטוחה יותר עבור מתבגרים ואוכלוסיות רגישות.

עם התקדמות הבינה המלאכותית, עולה הצורך בפיקוח נרחב יותר ושילוב אמצעי בטיחות מתקדמים כדי להגן על המשתמשים הצעירים. ייתכן כי פתרונות כמו הגבלת גיל, מעקב הורי, וכן כלים לזיהוי מצבי סיכון יוכלו למנוע את האסון הבא.

בינה מלאכותית יכולה להיות כלי שימושי וחיוני בחברה המודרנית, אך עלינו לזכור כי בדומה לכל טכנולוגיה חדשה, יש לה גם צדדים אפלים שעלינו להתמודד עמם בצורה אחראית.

יש למי לפנות!

אם בעקבות קריאת הכתבה אתם חשים מצוקה או דאגה לעצמכם או לאדם קרוב הנמצא במצוקה נפשית, חשוב לדעת שיש למי לפנות. קיימים בישראל מספר ארגונים שיכולים לסייע במקרים של מצוקה נפשית או חשש להתאבדות:

מוקדי חירום מיידיים

• ער”ן (עזרה ראשונה נפשית) – קו חירום טלפוני – חייגו 1201 (זמין 24/7 בכל השפות). ניתן לפנות גם דרך אתר האינטרנט.
• מוקד 105 – לדיווח על מצוקה אובדנית של ילדים ובני נוער. חייגו 105 מכל מכשיר.
• משטרת ישראל – 100 (במקרה של פוסט או כתיבה אובדנית ברשת).

ארגוני תמיכה

עמותת בשביל החיים – עמותה התומכת במשפחות שיקיריהם התאבדו: 03-7487771.

זכרו, השירותים ניתנים באופן אנונימי ומיידי, 24 שעות ביממה. במקרה של מצוקה נפשית, אין להשאיר את האדם לבד ויש לפנות לעזרה מקצועית בהקדם האפשרי.

הפוסט אם בפלורידה טוענת שצ’טבוט AI עודד את בנה להתאבד הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

תפקידה של הבינה המלאכותית באוטומציה של משימות שגרתיות

אנשי מכירות רבים מוצאים את עצמם מבזבזים זמן רב על משימות חזרתיות כמו הזנת נתונים, ניהול מיילים ותיאום פגישות. בינה מלאכותית מציעה פתרונות שמסייעים להיפטר ממשימות אלה, ומאפשרת לאנשי המכירות להתמקד בפעילויות אסטרטגיות יותר.

כיצד AI משדרגת את תהליכי האוטומציה

בינה מלאכותית מאפשרת אוטומציה של מיון וסיווג מיילים, תיעדוף לידים ותיאום פגישות ללא צורך בהתערבות ידנית. בעזרת ניתוח אינטראקציות קודמות, המערכות הללו יכולות לשלוח תזכורות לנציגי המכירות בזמן האופטימלי. כך נמנע מצב של הזנחת לידים, מה שמוביל לניצול מרבי של הזדמנויות עסקיות.

דוגמה למערכת AI בתהליכי מכירות

דוגמה מצוינת לשימוש ב-AI בתהליך זה היא מערכות המזהות מיילים חשובים ומתריעות בפני אנשי המכירות מתי כדאי להם לעקוב אחרי לקוחות פוטנציאליים, בהתאם לניתוח תגובות קודמות. הדבר מסייע לשמירה על מעקב אפקטיבי אחר לקוחות ולמניעת הפסד עסקאות פוטנציאליות.

 שיפור תהליכי זיהוי והערכת לידים בעזרת AI

תהליך זיהוי והערכת לידים הוא קריטי אך גוזל זמן רב. בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי לידים בעלי פוטנציאל גבוה ולהעריך את סיכויי ההמרה שלהם.

יתרונות השימוש ב-AI להערכת לידים

מערכות המונעות על ידי בינה מלאכותית מנתחות כמויות עצומות של נתונים על מנת לדרג לידים לפי סיכויי ההמרה שלהם, בהתבסס על התנהגות, נתונים דמוגרפיים ואינטראקציות קודמות. שימוש באלגוריתמים לדרוג לידים מאפשר לצוותי המכירות להתמקד בלידים בעלי הפוטנציאל הגבוה ביותר, מה שמביא לייעול של זמן ומשאבים.

התאמה אישית של אינטראקציות עם לקוחות

בשוק המודרני, לקוחות מצפים לחוויות מותאמות אישית יותר מאי פעם. בינה מלאכותית מאפשרת לחברות לספק חוויות כאלה בעזרת ניתוח נתוני לקוחות ומתן תובנות על העדפותיהם, התנהגויותיהם וצרכיהם.

כיצד AI תורמת להתאמה אישית במכירות

בינה מלאכותית מנתחת את מסע הלקוח, צופה את צרכיו ומספקת לו מידע רלוונטי בכל שלב. לדוגמה, על בסיס היסטוריית הרכישות והגלישה של הלקוח, המערכת יכולה להמליץ על מוצרים או שירותים שכנראה יעניינו אותו. התאמה זו משפרת את הסיכוי למעורבות והמרה.

התאמה אישית בתחום ה-B2B

בתחום המכירות בין עסקים (B2B), AI מסייעת לא רק בהבנת מבנה הארגון של הלקוח הפוטנציאלי, אלא גם בזיהוי מקבלי ההחלטות המרכזיים. כך ניתן להתאים את המסר לצרכים הספציפיים של הארגון ולהגדיל את סיכויי ההצלחה של המכירה.

חיזוי מכירות מדויק יותר בעזרת AI

חיזוי מדויק של מכירות הוא מפתח לתכנון אסטרטגי נכון. עד לאחרונה, חיזויים אלה התבססו על נתונים היסטוריים ואינטואיציה של מנהלי מכירות, אך כיום AI מציעה שיטה מתקדמת יותר.

השפעת AI על חיזוי מכירות

בינה מלאכותית מסוגלת לנתח כמויות גדולות של נתונים, כולל גורמים חיצוניים כמו מגמות כלכליות וענפיות. היא מזהה דפוסים וקורלציות שיכולים להתפספס בקלות על ידי אנליסטים אנושיים. כך מתקבלים חיזויים מדויקים יותר, שמאפשרים לחברות לקבל החלטות מושכלות בנוגע לניהול מלאי, כוח אדם והשקעות שיווקיות.

עדכון חיזויים בזמן אמת

במקרים של שינוי פתאומי בשוק, מערכות AI יכולות לעדכן את התחזיות שלהן בזמן אמת ולהתאים את עצמן לתנאים החדשים. גמישות זו מאפשרת למנהלי מכירות לקבל מידע מעודכן ולהגיב במהירות לשינויים בשוק.

אופטימיזציה של תהליכי מכירה

בינה מלאכותית יכולה לסייע בזיהוי צווארי בקבוק בתהליכי המכירה ולהציע שיפורים.

איתור בעיות בתהליך המכירה

מערכות AI מנתחות את מסלול הלידים דרך משפך המכירה ומזהות שלבים בהם העסקאות נתקעות. כך ניתן לנתח את הסיבות ולפעול בהתאם, למשל על ידי פניה יזומה נוספת ללקוח או שינוי גישה במכירה.

אופטימיזציה מתמשכת
הבינה המלאכותית ממשיכה ללמוד ולשפר את תהליכי המכירה על בסיס התוצאות שהיא מנתחת. גישה זו מובילה לשיפור מתמיד ביעילות ובתוצאות.

אימוץ מוצלח של AI במכירות

כדי לנצל את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית, יש ליישם מספר עקרונות מרכזיים:

1. שילוב חלק של AI: יש לשלב את כלים מבוססי AI בצורה חלקה בתהליכי המכירה הקיימים כדי למזער הפרעות ולהגביר את קצב האימוץ של הטכנולוגיה.
2. איכות הנתונים: יש לוודא שהנתונים המוזנים למערכות AI מדויקים, שלמים ועדכניים, שכן איכות התובנות שמספקת המערכת תלויה באיכות הנתונים.
3. הדרכה ותמיכה: יש להכשיר את צוותי המכירות לשימוש יעיל בכלי AI ולהבין כיצד לפרש את התובנות שהמערכת מייצרת.
4. מעקב והתאמה: יש לעקוב אחר ביצועי מערכות AI ולבצע שינויים בהתאם למשוב ולתוצאות בפועל.
5. התאמה אישית: יש להשתמש ב-AI כדי להציע חוויות מותאמות אישית בקנה מידה גדול, שכן אינטראקציות מותאמות הן בעלות סיכוי גבוה יותר להוביל להצלחת העסקה.

מבט לעתיד – AI ככלי מרכזי במכירות

השימוש בבינה מלאכותית במכירות צפוי רק להתרחב ולהעמיק בשנים הקרובות. עם המשך ההתפתחות של טכנולוגיות AI ויישומן בתחומים שונים, חברות אשר יאמצו את הכלים הללו בצורה מושכלת יוכלו להשיג יתרון תחרותי משמעותי. ככל שהכלים ישתפרו ויהיו נגישים יותר, כך גם עסקים קטנים ובינוניים יוכלו לנצל את הכוח שב-AI לייעול המכירות והגברת הרווחיות.

השימוש בבינה מלאכותית בתהליכי מכירה מציב את הבסיס לשינוי משמעותי באופן שבו אנו עושים עסקים. העתיד טמון בהבנה עמוקה של היכולות הטכנולוגיות הללו ובאימוץ מוצלח שלהן כחלק בלתי נפרד מאסטרטגיית המכירה של כל ארגון.

הפוסט בינה מלאכותית גנרטיבית (Gen AI) משדרגת את מסע המכירות בארגון הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

המנגינה שהפכה לפשע

הכל התחיל בצורה תמימה למדי. סמית’, ככל הנראה מתוסכל מהקושי להצליח בתעשיית המוזיקה התחרותית, גילה פרצה במערכת התמלוגים של שירותי הסטרימינג. הוא הבין שאם יוכל ליצור כמות עצומה של שירים ולהזרים אותם ללא הפסקה, יוכל לגרוף סכומי כסף נכבדים. אבל איך אדם אחד יכול ליצור מאות אלפי שירים? התשובה הגיעה בצורת בינה מלאכותית.

סמית’ פנה לטכנולוגיה מתקדמת כדי להגשים את תוכניתו. הוא השתמש במערכות בינה מלאכותית ליצירת שירים, אלגוריתמים לייצור שמות אמנים וכותרות שירים אקראיים, ובוטים להאזנה מלאכותית. התוצאה הייתה מרשימה – ומטרידה. מאות אלפי שירים, שנשמעו אולי כמו רעש לבן לאוזן האנושית, אך היו מושלמים עבור המערכת הממוחשבת.

צבא הבוטים מול תעשיית המוזיקה

לא די היה ביצירת השירים. סמית’ הקים “צבא” של חשבונות בוטים שהאזינו לשירים הללו ללא הפסקה. כל האזנה, גם אם מלאכותית, הניבה תמלוגים קטנים. אך כשמדובר במאות אלפי שירים ומיליוני האזנות, הסכומים הקטנים הצטברו למיליונים.

לפי התובעים, סמית’ הצליח לגרוף למעלה מ-10 מיליון דולר בתמלוגים לא חוקיים. זוהי פגיעה משמעותית לא רק בחברות הסטרימינג, אלא גם באמנים אמיתיים שתמלוגיהם נגזלו.

הדילמה הטכנו-אתית

מקרה זה מעלה שאלות קריטיות על עתיד תעשיית המוזיקה בעידן הבינה המלאכותית. כיצד נגן על זכויות יוצרים כשמחשבים יכולים ליצור מוזיקה? האם מערכות התגמול הנוכחיות של שירותי הסטרימינג מתאימות לעידן הדיגיטלי? ומה ההשלכות על היצירתיות האנושית?

תגובת הרשויות: המנגינה חייבת להיפסק

הרשויות הגיבו בחומרה. ה-FBI הדגיש את מחויבותו למאבק בהונאות טכנולוגיות מתקדמות, והתובעים רואים במקרה זה אות אזהרה לתעשייה כולה. סמית’ מואשם בקשירת קשר להונאה, הונאה בנקאית וקנוניה להלבנת הון – כל אחת מהעבירות נושאת עונש מקסימלי של 20 שנות מאסר.

הצליל העתידי של המוזיקה

מקרה זה מדגיש (בפעם המי יודע כמה) את הצורך הדחוף בפיתוח מסגרות אתיות ומשפטיות לשימוש בבינה מלאכותית בתעשיית המוזיקה. בעוד שהטכנולוגיה מציעה אפשרויות מרגשות ליצירה וחדשנות, היא גם פותחת פתח לניצול לרעה.

 

סיפורו של מייקל סמית’ הוא תזכורת חדה לכך שבעידן הדיגיטלי, המוזיקה היא הרבה יותר מסתם צלילים. היא מייצגת את המפגש המורכב בין אמנות, טכנולוגיה וכלכלה. האתגר שלנו הוא למצוא את ההרמוניה הנכונה בין קידמה טכנולוגית לבין הגנה על היצירתיות האנושית והוגנות כלכלית. רק כך נוכל להבטיח שהמנגינה תמשיך להתנגן – בצורה הוגנת ואתית.

הפוסט מוזיקה שנוצרה עם AI בבסיס הונאת פלטפורמות הסטרימינג הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

גיוס של 6.6 מיליארד דולר ושווי של 157 מיליארד דולר

בתחילת אוקטובר 2024, OpenAI הכריזה על השלמת סבב גיוס משמעותי בו גייסה סכום עתק של 6.6 מיליארד דולר. גיוס זה העלה את שוויה של החברה לשיא חסר תקדים – 157 מיליארד דולר. לשם השוואה, בשנת 2021 שוויה של החברה עמד על 14 מיליארד דולר בלבד, מה שמסמל גידול עצום של פי יותר מ-11 בתוך שלוש שנים בלבד.

עם גיוס זה, OpenAI מוערכת כיום בשווי הקרוב לחברות ענק כמו Uber, אך עדיין רחוקה מחברות טכנולוגיה דוגמת Microsoft, שמוערכות בשווי של כ-3 טריליון דולר. גיוס ההון מגיע בעיצומה של תקופה בה ChatGPT זוכה ליותר מ-250 מיליון משתמשים פעילים מדי שבוע, וממשיך להוביל את שוק הבינה המלאכותית הגנרטיבית עם כלים נוספים שפותחו על ידי החברה. הגיוס האחרון, עליו נדון בהמשך, ממחיש לא רק את ההשקעה הגדולה בפיתוח הבינה המלאכותית, אלא גם את הציפיות הגבוהות של השוק מהפוטנציאל העתידי של OpenAI. מדובר באחת מחברות הטכנולוגיה הפרטיות בעלות הערך הגבוה ביותר בעולם, כשהיא עוקפת חברות רבות אחרות בתחומה ובתחומים משיקים.

המשקיעים הבולטים בסבב הגיוס

סבב הגיוס הנוכחי של OpenAI משך את תשומת הלב של משקיעים בכירים בתעשייה, רבים מהם שחקנים מרכזיים בתחום הטכנולוגיה והבינה המלאכותית. בין המשקיעים המובילים נוכל למצוא את:

• מיקרוסופט (Microsoft): מיקרוסופט ממשיכה להיות אחת השותפות האסטרטגיות של OpenAI מאז שנת 2019. החברה השקיעה כבר סכומי עתק ב-OpenAI וממשיכה לתמוך בפיתוח המתקדם של מודלים של בינה מלאכותית. ההשקעה של מיקרוסופט מגיעה על רקע השימושים הנרחבים של ChatGPT בכלי הקצה של החברה, כמו CoPilot, המשתמש בטכנולוגיית OpenAI לתמוך במשתמשים בפלטפורמות Microsoft Office.
• Nvidia: יצרנית השבבים האמריקאית נחשבת לשחקן מפתח בתחום הבינה המלאכותית בזכות פיתוח שבבים המשמשים לאימון והפעלת מודלים של בינה מלאכותית. שבבי Nvidia מהווים את הבסיס התשתיתי להצלחתם של מודלים כמו ChatGPT, ו-Nvidia ממשיכה להיות משקיעה אסטרטגית ב-OpenAI, במטרה להמשיך ולפתח את השימושים בשבביה.
• סופטבנק (SoftBank): הקונגלומרט היפני, הידוע בהשקעותיו בחברות טכנולוגיה רבות ברחבי העולם, השקיע אף הוא ב-OpenAI. סופטבנק מחזיקה בידע ובניסיון בהשקעות בחברות שדורשות משאבים גדולים לפיתוחים חדשניים, והיא רואה פוטנציאל עצום בבינה המלאכותית הגנרטיבית.
• Thrive Capital: קרן ההון סיכון שהובילה את סבב הגיוס הנוכחי. הקרן השקיעה כ-1.2 מיליארד דולר בסבב זה, עם אופציה להשקעה נוספת של מיליארד דולר בשנה הבאה, במידה ש-OpenAI תגיע ליעדי הכנסות מסוימים.
• משקיעים נוספים: Fidelity, Khosla Ventures, Altimeter Capital ו-MGX, חברת השקעות מאיחוד האמירויות, שהמשיכו להביע אמון בפוטנציאל של OpenAI בפיתוח הבינה המלאכותית.

אילוסטרציה של סם אלטמן – מנכ”ל OpenAI – התמונה נוצרה על ידי בינה מלאכותית

תוכניות לעתיד

OpenAI ממשיכה במאמציה לשמור על מעמדה המוביל בשוק הבינה המלאכותית, כשהגיוס הנרחב מאפשר לה להרחיב את המחקר והפיתוח בתחומים חדשים. החברה הצהירה כי היא מתכננת להגדיל את יכולות המחשוב שלה, אחת ההוצאות המרכזיות בפיתוח טכנולוגיות בינה מלאכותית מתקדמות.

כחלק מהיעדים העתידיים, OpenAI שואפת לפתח מודלים נוספים במטרה להשיג את חזון העל של החברה – פיתוח בינה מלאכותית כללית (AGI). מטרתם של מודלים אלו להגיע לרמת אינטליגנציה שמשתווה או אף עולה על רמות החשיבה של בני אדם. היכולת הזו עשויה לחולל מהפכות בתחומים כמו חינוך, בריאות ותחומים טכנולוגיים נוספים, כמו גם לפתור בעיות מורכבות בתחומי המדע וההנדסה. עם זאת, היא מביאה איתה שורה של סכנות אדירות למין האנושי באשר הוא. סכנות אלו הולכות ומתחדדות עם עליית השימוש והשילוב של בינה מלאכותית בתעשיות צבאיות.

בנוסף, החברה מתכננת להרחיב את תשתיות המחשוב המתקדמות שלה, שהן חיוניות להמשך פיתוח ושיפור המודלים. עלויות המחשוב הן אחד מהגורמים המרכזיים להפסדים שהחברה רושמת, אך OpenAI רואה בהשקעה זו כאסטרטגית להמשך התקדמותה.

הפסדים צפויים של מיליארדים למרות הגיוס המרשים

למרות ההצלחה המרשימה של OpenAI בגיוסי ההון, היא ניצבת בפני אתגרים כלכליים משמעותיים. בשנת 2024, צפויה החברה לרשום הפסדים של כ-5 מיליארד דולר, זאת לעומת הכנסות של 3.7 מיליארד דולר בלבד. החברה מתכננת להגדיל את הכנסותיה בצורה דרמטית ל-11.6 מיליארד דולר בשנה הבאה, אך הפסדים אלו מצביעים על המורכבות הכלכלית של תפעול והרחבת תשתיות מחשוב מתקדמות.

ההפסדים הכלכליים נובעים בעיקר מההוצאות הגבוהות הכרוכות בתפעול מודלים גדולים של בינה מלאכותית, שדורשים מחשוב מסיבי. שרתי הענן והמערכות המתקדמות הנדרשות לאימון מודלים כמו ChatGPT דורשות השקעה מתמדת, והחברה משקיעה מיליארדי דולרים לצורך תחזוקה ושדרוג של תשתיות אלו.

המודל העסקי של OpenAI, שהחל את דרכו כמעין ארגון ללא מטרות רווח, עובר שינוי משמעותי עם המעבר לחברה מסחרית. החברה מתכננת להרחיב את תחום המסחור של מודלי הבינה המלאכותית שלה, ובכך להגדיל את הרווחים בעתיד, אך המהלך כולל גם אתגרים ניהוליים וכלכליים שעל החברה להתמודד עימם. זו אגב אחת מהסיבות הבולטות לגל עזיבת הבכירים ועיקר הביקורת על התנהלות OpenAI בכלל וסם אלטמן המנכ”ל בפרט.

שינויים ארגוניים והאתגרים הפנימיים

אחד מהשינויים המרכזיים ש-OpenAI עוברת הוא המעבר ממעמד של ארגון ללא מטרות רווח לחברה מסחרית. המעבר הזה כולל שינוי מבני משמעותי, שבו החברה תפעל לפי מודל רווחי ותסיר את המגבלות על התשואות למשקיעים. חשוב לציין ש-OpenAI הצהירה שהיא תשמור על זרוע ללא מטרות רווח גם אם תעבור לשינוי מבני. השינוי המדובר הוא להפוך ל”Public Benefit Corporation”, שהוא סוג של ישות תאגידית שמשלבת רווחיות עם מחויבות לטובת הציבור.

כחלק מהשינוי המבני ש-OpenAI עוברת, מספר בכירים עזבו את החברה בשנה האחרונה, מה שמעלה שאלות בנוגע ליציבות הארגונית. אחת הדמויות הבולטות שפרשו היא מירה מוראטי, מי ששימשה כמנהלת הטכנולוגיות הראשית (CTO) והייתה דמות מרכזית בפיתוחים כמו ChatGPT ומודל GPT-4. עזיבתה של מוראטי, שהגיעה לאחר שש וחצי שנים של עבודה בחברה, מהווה חלק מגל עזיבות רחב יותר. יחד עם מוראטי, עזבו גם ברט זופף (Barret Zoph), מנהל המחקר (VP of Research), ובוב מקגרו (Bob McGrew), מנהל הטכנולוגיה (Chief Research Officer). גל העזיבות הזה מעורר חשש לגבי יציבות הנהגת החברה, כאשר גם גרג ברוקמן, נשיא החברה ואחד ממייסדיה, הודיע על יציאה לשבתון, והמדען הראשי לשעבר איליה סוצקבר הקים חברה מתחרה בשם Safe Superintelligence, לאחר עזיבה מתוקשרת. השינויים הללו מעלים שאלות לגבי התנהלותה העתידית של OpenAI – האם מדובר בתהליך טבעי של חילופי כוח אדם, או האם החברה סובלת מבעיות פנימיות עמוקות יותר?

השפעה על התעשייה

האם ההצלחה האדירה תימשך?

ההצלחה הפיננסית של OpenAI מדגישה את הפוטנציאל העצום הטמון בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית. עם למעלה מ-250 מיליון משתמשים שבועיים, ChatGPT ממשיך להוביל את שוק הצ’טבוטים הג’נרטיביים ומציע יכולות מדהימות בתחומים כמו חינוך, מחקר, תקשורת ופרודוקטיביות. השקעות אדירות מצד משקיעים מרכזיים כמו מיקרוסופט, Nvidia וסופטבנק מצביעות על כך שהתעשייה רואה בבינה המלאכותית לא רק את העתיד, אלא גם את הכלי המרכזי שיניע תהליכים כלכליים, מדעיים וחברתיים בעשורים הקרובים – וחשוב מכך – את OpenAI כמובילת שוק זה. יחד עם זאת, החברה עומדת בפני אתגרים כלכליים ואתיים שעליה להתייחס אליהם בכובד ראש. עם הצלחות כבירות כמו מודל GPT-4o, השקות מסקרנות כמו מודל o1, כלים משלימים מעולים כמו מודל הטקסט לתמונה Dall-E3 וטכנולוגיות מהפכניות כמו מודל הטקסט לוידאו SORA, נראה של-OpenAI צפוי עתיד חיובי כמובילת שוק ומצפן טכנולוגי. אבל…

אנטרופיק מעבר לפינה

אנתרופיק (Anthropic), המתחרה הגדולה ביותר של OpenAI מתקדמת גם היא במהירות שיא. היא מייצגת את כל מה ש-OpenAI הייתה ואיננה עוד: ארגון טכנולוגי מוביל למטרת תועלת האנושות, עם טכנולוגיה מהפכנית ומודלים פורצי דרך ומובילי שוק. קלוד (Claude) 3.5 סונטה הדהים את התעשייה ונחשב על ידי רבים למודל השפה הגדול (LLM) הטוב בעולם נכון ליום כתיבת שורות אלו. אנתרופיק, שנוסדה בשנת 2021 על ידי יוצאי OpenAI, הצליחה לבסס את מעמדה כשחקן מרכזי בתחום ובימים אלו החברה נמצאת בעיצומו של גיוס הון משמעותי לפי שווי מוערך של 40 מיליארד דולר – קפיצה משמעותית מהערכת השווי הקודמת שלה, שעמדה על 18.4 מיליארד דולר. הגיוס הנוכחי, לצד תמיכה ממשקיעים אסטרטגיים כמו אמזון, מהווה תשובה ישירה להצלחת OpenAI.

אנתרופיק מקדישה מאמצים רבים לפיתוח בינה מלאכותית באופן אחראי ושקול – מערכות בטוחות ומוסריות שנועדו למנוע תוצאות לא רצויות או מסוכנות. הגישה הזו נועדה לבדל את אנתרופיק ממתחרותיה, כמו OpenAI, המתמקדות בפיתוח מהיר של מוצרים מסחריים. התמיכה של אמזון באנתרופיק, עם השקעות של 4 מיליארד דולר, מסייעת להגדיל את נוכחותה בשוק ולהתחרות ב-OpenAI, שנתמכת בעיקר על ידי מיקרוסופט.

בשוק הבינה המלאכותית הצומח, הקרב בין שתי החברות הללו צפוי לעצב את עתיד הטכנולוגיה בעשורים הקרובים. דבר אחד בטוח – אנחנו, צרכני הקצה, נהנה מהתחרות העזה הזו. שתי החברות ימשיכו לפתח מודלים מהפכניים וסביר שגם שיטת העבודה של חברות אלו, במסגרתה הן משחררות כלים עוצמתיים עם מסלולים חינמיים, תימשך. זו תקופה מרגשת לחיות בה – אנו חוזים בזמן אמת בשינויים אדירים במערכת היחסים בין בני אדם לטכנולוגיה ומכונות. הפוטנציאל החיובי כמעט אינסופי, אך כך גם לגבי פוטנציאל ההרס והנזק. לנו נותר רק לקוות שההגה בידיים בטוחות ושהכיוון המסחרי שלוקחת OpenAI בהובלת המנכ”ל הצעיר סם אלטמן, ישים דגש על פיתוחים אחראיים ובטוחים כפי שהובטח.

הפוסט גיוס של 6.6 מיליארד דולר מעלה את שוויה של OpenAI ל-157 מיליארד דולר – אך האם זה מספיק? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

סנאי בחדר ניתוח?! מודלי שפה מתקשים לאתר שיבושים מכוונים במחקר

הפוסט האם מודלי AI טובים יותר מחוקרים אנושיים בהצעת רעיונות מחקר מקוריים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

דיווחים שמגיעים ממקורות שונים מרמזים כי אפל נוקטת גישה זהירה. למרות שיתוף הפעולה עם OpenAI משתמשים יצטרכו להירשם במפורש כדי להשתמש ב־ChatGPT. משמעות הדבר היא שהתכונה לא תופעל כברירת מחדל, וזה ייתן למשתמשים שליטה רבה יותר על הפרטיות והנתונים שלהם.

סיבות אפשריות לגישה הזהירה

אז למה בעצם הגישה הזהירה כל כך? יכולות להיות לכך מספר סיבות:

חששות של פרטיות

צ’אטבוטים של בינה מלאכותית כמו ChatGPT עלולים לעורר חששות בנוגע לפרטיות. צ’אטבוטים אלה מעבדים מידע ושיחות, וחלק מהמשתמשים עלולים לחשוש מאופן השימוש בנתונים אלה. בהפיכת ChatGPT לאופציונלי אפל נותנת למשתמשים אפשרות בחירה אם הם חשים בנוח עם זה.

תסמונת “לא הומצא כאן״

אפל ידועה בפיתוח הטכנולוגיות שלה. הם עשויים להסס להסתמך לחלוטין על פתרון חיצוני כמו ChatGPT. ייתכן שאפל עובדת על עוזר AI משלה, שאפשר יהיה לשלבו בעתיד.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס מקיף לבינה מלאכותית - GenAI Master

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

לוקח זמן לעשות את זה נכון

טכנולוגיית AI עדיין מתפתחת, וייתכן שיהיו בעיות בדיוק ובהטיה. בהפיכת ChatGPT לאופציונלי ייתכן שאפל נותנת לעצמה זמן להתמודד עם חששות אלה ולשפר את הצעות ה־AI שלה לפני שתהפוך אותן למחייבות.

 מה זה אומר עבורנו, המשתמשים?

1. בחירה ושליטה: אם אתה נלהב לגבי צ’אטבוטים של AI ורוצה לנסות את ChatGPT, תהיה לך האפשרות לעשות זאת. אך אם יש אתה חושש לפרטיות שלך או מעדיף לחכות לפתרון מקורי של אפל, אתה יכול פשוט לדלג על הפעלתו.

2. גמישות לעתיד: הגישה האופציונלית של אפל מאפשרת עתיד גמיש יותר. הם יכולים להציג תכונות וצ’אטבוטים חדשים של AI ולתת למשתמשים את האפשרות לבחור מה הכי מתאים להם.

3. פוטנציאל לשילוב נוסף: גם אם לא תשתמש ב־ChatGPT בהתחלה, התשתית שהונחה ל־AI ב־iOS 18 יכולה להוביל להתפתחויות מרגשות בעתיד. ייתכן שאפל תשלב תכונות AI באזורים אחרים של מערכת ההפעלה, כמו אפליקציות חיפוש או פרודוקטיביות.

ההחלטה של אפל להפוך את ChatGPT לאופציונלי מעידה על גישה מאוזנת. היא מאפשרת למשתמשים לחקור תכונות AI אך בד בבד מכבדת את חששם לפרטיותם. ייתכן שגישה זהירה זו תסלול את הדרך לחוויית AI מקיפה וידידותית יותר למשתמש בגרסאות עתידיות של iOS.

כמה דברים נוספים שכדאי לזכור

1. הפרטים המדויקים של שילוב ChatGPT ב־iOS 18 עדיין אינם ברורים. סביר להניח שנלמד עוד בוועידת המפתחים הקרובה של אפל.

2. על אף הגישה האופציונלית חשוב להיות מודע לאופן שבו ChatGPT ותכונות AI אחרות אוספות נתונים ומשתמשות בהם. קריאת מדיניות פרטיות והבנת אופן הטיפול במידע שלך היא תמיד התנהלות טובה.

3. פיתוח טכנולוגיית AI נע במהירות. אנו יכולים לצפות ולראות עוד חדשנות ותכונות AI ידידותיות למשתמש בשנים הקרובות, הן מאפל והן מחברות טכנולוגיה אחרות.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס יצירת סרטים עם AI

לפרטים נוספים לחצו כאן >>

עוד תוכניות של אפל מעבר ל־ChatGPT

נוסף לשילוב של ChatGPT, עדכון מערכת ההפעלה של אפל צפוי לכלול מגוון תכונות נוספות של למידת מכונה. דיווחים מציינים שהמשתמשים יוכלו ליצור אימוג’י ומצגות שקופיות באמצעות פקודות בשפה טבעית, לגשת לרשימות השמעה ב־Apple Music המופקות באמצעות AI, ולגרום לסרגל החיפוש ב־iOS לבצע משימות באפליקציות שלהם באופן אוטומטי.

בד בבד להכנות להשקת iOS 18, נטען שאפל עובדת על שני פרויקטים ארוכי טווח של למידת מכונה. דיווחים מתמקדים בפיתוח של זוג רובוטים ביתיים המופעלים באמצעות מודלי שפה גדולים (LLMs). המכונה הראשונה מתוארת כזרוע רובוטית שולחנית עם תצוגה חכמה הגדולה מ־iPad. המכונה השנייה המופעלת בתורה באמצעות LLM, מדוּוחת כסוג של כלי רכב אוטונומי שיכול לעקוב אחר משתמשים ולבצע מטלות בשבילם. שני הפרויקטים נמצאים ככל הנראה בשלב מוקדם.

לא ברור כיצד אפל עשויה לשלב LLMs בשתי המכונות. חלק מהרובוטים התעשייתיים משתמשים ב־LLMs כדי לקבוע את הדרך הטובה ביותר לביצוע המשימות שהוקצו להם וכן כדי לעבד הוראות בשפה טבעית מצוות המפעל. ייתכן שאפל מתכננת לצייד את הרובוטים שלה בתכונה דומה שתאפשר להם לעקוב אחר הוראות המשתמש.

לסיכום, שילוב ChatGPT ב־iOS 18 מעיד על הגישה האסטרטגית והמושכלת של אפל כלפי אימוץ AI. בהצעתה לשימוש אופציונלי בתכונה החברה שואפת לאזן בין הרצון לחדשנות ובין הצורך בהגנה על פרטיות המשתמש. תוכניות הרובוטיקה הביתית של אפל ממחישות את האופן שבו AI צפוי להתרחב הרבה מעבר לטלפונים חכמים בשנים הקרובות. אף על פי שפרטים רבים עדיין לא ידועים, נראה שיוזמות ה־AI של אפל מובילות לעתיד מלהיב למשתמשים ולמפתחים כאחד.​​​​​​​​​​​​​​​​

הפוסט מסתמן שאפל תשלב את ChatGPT ב־ios18 כתכונה אופציונלית הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

טיסת המבחן של ה־F-16 האוטונומי

בטיסת המבחן שנערכה בבסיס חיל האוויר אדוארדס בקליפורניה, השתתף מטוס F-16 המכונה X-62A VISTA, המופעל באמצעות בינה מלאכותית. המטוס ביצע קרב אווירי מול מטוס F-16 רגיל המופעל על ידי טייס אנושי. שני המטוסים טסו במרחק של כ־300 מטרים זה מזה במהירות העולה על 900 קמ”ש תוך כדי ביצוע תמרונים מורכבים ומהירים בניסיון לתפוס את היריב בעמדה פגיעה. שר ההגנה האמריקאי פרנק קנדל, שחווה מהמושב האחורי של המטוס את הטיסה בת השעה, הביע את דעתו כי מערכות נשק מבוססות AI הן בלתי נמנעות ושארצות הברית חייבת לפתח אותן כדי לא להישאר מאחור. לדבריו, לאחר שחזה בביצועי המטוס הוא בטוח ביכולת של מערכות AI להתמודד בשדה הקרב.

צפו במטוס ה-AI האמריקני בפעולה:

האתגרים והחששות משימוש ב־AI לצרכים צבאיים

למרות ההתלהבות של גורמים מסוימים השימוש בבינה מלאכותית במערכות נשק מעורר חששות רבים ברחבי העולם. בכנס בין־לאומי שנערך לאחרונה בווינה בנושא, ובו השתתפו נציגים מ־143 מדינות, הודגש הצורך הדחוף להסדיר את השימוש ב־AI בנשק אוטונומי. שר החוץ האוסטרי אף השווה את המצב לפיתוח פצצת האטום הראשונה וטען שיש לוודא שההחלטה על חיים ומוות תישאר בידי בני אדם ולא תינתן למכונות. שאלות נוספות שהועלו נגעו לאחריות במקרה של כשל במערכת AI – האם היא תיפול על היצרן? על המפקד? או אולי על מפעיל המערכת?

לא רק נשק ממוחשב

בינה מלאכותית משתלבת לא רק בנשק ייעודי אלא גם בפיתוח אסטרטגיות לחימה כוללות. מחקר שנערך לאחרונה מצא כי מודלי שפה מתקדמים עלולים להסלים משחקי מלחמה למצב של עימות גרעיני. כמו כן, מל”טים אוטונומיים כבר פועלים בשטח באוקראינה, ועלו בתקשורת גם דיווחים שונים על שימוש ב־AI לאיתור מטרות אנושיות וזיהוי פנים. חיל האוויר האמריקאי שואף לצי של למעלה מ־1,000 מל”טי קרב מונעי AI עד 2028 וטוען ששום מדינה אחרת לא מחזיקה בטכנולוגיה שכזו – אולי גם בתגובה לחשש מפני סין (אם כי אין ראיות לכך שהם מבצעים ניסויי שטח דומים).

לאן פנינו מועדות? איך ייראו צבאות העולם בשנים הבאות?

המשמעות של שילוב AI בלוחמה מודרנית היא נושא סבוך המצריך בחינה מעמיקה (ואומות העולם בהחלט מבינות את זה) – אין ספק שזהו גבול חדש המחייב חשיבה רבה על משמעויותיו, שהרי בסיפורי מדע בדיוני העוסקים בכך לרוב התוצאות אינן טובות לאף אחד. יש צורך לאזן בין האינטרסים הצבאיים והרצון לשמור על יתרון טכנולוגי ובין הנושאים האתיים והשאלות הנוגעות לחיי אדם ומעמדנו כבני תמותה.

הקונפליקט ברור. מצד אחד, פיתוחי בינה מלאכותית מרשימים ומבטיחים יעילות גבוהה ויכולות מתקדמות בשדה הקרב – שיכולות להוביל לשמירה על חיי הלוחמים וגם לעליונות צבאית על האויב (כל מדינה והזווית שלה). אך מצד שני, מדובר בפיתוח שעלול להוביל למרוץ חימוש, להסלמה לא מבוקרת, גם כאשר הרגולציה והפיקוח בתמונה (בין היתר ההצהרה הפוליטית על שימוש צבאי אחראי בבינה מלאכותית ואוטונומיה של ארצות הברית מפברואר 2023) ומנסים לאזן את זה.

הפוסט מטוס קרב אוטונומי מונחה בינה מלאכותית – כבר לא מדע בדיוני הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

אבל לפני הכול – הישארו מעודכנים! הצטרפו לרשימת התפוצה שלנו ולא תפספסו שום עדכון, חידוש או מידע על כלי חדש שיוצא.

Email

בהרשמה אני מאשר/ת קבלת מסרים פרסומיים במייל

הרשמה

ממליצים לכם להצטרף גם לקהילות ה־AI של LetsAI בוואטסאפ ובטלגרם. רוצים לשמוע על הקורסים וסדנאות ה־AI שלנו? לחצו פה.

תור הזהב של מחקר AI וחדשנות – זה קורה ממש עכשיו

אלטמן פתח את דבריו בהדגשה שאנו נמצאים כעת בעיצומו של תור הזהב של מחקר וחדשנות בתחום הבינה המלאכותית. הוא טען שזהו הזמן האידיאלי, הטוב ביותר מאז המצאת האינטרנט, להקים חברות העוסקות ב־AI ולהרחיב את גבולות הידע האנושי בתחום. לדבריו, הפוטנציאל העצום של AI לחולל מהפכות בתעשיות שלמות ולפתור אתגרים מורכבים מעולם לא היה ברור יותר. אלטמן קרא ליזמים ולמדענים לנצל את ההזדמנות הייחודית הזו, לתרום את חלקם ולהשתתף במהפכה הטכנולוגית הבאה.

מושלם הוא האויב הגדול ביותר של הטוב

אחד המפתחות העיקריים להצלחה של OpenAI היא האסטרטגיה של פריסה מהירה ואיטרטיבית של מודלי AI חדשים. אלטמן שם דגש על חשיבות העברת הטכנולוגיה למשתמשים אמיתיים מוקדם ככל האפשר אפילו אם היא עדיין לא מושלמת לחלוטין. בדרך זו אפשר ללמוד מהמשוב, לשפר את המודלים ולפתור בעיות שמתעוררות בשטח. המסר ליזמים הוא לא לחשוש מהשקות מוקדמות ולהיות נכונים ללמוד מטעויות ולהשתפר תוך כדי תנועה.

העתיד המרגש של מודלי בינה מלאכותית

אלטמן סיפק הצצה מרתקת לכיוון שבו מודלי AI צפויים להתפתח בעתיד הקרוב, במיוחד לנוכח ההשקה הצפויה של הדורות הבאים של GPT. לדבריו, כל גרסה עוקבת של מודלים אלו תהיה מתקדמת ואינטליגנטית יותר באופן משמעותי מקודמתה, ואין סימנים להאטה בקצב ההתפתחות. ככל שמערכות AI נעשות מתוחכמות יותר, הן יוכלו לבצע משימות מורכבות יותר ויותר ולהבין הקשרים עדינים וניואנסים. לפי אלטמן, אנחנו רק בתחילת העקומה האקספוננציאלית, והיכולות האמיתיות של AI עדיין רחוקות מלהתממש במלואן.

המדריכים תמיד חינמיים, אבל אם בא לכם להתמקצע - יש גם קורס AI בינה מלאכותית למנהלים ובכירים

למידע נוסף >>

הצורך בכוח מחשוב ובנגישות רחבה

ככל שמודלי AI מתקדמים ונעשים מורכבים יותר, עולה הביקוש לתשתיות מחשוב אדירות כדי לתמוך באימון ובהפעלה שלהם. אלטמן ציין שנדרשים מחשבי על עוצמתיים ומרכזי נתונים גדולים כדי להניע את דור העתיד של טכנולוגיות AI. יחד עם זאת, הוא הדגיש את החשיבות של הבטחת נגישות שוויונית למשאבי AI ברחבי העולם. OpenAI מחויבת להנגשת המודלים שלה לאנשים בכל מקום בגלל האמונה שהיתרונות של בינה מלאכותית חייבים להיות זמינים לכולם ולא רק לקומץ מיוחס ועשיר. אלטמן צופה שבעתיד כוח מחשוב ונגישות לאינטליגנציה מלאכותית ייחשבו זכויות אדם בסיסיות.

הסתגלות לקצב השינוי המהיר

אחד האתגרים המרכזיים שההתפתחות המהירה של AI מציבה, הוא היכולת של החברה האנושית להתאים את עצמה לקצב השינוי הטכנולוגי. אלטמן מכיר בכך שבטווח הקצר ההשפעה של AI עלולה לא להיות מהפכנית לחלוטין, אך ההשלכות ארוכות הטווח צפויות להיות משמעותיות ומרחיקות לכת. לדבריו, יש צורך ביכולות הסתגלות ובחוסן הן ברמת הפרט והן ברמת החברה כולה. ככל שבינה מלאכותית תמשיך לשנות תעשיות ולעצב מחדש את שוק העבודה, אנשים יצטרכו לרכוש מיומנויות חדשות ולאמץ גישה של למידה מתמשכת לאורך כל החיים. טיפוח הכישורים והתכונות האלו צריך להיות אחת המטרות העיקריות של מערכות חינוך ופיתוח משאבי אנוש.

הסכנות העדינות מאיימות יותר מהקטסטרופות הקיצוניות

חלק גדול מהשיח הציבורי סביב AI מתמקד בתרחישי אימים של בינה מלאכותית העוקפת את היכולות האנושיות ומסכנת את עצם קיומנו. אולם אלטמן קורא לתשומת לב רבה יותר דווקא לסכנות ה’עדינות’ והמעודנות יותר של AI. דוגמאות לכך הן הטיות מובנות במודלים שיכולות להגביר אי־שוויון חברתי או שימוש לרעה ביכולות החיקוי של AI ליצירת מידע מזויף ומטעה בהיקף נרחב. אלטמן מאמין שהסיכונים המובהקים יותר טמונים בהשפעות היום־יומיות המצטברות של בינה מלאכותית על החברה, ולא באיום הרחוק של AI המשתלטת על העולם.

החיוניות של רגולציה נבונה

אלטמן התייחס גם לצורך ברגולציה חכמה כדי להבטיח פיתוח אחראי ומוסרי של מערכות AI. הוא קרא לרשויות לנהל דיאלוג הדוק עם תעשיית ה־AI כדי לגבש מדיניות המאזנת בין עידוד החדשנות ובין הגנה על הציבור מפני סכנות אפשריות. לטענתו, הימנעות מוויסות יתר או מרגולציה מגבילה היא חיונית, אך בה בעת יש להגדיר גבולות ברורים ולאכוף אותם. נדרש שיתוף פעולה בין חברות AI ובין רגולטורים, בין האקדמיה ובין הציבור הרחב כדי לגבש מסגרת אתית ומשפטית שתתמוך בפריחה בטוחה של הטכנולוגיה.

טכנולוגיות מוגברות AI ככלים מעצימים

אלטמן רואה בבינה המלאכותית כלי להעצמת היכולות האנושיות ולא כתחליף להן. המטרה של מערכות AI כמו אלו של OpenAI היא לא להחליף את העובדים האנושיים אלא לעזור להם לעבוד ביעילות, לקבל החלטות טובות יותר ולממש את הפוטנציאל האנושי במלואו. אלטמן צופה עתיד שבו טכנולוגיות המונעות באמצעות AI, מותאמות לבני אדם ומשתלבות באופן חלק בחיי היום־יום. הרעיון הוא לראות ב־AI כלי מעצים שמרחיב את יכולות האדם ולא מחליף אותן.

בניית מערכות AI בעלות ערכים ומטרות נעלות

אלטמן מאמין שלחברות המפתחות מערכות AI יש אחריות מוסרית לעצב אותן בהלימה לערכים חיוביים ולייעד אותן למטרות נעלות. לדבריו, יש להטמיע עקרונות אתיים בליבת מודלי ה־AI ולהכשיר אותם לפעול לטובת האנושות. חברות כמו OpenAI צריכות להוביל את הדרך ולהוות דוגמה לגישה ערכית ואחראית בפיתוח בינה מלאכותית. בסופו של דבר, המטרה היא לייצור טכנולוגיות המקדמות את הטוב המשותף, מגינות על זכויות הפרט ומונעות נזק לחברה ולסביבה.

שיתוף פעולה בין־לאומי חיוני להתמודדות עם אתגרי AI

לבסוף, אלטמן התייחס לחשיבות של שיתוף הפעולה הגלובלי בהתמודדות עם האתגרים והסיכונים הכרוכים במהפכת ה־AI. כיוון שההשלכות של בינה מלאכותית חוצות גבולות לאומיים, מאמצים משותפים של מדינות, חברות וארגונים בין־לאומיים הם חיוניים להתוויית הדרך קדימה. נדרש תיאום של מחקר, מדיניות וסטנדרטים כדי להבטיח שהתועלות של AI יחולקו באופן הוגן בכל העולם תוך כדי מזעור הנזקים האפשריים. רק בדיאלוג פתוח ובשיתוף פעולה בין־לאומי יהיה אפשר להתמודד ביעילות עם האתגרים המורכבים שהעידן של בינה מלאכותית מתקדמת מציב בפנינו.

ההרצאה של סם אלטמן מציעה מבט מרתק על עתיד הבינה המלאכותית והשפעותיה הצפויות על החברה. היא מדגישה את ההזדמנויות האדירות הטמונות בטכנולוגיות AI לצד האתגרים והסיכונים הכרוכים בהן. הדרך קדימה דורשת גישה מושכלת ואחראית לפיתוח AI, המשלבת חדשנות טכנולוגית עם ערכים מוסריים ודיאלוג חברתי רחב. רק בשיתוף פעולה בין כל בעלי העניין, כולל תעשייה, ממשלות, אקדמיה והציבור הרחב, נוכל להבטיח שמהפכת ה־AI תשרת את הטוב המשותף ותקדם את האנושות כולה. הדרך אולי מאתגרת, אך העתיד נראה מבטיח ביותר; בראש ובראשונה כי המסרים מגיעים מפיו של גורם משמעותי כל כך בתעשייה.

הפוסט תובנות מאירות עיניים מתוך ההרצאה של סם אלטמן על עתיד ה־AI באוניברסיטת סטנפורד הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית

מה ההבדל בין הפלאגינים של ChatGPT לבין GPTs?

ChatGPT Plugins – תוספים לChatGPT

בגדול, פלאגינים הם תוספים ל-ChatGPT: רכיבים חיצוניים שניתן להוסיף למודל ChatGPT על מנת להרחיב את יכולותיו.

נסו לחשוב על זה כמו אפליקציות לטלפון החכם שלכם (הטלפון הוא ChatGPT והאפליקציות הן התוספים). הפלאגינים מאפשרים ל-ChatGPT לבצע משימות מעבר לעיבוד טקסט, כולל התממשקות עם שירותים חיצוניים, אתרים חיצוניים, גישה למאגרי מידע, וביצוע פעולות שדורשות ידע או מידע מחוץ לבסיס הנתונים הפנימי שלו. 

תוספים יכולים לספק תשובות מבוססות על נתונים עכשוויים ופונקציונליות ספציפית שאינה קיימת באופן טבעי במודל.

לדוגמה – לקאנבה (Canva) יש תוסף שעוזר לכם ליצור גרפיקות ישירות בתוך ממשק ChatGPT ועל בסיס פרומפטים מילוליים שהזנתם לצ’אטבוט.

להייג’ן (heygen) יש תוסף שמאפשר לכם לג’נרט ישירות בתוך ChatGPT אווטארים מדברים, מבלי לעזוב לרגע אחד את הצ’אטבוט.

• יתרונות: מדובר בהרחבה והעצמה של היכולות של הצ’אט. עולם שלם של אפשרויות שמוגבל רק בדימיון וביכולות הטכניות של המפתחים. נסו לחשוב על הסמאטפון שלכם בלי אפליקציות… מתחילים להבין את הכוח האדיר של הפלאגינים?!

• חסרונות: לא כל אחד יכול לבנות פלאגין. זה דורש הבנה בתכנות, ב-API ובכלים השונים של OpenAI. או במילים אחרים – הכלי לא נגיש לציבור הרחב.

GPTs

GPTs, או בהרחבה – Generative Pre-trained Transformers,  הם מעין גרסאות אישיות של ChatGPT שאתם יכולים לאמן, להתאים ולעשות להם קסטומיזציה. 

כל GPT הוא מודל עצמאי שמאומן מראש על גבי נתונים רחבים ומגוונים (קבצי טקסט, קבצי נתונים, קבצי PDF, חיבורים לאתרים חיצוניים, קוד וכן הלאה), מה שמאפשר לו לבצע מגוון רחב של משימות – החל מהבנת טקסט ועד יצירת תוכן חדש. זה מעין מיני Fine Tune שמשתמש “רגיל” וסחר ידע טכני יכול לבצע בעצמו.

או במילים אחרות – בניית GPTs מאפשרים לכם ליצור מוצרים, שירותים, סייענים או כלים שמבוססים על הממשק של ChatGPT בדקות ספורות – לתכנת בלי לכתוב קוד! קל מאוד ליצור GPT לצרכים הספציפיים שלכם וגם אתם יכולים ללמוד בקלות איך עושים את זה – עוד על יצירת GPTs במאמר הבא. לא משנה אם מדובר בשימושים אישיים או אפילו צרכים פנים ארגוניים – פלטפורמת ה-GPTs נותנת לכם את היכולת להתייעל ולבצע אוטומציה לתהליכים שבעבר היו גוזלים לכם זמן רב.

• יתרונות: ממשק סופר נוח ואינטואיטיבי. קל מאוד להתאים אישית את הצ’אטבוט לצרכים ולשימושים שלכם. ולא פחות חשוב – זה חינם!

• חסרונות: רק בעלי מנוי Plus של OpenAI יוכלו להשתמש ב-GPTs שבניתם (למשתמשי הגרסה החינמית לא תהיה גישה אליהם). כמו כן, היכולות המתקדמות יותר של ה-GPTs (כמו שימוש ב-API או התממשקות לכלים חיצוניים) דורשות מעט ידע טכני. וכן – יש לנו מדריך גם על זה.

להתראות פלאגינים, ברוכים הבאים GPTs

בהודעה שפרסמה OpenAI, הודיעה החברה על סיום תקופת הבטא של התוספים ל-ChatGPT, בעקבות משוב ממשתמשים רבים. 

ההחלטה, כך הם מספרים,  נבעה מהאימוץ הרחב של GPTs על ידי המשתמשים והמפתחים כאחד. במהלך תקופת הבטא כולה חנות התוספים הכילה למעלה מ-1,000 פלאגינים, וב-GPT Store כבר היום לאחר תקופה קצרה ביותר (חודשים ספורים!) קיימים מאות אלפי GPTs מגוונים בקטגוריות שונות מכתיבה, חינוך ועד פרודקטיביות ותכנות.

כמו שרואים את התמונה ב-OpenAI ככל הנראה עידן ה-GPTs מייתר את השימוש בתוספים בטווח הארוך, וה-GPTs מציעים את אותן תכונות של התוספים והרבה מעבר.


אז מה הולך לקרות בעצם?
לפי ההודעה – יצירת שיחות חדשות עם תוספים תושבת החל מה-19 במרץ 2024, והמשתמשים יוכלו להמשיך להשתמש בשיחות תוספים קיימות עד ל-9 באפריל 2024.

מתי חנות התוספים תפסיק להיות נגישה?

החנות תפסיק להיות נגישה להתקנת תוספים חדשים וליצירת שיחות חדשות עם תוספים קיימים החל מה-19 במרץ 2024.

מה יקרה לשיחות שהיו לכם עם תוספים שונים?

ניתן יהיה להמשיך בשיחות קיימות עד ה-9 באפריל 2024, לאחר מכן, השיחות לא יהיו זמינות.

איך אני יודע אם התוסף שבו אני משתמש כולל GPT?

אפשר לחפש בחנות ה-GPT לפי השם או פרטים אחרים של התוסף.

לסיכום, אין פה הפתעה דרמטית ואפשר בהחלט לומר שהכתובת היתה על הקיר. ה-GPTs אכן מאפשרים לנו שימוש מדויק יותר במודל, אמנם באופן טיפה אחר, אבל כזה שכולנו כבר אימצנו בחודשים האחרונים. בטווח הקצר, זו בהחלט כן אכזבה ומכה עבור לא מעט משתמשים שרגילים ל-Flow מסוים של עבודה. נשאר לנו רק לקוות שזו ירידה לצורך עליה.

הפוסט סיום תקופת הבטא של תוספים של ChatGPT – נפרדים מהפלאגינים? הופיע ראשון בLet's AI בינה מלאכותית