האיש של AlphaFold עובר לחשוב על AGI

דמיס הסאביס (Demis Hassabis) בנה את DeepMind סביב רעיון שנשמע במשך שנים כמו יעד מדעי רחוק - לפתח מערכות בינה מלאכותית שיודעות ללמוד, לתכנן ולפתור בעיות מעבר למשימה אחת צרה. עכשיו גוגל מפנה אותו בחזרה אל השאלה הגדולה הזאת. אחרי שנים שבהן DeepMind הפכה ממעבדת מחקר בריטית למנוע ה-AI המרכזי של גוגל, הסאביס מוסר את הניהול השוטף ועובר לתפקיד אסטרטגי יותר כיו״ר Google DeepMind והמדען הראשי של אלפאבית. את העבודה היומיומית על Gemini, המודלים והמוצרים שהמשתמשים פוגשים עכשיו, יוביל קוראי קאבוקצ'וגלו (Koray Kavukcuoglu), אחד מאנשי DeepMind הוותיקים. הסאביס נשאר בתוך אלפאבית, ממשיך להוביל את Isomorphic Labs, חברת הבת שמנסה להשתמש ב-AI לפיתוח תרופות, וימשיך לייעץ לצוותי המודלים והמחקר, אבל התזוזה שלו מהשוטף מסמנת חלוקה ברורה יותר בתוך גוגל. יש את העתיד הרחוק, בינה מלאכותית כללית, מדע ורפואה, ויש את ההווה התחרותי מאוד, שבו Gemini צריך להשתפר, להגיע למפתחים ולעסקים, ולהיות מספיק טוב כדי שגוגל לא תיתפס שוב כמי שרצה אחרי השוק.

האיש שהפך משחקים למעבדה לאינטליגנציה

המסלול של הסאביס תמיד היה חריג גם ביחס לעולם ה-AI. הוא היה ילד פלא בשחמט ובתכנות, עבד כמעצב משחקים, למד מדעי המחשב וקוגניציה, והקים את DeepMind ב-2010. בפרופיל שלו ב-Isomorphic Labs הוא מתואר כמדען מחשב, חוקר מוח ומעצב משחקי וידאו, וכמי שתכנן ותכנת את המשחק Theme Park בגיל 17.

הפרט הזה חשוב כי DeepMind לא השתמשה במשחקים רק כדי לייצר כותרות. משחקים סיפקו סביבה סגורה יחסית שבה אפשר לבדוק למידה, תכנון, ניסוי וטעייה וקבלת החלטות. Google DeepMind מתארת את אחת מפריצות הדרך המוקדמות שלה, DQN, כמערכת שלמדה לשחק 49 משחקי Atari מתוך התבוננות בפיקסלים בלבד ומתוך מטרה למקסם ניקוד. אחר כך הגיע AlphaGo, המערכת שניצחה אלוף עולם במשחק Go, הישג שנחשב אז לאבן דרך משמעותית בבינה מלאכותית.

אבל ההישג ששינה את מעמדו הציבורי של הסאביס הגיע דווקא מהביולוגיה. AlphaFold, מערכת שחוזה מבנים תלת-ממדיים של חלבונים, הפכה את DeepMind משחקנית מרכזית ב-AI לגורם משמעותי במדע שימושי. ב-2024 זכו הסאביס וג׳ון ג׳אמפר (John Jumper) בחצי מפרס נובל לכימיה על חיזוי מבנה חלבונים, לצד דייוויד בייקר (David Baker) שזכה בחצי השני על תכנון חלבונים חישובי.

DeepMind כבר לא רק מעבדה

כדי להבין את המהלך הנוכחי צריך לזכור ש-DeepMind של 2026 אינה DeepMind של 2016. היא כבר לא רק מעבדה שמפרסמת מאמרים מרשימים. גוגל איחדה את DeepMind ואת Google Brain לצוות אחד, Google DeepMind, שמחזיק גם במחקר יסודי וגם בפיתוח מוצרים ומודלים. באתר הרשמי שלה, גוגל מציגה את האיחוד הזה כדרך לרכז שתי מעבדות AI מובילות תחת צוות אחד שמפתח פריצות דרך מחקריות ומוצרים.

זה ההקשר שבו Gemini הפך למבחן ניהולי לא פחות ממבחן טכנולוגי. גוגל מדווחת שאפליקציית Gemini הגיעה ליותר מ-950 מיליון משתמשים חודשיים, ושמודלי Gemma עברו יותר מ-900 מיליון הורדות. Gemini הוא פרויקט צדדי או הדגמת מחקר. הוא שכבה שאמורה להשתלב בחיפוש, בענן, בכלי עבודה, במובייל ובממשקי פיתוח.

במובן הזה, שינוי התפקיד של הסאביס הוא גם הכרה במתח הפנימי של גוגל. אותו ארגון נדרש לחשוב על AGI, כלומר בינה מלאכותית כללית שמסוגלת להתמודד עם מגוון רחב של משימות קוגניטיביות, ובאותו זמן להוציא מודלים יציבים, מהירים, בטוחים וזמינים בקצב של שוק מסחרי. אלה שתי משימות שונות מאוד. הראשונה דורשת אורך רוח מחקרי. השנייה דורשת משמעת מוצרית.

קאבוקצ'וגלו מקבל את ה-AI של היום

קאבוקצ'וגלו אינו שם מוכר לציבור הרחב כמו הסאביס, אבל בתוך DeepMind הוא רחוק מלהיות דמות חדשה. הוא נמצא ב-DeepMind יותר מ-13 שנה, הקים את צוות הלמידה העמוקה והיה מעורב בפריצות דרך כמו DQN, שלימדה מחשב ללמוד דרך משחק, ו-WaveNet, ששיפרה יצירת קול טבעי.

בתפקידו החדש הוא יהיה SVP של Google DeepMind, ידווח ישירות לסונדאר פיצ׳אי (Sundar Pichai), מנכ״ל Google ו-Alphabet, ויוביל את פיתוח מודלי Gemini, מחקר frontier AI, אפליקציית Gemini וצוותי המפתחים.

הבחירה בו מספרת משהו על מה שגוגל צריכה עכשיו. היא לא מביאה מנהל חיצוני שיצבע מחדש את היחידה, אלא מעלה אדם שגדל בתוך DeepMind ומכיר את ההיסטוריה המחקרית שלה. אבל התפקיד שלו לא רק מחקרי. הפרופיל הרשמי שלו בגוגל מדגיש שהוא מוביל פיתוח מודלי AI ג׳נרטיביים ואת שילובם במוצרי גוגל בקנה מידה רחב. כלומר, זו משרת חיבור בין המעבדה לבין המוצר.

כאן נמצא לב הסיפור. גוגל מפנה להסאביס זמן לחשוב על העתיד הרחוק, אבל היא גם מציבה ליד ההגה מנהל שאמור לגרום ל-Gemini לעבוד טוב יותר בעולם של היום. משתמשים לא מודדים את גוגל לפי איכות החזון שלה ל-AGI. הם מודדים אותה לפי תשובות המודל, מהירות, אמינות, זמינות ומחיר. מפתחים וארגונים מודדים אותה גם לפי API, כלומר ממשק שמאפשר למערכות לעבוד זו עם זו, לפי יציבות, אבטחה ועלות שימוש.

גם ג׳ף דין יוצא מהבניין

השינוי בהנהלת ה-AI של גוגל לא נגמר בהסאביס וקאבוקצ'וגלו. במקביל, גוגל מאבדת כמה מהאנשים המזוהים ביותר עם תשתיות המחשוב וה-AI שלה: ג׳ף דין (Jeff Dean), סנג׳יי גמאוואט (Sanjay Ghemawat), אוריול ויניאלס (Oriol Vinyals) וקווק לה (Quoc Le).

דין וגמאוואט הם לא עוד שני מנהלים בכירים. במשך יותר משני עשורים הם היו מהאנשים שבנו את מערכות המחשוב שאפשרו לגוגל לגדול לחברת אינטרנט בקנה מידה עולמי. עבודות כמו MapReduce, Bigtable ותשתיות חיפוש מבוזרות הפכו אותם לדמויות כמעט מיתולוגיות בתוך קהילת ההנדסה של גוגל.

אליהם מצטרפים שני חוקרי AI בולטים. ויניאלס היה מהדמויות הטכניות המרכזיות סביב Gemini, וקווק לה מזוהה עם Google Brain ועם מחקרי למידה עמוקה מוקדמים בגוגל. יחד, זו עזיבה חריגה לא רק בגלל מספר האנשים, אלא בגלל סוג האנשים: חוקרים ומהנדסים שמחברים בין תשתיות, מודלים ומחקר ארוך טווח.

המיזם החדש שלהם נקרא Discovery Loop, והוא מתמקד בבינה מלאכותית למדע ולהנדסה. הרעיון הוא לבנות מערכות שיוכלו לעזור לתכנן, להריץ ולנתח מחזורי ניסוי בקנה מידה גדול. במקום שמדען או מהנדס יבצעו ניסוי אחד, ינתחו את התוצאה ואז יתכננו את הבא, החזון הוא ליצור לולאות אוטומטיות רבות שיכולות לבדוק השערות, ללמוד מהתוצאות ולהאיץ גילויים בתחומים כמו ביולוגיה, תכנון שבבים ופיתוח מודלי AI.

בשלב הזה מדובר בחזון ובמיזם בתחילת דרכו, לא בהוכחה שמערכות AI כבר מסוגלות להחליף את התהליך המדעי. אבל הבחירה של דין והצוות שלו לעזוב את גוגל כדי לבנות חברה סביב הרעיון הזה אומרת הרבה על המקום שבו בכירי התחום חושבים שנמצא אחד האתגרים הגדולים הבאים: מערכות שמסוגלות להשתתף בתהליך גילוי, ולא רק להפיק תשובות.

מעניין לא פחות הוא האופן שבו גוגל בחרה להגיב. במקום להציג את העזיבה כנתק, סונדאר פיצ׳אי הודיע שגוגל תהיה משקיעה מייסדת ושותפת ענן של החברה החדשה. כלומר, האנשים יוצאים החוצה, אבל גוגל שומרת על קשר עסקי וטכנולוגי קרוב.

זו אולי הנקודה החשובה ביותר בסיפור. גוגל מאבדת כמה מהמוחות הבכירים שלה, אבל מנסה להישאר סביב השולחן. היא מאפשרת להם לבנות משהו עצמאי יותר, ובמקביל דואגת שהתשתית, הענן וההשקעה הראשונית יישארו מחוברים אליה. בעולם שבו התחרות על חוקרי AI בכירים הפכה לאחד הקרבות המרכזיים בתעשייה, זו לא רק עזיבה - זו דרך חדשה לנהל קשר עם טאלנט שאי אפשר פשוט להחזיק בתוך הארגון.

השאלה שגוגל לא יכולה לפתור רק במינוי

המהלך הנוכחי נראה הגיוני על הנייר. הסאביס, שמזוהה יותר מכל עם החזון המדעי של DeepMind, מקבל תפקיד שמאפשר לו לעסוק ב-AGI וברפואה. קאבוקצ'וגלו, שצמח מתוך החברה ומחזיק בניסיון מחקרי עמוק, מקבל את המערכת שצריכה לספק מודלים ומוצרים בקנה מידה עצום. פיצ׳אי, מצדו, מקבל קו דיווח ברור יותר על יחידת ה-AI החשובה ביותר של גוגל.

אבל מינוי נכון לאו דווקא מבטיח תוצאה נכונה. עדיין לא ברור עד כמה הסאביס באמת יתרחק מהחלטות המודל היומיומיות, כמה חופש ניהולי יקבל קאבוקצ'וגלו, והאם החלוקה בין AGI, רפואה ו-Gemini תחדד את המיקוד או תיצור עוד שכבת תיאום בתוך תאגיד שכבר מלא בשכבות כאלה. גם הטענות של גוגל על “full stack”, כלומר שליטה או נוכחות בכל שכבות ה-AI מהתשתית ועד האפליקציה, הן בעיקר הצהרה אסטרטגית. היתרון הזה ייבחן במוצרים, לא במכתב לעובדים.

הסאביס תמיד דיבר על AI כדרך להאיץ גילוי מדעי. עכשיו גוגל נותנת לו תפקיד שנשמע כאילו נבנה סביב האמונה הזאת. אבל מי שיכריע איך הציבור ירגיש את ה-AI של גוגל בשנה הקרובה יהיה דווקא קאבוקצ'וגלו. אם Gemini יתקדם מהר, יהיה אמין יותר ויוטמע טוב יותר במוצרים, המהלך ייראה כמו חלוקת עבודה חכמה בין חזון לביצוע. אם לא, גם התפקיד הגדול של הסאביס לא יספיק כדי להסתיר את הבעיה הישנה של גוגל, הפער בין מחקר יוצא דופן לבין מוצר מנצח בשוק.