TechTalkלא חכם: תעשיית ה-AI הישראלית מחפשת קיצורי דרך
TechTalk
לא חכם: תעשיית ה-AI הישראלית מחפשת קיצורי דרך
ישראל מדורגת שלישית בעולם, אחרי ארה"ב וסין, בהיקף הפעילות בתחום הבינה המלאכותית, אבל התעשייה המקומית לא באמת משחקת במגרש של הגדולים, שכן היא נשענת על מודלי ה-AI הגנרטיבים שלהם בפיתוחיה. אודי דנינו, מנכ"ל Muze AI מזהיר מפני השתרכות מאחור
"מי שיוביל במרוץ ה AI ישלוט בעולם". את התחזית הזו סיפק ב 2017 אחד, ולדימיר פוטין. אמנם לא תמיד מומלץ להקשיב לנשיא רוסיה, אבל בנושא הזה בהחלט כן. ל AI הגנרטיבי יש את הפוטנציאל להפוך לפיתוח בעל האימפקט המשמעותי ביותר שיצרה האנושות, כזה שישנה מהיסוד את שוק העבודה, יאיץ דרמטית את קצב הפיתוח המדעי, יעלה את תוחלת ואיכות החיים שלנו ויקפיץ יכולות צבאיות לרמות מד"ביות.
איפה עומדת ישראל במרוץ הקריטי הזה? לפי מחקר מקיף שנערך לאחרונה ע"י גוף המדיה Tortoise, ישראל מדורגת שלישית בעולם בפעילות היזמית-עסקית בתחום ה AI וחמישית באיכות הכישרון בַּתחום. נהדר, נכון? אז זהו, שלא בדיוק. כדי להבין את הבעיה נמפה ראשית את צמד שכבות התוכנה שמרכיבות את עולם ה AI – המודל והיישום.
המודל הוא המבנה הבסיסי שמאפשר למכונה למצוא דפוסים בנתונים, לקבל החלטות על סמך אותם דפוסים ובאופן כללי לחקות אינטליגנציה ויצירתיות אנושית. השחקניות הגדולות בתחום, כמו OpenAI ו-Google DeepMind, ממוקדות בפיתוח מודלי ענק בעולמות הטקסט, התמונה, האודיו ושילובים שלהם. GPT, DALL E ו-Bard הם דוגמאות למודלים כאלה שקיבלו תהודה גלובלית. היישום הוא שימוש מעשי בַּמודלים לביצוע משימות ספציפיות. לאחר שהמודל עבר אימון וכוונון, ניתן לבנות על בסיסו יישומים למגוון תעשיות כדי להפוך תהליכים לאוטומטיים, לבצע תחזיות או לספק תובנות.
ממפגש עם רבים מיזמי ה AI הישראלים בחודשים האחרונים עולה שרובם ככולם מתמקדים בפיתוח יישומים על בסיס מודלי השפה והתמונה של השחקניות הגדולות בתחום. לפי דו"ח של אוניברסיטת סטנפורד, נכון לאפריל האחרון פותחו בארה"ב 16 מודלי AI משמעותיים, בעוד שבישראל פותח מודל אחד כזה בלבד.
הגישה היזמית הישראלית המסתמנת טומנת בחובה סיכון משמעותי: בפיתוח יישום, היכולת לייצר בידול טכנולוגי בר-קיימא מוגבלת מאחר שהמנוע הטכנולוגי שנמצא בבסיס המוצר מפותח ונשלט ע"י שחקן אחר. בנוסף, המודל העסקי נמצא בסיכון מתמיד - כשהכוח נמצא בידי מספר קטן של מפתחי מודלי ענק, סביר להניח שהם ישאירו פירורי רווח למשתמשים שלהם.
כמובן שבהתנהלות נבונה ניתן לבנות יישום AI מצליח, אבל סיכויי ההצלחה הקטנים מלכתחילה של סטארט-אפ בתחילת דרכו מצטמצמים עוד יותר נוכח החדשנות המוגבלת. תעשיית AI בריאה צריכה לשלב בין מחקר עומק ברמת המודל לפיתוח יישומים בספקטרום רחב של תעשיות, כמו שקורה בארה"ב, בסין ובבריטניה. בישראל, לעומת זאת, ישנם כיום מעט מאוד ניסיונות להשתלב בליבה הטכנולוגית של התחום.
שלא יובן לא נכון – בניית מודלי AI היא משימה כבירה במורכבותה. היא דורשת כישרונות אלגוריתמיים יוצאי דופן, משאבי חישוב עצומים וכמויות מידע דמיוניות (GPT-4 אומנה על 300 מיליארד מילים. לשם השוואה, ויקיפדיה כולה מונה 4 מיליארד מילים). אבל כפי שהופעת הנשק הגרעיני שינתה את הדינמיקה של הכוח הגלובלי ודרשה מישראל השקעה ותשומת לב אסטרטגית, AI גנרטיבי דורש כעת רמה דומה של מיקוד ושל מחויבות.
השתלבות בליבת התחום אין משמעותה בהכרח מאבק חזיתי עם השחקניות הגדולות. כפי שהסביר לאחרונה ד"ר איליה סוצקבר, הCTO של OpenAI, יש נושאים רבים מעבר לבניית המודל עצמו שמשוועים לחדשנות: כיצד שולטים במודל כך שלא ייצר תוכן שגוי/פוגעני/מסוכן? איך משדרגים את ההבנה האנושית של מודל שמכיל טריליוני פרמטרים? איך מודדים ביצועי מודל נתון? איך מצמצמים את משך האימון של המודל? כל אלה שאלות קריטיות שאינן פתורות עדיין.
למרבה הצער, האקדמיה היא לא הכתובת להתמודדות עם הנושאים האלה. פער המשאבים ההולך ומתרחב בעשור האחרון בין חברות כמו גוגל ו OpenAI לגופי AI אוניברסיטאיים הוביל לכך שהמגזר הפרטי עומד כעת בחזית החדשנות והאקדמיה הולכת ונדחקת למושב האחורי. נרצה או לא, הכדור נמצא בידי העולם העסקי. חשבנו שההייטק הישראלי נפטר מהרגל החשיבה לטווח קצר, אבל מהפכת ה AI מוכיחה שהוא עדיין איתנו. התמקדות בצד היישומים, ללא דריסת רגל בטכנולוגיה העמוקה של התחום, תגרום לישראל להפוך לשחקנית נישה בתחום הטכנולוגי החשוב ביותר לעתידה של האנושות. יזמים ומשקיעים ישראלים - זה הזמן לחזון ולתעוזה.
