מהפכת האוטומציה מציבה דילמה: מי ילמד את הרובוט?

ארגונים מנסים למכן היום כל פעולה, החל מסריקת מסמכים ומענה ללקוחות, ועד להעברות כספים וביטוחים בלחיצת כפתור. אבל, וזה אבל גדול, למרות שבישראל עובדים במרץ כדי להטמיע מערכות מתקדמות ולייצר כמה שיותר תהליכים אוטומטיים, 99% מהארגונים לא מצליחים לסיים את הפרויקטים האלה כמו שצריך. למה? הסיבה העיקרית לכך היא שהארגונים מתקשים לנהל את הרובוטים וקורסים תחת נטל התחזוקה שלהם, היא בעיקר מפני שהרובוטים לא לומדים לבד ולא משפרים את עצמם. אז מה עושים כדי לפתור את בעיית הניהול והתחזוקה של הרובוטים? מלמדים אותם ללמוד!

עידו רון צילום: צביקה טישלר

בשנה האחרונה היינו עדים לשתי דוגמאות מעניינות, בהן לקחו את האוטומציה צעד קדימה ונתנו לרובוטים את יכולת הלמידה: באסטוניה נוצרה בעיה של תביעות קטנות, שיצרו לחץ על המערכת המשפטית ולא אפשרו לשופטים לעסוק בתביעות הגדולות והמשמעותיות. המדינה החליטה לפתח רובוט שיקבל את החלטות בתיקים של תביעות קטנות, תוך שהוא עובר על כלל הטענות, מסכם אותן, מוציא טיעונים בעד ונגד כל צד, ולבסוף עובר על כל התביעות בהיסטוריה ומחפש תקדימים. אם הרובוט לא יודע לפתור את הבעיה הוא יבצע אסקלציה לשופט, וילמד לפעם הבאה.

בפינלנד, גילו שהלמידה הפרונטלית הרגילה במקצועות הומניים לא מביאה לתוצאות מספיק טובות בגילאי בית ספר יסודי, וחיפשו דרך להכניס עניין לתלמידים הצעירים. המדינה החליטה לקחת רובוטים, וללמד אותם נושאים כמו היסטוריה, כך שיוכלו לתפקד כמתרגלים. הרובוטים הם בעלי יכולת ניהול שיחה וכך מאפשרים לילדים הנרגשים לאתגר אותם בשאלות על החומר הנלמד. אם הרובוט לא ידע את התשובה מהמקורות המאומתים שלו, הוא יצא לרשת האינטרנט וייתן לתלמיד מספר תשובות שיכולות להיות נכונות. התלמיד יבחר את התשובה שנראית לו הגיונית וכך לאחר שמספר גדול של תלמידים יבחר באותה התשובה, יידע הרובוט שזו אכן התשובה הנכונה לשאלה.

שתי הדוגמאות מייצגות את שתי השיטות הנפוצות ללימוד רובוטים, כשהדוגמא של אסטוניה מציגה את השיטה בה אנחנו מאפשרים לרובוט לבצע פעולות ידועות מראש, וכשהוא נתקל במקרה לא ידוע, הוא יעביר אותו לאדם אמיתי וילמד לפעם הבאה. לשיטה זו יתרון בדמות שליטה על עולם הידע של הרובוט אך החיסרון יהיה כמובן תלות באדם שיצטרך לתחזק את הרובוט וללמד אותו.

הדוגמא השנייה מציגה את השיטה הפחות שמרנית, שהיא היכולת של הרובוט ללמוד לבד בעזרת המשתמשים שלו. בשיטה זו אמנם איננו שולטים על עולם הידע של הרובוט, אך מהצד השני, הרובוט מסוגל לשפר את עצמו וללמוד דברים חדשים בצורה מהירה, יעילה, ושלא מצריכה תחזוקה.

צילום: איי פי

עכשיו - תארו לכם ארגון שיש בו 150 תהליכים רובוטיים שונים, החל מצ'טבוטים, דרך קריאת מסמכים ועד תהליכים אוטומטיים של העברות מידע בין מערכות. ארגון כזה צריך לקבל החלטה לגבי שיטת הלימוד של כל אחד ואחד מהתהליכים האלה - האם הרובוט צריך ללמד את עצמו, או שצריך לוודא שהוא יידע רק מה שנרצה?

בשנת 2020 לרובוטים אין זכות קיום ללא יכולות לימוד עצמית, שהרי ללא יכולת זו, נגזור על עצמנו לתחזק את הרובוטים לנצח, ולעדכן אותם בתדירות גבוהה. במצב כזה, הסיכוי שנצליח ללמד את הרובוטים שלנו בקצב הדרוש נמוך מהסיכוי שהם לא יבצעו את עבודתם כנדרש, ויפגעו בחוויית המשתמש. במקביל, יכולת לימוד עצמית היא עניין שכרוך בלא מעט סיכונים ומעלה שאלות רבות. השאלה המרכזית היא מי יפקח על הלמידה של הרובוט? מי יוודא שהוא לומד כמו שצריך ושהוא לא הופך להיות לא אובייקטיבי? מי יוודא שהרובוט לא יסנן לקוחות שהוא לא יאהב או יקבל החלטות בשמנו? מי יישא באחריות במקרים אלה?

הפתרון הוא כנראה כמו תמיד, פשרה בין שתי השיטות. ומה שבטוח הוא, ש־2020 תהיה מרתקת.

הכותב הוא דירקטור, ראש תחום דיגיטל ויישומי בינה מלאכותית, KPMG סומך חייקין.