האם יש עתיד לידע?

כמעט בכל תחומי התעשייה, הטכנולוגיה מתקדמת מהר מאוד בהחלפת האדם העובד. הדבר נכון בתקשורת, בשיווק, בייצור וגם בתחום השירותים הפיננסיים ואף בראיית חשבון. ראו את התפתחות הנוהג של ביצוע הזמנה במסעדה באמצעות אייפד במקום שימוש במלצרים – בהינף יד נחסכו 30-50% מכוח האדם הנדרש. עתה, ראו מה תגרום תכנת Xero הניו זילנדית לאלו שעובדים בראיית חשבון או דמיינו מאות אלפי מכוניות הנוהגות את עצמן נוהרות בערים הגדולות (אין צורך בנהג מונית) וההמשך ידוע: עמל כפיים אנושי הולך ונעלם במהירות, והאופן שבו אנו לומדים מוביל לאתחול מחדש.

תכנה מדעית לכתיבה כבר מנסחת מאמרים שלכאורה קשה להבחין בינם לבין אלו שנכתבו על ידי עיתונאים, ופרויקט ה- Qualcomm Tricorder XPrize מבקש לבנות מכשיר עתידני לאבחון רפואי שיחליף את צוות הרופאים (שוב רק לכאורה).

אנו ניצבים בפני אבטלה מבנית רחבה.

דוח חדש מאוניברסיטת אוקספורד מצביע על כך שבארצות הברית לבדה 50% מהמשרות יכולות להפוך לאוטומטיות תוך 25 שנים בלבד. ההשלכות של עלייתן הבלתי נמנעת של מכונות חכמות אלו, של רובוטים, של בינה מלאכותית ושל מה שמכונה מחשוב קוגניטיבי ברורות: עתידנו אינו בעבודות כמו אחסון מידע, עיבוד נתונים ומשימות חישוב חזרתיות – מכונות חכמות יביסו אותנו לבטח.

מוטב שעתידנו יתמקד בדרכים שבהן נוכל להיות אנושיים יותר ופחות כמו מכונות (לתשומת ליבם של סטודנטים לניהול).

בימינו, לטעות, להיכשל, לא לציית, להרוס דברים בדרך יצירתית – כל אלו הם חלק ממיומנויות המפתח הדרושות כדי לגבור על המכונות לתקופה מסוימת. יחד עם זאת, עולה השאלה מה למעשה תהיה משמעות הידע בעתיד. נצטרך לקחת בחשבון את העלייה הדרמטית בחשיבות האינטליגנציה הרגשית והחברתית, של קריאה בין השורות, של אינטואיציה – כלומר של מה שאפשר לכנות בשם "לדעת מבלי לדעת", כפי שסופי בוֹרְנהם מכנה זאת – הסוף של מה שאפשר לכנות כחכמה אנושית ייחודית.

כיצד נלמד את כל זאת בעודנו ממשיכים קדימה?

ידע אנושי הוא בלתי נפרד מהיותנו בעלי גוף פיזי. כפי שהטיב להמחיש זאת בכישרון רב ספּייק ג'ונס ביצירת המופת הקולנועית האחרונה שלו, "היא" (Her). כן, מכונות אכן יכולות לחקות ולהעתיק את האדם, אך ללא גוף – וכל הדברים האנושים המורכב הנלווים לכך, כמו למשל רגשות – הן אפילו אינן קרובות להחליף אותנו בדברים החשובים באמת. אך יתכן וזו אינה המטרה של מי שבנה אותן.

קחו בחשבון את הדוגמא הפשוטה של מכוניות הנוהגות את עצמן (SDC) אשר ימצאו עצמן בתאונת דרכים מול בני אדם. לא משנה כיצד יפעלו. אם מכונית ה-SDC צריכה להחליט במי להתנגש, כיצד היא תבחר את "קורבנה", ובהתבסס על אלו חוקים? להתנגש באופנוען החובש קסדה או בזה שאינו חובש קסדה? זוהי משימה בלתי אפשרית עבור מכונה, אבל לא עבור בן אדם. וכאן טמון הבדל מהותי.

נכון לעכשיו, כל המכונות דורשות תכנות. וכך, לפי הגדרה לא מתאפשרים תרחישים אלטרנטיביים, תרחישים שאינם נובעים מן התכנות של המכונה. כדי לאפשר מצב כזה יש לעלות עוד רמה, וליצור בינה מלאכותית שלומדת בעצמה.

וזה, כמובן, בדיוק מה שיהפוך את ה "בינה המלאכותית המלאה" למסוכנת כל כך: ללא קיומו של גורם אנושי שיכביד עליה (מבנה ביולוגי, רגשות, אמונות), בינה מלאכותית כזאת תוכל בסופו של דבר להתייחס אלינו כמוח ותו לא – משהו שיש לסבול אותו (אנו מקווים) למרות כישורי המחשוב המינימליים שלנו והעובדה שאנו טועים ללא הרף.

אני צופה עתיד, עשור קדימה או מעט פחות, שבו 50% מהמשרות עדיין אינן קיימות, או שהן קיימות רק כמיומנות או כתכונה בודדת. דמיינו משרה כגון "פסיכולוג מוח ימני" או "מעצבי פשטות" (ראו את הרשימה הגדולה של מאַשְבל למשרות ב- 2020), או כל משרה חדשה הקשורה לעיצוב, ניהול ושליטה באינטליגנציה הטכנולוגית סביבנו ("מפקח בינה מלאכותית", מישהו?)

אז בואו נבחן כיצד פירמידת המיומנויות תשתנה. לא מזמן, איסוף מידע רלבנטי ופיתוח חשיבה מתמטית ולוגית היו התשתית של כל תהליך למידה, פרט לבתי ספר לאמנויות וסמינרים דתיים. במקרה שלמידה הייתה הפרדיגמה המרכזית, תכנון קפדני וביצוע ללא רבב היו הגישה השלטת.

במבט קדימה, למידה מתוזמנת לפי הצורך (למידה "בדיוק בזמן”) תהפוך לפרדיגמה המרכזית – יתכן שהלמידה האקראית (למידה "רק במקרה”) המסורתית לא תיעלם, אולם ערעור התפיסה בדבר מרכזיותה של הלמידה המסורתית והטלת ספק ברעיון בדבר החשיבות שבהשגת תואר אקדמאי יקר גם היא הישג. זהו ההיגיון של האתמול.

בעתיד, רכישת ידע ייחודי למטרה מסוימת בלבד והבנה המבוססת על מידע שיהיה מצוי בכל מקום, מידע שייאצר על ידי מכונות, יהיה בעל חשיבות עוד יותר מכרעת כדי להשיג חוכמה אינדיבידואלית במובהק, שתהיה מבוססת על המידע שיושג כך. המטרה תהיה להשיג משהו שהוא מעבר לזרמי נתונים גרידא, ליצור דבר שהוא בעל ערך אמתי, ממש כמו שערכו של הצייר טמון בציור שלו ולא בצבעים שהוא משתמש בהם.

אנו צריכים להיפטר מההרגל להתנהג כמו מכונות וללמוד כיצד להתנהג כמו בני אדם. סביר שהמשמעות תהיה – כפי שציין סר קן רובינסון בהרצאתו המדהימה ב-TED – לחזור למה שעשינו כילדים. משחקיוּת, התנסות, הקשבה, דמיון, חלימה, להיכשל מהר ובזול, רק כדי לנסות שוב. באופן פרדוקסלי, יתכן שהעובדה שיש לנו מכונות חכמות שמקבצות נתונים, מידע ובמידה מסוימת גם ידע, עשויה לפטור אותנו מהצורך לעשות זאת בעצמנו, ואולי כך נוכל להתמקד בטיפוח יצירתיות וברכישת חוכמה.

גֶרד לאונהרד הוא עתידן, מרצה, מנכ"ל The Futures Agency