אסדרת הבינה המלאכותית בישראל - סקירה, אתגרים, ואיך לחבר בין המיקרו למאקרו

---

מאת: אורי אלון | מומחה מערכות מידע ותרבות ארגונית (M.A. Cultural Studies)

25.8.2025

---

במאמר הזה אני מבקש להציג בקצרה, ובתקווה שכיסיתי את רוב הדברים, תמונת מצב של נושא אסדרת בינה מלאכותית בישראל. אצביע על כמה מהאתגרים, ומכיוון שאין לתעשייה את הסמכות או המשאבים לענות לבדה על האתגר הלאומי, אציע כמה צעדים פשוטים וברי יישום ברמת המיקרו שיסייעו לנו כאן ועכשיו, וגם ישפיעו על המאקרו בטווח הארוך. אין כוונה להאיץ במי שלא מעוניין בכך "לקפוץ למים". בארגון שלכם, בתחומי האחריות שלכם, ההחלטה, העיתוי וההיקף של הטמעת בינה מלאכותית - תלויים בכם. בכל מקרה, גם מי שלא מאמץ את הבינה המלאכותית כספק, ייתקל בה קרוב לוודאי כצרכן.

עם סיום הכתיבה ביקשתי ממודלים של AI לבחון את המאמר, בסוף ניתן למצוא את הביקורת הנוקבת ביותר, ואת תשובותיי.

בינה מלאכותית בישראל  - נשמע שכולנו יודעים בגדול מה זה אומר.

אך כבר בשלב הזה אנחנו מתחילים לקבל מושג עד כמה הנושא מורכב. נכון להיום אין הגדרה אחת רשמית מקובלת למונח "בינה מלאכותית", וכאשר מדברים על "בינה מלאכותית בישראל"  - למה בדיוק הכוונה "בישראל" ? למיטב הבנתי אין עדיין תשובה ברורה. חוקים קיימים וחוקים עתידיים עשויים לחול על ישראלים גם מחוץ לישראל, ולעומת זאת לא בהכרח יחולו על דיפלומטים זרים שמצויים כאן. 

האתגר הראשון: שפה, מסגרת והגדרה אחידה.

מיפוי הנושאים  - מה על השולחן?

נעזרתי בבינה מלאכותית כדי לעבור על עשרות מסמכים, דוחות ממשלתיים, דו"ח מבקר המדינה, תוכניות לאומיות, מסמכי מדיניות, חוות דעת, המלצות ועדות.  להלן רשימה חלקית של הנושאים המרכזיים שעולה מהמסמכים:

• מדיניות ורגולציה  - טיוטות חקיקה, עקרונות אתיים, גילויי דעת

• תקינה ושפה אחידה  - מילון מונחים אחיד

• פרטיות וזכויות אדם  - התאמות לחוק הגנת הפרטיות, שמירה על זכויות יסוד

• בריאות ורפואה  - ניסויים קליניים, כלים תומכי החלטה

• שוק העבודה  - אבטלה, הכשרות והסבות

• משפט ומקצועות חופשיים  - עורכי דין, אחריות מקצועית, אתיקה

• חינוך והכשרה  - מדריכים לתלמידים, קורסים למבוגרים

• ממשל ושירות ציבורי  - שימושי AI בקבלת החלטות

• פיננסים ובנקאות  - ניהול סיכוני מודלים, רגולציה ייעודית

• אתיקה ושקיפות  - הוגנות, הטיות, הסברתיות

• יזמות וחדשנות  - סטארט-אפים, תמריצים עסקיים

• יזמות וחדשנות  - סטארט-אפים, תמריצים עסקיים

והרשימה נמשכת, משיתופי פעולה בינ"ל, ביטוח, סייבר, ביטחון, תרבות, קניין רוחני, זכויות יוצרים, תשתיות חישוב על, תשתיות אנרגיה ל AI, ריבונות נתונים ותשתית לאומית, תיעוד מערכות בינה מלאכותית, הערכת השפעה על זכויות יסוד, תרחישי מיתון ו AI , הכנסה בסיסית / מענקי הסתגלות, דיסאינפורמציה ועד פייק ניוז.

המגוון הזה הוא טבעי לתחום מתהווה, ובמיוחד לטכנולוגיה חדשה שנשענת על הסתברות ועל מידה מסוימת של רנדומליות, ולא על תשובה אחת חד־משמעית.

מי מתכלל את כל זה?

האמת הפשוטה היא שאין גוף אחד: הממשלה מתווה מדיניות ומגשרת בין משרדיה השונים, הכנסת מחוקקת, משרד החדשנות מפעיל מרכז מדיניות, מכון התקנים מגדיר מונחים, רגולטורים ענפיים מייצרים כללים סקטוריאליים, ועדות ייעוץ מגישות המלצות, ארגונים עסקיים וממשלתיים מפרסמים מסמכי מדיניות משלהם, כלי תקשורת יוצרים שיח ציבורי, הציבור עצמו משתף ידע, ובמקביל  - אנשים פרטיים עושים ככל העולה על רוחם, לעיתים בלי לדעת מה מותר ומה אסור.

על מי מוטלת האחריות ?

לא אתן תשובה משפטית או מוסרית, אלא מעשית: האחריות של כולנו. הממשלה, המחוקק וראשי ענפים זקוקים לחיבור לשטח, והשטח משפיע וכמובן גם מושפע מהממסד. מה נוכל לעשות ביחד, למרות ניגודי אינטרסים? לאמץ סטנדרטים לאומיים או מגזריים, לאמץ שפה משותפת, לתקשר עם ועדות, להשמיע קול בקולות קוראים.

להניח את היסודות

בשנות התשעים שירתתי ביחידת המחשב של חיל האוויר (כיום אופק 324).פיתחנו מערכת מידע שזכתה לשבחים. סביר שהיום את אותה פונקציונליות מבצעת מערכת שנראית כמו חללית ליד הסוסיתא שלנו. ועדיין, את הבסיס הנחנו אנחנו לפני שלושה עשורים.

רוצה לאמר: אל תחכו ליום בו תדעו כל מה שאפשר וצריך על כול מה שקיים ומתוכנן, כי היום הזה לא יגיע. פשוט תתחילו. מישהו ישפר אחריכם. אנחנו לא יכולים להיות החולייה הכי נוצצת בשרשרת הדורות, מספיק שנהיה חוליה חזקה שתאפשר המשכיות. בואו נעשה היום מה שאפשר לעשות היום, במגבלות הידועות.

לאורך השנים יצא לי לעבוד לפי נהלים בשלטון מקומי, לוגיסטיקה ובריאות, על סמך ניסיוני, גם אם נוהל הוא לא מושלם, עצם קיומו מאפשר יציבות ושפה משותפת, ומקל את המעבר לעבודה על פי נוהל חדש או נוסף. כך בדיוק אני רואה גם את הצעדים הראשונים שלנו בהטמעה מבוקרת של בינה מלאכותית.

יתרונות בנקיטת צעדים מיידיים ברמת המיקרו

אין שום סיכוי להשיג אחידות בשלב הזה  - לא ברמה הלאומית וגם לא ברמה המגזרית, ועדיין נהלים פנימיים עדיפים על ריק מוחלט.אנשים יתרגלו לעבוד בסביבת AI תחת נהלים  - וזה יקל על ההסתגלות לנהלים לאומיים כשיופיעו.

עבודה על פי נהלים פנימיים תאפשר לכל ארגון לבצע תהליך של למידה, וכתיבת הנהלים והיישום שלהם הם כשלעצמם חלק מתהליך למידה אישי וארגוני.

תיעוד ברמת המיקרו והצפת תובנות כלפי מעלה  - יסייעו לקובעי המדיניות להבין את השטח.

כאשר יגיע הרגע שבו יגובשו חוקים מחייבים או סטנדרטים מגזריים, המעבר יהיה קל יותר, נהיה כבר מורגלים בעבודה מסודרת.

בכל ועדה יושבים חברים שלפחות חלקם מייצגים את כולנו. אפשר לכתוב להם. זו זכות אזרחית וחובה לאומית לסייע בידיהם לתכלל את הנושא הזה.

בסופו של דבר, כשהמחוקק ידון בחוקים הנוגעים לבינה מלאכותית, הוא יסתמך, ולו באופן חלקי, על נהלים בתעשייה המקומית, על ניסיון מהשטח, על חוות דעת של מנהלים. סביר להניח שגם בתי המשפט, במצב שבו עדיין תהיה לאקונה בחוק, יסתמכו על "מה שמקובל בענף". ואנחנו זה הענף וקובעים היום את מה שייחשב כ "מקובל" מחר.

אני לא שוכח את הפן של התרבות הארגונית, את החשש הטבעי של העובדים, את תגובות העובדים, אך זה חורג מגבולות הטור הנוכחי. אז מבלי להיכנס בשלב הזה לנושא הרגישות והאופן הארגוני הנכון לגשת לדברים, אני מבקש להציע כמה דברים ברמה היישומית/טכנית, כדי לממש את כל מה שכתבתי עליו למעלה:

צעדים שאפשר לאמץ מיידית

כמובן שכל ארגון בקצב שלו. יש דוגמאות ליישום מוצלח של בינה מלאכותית, ויש דוגמאות הפוכות. ה"רשימה" הבאה נועדה לסבר את האוזן עם כמה דוגמאות אפשריות לפעולות שברמת הענף כולו עשויות לתרום ליצירת בסיס ידע משותף, למידה משותפת, התקדמות לעבר סטנדרטיזציה. וברמת הארגון, עשויות לעשות סדר.

• רמת משתמש

בדוק עם הממונה מה המדיניות לגבי שימוש ב־AI, מה מותר ומה אסור

תעד שימושים  - מה עבד לך, מה לא עבד.

• צוות פיתוח

יצירת רשימת סיכונים

כתיבת נהלים פנימיים לשימוש מושכל

• צוות הטמעה

מיפוי כלים עם רכיב AI בארגון

זיהוי מחלקה שעדיין לא משתמשת ובדיקת הקושי שלה

• מנהל מחלקה

הגדרת מדיניות פנימית, מה מותר, מה אסור

מינוי אחראי על סנכרון תובנות וידע בין כל העובדים

פיילוט לתהליך אחד של הטמעת בינה מלאכותית

• מנהל בכיר

מינוי אחראי AI  ארגוני

הקצאת תקציב להכשרה והסמכה של עובדים

מינוי אחראי לשימור עובדים אשר יצטמצם היקף עבודתם הנוכחי.

סיכום

בסופו של דבר, האחריות היא לא רק של ה"ממסד" אלא גם שלנו, בכל רמות הפעולה. נתחיל בצעדים קטנים, נתרגל לשפה משותפת, נצבור ניסיון ונציף תובנות למעלה ובכך נבנה את התשתית שעליה יישענו התקנים והחוקים של מחר. אנחנו משפיעים הלכה למעשה על עיצוב דמותו של ענף הבינה המלאכותית. כמובן שאחריות גדולה מוטלת על כתפיה של הממשלה, אשר מצידה עושה מאמצים לתאם בין הגופים השונים ומשרדי הממשלה השונים.

הטמעה של בינה מלאכותית דורשת זהירות, התקדמות מדודה בקצב ובתכולה, רגישות לעובדים, גיבוש משותף של בסיס ידע וסדרי עבודה, שיתוף פעולה אנכי ואופקי, והמון צניעות משום שכל העוסקים במלאכה לומדים תוך כדי תנועה. אני סבור שאסור לכפות על ארגונים לפעול מהר מדי בטרם יהיו מוכנים, או כפי שאומרים בטייסת הפילים: "לאט לאט אנחנו ממהרים."

התמודדות עם חששם של העובדים, תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות בהקשר של בינה מלאכותית, כניסה לעומקם של שיקולים אתיים, יש הרבה דברים שלא נגעתי בהם כאן. אבל צריך להתחיל מאיזשהו מקום, בואו פשוט נפעל באחריות, נחזק את היסודות של האסדרה, שיש מי שכבר החלו בבנייתם. לראייתי זה חשוב משום שהטכנולוגיה לא תחכה למי שינסה לתכנן הכול מראש מא' ועד ת'. תפסת מרובה לא תפסת – תפסת מועט תפסת.

ביקורת על המאמר. 

כתבתי זה עתה על תהליך של למידה משותפת ושקיפות, אז ביקשתי מכמה מודלים למצוא נקודות חולשה בטור. בחרתי במודל הביקורתי ביותר שרשם לי:

חולשות הטור:

חוסר מציאותיות לגבי שיתוף פעולה מניח שארגונים ישתפו פעולה מרצונם למרות ניגודי אינטרסים, תחרות עסקית וחששות מסודיות מסחרית

התשובה שלי: מי שישתף פעולה ישפיע יותר מאחרים.

אופטימיות יתר לגבי וויסות עצמי מאמין שהשוק יווסת את עצמו ברמת המיקרו עד שיגיעו תקנים רשמיים, בלי להתייחס לכשלי שוק אפשריים

תשובה: מי שלא יידע לעבוד מסודר וללמוד, יקטין את סיכויי ההצלחה שלו ויגדיל את הסיכון שלו.

התעלמות מפערי כוח וידע לא מכיר בכך שארגונים שונים נמצאים ברמות שונות של בגרות טכנולוגית ויכולת יישום.

תשובה: אני כן מכיר בזה. וגם בתחום הזה הגדולים והחזקים, הם שיתוו את הדרך.

תת-הערכה של הסיכונים מזכיר סיכונים בקצרה אך לא מפתח איך להתמודד עם תרחישי כשל או השלכות שליליות.

תשובה: המטרה שלי הייתה לעשות מעט סדר תיאורטי בנושא האסדרה, ולהציע כמה עצות פרקטיות ברמת המיקרו שישפיעו על המאקרו. לא מתיימר להציע פתרונות לכל הבעיות שעלולות להתעורר.

חוסר התייחסות לעובדים מזכיר "חששות עובדים" בקצרה אך לא מציע פתרונות מהותיים לבעיית התחלפות מקומות העבודה

תשובה: נכון. גם מפאת קוצר היריעה, גם מפאת העובדה שאין די ידע בנושא שהוא כרגע בראשיתו.

חוסר בכלים למדידה מציע פעולות אך לא מספק דרכים למדוד הצלחה או כשל של הגישה המוצעת

תשובה: נקודה מעניינת, אולי ארחיב על כך בטור עתידי. בלתי אפשרי לכלול את כל החומר בהיקף של טור בודד.

חוסר הבחנה בין סקטורים מציע גישה אחידה לארגונים שונים מאוד (הייטק, ממשל, חינוך, בריאות) שצריכים טיפול שונה.

תשובה: אני מבחין בין סקטורים. אך העקרונות של לימוד משותף, שיתוף ידע, כתיבת נהלים פנימיים, נכונים לכולם. כמובן שבמגבלות החוק והאתיקה, ותחום כמו אבחנה רפואית לא דומה לצ'אט הזמנת פיצה.

---

הכותב הוא מוסמך הלשכה לטכנולוגיות המידע במספר תחומים, ומייעץ לצוות הכותבים של התקן הישראלי: ת"י 1080‑44 למונחי בינה מלאכותית.