ערך אריה עמית | יועץ אסטרטגי, חבר נשיאות הלשכה
מקור: HAI Stanford University
אינדקס הבינה המלאכותית הוא יוזמה עצמאית במכון סטנפורד לבינה מלאכותית (HAI), בראשות ועדת ההיגוי של אינדקס הבינה המלאכותית, קבוצה בינתחומית של מומחים מכל רחבי האקדמיה והתעשייה. הוא עוקב, אוסף, מזקק וצופה את הנתונים הקשורים לבינה מלאכותית, ומאפשר למקבלי החלטות לנקוט בפעולה משמעותית לקידום בינה מלאכותית בצורה אחראית ואתית תוך מחשבה על בני אדם.
בינה מלאכותית עברה לעידן הפריסה שלה; לאורך 2022 ותחילת 2023, דגמי AI חדשים בקנה מידה גדול שוחררו מדי חודש. מודלים אלה, כגון ChatGPT, Stable Diffusion, Whisper ו-DALL-E 2, מסוגלים לבצע מגוון רחב יותר ויותר של משימות, החל ממניפולציה וניתוח של טקסט, ליצירת תמונות ועד לזיהוי דיבור טוב חסר תקדים. מערכות אלו מדגימות יכולות במתן מענה בשאלה, ויצירת טקסט, תמונה וקוד שלא ניתן היה לדמיין לפני עשור, והן עולות על רמת האמנות במדדים רבים, ישנים וחדשים. עם זאת, הם נוטים להזיה, מוטים באופן שגרתי, וניתן לרמות אותם לשרת מטרות מרושעות, תוך הדגשת האתגרים האתיים המסובכים הקשורים לפריסתם.
למרות ש-2022 הייתה השנה הראשונה מזה עשור שבה ההשקעות הפרטיות בבינה מלאכותית פחתו, בינה מלאכותית היא עדיין נושא שמעניין מאוד את קובעי המדיניות, מנהיגי התעשייה, החוקרים והציבור. קובעי המדיניות מדברים על AI יותר מאי פעם. מנהיגי תעשייה ששילבו בינה מלאכותית בעסקיהם רואים יתרונות מוחשיים בעלויות והכנסות. מספר הפרסומים ושיתופי הפעולה של AI ממשיך לעלות. והציבור מגבש דעות חדות יותר לגבי AI ואיזה אלמנטים הם אוהבים או לא אוהבים.
בינה מלאכותית תמשיך להשתפר וככזו, תהפוך לחלק גדול יותר מכל חיינו. לאור הנוכחות המוגברת של הטכנולוגיה הזו והפוטנציאל שלה להפרעות מסיביות, כולנו צריכים להתחיל לחשוב בצורה ביקורתית יותר על האופן שבו בדיוק אנחנו רוצים ש-AI יפותח וייפרס. אנחנו צריכים גם לשאול שאלות לגבי מי פורס אותו - כפי שמראה הניתוח שלנו, בינה מלאכותית מוגדרת יותר ויותר על ידי פעולות של קבוצה קטנה של שחקנים במגזר הפרטי, ולא על ידי מגוון רחב יותר של שחקנים חברתיים. מדד AI השנה משרטט תמונה של היכן אנחנו נמצאים עד כה עם AI, על מנת להדגיש את מה שעשוי לחכות לנו בעתיד.
התובנות עיקריות מאינדקס AI 2023
1. התעשייה משיגה את האקדמיה במירוץ.
עד 2014, רוב המודלים המשמעותיים של למידת מכונה שוחררו על ידי האקדמיה. מאז, התעשייה השתלטה. בשנת 2022, היו 32 מודלים משמעותיים של למידת מכונה שיוצרו בתעשייה בהשוואה לשלושה בלבד שיוצרו על ידי האקדמיה. בניית מערכות בינה מלאכותית מתקדמות דורשת יותר ויותר כמויות גדולות של נתונים, מחשוב וכסף, משאבים שבעלי התעשייה מטבעם מחזיקים בכמויות גדולות יותר בהשוואה לעמותות ולאקדמיה.
כאשר דוקטורים שזה עתה הוסמכו בבינה מלאכותית עוזבים את בית הספר, רובם נכנסים לעבודות בתעשייה. כמות הדוקטורים החדשים שנכנסים לממשלה היא מועטה של 0.7%, ללא שינוי יחסית בחצי העשור האחרון.
2. הביצועים לפי הבנצ'מרקס המסורתיים המקובלים מגיעים לרוויה.
בפן הטכני, כלי הבינה המלאכותית הנוכחיים ממשיכים לעמוד במדדים ואף לנצח אותם. אך, השיפור משנה לשנה במדדים רבים ממשיך להיות שולי. זה מראה לנו שמערכות בינה מלאכותית מסוגלות יותר ויותר במדדים ישנים וידרשו מבחנים קשים יותר כדי לאתגר אותם במלואם.
חבילות בנצ'מרקינג מסורתיות רבות, כמו ImageNet ו-SQuAD, ששימשו לאמוד התקדמות בינה מלאכותית כבר לא נראים מספיקים, חבילות בנצ'מרקינג חדשות ומקיפות יותר כמו BIG-bench ו-HELM יוצאות לאור
AI .3
גם עוזר וגם פוגע בסביבה.
המחקר מצביע על כך שלמערכות AI יכולות להיות השפעות סביבתיות חמורות. מודלים גדולים פולטים מספרים גדולים של פליטת פחמן - באמצעות מספר רב של פרמטרים במודלים, יעילות צריכת החשמל של מרכזי נתונים, ואפילו יעילות רשת. פולט הפחמן הכבד ביותר ללא ספק היה GPT-3, אבל אפילו ה-BLOOM היעיל יותר יחסית צרך 433 MWh חשמל כדי להתאמן ופלטה פי 25 יותר פחמן מאשר נוסע בודד בטיסה חד-כיוונית מניו יורק לסן פרנסיסקו.
ובכל זאת, מודלים חדשים של למידה עמוקה כמו BCOOLER מראים שניתן להשתמש במערכות AI כדי לייעל את צריכת האנרגיה.
4. הכירו את המדען החדש הטוב בעולם... בינה מלאכותית?
מודלים של בינה מלאכותית מתחילים להאיץ במהירות את ההתקדמות המדעית. בשנת 2022, נעשה שימוש במודלים של בינה מלאכותית כדי לשלוט בהיתוך מימן, לשפר את היעילות של מניפולציה של המטריצה וליצור נוגדנים חדשים. בינה מלאכותית החלה גם לבנות בינה מלאכותית טובה יותר. Nvidia השתמשה בסוכן למידה עמוקה כדי לשפר את עיצוב השבבים המניעים ממערכות הבינה מלאכותית שלה. באופן דומה, גוגל השתמשה לאחרונה באחד מדגמי השפה הגדולים שלה, PaLM, כדי להציע דרכים לשיפור אותו המודל.
5. מספר התקריות הנוגעות לשימוש לרעה ב-AI עולה במהירות.
מודלים גנרטיביים כגון DALL-E 2, Stable Diffusion ו-ChatGPT הפכו לחלק מרוח הזמן. אלה הראו יכולת מרשימה אך העלו סוגיות אתיות. מחוללי טקסט לתמונה מוטים באופן שגרתי לפי מימדים מגדריים, וצ'אטבוטים כמו ChatGPT יכולים לספק מידע מוטעה או לשמש למטרות טרור מרושעות.
על פי מסד הנתונים של AIAAIC ‘, העוקב אחר תקריות הקשורות לשימוש לרעה בבינה מלאכותית, מספר התקריות והמחלוקות בבינה מלאכותית גדל פי 26 מאז 2012. כמה אירועים בולטים ב-2022 כללו סרטון מזויף של כניעתו של נשיא אוקראינה וולודימיר זלנסקי, טכנולוגיית זיהוי פנים כדי לנסות לעקוב אחר חברי כנופיה ולדרג את הסיכון שלהם, טכנולוגיית מעקב כדי לסרוק ולקבוע מצבים רגשיים של תלמידים בכיתה ובבתי כלא בארה"ב. טכנולוגיית ניטור שיחות על האסירים שלהם. צמיחה זו היא עדות הן לשימוש רב יותר בטכנולוגיות בינה מלאכותית ולמודעות לאפשרויות שימוש לרעה.
6. הדרישה למיומנויות מקצועיות הקשורות לבינה מלאכותית גוברת כמעט בכל מגזר תעשייתי אמריקאי.
בכל מגזר בארה"ב שיש לגביו נתונים (למעט חקלאות, ייעור, דיג וציד), מספר משרות המשרות הקשורות לבינה מלאכותית גדל בממוצע מ-1.7% ב-2021 ל-1.9% ב-2022. מעסיקים בארצות הברית מחפשים יותר ויותר עובדים עם כישורים הקשורים לבינה מלאכותית.
השנה חלה עלייה במשרות המחפשות מיומנויות בינה מלאכותית בכל המגזרים, ומספר פרסומי המשרות בינה מלאכותית בסך הכל היה גבוה יותר באופן ניכר בשנת 2022 לעומת השנה הקודמת. מגזר המידע שלט. קליפורניה פרסמה את רוב המשרות הקשורות לבינה מלאכותית ללא ספק (142,154), ואחריה טקסס (66,624) וניו יורק (43,899).
7. לראשונה בעשור האחרון, ההשקעה הפרטית בבינה מלאכותית ירדה משנה לשנה.
ההשקעות הארגוניות (מיזוגים/רכישות, אחזקות מיעוט, השקעות פרטיות והנפקות ציבוריות) צנחו ב-2022 מהשיא של 2021, ההשקעה הפרטית העולמית בבינה מלאכותית עמדה על 91.9 מיליארד דולר בשנת 2022, סכום שמייצג ירידה של 26.7% מאז 2021. המספר הכולל של אירועי מימון הקשורים לבינה מלאכותית כמו גם מספר חברות הבינה המלאכותית החדשות שמומנו. ובכל זאת, במהלך העשור האחרון בכללותו, ההשקעה בבינה מלאכותית עלתה משמעותית. בשנת 2022 כמות ההשקעה הפרטית בבינה מלאכותית הייתה גדולה פי 18 מאשר ב-2013
8. בעוד ששיעור החברות המאמצות בינה מלאכותית ירד, החברות שאימצו בינה מלאכותית ממשיכות להתקדם.
שיעור החברות המאמצות בינה מלאכותית בשנת 2022 יותר מהכפיל את עצמו מאז 2017, אם כי הוא ירד בשנים האחרונות בין 50% ל-60%, על פי תוצאות סקר המחקר השנתי של מקינזי. ארגונים שאימצו בינה מלאכותית מדווחים על ירידה משמעותית בעלויות ועלייה בהכנסות.
9. העניין של קובעי המדיניות בבינה מלאכותית נמצא במגמת עלייה.
ניתוח מדד בינה מלאכותית של רישומי החקיקה של 127 מדינות מראה כי מספר הצעות החוק המכילות "בינה מלאכותית" שהועברו לחוק גדל מ-1 בלבד ב-2016 ל-37 ב-2022. ניתוח של הרישומים הפרלמנטריים בנושא בינה מלאכותית ב-81 מדינות. מראה כי האזכורים של AI בהליכי חקיקה גלובליים גדלו כמעט פי 6.5 מאז 2016.
ארה"ב מובילה את הרשימה, העבירה תשעה חוקים, ואחריה ספרד (5) והפיליפינים (4). הצעות חוק כללו הצעות חוק בפיליפינים שדנו ברפורמות בחינוך כדי להתמודד עם אתגרים שנגרמו על ידי טכנולוגיות חדשות, כולל AI, הצעת חוק ספרדית המתמקדת באי-אפליה ואחריות באלגוריתמים של AI, וחוק שמקים תוכנית הכשרה לבינה מלאכותית באמצעות משרד הניהול והתקציב האמריקאי. מאז 2016, מדינות העבירו 123 הצעות חוק הקשורות לבינה מלאכותית, רובן בשנים האחרונות.
10. האזרחים הסינים הם בין אלה שמרגישים הכי חיובית לגבי מוצרים ושירותים של בינה מלאכותית.
אמריקאים... לא כל כך.
בסקר IPSOS משנת 2022, 78% מהמשיבים הסינים (השיעור הגבוה ביותר של המדינות שנסקרו) הסכימו עם ההצהרה שלמוצרים ושירותים המשתמשים בבינה מלאכותית יש יותר יתרונות מאשר חסרונות. אחרי המשיבים הסינים, אלה מסעודיה (76%) והודו (71%) הרגישו הכי חיוביות לגבי מוצרי בינה מלאכותית. רק 35% מהאמריקאים הנדגמים (בין הנמוכים ביותר מבין המדינות שנסקרו) הסכימו שלמוצרים ושירותים המשתמשים בבינה מלאכותית יש יותר יתרונות מאשר חסרונות.
