פרופ' גל צ'צ'יק מנהל מרכז מחקר ה-AI של אנבידיה בישראל | צילום: Nvidia
2024 תהיה השנה בה הבינה המלאכותית היוצרת תעצב מחדש תעשיות
בינה מלאכותית יוצרת הייתה המהפכה הטכנולוגית הבולטת של 2023, אך זאת רק ההתחלה. ארגונים וחברות החלו במרוץ קדחתני לשלב בתהליכי העבודה שלהם מרכיבי מבוססים על בינה מלאכותית שממנפים את המידע הארגוני. בינה מלאכותית מאפשרת להאיץ חדשנות, לטפח יצירתיות ולהגביר יעילות במגוון עצום של בעיות ותחומים. לפי מחקר של חברת הייעוץ מקינזי, מודלי שפה גדולים שאומנו על נתונים ארגוניים, עשויים להוסיף הכנסות של בין 2.6 ל-4.4 טריליון דולר בשנה בעשרות יישומים ותרחישים עסקיים שונים.
כנס הטכנולוגיה והבינה המלאכותית השנתי של אנבידיה, GTC 2024, יתקיים בין ה-18 ל-21 במרץ הקרוב ובו מנכ"ל ומייסד החברה, ג'נסן הואנג, יחשוף את הטכנולוגיות, המוצרים ופריצות הדרך בעולמות ה-AI. הכנס, שיתקיים במודל היבירדי - גם פנים מול פנים בסן-חוזה, קליפורניה, וגם במודל אונליין עם הרשמה ללא עלות - יסקור במאות הסשנים שבו, את עתיד הבינה המלאכותית. עד אז, הנה מספר דרכים בהם אנחנו צופים שבינה מלאכותית תחולל מהפכה כבר בשנה הקרובה.
בינה מלאכותית יוצרת בכל פינה: בינה מלאכותית צפויה להפוך לנגישה במגוון של פלטפורמות ממחשוב ענן, דרך מרכזי הנתונים ופלטפורמות הפיתוח, ועד למחשבים אישיים והתקנים ניידים. בזכות מודלים בקוד פתוח שאומנו מראש ועוברים התאמה לנתונים ארגוניים, אנו צפויים לראות הבשלה של יישומי בינה מלאכותית יוצרת שנבנים על גביהם ומיועדים לתת מענה לאתגרים ספציפיים של הארגון. אלו יהפכו עם הזמן למרכיבים עיקריים באסטרטגיה העסקית - ולא רק "פיצ'ר" חדשני. ככל שארגונים יאמנו את המודלים על נתונים קנייניים שלהם, או יתאימו מודלים קיימים לנתונים קנייניים, הם יציגו יעילות משופרת במגוון בעיות. לדוגמה, ארגונים ירצו להתאים מודלי שפה על בסיס נתונים בשפה העברית עבור המשתמשים בישראל.
כולנו הופכים למפתחים: עד היום, חלק משמעותי בפיתוח ועיצוב תוכנה דרש מיומנות בשפת פיתוח ספציפית, ועבודה פרטנית מאומצת. על ידי כלי בינה מלאכותית יוצרת שאומנו בשפות פיתוח שונות, יהיה הרבה יותר קל להנחות סייען דיגיטלי חכם ליצור יישומים, שירותים, לתמוך במכשירים ועוד בעזרת הוראות קוליות או הנחיות טקסטואליות פשוטות. אין זה אומר שחברות יפסיקו לגייס מפתחים ומתכנתים מיומנים, אלא שהכלים החדשים יסיעו למפתחים לעבוד ביעילות רבה יותר ולהתמקד במשימות שדורשות הבנה עמוקה, ושמפתחים יאמצו יכולות עבודה עם כלי פיתוח מבוססי בינה מלאכותית כחלק מתהליך הפיתוח השוטף.
מעבר לטקסט או תמונה - רוצים גם וגם: אמנם התחום עדיין בראשיתו, אך תעשיות רבות עומדות למנף מודלי שפה גדולים לבעיות מולטי-מודאליות – כאלה המאפשרות שימוש משולב של טקסט, דיבור ותמונות. מודלים מולטי-מודאליים מסוגלים לתפוס גם את הפרטים וגם את המשמעות של תוכן, והם ישמשו הן כדי לייצר תוכן חדש, והן כדי לעבד תוכן קיים בטבלאות או תרשימים, בתגובה לשאילתות מולטי-מודאליות. מודלים מולטי מודאליים חשובים במיוחד להתקדמות במחקר מדעי, בו יש צורך לשלב מידע ממספר רב של מקורות. אכן, בינה המלאכותית יוצרת לא תתבטא רק ביצירת טקסט או תמונות. ונראה הבשלה של שימושים מדעיים מגוונים מפיתוח וגילוי תרופות, דרך מידול תהליכים ביולוגים ורפואיים, ועד התמודדות עם משבר האקלים.
המטרה - בטיחות בבינה מלאכותית: שיתוף פעולה בין חברות מובילות בעולם הבינה המלאכותית ימשיך להאיץ את המחקר והפיתוח של מערכות AI בטוחות. בשנה הקרובה, אפשר לצפות לעלייתם של סטנדרטים, פרוטוקולים מוסכמים ו-Best Practices שיאומצו במגוון תעשיות, ויבטיחו רמה עקבית וגבוהה של בטיחות במודלי בינה מלאכותית יוצרת. ארגונים יגבירו את המיקוד שלהם בשקיפות של מערכות AI, וישתמשו בכלים ומתודולוגיות חדשות כדי לשפוך אור על תהליכי קבלת ההחלטות של מודלים מורכבים. ככל שאקו-סיסטם ה-Gen AI ינוע סביב פיתוח אחראי ובטוח, אפשר לצפות כי טכנולוגיות AI יהפכו לאמינות יותר בקרב הציבור, ויעמדו בקו אחד עם ערכי האנושות.
לנצל את הנתונים הנסתרים: בשנה הקרובה, ארגונים יתחילו להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת כדי לנתח ולעבד נתונים החבויים עמוק במאגרי הארגון שלהם ולא היו נגישים בקלות עד כה. בעזרת מודלי שפה גדולים המותאמים באופן ספציפי לצרכי הארגון, ובסיוע של מחשוב מואץ מבוסס בינה מלאכותית, ארגונים יוכלו לכרות נתונים מגוונים, לרבות תמלולי צ'אטים משירות הלקוחות, או ניתוח אוטומטי של "לוגים" כדי לזהות מקורות של כשלים. לצורך כך ינתחו טקסטים תרשימים וטבלאות ואפילו שורות קוד, על מנת להפיק תובנות ולפעול על-פיהן. כלים אלו צפויים להרחיב ולהעמיק את השפעת הבינה המלאכותית היוצרת על ארגונים באופנים שונים אירגונים יוכלו לספק תשובות ספציפיות יותר לשאלות, לנתח מידע לא מובנה ולמצוא הזדמנויות עסקיות חדשות עליהן לא חשבו.
בינה מלאכותית יוצרת בתעשייה: השנה נתחיל לראות השפעות של מהפכת הבינה המלאכותית גם בדיגיטציה של התעשייה – קווי ייצור בסביבה ממוכנת שבה פועלים אנשים ורובוטים אלה לצד אלה. השינוי צפוי לקרות כשארגונים יחלו לבחון באופן ממוחשב את ההיבטים הפיזיים והתפעוליים של המפעל עוד לפני הקמתו: הסביבה הפיזית, האור, החום במרחב העבודה, הרעש, הנגישות ועוד. כל הנתונים הללו יומרו למידע דיגיטלי וסימולציה תלת מימדית שתאפשר להקים "תאום דיגיטלי" של המפעל, ש"פועל" וירטואלית, עוד בטרם נחפרו היסודות בקרקע. כך ניתן יהיה לחסוך מיליוני דולרים ומשאבי זמן ניכרים בשיפור היעילות התפעולית, הכנה לשינויים עתידיים (החלפת פס ייצור לדגם מכונית חדש למשל), שיפור התנאים והיערכות לשיבושים בשרשרת האספקה (השבתת פסי ייצור) ועוד.
היצירתיות עולה שלב: בזכות כלים חדשים ונגישים שבינה מלאכותית יוצרת מספקת, אנו צפויים לראות "התפוצצות" של יצירתיות, בכתיבה, באומנות ויזואלית ובמוזיקה. מגוון של יוצרים ישתמשו בכלים כאלו בענף המוסיקה, במשחקים, בקולנוע, בטלוויזיה, על גבי מסכי טלפונים ובפלטפורמות אחרות. מדובר בשינוי משמעותי לתעשיית היוצרים בכל התחומים, שפותח אינספור הזדמנויות אך גם מעלה לא מעט חששות ואתגרים שהתעשייה כבר נערכת להתמודד איתם.
הבינה המלאכותית – "מרוץ החלל" הבא: בינה מלאכותית הופכת ל- "מרוץ החלל" החדש. כל מדינה מפותחת בעולם פועלת להאיץ את ההתקדמות שלה בבינה מלאכותית, דרך הקמת מרכזי מחקר לאומיים, עידוד מחקר אקדמי ויישומי והקמת תשתיות חישוב לאומיות לבינה מלאכותית. זאת כדי להוביל במירוץ חדשנות מבוססת בינה מלאכותית, להגיע לפריצות דרך מדעיות ולשפר את התמ"ג. כיום דרושות רק כמה מערכות מחשוב מואץ עם ביצועים גבוהים (hyper scale computers) כדי להקים מרכז מחקר שכזה, לעודד מדענים וחוקרים, לחזק את הצמיחה הכלכלית וליצור מקומות עבודה מתקדמים עבור הדור הבא.
פרופ' גל צ'צ'יק הוא דירקטור בכיר ומנהל מרכז מחקר ה-AI של אנבידיה בישראל