![ערימות של כסף: ענקיות הטכנולוגיה במרוץ לפיצוח מודל הרווח של בינה מלאכותית](https://pic1.calcalist.co.il/picserver3/crop_images/2023/04/13/HyU4VGSMh/HyU4VGSMh_0_14_1261_710_0_x-large.jpg)
מחוללי המהפכה
ערימות של כסף: ענקיות הטכנולוגיה במרוץ לפיצוח מודל הרווח של בינה מלאכותית
עד כה עיקר השימוש בבינה מלאכותית יוצרת היה שילובה במנועי חיפוש או בתוכנות משרדיות, אך ברור שזה כסף קטן כשמדובר בטכנולוגיה כה מהפכנית; ניצנים של שימושים חדשניים מרמזים על הכנסות העתק שממתינות מעבר לפינה, במקביל לשינוי עצום בשוק התעסוקה; ענקיות הטכנולוגיה מנהלות תחרות עזה, בידיעה שכמו בראשית ימי האינטרנט, הרעיונות הכי רווחיים עדיין לא נולדו
כשיצאו בחודשים האחרונים המודלים הציבוריים הראשונים של בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI), תחילה מנוע יצירת התמונה Dall-E של OpenAI ומעט אחר כך מנועים דומים כמו MindJourney, ובהמשך הצ'טבוט ChatGPT, גם הוא של OpenAI, היה ברור לכולם שקורה כאן משהו גדול, שיש יכולות חדשות שהאנושות לא הכירה קודם. אבל דבר אחד לא היה ידוע: איך בדיוק עושים מזה כסף? כן, OpenAI יצרה מסלולי פרימיום למודלים שלה, אבל זה כסף קטן כשמדובר בטכנולוגיה כל כך מהפכנית.
היה ברור שיש כאן פוטנציאל להכנסות משמעותיות, לא סתם מיקרוסופט שפכה מיליארדים ל־OpenAI, וגוגל ומטא החלו לרוץ סביב הזנב של עצמן בניסיון להדביק את הפער הטכנולוגי בתחום. אבל אף אחד עוד לא ידע איך זה ייראה וכמה זמן ייקח עד שזה יקרה. "אנחנו לא ממש יודעים במה ChatGPT יהיה מעולה", אמר רק בינואר השנ למגזין וויירד ג'יימס צ'ם, שותף בקרן ההשקעות Bloomberg Beta. "המצב הנוכחי דומה לימים הראשונים של האינטרנט, כשכמה דמואים לא ברורים לחלוטין אבל מגרי דימיון בישרו שינוי מהותי בעולם הטכנולוגיה ובחברה בכלל. היו לנו עשורים של דמואים מעולים של מערכות AI, אבל ChatGPT הוא הראשון שנותנים אותו למישהו והוא ממש מתרגש מהאפשרויות".
מאז, הכל קרה מהר מאוד. אם בינואר עוד היינו במצב דומה לזה של הימים הראשונים של הרשת, כשעוד לא היה ברור איך עושים כסף מכל העסק הזה והאם בכלל יש שם עסק, בתוך חודשים בודדים האצנו קדימה לתחילת שנות ה־2000, עם שלל רעיונות ופתרונות לשימושים מקוריים שמבהירים: כשמדובר בכסף, אין דבר מהיר יותר מהדמיון ויכולת היצירה האנושית.
היישומים המעשיים הראשונים, הכמעט מיידיים, היו די מובנים מאליהם. מיקרוסופט הכריזה על שילוב ChatGPT במנוע החיפוש שלה בינג, וגוגל לא פיגרה בהרבה עם מודל שיחה מתקדם משלה. בסופו של דבר זה יישום מתבקש ביותר של הטכנולוגיה, וממילא המשתמשים התייחסו ל־ChatGPT עצמו כאל מנוע חיפוש, הגם שבסיס הנתונים שלו לא מתעדכן ונחתם ב־2021. היה רק הגיוני להביא את היכולות האלו למנוע חיפוש ממשי, וכך להנגיש לאנשים את השימוש בחיפוש שגם כך הם מבצעים.
התוצאות הראשוניות אמנם סובלות לא פעם משגיאות או מאמירות מביכות של הצ'טבוטים, אבל זה מתבקש כשמדובר בטכנולוגיה חדשה כל כך שמנסה לעשות דבר מורכב כל כך. צריך להיזהר מבלבול בין מחלות ילדות של טכנולוגיה חדשה לבין הפוטנציאל העתידי שלה. קשיים קיימים אפשר לפתור, אם לא בעוד שנה אז בעוד חמש שנים. טכנולוגיה, בוודאי כזו שיש לה ביקוש בקרב צרכנים, יכולה להשתפר בקצב אקספוננציאלי ולצבור את היכולות שמאפשרות לה לייצר פעילות עסקית משמעותית.
התאמות מהירות בפרסומות
באמצע מרץ הציגה גוגל יישום מתבקש נוסף, כאשר הכריזה על שילוב מודלי ה־AI היוצרים שלה בחבילת הכלים המשרדיים שלה, ובפרט דוקס וג'ימייל, במטרה לאפשר למשתמשים ליצור טיוטות ראשונות למסמכים כתובים בקלות. משתמש יכול רק להזין את הנושא המבוקש, והמערכת תחולל מיד טיוטה של מסמך כתוב שאותה ניתן להתאים ולשנות בפשטות. "מנהלת ששוכרת עובד חדש, למשל, תוכל לחסוך את הזמן והמאמץ הכרוכים בכתיבת מייל קבלת הפנים", הסבירה החברה בפוסט שפרסמה. "את הטיוטה אפשר להרחיב או לקצר, להתאים את הטון כך שיהיה מחוייך או מקצועי יותר – והכל בכמה קליקים בלבד".
מיקרוסופט צפויה לשלב את המודלים של OpenAI באופן דומה באופיס. תכונה נוספת שניתן לספק באמצעות מודלים כאלו בתוכנות כמו מעבדי תמלילים או אימיילים היא הגהה ועריכה לשונית של טקסטים. מי שכותבים טקסטים באנגלית, למשל בסביבה אקדמית, גילו שבאמצעות הפרומפט הפשוט correct the following text for proper english, נכנס ChatGPT לנעליו של עורך לשוני ומבצע הגהה ועריכה לטקסט שמשפרים משמעותית את הנראות המקצועית שלו. הכניסה של מודלי השיחה לתוכנות משרדיות תביא בוודאי גם יכולות כאלו.
עד עתה מדובר ביישומים לא מקוריים שקשורים במודלים עסקיים שאינם פורצי דרך. שילוב המודלים במנועי חיפוש או בתוכנות משרדיות מספק הכנסות לחברות רק במובן זה שהוא שומר על המוצרים שלהן תחרותיים ומונע זליגה של לקוחות למוצרים מתחרים. OpenAI עצמה יכולה לרשום הכנסות ממתן גישה למיקרוסופט לכלי ה־API שלה (לגוגל מודל פרי פיתוחה). זו התחלה יפה, אבל עדיין לא הפריצה הגדולה.
דווקא מטא, שק האיגרוף של כתבי הטכנולוגיה בשנתיים האחרונות, סיפקה יישום מעניין שקשור ישירות למודל העסקי שלה. לפני כשנתיים, שינוי שביצעה אפל במערכת ההפעלה של האייפון מנע ממטא לאסוף מידע על פעילות משתמשים באפליקציות שאינן שלה – מה שהגביל משמעותית את היכולת להציג להם פרסומות ממוקדות ופגע בהכנסותיה. לפני כמה חודשים החלה מטא לעשות שימוש במערכת מבוססת AI, שמייצרת סוגים רבים של פרסומות דומות בשינויים אלו ואחרים בהתאם ליעדים של המפרסם, כמו האם המותג מעוניין למכור מוצר או להגיע לקהלים חדשים. האלגוריתם בוחן את התגובה הראשונית לגרסאות השונות, ואז בוחר ומציג את היעילות ביותר.
חלק מהותי בפתרון הזה הוא היכולת לייצר מגוון גדול של פרסומות במהירות. ואכן בשלב הבא מתעדת החברה להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת (כלים כמו Dall-E או ChatGPT) כדי לבצע שינויים מהירים בקופי ובארט של פרסומות על סמך תגובות משתמשים. השילוב הזה יאפשר לה לבצע אינספור התאמות מהירות בפרסומות, לבחון אותן על משתמשים וחוזר חלילה, עד שתימצא הפרסומת הטובה ביותר. זה כבר פתרון שקשור ישירות למודל עסקי, כזה ששילוב מוצלח שלו משמעו פרסומות מוצלחות יותר שמכניסות יותר כסף למפרסמים ולחברה עצמה.
באמצע מרץ השיקה OpenAI את GPT-4, גרסה משודרגת משמעותית של ChatGPT, שבין היתר מסוגלת גם להבין ולהגיב לתמונות, נתונה פחות למניפולציות, מסוגלת לזכור שיחות ארוכות יותר, מספקת תמיכה טובה יותר בשפות שאינן אנגלית (כולל עברית שהשתפרה משמעותית), ומסוגלת לפתח "אישיות" שמתאימה את עצמה למשתמש. עדכון זה גרר שטף חדש של יישומים מקוריים.
מיקרוסופט סבורה גם שהמודלים האלו יכולים לשחק תפקיד מרכזי בהתמודדות עם איומי סייבר, והשיקה במרץ את Security Copilot, שמבוסס על מודל השפה הגדול של GPT-4 ועל מודל סייבר שפיתחה מיקרוסופט, ואומן על כישורי סייבר כמו זיהוי איומים והנדסה שלהם לאחור. המודל מיועד לשימוש אנשי סייבר בארגונים, ובדומה ל־ChatGPT מופעל על ידי שאילתות. "אפשר לבקש מידע על האיומים העדכניים, או לשאול על פגיעות ספציפית", אמרה סגנית נשיא מיקרוסופט לאבטחה, ציות, זהות וניהול, ואסו יאקל. "להזין חלק מהקוד שנעשה בו שימוש בתקיפה או כתובת אתר ולבקש ממנו לחקור אותם או לקבל יותר מידע. המודל עושה פעולות כמו זיהוי, חקירה, ניתוח ומענה. אם מבקשים שיזהה פגיעות מסוימת, הוא יעשה שימוש במערך ניטור האיומים של מיקרוסופט כדי לזהות, לצוד ולנתח קשרים ולהגדיר מה הם האיומים והקשרים ביניהם. הוא גם יסביר מה אפשר לעשות כדי להתמודד עם האיום".
לינקדאין, הרשת החברתית העסקית של מיקרוסופט, שעוד קודם לכן בחרה ב־ChatGPT לסיוע לכתיבת פוסטים (או, בלשון התאגידית, הצתת שיחות), בלי הצלחה יתרה, החלה להשתמש במודל המועדכן כדי לספק למשתמשים הצעות כתיבה לשיפור הפרופיל שלהם ולמגייסים לנסח הצעות עבודה. מהלכים אלו יגבירו את היקף הפעילות של משתמשים בפלטפורמה ואת האטרטקטיביות שלה הן למחפשי עבודה והן למגייסים - וגם אלה יתורגמו בסופו של דבר לעלייה בהכנסות.
משוב על תרגול הזמנת קפה בפריז
ויישומי הטכנולוגיה מתרחבים במהירות. אפליקציית לימוד השפות Duolingo יצרה מורה בינה מלאכותית מבוסס GPT-4, שכולל שתי תכונות מרכזיות: צ'טבוט שמאפשר למשתמשים לתרגל שיחה שוטפת עם דמויות בתוך האפלקציה - למשל, הזמנת קפה בפריז או תכנון חופשה. בסיום השיחה, המשתמש יקבל משוב מבוסס AI על הדיוק והמורכבות של תשובותיו. תכונה אחרת תנתח את תשובות המשתמשים בשיעורים הרגילים, תבאר להם בדיוק איפה היתה הטעות שלהם או מדוע התשובה נכונה, לצד דוגמאות רלוונטיות אחרות. היכולות מגיעות בתשלום לא קטן של 30 דולר לחודש, לעומת 13 דולר לחודש למסלול נטול יכולות ה־AI.
אפליקציית Be My Eyes מאפשרת לאנשים עם קשיי ראייה לבקש ממתנדבים לתאר להם דברים בסביבתם. באמצעות המודל החדש יכולה האפליקציה להחליף את המתנדב האנושי במתנדב וירטואלי מבוסס AI, שאליו הם יכולים לשלוח תמונות ולקבל משוב מיידי על מה שמוצג בהן. למשל, משתמש יכול לצלם תמונה של פנים המקרר שלו, והמתנדב הווירטואלי מבוסס GPT-4 יוכל לומר לא רק מה יש בתוכו, אלא גם להציע תבשילים שניתן להכין על בסיס הרכיבים שזוהו, כולל מתכונים מפורטים.
וזה רק מה שהצליחו מפתחים לחשוב עליו בכמה שבועות קצרים, קצה המזלג של היישומים העסקיים והמסחריים האפשריים של הטכנולוגיה החדשה. בכל אלו, המודל העסקי של OpenAI מתחוור היטב: אנחנו נפתח את טכנולוגיית הבסיס, את מודל הבינה המלאכותית על יכולותיו ההולכות ומשתכללות, המפתחים יגיעו עם הרעיונות איך ליישם אותו בשטח, וישלמו לנו תמורת גישה לכלי המפתחים של המודל. התשלום לא צריך להיות גבוה כדי לייצר הכנסות משמעותיות, במיוחד אם יש הרבה מפתחים שמבקשים גישה.
עד כמה צפויה ההשפעה להיות גדולה? מחקר של גולדמן סאקס מעריך שמערכות בינה מלאכותית יוצרת יביאו לעלייה שנתית של 7% בתוצר הגולמי העולמי בעשור הקרוב, תוך שהן מייצרות "שיבוש משמעותי" בשוק העבודה ועלולות לייתר 300 מיליון עובדים במשרה מלאה שיוחלפו במערכות AI אוטומטיות. לפי המחקר, כשני שליש מהמשרות בארה"ב ובאירופה חשופים כיום למידה מסוימת של אוטומציית AI, כאשר עורכי דין וצוותי מנהלה הם בעלי הסיכון הגדול ביותר להפוך למיותרים. מערכות AI יהיו טובות במיוחד במשימות כמו מילוי טפסי מס לעסקים קטנים, הערכת תביעות ביטוח מורכבות או תיעוד תוצאות של חקירת מז"פ. בסך הכל, בינה מלאכותית תוכל להחליף פחות ממחצית מעומס העבודה ב־63% מהמשרות, ועובדים יוכלו להמשיך במשרתם ולהגדיל את התפוקה שלהם בתחומים אחרים. 30% נוספים, בעיקר בעבודות פיזיות, לא נמצאים כלל בסיכון מ־AI, אם כי עלולים להיות פגיעים לסוגי אוטומציה אחרים שלא כוסו במחקר. זה מותיר 7% מהעובדים, נתח משמעותי משוק העבודה, שבינה מלאכותית תוכל לבצע לפחות 50% מהמשימות שלהם והם פגיעים להחלפה על ידי מכונות.
זו עדיין ראשית הדרך של טכנולוגיית הבינה המלאכותית היוצרת, ובמובנים רבים היא עדיין בתולית וניסיונית. הרבה מהרעיונות והיישומים שנחזים עכשיו יתבררו כלא מוצלחים או הזויים בדיעבד. הרבה רעיונות מוצלחים טרם נולדו. אבל התגובה הראשונית מצביעה על כך שיש יישומים עסקיים לטכנולוגיה, יש שימושים שמעשירים ומשפרים את חוויית המשתמש ומאפשרים ליצור חוויית חדשות לחלוטין. כשזה המצב, יהיה גם הרבה כסף שאפשר לייצר שם. אולי אפילו מספיק כדי ליצור ענקית טכנולוגיה חדשה.