בסדנה "חוסר מוח בבינה מלאכותית: תופעה - השלכות - פתרון 3T" שאורגנה לאחרונה על ידי קבוצת החינוך ההודית Aptech, הציגו מומחים בינלאומיים ומקומיים תמונה דו-צדדית של בינה מלאכותית (AI).

לצד נתוני הצמיחה המרשימים, המונח "חוסר מוח בתחום הבינה המלאכותית" מוצג כאתגר הגדול ביותר העומד בפני משאבי אנוש בעידן הדיגיטלי.

הסיכון של "ריקון מוח של בינה מלאכותית"

גב' ראקי דאס, דוקטור לרפואה מאוניברסיטת אמיטי ומומחית בינלאומית לבינה מלאכותית, מצטטת נתונים המראים את החדירה החזקה של טכנולוגיה זו.

בשנה האחרונה לבדה, מספר יישומי הבינה המלאכותית גדל ביותר מ-400%. עד שנת 2025, חברות גלובליות צפויות להשקיע יותר מ-200 מיליארד דולר בתחום זה.

למעשה, בינה מלאכותית הוכחה כמסייעת לתעשיית הבריאות לזהות מחלות מהר יותר ב-30%, להפחית הונאות פיננסיות ב-40% ולהגדיל את הפרודוקטיביות במשרד בעד 45%.

עם זאת, גב' ראקי דאס הזהירה מפני הופעתו של דור "העתקה-הדבקה". לדבריה, הבעיה הגדולה ביותר כיום היא שסטודנטים ועובדים צעירים משתמשים בבינה מלאכותית מבלי ללמוד את היסודות.

כאשר קיימת תלות יתר, החשיבה הביקורתית יורדת, הידע הבסיסי נחלש ומיומנויות פתרון בעיות נעלמות. אם מגמה זו תימשך, כוח העבודה העתידי יאבד את היכולת לחשוב באופן עצמאי, אמרה גב' דאס.

מר צ'ו טואן אן, מנהל ההדרכה של Aptech International Programmer System, חולק את אותה דעה וכינה תופעה זו "ירידה קוגניטיבית עקב בינה מלאכותית". הוא נתן דוגמה של תלות במפות דיגיטליות (Google Maps).

במהלך השיטפונות האחרונים בהאנוי , נהגים רבים פעלו רק לפי הוראות המפה, ואיבדו את היכולת לאתר את המצב האמיתי ולהעריך את הסיכון, מה שהוביל לנסיעה לתוך כבישים מוצפים עמוק.

2025_11_29_09_28_IMG_7299.JPG
מר צ'ו טואן אן, מנהל ההדרכה של Aptech International Programmer System, משתף בנושא "פגיעה קוגניטיבית עקב בינה מלאכותית". צילום: Aptech

על פי ניתוח של מומחי Aptech, תהליך הירידה הקוגניטיבית הזה אינו מתרחש באופן מיידי אלא עובר דרך שלוש רמות, מהרגלים עצלנים ועד לתלות מוחלטת.

הרמה הראשונה היא "חשיבה עצלה", שמופיעה בדרך כלל לאחר חודש עד 3 חודשים של שימוש רצוף בבינה מלאכותית. משתמשים נוטים לקבל מיד את התוצאות הניתנות על ידי המכונה, להעתיק אותן לדוחות או להריץ קוד מבלי לשאול מדוע, וגם לא לוודא את הדיוק.

הרמה השנייה היא "אובדן מיומנות", שבדרך כלל מתרחש לאחר 3 עד 6 חודשים. בשלב זה, הצוות אינו יכול להשלים את העבודה ללא כלי תמיכה.

מתכנת עלול לשכוח כיצד לכתוב אלגוריתמים בסיסיים, או שכותב תוכן עלול להיתקע לחלוטין ללא ההצעות של ChatGPT.

הרמה המסוכנת ביותר היא "עיוורון קוגניטיבי". בשלב זה, הבינה המלאכותית מייצרת תוצאה שגויה או באיכות ירודה, אך למשתמש אין עוד מספיק ידע רקע כדי לזהות את השגיאה.

"זהו השלב שבו אנשים מונחים לחלוטין על ידי כלים, מה שגורם נזק לא רק לקריירה האישית אלא גם משפיע על עסקים ואפילו על המדינה כולה", הדגיש מר טואן אן.

מנקודת מבטו של עסק טכנולוגי, מר נגוין קוואנג טואן, מומחה לבינה מלאכותית ב-Viettel, שיתף את המציאות של ניצול לרעה של תכונת יצירת הקוד האוטומטית (Gen Code). מתכנתים רבים כיום יוצרים מוצרים במהירות רבה הודות לבינה מלאכותית, אך חסרים עומק בחשיבה לוגית.

"האדם החזק ביותר אינו זה עם הכוח הפנימי הטוב ביותר, אלא זה עם יכולת ההסתגלות הגבוהה ביותר", אמר מר טואן. הוא מאמין שהסיכון הגדול ביותר הוא שמתכנתים יתיישנו משום שהם יודעים להשתמש בבינה מלאכותית רק כדי לכתוב קוד שפועל מבלי להבין את טבעו הפנימי.

2025_11_29_09_57_IMG_7371.JPG
מר נגוין קוואנג טואן, מומחה בינה מלאכותית מקבוצת וייטל, משתף את ניסיונו בשימוש בבינה מלאכותית בארגון. צילום: Aptech

מר טואן ציין גם כי מודלים של בינה מלאכותית הם אוסף של ידע אנושי, אך מכילים גם "זבל" או מידע כוזב. אם משאבי אנוש נותנים רק הנחיות שטחיות כמו "כתבו לי את מסך הכניסה" ללא הקשר ספציפי, למוצר שיתקבל יהיו פרצות פוטנציאליות רבות. הוא אמר שהשימוש בבינה מלאכותית הוא טוב מאוד, אך שימוש אחראי ויעיל בו הוא סיפור אחר.

נוסחת 3T פותרת את הסיכון של "מוח ריק"

כדי לפתור בעיה זו, מומחים מסכימים כי לא ניתן לאסור את הבינה המלאכותית, אך יש לשנות את הגישה. מר צ'ו טואן אנה הציע את נוסחת ה-"3T" כפתרון למשתמשים לשליטה בטכנולוגיה במקום להיות נשלטים על ידה.

הראשון הוא לחשוב קודם. לפני שהם מבקשים תמיכה בבינה מלאכותית, משתמשים צריכים להקדיש זמן (כ-3 דקות) לחשוב על הבעיה, לדמיין תוכנית או פתרון בראש. זה עוזר למוח להיות מופעל ולשמור על היכולת לחשוב באופן עצמאי.

ה-T השני הוא לראות בבינה מלאכותית כלי, לא מורה פרטי. משתמשים צריכים להכיר בכך שבינה מלאכותית היא רק כלי תמיכה, לא תחליף או מורה רב יכולת. הדרך היעילה להשתמש בה היא לעשות את העבודה בעצמכם, ואז להשתמש בבינה מלאכותית כדי לתקן שגיאות, לייעל או לבקר רעיונות.

בווייטנאם חסרים משאבי אנוש איכותיים בתחום הבינה המלאכותית . כדי לשלוט בטכנולוגיית בינה מלאכותית (AI), נדרש צוות מומחים שמבינים באמת ופותר בעיות קשות, אך בווייטנאם, כוח זה עדיין דליל.

לבסוף, Techback. זהו שלב חשוב ביותר בהמרת מידע מהמכונה לידע אנושי. לאחר קבלת תוצאות מבינה מלאכותית, משתמשים צריכים להתאמן בהסבר הידע הזה לאחרים או לפרש אותו בעצמם.

גב' ראקי דאס המליצה גם כי עבור אסטרטגיית מאקרו, וייטנאם לא בהכרח צריכה לרוץ כדי לבנות מודלים שפה גדולים (LLM) בעלות מיליארדי דולרים כמו מעצמות טכנולוגיה.

במקום זאת, דרך יעילה יותר היא להתמקד בבניית כוח אדם מיומן בשימוש בבינה מלאכותית, מבין בינה מלאכותית מוסברת, ומיישם אותה לפתרון בעיות מהעולם האמיתי.

"אסור לנו לפחד מבינה מלאכותית", אמר מר צ'ו טואן אנה. ההיסטוריה האנושית ראתה את המעבר מאבן וברונזה למנועי קיטור ומחשבים. מי שיבין וישלוט בכלים חדשים יהיה המנצח. "בואו נתפעל ונשלט בבינה מלאכותית כדי שיהיה לנו עתיד טוב", סיכם נציג Aptech.

חברת הבינה המלאכותית החמה ביותר כרגע היא... גוגל? עם דגם Gemini 3 והשבב שלה, גוגל גורמת גם ל-Nvidia וגם ל-OpenAI להיות חשדניים. מניית ענקית החיפוש עלתה כמעט 8% בשבוע האחרון, מה שמדגים קאמבק מרהיב.

מקור: https://vietnamnet.vn/nguy-co-rong-nao-vi-lam-dung-tri-tue-nhan-tao-2468057.html