פרדוקס הפרודוקטיביות של בינה מלאכותית

פריון העבודה ירד משמעותית בעשור האחרון, למרות שבינה מלאכותית תרמה להחלפת משימות חוזרות ונשנות בעבודה היומיומית.

האם בינה מלאכותית באמת מגבירה את הפרודוקטיביות? צילום: לינקדאין .

על רקע חששות גוברים מפני אובדן מקומות עבודה עקב בינה מלאכותית, אופטימיים אומרים שמדובר פשוט בכלי פרודוקטיביות שיועיל הן לעובדים והן לכלכלה . מנכ"ל מיקרוסופט, סאטיה נדלה, אומר שמשתמשים פשוט יצהירו על מטרותיהם, בעוד שסוכני בינה מלאכותית אוטומטיים יתכננו, יבצעו וילמדו בכל המערכות.

עם זאת, בינה מלאכותית יוצרת "מלכודת פרודוקטיביות", הקוראת ליותר ויותר אנשים להשתמש בה, אפילו להסתמך עליה. זה יוביל לירידה ביכולת לשאול שאלות עצמיות, לפתור בעיות, ובאופן חמור יותר, להשפיע על יצירתיות ופריצות דרך בחיים.

דגש על כמות על פני איכות

כלי הבינה המלאכותית האידיאלי , טוען ה-FT, יהיה כזה שבו יעילות לבדה תספיק כדי לפתור את בעיית הפרודוקטיביות. העיתון מציין כי במהלך חצי המאה האחרונה, היו יותר מחשבים שאומרים שהם מהירים מאי פעם, אך קצב הצמיחה של פריון העבודה בכלכלות מפותחות ירד, מכ-2% בשנה בשנות ה-90 לכ-0.8% כיום.

כאשר המחשבים נוספו לאינטרנט וכישרונות בינלאומיים התחברו, פריצות הדרך היו אמורות להתפוצץ. במקום זאת, פריון המחקר ירד. מדען כיום מייצר פחות פריצות דרך לכל דולר שהושקע בהשוואה לקודמו בשנות ה-60.

הכלכלן גארי בקר ציין כי הורים ניצבים בפני בחירה בין "איכות לכמות". ככל שיש להם יותר ילדים, למשל, כך הם יכולים להרשות לעצמם להשקיע פחות בכל ילד. ייתכן שאותו הדבר קורה גם עם חדשנות.

יותר מדי פרויקטים בו זמנית יכולים לפגוע ביצירתיות. צילום: Adobe Stock.

מחקרים רחבי היקף של תפוקת פטנטים מאשרים כי מספר הפרויקטים המבוצעים עומד ביחס הפוך לסבירות לפריצת דרך. בעשורים האחרונים, מאמרים מדעיים ופטנטים הפכו יותר לעניין של טפטוף מטה מאשר פריצת דרך.

בינתיים, גדולי ההיסטוריה הבינו זאת היטב. אייזק ניוטון אמר פעם שתמיד "שמר בעיה לנגד עיניו... עד שקרני האור הראשונות הופיעו, טיפין טיפין, ולבסוף פרצו לאור צלול ומלא". "חדשנות היא להגיד לא לאלף דברים", הסכים סטיב ג'ובס.

"מלכודת היכולות הבינוניות של בינה מלאכותית"

מר הו קוק טואן, מנהל תוכנית התואר השני במימון וחשבונאות באוניברסיטת בריסטול, הזכיר את המושג "מלכודת היכולות הממוצעת של הבינה המלאכותית". עבודה שוטפת הדורשת את יכולתם של אנשים בעלי יכולת ממוצעת כוללת לעתים קרובות משימות חוזרות ונשנות רבות, תוך תהליכים ברורים וכמותיים. עם זאת, הוא מאמין שזהו נקודת החוזק הבולטת של הבינה המלאכותית.

מודלים של שפה גדולה (LLMs) נוטים להיצמד למה שהסטטיסטיקה אומרת שהוא קונצנזוס נפוץ. אם תיתן לצ'אטבוט טקסט מהמאה ה-19, הוא "יוכיח" שבני אדם לא יכולים לעוף עד שהאחים רייט עשו זאת.

סקירה שפורסמה במרץ 2025 בכתב העת Nature מצאה כי בעוד שתואר ראשון במשפטים יכול לסייע בהפחתת עבודה מדעית חוזרת ונשנית, הקפיצות האמיתיות בחשיבה עדיין שייכות לבני האדם. מר טואן מאמין גם כי היצמדות למה שידוע, אי העזה לקחת סיכונים וחשיבה ביקורתית הן חולשות קטלניות בעידן הבינה המלאכותית.

דמיס חסאביס, שמוביל את הצוות בגוגל דיפמיינד שפיתח את AlphaFold, מודל שחוזה צורות חלבונים, נחשב לאחד ההישגים המדעיים המשמעותיים ביותר בתחום הבינה המלאכותית עד כה. אבל אפילו הוא מודה שהשגת בינה מלאכותית כללית אמיתית עדיין תדרוש "חידושים רבים נוספים".

גם AlphaFold, העבודה המדעית זוכת פרס נובל, זקוקה ל"חדשנות רבה יותר". צילום: גוגל דיפמיינד.

בטווח הקרוב, בינה מלאכותית תתמקד יותר ביעילות מאשר ביצירתיות. סקר שנערך בקרב יותר מ-7,000 עובדי ידע שפורסם ב- Arxiv מצא כי אלו שהשתמשו באופן נרחב בבינה מלאכותית גנרטורה הפחיתו את זמן העבודה שלהם בדוא"ל בממוצע של 3.6 שעות בשבוע (31%), בעוד שמשימות שיתופיות נותרו ללא שינוי במידה רבה.

עם זאת, אם כולם יבצעו מיקור חוץ של מענה דוא"ל דרך ChatGPT, מספר האימיילים בתיבות הדואר הנכנס עלול לגדול, מה שיגרום לאובדן הפרודוקטיביות הראשונית. על פי ה-FT , הניסיון של התאוששות הפרודוקטיביות בארה"ב בשנות ה-90 מראה כי היתרונות של כלים חדשים ידהו במהירות אם לא ילוו בפריצות דרך יצירתיות אמיתיות.

מקור: https://znews.vn/nghich-ly-nang-suat-cua-ai-post1561451.html