בשנת 1950, במאמר בשם "Computing Machinery and Intelligence" שפורסם בכתב העת "Mind", הציע המתמטיקאי וחלוץ מדעי המחשב אלן טיורינג את מה שנחשב עד היום להגדרה הטובה ביותר של בינה מלאכותית — מבחן טיורינג.
בניסיון לענות על השאלה ”האם מכונות יכולות לחשוב?”, טיורינג בחר להתחמק מהצורך להגדיר מה הן מכונות ומה היא חשיבה, באמצעות משחק החיקוי — משחק שבו משתתפים שלושה שחקנים: שופט אנושי, מתחרה אנושי ומתחרה מכונה, שלו אקרא ”לכאורה בינה מלאכותית”. למה לכאורה? משום שהמבחן של טיורינג מבקש לבחון אם למכונה יש יכולת חשיבה; המונח ”בינה מלאכותית” מניח מראש שהתשובה על כך חיובית, ובכך מעקר את עצם המבחן.
במהלך המשחק, השופט מקיים שיח עם שני המתחרים בשפה טבעית (כך מכנים מדעני מחשב את השפה של בני אדם, בשונה משפת תכנות או מהמושג התיאורטי ”שפה פורמלית”). הוא יכול לשאול אותם שאלות, כגון כמה זה 34957 ועוד 70764, לבקש מהם לכתוב לו סונטה על גשר פורת', או לחוד להם חידות בשחמט, כפי שמציע טיורינג במאמרו. תכלית המשחק אינה לענות תשובות נכונות לשאלותיו של השופט, ואפילו אין חובה למלא אחר בקשותיו — מטרת השחקנים היא רק להיות אנושיים ככל האפשר. לפי טיורינג, אם לאחר האינטרקציה עם שני השחקנים ניחושו של השופט האנושי מי מהשחקנים אנושי ומי המכונה לא יהיה טוב מניחוש אקראי, המסקנה תהיה שמכונות יודעות לחשוב.
כבר במאמר המקורי טיורינג מדגים כיצד שחקן — לא ברור איזה — יכול להשיב בהלצה לבקשת השופט לכתוב פואמה: ״אפשר לוותר עליי הפעם, לעולם לא אצליח לכתוב שירה״ (תרגום שלי). זו כנראה הסיבה לכך שאחד השימושים הראשונים שראינו לבינה המלאכותית בגלגולה הנוכחי, שהחל עם יציאתו לאור של ChatGPT בנובמבר 2022, היה כתיבת שירים קצרים בכל נושא שבחר המשתמש. אלה עיטרו כל ברכת יומולדת בשנה–שנתיים העוקבות. כיום, טקסטים קצרים מסוג זה, המשובצים בחרוזים לא מדויקים, בעיקר מעייפים אורחים בימי הולדת וחתונות.
שלוש שנים וחצי לאחר פריצת כלי ה־AI לחיינו, במה שנחשב לגל השלישי (ואולי כבר הרביעי?) בחקר הבינה המלאכותית[1], כולנו משתתפים במשחק החיקוי באופן יום־יומי. נדמה שהיכולת להצליח במשחק חשובה מתמיד ממגוון סיבות, החל מהישמרות מהונאות ברשת, עבור בזיהוי עצלות אינפנטילית בכסות של ניסוח מרהיב (עין ערך פוסטים של גילה גמליאל בטוויטר) ועד הצורך שלנו בהגדרה העצמית האישית והקולקטיבית שלנו כמין חושב ואינטיליגנטי (״אני חושב משמע אני קיים״).
עצרו לרגע לחשוב. האם את הטקסט שזה עתה קראתם כתב אדם או מכונה? האם הוא נערך באמצעות כלי שהוא ”לכאורה בינה מלאכותית”? אני מזמין אתכם לסרוק את הפסקאות הקודמות ולבדוק בטרם תמשיכו בקריאה.
הפעולה שעשיתם זה עתה היא דוגמא אחת מיני רבות לתפקודנו כשופטים במבחן טיורינג, המתרחש כמה פעמים ביום — בקריאה, בצפייה בתמונות ובסרטים, וכמובן בגלילה ברשתות החברתיות. מרביתנו לא מעוניינים ולא מסוגלים להרפות מהצורך לדעת מי או מה עומד מאחורי הטקסט, וכך שופטים את הסביבה כל העת, מקווים שעודנו יודעים להבדיל בין אמת לבדיה ובין אדם למכונה. לצד הקוראים, כלל העוסקים בכתיבה — בספרות, בעיתונות, בשיווק, ברשתות החברתיות, ואף אני ככותב רשימה זו — נדרשים לעמוד במבחן בתפקיד השחקן האנושי שמעוניין שתקראו את מה שכתב, מבלי שתבטלו אותו מיד כ־AI.
אם אכן ניסיתם לבחון רשימה זו ולשמש כשופטים במבחן, סביר להניח שמיד הבחנתם בריבוי המקפים הארוכים המזוהים כיום עם כתיבת מכונה; סוגיה שאף גררה התייחסות מצד האקדמיה ללשון עברית שביקשה להזכיר שזהו סימן פיסוק שריר וקיים. אבל מדוע העובדה שכלי ה־AI מרבים להשתמש במקפים, גוזרת בהכרח שעלי להימנע מלהשתמש בהם?
כותבים רבים עושים מאמץ ניכר להבדיל עצמם מהכלים הקיימים ומהלכאורה בינה מלאכותית ונדרשים להתאים את כתיבתם לסביבה החדשה והמתפתחת במהירות. בניסיון עיקש לשמור על אנושיותנו ולא להפסיד במשחק החיקוי, יש שמקפידים דווקא לוותר על שימוש תקני במקפים, נמנעים ממשלב לשוני גבוה ואף משרבבים שגיאות כתיב או הקלדה מכוונות.
אז מי מנצח במשחק החיקוי? מצד אחד, בכירים בתעשייה ועיתונאי הטרנדים מזהירים אותנו כל העת שעוד רגע ה־AI יחליף אותנו, ייתר את עבודותינו, יגזול לנו את הפרנסה ואולי את הקיום כולו. מצד אחר, עוד לא קראתי ספר טוב שכתבה בינה מלאכותית. אבל את הדיון הזה שומעים בכל פרלמנט וארוחה משפחתית, ואילו אני רוצה לשים דגש על ממד חשוב במבחן שלא מקבל התייחסות מספקת — הזמן, והנגזרת שלו: הלמידה.
במאמרו טיורינג מעריך שבתוך 50 שנים (בשנת 2000), השופט האנושי לא יצליח להבדיל בין האדם למכונה בלפחות 30% מהניחושים לאחר אינטרקציית משחק של חמש דקות. כלומר, בלפחות כשליש מהמקרים נטעה לחשוב שהמכונה אנושית, או להפך. התחזית הזאת כמובן לא התממשה. גם היום, 76 שנים לאחר מכן, אינטרקציה קצרה מספיקה כדי לזהות בנקל את ”טביעת האצבע” של המכונה. לדעתי, הסיבה שטיורינג טעה בהערכתו כרוכה בכך שלא חזה את מרוץ החימוש של הבינה האנושית מול הלכאורה בינה מלאכותית.
הדוגמה של ויתור על המקפים הארוכים משקפת את הצורך העז של בני אדם לבדל בין יצירה אנושית לבין זו של המכונה. האתגר הזה נוכח במיוחד בכתיבה, אבל נכון גם לתחומים אחרים כמו צילום, עיצוב, או מוזיקה — שם כבר פורחים ערוצי יוטיוב של No AI Lo-Fi, שדואגים להראות לנו שמישהו אשכרה טרח לנגן בעולם הממשי את הצלילים שאנחנו שומעים באוזניות. בהתאמה, הרצועות הללו זוכות למיליוני האזנות. כלומר, המבחן של טיורינג הניח שהמכונה ”מבקשת” לחקות את הגורם האנושי, אבל הוא לא שקל כיצד יגיב הגורם האנושי לניסיונות החיקוי הללו ואת מלחמתו לבדל עצמו מהתנהגות המכונה. כך נוצר משחק האנטי־חיקוי, שמשפיע על כלל היצירה האנושית הנכתבת היום.
ובחזרה למכונות: בעוד שמהפכות טכנולוגיות בכלל, וזו הנוכחית בפרט, מביאות עושר ויעילות לעולם ופותרות בעיות קיימות (כמו שיפור יכולת הזיהוי של מחלות, תמלול אוטומטי להרצאות, פיתוח שיטות לחיזוי מבנה חלבונים או הנגשת כלי תרגום) המקרה של משחק החיקוי מורכב מעט יותר כיוון ששלושת השחקנים במבחן טיורינג הם שחקנים דינמיים. הקוראים (השופטים) שהתלהבו מברכה בחרוזים בינואר 2023 לא יכולים לשמוע אותה יותר ב־2026, הכותבים (השחקנים) חובבי המקפים נגמלו מהם, וגם המכונות הולכות ומתפתחות כחלק ממרוץ החימוש הנוסף בין החברות אנת'רופיק, open-ai, גוגל ונוספות, או בין ארצות הברית, סין ושאר העולם. מבחינה מתמטית, הנגזרת של פונקציה מתארת את ההשתנות של הפונקציה ביחס לפרמטר שהיא מוגדרת לפיו. הנגזרת של מבחן טיורינג בציר הזמן, כלומר השינוי ביכולות האינטליגנציה לאורך הזמן, היא תהליך הלמידה. מכאן, שמרוץ החימוש של הבינה האנושית למול הלכאורה בינה מלאכותית עוסק למעשה בשאלה ”מי לומד מהר יותר?”.
כאשר אנו מסתכלים על מבחן טיורינג כמבחן דינמי ומתמשך, גם השחקן השלישי בתחרות, המכונה, מתגלה כשחקן אנושי המפותח בידי מדענים ומהנדסים (גילוי נאות: גם אני עוסק במחקר ופיתוח מכונות לומדות). בהקשר הזה, כחלק ממשחק החיקוי, מעניין לציין את הבחירה של חברת אנת'רופיק, המוכרת ממודל השפה קלוד, לבחור שמות מתחום הספרות למודלים שלה: הקטן נקרא Haiku, הגדול יותר הוא כבר Sonnet, המתקדם ביותר הוא לא פחות מ־Opus, וזה עתה נפוצים מיתוסים על היכולות האדירות של המודל הבא, Claud-Mythos, שכבר מצא אין־ספור פרצות אבטחה בכל מקום שהוא. אז כיצד תקרא האנושות לסוגה הספרותית הבאה על מנת לייחד עצמה?
ואולי אחרי הכול, התבוננות בממד הזמן במאמרו של טיורינג מ־1950, מדגישה עד כמה הגדרתו המרתקת לאותה לכאורה בינה מלאכותית הייתה נכונה; נראה כי התשובה לשאלה ”האם מכונות יכולות לחשוב?” היא שכולנו שחקנים במשחק החיקוי. במשחק, שנמשך כל העת כמעין מחול משולש בין הקוראים, הכותבים והמכונה, השחקנים כולם משתנים באופן תמידי. קוף אחרי בן אדם־אחרי מכונה־אחרי בן אדם שכזה.
ברמה עמוקה נדמה אפוא שתגובת הנגד האנושית, משחק האנטי־חיקוי, מעידה שאנחנו זקוקים להגדרה של עצמנו ושל הבינה האנושית על דרך השלילה של יכולות המכונה. מכאן שהמונח בינה מלאכותית הוא פשוט אוקסימורון. האינטליגנציה (או הבינה האנושית) תמיד תוגדר כדבר שמייחד אותנו מיכולות המכונה — גם אם פירוש הדבר הוא שעלינו בסך הכול להמעיט במקפים ארוכים.
[1] הגל הראשון היה זה שנפתחת עם טיורינג וחוקרים נוספים לאחר מלחמת העולם השנייה ואל תוך שנות החמישים והשישים. השני היה בשנות התשעים, ובו חוקרים הניחו את התשתית התיאורטית להרבה מהפיתוחים הקיימים כיום אך נתקלו במגבלות כוח החישוב. את תחילתו של הגל השלישי נהוג לזהות עם הצלחת רשת הנוירונים לתמונות מ־2012. ב־2017 חל שיפור ניכר במודלי השפה הקרואים LLM (מודל שפה גדול), ואילו בנובמבר 2022 יצא ChatGPT, שהוסיף ליכולת זו את ממשק ההתכתבות הצ’אטי, הנגיש את המוצר המשוכלל למיליונים ברחבי העולם ואפשר להמשיך ולשפר את מה שכיום נקרא "סוכני AI” באופן שמותאם יותר להעדפות האנושיות.