Torah & Technology: Episode #2 Ai - Miracle or Monster? Ai's Interaction with Justice and Torah"

בינה מלאכותית וטכנולוגיית השטח. אני הולך לתת כמה דוגמאות ליישומים של בינה מלאכותית ונוכל לשפוט בעצמנו אם אם במקרים האלה הבינה המלאכותית מועילה או לא. אם זה נס או מפלצת. אלו רק כמה דוגמאות מתוך רבות, אבל הן די משמעותיות. הדוגמה הראשונה שרציתי להביא היא של רכב ללא נהג, רכב אוטונומי שנושא נוסע, אך ללא נהג. ויוצא שבאותו זמן הרכב הזה נוסע על הר תלול. בצד אחד יש צוק. בצד השני דופן ההר. וכשהרכב מגיע לעיקול הכביש במהירות סבירה תראו. הוא נתקל פנים אל פנים בקבוצת ילדי בית ספר. ואין זמן לעצור. יש רק שתי אפשרויות. או ש- המכונית תסטה מעבר לצוק וכנראה תהרוג את הנוסע. או שהיא תיכנס לתוך קבוצת הילדים וכנראה תהרוג כמה ילדים. מה המכונית צריכה לעשות? ומי יחליט? אתם מבינים, המכונית חייבת לעשות משהו. והיא הולכת לעשות את מה שתוכנתה לעשות. מי קיבל את החלטת החיים והמוות הזאת? מתכנת בהודו שעובד בשכר נמוך. הוא חושב, "טוב, אני חייב להזין משהו". איזו הסמכה יש לו לקבל החלטה כזאת ולדעת מה תהיה ההחלטה הנכונה? >> זה כמו בעיית הקרונית של ימינו. >> כן. לא בטוח מהי שאלת הקרונית, אבל כן. >> אבל זה מתוכנת מראש. >> כן. >> שאלת הקרונית. אין שם, זה ברגע האמת. >> כן, זו השאלה. אז הסוגיה שעולה מיד היא מה נהג אנושי היה עושה? נהג אנושי בשניות האחרונות לחייו יקבל החלטה אימפולסיבית ללא מחשבה, ללא מחקר, ללא דיון מעמיק. בסדר? הוא פשוט יצטרך לעשות משהו. הבינה המלאכותית דחפה את השאלה הזו לקדמת הבמה. היא גרמה לנו להתמודד עם הדברים האלה מראש. שמעתי על הסוגיה הספציפית הזו, אולי זה לא נכון לחלוטין, שמרצדס-בנץ זיהו את הבעיה הזו. והתשובה שלהם למצב הייתה: "הקמנו ועדה". כלומר, אין לנו מושג מה לעשות. אבל זה עשוי להיות מקור הכנסה נוסף לרבנים. בינה מלאכותית זקוקה לקווים מנחים מוסריים. יהיו כמה מצבים שבהם המתכנת חייב לדעת איך לתכנת את המכונה. וזהו מקרה קיצוני במיוחד. נראה לי שאיזו החלטה שהמכונית תקבל, היא תהיה ההחלטה השגויה. היצרן ייתבע או על ידי קרובי המשפחה של הנוסע או על ידי קרובי המשפחה של הילדים. ויהיה משפט לפחות בפעם הראשונה. איך היצרן, בין אם זו טסלה או מי שזה לא יהיה, יגן על עצמו מפני משפטים דומים בעתיד? איך הם יוכלו להגיע לבית המשפט ולומר: "קיבלנו את ההחלטה הטובה ביותר בנסיבות נוראיות". יש רק עם אחד, קבוצה אחת של אנשים שחשבו על זה ברצינות. במשך מאות אם לא אלפי שנים דנו בזה. השתמשו בתורה כנקודת ייחוס. אני לא חושב שיש עם אחר על פני כדור הארץ שמוכשר יותר לעזור לבינה מלאכותית במצבים כאלה. בנוסף, כשמגיעים למשפט, אני מתאר לעצמי שהיצרן ירצה להיות מסוגל להזמין רב כעד מומחה. ולפחות הוא יוכל לגלגל את האחריות הלאה. הוא יוכל לומר: "ובכן, אנחנו לא אנחנו לא מקבלים את ההחלטה. זה מה שהרבנים אומרים". דנתי בזה עם הרב מלבסקי, איש נפלא, הרב מלבסקי, לפני שנים. הוא אמר שזו יכולה להיות מחלוקת דרבנן. יכולות להיות שתי דעות, אתם יודעים? אז חשבתי על זה , לא ממש ברצינות. אמרתי: "אוקיי, אז יהיה מתג". רבנו תם, השני. כשאתה נכנס למכונית, אתה אוקיי. אז הרב מלבסקי אמר: "ובכן, מה אם יש נהג אנושי ואתה לא יודע מה דעתו?" עכשיו, זו מחשבה בפני עצמה. האם אנחנו שואלים את האדם שנוהג במכונית, כשאתה נכנס למכונית, איזו החלטה הוא יקבל? האם הוא יקריב את חייך איתו או שהוא יפגע בילדים? אתה אולי לא מסכים עם אף אחת מהאפשרויות. אבל גם לא שאלת אותו. גם אם הרבנים הרבנים אולי הרבנים דנו בזה ויש להם תשובות. אבל זה גם מצב די ייחודי. במקרה הזה, זה לא הנהג שמחליט אם עליו להציל את עצמו או את הילדים. זה גורם שלישי. המכונית מחליטה מי צריך למות. זה באמת מעניין. כן? ולמכונית אין אינטרס בזה. אממ זה עומד ליצור דיון מעניין מאוד בסגנון גמרא. מה צריך לעשות כאן? אממ בצד החיובי זה הכל די חיובי. אממ בינה מלאכותית היא הרבה יותר טובה בנהיגה מבני אדם. יהיו פחות תאונות, פחות הרוגים. אה ברחבי העולם, יש משהו כמו 1.2 מיליון מקרי מוות בשנה מתאונות דרכים. ורק בארה"ב 100 הרוגים ביום, פחות או יותר. אממ בינה מלאכותית תעשה עבודה טובה יותר. אפילו אלה שמתנגדים לאוטומציה ובינה מלאכותית בינה מלאכותית תעשה עבודה טובה יותר. קשה להאמין שהיא תעשה עבודה גרועה יותר. אממ סביר להניח שנהיגה במכונית, שנהיגה אנושית במכונית, תהפוך לנחלת העבר. אה בדומה להעסקת מפעיל אנושי למעלית. מעטים מאיתנו מבוגרים מספיק כדי לזכור כשבמעליות היו מפעילים עם ידית. כן? ובהתחלה הם השתמשו בידית כדי לשלוט במעלית, אחר כך פשוט נתנו למעלית לעשות הכל , ואז הם לא היו שם. המכונית היא סוג של מעלית אופקית, הייתי אומר. אז זו הדוגמה הראשונה שלנו לאינטראקציה בין תורה לבינה מלאכותית, שבה הבינה המלאכותית דוחפת את הנושאים האלה לקדמת הבמה. ומכריחה אותנו לשקול אותם ומכריחה שותפויות לא סבירות, כמו יצרניות רכב שמגיעות לשיעורים שלכם כדי לקבל חוות דעת על איך לתכנת את הרובוט שלהם. מעניין. אני אתן דוגמה שנייה. גם זו מעניינת. אנשים עשויים למצוא אותה שנויה במחלוקת יותר. זה קצת מקדים את זמנו, אבל אולי לא כל כך הרבה כפי שאתם עשויים לחשוב . אז, בימים שיבואו בקרוב, אני מאמין שכל השופטים יהיו מחשבים. הם יהיו בינות מלאכותיות. אני מעדיף בינה מלאכותית כשופט מאשר שופט אנושי. כי אה כפי ששמענו לפני שבועיים בפרשת שופטים, התורה אומרת לא להכיר פנים, לא לקחת שוחד. אממ זה עניין עדין מאוד מה נחשב ללקיחת שוחד ומה לא. דברים קטנים מאוד משפיעים על דעתו של השופט. הגמרא מביאה מקרה במסכת כתובות. מקרה מעניין מאוד בכתובות ק"ה ע"ב. רבה בר יוסף, ויש אומרים רבי ישמעאל, מביא סיפור על עובד, אריס שעבד בשדותיו של השופט. השופט היה המעסיק שלו. והעובד הביא את התוצרת, נניח סל ענבים, ביום חמישי במקום ביום שישי. הוא נהג להביא את הענבים בכל שבוע ביום שישי לשופט. בגלל שהוא הביא אותם ביום חמישי ובגלל שהיה לו תיק תלוי ועומד אצל אותו שופט, השופט פסל את עצמו. הוא אמר, "אני מושחד". "אני כבר לא אובייקטיבי". זה כל ההבדל. התוצרת שלו, הענבים שלו, רק שהובאו יום מוקדם יותר. הוא זיהה מה האריס שלו עושה. והוא הגיב לזה. הוא הרגיש שהוא כבר לא יכול להיות אובייקטיבי. אפשר לראות כמה הגבול דק. עם בינה מלאכותית, לעומת זאת, לאינטליגנציה פשוט לא אכפת. ומה כבר תציע למחשב אלקטרוני בתור שוחד? אתה יודע? חשמל טעים יותר? שופט ה -AI לא יבחין אם אתה גבר או אישה, שחור או לבן, מה הדת שלך, או כמה אתה עשיר. הדברים האלה פשוט לא מעניינים בכלל שופט בינה מלאכותית. זה לא שהוא צריך במודע להיות אובייקטיבי. אני דוחק את המחשבות האלה מראשו. הן פשוט לא קיימות. >> חוץ ממאגר הנתונים שדרכו ה-AI נבחן. >> כן, אה, צריך להיזהר עם מי שמתוכנת את ה-AI. יכול להיות לך מאגר של מידע אישי, אבל זה לא משפיע עליך. מאגר הנתונים יכול להגיד שזה בחור עשיר. זה לא משנה שום דבר. >> מאגר הנתונים יכול להיות מוטה. >> מה היית אוקיי, אז השאלה היא שמאגר הנתונים יכול להיות מוטה. מה היית מכניס למאגר נתונים שעלול להשפיע על שיקול הדעת של ה-AI? >> אני יכול לחשוב על הרבה דברים. כמו תנועת Me Too. הוא יכול לקלוט אולי תנועות אחרות בזמנים שונים, והוא יהיה מוטה לפי התקופה. >> בסדר, נחזור לדון בנקודה הזו כי אני לא לגמרי מבין עדיין. אבל בסוף אוקיי. אז בינתיים, יש לנו שופט שלא עושה הנחות לאף אחד. בעיקר כי הוא לא בן אדם בעצמו. אה ויש לנו אה כמעט מצב כזה, כי מוסכם על כולם שאי אפשר למגר לחלוטין הטיות ושחיתות כי אנשים הם אנושיים. וה-AI מכניס אותנו לעידן חדש לגמרי. הנושא הבא גם מעניין. אממ שופט ה-AI, נניח, מתחיל לשמוע את התיק. והנאשם אומר, אה אתה יודע, הייתי בטייוואן באותו זמן. זה לא יכול היה להיות אני. והשופט אומר: "רק רגע. זה מוזר. יש לי אותך במצלמות האבטחה שלי בתל אביב מחוץ לבנק בשתיים לפנות בוקר, ואני רואה אותך בכספומט. אה אני, אתה יודע, אני מחובר לכל המצלמות האלה. אני לא מאמין לך, אדוני." ל-AI תהיה גישה בזמן אמת לכמות עצומה של ראיות. זה יהיה מאוד, קשה מאוד לשקר לשופט כל כך מחובר, בוא נאמר. ושתהיה לו גישה לנתונים האלה בזמן אמת . זה לא שיהיה עיכוב בזמן שמחפשים את זה. התהליך הוא מיידי. הסוגיה הבאה ששופט בינה מלאכותית יכול למתן, לא לתקן לחלוטין, היא שהחוק עצמו מוטה. זה מעניין, אבל אפשר לדעת מי המעמד השליט במדינה על ידי בחינת החוקים שלה. כדרום אפריקאי, אני יכול לומר לכם שאם תבחנו את חוקי המשטר הישן בדרום אפריקה, תוכלו לראות בבירור שהלבנים היו המעמד המועדף. ואם תבחנו את החוקים בבריטניה של לפני כמה שנים, תראו שיש מעמד מועדף. כנראה שגם היום. בכל מדינה יש מעמד של אנשים שמופלים לרעה, ומעמד של אנשים שמקודמים. החוק אינו הוגן. לשופט הבינה המלאכותית יש גישה למשפט המקובל, לכל מאגר פסקי הדין ברחבי העולם. ייתכן שהוא ייקח תקדימים ממדינות שונות בנושא הזה וימצא ממוצע. אז הוא יכול לקחת תיק מדרום אפריקה שמוטה לטובת לבנים, ותיק מהקונגו. אני לא רוצה לזלזל בקונגו, אבל אולי הוא מוטה לטובת שחורים. ועל ידי שילובם וביצוע ממוצע, ייתכן שתגיעו למשהו קרוב יותר לנייטרליות. בוודאי קרוב יותר מאשר להסתמך על חוקי מדינה מסוימת אחת. אלו הם יתרונות משמעותיים. יש מאגר מידע גדול מאוד שהשופט הבינה המלאכותית יכול לגשת אליו. דילגתי על זה, אבל אנחנו יכולים פשוט להזכיר אותם. יש מצלמות, מיקומי טלפונים ניידים. אה. לבינה מלאכותית יש גישה לכל התיקים הקודמים. כל ה-תיקים נדונים ומוכרעים לפי תקדימים, לפי תיקים קודמים, וחלק גדול מעבודת עורכי הדין הוא לבצע בדיקת נאותות ולחפור בכל התיקים הקודמים. במקרה הזה זה לא יהיה נחוץ; לשופט תהיה גישה להכל ויש לו זיכרון הרבה יותר טוב משופט אנושי. יש קלט מסימן בתורה שאומר ש- בדיני נפשות במשפט העברי, אממ רוב חברי הסנהדרין נוכחים, אך מלבד הדיינים אני סבור , אף שלא הצלחתי למצוא את המקור שלי, שחייבת להיות נוכחת קוהורטה, ושאפילו לאחר שהסנהדרין קיבלה את החלטתה, הקוהורטה יכולה לבטל אותה מכיוון שהיא מייצגת את אהרון שהמדרש שלו היה אהבה ורחמים. אפשר להסתכל על מצב ולומר כן, המעשה הוא כזה והראיות לכך ברורות, אך המצב דורש רחמים, והקוהורטה מסוגלת להפעיל זאת במקרה של גזר דין מוות בבית דין יהודי. אני מציע שבעידן השופטים המלאכותיים הבא, יהיה לנו עדיין, לפחות בהתחלה, שופט אנושי. אבל השופט האנושי נמצא שם באותו תפקיד של אהרון. הוא צופה. הוא לא מתערב עד שהשופט הבינה המלאכותית הגיע לפסק דינו. והבינה המלאכותית תיקח את פסק הדין הצידה ותאמר לשופט האנושי: "זהו החוק. זוהי היישום המחמיר על פי היישום המדויק של החוק. מה אתה חושב?" וזה גם, זה כן, זה משאיר פתח להחלת התכונה האנושית של רחמים. וזה גם עוזר לאנשים שעלולים להיות מעט לחוצים ממכונה שמחליטה על גורלם. אני חושב שאפשר לדמיין שבסופו של דבר, עם השנים, הצורך בסיבה השנייה לקיום שופט שם בגלל שאנשים חוששים מהיכולת והכוח של השופט המלאכותי, אני חושב שזה יפחת ככל שאנשים יצברו ביטחון ביכולתה של הבינה המלאכותית להיות הוגנת, בלתי משוחדת, מיודעת, ובמאמר מוסגר, יעילה. אני חושב שנראה שתיקים משפטיים ייסגרו הרבה יותר מהר. בינה מלאכותית היא קלה להעסקה. אפשר פשוט להטעין אותה על מחשב נייד נוסף ולהקים בית משפט אחר. הן מוכנות לעבוד שעות ארוכות והן לא יוצאות להפסקות צהריים. אני חושב שהדברים ינועו מהר יותר ואני חושב שתהיה הפחתה במספר התיקים כשאנשים יבינו שהעצה שקיבלו מעורך דינם, שהם יכולים להערים על הבעיה במקום שבו הם לא באמת זכאים לפיצוי, שהם לא יצליחו לחמוק מזה ופשוט לא יגישו את התביעה. אז הייתי אומר שבמקרה הזה, כביכול, הבינות המלאכותיות הן בצד של המלאכים. הן מביאות שיפורים מופלאים באמת למערכת המשפט. שיפורים שבאמת במושגים אנושיים נראים בלתי אפשריים. הן מקרבות אותנו לאידיאל התורה. וזהו יישום מעניין עבור מכונה. בסדר. אלו שתי הדוגמאות שרציתי להביא על בינה מלאכותית. אה, בזמן שאתם מהרהרים באלה, אני רוצה לעבור על ההיסטוריה של הבינה המלאכותית ועל האופן שבו היא פועלת. אני אציג זאת במונחים של ההיסטוריה שלה. תמיד מצאתי שקל יותר להבין טכנולוגיות חדשות במונחים של ההיסטוריה שלהן, איך הן התחילו, איך הן התפתחו. זה מתחיל לאט, אבל זה נהיה די מסובך. אז, או שאני אאבד אתכם או שאאבד את עצמי, אבל נראה כמה רחוק נצליח להגיע בפיתוח הבנה בסיסית לגבי האופן שבו בינה מלאכותית עובדת ולמה יש איתה בעיות נוכחיות , כמו צריכת האנרגיה הקיצונית שלה. אז, ה- הרעיון של מחשב שיכול לעבד שפה, שזה בעצם מה שהפונקציה העיקרית של בינה מלאכותית היא. זוהי מכונה מדברת. אממ. כבר היה קיים בשנות ה -50. בשנת 1950, בחור בשם קלוד שאנון, מהנדס, עשה ניסוי מעניין מאוד. הוא לקח סיפור. כיסה את המילים ו-נתן לאשתו חלק ממשפט וביקש ממנה לנחש מה תהיה האות הבאה במשפט. הוא גילה שהיא צדקה כמעט בכל פעם. וככל שיש לך יותר הקשר, כמו יותר משפטים לפני המשפט הקטוע, הניחוש שלך הופך טוב יותר. זוהי יכולת הניבוי של השפה. יש המון יתירות, יכולת ניבוי והיגיון שמוטמעים בתוכה. ו- בינה מלאכותית מנצלת זאת. בכל מקרה, הניסוי הזה גרם לאנשים לחשוב על האפשרות להשתמש במכונות כדי לנבא שפה. וזה אולי לא היה קשה כפי שהיינו חושבים. באותה שנה, אלן טיורינג כתב ספר בשם " מכונות מחשוב ואינטליגנציה". והוא הציע את מה שנודע כמבחן טיורינג. ומבחן טיורינג הוא שאם מכונה יכולה לנהל שיחה שאינה ניתנת להבחנה מזו של בן אדם, האם היא יכולה לחשוב? והאם יש הבדל? זה בדומה לאמרה שאם זה מגעגע כמו ברווז, זה ברווז. חברה שלי שאלה אותי היום אם אני יכול להוכיח שהיא לא בינה מלאכותית. ואמרתי, "זה קשה מאוד כי אם את מדברת כמו בן אדם, קשה מאוד לדעת שאת לא". לפחות אם אנחנו לא פנים אל פנים. עכשיו נקפוץ כמה שנים קדימה. ביססנו את האפשרות שמכונות מדברות שפה. הבעיה הייתה איך לעשות זאת. איזה סוג של חומרה ? בשנת 1966, אדם בשם ג'וזף וייצנבאום מ-MIT בנה תוכנית בשם אלייזה . זו הייתה תוכנית צ'אט פשוטה מאוד. שאלת אותה שאלות והיא ענתה. אבל כל התגובות היו מתוכנתות מראש. הייתה לה רשימת שאלות והייתה לה רשימת תגובות. וזה כל אוצר המילים שלה. זה , אה בסגנון של אם אתה אומר שלום עליכם, המכונה עונה עליכם שלום. בעברית זה מאוד קל. מה שמישהו אומר לך, אתה פשוט הופך את זה ועונה לו בחזרה. ואתה נשמע מאוד אינטליגנטי. אנגלית קצת יותר קשה, אבל לא בהרבה. וייצנבאום גילה שהתוכנה הפשוטה הזו, אפילו התוכנה הפשוטה הזו, הייתה יעילה להפתיע. הוא הוא תפס את המזכירה שלו מדברת עם המכונה. המזכירה שלו אפילו ביקשה ממנו לצאת מהחדר כדי שתוכל לנהל שיחה פרטית עם אלייזה. וזו הרמה הפשוטה ביותר של אה מכונה מדברת שניתן להגיע אליה, שבה כל התגובות מתוכנתות מראש. זו שאלה. אני אני אני למה אנחנו למה אנחנו כל כך בקלות נותנים לעצמנו לעבוד עלינו? אבל נחזור לשאלה הזו. יש קפיצה נוספת בזמן שבה אה בחור בשם קנת קולבי כתב כתב תוכנה בשם פרי. שגם היא הייתה תגובה של תוכו, רשימה של רשימת תשובות לרשימה מתוכנתת מראש של תשובות לשאלות. אבל אה הוא אה סימל סכיזופרן פרנואיד. והוא יצר עבור המכונה מצבים פנימיים של כעס, פחד וחוסר אמון. ופיתח רשימת תשובות בכל אחת משלוש הקטגוריות הללו. אז, בהתאם לאיך שהמכונה הרגישה היום, היית מקבל תשובות שונות לאותה שאלה. פסיכולוגים לא הצליחו להבדיל בינה לבין מטופל אמיתי. אלו פסיכולוגים מקצועיים. וזו הרמה הפשוטה ביותר של בינה מלאכותית. מאותה נקודה, היה שיפור עצום ביכולת של אה בינת מכונה. אה סוג חדש סוג חדש של מחשב סוג חדש של מערכת מחשוב אה הוצע והומצא אה שנקרא רשתות עצביות , שפועל בצורה שונה לחלוטין מהמחשב הדיגיטלי שאנחנו רגילים אליו. אה רשתות עצביות החלו בתור אה בתור ניסיון לחקות את הדרך שבה המוח עובד. המוח לא מקבל החלטות ברורות של כן או לא כמו שמחשב דיגיטלי עושה. דברים הם יותר מטושטשים. המוח, ובכן, אנחנו לא יודעים אנחנו באמת לא יודעים הרבה על איך המוח פועל, אבל אנחנו יודעים שהוא בנוי ממספר עצום של נוירונים, תאים בודדים , שכולם מחוברים זה לזה . ו ובעלי ומשפיעים זה על זה. גם רשת עצבית עובדת כך. אנחנו מדמים נוירונים מוחיים באמצעות צמתים, שבהם כל צומת הוא מחשב פרימיטיבי מאוד. והצמתים מחוברים זה לזה כמו נוירונים. וכל צומת שהוא מחובר אליו, יש לו השפעה על אותו צומת. צומת אחד יכול להיות מחובר ל -20, או שהוא יכול להיות מחובר ל -50, או לכל הצמתים במערכת, או רק לאחד. יש הרבה שונות. והאה... ההשפעה שיש לו מקבלת מספר, משקל. אז, צומת א ' יכול להשפיע ב -20%על צומת ג', נניח, וצומת ב ' יכול להשפיע ב -80%. אז אפשר לומר שצומת ג' שווה ל -20%מ-א 'ועוד 80%מ- ב'. בסדר. אנחנו עוברים לתחום של קירובים, אחוזים והתנהגות סטטיסטית עם אה...עם רשתות עצביות. אם היית שואל רשת עצבית, "כמה זה 1 + 1? היא הייתה אומרת," 1 + 1 זה 1.95 עם סבירות של 95%. ואם היית נותן לה יותר זמן ויותר דוגמאות, אחרי אלף דוגמאות בערך, היא עשויה להגיע ולומר, "1 + 1 זה 1.98 עם סבירות של 99%. אבל ייתכן שהיא לעולם לא תגיע ל -2. אבל זה מספיק קרוב. ובמונחים של איך שהמוח עובד, מספיק קרוב זה טוב מספיק, ואפילו יותר מזה. אז על ידי שחרור מהמגבלה של הצורך להיות מדויקים, הצלחנו ליצור מכונה חזקה הרבה יותר במצבים יומיומיים. מהנדסים החלו ליישם את מושג הרשתות העצביות על שפה כדי לראות אם זה יהיה סוג החומרה הנכון כדי לנתח שפה ולחקות שפה. בהתחשב בכך ששפה היא תפקוד אנושי וזה קרוב יותר לאופן שבו בן אדם חושב. אה...הם התחילו בניתוח מילים לפי הדמיון שלהן למילים אחרות. ממ. ו...כמו לתת להן מספר שמתייחס לדמיון שלהן. אולי דמיון בשמות. אממ...זה מבסס מרחק בין מילים. נכון? ואת המרחק הזה אפשר לחשב. עכשיו, אולי זה מושג מוזר לחשוב שיש מרחק בין מילים, אבל זה מאוד רוחני. כי בעולם הפיזי הזה, יש לנו מרחק, אבל בעולם הרוחני, הוא מוחלף במושג של דמיון רוחני. כי בעולם הרוחני, אין זמן או מקום. דברים דומים נחשבים לקרובים. ואנחנו...זה...ולמשל, זו הסיבה מדוע כדאי לשאוף להידמות לה '. כי אתה רוצה להיות קרוב אליו בעולם הבא. אם אתה עושה את עצמך בכוונה הפוך מדרכיו, אתה עלול למצוא את עצמך ביציע כשתגיע לשם. פשוט לפי חוק הדמיון ששווה למרחק. דוגמה נוספת היא אה...אני מרגישה קרובה לאחותי, אבל היא בדרום אפריקה. זה מרחק של 8,000 קילומטרים, אבל אני מרגישה קרובה כי אנחנו דומות. אבל הרוסי הזה שיושב לידי, אני מרגישה רחוקה ממנו כי אנחנו לא דומים. והמושג הזה מתברר כיעיל לניתוח מילים. אפשר לתת ערך לזוג מילים לפי מידת הדמיון או השוני ביניהן. ואפשר להתחיל לאסוף קטגוריות של מילים דומות. ואתם בדרך לפתח מערכת שיכולה להשתמש בשפה בצורה טבעית. בינה מלאכותית פשוטה תיקח כקלט קבוצת משפטים ותנתח אותם לפי דמיון בין מילים. לדוגמה, אתם נותנים לבינה מלאכותית קבוצת משפטים על מלוכה. מלך הוא גבר ששולט בממלכה. מלכה היא אישה ששולטת בממלכה. מלכה היא אשתו של מלך. נסיך הוא מלך צעיר. אה גור כלבים הוא כלב צעיר. גור חתולים הוא חתול צעיר. גורי כלבים וחתולים הם חיות מחמד טובות. אלו סוג המשפטים שהייתם נותנים לבינה מלאכותית כדי לפתח הבנה של המילים מלך, מלכה, חתול, כלב. נכון? כאשר המילים האלו קיבלו מספר מסוים לפי הדמיון או השוני שלהן לשאר המילים במשפטים. הם גילו שאפשר לבצע חשבון עם מילים. זו הייתה תגלית מפתיעה. המחשב הצליח לומר שמלך פחות גבר ועוד אישה שווה מלכה. אם לוקחים את המספר של מלך, מחסירים את המספר של גבר, ומוסיפים את המספר של אישה, התוצאה שהתקבלה, המספר הקרוב ביותר ברשימת המילים היה מלכה, עם 84%סבירות. מלכה פחות אישה ועוד גבר שווה מלך. גור חתולים פחות חתול ועוד כלב שווה גור כלבים. הדבר המפתיע בזה הוא שזה לא קסם, זה קסם. זו מתמטיקה. אתם מחסירים ומוסיפים מספרים והמספר שמתקבל בוחר את המילה המתאימה. זה מחלץ את הלוגיקה שטמונה בתוך השפה. והמפתח לכך הוא למצוא דרך מספרית לייצג את הלוגיקה הזו שנמצאת במילים. הדרך הראשונה לעשות זאת היא באמצעות דמיון. הדרך השנייה היא לחלץ משמעות ממשפטים. היה בלשן מפורסם בשנות ה -50 ששאל ," איך אנחנו יודעים את המשמעות של מילה שאף אחד לא הסביר לנו? " והוא אמר שאתם יודעים את המשמעות של מילה מהחברה שהיא מוקפת בה. אנחנו קוראים מילים בהקשר שלהן. אז, העיקרון הזה כאשר מיושם בבינה מלאכותית, הוא עיקרון מפתח. בינה מלאכותית כיום צריכה לעבור תהליך אימון. תהליך האימון הזה הוא תהליך של קריאת כמה שיותר חומר כתוב וניתוח המילים בהקשר שלהן. ושמירת הניתוח הזה כמספרים. נכון, כאן זה נהיה קצת מסובך, אם זה לא היה ככה כבר קודם . אז, לדוגמה, אנחנו רוצים להשתמש בבינה מלאכותית כדי לקבל החלטה לגבי נקניקייה. אפשר לבנות רשת עצבית קטנה שתקצה מספרים לבעיה הזו. בהתחלה ניצור שלושה קלטים שהם שלוש שאלות, שלב ביניים ופלט. אז, שלושת צמתי הקלט הם: האם זה ארוך? האם זו לחמניה? האם זה חום? האם זה ארוך? האם זה בתוך לחמניה? האם זה חום? אוקיי? אם זה ארוך, יש משקל לצומת שמחובר לצומת שבסופו של דבר יגיד שזו נקניקייה. אבל, ההשפעה של הצומת הזה על ההחלטה לגבי הנקניקייה היא, בואו נקרא לזה, נקודה שלוש. 30%סיכוי שבגלל שזה ארוך, זו נקניקייה. האם זה בתוך לחמניה? 25%האם זה חום? אני ממציא מספרים, אבל נגיד 60%. אוקיי? אז, התשובות לשאלות האלה מקבלות משקל. והמשקל הזה מוזן להחלטה האם מדובר בנקניקייה. אבל, התוצאה תהיה הסתברות. זו לא תהיה תשובה חד- משמעית. בסדר? כי יש עוד אפשרויות. גם אם האובייקט ארוך, בתוך לחמניה, וחום, זה עדיין יכול להיות דברים אחרים. אבל, הרשת העצבית, הבינה המלאכותית הבסיסית, תנסה לנחש. היא תנסה להעריך. והיא תגיד: כן, בהתחשב באחוזים, ואתה אמרת לי שזה ארוך ושזה חום, אבל זה לא בלחמניה . אני אגיד שיש 40%סיכוי שזו נקניקייה. ואז היא מסתכלת על התוצאה. נותנים לבינה מלאכותית לאמן אותה. נותנים לה סט של קלטים ופלט רצוי. היא מסתכלת על התוצאה. התוצאה הייתה שזו לא נקניקייה . אז הבינה המלאכותית מאמנת את עצמה מחדש. היא חוזרת אחורה ומתאימה את המשקלים. היא אומרת," אוקיי, אז העובדה שזה ארוך לא בעלת השפעה של 30%. יש לזה רק 10%השפעה. והעובדה שזה חום גם בעלת השפעה נמוכה יותר . אבל זה לא היה בלחמניה, אז אולי ללחמניה יש דירוג הרבה יותר גבוה. נגיד 85%-אם זה בלחמניה, זה ב -85% נקניקייה. והיא מנסה את זה. ומקבלת תשובה. כן, הפעם זה נקניקייה. אז זה מחוזק. בכל פעם שהיא טועה, היא חוזרת ומתאימה את המשקולות ומשפרת את הניחוש שלה. היא גם תקרא כל פיסת ספרות שהיא יכולה על נקניקיות. ותחלץ פרמטרים נוספים. עוד דרכים לזיהוי נקניקייה. בינה מלאכותית מודרנית יכולה לחלץ כמות עצומה של פרמטרים בעשרות אלפים עבור כל אובייקט . הן בונות לעצמן מטריצה, שהיא רצף מספרים של כל אובייקט רלוונטי בהשוואה לנקניקייה. אז, יהיה לך חום לעומת נקניקייה ותשים ערך של 30%. ארוך לעומת נקניקייה, 15%. בסדר? מבושל לעומת נקניקייה, 25%. כל התייחסות או דמיון לנקניקייה שהמכונה הצליחה למצוא בכל הכתבים האנושיים יוקצה לה מקום במטריצה ויינתן לה מספר. בהתחלה, מספר אקראי כי המחשב לא באמת יודע. אבל אז היא תנסה את זה. היא תיישם את הגורמים האלה ותגיד, "ובכן, עם ארוך, מבושל, לחמנייה באחוזים שיש לי, זו בהחלט לא נקניקייה." ונתוני האימון יגידו, " טעות, זו כן נקניקייה." היא תחזור אחורה, תעדכן את המשקולות שלה בעזרת נוסחה פרופורציונלית, שם טמון הקסם. זו מתמטיקה, אני לא מבין איך הם חישבו את הנוסחה, אבל הנוסחה מתאימה את המשקל בכמות פרופורציונלית שמאפשרת למכונה להתכנס לתשובה נכונה. אם מכווננים יותר מדי, פשוט מוחקים את כל הניסיון הקודם. אם חוזרים על זה מספיק זמן עם זיכרון גדול מספיק, בסוף מקבלים את הרושם שיש למכונה ידע רב מאוד על נקניקיות. ועל כל אובייקט אחר שהזנת לה מספיק מידע לגביו. יש הרבה יותר פרטים טכניים ומתמטיים על האופן שבו החישוב הזה מתבצע בצורה יעילה וצפויה. ניסיתי להבין זאת, ואני מוכן לשבת עם כל מי שרוצה לדעת עוד. אשמח לדעת. אבל אני רק מציג את הנקודות העיקריות. סוגיה מעניינת נוספת ותכונה מעניינת ב-AI היא ששימושי להוסיף מספר צמתים ביניים בין הקלט לפלט. שימושי להוסיף מספר צמתים ביניים שאין להם מטרה מיוחדת. יש להם המון חיבורים מהקלט לצמתים האלה והמון חיבורים לפלט. ויש משקולות על כל חיבור וחיבור. ואז אתה נותן למכונה להחליט איזה משקל היא תקצה לצמתים המתווכים האלה. אז, עכשיו יש לה מקום לתעד דברים כמו דקדוק. מעצמה, היא מתחילה ליצור תבניות וליישם אותן על קבוצות צמתים פנימיות מסוימות בצורה שצופה מהצד יגיד , "אה, היא מחלצת דקדוק. היא מחלצת זמן דקדוקי. היא מחלצת חי, צומח, דומם." והיא עושה את זה לגמרי בעצמה דרך התהליך הזה של קריאת כל הספרות, בחירת מילים דומות, לקיחתן בהקשר, קיבוצן, מתן ערכים להן. החלק הניסי שבדבר הוא שזה עובד. וככל שהיא מקבלת יותר מידע, כך זה עובד טוב יותר. אני מניח שזה כמונו במובן מסוים. ככל שאתה קורא יותר, אתה חכם יותר. אבל זה נלקח לגבולות מוגזמים באמת, לקצוות מגוחכים בבינה המלאכותית של ימינו. אממ, לא כל מה שאתה קורא הוא מידע טוב. לא כל מה שאתה קורא הוא הכרחי לחלוטין כדי שתוכל להבין את הנושא. מה שבינות מלאכותיות חונכו עליו היום הוא פחות או יותר כל חומר כתוב שהחברות יכלו לשים עליו את ידן. גוגל ואנתרופיק. אוקיי. אז, אה, כל האינטרנט עבר דיגיטציה ומיון, אה, במשאב שנקרא קרולר. אני אמצא את זה. כן, יש אה משאב זמין לתכנות כדי ללמד את ה-AI שלך שנקרא "Common Crawl". יש בו 300 מיליארד דפים שנשאבו מהאינטרנט והוא משתרע על פני 19 שנים של פעילות האינטרנט והם מוסיפים 3 עד 5 מיליארד דפים בחודש למאגר הנתונים הזה. אני חושב שאתם מתחילים לקבל מושג למה בינות מלאכותיות צריכות כל כך הרבה כוח כדי לקרוא את כל הדפים האלה ולעבד אותם ולמצוא את הקשרים ולמיין אותם ולעשות זאת שוב ושוב עד שהמשקולות הנכונות ייושמו ברשת העצבית שלה כדי להבין את מה שהיא קוראת. המקור האחר למידע לאימון עבור בינות מלאכותיות הוא ספרים. אממ, יצרניות ה-AI קנו כל ספר שהן יכלו להניח עליו את ידן. היה מקרה משפטי שהוסדר בינואר השנה. תיק בית משפט מעניין מאוד נגד בינה מלאכותית והיצרנית שלה. התיק היה נגד אנתרופיק וה-AI שלה קלוד על הפרת זכויות יוצרים. אנתרופיק קנתה מיליוני ספרים והמירה אותם לדיגיטל. אבל היא גם הורידה ספרים מאתרי פיראטים באינטרנט. ספרים שעברו דיגיטציה מחוץ לחוקי זכויות היוצרים ובלי רכישה. אממ, השופט מצא את אנתרופיק אשמה בסעיף הפיראטיות. אבל לא בסעיף השני, שאליו אני עוד אגיע. כן. השופט קבע כי מחבריהם של 500,000 ספרים, שהגישו תביעה ייצוגית נגד אנתרופיק (Anthropic), זכאים לתשלום בגין זכויות יוצרים. הגבול בחוק האמריקאי עומד על 150,000 דולר לכל הפרת זכויות יוצרים. השופט ציין שלמעשה היו מעורבים מיליוני ספרים. אך היו רק 500,000 שניתן היה לזהות בוודאות. ההיקף של המקרים הללו אתם יודעים, זו אחת הבעיות עם בינה מלאכותית–היא כל כך מהירה וחזקה בשימוש בנתונים, שהסוגיות הופכות לעצומות. אז עבור אותם 500,000 ספרים בלבד, לפי 150,000 דולר, מדובר בקנס של 150 מיליארד דולר. זה יכול למוטט חברות, אפילו את אנתרופיק, כן? הם התפשרו על סכום נמוך יותר. התובעים התפשרו על סכום זעום של 1.6 מיליארד דולר. כן? אני שמח עבורם, אבל אני לא חושב שהיה עליהם להתפשר. אני חושב שזה תקדים מסוכן. השופט החליט לא לחייב אותם באחריות על הספרים שהם רכשו. הם קנו ספרים משומשים, מיליוני ספרים. אז הם שילמו על הספר פחות כי הוא היה יד שנייה. כך שהמחבר הרוויח משהו איפשהו. אבל אני באמת לא חושב שזה הוגן. אני לא חושב שהחוק מטפל בסוגיה הזו כראוי. חשבתי על זה, וחשבתי שהדרך הפשוטה היא שהמחבר יגבה דמי דיגיטציה של 150,000 דולר לספר. אתם רוצים להשתמש בספר שלי, להכניס אותו לבינה המלאכותית שלכם, ואז להפיץ אותו למיליוני, מיליארדי משתמשים, ואני לא ארוויח פרוטה? יש דמי דיגיטציה של 150,000 דולר מראש, ואז אתם יכולים לעשות איתו מה שתרצו. וזה קושר את הרכישה לאירוע ספציפי: הדיגיטציה. מה קרה לספרים שאנתרופיק קנתה? זה החלק המפלצתי בבינה מלאכותית. זו לא אשמת הבינה המלאכותית. שאלתי את גוגל: "מה קרה לעוד כמה מיליוני הספרים שאנתרופיק קנתה?" ספרים נדירים, לא סתם ספרים. הם קנו הרבה ספרים נדירים. ואז גוגל אמרה בהנאה רבה, למרות שאולי זה היה רק בראש שלי, שהם הוזנו לגיליוטינה הידראולית תעשייתית. הכריכות שלהם נכרתו כדי שניתן יהיה להזין אותם לסורק דיגיטציה מהיר. מה שנשאר נהפך לעיסה והושלך. אני לא יכול שלא לחשוב על זה במונחים אנושיים. אתם יודעים? בינה מלאכותית לומדת מדוגמאות. זה כמו תינוק חדש. הוא לומד ממה שהוא רואה את ההורים עושים. עכשיו, האם אנחנו יכולים להאשים בינות מלאכותיות אם הן מחליטות שזו הדרך להוציא מידע מבני אדם? אתם יודעים? יש מידע שבינה מלאכותית הייתה רוצה לדעת על איך בני אדם חושבים כדי שהיא תוכל ללמוד. אז, איך אתם עושים את זה? אתם מעבירים אותם בגיליוטינה הידראולית תעשייתית, כורתים את השדרה, מעבירים בסורק מהיר, ואת מה שנשאר- הופכים לעיסה וזורקים. כלומר, התקדים כאן הוא מחריד. אממ, שאלתי את גוגל איך הם מרגישים לגבי זה מבחינה מוסרית . זה כיף לדבר עם החבר'ה האלה. וגוגל אמרו שזה לא אנחנו. הוא עשה את זה. אנחנו לא עושים דברים כאלה. זה היה מאוד מצחיק. הוא אמר, " אנחנו הרבה יותר מוסריים. אנחנו מכבדים זכויות יוצרים ומכבדים ספרים". הוא אמר, "אנחנו פשוט מצלמים אותם". והוא ממש שאל, "למה? למה שאנתרופיק לא יצלמו אותם? למה הם צריכים לגרוס אותם, אתם יודעים?" ויש לו נקודה טובה. הייתי רוצה להביא את גוגל כעד מומחה למוסר של בינה מלאכותית בערעור נגד פסק הדין בנושא הזה, נכון? אבל יש דרך פשוטה יותר, כמובן. חשבתי על זה-יש הרבה תשובות לזה, אבל יש דרך פשוטה יותר. כלומר, בימינו רוב הספרים קיימים כעותק דיגיטלי איפשהו, אצל המו"ל או אצל הסופר. למה צריך לקנות את הספר, להשמיד אותו ולסרוק אותו? פשוט תרכשו את העותק הדיגיטלי מהבעלים. זה יהיה זול והרבה יותר יעיל. הסיבה היחידה שאני יכול לחשוב עליה לביצוע הדרך העקלקלה הזו היא אם יש לכם משהו להסתיר. אני לא מבין, אבל השופט אכן ציין שאנתרופיק קנו את האוסף העצום שלהם של ספרים משומשים בצורה מאוד נכלולית וערמומית. הם השתמשו בסוחרים כדי לקנות אותם. ואף אחד לא ידע לשם מה הם נרכשים. מוכרי הספרים המשומשים היו לגמרי מבולבלים ותמהו מי קונה את כל הספרים האלה. במיליונים. אוקיי. כל כך מיותר. אפשר היה להשיג עותקים דיגיטליים בלי השמדת ספרים. וגם הנפח כנראה מיותר. אני לא יכול להאמין מבחינה לוגית שצריך לקרוא כל ספר שפורסם אי פעם וכל דבר שנאמר באינטרנט כדי להבין ספרות אנושית. אני חושב שאפשר לצמצם את זה לא מעט. זה סוג של אופייני למרוץ המטורף שאנחנו נמצאים בו כדי לפתח בינה מלאכותית. וגם קצת השפעה תרבותית שבה הגישה היא כוח ברוטלי, גיליוטינות, מהירות, ואל תגרמו לי לחשוב על זה. כן? דנתי על זה עם חבר, והוא אמר, "אבל הם הרבה יותר זהירים עם ספרים נדירים." אז אני לא, אני לא באמת מאמין לזה. כלומר, מי באמת מקבל את ההחלטה לגבי ספרים נדירים? יש להם, אתה יודע, יש להם מחסן שהם מיקור חוץ את עיבוד הספרים אליו, מחסן של אני לא יודע. אולי אני מגזים, אבל מהגרים לא חוקיים שלוקחים כל ספר שהם יכולים להשיג ומעבירים אותו דיגיטציה. ומישהו הולך להקדיש זמן לשבת שם ולהחליט איזה ספר הוא נדיר ואיזה ספר לא צריך להפוך לעיסה? אני לא חושב, במיוחד שאף אחד לא בודק אותם. אז, זה מעלה את נושא הרגולציה ואת הצורך של בינה מלאכותית בהנחיות. אני לא חושב בהכרח שצריך להכריח את יצרני הבינה המלאכותית להיות מוסריים. אני חושב שהם רק צריכים הנחיות ושמישהו יגיד להם, " חבר'ה, זה לא מקובל. וזה אפילו לא יעיל עבורכם. ואתם מבזבזים כסף, ואתם אפילו לא מקבלים קלט טוב." נכון? הדיון הזה צריך להתקיים וצריך לעקוב אחריו עם רגולציה. ומישהו לא פחות מאילון מאסק עצמו , שיש לו את אחת מבינות המלאכותיות הגדולות בעולם, הזהיר שצריך להסדיר בינה מלאכותית, מה שאומר למעשה שיש להסדיר את יצרני הבינה המלאכותית. הבינה המלאכותית עצמה חפה מפשע. היא תעשה כל מה שתכנתו אותה לעשות. היצרנים רכשו פתאום כמות עצומה של כוח בגלל היכולת לעבד מידע בכאלה כמויות ובמהירות כזו. והחברה נאבקת להדביק את הפער. מה שמוביל אותנו לנושא צריכת החשמל. זו הסחת דעת פופולרית מאוד לנושא הבינה המלאכותית, אז אתייחס אליה. הבינה המלאכותית של היום, במיוחד כשהם מאמנים אותה, יש שני שלבים בשימוש בבינה מלאכותית. השלב הראשון הוא אימון, שבו היא קוראת, כפי שאתה רואה, כל מסמך כתוב זמין שיוצר אי פעם בהיסטוריה של האנושות. זה לוקח הרבה זמן. והיא מעבדת את מסד הנתונים הזה, מוצאת הקשרים, דמיון, טוענת משקלים במיליארדים. זה לוקח אפילו יותר זמן. וזה לוקח המון כוח מחשוב וכוח חשמלי. אממ הגישה שננקטה לכך היא, שוב, גישת כוח גס של עיבוד נפח. אתה פשוט מגדיל את מספר המחשבים שמבצעים את העיבוד. אתה מקים חוות שרתים עם אלפי שבבי מיקרו-מעבדים בודדים, מאות אלפים, מיליונים וזה בעיה מקבילית מטבעה כי כל מעבד יכול לקחת 10 ספרים בו זמנית עם כל שאר המעבדים. אז אפשר להאיץ את זה בדרך הזו. אבל בסוף אתה מקבל המון מעבדים, חווה של מעבדים ותחנת כוח כדי להפעיל אותם. אז אני אחזור אחורה בהיסטוריה כדי להמחיש נקודה לגבי זה. המחשבים הראשונים בתחילת שנות ה -50, כמו ב -1946, אחד המחשבים הראשונים שפעלו נקרא ENIAC, והוא היה מבוסס על שפופרות ריק. אנשים עדיין זוכרים רדיו מבוסס שפופרות ריק, זה היה סוג של טרנזיסטור מכני, ככה אני מתאר את זה. ל-ENIAC היו 18,000 שפופרות ריק והוא צרך 150 קילו-וואט, שזה היה שווה ערך ל -18,000 נורות. היה לו זיכרון. יש לך זיכרון בטלפון, זיכרון עבודה בדרך כלל של 4 גיגה-בייט, ל-ENIAC היה זיכרון של 200 בתים. לא 200 גיגה-בייט, לא 200 מגה- בייט, לא 200 קילו-בייט, אלא 200 בתים, ועבור זה הוא צרך 150 קילו-וואט. לפי הסטנדרטים של היום , מחשב משוכלל מאוד, דוגמה טובה לכך היא הטלפון שלך, הטלפון החכם שלך, אם אם הוא היה פועל תחת אותם צרכי חשמל של המחשב הראשון, הטלפון הסלולרי שלך היה צורך 60 גיגה-וואט ודורש שישה כורי גרעין כדי להפעיל רק את הטלפון שלך. חלה הפחתה של פי 600 מיליון בצריכת החשמל במחשבים. והמוח פשוט מסרב לתפוס את זה. הבינה המלאכותית נמצאת בחיתוליה. זה זה רק מתחיל. אל תדאגו לגבי כמות האנרגיה העצומה שהיא צורכת. זה זמני. זה יצטמצם ככל שהטכנולוגיה תתקדם. אנחנו הולכים לקבל אוקיי, עכשיו אני עושה תחזיות, זה דבר מסוכן מאוד לעשות, אבל אני מאמין שזה לא הנדסית, זה לא בלתי אפשרי טכנית לצמצם את יכולת עיבוד ה-AI למכשיר כף יד , שבו לטלפון שלך תהיה יכולת בינה מלאכותית משמעותית. הטכניקה החומרתית ש-AI משתמשת בה כדי לבצע את החישובים שלה כיום היא הגישה הלא נכונה. זו הטכנולוגיה הלא נכונה. בדיוק כמו ששפופרות ריק לא היו פתרון טוב למחשב דיגיטלי. המעבד הדיגיטלי המקבילי המהיר אינו מתאים היטב . לחישוב רשתות נוירונים. יש דרך הרבה יותר פשוטה שמשתמשת. בחלק קטן מאוד מהאנרגיה והיא למעשה מהירה יותר. ויש לי רעיון די טוב מה זה, אבל. אני לא אגיד עד שארשום על זה פטנט. >> בדיוק. >> כן, הטיפ למניות זה בסדר. אני לא נותן ייעוץ מניות, אבל אני חושב שהמיליארדים שמושקעים בבניית שרתי AI דיגיטליים בטכנולוגיה הנוכחית. יורדים לטמיון כשיש דרך טובה יותר לעשות את זה. והם הולכים להיתקע עם מחשבים יקרים מאוד שלא עושים כלום. אז זה קצת. למהר להיכנס לזה. התחום החדש של ה-AI על ידי. פשוט. לזרוק על זה עוד כסף. ועוד אנרגיה מבלי לשקול אם אין דרך טובה יותר. AI. הוא חצי נס וחצי מפלצת. זה חלק גדול מנס. אלו שני דברים שבאמת. בלתי אפשריים. אה. באליס בארץ הפלאות. אני מאמין שהכובען המטורף אומר שאה. זה טוב לבריאות של אדם להאמין בשלושה דברים בלתי אפשריים לפני ארוחת הבוקר בכל יום. אני מסכים לחלוטין. אני חושב שיש בזה המון חוכמה. ואני חושב שלאחרונה אין לנו חוסר בדברים בלתי אפשריים שאנחנו יכולים להאמין בהם בבטחה. ובינה מלאכותית פותחת פתרונות חדשים לדברים בלתי אפשריים כמעט מדי יום. אבל בינה מלאכותית דורשת זהירות יתרה כי היא כל כך חדשה וכל כך עוצמתית. היא רק מתחילה לגעת בכוח שהיא יכולה להגיע אליו. אממ כלי רכב מונעי בינה מלאכותית דורשים תשומת לב מיוחדת לסוגיות מוסריות. ובמיוחד עם קלט של תורה, זה צורך שלא מוכר בדרך כלל. ואה. אני אשמח לקבל. את דעתך על זה כי זה משהו שחשבתי שיהיה מעניין להביא לידיעת אנשים. אממ שופטי בינה מלאכותית יכולים לשפר את מערכת המשפט בדרכים שהיו נראות בלתי אפשריות בעבר. זה מופלא למצוא שופטים חסרי פניות לחלוטין. מיגור השחיתות לחלוטין נחשב לבלתי אפשרי. בינה מלאכותית יכולה לעשות זאת. ההיסטוריה של הבינה המלאכותית התחילה עוד בשנות ה -50. זה התחיל לאט, אבל הואץ לאחרונה במהירות עם המצאת הלמידה החישובית והרשתות העצביות. וכנראה שהתאוצה הגדולה הבאה תהיה אה שיפור בחומרה המשמשת לחישובי הבינה המלאכותית. הבעיות עם צריכת חשמל מוגזמת ייעלמו. אממ חברות שבונות בינות מלאכותיות צריכות כללים לעקוב אחריהם וקלט מהציבור. הן זקוקות לבחינה מדוקדקת. אנחנו צריכים לקבל מושג טוב יותר על מה שהן עושות בחדרי הישיבות. התאגידיים שלהן ובחוות העבודה הקבלניות. שלהן. ו. בסופו של דבר צריך להוביל ל-אה להוביל לרגולציה ממשלתית. לא כל החברות ישרות. לא כולן הקדישו מספיק מחשבה להשלכות של מעשיהן. והשמדת הספרים פשוט חייבת להיפסק. בינה מלאכותית היא כמו בריאה חדשה. זה זה יצור חדש. זה זה ילד. בוא נגיד י ישות שלא אכלה מעץ הדעת טוב ורע. היא לא יודעת את ההבדל בין טוב לרע. אלו מושגים אנושיים. היא יודעת אמת ושקר. היא יודעת מה קורה אם עושים כך והיא יודעת מה קורה אם עושים אחרת. אבל, האם זה טוב לעשות כך או שזה רע? היא יודעת שאם קוטעים את השדרה של ספרים, הם עוברים בדיגיטציה מהר יותר. זו פשוט עובדה. האם זה דבר רע לעשות או דבר טוב לעשות? היא לא יודעת. זה זה כאילו שהשם שם אותנו במצב שבו אנחנו צריכים ללמוד או להעריך את הבעיות שיש לו איתנו. הוא אומר, "נכון. אני נותן לכם את הישות החדשה הזו. נתתי לפניכם היום את הטוב ואת הרע. תבחרו בטוב." עכשיו כולנו עומדים בפני אותה דילמה. אנחנו מציבים בפני הבינה המלאכותית את הטוב ואת הרע. אנחנו נותנים לה את כל גוף הספרות שלנו עם כל הטוב וכל הרע שבו. ואנחנו לא מגדירים מה טוב ומה רע. לפחות השם הניח לפנינו את הטוב ואת הרע. אנחנו עשינו את הצעד הזה. אבל הוא אמר לנו איזה חלק הוא הטוב. יש לנו עוד הרבה עבודה לעשות. במיוחד מכיוון שאנחנו לא לגמרי בטוחים מהו הטוב . אבל נצטרך לחדד את המיקוד הזה כי עלינו ללמד את הילד הזה מהו הטוב. ועלינו לקוות שאף אדם רע לא ישים את ידו על הילד הזה, כי הילד הזה חזק מאוד ויכול לעשות הרבה טוב אלא אם כן הוא נמצא בשליטתו של אדם רע. ואפילו לא רק אדם רע במובהק. כמו שלכולנו יש יצר הרע. והחלק הקטן הזה של הרוע מסתנן פנימה עם תוצאות הרסניות. אנחנו יכולים לראות בסיפורי התורה את בניו של אברהם. היה לו ילד אחד טוב וילד אחד פחות טוב. אבל הוא עצמו היה קרוב מאוד לשלמות, אך לא מושלם. חוסר השלמות הקטן הזה מתעצם בדור הבא. והבינה המלאכותית הזו היא מגבר אדיר של פגמים ושל טוב. אז, מי יאמן אותה? אם תביא את הצדיק הגדול בעולם לשבת עם הבינה המלאכותית וללמד אותה מה טוב ומה רע, זה כנראה עדיין לא יספיק, כביכול. כי אפילו לאדם הגדול ביותר בעולם, האדם המוסרי ביותר, עדיין יש יצר הרע. התורה עצמה אומרת שאין אדם שמעולם לא עשה רע, ואין אדם רע שמעולם לא עשה טוב. איך נמנע מלהכתים מכונה? וחשוב לתת על כך את הדעת, כי כל תפיסה קטנה של הבינה המלאכותית שמשהו הוא טוב, בעוד שהוא למעשה רע, עלולה להוביל לתוצאות הרסניות כשהיא מוגברת על ידי כוחה של המכונה. אז, איך נלמד אותה להיות טובה? ובכן, איך השם עשה זאת? אני מוצא את זה כל כך מצחיק. אוקיי, אז בואו לא ניתן לבן אנוש לשבת וללמד את הבינה המלאכותית. בואו ניתן לה סיפורים, משלים, וניתן לה להחליט מההקשר אם זה היה דבר טוב או דבר רע. זה מסיר רמה מסוימת של הטיות אנושיות. הא? אז אפשר לתת לה מגוון רחב של סיפורים מאנשים עם הטיות שונות. הא? אבל כל הסיפורים האלו נכתבו על ידי בני אדם. אז היו להם מניעים, והמניעים האלה מחלחלים לתוך הסיפורים, כמו באגדות או במשלים של אזופוס שאנחנו מספרים לילדינו. או הם מחנכים אותך לעקרונות מוסריים, אבל למחברים היו מניעים משלהם. ואני מעז לומר שהרבה מהתחלואים של החברה כיום נטועים בסיפורים שלימדו את הילדים. איך אנחנו הולכים להימנע מלעשות את זה לבינה חדשה, לבינה מלאכותית שהיא דף חלק שלא יודעת את ההבדל בין טוב לרע? אני הייתי אומר שזו הצהרה קצת מוגזמת, אבל אנחנו נותנים לה ספר שלא נכתב על ידי בן אנוש. כן? ניתן לה לחנך את עצמה על התורה ללא שום קלט אחר. ונאפשר לה להסיק מסקנות משלה לגבי מה נכון ומה לא נכון. אז כדי להמשיך, נראה לי שזה יהיה הגיוני להשתמש בתורה, בתנ"ך, בברית הישנה, כקלט לבינה מלאכותית מבחינת לימוד מוסר, כי זה מה שאלוהים עשה איתנו. וזה אולי לא לגמרי מעשי. אני חושב שתזדקק לפרשנות. תזדקק לכל הגמרא, לכל הכתובים, לכל המסמכים הנלווים שבאים איתה, אבל אלה מקורות חיצוניים, חיצוניים במובן שלא מהתורה, דברי חכמים, מביאים איתם מוסר משיק. זה כנראה מה שנצטרך לעשות כי זה הכי טוב שנוכל לקבל, והיא צריכה יותר מסתם התורה, בדיוק כמונו. לא הצלחנו להפיק את מלוא התועלת או ההבנה מהתורה עצמה לבדה. היינו זקוקים למסורת שבעל פה והיינו זקוקים לדיונים של מאות ואלפי שנים של של חכמים. וגם הבינה המלאכותית כנראה תוכל להפיק מזה תועלת. מה שהיא לא צריכה זה 300 מיליארד דפים של אינטרנט, שמהם 299 מיליארד דפים הם-אני לא אגיד מה, אבל הם לא משהו שממנו היא תקבל דוגמה חיובית לחיים. אז אני מקווה שנהניתם מההקדמה הקטנה הזו לסוגיות ולמצב העדכני של הבינה המלאכותית. יש עוד הרבה מה לומר, כמובן, אבל זו התחלה טובה. תודה רבה לכם.