Текст обсуждает потенциальные последствия искусственного интеллекта для общества и экономики, поднимая вопросы о будущем человечества в эпоху, когда машины могут заменить людей на многих рабочих местах. Указывается, что искусственный интеллект может привести к росту производительности труда, но также и к снижению предельной производительности, то есть к большему производству с меньшим количеством людей. Это может привести к массовой безработице, что поднимает необходимость новой экономической политики, такой как универсальный базовый доход, чтобы обеспечить людям возможность продолжать потреблять и жить достойно.
Текст подчеркивает важность государственной и общественной политики для решения этих изменений и предлагает, что разница между утопическим и антиутопическим миром зависит от этой политики. Указывается на необходимость сильного лидерства и долгосрочного видения, особенно в таких странах, как Израиль, чтобы гарантировать, что технологии служат всему обществу, а не только немногим.
Кроме того, текст ссылается на видение Рамбама и Герцля, которые представляют общество, где технологии позволяют жить в изобилии и легкости, позволяя людям сосредоточиться на интеллектуальном развитии и других обогащающих занятиях. Подчеркивается необходимость черпать вдохновение из прошлого для построения лучшего будущего.
Ниже есть продолжение.הטקסט עוסק בהשפעות הפוטנציאליות של הבינה המלאכותית על החברה והכלכלה, ומעלה שאלות לגבי עתיד האנושות בעידן שבו מכונות עשויות להחליף בני אדם במקומות עבודה רבים. הוא מציין שהבינה המלאכותית יכולה להוביל לעלייה בפריון העבודה, אך גם לירידה בפריון השולי, כלומר, ייצור רב יותר עם פחות אנשים. זה עשוי להוביל לאבטלה המונית, מה שמעלה את הצורך במדיניות כלכלית חדשה, כמו הכנסה בסיסית אוניברסלית, כדי להבטיח שאנשים יוכלו להמשיך לצרוך ולחיות בכבוד.
הטקסט מדגיש את החשיבות של מדיניות ממשלתית וחברתית שתתמודד עם השינויים הללו, ומציע שההבדל בין עולם אוטופי לאנטי-אוטופי תלוי במדיניות זו. הוא מציין את הצורך במנהיגות חזקה ובחזון ארוך טווח, במיוחד במדינות כמו ישראל, כדי להבטיח שהטכנולוגיה תשרת את כל החברה ולא רק את המעטים.
בנוסף, הטקסט מתייחס לחזון של הרמב"ם והרצל, שמדמיינים חברה שבה הטכנולוגיה מאפשרת חיים שופעים וקלים, ומאפשרת לאנשים להתמקד בהתפתחות אינטלקטואלית ופעילויות מעשירות אחרות. הוא מדגיש את הצורך לשאוב השראה מהעבר כדי לבנות עתיד טוב יותר.
Я хочу привести вам две цитаты из прессы. Первая цитата от Google: "Во время недавнего звонка с инвесторами генеральный директор Google упомянул, что четверть всего нового кода в Google создается ИИ." Это было 30 октября. Еще одна вещь, которую я увидел несколько дней назад и даже забыл записать. Это было 6 ноября... Новости об инопланетянах, которые будут раскрыты в этом месяце, будет трудно переварить. По словам людей из NASA, в этом месяце будет сделано официальное заявление из-за новых доказательств существования инопланетян.
Я хочу представить Даниэля Шрайбера, генерального директора и основателя Lemonade, очень успешной финтех-компании, торгующейся на американской фондовой бирже. Даниэль также является основателем и председателем Института Мозаики, о котором, я уверен, он расскажет немного позже. Спасибо, Гил, и спасибо за приглашение. Мы начали утро с утверждения, с которым многие согласятся, но я думаю, что в этом отношении я буду выглядеть несколько неуместно.
Событие с ИИ следует рассматривать как прямое продолжение различных технологий, которые развивались до этого момента. Была промышленная революция, телефон, автомобиль, интернет и компьютер. Мы перешли от одного к другому, и поэтому, когда задается вопрос, как справляться с искусственным интеллектом, нам нужно учиться на уроках прошлого. Я хочу поставить под сомнение это утверждение — оно может быть верным, но я не совсем убежден. Я думаю, что возможно, что сравнение, которое здесь проводится, действительно с промышленной революцией, но представьте, что в 1900-х годах была конференция Тауба о лошадях.
Первый автомобиль Benz, выпущенный в 1885 году, только что вышел. Люди спрашивали себя, что этот новый двигатель внутреннего сгорания сделает с их жизнью, и все говорили, что все будет хорошо. На протяжении 5000 лет мы видели один и тот же шаблон — каждый раз, когда что-то новое изобреталось, это только приносило нам пользу. Мы изобрели седло, телегу и плуг, и каждый раз производительность лошади увеличивалась, что приводило к большему спросу на лошадей. И это правда, что технология повышает производительность лошади — до тех пор, пока она в конечном итоге полностью не заменит ее.
Век назад в Соединенных Штатах на каждых четырех человек приходилась одна лошадь. Сегодня это число сократилось на 97%. Лошади больше не нужны. Я думаю, что то, что происходит сегодня с ИИ, не сопоставимо с телефоном, интернетом или смартфоном. ИИ — это то, что будет направлять нас в мире миллиардов внеземных существ. Я хочу, чтобы вы немного потерпели. В конце вы можете судить и отвергнуть все, что я вам скажу. Но сначала выслущайте то, что я вам хочу сказать.
Я хочу развить тезис с тремя аргументами. Первый... Все они довольно просты. Любую работу, которую можно выполнять на Zoom, ИИ сделает лучше. Даже работы, которые нельзя выполнять на Zoom — мы к этому еще вернемся — но каждая работа, которую можно выполнять на Zoom, и во время Короны мы обнаружили, что многие работы действительно можно выполнять на Zoom. Юристы, бухгалтеры, учителя, программисты, диетологи, вымышленные психологи — какая бы профессия ни пришла вам в голову. Второе утверждение: как только первое утверждение окажется верным, ни один работодатель не устоит перед искушением заменить человека ИИ.
Любой, кто настаивает на том, чтобы сказать: "Нет, я хочу людей", будет вытеснен с рынка, потому что конкуренты примут ИИ, и это будет стоить лишь малую часть того, что делают люди; эта волна неотразима. Третье утверждение, хотя и провокационное, вероятно, верно: мы не в 50 годах от этого преобразования. Большая часть этого, вероятно, произойдет до конца этого десятилетия. К 2035 году больше людей, вероятно, примут это. Возможно, организации, такие как Медицинская ассоциация, введут определенные ограничения, но они не будут связаны с технологическими ограничениями.
Я начну с чего-то, что укоренено в моей профессиональной экспертизе, а затем расширю это. Как уже упоминалось, я генеральный директор Lemonade, страховой компании, управляемой ИИ, основанной в 2015 году. С самого начала компания позиционировала себя как страхового провайдера на основе ИИ. В Lemonade 98% наших полисов продаются без какого-либо человеческого взаимодействия. Удивительно, но даже большинство претензий — обычно гораздо более сложные процессы — также обрабатываются и оплачиваются без участия человека. Мы держим мировой рекорд Гиннеса за урегулирование претензии всего за 3 секунды.
ИИ работает эффективно от начала до конца, снижая затраты и значительно повышая удовлетворенность клиентов. Что еще более интересно, так это то, что произошло за последние два года. Размер нашей компании увеличился на 50%, и мы испытали значительный рост. Однако за этот период наша рабочая сила фактически сократилась. Это беспрецедентно. Это как лошади в 1900-х годах. Мы смогли увеличить наш бизнес на 50%, одновременно сократив нашу рабочую силу. Посмотрите, что происходило за эти два года.
GPT-3, как уже упоминалось, был выпущен в ноябре два года назад — это когда приземлились инопланетяне. За эти два года они прогрессировали, учились и впитывали все человеческое творчество на всех языках с начала времен. Они уже видели достаточно, и они учатся с головокружительной скоростью. Если это еще не произвело на вас впечатление, просто посмотрите на темпы прогресса. GPT-3 был как первоклассник, GPT-4 был на уровне средней школы, а новая модель, которая находится в предварительном просмотре и называется O1, во многих отношениях сопоставима с уровнем PhD.
Все это произошло всего за два года. Профессор иммунологии сказал: "Мой опыт на данный момент: модель Open AI o1, особенно o1 preview, лучше, чем 90% студентов PhD по биологии. Я не делаю это заявление легкомысленно, так как я обучал отличных студентов PhD." Итак, если мое первое утверждение было, что Zoom сможет делать все, что нужно, первое, что нужно, это профессиональные знания. Томмер упомянул ранее сегодня, что в офисе ИИ превосходит людей — будь то в медицинских советах или других областях.
Фактически, для большинства профессий индексы были на уровне 3,5 баллов, но теперь с O1 мы уже достигли гораздо более продвинутых уровней. Для тех, кто еще не пробовал, как только они попробуют задавать юридические, медицинские или академические вопросы самым продвинутым моделям, впечатление действительно очень сильное. Помимо этого, чтобы правильно управлять Zoom, недостаточно иметь абстрактные знания и удивительных студентов PhD. Люди часто говорят, и мы обсуждали это здесь раньше, моя жена — психолог, так что всегда есть этот спор:
"Да, но вам нужен межличностный контакт. Вам нужно читать выражения лиц; машины не могут чувствовать." Я не хочу утверждать, что машины могут чувствовать. Это вообще не имеет значения. В мире нет человека, который получает деньги за то, чтобы чувствовать. Мы получаем деньги за то, чтобы распознавать эмоции и выражать эмоции, а не за то, чтобы их чувствовать. ИИ знает, как распознавать эмоции, и даже научился их выражать. Это немного старая история, которой больше года. Здесь вы видите фотографию моей бабушки, которой в июле исполнится 102 года, встречающей моего первого внука впервые.
Да, у меня есть и внук, и бабушка. Мой сын, которого вы видите на фотографии... Вся семья прилетела, чтобы отпраздновать ее 100-летие, и во время этого празднования она впервые встретила своего праправнука. Это фотография, и это то, что вы видите. Я загрузил эту фотографию в ChatGPT и спросил: "Что вы видите?" Это все, что я спросил. Ответ здесь на иврите. Мы не будем читать все, но он отсканировал все и даже распознал кипу моего сына и ее значение.
Но обратите внимание на эмоции. "Эта фотография запечатлевает трогательный момент." "Ее пожилые руки протянуты с любовью." "Рука мужчины нежно держит ногу младенца, пока он смотрит на него с теплотой." Акцент на этом изображении сделан на этом прекрасном человеческом взаимодействии. Оно запечатлевает суть любви и семейной связи, подчеркивая значимую связь между поколениями. ИИ теперь может распознавать черты лица и различать даже самые тонкие нюансы. Ранее, если вы говорили устно с ИИ, он бы преуспел, но только путем преобразования вашей речи в письменный язык, обработки ее через модель и затем генерации устного ответа.
Однако недавние достижения привели к появлению модели, обученной полностью на устном языке. Эта новая модель захватывает интонацию, срочность, сарказм и другие тонкости человеческого выражения с замечательной точностью. Кажется, нет аспекта общения, который ИИ не может интерпретировать. Если ИИ уже знает профессию, правила и контекст, он также может распознать эмоции клиента — будь то гнев, срочность, задумчивость, нерешительность или стремление. Но как насчет того, чтобы эффективно выражать себя на Zoom? Существует новая модель, еще не широко доступная, но с некоторыми примерами, уже появляющимися, включая конкурентов. Эта, не GPT, но называемая "Sora", также исходит от той же компании. Используемая указание: "Крупный план глаза 24-летней женщины, стоящей в Марракеше, снятый в полдень, с использованием кинематографической фотографии с глубиной резкости в семьдесят мм, вызывающей кинематографическую жизненную сущность." И позвольте мне спросить вас: если бы вы встретили эту женщину на Zoom, вы бы знали, что она не ИИ? Вы бы догадались, что это не настоящая женщина, стоящая где-то в Марракеше?
Это не разговор о будущем — это реальность, отчет из прошлого. Эти достижения уже существуют, и здесь нет никаких предположений. Создайте видео группы щенков золотистого ретривера, играющих в снегу с головами, торчащими из снега. Я спрашиваю вас, что не хватает в этом уравнении, чтобы мне ответил ИИ на юридический вопрос за 20 долларов в месяц и создал для меня юриста, который ответит на каждый мой вопрос? Кстати, я испытал это три месяца назад. Мой тесть скончался, и я занимаюсь наследством.
Он хранил несколько золотых монет в Калифорнии и имел банковский счет в удаленном месте. Вместо того чтобы нанимать юриста в Калифорнии и другого в удаленном месте, я спросил GPT, что делать, как с этим справиться, так как это не было частью завещания. GPT сказал мне, что его жена должна написать аффидевит. Затем я попросил GPT создать PDF, и он это сделал. Она подписала PDF, и он был отправлен. Нам не пришлось платить юристу в Калифорнии 2000 долларов и нанимать юриста в удаленном месте. GPT уже позаботился о юридической работе за меня.
И если вы не хотите, чтобы ваш юрист выглядел так... Вы понимаете суть. Мы говорим о медицинских вопросах здесь. Все спрашивают GPT обо всех своих медицинских вопросах, и если вы еще этого не сделали, вам стоит. Вы видели профессора ранее, который упомянул, что он уже на уровне PhD. Опять же, если это не тот врач, которого вы хотите... Есть варианты. Я работаю в высокотехнологичной компании, и я думаю, что день не за горами, когда мы перестанем нанимать выпускников университетов, потому что ИИ уже знает, как генерировать хороший код.
И здесь вопрос идет немного глубже, не только знает ли ИИ, как писать код — потому что он знает, и эти вещи происходят все время. Но с врачом, например, вы хотите кого-то, с кем можно поговорить — это одно-на-один отношение, как и с вашим юристом. Но у программистов нет такой динамики. Что отличает мощность разработки небольшой компании, такой как моя, от крупной компании, такой как Google, это десятки тысяч разработчиков. У нас нет бюджета, чтобы получить тысячи разработчиков.
Но как только ИИ разрабатывает код, предельная стоимость получения разработчика стремится к нулю, так что нет причин, почему мне нужно миллион разработчиков. Будь у нас тысячи разработчиков или если у Ирана есть миллион, внезапно мы говорим не только о возможностях; мы говорим о безумной масштабируемости, которая меняет порядок вещей. Ничто не сравнится с этим. Мы на пороге того, что человечество теряет свое преимущество, свой интеллект, над всем остальным во Вселенной. Мы больше не на вершине пирамиды. Мы находимся на грани замены чем-то более мощным, более умным, чем мы. Это никогда не происходило раньше. Это не просто еще один шаг — это фундаментальный сдвиг в порядке вещей. Я думаю, что это также прогрессирует таким образом, что кажется почти неизбежным. В 1951 году Алан Тьюринг сказал: "Было бы разумно найти некоторое утешение в вере, что машина никогда не сможет воспроизвести некоторые особенности, которыми обладает человек. К сожалению, я не могу предложить такого утешения."
Я объясню, что он говорит, по-другому. У нас нет эмпирической или теоретической причины полагать, что что-либо, сделанное нейронами, работающими на белке, не может быть сделано нейронами, работающими в облаке. Ноль. В иной беседе мы могли бы глубже рассмотреть философскую проблему сознания — интересную тему, не связанную с нашим текущим обсуждением о рабочей силе и занятости. Ноль. И, как только ИИ сравняется с человеческими возможностями, он превзойдет нас в тысячу раз. Стоимость наличия миллиона разработчиков вместо одного — вы понимаете, к чему это идет.
Я хочу вернуться к лошадям и мысли, что будущее похоже на прошлое. Мне бы хотелось, чтобы это можно было объяснить недостатком воображения — либо моего, либо чьего-то еще. Недостатком воображения, который мешает представить будущее удивительным без радикальных перемен, так же, как в прошлом было сложно представить то, что стало реальностью. Например, в Соединенных Штатах в 1790 году 90% населения были фермерами. Сегодня это всего один процент. Но если бы мы сказали им, что это будет так, они, вероятно, протестовали бы. Они не могли знать, что их потомки станут свадебными фотографами, Java-кодерами или займутся работами, которые даже не существовали тогда.
Недостаток воображения в самом воображении. Я совсем не уверен, что именно это сейчас происходит. Успех промышленной революции пришел после 100 лет войн, десятков миллионов смертей и безумной колонизации — определенно нелегко, но это закончилось счастливым концом. Даже если в фильме есть счастливый конец, это не тот фильм, на который мы хотели бы взять наших детей. Я не вижу здесь счастливого конца. В прошлом в системе было много защитных механизмов, когда машины заменяли нас за счет своей превосходящей силы, мы находили способы адаптироваться, полагаясь на возможности нашего разума.
Теперь, однако, они приходят, чтобы заменить мозг - основополагающий элемент, на котором мы создаем добавленную ценность на рабочем месте. Кстати, один из уроков промышленной революции — это именно второй пункт, который я поднял: Работодатель заменит работника машиной, как только это станет выгодным. Более 90% фермеров покинули свои поля — никто не смог устоять перед прогрессом, который заменил ручной труд машинным. Трактор изменил все. Мы не знаем, произойдет ли это в 2030, 2028 или 2038 году.
У меня есть внук, у меня есть дети, и будь-то через 5 или 10 лет, для меня это не имеет значения. Важно то, что это не через 200 лет. Это в рамках времени, о котором нам нужно думать очень серьезно. Мы говорили ранее о том, сколько времени потребовалось ИИ для выполнения задач, таких как классификация изображений в прошлом, по сравнению с тем, как быстро он делает это сейчас. Это показывает заметное увеличение его возможностей. В этом контексте существует растущее согласие о том, когда может появиться AGI (искусственный общий интеллект).
Что такое AGI? В широком смысле, это ИИ, который может делать все. Мы уже знаем о специфическом ИИ, который может обыграть нас в шахматы или распознавать собак и кошек. Но AGI относится к ИИ, способному вести всесторонние разговоры и превосходить людей почти во всем — или, по крайней мере, в 90% задач. Это тот уровень, о котором мы говорим, когда говорим об AGI. Исследователи долгое время предполагали, насколько далеко мы находимся от достижения AGI. Когда их спрашивали всего пять лет назад, консенсус был в том, что мы все еще в 50 годах от такого рубежа.
Затем появился GPT, и оценки начали меняться. Внезапно исследователи сказали: "О, это может произойти раньше, чем мы думали", и временные рамки сократились до 34 лет. Было выпущено еще несколько моделей, и временные рамки снова сократились — до 18 лет. Теперь многие считают, что AGI появится до конца этого десятилетия. Если они продолжат ошибаться, это может быть всего через два года. Если они правы на этот раз, то мы говорим о 5 или 6 годах. В Силиконовой долине это теперь стало общепринятым предположением
И если они ошибаются на пять лет, изменит ли это что-то в расчетах или политиках, которые мы должны принять? Вовсе нет. Давайте на мгновение рассмотрим порядки величин. GPT-1 был обучен на примерно 100 миллионах параметров. Затем появился GPT-2, который увеличился в десять раз до 1 миллиарда параметров. GPT-3 сделал еще более значительный скачок, увеличившись в 100 раз до 175 миллиардов параметров. GPT-4 пошел еще дальше, достигнув ошеломляющих 1,7 триллиона параметров. И все же даже это не предел.
Прыжки между поколениями ошеломляют, с каждым повторением увеличиваясь в 10 или даже 100 раз. Еще один способ подойти к этой истории. Я рассмотрел два самых значительных технологических начинания в истории человечества: проект "Аполлон" и проект "Манхэттен". Проект "Аполлон", направленный на то, чтобы отправить человека на Луну, мобилизовал усилия примерно 200 000 компаний. Это грандиозное начинание заняло 10 лет и было успешной инвестицией. С поправкой на инфляцию, да? Инвестиции в ИИ в 2024 году эквивалентны 40-кратной годовой инвестиции, сделанной в проект "Аполлон".
Рассмотрим проект "Манхэттен", целью которого было создание атомной бомбы. Его масштаб был ошеломляющим, сопоставимым с 10% всего производства электроэнергии в США — проектом поистине ошеломляющего масштаба. Считалось, что само существование человечества зависит от успеха проекта "Манхэттен". По крайней мере, это было преобладающее мнение в то время. Однако инвестиции, сделанные в 2024 году в ИИ, в 70 раз больше, чем было инвестировано в проект "Манхэттен". Ничего подобного в мире никогда не было. Мы работаем на совершенно другом уровне, и даже сейчас потенциал все еще раскрывается.
Это изображение Три-Майл-Айленда. Здесь раньше была электростанция, которая была выведена из эксплуатации в 2019 году, но теперь она возвращается в эксплуатацию. Microsoft нуждается в энергии, и эта электростанция требуется всего лишь для обучения ИИ. ИИ текущего поколения требует около 10 мегаватт в течение нескольких месяцев для обучения, что много. Вероятно, для 5-го поколения, GPT-5, потребуется около 100 мегаватт. Следующее поколение, около 2026-2027 годов, потребует около одного гигаватта электроэнергии для обучения этих моделей, фактически требуя атомной электростанции, посвященной только этой цели.
Это инвестиции и стандарт, который мы должны поддерживать. Это имеет большое и смелое значение для Государства Израиль и нашего будущего, потому что мы даже не являемся частью этой игры. У нас нет ни мощности, ни необходимых инвестиций, чтобы конкурировать. И это не только Microsoft — Oracle также запросила разрешение на строительство серверной фермы с тремя электростанциями. Amazon только что объявила, что ищет главного ядерного инженера. Кто бы мог подумать, что Amazon понадобится ядерный инженер?
И все это приводит нас к прогнозам о том, что произойдет, не через 50 лет, а в ближайшие несколько лет. Генеральный директор Microsoft: "Правила масштабирования показывают, что каждые шесть месяцев или около того происходит удвоение вычислительных мощностей для ИИ". Правила масштабирования здесь берут свое. Закон Мура говорил, что чипы удваиваются в мощности каждые 18-24 месяца с 1950-х годов. Мы видим, что это явление продолжается, но в дополнение к этому у нас также есть увеличенные инвестиции и третий слой: алгоритмические улучшения.
Лучшие чипы, более продвинутые алгоритмы и большие инвестиции объединяются, чтобы привести к удвоению возможностей и способностей ИИ каждые шесть месяцев. Это происходит с 2010 года. С 2010 года до сегодняшнего дня вычислительная мощность, посвященная ИИ, вероятно, увеличилась в 50 миллионов раз. Она не просто удвоилась; она выросла на четверть миллиарда. Через шесть месяцев она, вероятно, увеличится до полумиллиарда, а через год может достичь миллиарда. Вот как работает экспоненциальный рост. Генеральный директор Nvidia, крупнейшей в мире компании по производству чипов, о ИИ:
Кажется, что в ближайшем будущем масштаб производительности будет удваиваться или даже утраиваться каждый год. Генеральный директор ИИ в Microsoft: Искусственный интеллект, который сам себя улучшает, будет достигнут в течение 3-5 лет, в крайнем случае, к 2030 году. Увлекательное событие. Сегодня нам нужны тысячи, десятки тысяч или даже сотни тысяч техников, работающих над ИИ. Но как только ИИ станет достаточно хорошим, или лучше, чем человеческий программист, он начнет писать свой собственный код. И тогда произойдет явление, которое может или не может произойти, которое будет называться "Взрыв интеллекта".
Если вы думаете, что сейчас все движется быстро, представьте, что произойдет, когда нам больше не понадобятся люди для оценки улучшений. Генеральный директор Google: "Оценки показывают, что в течение 5 лет или около того ИИ сможет улучшать свой собственный код. Это же явление произойдет, и в течение 6-8 лет, к 2030 году или вскоре после этого, производительность ИИ достигнет 90% эксперта в любой области." И снова я говорю... Может быть, я просто оптимистичен; может быть, это займет не 6 лет, может быть, 7, может быть, 10. Почему это вообще имеет значение?
Я в основном говорил о Zoom. Надеюсь, вы поняли мой аргумент, что все, что сотрудник может сделать на Zoom, также может быть сделано ИИ. Но помимо Zoom, в этой области происходят захватывающие разработки. В некоторых городах, таких как Сан-Франциско, Остин и Лос-Анджелес, услуги Uber или Get Taxi без водителей работают уже много лет. В Сан-Франциско уже два миллиона человек проехали в такси без водителей. Два миллиона человек. Уже пройдено сорок миллионов километров, и если обратить внимание на кривую внедрения, она почти вертикальна — это впечатляюще.
Илон Маск недавно написал о своей сети автомобилей, подчеркивая нечто очень интересное в ИИ, что мы можем увидеть через эти автомобили. ИИ — это сеть, которая функционирует как единый интеллект, способный перенимать знания, полученные в одном месте. В отличие от людей, где каждый человек должен учиться всему самостоятельно, чтобы стать юристом, бухгалтером или врачом, как только один экземпляр ИИ чему-то научится, все ИИ знают это мгновенно. Человеку требуется 50 лет опыта вождения, чтобы узнать то, что их сеть узнает всего за три секунды.
Это потому, что бесчисленные автомобили ездят одновременно, и как только один автомобиль научится справляться с определенной задачей, эти знания мгновенно передаются всем автомобилям. Подумайте о последствиях этого. Я наконец-то перехожу к робототехнике. Это чемпионат мира по робототехнике 2015 года. Очень забавно. 2015 год. Это из 2021 года. Это 2024 год. Ключевой момент, который нужно понять, заключается в следующем: настоящая проблема в робототехнике — это ИИ. Это не механика; это мозг. Чтобы построить функционального робота, он должен быть умным и способным понимать свое окружение.
И для этого ИИ теперь ускорит робототехнику с той же скоростью, что и сам ИИ. У нас нет трудностей с разработкой руки, чтобы сделать это. Или камеры, чтобы захватить окружение. Проблема заключается в понимании окружающей среды. Вот почему робототехника начала развиваться невероятно быстро. Когда я говорю, что инопланетяне приземлились... В Китае они стремятся, чтобы роботы имели настоящие человеческие черты лица. Недостаточно, чтобы эти роботы напоминали терминатора; они хотят, чтобы они выглядели точно как люди — как мы. Они вкладывают большие средства в такие аспекты, как внешний вид, цвет кожи, черты лица и выражения.
Инопланетяне приземлились. Уоррен Беннис однажды сказал, что на фабрике будущего будет только два работника: человек и собака. Человек будет там, чтобы кормить собаку, а собака будет там, чтобы не дать человеку трогать машины. Любое экспоненциальное развитие трудно понять людям. Наше развитие на протяжении тысяч лет не требовало такого рода прогресса. Когда мы шли 30 метров по саванне, каждый шаг продвигал нас на 30 метров вперед. Но теперь исследователи делают 30 экспоненциальных шагов и продвигаются на миллиард метров.
Такой прогресс трудно понять. Эйнштейн сказал, что это восьмой закон, восьмое чудо света. Я хочу продемонстрировать это, потому что мы часто попадаем в спираль размышлений о том, что принесет будущее. Некоторые из вас могут знать эту историю. Она о индийском короле, хотя это не обязательно должен быть индийский король, так мне рассказали. Один из его подданных сделал для него что-то доброе, и король, желая выразить благодарность, спросил: "Как я могу отплатить вам за то, что вы сделали для меня?"
Перед королем поставили шахматную доску. И подданный ответил: "Если король добр, на первой клетке положите одно зерно риса." "И умножьте это на второй клетке на два, на третьей клетке на четыре, на четвертой клетке на восемь." Король сказал: "Хорошо, без проблем." И действительно, внезапно это 4, затем 8, затем 16, и прежде чем вы это осознаете, мы на полпути. К этому моменту это контейнер риса, и он думает: "Вау, он не глуп, он в итоге получит много риса." Я вас кое о чём попрошу.
Повернитесь к человеку, сидящему справа от вас, и прошепчите ему число на ухо. Сколько всего клеток на всей шахматной доске? Когда он закончит, с сколькими контейнерами риса он уйдет? Поговорите с человеком рядом с вами в течение 3 секунд. Пожалуйста, шепните. Хорошо. Если кто-то сказал четыре миллиарда контейнеров, то он были прав. Четыре миллиарда контейнеров. Это намного больше, чем весь рис в мире. Нам трудно осознать, что происходит, когда что-то удваивается каждые 6 месяцев.
Это непонятно. Рэй Курцвейл, изобретатель и футурист, сформулировал это так, когда сказал: "Мы вступаем во вторую половину шахматной доски". До сих пор мы играли в безопасном месте: мы положили четыре зерна, восемь зерен, шестнадцать зерен. Контейнер. Мы теперь приближаемся ко второй половине шахматной доски, где мы прыгаем от одного контейнера к четырем миллиардам. Просто чтобы продемонстрировать, насколько мы не понимаем этого. Если бы мы остановились на одной клетке до последней, это не было бы четыре миллиарда — это было бы только два миллиарда.
Половина этого роста происходит на последней клетке. Это природа экспоненциального прогресса. Я начал с заявления о своем намерении обосновать три ключевых момента: Каждая работа, которую можно выполнять на Zoom, в конечном итоге будет выполнена лучше ИИ, за небольшую часть стоимости. Работодатели заменят людей на ИИ, когда это будет способствовать улучшению результатов бизнеса. Хотя широкое принятие может занять больше времени, технологические возможности для достижения этого будут существовать в течение следующих 5-10 лет. Вопрос тогда становится: что мы делаем с этой реальностью?
Сегодня утром был задан вопрос: это рай или ад? Я решил исследовать сходства между антиутопией и утопией. Я считаю, что мы должны подготовиться к будущему, отмеченному массовой, структурной и необратимой безработицей. И я не думаю, что это обязательно должна быть антиутопия. Есть нечто удивительно общее между антиутопией и утопией. В обоих случаях людям не нужно работать. Рамбам писал о видении конца времен почти 1000 лет назад. Он затронул эту тему в двух разных местах. "В те времена людям будет легко обеспечивать себя пропитанием, и с минимальными усилиями они смогут достичь значительной пользы. Человеческая жизнь будет оцениваться через соотношение между трудами и выгодами, и ценность человеческих дней будет расти соответственно."
Это в Мишне, а затем он пишет: "В то время не будет ни голода, ни войны, ни зависти, ни конкуренции, ибо доброта будет обильной, и все деликатесы будут так же обычны, как пыль". Тысячу лет назад древнее еврейское видение описывало мессианскую эру как время, когда нам больше не нужно будет работать для нашего пропитания. Вместо этого жизнь будет обильной и легкой, позволяя людям сосредоточиться на интеллектуальном развитии, семейной жизни и других обогащающих занятиях.
Мы вскоре углубимся в это. Самая идея, что ИИ может заменить нас в наших ролях, не обязательно ведет к утопическому миру. Я считаю, что вопрос о том, будем ли мы двигаться к утопическому или антиутопическому миру, если вы принимаете мои три предположения, будет определяться политикой. Политика правительства и общества определит результат. Технология уже продвигается, с электростанциями, которые строятся, и алгоритмами, которые развиваются. Эти инвестиции преодолели преграды, и мы неизбежно станем свидетелями прогресса.
Критический вопрос сейчас заключается в том, как мы реагируем. Для меня большая честь выступать на конференции Тауба, института, который сосредоточен на этих вопросах. Люди, присутствующие здесь, вероятно, разделяют ответственность за размышления об этих темах. Это требует много размышлений, ассимиляции и реакции. Разница между утопией и антиутопией не в том, заменят ли нас машины. Ключевой вопрос заключается в том, будут ли они работать на наших местах или для нас. И это вопрос политики. В экономических терминах я кратко коснусь некоторых экономических тезисов, и если это не интересно, не волнуйтесь, я быстро вернусь к основной теме.
Предложение не уменьшится, потому что ИИ заменяет человеческих работников. Оно, вероятно, увеличится. Завод, бухгалтерская фирма, юридическая контора или больница, которые заменяют людей ИИ, не будут предоставлять меньше услуг. Они будут предоставлять больше. Проблема будет не в предложении; она будет в спросе. Если 10, 20, 30 или даже 50% населения станут безработными и не будут иметь зарплаты, мы рискуем войти в негативную экономическую спираль. При рассмотрении политики представьте, если бы 100 миллиардов инопланетян приземлились в Израиле, существ, которые могут выполнять все задачи, которые могут люди, но требуют только небольшого количества электроэнергии для функционирования.
И это вопрос, который стоит перед нами. Я не уверен, будет ли это еще 3 года или 13 лет, но именно такие временные рамки мы рассматриваем. Я изложу некоторые идеи, которые не буду развивать, для тех, кому это интересно. Когда инопланетяне обгоняют людей, и я утверждаю, что мы движемся в этом направлении, средняя производительность труда возрастет, но это будет обманчиво, поскольку предельная производительность труда снизится. Это означает, что будет много производства с меньшим количеством людей, и может показаться, что люди производят много, но на самом деле добавление еще одного человека в систему не изменит ничего.
Предельная производительность труда уменьшится, и история, которую я рассказал о своей компании, станет общей для всех. Обществу не потребуется больше людей для выполнения большего объема работы. И тогда возникнет проблема. Если люди безработны, они не потребляют. С ростом безработицы появится не только моральная и социологическая проблема, но и экономическая. Внезапно не будет никого, кто нуждается во всем, что производится. Это создает кейнсианскую проблему — проблему спроса. Экономика не должна сокращаться из-за ИИ; она могла бы продолжать расти, если бы был кто-то, чтобы удовлетворить спрос на все, что производилось.
Вот почему я думаю, нам нужно начать серьезно рассматривать такие концепции, как универсальный базовый доход (UBI) и его варианты. Вместо того чтобы сосредотачиваться на обеспечении дохода и требовать от людей доказательства их бедности, мы должны признать, что проблема не в отсутствии мотивации, а в фундаментальном сдвиге. Проблема не в том, что люди не хотят работать; проблема в том, что для них больше нет работы. Инопланетяне заменили нас. В этом смысле нам нужно будет сделать то же самое, что мы сделали с бесплатным образованием и бесплатным здравоохранением — предоставить бесплатную зарплату всем.
Конечно, это будет иметь высокую стоимость, но здесь есть интересный поворот. Все эти компании, которые заменят людей ИИ, сделают это, чтобы сэкономить в 1000 раз больше затрат, что означает, что производство станет значительно дешевле. Когда 100 000 человек в Израиле потеряют работу, они могут временно стать водителями. Однако, когда такси начнут ездить без водителей, эти 100 000 человек снова окажутся безработными, но стоимость поездки на такси резко упадет. То же самое относится к профессиям, таким как бухгалтеры и юристы.
Это снижение затрат приведет к уменьшению общей стоимости жизни, вызывая дефляцию. Хотя будут трудности и давление, сниженные затраты означают, что даже с меньшими зарплатами, как предсказал Рамбам, люди смогут достичь гораздо большего. Даже если все, что я сказал, правда, это всего лишь первый уровень в пирамиде потребностей Маслоу — обеспечение людей едой и жильем. Вопрос о том, как мы используем все это свободное время, имеет решающее значение.
Понимают ли наши образовательные системы и другие общественные структуры, что значит жить без занятости как центрального столпа нашей жизни? Как мы строим продуктивную и креативную жизнь в таком сценарии? Уже есть примеры этого. Наша молодежь это делает. Пожилые люди это делают. Настоящим вызовом будет, сможем ли мы масштабировать это по всему обществу, не попав в ситуацию, как в фильме "ВАЛЛ-И", где, как только работа прекращается, нам выдают зарплату, и мы становимся толстыми и счастливыми — без какой-либо реальной цели или вовлеченности.
Я хочу завершить и на мгновение вернуться к повседневной жизни. Это мои три сына: один в резерве, другой на регулярной службе, а третий на "Цав Шмоне" (экстренный призыв). Каждый из них выполняет свою задачу. Извините. В итоге у нас возникли войны как внутри страны, так и за её пределами, и нам сообщили, что инопланетяне приземлились по всему миру. Мы заняты выживанием и решением внутренних и внешних конфликтов. Но мир не обращает на это внимания и продолжает двигаться вперёд, наблюдая за происходящим.
В Соединенных Штатах, в Европе, в других местах это тема дня. Инвестиции идут в это. Они не идут в Израиль. Конечно, по очевидным причинам. Но я хочу сказать несколько вещей об этом. Прежде всего, это удивительное поколение — именно оно должно будет справляться с вызовами, которые я упомянул. Для тех из нас, у кого уже седые волосы, все в порядке. Но это поколение и следующее за ним — это те, кто должен будет столкнуться с волной. Если инопланетяне приземляются и отнимают их средства к существованию, они заслуживают того, чтобы лица, принимающие решения, занимались этим, готовились заранее и принимали меры.
Мы не должны оставлять это им, чтобы они вернулись из армии и обнаружили, что мир ушел далеко вперед, пока они служили, и оказались в невыгодном положении. Есть ещё. Война закончится. И когда она закончится, мы заслуживаем того, чтобы иметь руководство с видением на следующие 25 лет. Видение того, каким будет столетие этой страны. Если, освободившись от этих трудностей и начав смотреть вперед, у нас будет руководство, которое не понимает ИИ и его потенциала, и не строит структуру Государства Израиль — будь то в экономике, армии, образовании, здравоохранении или любом другом секторе — на основе глубокого понимания обсуждаемых мной вопросов, нам будет тяжело.
Герцль представлял еврейское государство как страну с исключительным технологическим прогрессом, который приносит пользу всему обществу, а не только немногим, как Илон Маск и 100 000 безработных. У нас есть современное сионистское видение и древнее, вдохновленное Рамбамом. Мы должны черпать из этих корней и строить на них, чтобы создать видение будущего. Я написал "отведи меня к своему лидеру", потому что сильное лидерство имеет решающее значение для этого, и я надеюсь, что некоторые из тех, кто меня слышит, примут этот вызов.
Лидерство необходимо для решения этих вызовов, и важно относиться к ним серьезно. Черпая из нашего прошлого, мы можем построить лучшее будущее для себя. Большое спасибо.
https://www.youtube.com/watch?v=5gqtckj0Ohcאני רוצה להביא לכם שתי ציטוטים מהעיתונות. הציטוט הראשון מגוגל: "במהלך שיחת משקיעים לאחרונה, מנכ"ל גוגל ציין כי רבע מכל הקוד החדש בגוגל נוצר על ידי בינה מלאכותית." זה היה ב-30 באוקטובר. עוד דבר שראיתי לפני כמה ימים ואפילו שכחתי לרשום. זה היה ב-6 בנובמבר... החדשות על חייזרים שייחשפו החודש יהיו קשות לעיכול. לפי אנשים מנאס"א, החודש ייעשה הצהרה רשמית בעקבות ראיות חדשות לקיומם של חייזרים.
אני רוצה להציג את דניאל שרייבר, מנכ"ל ומייסד חברת Lemonade, חברת פינטק מצליחה מאוד הנסחרת בבורסה האמריקאית. דניאל הוא גם מייסד ויושב ראש מכון מוזאיקה, עליו אני בטוח שהוא יספר קצת מאוחר יותר. תודה, גיל, ותודה על ההזמנה. התחלנו את הבוקר עם טענה שרבים יסכימו איתה, אבל אני חושב שבעניין הזה אני אראה קצת לא במקום.
אירוע הבינה המלאכותית צריך להיחשב כהמשך ישיר של טכנולוגיות שונות שהתפתחו עד כה. הייתה המהפכה התעשייתית, הטלפון, המכונית, האינטרנט והמחשב. עברנו מאחד לשני, ולכן כשנשאלת השאלה איך להתמודד עם בינה מלאכותית, עלינו ללמוד מהלקחים של העבר. אני רוצה להטיל ספק בטענה הזו — היא עשויה להיות נכונה, אבל אני לא לגמרי משוכנע. אני חושב שייתכן שההשוואה שנעשית כאן היא באמת למהפכה התעשייתית, אבל תארו לעצמכם שבשנות ה-1900 הייתה ועידת טאובה על סוסים.
המכונית הראשונה של Benz, שיצאה ב-1885, רק יצאה. אנשים שאלו את עצמם מה המנוע החדש הזה יעשה לחייהם, וכולם אמרו שהכל יהיה בסדר. במשך 5000 שנה ראינו את אותו דפוס — בכל פעם שמשהו חדש הומצא, זה רק הביא לנו תועלת. המצאנו את האוכף, העגלה והמחרשה, ובכל פעם התפוקה של הסוס עלתה, מה שהוביל לביקוש גדול יותר לסוסים. וזה נכון שהטכנולוגיה מעלה את התפוקה של הסוס — עד שהיא בסופו של דבר מחליפה אותו לחלוטין.
לפני מאה שנה בארצות הברית היה סוס אחד לכל ארבעה אנשים. היום המספר הזה ירד ב-97%. סוסים כבר לא נחוצים. אני חושב שמה שקורה היום עם הבינה המלאכותית לא ניתן להשוואה לטלפון, לאינטרנט או לסמארטפון. הבינה המלאכותית היא מה שינחה אותנו בעולם של מיליארדי יצורים חוצניים. אני רוצה שתהיו סבלניים קצת. בסוף תוכלו לשפוט ולדחות כל מה שאגיד לכם. אבל קודם כל תקשיבו למה שאני רוצה לומר.
אני רוצה לפתח תזה עם שלושה טיעונים. הראשון... כולם די פשוטים. כל עבודה שניתן לבצע בזום, הבינה המלאכותית תעשה טוב יותר. אפילו עבודות שלא ניתן לבצע בזום — נחזור לזה — אבל כל עבודה שניתן לבצע בזום, ובמהלך הקורונה גילינו שהרבה עבודות באמת ניתן לבצע בזום. עורכי דין, רואי חשבון, מורים, מתכנתים, דיאטנים, פסיכולוגים דמיוניים — כל מקצוע שעולה לכם בראש. הטענה השנייה: ברגע שהטענה הראשונה תתברר כנכונה, אף מעסיק לא יעמוד בפני הפיתוי להחליף אדם בבינה מלאכותית.
כל מי שיתעקש לומר: "לא, אני רוצה אנשים", יידחק מהשוק, כי המתחרים יאמצו את הבינה המלאכותית, וזה יעלה רק חלק קטן ממה שעושים אנשים; הגל הזה בלתי ניתן לעצירה. הטענה השלישית, למרות שהיא פרובוקטיבית, כנראה נכונה: אנחנו לא במרחק של 50 שנה מהשינוי הזה. רוב זה כנראה יקרה עד סוף העשור הזה. עד 2035 יותר אנשים כנראה יקבלו את זה. ייתכן שארגונים כמו האיגוד הרפואי יטילו מגבלות מסוימות, אבל הן לא יהיו קשורות למגבלות טכנולוגיות.
אני אתחיל במשהו שמושרש במומחיות המקצועית שלי, ואז ארחיב את זה. כפי שכבר צוין, אני מנכ"ל Lemonade, חברת ביטוח המנוהלת על ידי בינה מלאכותית, שהוקמה ב-2015. מההתחלה החברה מיצבה את עצמה כספק ביטוח מבוסס בינה מלאכותית. ב-Lemonade 98% מהפוליסות שלנו נמכרות ללא כל אינטראקציה אנושית. באופן מפתיע, אפילו רוב התביעות — תהליכים שבדרך כלל הרבה יותר מורכבים — גם הן מטופלות ומשולמות ללא מעורבות אנושית. אנחנו מחזיקים בשיא גינס העולמי על יישוב תביעה תוך 3 שניות בלבד.
הבינה המלאכותית פועלת ביעילות מתחילתו ועד סופו, מפחיתה עלויות ומעלה באופן משמעותי את שביעות רצון הלקוחות. מה שעוד יותר מעניין הוא מה שקרה בשנתיים האחרונות. גודל החברה שלנו גדל ב-50%, וחווינו צמיחה משמעותית. עם זאת, במהלך תקופה זו כוח העבודה שלנו למעשה הצטמצם. זה חסר תקדים. זה כמו הסוסים בשנות ה-1900. הצלחנו להגדיל את העסק שלנו ב-50%, תוך כדי צמצום כוח העבודה שלנו. תראו מה קרה במהלך השנתיים האלה.
GPT-3, כפי שכבר צוין, שוחרר בנובמבר לפני שנתיים — זה כאשר החייזרים נחתו. במהלך השנתיים האלה הם התקדמו, למדו וספגו את כל היצירתיות האנושית בכל השפות מאז ומעולם. הם כבר ראו מספיק, והם לומדים בקצב מסחרר. אם זה עדיין לא הרשים אתכם, פשוט תסתכלו על קצב ההתקדמות. GPT-3 היה כמו תלמיד כיתה א', GPT-4 היה ברמת חטיבת ביניים, והמודל החדש, שנמצא בתצוגה מקדימה ונקרא O1, ברבים מהמובנים משתווה לרמת דוקטורט.
כל זה קרה תוך שנתיים בלבד. פרופסור לאימונולוגיה אמר: "הניסיון שלי כרגע: מודל Open AI o1, במיוחד o1 preview, טוב יותר מ-90% מהסטודנטים לדוקטורט בביולוגיה. אני לא עושה את ההצהרה הזו בקלות דעת, שכן אני הכשרתי סטודנטים מצוינים לדוקטורט." אז אם הטענה הראשונה שלי הייתה ש-Zoom יוכל לעשות כל מה שצריך, הדבר הראשון שצריך זה ידע מקצועי. תומר הזכיר מוקדם יותר היום שבמשרד הבינה המלאכותית עולה על בני אדם — בין אם זה במועצות רפואיות או בתחומים אחרים.
למעשה, עבור רוב המקצועות המדדים היו ברמה של 3.5 נקודות, אבל עכשיו עם O1 כבר הגענו לרמות מתקדמות הרבה יותר. למי שעדיין לא ניסה, ברגע שהם ינסו לשאול שאלות משפטיות, רפואיות או אקדמיות למודלים המתקדמים ביותר, הרושם באמת חזק מאוד. מעבר לכך, כדי לנהל נכון את Zoom, לא מספיק שיהיו לך ידע מופשט וסטודנטים מצוינים לדוקטורט. אנשים לעיתים קרובות אומרים, ודנו בזה כאן קודם, אשתי היא פסיכולוגית, אז תמיד יש את הוויכוח הזה:
"כן, אבל צריך מגע בין אישי. צריך לקרוא הבעות פנים; מכונות לא יכולות להרגיש." אני לא רוצה לטעון שמכונות יכולות להרגיש. זה בכלל לא משנה. אין בעולם אדם שמקבל כסף כדי להרגיש. אנחנו מקבלים כסף כדי לזהות רגשות ולהביע רגשות, לא כדי להרגיש אותם. הבינה המלאכותית יודעת איך לזהות רגשות, ואפילו למדה להביע אותם. זו קצת היסטוריה ישנה, שהיא יותר משנה. כאן אתם רואים תמונה של סבתי, שתהיה בת 102 ביולי, פוגשת את הנכד הראשון שלי לראשונה.
כן, יש לי גם נכד וגם סבתא. הבן שלי, שאתם רואים בתמונה... כל המשפחה טסה כדי לחגוג את יום הולדתה ה-100, ובמהלך החגיגה הזו היא פגשה לראשונה את הנין שלה. זו תמונה, וזה מה שאתם רואים. העליתי את התמונה הזו ל-ChatGPT ושאלתי: "מה אתה רואה?" זה כל מה ששאלתי. התשובה כאן בעברית. לא נקרא את הכל, אבל הוא סרק הכל ואפילו זיהה את הכיפה של הבן שלי ואת המשמעות שלה.
אבל שימו לב לרגשות. "התמונה הזו לוכדת רגע מרגש." "ידיה הקשישות מושטות באהבה." "ידו של הגבר מחזיקה בעדינות את רגל התינוק, בעודו מביט בו בחום." הדגש בתמונה הזו הוא על האינטראקציה האנושית היפה הזו. היא לוכדת את מהות האהבה והקשר המשפחתי, מדגישה את הקשר המשמעותי בין הדורות. הבינה המלאכותית עכשיו יכולה לזהות תווי פנים ולהבחין אפילו בניואנסים הדקים ביותר. בעבר, אם הייתם מדברים בעל פה עם הבינה המלאכותית, היא הייתה מצליחה, אבל רק על ידי המרת הדיבור שלכם לשפה כתובה, עיבודו דרך המודל ואז יצירת תגובה בעל פה.
עם זאת, ההתקדמות האחרונה הובילה להופעת מודל שהוכשר כולו על שפה מדוברת. המודל החדש הזה לוכד אינטונציה, דחיפות, סרקזם וניואנסים אחרים של הבעה אנושית בדיוק מרשים. נראה שאין היבט של תקשורת שהבינה המלאכותית לא יכולה לפרש. אם הבינה המלאכותית כבר יודעת את המקצוע, הכללים וההקשר, היא גם יכולה לזהות את רגשות הלקוח — בין אם זה כעס, דחיפות, הרהור, היסוס או שאיפה. אבל מה לגבי היכולת להביע את עצמך ביעילות ב-Zoom? קיים מודל חדש, שעדיין לא זמין באופן נרחב, אבל עם כמה דוגמאות שכבר מופיעות, כולל מתחרים. זה, לא GPT, אבל נקרא "Sora", גם הוא מגיע מאותה חברה. ההנחיה שניתנה: "תקריב של עין של אישה בת 24, עומדת במרקש, צולמה בצהריים, תוך שימוש בצילום קולנועי עם עומק שדה של שבעים מ"מ, מעורר את מהות החיים הקולנועית." ותנו לי לשאול אתכם: אם הייתם פוגשים את האישה הזו ב-Zoom, הייתם יודעים שהיא לא בינה מלאכותית? הייתם מנחשים שזו לא אישה אמיתית שעומדת איפשהו במרקש?
זה לא שיחה על העתיד — זו מציאות, דיווח מהעבר. ההישגים האלה כבר קיימים, ואין כאן שום הנחות. צרו סרטון של קבוצת גורי גולדן רטריבר משחקים בשלג עם ראשים מבצבצים מהשלג. אני שואל אתכם, מה חסר במשוואה הזו כדי שהבינה המלאכותית תענה לי על שאלה משפטית ב-20 דולר לחודש ותיצור עבורי עורך דין שיענה על כל שאלה שלי? אגב, חוויתי את זה לפני שלושה חודשים. חמי נפטר, ואני מטפל בירושה.
הוא שמר כמה מטבעות זהב בקליפורניה והיה לו חשבון בנק במקום מרוחק. במקום לשכור עורך דין בקליפורניה ואחר במקום המרוחק, שאלתי את GPT מה לעשות, איך להתמודד עם זה, כי זה לא היה חלק מהצוואה. GPT אמר לי שאשתו צריכה לכתוב תצהיר. ואז ביקשתי מ-GPT ליצור PDF, והוא עשה זאת. היא חתמה על ה-PDF, והוא נשלח. לא היינו צריכים לשלם לעורך דין בקליפורניה 2000 דולר ולשכור עורך דין במקום המרוחק. GPT כבר טיפל בעבודה המשפטית עבורי.
ואם אתם לא רוצים שהעורך דין שלכם ייראה כך... אתם מבינים את הנקודה. אנחנו מדברים על שאלות רפואיות כאן. כולם שואלים את GPT על כל השאלות הרפואיות שלהם, ואם עדיין לא עשיתם זאת, כדאי לכם. ראיתם את הפרופסור קודם לכן, שהזכיר שהוא כבר ברמת דוקטורט. שוב, אם זה לא הרופא שאתם רוצים... יש אפשרויות. אני עובד בחברת היי-טק, ואני חושב שהיום לא רחוק שבו נפסיק לשכור בוגרי אוניברסיטאות, כי הבינה המלאכותית כבר יודעת איך לייצר קוד טוב.
וכאן השאלה הולכת קצת יותר עמוק, לא רק האם הבינה המלאכותית יודעת איך לכתוב קוד — כי היא יודעת, והדברים האלה קורים כל הזמן. אבל עם רופא, למשל, אתם רוצים מישהו שאפשר לדבר איתו — זו מערכת יחסים אחד על אחד, כמו עם העורך דין שלכם. אבל למתכנתים אין דינמיקה כזו. מה שמבדיל את עוצמת הפיתוח של חברה קטנה כמו שלי מחברה גדולה כמו גוגל, זה עשרות אלפי מפתחים. אין לנו תקציב להשיג אלפי מפתחים.
אבל ברגע שהבינה המלאכותית מפתחת קוד, העלות השולית של קבלת מפתח שואפת לאפס, כך שאין סיבה למה אני צריך מיליון מפתחים. בין אם יש לנו אלפי מפתחים או אם לאיראן יש מיליון, פתאום אנחנו מדברים לא רק על יכולות; אנחנו מדברים על יכולת הרחבה מטורפת שמשנה את סדר הדברים. שום דבר לא משתווה לזה. אנחנו על סף כך שהאנושות מאבדת את היתרון שלה, את האינטליגנציה שלה, על כל השאר ביקום. אנחנו כבר לא בראש הפירמידה. אנחנו על סף החלפה במשהו חזק יותר, חכם יותר מאיתנו. זה מעולם לא קרה קודם. זה לא רק עוד צעד — זה שינוי יסודי בסדר הדברים. אני חושב שזה גם מתקדם בצורה שנראית כמעט בלתי נמנעת. ב-1951 אמר אלן טיורינג: "יהיה זה סביר למצוא נחמה מסוימת באמונה שמכונה לעולם לא תוכל לשחזר תכונות מסוימות שיש לאדם. למרבה הצער, אני לא יכול להציע נחמה כזו."
אני אסביר מה הוא אומר, בצורה אחרת. אין לנו סיבה אמפירית או תיאורטית להאמין שמשהו שנעשה על ידי נוירונים שעובדים על חלבון לא יכול להיעשות על ידי נוירונים שעובדים בענן. אפס. בשיחה אחרת יכולנו להעמיק יותר בבעיה הפילוסופית של התודעה — נושא מעניין, לא קשור לדיון הנוכחי שלנו על כוח העבודה והתעסוקה. אפס. וכאשר הבינה המלאכותית תשתווה ליכולות האנושיות, היא תעלה עלינו פי אלף. העלות של קיום מיליון מפתחים במקום אחד — אתם מבינים לאן זה הולך.
אני רוצה לחזור לסוסים ולמחשבה שהעתיד דומה לעבר. הייתי רוצה שזה יוכל להיות מוסבר כחוסר דמיון — או שלי או של מישהו אחר. חוסר דמיון שמונע לדמיין עתיד מדהים ללא שינויים רדיקליים, כמו שבעבר היה קשה לדמיין את מה שהפך למציאות. לדוגמה, בארצות הברית ב-1790 90% מהאוכלוסייה היו חקלאים. היום זה רק אחוז אחד. אבל אם היינו אומרים להם שזה יהיה כך, הם כנראה היו מוחים. הם לא יכלו לדעת שהצאצאים שלהם יהפכו לצלמי חתונות, כותבי קוד Java או יעסקו בעבודות שלא היו קיימות אז.
חוסר דמיון בדמיון עצמו. אני בכלל לא בטוח שזה מה שקורה עכשיו. ההצלחה של המהפכה התעשייתית הגיעה אחרי 100 שנות מלחמות, עשרות מיליוני מתים וקולוניזציה מטורפת — בהחלט לא קל, אבל זה נגמר בסוף טוב. גם אם בסרט יש סוף טוב, זה לא הסרט שהיינו רוצים לקחת את הילדים שלנו אליו. אני לא רואה כאן סוף טוב. בעבר היו במערכת הרבה מנגנוני הגנה, כאשר מכונות החליפו אותנו בזכות כוחן העודף, מצאנו דרכים להסתגל, תוך הסתמכות על היכולות של המוח שלנו.
עכשיו, עם זאת, הם באים להחליף את המוח — המרכיב הבסיסי שעליו אנחנו יוצרים ערך מוסף במקום העבודה. אגב, אחד הלקחים של המהפכה התעשייתית הוא בדיוק הנקודה השנייה שהעליתי: המעסיק יחליף את העובד במכונה ברגע שזה יהפוך לרווחי. יותר מ-90% מהחקלאים עזבו את השדות שלהם — אף אחד לא יכול היה לעמוד בפני ההתקדמות שהחליפה את העבודה הידנית במכונות. הטרקטור שינה הכל. אנחנו לא יודעים אם זה יקרה ב-2030, 2028 או 2038.
יש לי נכד, יש לי ילדים, ואם זה יקרה בעוד 5 או 10 שנים, זה לא משנה לי. מה שחשוב זה שזה לא בעוד 200 שנה. זה במסגרת הזמן שעלינו לחשוב עליו ברצינות רבה. דיברנו קודם על כמה זמן לקח לבינה המלאכותית לבצע משימות כמו סיווג תמונות בעבר, לעומת כמה מהר היא עושה את זה עכשיו. זה מראה עלייה ניכרת ביכולות שלה. בהקשר הזה יש הסכמה גוברת על מתי עשוי להופיע AGI (בינה מלאכותית כללית).
מה זה AGI? באופן כללי, זו בינה מלאכותית שיכולה לעשות הכל. אנחנו כבר יודעים על בינה מלאכותית ספציפית שיכולה לנצח אותנו בשחמט או לזהות כלבים וחתולים. אבל AGI מתייחס לבינה מלאכותית שיכולה לנהל שיחות מקיפות ולהתעלות על בני אדם כמעט בכל דבר — או לפחות ב-90% מהמשימות. זה הרמה שעליה אנחנו מדברים כשאנחנו מדברים על AGI. חוקרים זמן רב הניחו כמה רחוקים אנחנו מהשגת AGI. כששאלו אותם רק לפני חמש שנים, הקונצנזוס היה שאנחנו עדיין במרחק של 50 שנה מהישג כזה.
ואז הופיע GPT, וההערכות החלו להשתנות. פתאום החוקרים אמרו: "או, זה יכול לקרות מוקדם יותר ממה שחשבנו", ומסגרות הזמן התקצרו ל-34 שנה. שוחררו עוד כמה מודלים, ומסגרות הזמן שוב התקצרו — ל-18 שנה. עכשיו רבים מאמינים ש-AGI יופיע עד סוף העשור הזה. אם הם ימשיכו לטעות, זה יכול להיות רק בעוד שנתיים. אם הם צודקים הפעם, אז אנחנו מדברים על 5 או 6 שנים. בעמק הסיליקון זה עכשיו הפך להנחה מקובלת.ואם הם טועים בחמש שנים, האם זה ישנה משהו בחישובים או במדיניות שעלינו לאמץ? בכלל לא. בואו נבחן לרגע סדרי גודל. GPT-1 אומן על כ-100 מיליון פרמטרים. ואז הופיע GPT-2, שהגדיל פי עשרה ל-1 מיליארד פרמטרים. GPT-3 עשה קפיצה משמעותית עוד יותר, הגדיל פי 100 ל-175 מיליארד פרמטרים. GPT-4 הלך עוד יותר רחוק, והגיע ל-1.7 טריליון פרמטרים מדהימים. ועדיין זה לא הגבול.
הקפיצות בין הדורות מדהימות, עם כל חזרה גדלה פי 10 או אפילו פי 100. עוד דרך לגשת לסיפור הזה. בחנתי את שני המיזמים הטכנולוגיים המשמעותיים ביותר בהיסטוריה של האנושות: פרויקט "אפולו" ופרויקט "מנהטן". פרויקט "אפולו", שמטרתו הייתה לשלוח אדם לירח, גייס את מאמציהן של כ-200,000 חברות. זה היה מיזם גרנדיוזי שארך 10 שנים והיה השקעה מוצלחת. עם תיקון לאינפלציה, נכון? ההשקעות בבינה מלאכותית ב-2024 שוות ערך ל-40 פעמים ההשקעה השנתית שנעשתה בפרויקט "אפולו".
שקול את פרויקט "מנהטן", שמטרתו הייתה ליצור פצצת אטום. היקפו היה מדהים, משתווה ל-10% מכלל ייצור החשמל בארה"ב — פרויקט בקנה מידה מדהים באמת. סברו כי עצם קיומה של האנושות תלוי בהצלחת פרויקט "מנהטן". לפחות זו הייתה הדעה הרווחת באותה תקופה. עם זאת, ההשקעות שנעשו ב-2024 בבינה מלאכותית גדולות פי 70 ממה שהושקע בפרויקט "מנהטן". שום דבר כזה לא היה בעולם מעולם. אנחנו עובדים ברמה שונה לחלוטין, ואפילו עכשיו הפוטנציאל עדיין נחשף.
זו תמונה של ת'רי מייל איילנד. כאן הייתה תחנת כוח, שהוצאה משימוש ב-2019, אבל עכשיו היא חוזרת לפעולה. מיקרוסופט זקוקה לאנרגיה, ותחנת הכוח הזו נדרשת רק כדי לאמן את הבינה המלאכותית. הבינה המלאכותית של הדור הנוכחי דורשת כ-10 מגה-וואט במשך מספר חודשים לאימון, שזה הרבה. סביר להניח שלדור החמישי, GPT-5, יידרשו כ-100 מגה-וואט. הדור הבא, בסביבות 2026-2027, ידרוש כג'יגה-וואט של חשמל לאימון המודלים האלה, למעשה דורש תחנת כוח גרעינית המוקדשת רק למטרה זו.
אלה ההשקעות והסטנדרט שעלינו לשמור. יש לזה משמעות גדולה ונועזת למדינת ישראל ולעתיד שלנו, כי אנחנו אפילו לא חלק מהמשחק הזה. אין לנו את הכוח או את ההשקעות הנדרשות כדי להתחרות. וזה לא רק מיקרוסופט — אורקל גם ביקשה אישור לבנות חוות שרתים עם שלוש תחנות כוח. אמזון רק הודיעה שהיא מחפשת מהנדס גרעיני ראשי. מי היה מאמין שאמזון תצטרך מהנדס גרעיני?
וכל זה מביא אותנו לתחזיות על מה שיקרה, לא בעוד 50 שנה, אלא בשנים הקרובות. מנכ"ל מיקרוסופט: "חוקי הסקיילינג מראים שכל שישה חודשים בערך יש הכפלה של יכולות המחשוב עבור הבינה המלאכותית". חוקי הסקיילינג כאן לוקחים את שלהם. חוק מור אמר שהשבבים מכפילים את כוחם כל 18-24 חודשים מאז שנות ה-50. אנחנו רואים שהתופעה הזו נמשכת, אבל בנוסף לכך יש לנו גם השקעות מוגברות ושכבה שלישית: שיפורים אלגוריתמיים.
שבבים טובים יותר, אלגוריתמים מתקדמים יותר והשקעות גדולות יותר מתאחדים כדי להוביל להכפלת היכולות והכישורים של הבינה המלאכותית כל שישה חודשים. זה קורה מאז 2010. מ-2010 ועד היום כוח המחשוב המוקדש לבינה מלאכותית כנראה גדל פי 50 מיליון. הוא לא רק הוכפל; הוא גדל ברבע מיליארד. בעוד שישה חודשים הוא כנראה יגדל לחצי מיליארד, ובעוד שנה עשוי להגיע למיליארד. כך עובד גידול אקספוננציאלי. מנכ"ל Nvidia, חברת השבבים הגדולה בעולם, על הבינה המלאכותית:
נראה שבקרוב קנה המידה של הביצועים יוכפל או אפילו ישולש כל שנה. מנכ"ל הבינה המלאכותית במיקרוסופט: בינה מלאכותית שמשפרת את עצמה תושג תוך 3-5 שנים, במקרה הקיצוני, עד 2030. אירוע מרתק. היום אנחנו צריכים אלפים, עשרות אלפים או אפילו מאות אלפים של טכנאים שעובדים על הבינה המלאכותית. אבל ברגע שהבינה המלאכותית תהיה מספיק טובה, או טובה יותר מתוכניתן אנושי, היא תתחיל לכתוב את הקוד שלה. ואז יקרה תופעה שיכולה או לא יכולה לקרות, שתיקרא "פיצוץ אינטלקט".
אם אתם חושבים שעכשיו הכל זז מהר, דמיינו מה יקרה כשלא נצטרך יותר אנשים להערכת שיפורים. מנכ"ל גוגל: "ההערכות מראות שתוך 5 שנים או משהו כזה הבינה המלאכותית תוכל לשפר את הקוד שלה. אותה תופעה תקרה, ובתוך 6-8 שנים, עד 2030 או זמן קצר לאחר מכן, הביצועים של הבינה המלאכותית יגיעו ל-90% מהמומחה בכל תחום." ושוב אני אומר... אולי אני פשוט אופטימי; אולי זה ייקח לא 6 שנים, אולי 7, אולי 10. למה זה בכלל משנה?
בעיקר דיברתי על Zoom. אני מקווה שהבנתם את הטיעון שלי, שכל מה שעובד יכול לעשות ב-Zoom, גם הבינה המלאכותית יכולה לעשות. אבל מעבר ל-Zoom, יש התפתחויות מרתקות בתחום הזה. בחלק מהערים, כמו סן פרנסיסקו, אוסטין ולוס אנג'לס, שירותי Uber או Get Taxi ללא נהגים פועלים כבר שנים רבות. בסן פרנסיסקו כבר שני מיליון אנשים נסעו במוניות ללא נהגים. שני מיליון אנשים. כבר עברו ארבעים מיליון קילומטרים, ואם תשימו לב לעקומת האימוץ, היא כמעט אנכית — זה מרשים.
אילון מאסק כתב לאחרונה על רשת המכוניות שלו, והדגיש משהו מאוד מעניין בבינה מלאכותית, שניתן לראות דרך המכוניות הללו. הבינה המלאכותית היא רשת שפועלת כאינטליגנציה אחת, המסוגלת לאמץ ידע שנרכש במקום אחד. בניגוד לבני אדם, שכל אחד מהם צריך ללמוד הכל בעצמו כדי להפוך לעורך דין, רואה חשבון או רופא, ברגע שדגם אחד של בינה מלאכותית לומד משהו, כל הבינות המלאכותיות יודעות זאת מיד. לאדם נדרשים 50 שנות ניסיון בנהיגה כדי ללמוד את מה שהרשת שלהם לומדת תוך שלוש שניות בלבד.
זה קורה כי מכוניות רבות נוסעות בו זמנית, וברגע שמכונית אחת לומדת להתמודד עם משימה מסוימת, הידע הזה מועבר מיד לכל המכוניות. חשבו על ההשלכות של זה. אני סוף סוף עובר לרובוטיקה. זהו אליפות העולם ברובוטיקה לשנת 2015. מאוד משעשע. 2015. זה מ-2021. זה 2024. הנקודה המרכזית שצריך להבין היא זו: הבעיה האמיתית ברובוטיקה היא הבינה המלאכותית. זה לא המכניקה; זה המוח. כדי לבנות רובוט פונקציונלי, הוא צריך להיות חכם ומסוגל להבין את סביבתו.
ולשם כך הבינה המלאכותית תאיץ כעת את הרובוטיקה באותו קצב כמו הבינה המלאכותית עצמה. אין לנו קשיים בפיתוח יד שתעשה זאת. או מצלמה שתלכוד את הסביבה. הבעיה היא בהבנת הסביבה. זו הסיבה שהרובוטיקה החלה להתפתח במהירות מדהימה. כשאני אומר שהחייזרים נחתו... בסין הם שואפים שהרובוטים יהיו בעלי תווי פנים אנושיים אמיתיים. לא מספיק שהרובוטים האלה יזכירו את הטרמינייטור; הם רוצים שהם ייראו בדיוק כמו בני אדם — כמונו. הם משקיעים רבות בהיבטים כמו מראה חיצוני, צבע עור, תווי פנים והבעות.
החייזרים נחתו. וורן בניס אמר פעם שבמפעל העתיד יהיו רק שני עובדים: אדם וכלב. האדם יהיה שם כדי להאכיל את הכלב, והכלב יהיה שם כדי למנוע מהאדם לגעת במכונות. כל התפתחות אקספוננציאלית קשה להבנה עבור אנשים. ההתפתחות שלנו במשך אלפי שנים לא דרשה התקדמות מסוג זה. כשצעדנו 30 מטרים בסוואנה, כל צעד קידם אותנו ב-30 מטרים קדימה. אבל עכשיו החוקרים עושים 30 צעדים אקספוננציאליים ומתקדמים במיליארד מטרים.
התקדמות כזו קשה להבנה. איינשטיין אמר שזה החוק השמיני, הפלא השמיני של העולם. אני רוצה להדגים את זה, כי לעיתים קרובות אנחנו נכנסים לסחרור של מחשבות על מה יביא העתיד. חלק מכם אולי מכירים את הסיפור הזה. הוא על מלך הודי, אם כי זה לא חייב להיות מלך הודי, כך סיפרו לי. אחד מנתיניו עשה עבורו משהו טוב, והמלך, שרצה להביע תודה, שאל: "איך אני יכול לגמול לך על מה שעשית עבורי?"
לפני המלך הונחה לוח שחמט. והנתין ענה: "אם המלך טוב, על המשבצת הראשונה שים גרגר אורז אחד." "וכפול את זה על המשבצת השנייה לשניים, על המשבצת השלישית לארבעה, על המשבצת הרביעית לשמונה." המלך אמר: "בסדר, אין בעיה." ואכן, פתאום זה 4, ואז 8, ואז 16, ולפני שאתה מבין את זה, אנחנו באמצע הדרך. בשלב זה זה מיכל אורז, והוא חושב: "וואו, הוא לא טיפש, הוא בסופו של דבר יקבל הרבה אורז." אני אבקש מכם משהו.
פנו לאדם שיושב מימינכם ולחשו לו מספר באוזן. כמה משבצות יש על כל לוח השחמט? כשזה יסתיים, עם כמה מיכלי אורז הוא ילך? דברו עם האדם שלידכם במשך 3 שניות. בבקשה, לחשו. טוב. אם מישהו אמר ארבעה מיליארד מיכלים, הוא צדק. ארבעה מיליארד מיכלים. זה הרבה יותר מכל האורז בעולם. קשה לנו להבין מה קורה כשמשהו מכפיל את עצמו כל 6 חודשים.
זה לא מובן. ריי קורצווייל, ממציא ועתידן, ניסח זאת כך כשאמר: "אנחנו נכנסים לחצי השני של לוח השחמט". עד כה שיחקנו במקום בטוח: שמנו ארבעה גרגרים, שמונה גרגרים, שישה עשר גרגרים. מיכל. אנחנו עכשיו מתקרבים לחצי השני של לוח השחמט, שבו אנחנו קופצים ממיכל אחד לארבעה מיליארד. רק כדי להדגים עד כמה אנחנו לא מבינים את זה. אם היינו עוצרים משבצת אחת לפני האחרונה, זה לא היה ארבעה מיליארד — זה היה רק שני מיליארד.
חצי מהגידול הזה מתרחש במשבצת האחרונה. זו טבעה של התקדמות אקספוננציאלית. התחלתי בהצהרה על כוונתי לבסס שלוש נקודות מפתח: כל עבודה שניתן לבצע בזום, בסופו של דבר תבוצע טוב יותר על ידי בינה מלאכותית, בעלות קטנה בהרבה. מעסיקים יחליפו אנשים בבינה מלאכותית כאשר זה יתרום לשיפור תוצאות העסק. למרות שהאימוץ הרחב עשוי לקחת יותר זמן, היכולות הטכנולוגיות להשגת זאת יהיו קיימות במהלך 5-10 השנים הבאות. השאלה אז הופכת להיות: מה אנחנו עושים עם המציאות הזו?
הבוקר נשאלה השאלה: האם זה גן עדן או גיהנום? החלטתי לחקור את הדמיון בין אנטי-אוטופיה לאוטופיה. אני מאמין שעלינו להתכונן לעתיד המאופיין באבטלה המונית, מבנית ובלתי הפיכה. ואני לא חושב שזה בהכרח צריך להיות אנטי-אוטופיה. יש משהו מדהים במשותף בין אנטי-אוטופיה לאוטופיה. בשני המקרים אנשים לא צריכים לעבוד. הרמב"ם כתב על חזון אחרית הימים כמעט לפני 1000 שנה. הוא נגע בנושא הזה בשני מקומות שונים. "באותם ימים יהיה קל לאנשים לספק לעצמם מזון, ובמאמץ מינימלי הם יוכלו להשיג תועלת משמעותית. חיי האדם יוערכו דרך היחס בין עמל לתועלת, וערך ימי האדם יגדל בהתאם."
זה במשנה, ואז הוא כותב: "באותו זמן לא יהיה רעב, לא מלחמה, לא קנאה ולא תחרות, כי הטוב יהיה בשפע וכל המעדנים יהיו נפוצים כמו אבק." לפני אלף שנה, חזון יהודי עתיק תיאר את עידן המשיח כזמן שבו לא נצטרך עוד לעבוד עבור מחייתנו. במקום זאת, החיים יהיו שופעים וקלים, מה שיאפשר לאנשים להתמקד בהתפתחות אינטלקטואלית, חיי משפחה ופעילויות מעשירות אחרות.
נעמיק בזה בקרוב. עצם הרעיון שבינה מלאכותית יכולה להחליף אותנו בתפקידים שלנו לא בהכרח מוביל לעולם אוטופי. אני מאמין שהשאלה אם נתקדם לעולם אוטופי או אנטי-אוטופי, אם אתם מקבלים את שלוש ההנחות שלי, תיקבע על ידי מדיניות. מדיניות הממשלה והחברה תקבע את התוצאה. הטכנולוגיה כבר מתקדמת, עם תחנות כוח שנבנות ואלגוריתמים שמתפתחים. ההשקעות הללו חצו את המחסומים, ואנו נהיה עדים להתקדמות באופן בלתי נמנע.
השאלה הקריטית כעת היא כיצד נגיב. זו זכות עבורי לדבר בכנס טאוב, מכון שמתמקד בשאלות אלו. האנשים הנוכחים כאן כנראה חולקים את האחריות להרהר בנושאים אלו. זה דורש הרבה מחשבה, הטמעה ותגובה. ההבדל בין אוטופיה לאנטי-אוטופיה אינו בשאלה אם מכונות יחליפו אותנו. השאלה המרכזית היא האם הן יעבדו במקומותינו או עבורנו. וזו שאלה של מדיניות. במונחים כלכליים, אני אגע בקצרה בכמה תזות כלכליות, ואם זה לא מעניין, אל תדאגו, אני אחזור במהירות לנושא המרכזי.
ההיצע לא יקטן כי הבינה המלאכותית מחליפה עובדים אנושיים. הוא כנראה יגדל. מפעל, משרד רואי חשבון, משרד עורכי דין או בית חולים שמחליפים אנשים בבינה מלאכותית לא יספקו פחות שירותים. הם יספקו יותר. הבעיה לא תהיה בהיצע; היא תהיה בביקוש. אם 10, 20, 30 או אפילו 50% מהאוכלוסייה יהפכו למובטלים ולא יהיו להם משכורות, אנו מסתכנים בכניסה לספירלה כלכלית שלילית. בעת בחינת מדיניות, דמיינו אם 100 מיליארד חייזרים ינחתו בישראל, יצורים שיכולים לבצע את כל המשימות שבני אדם יכולים, אך דורשים רק כמות קטנה של חשמל כדי לתפקד.
וזו השאלה שעומדת בפנינו. אני לא בטוח אם זה יהיה בעוד 3 שנים או 13 שנים, אבל אלו מסגרות הזמן שאנו בוחנים. אני אציג כמה רעיונות שלא אעמיק בהם, למי שמעוניין. כאשר החייזרים עוקפים את בני האדם, ואני טוען שאנו מתקדמים בכיוון זה, הפריון הממוצע של העבודה יעלה, אך זה יהיה מטעה, שכן הפריון השולי של העבודה יירד. זה אומר שיהיה הרבה ייצור עם פחות אנשים, ויכול להיראות כאילו אנשים מייצרים הרבה, אבל למעשה הוספת עוד אדם למערכת לא תשנה דבר.
הפריון השולי של העבודה יקטן, והסיפור שסיפרתי על החברה שלי יהפוך לנפוץ לכולם. החברה לא תזדקק ליותר אנשים כדי לבצע יותר עבודה. ואז תתעורר בעיה. אם אנשים מובטלים, הם לא צורכים. עם עליית האבטלה תופיע לא רק בעיה מוסרית וסוציולוגית, אלא גם כלכלית. פתאום לא יהיה אף אחד שיזדקק לכל מה שמיוצר. זה יוצר בעיה קיינסיאנית — בעיית ביקוש. הכלכלה לא צריכה להתכווץ בגלל הבינה המלאכותית; היא יכולה להמשיך לגדול אם יהיה מישהו שיספק את הביקוש לכל מה שיוצר.
זו הסיבה שאני חושב שעלינו להתחיל לשקול ברצינות מושגים כמו הכנסה בסיסית אוניברסלית (UBI) והווריאציות שלה. במקום להתמקד בהבטחת הכנסה ולדרוש מאנשים להוכיח את עוניים, עלינו להכיר בכך שהבעיה אינה חוסר מוטיבציה, אלא שינוי יסודי. הבעיה אינה שאנשים לא רוצים לעבוד; הבעיה היא שאין יותר עבודה עבורם. החייזרים החליפו אותנו. במובן זה, נצטרך לעשות את אותו הדבר שעשינו עם חינוך חינם ובריאות חינם — לספק משכורת חינם לכולם.
כמובן, זה יהיה בעל עלות גבוהה, אבל כאן יש תפנית מעניינת. כל החברות הללו שיחליפו אנשים בבינה מלאכותית יעשו זאת כדי לחסוך פי 1000 בעלויות, מה שאומר שהייצור יהפוך לזול משמעותית. כאשר 100,000 אנשים בישראל יאבדו את עבודתם, הם עשויים להפוך זמנית לנהגים. עם זאת, כאשר מוניות יתחילו לנסוע ללא נהגים, אותם 100,000 אנשים שוב ימצאו את עצמם מובטלים, אך עלות הנסיעה במונית תרד בחדות. אותו דבר חל על מקצועות כמו רואי חשבון ועורכי דין.
הירידה בעלויות תוביל לירידה בעלות החיים הכוללת, מה שיגרום לדפלציה. למרות שיהיו קשיים ולחצים, העלויות המופחתות אומרות שגם עם משכורות נמוכות יותר, כפי שחזה הרמב"ם, אנשים יוכלו להשיג הרבה יותר. גם אם כל מה שאמרתי נכון, זה רק הרמה הראשונה בפירמידת הצרכים של מאסלו — הבטחת מזון ומחסה לאנשים. השאלה כיצד נשתמש בכל הזמן הפנוי הזה היא קריטית.
האם מערכות החינוך שלנו ומבנים חברתיים אחרים מבינים מה זה אומר לחיות ללא תעסוקה כעמוד התווך המרכזי של חיינו? איך אנחנו בונים חיים פרודוקטיביים ויצירתיים בתרחיש כזה? כבר יש דוגמאות לכך. הצעירים שלנו עושים את זה. המבוגרים עושים את זה. האתגר האמיתי יהיה האם נוכל להרחיב את זה לכל החברה, מבלי להיקלע למצב כמו בסרט "וול-E", שבו, ברגע שהעבודה נפסקת, נותנים לנו משכורת, ואנחנו הופכים לשמנים ומאושרים — ללא מטרה או מעורבות אמיתית.
אני רוצה לסיים ולחזור לרגע לחיי היומיום. אלה שלושת הבנים שלי: אחד במילואים, השני בשירות סדיר, והשלישי ב"צו שמונה" (קריאה לשירות חירום). כל אחד מהם מבצע את משימתו. סליחה. בסופו של דבר, היו לנו מלחמות גם בתוך המדינה וגם מחוצה לה, ונאמר לנו שהחייזרים נחתו בכל העולם. אנחנו עסוקים בהישרדות ובפתרון קונפליקטים פנימיים וחיצוניים. אבל העולם לא שם לב לזה וממשיך להתקדם, צופה במה שקורה.
בארצות הברית, באירופה, במקומות אחרים זו הנושא של היום. ההשקעות הולכות לזה. הן לא הולכות לישראל. כמובן, מסיבות ברורות. אבל אני רוצה לומר כמה דברים על זה. קודם כל, זהו דור מדהים — זה שיצטרך להתמודד עם האתגרים שהזכרתי. עבור אלה מאיתנו שכבר יש להם שיער אפור, הכל בסדר. אבל זה הדור והבא אחריו — אלה שיצטרכו להתמודד עם הגל. אם החייזרים נוחתים ולוקחים את אמצעי הקיום שלהם, הם ראויים לכך שמקבלי ההחלטות יעסקו בזה, יתכוננו מראש וינקטו צעדים.
אנחנו לא צריכים להשאיר את זה להם, כדי שהם יחזרו מהצבא ויגלו שהעולם התקדם הרבה קדימה בזמן שהם שירתו, וימצאו את עצמם בעמדת נחיתות. יש עוד. המלחמה תסתיים. וכשהיא תסתיים, אנחנו ראויים לכך שיהיה לנו מנהיגות עם חזון ל-25 השנים הבאות. חזון של איך ייראה המאה של המדינה הזו. אם, לאחר שנשתחרר מהקשיים הללו ונתחיל להסתכל קדימה, תהיה לנו מנהיגות שלא מבינה את הבינה המלאכותית ואת הפוטנציאל שלה, ולא בונה את מבנה מדינת ישראל — בין אם זה בכלכלה, בצבא, בחינוך, בבריאות או בכל מגזר אחר — על בסיס הבנה עמוקה של הנושאים שדנתי בהם, יהיה לנו קשה.
הרצל דמיין את המדינה היהודית כמדינה עם התקדמות טכנולוגית יוצאת דופן, שמביאה תועלת לכל החברה, ולא רק למעטים, כמו אילון מאסק ו-100,000 המובטלים. יש לנו חזון ציוני מודרני ועתיק, בהשראת הרמב"ם. עלינו לשאוב מהשורשים הללו ולבנות עליהם כדי ליצור חזון לעתיד. כתבתי "קח אותי למנהיג שלך", כי מנהיגות חזקה היא קריטית לכך, ואני מקווה שחלק מאלה ששומעים אותי יקבלו את האתגר הזה.
מנהיגות נחוצה לפתרון האתגרים הללו, וחשוב להתייחס אליהם ברצינות. על ידי שאיבה מהעבר שלנו, נוכל לבנות עתיד טוב יותר עבור עצמנו. תודה רבה.
