הדיון הציבורי סביב בינה מלאכותית מתמקד כמעט תמיד באותה שאלה: עד כמה אנחנו נעשים תלויים בה. ארגונים מסתמכים עליה לניתוח מידע, ליצירת תוכן, להצעת רעיונות ואפילו לבניית אסטרטגיות. אבל בתוך כל השיח הזה נדמה שאנחנו שוכחים משהו פשוט למדי - גם ה-AI תלוי בנו, אולי אפילו יותר משנדמה.

‍

כולם מדברים על כמה אנחנו תלויים ב-AI. פחות מדברים על כמה הוא תלוי בנו.

‍

לאחרונה חשבנו על זה ונזכרנו בסרט אימה ישן מסוף שנות ה-90:
I Know What You Did Last Summer.

‍

למה דווקא בו?

כי למרות כל ההתקדמות הטכנולוגית, מודלי שפה מתקדמים עדיין חולקים מגבלה פשוטה למדי. הם יודעים לנתח מידע, לזהות דפוסים ולנסח תשובות מורכבות במהירות מרשימה. אבל יש דבר אחד בסיסי שהם אינם יודעים: הם לא יודעים מה עשית בקיץ האחרון.

כלומר, הם לא יודעים אלא אם סיפרת להם. אין להם מושג מה קרה בשיחת המסדרון לפני הפגישה, מה נאמר בפגישה אקראית בקפה של הבוקר, או איזה סבטקסט נבנה בתוך ארגון לאורך חודשים ושנים. במילים אחרות, גם המודל המתקדם ביותר עדיין חסר משהו פשוט למדי - הוא לא היה שם.

‍

כש-AI כותב אסטרטגיה

הנקודה הזו עלתה אצלנו לאחרונה באמצע עבודה על אסטרטגיית תוכן ללקוח. כמו בהרבה תהליכים כיום, גם כאן נעזרנו ב-AI כדי לייצר כיוון אסטרטגי ראשוני. תיארנו את הארגון, את האתגר ואת קהלי היעד, וביקשנו ממנו להציע מבנה אפשרי לאסטרטגיה.

המסמך שחזר היה טוב מאוד. הוא היה מסודר, מקיף ועם חשיבה אסטרטגית סבירה לחלוטין. מי שהיה קורא אותו בלי לדעת איך נוצר היה יכול בהחלט להתרשם שמדובר בעבודה מקצועית.

אבל אחרי כמה דקות של קריאה עלתה תחושה מוכרת: זו אסטרטגיה שיכולה לעבוד גם עבור עשרה ארגונים אחרים.

הכול היה נכון. הכול היה מנוסח היטב. אבל הכול גם היה צפוי למדי.

זו בדיוק הנקודה שבה מתחיל להופיע הפער בין מידע לבין הקשר.

‍

מידע מול הקשר

מודלי שפה מצטיינים בעיבוד מידע. הם יכולים לסכם מקורות, לארגן רעיונות ולהציע מבנים אסטרטגיים הגיוניים. אבל הם מתקשים לזהות את אותו רגע שבו תשובה נכונה הופכת לרעיון מעניין באמת.

המסקנה שעלתה אצלנו הייתה פשוטה למדי: ה-AI יודע לכתוב אסטרטגיה טובה, אבל הוא עדיין לא יודע איפה נמצאת נקודת הפריצה.

כדי להגיע לשם צריך להוסיף מרכיב שאין לאף מודל שפה - הקשר.

דווקא מהיכרות אינטימית עם הארגון, משיחות אגביות ומפרטים קטנים שלא תמיד מופיעים במסמכים רשמיים, מופיעים לעיתים החיבורים הבלתי צפויים שמובילים לרעיון חדש. לפעמים מתברר גם דבר נוסף: האתגר שמוצג בתחילת הדרך אינו בהכרח הבעיה האמיתית. רק אחרי כמה שיחות מתחילים להבין את נקודת המתח שממנה צריך להתחיל.

זו הבחנה שקשה מאוד להגיע אליה מתוך מידע בלבד.

אפשר אולי לנסח זאת כך: מידע מייצר תשובות. הקשר מייצר רעיונות.

‍

וזה נכון גם ליצירת תוכן

התופעה הזו אינה מוגבלת לעבודה אסטרטגית. גם הרעיונות הטובים לפוסטים, מאמרים או סיפורים כמעט אף פעם אינם נוצרים רק מול מסך. הם צומחים מתוך החיים עצמם: שיחה אקראית, פגישה מעניינת או רגע קטן שמקבל פתאום משמעות אחרת.

דווקא בעידן שבו מודלים חדשים וכלים מתקדמים מופיעים כמעט מדי שבוע, ההבחנה הזו נעשית חשובה יותר. הבינה המלאכותית נעשית חכמה ומהירה יותר כל הזמן, אך היא עדיין נשענת על חומר גלם בסיסי מאוד - החוויה האנושית שמוזנת לתוכה.

ובמובן הזה, היחסים בינינו לבין הבינה המלאכותית אינם באמת חד-צדדיים.

היא תלויה בנו לא פחות ממה שאנחנו מתחילים להסתמך עליה.