נוף הבינה המלאכותית הגנרטיבית: מצב נוכחי והעתיד
ההייפ אמיתי, הבאזז מחריש אוזניים והשיח מתפוצץ לרקיע. הנוף הנוכחי של בינה מלאכותית גנרטיבית (Generative AI או בקצרה GenAI) מתחיל לטשטש במעט את הגבולות בין בני אדם למכונות, ומותח את הגבולות של מה שהאחרונים יכולים ליצור למקומות חדשים ומעניינים.
איפה הטכנולוגיה הזאת היתה לפני כמה שנים, ולמה זה פתאום מתפוצץ? וזה לא רק דיבורים; שוק הבינה המלאכותית הגנרטיבית העולמי הוערך בלמעלה משמונה מיליארד דולר בשנת 2021 וצפוי להגיע למספרים של 65 מיליארד דולר עד שנת 2028!
מומחים בתעשייה חוזים כי בינה מלאכותית גנרטיבית עשויה להשפיע באופן משמעותי על תעשיות רבות, בינהם ענן, סייבר ואף אמנות, עיצוב, פרסום ועוד. אז הנה מבט מקרוב על נוף הבינה המלאכותית הגנרטיבית המתרחב במהירות ולאן הוא הולך בשנים הקרובות. לפחות עפ״י מה שהמוחים בתחום חוזים.
באופן אישי יכול לומר שבינה מלאכותית גנרטיבית תופסת אותי באתגר של מתיחת הגבולות בתחום הסייבר, קוד והענן ובפרט הלמידה העצמאית. יש דברים שהיא עושה היטב ואחרים בצורה גרועה. לאחר שהתחלתי להשתמש בפלטפורמות כמו ChatGPT הדבר הראשון שהבחנתי בו באופן ברור ומודגש הוא ״שבעלי הידע יישארו חזקים ויוכלו להתעצם ולהתקדם מהר יותר, ואלה שאין להם ידע מתקדם יישארו מאחור״.
המשפט האחרון לוקח אותנו למקום שבינה מלאכותית גנרטיבית מספקת לנו פשטות וכל כך הרבה מידע – לכן, במקרים שאין את הידע הבסיסי או המתקדם להבחין האם התוצאה או הפלט שקיבלנו נכונים, אנו יכולים למצוא את עצמנו במצב שהנתון שקיבלנו לכאורה מהימן, ולכן נשתשמש בו מבלי להבין את תוכנו ועומקו.
מהי בינה מלאכותית גנרטיבית?
בינה מלאכותית גנרטיבית משתמשת באלגוריתמים של למידת מכונה כדי ליצור תוכן או נתונים חדשים ומקוריים, או ליצור מתוך נתונים קיימים ולהנגיש אותם בצורה מרוכזת ונקודתית. הנתונים יכולים להיות בצורה של טקסט, שמע, וידאו, תמונות, קוד וכל דבר אחר. המונח גנרטיבי מתייחס לאופן שבו מודלים אלה יכולים ליצור נתונים חדשים במקום רק לנתח או לזהות נתונים קיימים. היא מתמקדת בעיקר ביצירת חפצים בעלי מראה אותנטי ונמצאת בשימוש נרחב בתחומים כמו אמנות, מוזיקה, ראייה ממוחשבת, רובוטיקה ועוד.
היישומים של בינה מלאכותית גנרטיבית משתרעים על פני תחומים רבים. סטארט-אפים משתמשים כעת בטכנולוגיות אלה כדי להפוך חלקים מכתיבת פטנטים לאוטומטיים, לעצב חלבונים ותרופות, להניע את הדור הבא של מנועי החיפוש, לתכנן ארכיטקטורות בנייה וליצור חוויות טובות יותר בעולמות וירטואליים ובמשחקים. הזמינות של כלי קוד פתוח וממשקי API הובילה להתפוצצות של סטארט-אפים חדשים שנכנסו לשוק. סקויה-קפיטל פרסמה לאחרונה דו”ח מפורט בנושא ועשתה מיפוי של הנוף הבינה המלאכותית הגנרטיבית עםלמעלה מ 100 סטארט-אפים וכלי בינה מלאכותית גנרטיביים.
התמונה והמיפוי מתוך האתר CB Insights
המפץ הגדול של ימינו?
בינה מלאכותית גנרטיבית היא אחד השינויים הגדולים ביותר באינטרנט בשנים האחרונות, אחרי המדיה החברתית והקריפטו. כיום, יש לנו מודלים חסכוניים, מהירים ואיכותיים של בינה מלאכותית ליצירת ממצאים שונים, ואין סימנים להאטה, אלא להיפך. תעשיית הבינה המלאכותית הגנרטיבית כבר מייצרת הכנסות והערכות שווי גבוהות למרות היותה חדשה יחסית.
על פי דיווחים, חברות כמו ג’ספר, שהושקה לפני כמעט שנתיים, הניבו הכנסות של כמעט 100 מיליון דולר והערכת שווי של 1.5 מיליארד דולר. באופן דומה, OpenAI, החברה שעומדת מאחורי GPT3 ומודלים אחרים של בינה מלאכותית, תגייס כספים לפי שווי של עשרות מיליארדי דולרים. אנתרופיק, שחקנית מרכזית נוספת בתחום, גייסה מימון של יותר מ 700 מיליון דולר. ברור ששוק הבינה המלאכותית הגנרטיבית משגשג ומייצר הכנסות והערכות שווי משמעותיות. אבל מאיפה כל זה בא? ואיך כל זה קרה כל כך מהר?
ובכן, אם תחשבו על זה, בני אדם תמיד דיברו על מוחות מבוססי תוכנה מאז שנות ה 50. כאילו, זוכרים מתי הכחול של IBM ניצח את קספרוב בשחמט ב 1997? או כאשר -AlphaGo ניצחה אדם אחר באמצעות Go בשנת 2016. בשנות השמונים אמר סטיב גובס שהמחשב של אפל הוא כמו אופניים למוח האנושי. כיום, בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להיחשב לחללית עבור המוח האנושי, ולקחת אותנו לגבהים חדשים של יצירתיות וחדשנות.
הצמיחה המטאורית של בינה מלאכותית גנרטיבית מונעת על ידי שלושה גורמים עיקריים: התקדמות במודלים של בינה מלאכותית, גישה לכמויות גדולות של נתונים וכוח מחשוב משופר. טכניקות למידת המכונה והלמידה העמוקה העדכניות ביותר מאפשרות לנו לאמן מודלים ליצירת תוכן חדש ומקורי. מכאן אפשר להוסיף כי הגידול בכמות הנתונים הזמינים לאימון מודלים של בינה מלאכותית הוא גם גורם משמעותי בהתפתחותם. השימוש הנרחב בכלים, תוכנות ומכשירים המייצרים נתונים, כגון טלפונים חכמים ומדיה חברתית, יצר מאגר עצום של נתוני אימון.
לצד זה, שיפורים בכוח המחשוב ובטכנולוגיה אפשרו למחשבים לעבד ולנתח נתונים אלה בצורה יעילה יותר, וכתוצאה מכך מחשבים מהירים וחזקים יותר המסוגלים לבצע משימות מורכבות יותר ולתרום לפיתוח מודלים מתקדמים יותר של בינה מלאכותית גנרטיבית.
קצת מספרים
גרטנר ואחרים השמיעו כמה תחזיות על בינה מלאכותית גנרטיבית:
- בינה מלאכותית גנרטיבית תהווה 10% מכלל הנתונים שיופקו עד 2025, לעומת פחות מ-1% כיום.
- 50% מיוזמות פיתוח התרופות יפרסו בינה מלאכותית גנרטיבית עד 2025.
- עד 2025, 90% מהחומר בדוחות הרבעוניים ייווצר באופן סינתטי.
- עד 2025, 30% מהמסרים השיווקיים היוצאים מארגונים גדולים ייווצרו באופן סינתטי.
- עד 2025, 20% מכל נתוני הבדיקה עבור מקרי שימוש הפונים לצרכן ייווצרו באופן מלאכותי.
- האיחוד האירופי עובד על “סימון מים” של ממצאים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית.
- עד 2026, 60% מתהליך העיצוב של אתרים ואפליקציות מובייל חדשות יהיה באופן אוטומטי על עיצוב גנרטיבי.
היתרונות של בינה מלאכותית גנרטיבית
כמו כל דבר אחר לבינה מלאכותית גנרטיבית ישנם יתרונות, חסרונות, לימיטציות אבל הזמן מוכיח כי ככל שעובר הזמן המשוואה תשתנה – מכן סינגולריות וטכנולוגיות יהיו שיח מעניין בשנים הקרובות.
חוסך זמן
אנו תמיד מתלוננים על זה שנאו עסוקים ביומיום ועל כך הזמן ביום אינו מספיק. ובכן, בינה מלאכותית גנרטיבית כאן כדי לעזור בכך!
אחת הדרכים לעשות זאת היא על ידי אוטומציה של משימות שחוזרות על עצמן וחיסכון בזמן יקר. לדוגמה, נניח שאתה משווק ואתה משקיע שעות ביצירת קמפיינים בדוא”ל. עם בינה מלאכותית גנרטיבית, תוכל לאמן מודל ליצירת הודעות דוא”ל מותאמות אישית, תקצירי בלוגים, פוסטים במדיה החברתית ומשאבים אחרים עבורך.
בנוסף, זה יכול גם לעזור בניתוח נתונים, יצירת תמונות ווידאו, ואפילו קידוד תוכנה. תארו לעצמכם שאתם מסוגלים לנתח כמויות עצומות של נתונים תוך דקות במקום שעות או להיות מסוגלים ליצור סרטון בכמה לחיצות בלבד.
פעילויות עם ערך
בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להפוך משימות ספציפיות שמופעלות כיום על ידי בני אדם לאוטומטיות, ולפנות זמן כך שתוכלו להתמקד בעבודה יצירתית ואסטרטגית יותר. בנוסף, מכיוון שבינה מלאכותית גנרטיבית יכולה ליצור פלט באיכות גבוהה (תלוי מאוד), היא יכולה גם לעזור לשפר את האיכות הכוללת של העבודה שמתבצעת. לכן, לא רק שזה יכול לחסוך זמן, אלא שזה גם יכול להוביל לתוצאות טובות יותר. די מגניב, לא?
שיתופי פעולה
בינה מלאכותית גנרטיבית משנה את כללי המשחק בשיתוף פעולה ובשיתוף מידע. תחשבו על זה, עם בינה מלאכותית גנרטיבית, צוות חוקרים יכול לנתח במהירות נתונים ולשתף את הממצאים שלהם בלחיצה אחת בלבד. וזה לא רק למחקר; באפשרותך גם ליצור דוחות ומצגות מדויקים יותר, מושכים יותר מבחינה חזותית ומרתקים.
הדרך קדימה
בינה מלאכותית גנרטיבית הפכה לנושא חם בתקשורת ומשכה השקעות רבות מצד משקיעי הון סיכון וחברות טכנולוגיה גדולות. זה הוביל לפיתוח יישומי בינה מלאכותית גנרטיביים חדשים ומלהיבים ולהופעתם של סטארט-אפים חדשים או חלופות קוד פתוח בתחום זה.
הופעתן לאחרונה של חלופות קוד פתוח למודלים קנייניים של בינה מלאכותית גנרטיבית, כגון GPT-NeoX-20B של Eleu.ai ther והדיפוזיה היציבה של StabilityAI, תרמה רבות לצמיחה המהירה ולאימוץ הנרחב של בינה מלאכותית גנרטיבית. דגמי קוד פתוח אלה, שהושקו במהלך 2022, בהתאמה, מציעים יכולות דומות לאלה של עמיתיהם הקנייניים של OpenAI, כגון יצירת טקסט ויצירת תמונות ווידאו.
הזמינות של חלופות קוד פתוח אלה תפחית משמעותית את העלות והקלות של גישה לבינה מלאכותית גנרטיבית בשנים הקרובות, ותהפוך את חיינו ועבודותינו לקלים יותר. אין ספק שבינה מלאכותית גנרטיבית היא לא רק מילת באזז; זה העתיד.
היבט אישי
ביומיום אני מתעסק באבטחת מידע (לתקוף, לתחקר, לשפר) ולא בבינה מלאכותית, אבל תמיד האזנתי ברקע בשביל להבין האם ואיך היא יכולה לסייע לי ביומיום וגם הרבה מתוך סקרנות ולמידה אישית. יכול להיות שהימים האלה מתקרבים ובינה מלאכותית גנרטיבית מתחילה לתת קצת תובנות במקרים מסויימים – אם משהו יכול לסייע אז אני הראשון בתור.
הניסיונות, הבדיקות והפעולות שהרצתי בחודש האחרון במטרה לראות איך זה יכול לשפר אותי ברמת הידע האישי וכן ביומיום של סייבר, ענן וקוד הביאו אותי למסקנות רבות, כמו זאת שצירפתי בתחילת המאמר ולהרבה מסקנות אחרות. הגדיל לעשות זאת יועד דביר שנעץ אחת מתוך המסקנות שהעליתי על בינה מלאכותית בסייבר ואיפה אנו באנשי אבטחה נמצאים במרחב הנוכחי.
לאחרונה הקמנו קבוצה בווטס שמדברת ביומיום על בינה מלאכותית גנרטיבית והשיח שם מעניין כי יש שם חברה מכל הקשת שמדברים, משתפים ונותנים קצת מהיומיום שלהם בהתעסקות בבינה מלאכותית. קישור לקבוצת ווטס בנושא בינה מלאכותית גנרטיבית (GenAI).
למאמרים נוספים בארכיון של בינה מלאכותית גנרטיבית
מאמרים נוספים בנושא GenAI והקשר לתחום הסייבר,קוד וענן יעלו בקרוב.
