אין סודות בבינה – מדוע פחתה ההגנה של סודות מסחריים על קניין רוחני בעידן ה-AI?
בעולם שבו בינה מלאכותית מוזילה ומאיצה תהליכי הנדסה לאחור (Reverse Engineering), חברות נדרשות לשקול מחדש את אסטרטגיית ההגנה על הקניין הרוחני שלהן. המעבר מסודות מסחריים לפטנטים הופך לחיוני מתמיד כאשר טכנולוגיות AI מאפשרות לפענח מוצרים מורכבים במהירות ובעלות נמוכה משמעותית. "בעולם של AI כבר אין סודות אמיתיים," מצהיר רועי מלצר, מנהל תחום היי-טק בקבוצת ארליך, אחד מהמשרדים המובילים בישראל בתחום הקניין הרוחני
הדילמה בין הגנה על חדשנות באמצעות פטנטים או שמירתה כסוד מסחרי ליוותה חברות במשך עשרות שנים. כל גישה הציעה מערך ייחודי של יתרונות וחסרונות: פטנטים העניקו הגנה משפטית חזקה אך דרשו חשיפה של החדשנות, בעוד שסודות מסחריים הציעו הגנה ללא מגבלת זמן אך היו פגיעים להנדסה לאחור (Reverse Engineering).
על רקע התפשטות טכנולוגיות הבינה המלאכותית (AI) בשנים האחרונות, המשוואה הכלכלית-טכנולוגית שעמדה בבסיס ההחלטה הזו משתנה באופן דרמטי. הנדסה לאחור - תהליך שבו 'מפרקים' מוצר קיים כדי להבין כיצד הוא בנוי ופועל - הופכת להיות זולה, מהירה ונגישה יותר מאי פעם.
כשסודות הופכים לשקופים: המרוץ הבלתי אפשרי אחרי שמירה על סודות מסחריים
"תמיד היה מתח בין סוד לפטנט", מסביר עו"ד רועי מלצר, מנהל תחום היי-טק בקבוצת ארליך, אחד מהמשרדים המובילים בישראל בתחום הקניין הרוחני. "אבל בעידן ה-AI, המאזן הזה השתנה לחלוטין. העלות של הנדסה לאחור יורדת באופן דרמטי, ובכך הופכת את הסודות המסחריים לפחות אפקטיביים".
היסטורית, הנדסה לאחור הייתה תהליך יקר, מסובך וממושך. בתחום התוכנה, פענוח קוד בינארי והפיכתו לקוד מקור בר-הבנה דרש מומחיות גבוהה ושעות עבודה רבות. בתחום החומרה, פירוק שבב מחשב או לוח מעגלים מודפס והבנת הארכיטקטורה שלו היה תהליך מורכב עוד יותר.
"בעבר, הייתה זו משימה כמעט בלתי אפשרית עבור חברות קטנות או בינוניות לבצע הנדסה לאחור על מוצרים מורכבים", מוסיף מלצר. "אבל טכנולוגיות בינה מלאכותית משנות את כללי המשחק לחלוטין", אומר מלצר.
כיום, כלים מבוססי AI מזרזים ומפשטים את תהליך ההנדסה לאחור בצורה מרשימה. בתחום התוכנה, מודלי שפה גדולים (LLMs) ומערכות דיקומפילציה מתקדמות יכולים לנתח קוד בינארי ולהפוך אותו לקוד קריא במהירות מרשימה. בתחום החומרה, טכנולוגיות ראייה ממוחשבת ולמידה עמוקה מאפשרות ניתוח אוטומטי של תמונות ממיקרוסקופ אלקטרוני וסריקות רנטגן.
הנדסה לאחור בעידן ה-AI כיצד זה עובד?
בתחום התוכנה, כלים כמו DecAI משלבים מודלים של שפה גדולים (LLMs) בתהליכי דהקומפילציה. מודלים אלה לומדים מדפוסים בקוד ומייצרים תוצאות שדומות יותר לקוד מקור שנכתב על-ידי בני אדם, לעומת כלי דהקומפילציה מסורתיים המבוססים על חוקים.
"בעבר, הנדסה לאחור של תוכנה הייתה כמו לפתור פאזל ענק בחושך", מסביר מלצר. "היום, ה-AI מדליק את האור ומראה לך היכן להניח את החלקים".
תחום נוסף שעובר מהפכה הוא זיהוי דפוסים. מודלי למידה עמוקה מזהים כיום דפוסים בקוד בינארי ומסווגים אותם מהר יותר מאנליסטים אנושיים. הם אף מסוגלים לפענח קוד שעבר הסוואה (obfuscation), טכניקה נפוצה שמשמשת להגנה על סודות מסחריים בתוכנה.
בתחום החומרה, המהפכה אף גדולה יותר. תוכנות כמו Pix2Net יכולות לקחת תמונות ממיקרוסקופ אלקטרוני של מעגל משולב ולתרגם אותן אוטומטית לשרטוט חשמלי או לרשימת רכיבים מחוברים (netlist). תהליך זה, שבעבר דרש עבודה ידנית אינטנסיבית במיקרוסקופ, הפך לאוטומטי במידה רבה.
גם בתחום ניתוח לוחות מעגלים מודפסים (PCBs), ה-AI משנה את כללי המשחק. מערכות למידה עמוקה מזהות כיום באופן אוטומטי רכיבים אלקטרוניים, חיבורים ומסלולי מעגלים מתמונות סריקה של הלוח, חוסכות שעות רבות של עבודה ידנית.
"עם הטכנולוגיות החדשות הללו, משימות שבעבר דרשו צוות של מהנדסים מומחים במשך שבועות, יכולות כעת להתבצע על-ידי מהנדס בודד בימים ספורים", מדגיש מלצר.
האם החדשנות שלכם באמת מוגנת?
"זה שיש לכם תוכנה או שאתם חושבים שאתם שומרים דברים בסוד, זה פשוט כבר לא עובד", טוען מלצר. "השאלה כבר אינה האם אפשר לבצע הנדסה לאחור, אלא כמה זמן וכסף זה יעלה. והתשובה היא - הרבה פחות מבעבר".
"היום אם חברה מייצרת, למשל, אינוורטרים חדשניים לאנרגיה סולארית, המתחרים שלה יכולים להשיג את המוצר, להשתמש בכלי AI לניתוח מהיר של הטכנולוגיה, ולהגיע לתובנות משמעותיות בחלקיק מהזמן והעלות שהיו נדרשים בעבר", מדגים מלצר.
המעבר לאסטרטגיית פטנטים: כאשר חשיפה הופכת ליתרון
על רקע האתגרים החדשים, חברות רבות צפויות לשנות את הגישה שלהן להגנה על קניין רוחני. "בעולם שבו העלות של הנדסה לאחור יורדת, אסטרטגיית הפטנטים הופכת לחיונית יותר", אומר מלצר. "ברגע שהעלות של הנדסה לאחור יורדת מתחת לסף מסוים, הערך של סודות מסחריים פוחת באופן משמעותי", מסביר מלצר. "אם חברה מתחרה יכולה להבין את הסוד שלך בקלות יחסית, מה הטעם לשמור אותו בסוד? עדיף לרשום פטנט ולקבל הגנה משפטית חזקה".
מלצר מציע מודל קבלת החלטות פשוט: ככל שהערך המסחרי של החדשנות גבוה יותר, כך כדאי להשקיע יותר בהגנה עליה. "אם המוצר שלך מציע ערך מסחרי גבוה, המתחרים יהיו מוכנים להשקיע יותר כדי לפענח אותו. במצב כזה, פטנט מספק הגנה טובה יותר מסוד מסחרי".
האתגר של הגדרת 'המצאתיות' בעידן ה-AI
עידו ה-AI מעלה אתגר נוסף: כיצד נגדיר "המצאה" כאשר מודלי בינה מלאכותית יכולים לייצר רעיונות דומים?
"איך נדע שמשהו באמת המצאתי בעידן של AI"? שואל מלצר. "אם היית מכניס את הרעיון ל-AI האם הוא היה מוציא את אותו פתרון? איך תוכיח את זה בעוד חמש שנים, כשהמודלים ישתנו"?
לדבריו, "נניח שמהנדס פיתח מוצר חדשני ב-2025. בעוד מספר שנים, כאשר באים לבחון מהי מידת ה'המצאתיות' של המוצר, קשה לשחזר את היכולות של ה-AI מספר שנים לאחור כדי להבין זאת, משום שמודל ה-AI העתידי יהיה שונה לחלוטין". כתוצאה מכך, הגדרת 'המצאתיות' "עלולה לעמוד מול אתגר משמעותי בעולם שבו AI יכול לייצר פתרונות מורכבים בקלות," מחדד מלצר.
תחרות בעידן חדש: הגנה איתנה לצד חדשנות מתמשכת
במרכז האסטרטגיה של קניין רוחני עומדים פטנטים חזקים, אך לא פחות חשובה היא היכולת לחדש באופן מתמיד. "בעולם שבו הנדסה לאחור הופכת קלה יותר, היתרון התחרותי עובר מהסתרת מידע לחדשנות מתמשכת", אומר מלצר.
חברות מובילות בתחום הטכנולוגיה כבר מבינות את השינוי הזה ומתאימות את האסטרטגיה שלהן. במקום לנסות להסתיר את כל הידע שלהן, הן מתמקדות בהגנה משפטית על החדשנות המרכזית באמצעות פטנטים, ובמקביל משקיעות במחקר ופיתוח כדי להישאר צעד אחד לפני המתחרים.
בסופו של דבר, מסכם מלצר, "בעולם של AI כבר אין סודות אמיתיים. כל מה שנשאר זה פטנטים והיכולת להמציא ולהתחדש מהר יותר מהמתחרים. החברות שיצליחו הן אלו שיבינו את השינוי הזה ויתאימו את האסטרטגיה שלהן בהתאם".
