מה מקומם של לימודים אקדמיים בעולם שבו הבינה יודעת הכול?
יש רגעים קטנים שמציתים שאלות גדולות. בשבוע הבא יתקיים טקס הענקת התארים בטכניון, וכבוגרת MBA זו הזדמנות מרגשת במיוחד עבורי לשוב לקמפוס שבו הכול התחיל ולהביט לרגע על הדור הבא של מהנדסים, חוקרים ויזמים. בשיחות שערכתי לאחרונה עם סטודנטים צעירים, כאלה שרק בתחילת דרכם, חזר שוב ושוב נושא הבינה המלאכותית והשינוי שהיא חוללה בחיים של כולנו ובמיוחד בעולמם של תלמידים וסטודנטים.
בין המשפטים שנאמרו, אחד מהם ממשיך להדהד בי גם כעת: "אם אפשר לקבל היום כל תשובה מ־ChatGPT תוך שניות – אז למה בכלל ללמוד באקדמיה?"
זו שאלה שנשמעת כמעט מתבקשת. הרי הבינה המלאכותית היא חכמה, נגישה וזמינה תמיד. היא יודעת להסביר נוסחאות מתמטיות ולנסח חוזים משפטיים, כותבת שירים, בונה קמפיינים, ממפה מגמות שוק וממליצה על אסטרטגיות השקעה. אז באמת, למה להשקיע שלוש או ארבע שנים בלימודים תובעניים כשאפשר פשוט לשאול את המכונה?
אבל דווקא השאלה הזו, בפשטותה, חושפת את מהות התשובה. כי היא מעידה בדיוק על מה שהאקדמיה נועדה להעניק. לא עוד תשובות, אלא הבנה של מה לשאול, מתי, ואיך.
הבינה המלאכותית אולי יודעת הכול, אבל היא לא יודעת דבר עליך. היא לא יודעת מה מטריד אותך באמת, מה חסר לך, אילו שאלות אתה לא מעז לשאול ואילו אתה שואל בלי להבין עד הסוף מה אתה באמת מחפש. היא מצוינת בפלט, אך היא עיוורת להקשר. האקדמיה, לעומתה, לא מספקת רק מידע אלא כלים אינטלקטואליים. היא איננה עוסקת במענה, אלא בלמידה עמוקה. היא מעודדת לפרק הנחות יסוד, לנתח תופעות, לזהות דפוסים, לפתח סקרנות ולהטיל ספק במה שנראה מובן מאליו. היא מקנה לנו דבר שלמכונה אין ואולי לעולם לא יהיה - שיקול דעת, רגישות, ראייה מערכתית והבנה של מורכבות אנושית.
במהלך השנים שלי בתעשייה לקחתי חלק בפרויקטים פורצי דרך, בטחוניים ואזרחיים. עבדתי עם צוותים שבנו מערכות שליטה, עיבוד מידע ותובנה מבוססת אלגוריתמים. מערכות שסורקות נתונים, מזהות חריגים ומשפרות דיוק תחזיות. הבינה המלאכותית שימשה לנו כלי הכרחי, אבל שוב ושוב התעוררה אותה שאלה, לא מה אפשר לעשות, אלא מה נכון לעשות. לא מה יעיל או חכם, אלא גם מה ראוי, אנושי, מוסרי.
בנקודה הזו אף מערכת לא מסייעת. כי אין לה תפיסה של הקשר תרבותי, אין לה זהות, ואין לה מחויבות ערכית. שאלות כאלה לא נפתרות בעזרת דאטה, אלא באמצעות השכלה רחבה והכשרה לחשוב בגדול, לעומק ובעיקר באחריות.
העולם משתנה, והוא הולך ומתרחק מקווים ישרים של מומחיות צרה. הוא יתחלק, אולי כבר מתחלק, בין אלו שיודעים "להשתמש" בטכנולוגיה, לבין אלו שידעו "להבין" אותה, לנסח לה מטרות, לשים לה גבולות, לחשוף את ההטיות שבה ולהבין מה היא מפספסת. הראשונים יהיו טכניים. האחרונים יהיו מנהיגים.
כדי להוביל בעידן הזה לא מספיק לדעת לנסח שאלה. צריך לדעת לראות את מה שלא נמדד, לחוש את מה שלא מוצג ולזהות את מה שמושמט. האקדמיה אינה מוסד שמכין למבחן, היא בית שמכשיר אנשים לחשוב והיא ממש לא נועדה להחליף את המכונה, אלא להצמיח את האדם. היא מעניקה כלים לשאול את השאלות שלא מופיעות בספרים. היא מאפשרת מפגש בין דיסציפלינות, בין רעיונות, בין אנשים. היא יוצרת תנאים שבהם הידע לא רק נלמד, אלא נוצר. לא על ידי צריכה, אלא דרך יצירתיות ביקורתית.
אז כן, הבינה המלאכותית יודעת המון, אבל היא לא יודעת מי אתה. היא לא יודעת לאן אתה רוצה להגיע, מה באמת חשוב לך, ואיזו חברה אתה רוצה לעצב. את כל אלה רק אתה יכול לברר, והדרך לשם, לפחות בעיניי, עדיין עוברת באקדמיה.
מיה שנור היא סמנכ״לית התכנון האסטרטגי בחברת TSG ובוגרת הטכניון
