דעה
2,000 דוקטורנטים יכולים להפוך ליתרון של ישראל ב-AI
בעוד שיוצאי יחידות המודיעין מגיעים עם ניסיון מעשי עשיר ומחוברים מיד לתעשייה על ידי משקיעים, כ-2,000 דוקטורנטים וחוקרים מבריקים בישראל נחנקים תחת בירוקרטיה אקדמית ותקציבים זעומים. בעידן שבו ענקיות ה-AI מחפשות ידע וניסיון מדעי הגיע הזמן לפתוח את סורגי מגדל השן ולאפשר לדוקטורנטים להשתלב בתעשייה הזקוקה להם
לפני מעט יותר משנה כאשר מארק צוקרברג החליט להקים מעבדת על חדשה ל-AI ולהתחרות ב-Open AI, אנת'רופיק, גוגל וחברות נוספות, הוא מיד ניגש לפתות את חוקרי ה-AI הבולטים מיריבותיו הגדולות, בעיקר מ–OpenAI עם הצעת שכר של עשרות מיליוני דולרים בשנה. הקרב הזה על חוקרי ה-AI מסמן את השינוי בעולם התוכנה: חזית ה-AI של המחר כבר אינה עניין של הנדסת תוכנה קלאסית – היא מונעת מעומק וידע מדעי.
אנחנו כבר לא בעידן שבו בניית אלגוריתם פירושה חיבור בלוקים של קוד. מודלי הענק, ה-DeepTech והארכיטקטורות של המחר דורשים פירוק של חוקי טבע, ניתוח מרחבי נתונים אינסופיים, מתמטיקה מורכבת וחשיבה מחקרית משבשת. מומחים ובכירי תעשייה כבר מבינים: הנדסת תוכנה רגילה וניסיון פיתוח בלבד כבר לא מספיקים כדי לפתור את האתגרים הטכנולוגיים של המחר. התפיסה העדכנית גורסת כי כל סטארט-אפ DeepTech מצליח חייב להחזיק בליבה שלו 2–3 דוקטורים בעלי עומק מחקרי, שמצוידים בארגז כלים מלא בבינה מלאכותית.
דוקטורנטים וחוקרים: נכס לאומי אדיר
על הנייר, לישראל יש נכס לאומי אדיר בתחום הזה: כ-2,000 דוקטורנטים וחוקרים בעלי Ph.D. בעולמות ה-STEM (מדע, טכנולוגיה, הנדסה ומתמטיקה). אלו המוחות החריפים ביותר במדינה שחיים ביומיום את המורכבות הזו. אבל במציאות? האקדמיה הישראלית בנתה סביב המוחות הללו מכונה שמנטרלת אותם.
23 מול 33: הפרדוקס הישראלי
הפער זועק לשמיים. מצד אחד, צעיר בן 23 שזה עתה השתחרר מיחידה טכנולוגית בצה"ל יוצא לשוק אחרי שנים של עשייה. הוא הספיק להתחכך במומחים, לעבוד בצוותים אורגניים, לדלוור מוצרים מוכחים ולשתף פעולה ברשת מקצועית ענפה. מיומו הראשון באזרחות הוא עטוף באקוסיסטם שלם - המשקיעים לא רק מזרימים לו הון, אלא מחברים אותו באופן מיידי לתעשייה, ללקוחות גלובליים ולמנטורים מובילים שמזניקים חברות לשווי של מיליארדים.
מהצד השני, דוקטורנט בן 33 שהשקיע כמעט עשור מחייו במחקר פורץ דרך במעבדה, מוצא את עצמו כלוא. הוא מחזיק בעומק מדעי ואנליטי שאין שני לו, אך חסרים לו הכלים היישומיים והחיבורים לתעשייה, שכיום זקוקה בדיוק למוחות האלו. הוא נלחם על תקציבי מחקר זעומים, טובע בבירוקרטיה נוקשה של חברות מסחור אקדמיות, ונאלץ לצפות מהצד ברעיונות המדעיים שלו נשארים תקועים "על הנייר" בלבד.
התוצאה היא תסכול עמוק והחמצה לאומית. החוקרים המדענים נותרים ללא הכלים המעשיים, ורשת הקשרים הנדרשת כדי לתרגם את הידע שלהם למוצר Real-World במרכז הבמה של ה-AI. החסם, אם כן, אינו ביכולת המדעית של החוקרים, אלא בהיעדר המעטפת היישומית והחיבור הבלתי-אמצעי לשוק. אותם חוקרים יכולים לעשות שינוי, לרכוש את סט הסקילס (Skill-set) היישומי הנדרש, ולעשות את השיפט המקצועי. הם צריכים להפוך את העומק האנליטי והחשיבה המדעית שלהם לכלים יישומיים ב-Machine Learning ו-Deep Learning ברמת Production, לצד שילוב ישיר בצוותי R&D בסטארטאפים ובחברות בחזית הטכנולוגיה.
המרוץ העולמי ב-AI מוכיח שהניצחון לא יגיע ממי שכותב קוד מהר יותר, אלא ממי שבידיו הכלים והעומק המדעי לפתור בעיות מורכבות יותר. אם מדינת ישראל רוצה להמשיך להוביל את אקוסיסטם ההייטק העולמי, היא חייבת לתת לחוקרי ה-STEM את המעטפת, החיבור לתעשייה והבמה שמגיעות להם במרכז השוק.
חיים גרון הוא מייסד ומנכ"ל משותף של Infinity Labs R&D, אשר מפעילת את תכנית AI Researcher בשיתוף רשות החדשנות להסבת דוקטורנטים ושילובם בליבת התעשייה
