בינה מלאכותית יוצרת – הבדלי גרסאות
תוכן שנמחק תוכן שנוסף
Eladkarmel (שיחה | תרומות) אין תקציר עריכה |
מ תיקון תאריך בתבנית (TheMarker) |
||
| (48 גרסאות ביניים של 10 משתמשים אינן מוצגות) | |||
| שורה 1: | שורה 1: | ||
[[קובץ: |
[[קובץ:השתלטות הרובוטים.png|ממוזער|תמונה שנוצרה על ידי [[Midjourney]]]] |
||
'''בינה מלאכותית יוצרת''' (ב[[אנגלית]] '''Generative Artificial Intelligence''' או '''generative AI''' או '''GenAI'''), לעיתים נקראת בינה מלאכותית גנרטיבית, היא סוג של [[בינה מלאכותית]] המסוגלת לייצר תוכן חדש כגון [[טקסט]], [[תמונה|תמונות]] או מדיה אחרת. בינה מלאכותית יוצרת משתמשת ב[[מודל ג'נרטיבי|מודלים ג'נרטיביים]] [[למידת מכונה|הלומדים]] דפוסים מ[[סט נתוני אימון|מאגרי נתונים]] {{אנ|Training, validation, and test data sets}} גדולים ואז יוצרים תוכן חדש על סמך הלמידה הזאת. |
|||
'''בינה מלאכותית יוצרת''' ('''GAI''') היא [[בינה מלאכותית]] המסוגלת לייצר טקסט, תמונות או מדיה אחרת, תוך שימוש ב"[[מודל ג'נרטיבי|מודלים ג'נרטיביים]]" או "מודלים יוצרים".<ref name="nytimes">{{Cite web|last=Griffith|first=Erin|last2=Metz|first2=Cade|date=2023-01-27|title=Anthropic Said to Be Closing In on $300 Million in New A.I. Funding|url=https://www.nytimes.com/2023/01/27/technology/anthropic-ai-funding.html|access-date=2023-03-14|website=[[The New York Times]]}}</ref><ref name="bloomberg">{{Cite news|last=Lanxon|first=Nate|last2=Bass|first2=Dina|last3=Davalos|first3=Jackie|title=A Cheat Sheet to AI Buzzwords and Their Meanings|url=https://news.bloomberglaw.com/tech-and-telecom-law/a-cheat-sheet-to-ai-buzzwords-and-their-meanings-quicktake|access-date=March 14, 2023|work=Bloomberg News|date=March 10, 2023|location=}}</ref> מודלים ג'נרטיביים של בינה מלאכותית [[למידת מכונה|לומדים]] את הדפוסים והמבנה של [[סט נתוני אימון|נתוני האימון]] {{אנ|Training, validation, and test data sets}} שהוזנו להם ומהם יוצרים נתונים חדשים בעלי מאפיינים דומים.<ref name=":0">{{Cite news|last=Pasick|first=Adam|date=2023-03-27|title=Artificial Intelligence Glossary: Neural Networks and Other Terms Explained|language=en-US|work=The New York Times|url=https://www.nytimes.com/article/ai-artificial-intelligence-glossary.html|access-date=2023-04-22|issn=0362-4331}}</ref> |
|||
ההתקדמות ב[[רשת עצבית מלאכותית|רשתות נוירונים מלאכותיות]] ובטכנולוגיית [[טרנספורמר (למידת מכונה)|טרנספורמר]] בתחילת [[שנות ה-20 של המאה ה-21]] איפשרה פיתוח בינה מלאכותית יוצרת מתקדמת יותר, כולל [[צ'טבוט|צ'אטבוטים]] אינטליגנטיים ו[[מחולל תמונות|מערכות ליצירת תמונות מטקסט]]. מודלים אלו יכולים לקבל הנחיות בשפה טבעית ולייצר תוכן רלוונטי ומקורי. |
|||
בתחילת שנות ה-20, התקדמות ב[[רשתות עצביות]] {{אנ|Neural network}} מבוססות [[למידה עמוקה]] בטכנולוגיית [[טרנספורמר (למידת מכונה)|טרנספורמר]] אפשרה לייצר מערכות בינה מלאכותית המקבלות [[הנדסת פרומפטים|הנחיות שפה טבעית]] (פרומפטים) כקלט. מערכות אלו כוללות [[צ'אטבוט]]ים של [[מודל שפה גדול|מודלי שפה גדולים]] כגון [[ChatGPT]], [[בינג (מנוע חיפוש)|Bing Chat]], [[בארד|Bard]] ו-[[LLaMA]], ומערכות [[אומנות בינה מלאכותית|אמנות של בינה מלאכותית]] המייצרות [[מחולל תמונות|טקסט לתמונה]] {{אנ|Text-to-image model}} כגון [[Stable Diffusion]], [[Midjourney]] ו-[[DALL-E]].<ref name="nytimes-gpt4">{{Cite news|last=Metz|first=Cade|date=2023-03-14|title=OpenAI Plans to Up the Ante in Tech's A.I. Race|language=en-US|work=The New York Times|url=https://www.nytimes.com/2023/03/14/technology/openai-gpt4-chatgpt.html|access-date=2023-03-31|issn=0362-4331}}</ref><ref>{{Cite web|last=Roose|first=Kevin|date=2022-10-21|title=A Coming-Out Party for Generative A.I., Silicon Valley's New Craze|url=https://www.nytimes.com/2022/10/21/technology/generative-ai.html|access-date=2023-03-14|website=[[The New York Times]]}}</ref> |
|||
לבינה המלאכותית היוצרת יישומים במגוון תעשיות, כולל אמנות, כתיבה יוצרת, פיתוח תוכנה, עיצוב, בריאות ועוד. חברות טכנולוגיה גדולות משקיעות בתחום, אך יש גם דאגה מפני שימוש לרעה כגון יצירת [[דיפ-פייק|תוכן מזויף]], [[פייק ניוז|חדשות מזויפות]] ומפני [[סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית|הסכנה שמהווה בינה מלאכותית כללית למין האנושי]]. |
|||
לבינה המלאכותית היוצרת שימושים בכל סוגי התעשיות האנושיות, כולל אמנות, כתיבה, פיתוח תוכנה, עיצוב מוצר, בריאות, פיננסים, משחקים, שיווק ואופנה.<ref name="economist2">{{Cite web|date=2023-03-06|title=Don't fear an AI-induced jobs apocalypse just yet|url=https://www.economist.com/business/2023/03/06/dont-fear-an-ai-induced-jobs-apocalypse-just-yet|access-date=2023-03-14|publisher=The Economist}}</ref><ref name="mckinsey">{{Cite web|last=Harreis|first=H.|last2=Koullias|first2=T.|last3=Roberts|first3=Roger|title=Generative AI: Unlocking the future of fashion|url=https://www.mckinsey.com/industries/retail/our-insights/generative-ai-unlocking-the-future-of-fashion}}</ref><ref>{{Cite news|date=2023-06-16|title=How Generative AI Can Augment Human Creativity|work=Harvard Business Review|url=https://hbr.org/2023/07/how-generative-ai-can-augment-human-creativity|access-date=2023-06-20|issn=0017-8012}}</ref> ההשקעה בבינה מלאכותית גנרטיבית עלתה בתחילת שנות ה-20, עם חברות גדולות כמו [[מיקרוסופט]], גוגל ו[[באידו]], כמו גם מספר רב של חברות קטנות יותר שפיתחו מודלים של בינה מלאכותית יוצרת.<ref name="economist1">{{Cite web|date=2023-01-30|title=The race of the AI labs heats up|url=https://www.economist.com/business/2023/01/30/the-race-of-the-ai-labs-heats-up|access-date=2023-03-14|publisher=The Economist}}</ref><ref>{{Cite web|last=Yang|first=June|last2=Gokturk|first2=Burak|date=2023-03-14|title=Google Cloud brings generative AI to developers, businesses, and governments|url=https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/generative-ai-for-businesses-and-governments}}</ref> עם זאת, יש גם חששות לגבי [[סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית|מהסכנות הקיימות בבינה מלאכותית כללית]] כמו גם החשש משימוש לרעה הפוטנציאלי של בינה מלאכותית יוצרת, כולל [[פשע מקוון|פשעי סייבר]] או יצירת [[פייק ניוז|חדשות מזויפות]] או [[דיפ-פייק|זיופים עמוקים]] שיכולים לשמש כדי להונות או לתמרן אנשים.<ref>{{Cite web|last=Justin Hendrix|date=May 16, 2023|title=Transcript: Senate Judiciary Subcommittee Hearing on Oversight of AI|url=https://techpolicy.press/transcript-senate-judiciary-subcommittee-hearing-on-oversight-of-ai/|access-date=May 19, 2023|website=techpolicy.press}}</ref> |
|||
עם פיתוחה ויציאתה לאור של הבינה המלאכותית היוצרת ובייחוד לאחר השקת [[ChatGPT]] ב-[[30 בנובמבר]] [[2022]], החלה להיווצר מיומנות חדשה הנוגעת להפעלת הבינה המלאכותית היוצרת בשם "[[הנדסת פרומפטים]]". |
|||
== היסטוריה == |
== היסטוריה == |
||
[[קובץ:Henri Maillardet automaton, London, England, c. 1810 - Franklin Institute - DSC06656.jpg|ממוזער|הבובה המלאכותית של מיילרדט]] |
|||
הדיסציפלינה האקדמית של בינה מלאכותית נוסדה ב[[סדנת דארטמות']] {{אנ|Dartmouth workshop}} ב[[דארטמות' קולג']] ב-1956, שעסקה במחקר בינה מלאכותית.<ref>{{Cite book|last=Crevier|first=Daniel|title=AI: The Tumultuous Search for Artificial Intelligence.|publisher=BasicBooks|year=1993|isbn=0-465-02997-3|location=New York, NY|pages=109}}</ref> מאז הקמתה העלו חוקרים בתחום טיעונים פילוסופיים ואתיים לגבי טבעו של המוח האנושי וההשלכות של יצירת יצורים מלאכותיים בעלי אינטליגנציה דמוית אנוש; נושאים אלה [[ההיסטוריה של הבינה המלאכותית|נחקרו בעבר]] {{אנ|History of artificial intelligence}} על ידי, פילוסופים ו[[בינה מלאכותית בספרות|סופרים]] {{אנ|Artificial intelligence in fiction}} מאז ימי קדם.<ref>{{Cite book|last=Newquist|first=HP|title=The Brain Makers: Genius, Ego, And Greed In The Quest For Machines That Think|publisher=Macmillan/SAMS|year=1994|isbn=978-0-672-30412-5|location=New York|pages=45–53}}</ref> מושגים כמו [[בובה מכנית|בובות אוטומטיות]] נוצרו כבר [[התקופה ההלניסטית|בתקופה ההלניסטית]], בה תוארו ממציאים כמו [[דדלוס]] ו[[הרון מאלכסנדריה]] כמי שעיצבו מכונות המסוגלות לכתוב טקסט, להפיק צלילים ולהשמיע מוזיקה.<ref>{{Citation|last=Noel Sharkey|title=A programmable robot from 60 AD|date=July 4, 2007|url=https://www.newscientist.com/blog/technology/2007/07/programmable-robot-from-60ad.html|volume=2611|access-date=October 22, 2019|archiveurl=https://web.archive.org/web/20180113090903/https://www.newscientist.com/blog/technology/2007/07/programmable-robot-from-60ad.html|publisher=New Scientist|archivedate=January 13, 2018}}</ref><ref>{{Citation|last=Brett|first=Gerard|title=The Automata in the Byzantine "Throne of Solomon"|date=July 1954|journal=Speculum|volume=29|number=3|pages=477–487|postscript=.|doi=10.2307/2846790|issn=0038-7134|jstor=2846790}}</ref> טכנולוגיות מסוג זה התפתחו לאורך ההיסטוריה, כמו [[הבובה המכנית של מיילרדט]] {{אנ|Maillardet's automaton}}, שנוצרה בתחילת המאה ה-19.<ref>{{Cite web|last=kelinich|date=2014-03-08|title=Maillardet's Automaton|url=https://www.fi.edu/en/history-resources/automaton|access-date=2023-08-24|website=The Franklin Institute|language=en}}</ref> |
|||
הרעיון של מכונות אוטומטיות וכלים טכנולוגיים בעלי בינה הועלה כבר בעת העתיקה, עם סיפורים על [[בובה מכנית|בובות אוטומטיות]] ומכונות שיצרו מוזיקה ואמנות, וממציאים כמו [[דדלוס]] ו[[הרון מאלכסנדריה]] שעליהם סופר שעיצבו מכונות המסוגלות לכתוב טקסט, להפיק צלילים ולהשמיע מוזיקה.{{הערה|[https://web.archive.org/web/20180113090903/https://www.newscientist.com/blog/technology/2007/07/programmable-robot-from-60ad.html רובוט ניתן לתכנות משנת 60 לספירה]{{אנגלית}}}} וכן טכנולוגיות דומות שהתפתחו לאורך ההיסטוריה, כמו [[הבובה המכנית של מיילרדט]] {{אנ|Maillardet's automaton}}, שנוצרה בתחילת [[המאה ה-19]]. |
|||
[[אקדמיה|המחקר האקדמי]] בבינה מלאכותית החל רק ב[[שנות ה-50 של המאה ה-20]], עם [[סדנת דארטמות']] ב-[[1956]] בה הוגדר התחום. מאז, חוקרי בינה מלאכותית דנו בשאלות פילוסופיות ואתיות סביב יצירת מכונות אינטליגנטיות יוצרות. |
|||
מאז ייסוד תחום הבינה המלאכותית בשנות החמישים, אמנים וחוקרים השתמשו בבינה מלאכותית כדי ליצור יצירות אמנותיות. בתחילת שנות ה-70, [[הרולד כהן]] {{אנ|Harold Cohen (artist)}} יצר והציג עבודות בינה מלאכותית שנוצרו על ידי AARON {{אנ|AARON}}, תוכנת המחשב שכהן יצר כדי ליצור ציורים.<ref>{{Cite journal|last=Bergen|first=Nathan|last2=Huang|first2=Angela|date=2023|title=A BRIEF HISTORY OF GENERATIVE AI|url=https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/us/Documents/consulting/us-gen-ai-dichotomies.pdf|journal=Dichotomies: Generative AI: Navigating Towards a Better Future|issue=2|pages=4}}</ref> |
|||
ב[[שנות ה-60 של המאה ה-20|שנות ה-60]] ו[[שנות ה-70 של המאה ה-20|ה-70]] התמקד המחקר בעיקר ב[[בינה מלאכותית צרה]] למטרות ספציפיות. אולם, כבר אז נעשו ניסיונות ראשונים ליצור בינה מלאכותית יוצרת, כמו עבודתו של [[הרולד כהן]] עם התוכנה AARON {{אנ|AARON}} שיצרה ציורים. |
|||
תחום [[למידת מכונה|למידת המכונה]] משתמש לעתים קרובות ב[[מודל (סטטיסטיקה)|מודלים סטטיסטיים]], כולל [[מודל גנרטיבי|מודלים ג'נרטיביים]], כדי להציג נתונים. החל מסוף שנות ה-2000, הופעתה של [[למידה עמוקה]] הניעה התקדמות ומחקר [[ראייה ממוחשבת|בסיווג תמונות]], [[מערכת זיהוי דיבור|זיהוי דיבור]], [[עיבוד שפה טבעית]] ומשימות אחרות. רשתות עצביות בעידן זה הוכשרו בדרך כלל [[מודל מפלה|מודלים מפלים]] {{אנ|Discriminative model}}, בשל הקושי במודלים ג'נרטיביים. |
|||
ב[[שנות ה-80 של המאה ה-20|שנות ה-80]] ו[[שנות ה-90 של המאה ה-20|ה-90]] חלה התקדמות בתחומי [[למידת מכונה]] ורשתות נוירונים, אך רוב המודלים התמקדו בזיהוי תבניות דוגמת [[ראייה ממוחשבת|סיווג תמונות]] ו[[מערכת זיהוי דיבור|זיהוי דיבור]] ולא ביצירה. רק בשנות ה-2000 המאוחרות, עם התפתחות [[למידה עמוקה|הלמידה העמוקה]], החלו להופיע [[מודל גנרטיבי|מודלים גנרטיביים]] מתקדמים יותר ליצירת תמונות, טקסט קול ווידאו.{{הערה|{{ynet|דניס ויטצ'בסקי|הדרך הארוכה לבינה מלאכותית|digital/technology/article/sypkhhuzj|27 באוקטובר 2022}}}} |
|||
בשנת 2014, התקדמות כמו [[מקודד אוטומטי וריאציוני|המקודד האוטומטי הווריאציוני]] {{אנ|Variational autoencoder}} והרשת [[GAN (למידה חישובית)|האדוורסרית היצרנית]] יצרו את הרשתות הנוירוניות העמוקות המעשיות הראשונות המסוגלות ללמוד מודלים מחוללים, ולא מפלים, של נתונים מורכבים כמו תמונות. מודלים יצירתיים עמוקים אלה היו הראשונים שהצליחו לא רק להבדיל בין תמונות וסוגי תמונות, אלא אפילו להפיק ולייצר בעצמן תמונות שלמות. |
|||
פריצת הדרך הגדולה הגיעה בשנות ה-20 של המאה ה-21. [[מודל שפה|מודלי שפה גדולים]] כמו [[BERT]] ו-[[GPT]] אפשרו יצירת טקסט באיכות גבוהה מנתוני אימון גדולים. מודלים ויזואליים כמו [[DALL-E]], [[Midjourney]], Leonardo.AI ו-[[Stable Diffusion]] איפשרו יצירת איורים ואמנות מטקסט בלבד. כיום נעשים מאמצים רבים לשפר ולהרחיב יכולות אלו לכדי [[בינה מלאכותית כללית]].{{הערה|{{ynet|בשיתוף NVIDIA|כיצד תשפיע מהפכת הבינה המלאכותית היוצרת על חיינו?|digital/article/skh9003sk3|8 במרץ 2023}}}} |
|||
בשנת 2017, טכנולוגיית ה[[טרנספורמר (למידת מכונה)|טרנספורמר]] אפשרה התקדמות משמעותית במודלים ג'נרטיביים, מה שהוביל ל-[[GPT]] הראשון בשנת 2018. |
|||
== סוגי בינה מלאכותית יוצרת == |
|||
בשנת 2021, שחרורו של [[DALL-E]], מודל מחולל פיקסלים מבוסס שנאים, ואחריו [[Midjourney]] ו-[[Stable Diffusion]] סימנו את הופעתה של [[אומנות בינה מלאכותית|אמנות בינה מלאכותית]] מעשית באיכות גבוהה מהנחיות שפה טבעית. |
|||
בעוד בינה מלאכותית "רגילה" לומדת לפתור בעיות מוגדרות, בינה מלאכותית יוצרת מסוגלת לייצר תוכן חדש לחלוטין - החל מטקסטים, דרך תמונות ועד מוזיקה ווידאו. היכולת ליצור באופן עצמאי נחשבת לאבן דרך משמעותית בהתקדמות הבינה המלאכותית. |
|||
אחת החלוקות העיקריות בבינה מלאכותית יוצרת היא בין מערכות '''חד-מודליות''', המקבלות סוג אחד של קלט כמו טקסט או תמונה, לבין מערכות '''מולטי-מודליות''' שיכולות לקבל יותר מסוג אחד של קלט. לדוגמה, גרסה מתקדמת אחת של המודל [[GPT-4]] שפותחה על ידי חברת OpenAI, מסוגלת לקבל הן קלט טקסטואלי והן קלט חזותי בדמות תמונות.{{הערה|[https://openai.com/research/gpt-4 תיאור GPT-4 כמערכת "מולטי מודלית"] באתר החברה}} שילוב הקלט מאפשר לה לייצר טקסטים איכותיים ורלוונטיים יותר. |
|||
במרץ 2023, [[GPT-4]] שוחרר. צוות מ-Microsoft Research טען כי "אפשר לראות את זה באופן סביר כגרסה מוקדמת (אך עדיין לא שלמה) של מערכת [[בינה מלאכותית חזקה|בינה מלאכותית כללית]] (AGI). |
|||
== |
=== טקסט === |
||
מודלים גנרטיביים רבים מאומנים היום על כמויות אדירות של טקסט בשפה טבעית, כדי לאפשר להם לייצר טקסט חדש ואיכותי באופן עצמאי. |
|||
מערכת AI גנרטיבית נבנית על ידי יישום [[למידת מכונה]] [[למידה בלתי מונחית|ללא פיקוח]] או בפיקוח עצמי על מערך נתונים. היכולות של מערכת AI גנרטיבית תלויות במודליות או בסוג מערך הנתונים המשמש. |
|||
המודלים הבולטים והמתקדמים ביותר כיום בתחום זה כוללים את [[GPT]] על שלל גרסאותיו, שפותח על ידי חברת OpenAI, [[LaMDA]] ו[[PaLM]] של חברת גוגל, [[LLaMA]] של [[מטא]] (פייסבוק לשעבר) ו-Claude של [[אנתרופיק]]. מודלים אלה מסוגלים כבר לבצע מגוון רחב של משימות שפתיות ברמה גבוהה, כמו עיבוד שפה טבעית, תרגום אוטומטי בין שפות, כתיבה יצירתית ועוד. |
|||
בינה מלאכותית גנרטיבית יכולה להיות חד-מודליות או מולטי-מודלית. מערכות חד-מודליות לוקחות רק סוג אחד של קלט, בעוד שמערכות מולטי-מודליות יכולות לקחת יותר מסוג אחד של קלט.<ref>{{Cite web|date=21 March 2023|title=A History of Generative AI: From GAN to GPT-4|url=https://www.marktechpost.com/2023/03/21/a-history-of-generative-ai-from-gan-to-gpt-4/}}</ref> לדוגמה, גרסה אחת של [[GPT-4]] של [[OpenAI]] מקבלת גם קלט טקסט וגם תמונה.<ref>{{Cite news|title=Explainer: What is Generative AI, the technology behind OpenAI's ChatGPT?|url=https://www.reuters.com/technology/what-is-generative-ai-technology-behind-openais-chatgpt-2023-03-17/|work=Reuters|date=March 17, 2023|access-date=March 17, 2023}}</ref> |
|||
המודלים מאומנים על ערכות נתוני עתק המכילות מיליארדי מילים, כגון [[ויקיפדיה]] בשפות שונות, [[ספר דיגיטלי|ספרים דיגיטליים]], מאמרים אקדמיים וכתבות חדשותיות. כמות הנתונים האדירה מאפשרת למודלים ללמוד את המבנים והדפוסים של שפה אנושית ברמה גבוהה מאי פעם. |
|||
=== טקסט === |
|||
מערכות AI גנרטיביות המאומנות על מילים או [[ניתוח מילולי]] כוללות [[GPT-3]],{{כ}} [[LaMDA]],{{כ}} [[LLaMA]],{{כ}} [[BLOOM (מודל שפה)|BLOOM]],{{כ}} [[GPT-4]] ואחרות. הם מסוגלים [[עיבוד שפה טבעית|לעבד שפה טבעית]], לבצע [[תרגום מכונה]] ויצירת [[יצירת שפה טבעית|שפה טבעית]] וניתן להשתמש בהם כמודלי יסוד למשימות אחרות.<ref name="FoundationModels">{{Cite arXiv|last1=Bommasani|title=On the opportunities and risks of foundation models|eprint=2108.07258}}</ref> ערכות הנתונים כוללות את [[ספר קורפוס|BookCorpus]] {{אנ|BookCorpus}}, [[ויקיפדיה]] ואחרות. |
|||
ככל שהמודלים הופכים למתוחכמים וגדולים יותר, כך גדלה יכולתם להבין שפה טבעית, לנתח הקשר וכוונה בטקסט, ולייצר תשובות רלוונטיות ואינטליגנטיות. הם אף מסוגלים לשמור על עקביות לאורך טקסט ארוך, ולגלות יצירתיות מסוימת. |
|||
עם זאת, עדיין קיימים אתגרים לא מעטים ביכולת של מודלים אלה להבין באמת שפה אנושית ולייצר תוכן שיש לו הבנה משמעותית של העולם. הם עדיין נוטים להסתמך יותר מדי על דפוסים סטטיסטיים ופחות על הבנה עמוקה. כמו כן, הם חסרים ידע בסיסי ו"[[שכל ישר]]" שבני אדם רוכשים באופן טבעי. |
|||
עם התקדמות המחקר בתחום, מקווים החוקרים כי [[מודל גנרטיבי|מודלים גנרטיביים]] יוכלו בעתיד לרכוש "הבנה ממשית" של שפה ומשמעות, ולא רק יכולת סטטיסטית למפות מילים למילים אחרות. אם יצליחו בכך, הדבר עשוי להוביל לקפיצת מדרגה נוספת ביכולות השיחה והיצירתיות של בינה מלאכותית. |
|||
=== קוד === |
=== קוד === |
||
בנוסף |
בנוסף לעיבוד שפה טבעית, מודלים גנרטיביים מסוגלים גם ללמוד [[שפת תכנות|שפות תכנות]] ולייצר [[קוד מקור]] חדש באופן אוטומטי. |
||
הרעיון הוא לאמן את המודלים על קורפוסים עצומים של קוד קיים בשפות תכנות שונות, כגון [[פייתון]], [[ג'אווה]] ועוד. באמצעות למידה ממיליוני שורות קוד שנכתבו על ידי מפתחים אנושיים, המודלים לומדים להבין את מבנה השפה, תחבירה והלוגיקה שלה. על בסיס ההבנה הזו, הם מסוגלים לייצר שורות קוד חדשות העונות למפרטים שניתנים להם בשפה טבעית. |
|||
אחד המודלים המתקדמים ביותר כיום בתחום זה הוא [[OpenAI Codex]] שמסוגל לכתוב קוד ברמה שמתקרבת לאיכות של מפתח אנושי ממוצע, במגוון רחב של שפות ולמטרות שונות. |
|||
יכולת זו של מודלים גנרטיביים לכתיבת קוד אוטומטית עשויה לחולל מהפכה בתעשיית התוכנה ולאפשר פיתוח מהיר וזול יותר. עם זאת, עדיין יש אתגרים לא מעטים בכתיבת קוד מורכב יותר, אופטימיזציה וכתיבה יעילה ומקורית. כמו כן, קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית עלול להכיל באגים ופרצות אבטחה שקשה לזהות. |
|||
לכן צפוי שבעתיד הקרוב מודלים אלה ישמשו בעיקר לסיוע למפתחים אנושיים, ופחות כמחליפים מוחלטים להם. אך הפוטנציאל להאיץ ולשפר תהליכי פיתוח תוכנה בעזרת בינה מלאכותית הוא אדיר. |
|||
=== תמונות === |
=== תמונות === |
||
{{הפניה לערך מורחב|אומנות בינה מלאכותית}} |
|||
[[קובץ:Example-dog-on-the-internet.png|ממוזער|תמונה קולנועית מהירה של כלב באינטרנט העורך את ויקיפדיה, סטייבל דיפיוזן]] |
|||
[[קובץ:Example-dog-on-the-internet.png|ממוזער|תמונה של כלב יושב מול מחשב ועורך בוויקיפדיה, סטייבל דיפיוזן]] |
|||
הפקת אמנות חזותית באיכות גבוהה היא יישום בולט של AI גנרטיבי. יצירות אמנותיות רבות כאלה זכו ב[[אומנות בינה מלאכותית|פרסים ציבוריים והכרה]]. |
|||
אחד היישומים המרשימים והנגישים ביותר כיום של בינה מלאכותית גנרטיבית הוא יצירת אמנות ויזואלית - תמונות, ציורים ואיורים - באופן אוטומטי על פי תיאור מילולי. |
|||
מערכות בינה מלאכותית שאומנו על סטים של תמונות עם כתוביות טקסט כוללות [[Google Brain|Imagen]] {{אנ|Google Brain}},{{כ}} [[DALL-E]],{{כ}} [[Midjourney]],{{כ}} [[Adobe Firefly]],{{כ}} [[Stable Diffusion]] ואחרות (ראה [[אומנות בינה מלאכותית|אמנות בינה מלאכותית]], אמנות גנרטיבית ומדיה סינתטית). מערכי נתונים כוללים את [[LAION|LAION-5B]] ואחרים. |
|||
מודלים מובילים בתחום זה כוללים את [[Firefly (תוכנה)|Firefly]] [[DALL-E]], [[Stable Diffusion]], Leonardo.AI ,[[Midjourney]] ו-[[Imagen]] של גוגל. מודלים אלה מאומנים על מיליוני תמונות וקשרים בין תמונות לטקסטים כדי ללמוד כיצד לייצר תמונות חדשות התואמות תיאור טקסטואלי נתון. את חלקם, כמו Leonardo.AI למשל, אפשר לאמן על תמונות ספציפיות, למשל תמונות שלכם, כדי לאפשר ליצור תמונות של דמות ספציפית או של תמה גרפית בסגנון מסוים. בעת יצירת תמונה ניתן לקבוע את סגנונה, אם היא תהיה ציור (ובאיזה אמצעים, כגון צבעי מים או צבעי עיפרון), איור, צילום ועוד. ישנם מודלים המאפשרים לבקש סגנון של אמן מסוים. |
|||
כך למשל, ניתן ליצור תמונה של כלב העורך ערך בוויקיפדיה על ידי הקלדת בקשה זו במילים. התוצאות מדהימות ברמת הפירוט, היצירתיות וההומור שלהן. |
|||
יצירות אלה כבר זיכו יוצרים רבים בפרסים, תערוכות והכרה ציבורית רחבה. הן אף מאפשרות יצירתיות חזותית לאנשים ללא כישורי ציור מסורתיים. עם זאת, הטכנולוגיה עדיין מעוררת דיון ער בסוגיות של זכויות יוצרים, אתיקה והגדרה מחדש של מושג היצירתיות האנושית.{{הערה|{{ynet|יובל מן|"רגע היסטורי": זכה בתחרות צילום יוקרתית עם תמונה שנוצרה באמצעות AI|digital/technews/article/rjt11krozh|18 באפריל 2023}}}} ב-22 בינואר 2024 דלפה טיוטת החוק האירופי בדבר הסדרת הרגולציה של בינה מלאכותית אשר אמורה להגיע לאישור הפרלמנט של האיחוד האירופי בקרוב. הפרת הרגולציה עלולה להסתיים בצו לסגירת המיזם ולקנסות אישיים עד ל-35 מיליון יורו. |
|||
=== מוזיקה === |
=== מוזיקה === |
||
תחום נוסף שבו בינה מלאכותית גנרטיבית מתקדמת בו הוא יצירת מוזיקה. מודלים חדשניים כמו [[Suno AI]] או MusicGen של [[מטא (חברה)|מטא]] מאומנים הן על דוגמאות קיימות של מוזיקה מוקלטת, והן על מטא-דאטה כמו תמלילי שירים תווים ותיאורים של סגנונות מוזיקליים. |
|||
ניתן לאמן מערכות AI גנרטיביות כגון MusicLM ו-MusicGen<ref>{{Cite web|last=Dalugdug|first=Mandy|date=August 3, 2023|title=Meta in June said that it used 20,000 hours of licensed music to train MusicGen, which included 10,000 “high-quality” licensed music tracks. At the time, Meta’s researchers outlined in a paper the ethical challenges that they encountered around the development of generative AI models like MusicGen.|url=https://www.musicbusinessworldwide.com/meet-audiocraft-metas-new-generative-ai-tool-for-audio-and-music/|access-date=}}</ref> על צורות גל השמע של מוזיקה מוקלטת יחד עם הערות טקסט, על מנת ליצור דגימות מוזיקליות חדשות המבוססות על תיאורי טקסט כגון מנגינה מרגיעה של כינור המגובה על ידי מעוות ריף גיטרה. |
|||
באמצעות למידה מנתונים עצומים אלה, המודלים לומדים לזהות מבנים מוזיקליים כמו מנגינות, אקורדים וקצב. כעת הם מסוגלים לייצר אוטומטית קטעים מוזיקליים קצרים העונים להנחיות טקסטואליות - למשל, "צור מוזיקה קלאסית של פסנתר איטי ב[[סולם מינורי]]". |
|||
הפוטנציאל עצום להנגשת יצירת מוזיקה לאנשים ללא ידע מוזיקלי פורמלי או חסרי יכולת נגינה. עם זאת, נכון לספטמבר 2023 המוזיקה שנוצרת עדיין די בסיסית וחסרה את העומק והרגש שביצירה אנושית.{{הערה|{{ynet|רפאל קאהאן|בינה מלאכותית מוזיקלית: מטא משיקה צ'אטבוט ליצירת מוזיקה וסאונד|digital/technews/article/rkpbaldsh|2 באוגוסט 2023}}}} |
|||
=== וידאו === |
=== וידאו === |
||
[[קובץ:Gen2-Example-Dog-Podium.webm|ממוזער|גולדן רטריבר בחליפה יושב על בימה נואם בפני העיתונות של הבית הלבן, Gen2]] |
[[קובץ:Gen2-Example-Dog-Podium.webm|ממוזער|גולדן רטריבר בחליפה יושב על בימה נואם בפני העיתונות של הבית הלבן, Gen2]] |
||
תחום נוסף הוא יצירת סרטוני וידאו סינתטיים באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית. |
|||
בינה מלאכותית ג'נרטיבית שאומנה על וידאו יכולה ליצור קטעי וידאו מקוריים. דוגמאות למערכות כאלה הן Gen1 ו-Gen2 מאת [[RunwayML]],<ref>{{Cite web|last=Metz|first=Cade|date=April 4, 2023|title=Instant Videos Could Represent the Next Leap in A.I. Technology|url=https://www.nytimes.com/2023/04/04/technology/runway-ai-videos.html|website=The New York Times|language=en}}</ref>{{כ}} Make-A-Video מאת [[מטא (חברה)|מטא]] ו-[[D-ID]] הישראלית.<ref>{{Cite web|last=Queenie Wong|date=Sep 29, 2022|title=Facebook Parent Meta's AI Tool Can Create Artsy Videos From Text|url=https://www.cnet.com/news/social-media/facebook-parent-metas-ai-tool-can-create-artsy-videos-from-text/|access-date=Apr 4, 2023|publisher=cnet.com}}</ref> |
|||
מודלים פורצי דרך כמו Gen1 ו-Gen2 שפותחו על ידי הסטארטאפ Runway מאפשרים כבר היום יצירת סרטונים קצרים שנראים כאילו צולמו במציאות, אך למעשה סונתזו לחלוטין על ידי האלגוריתמים. |
|||
=== מולקולות === |
|||
ניתן לאמן מערכות AI גנרטיביות על רצפים של [[חומצת אמינו|חומצות אמינו]] או ייצוגים מולקולריים כגון [[סמיילס]] המייצגים DNA או חלבונים. מערכות אלה, כגון [[AlphaFold]], משמשות ל[[חיזוי מבנה החלבון|חיזוי מבנה חלבון]] ו[[גילוי תרופות]] {{אנ|Drug discovery}}.<ref name="MITTechReview-AI-Automation">{{Cite web|last=Heaven|first=Will Douglas|date=2023-02-15|title=AI is dreaming up drugs that no one has ever seen. Now we've got to see if they work|url=https://www.technologyreview.com/2023/02/15/1067904/ai-automation-drug-development/|access-date=2023-03-15|website=MIT Technology Review|publisher=Massachusetts Institute of Technology}}</ref> |
|||
המודלים מסוגלים למשל להנפיש כלב זהוב עם משקפיים ועניבה, ו"לצלם" אותו נואם לכאורה מול עיתונאים בחדר העיתונות של הבית הלבן - תוך יצירת תנועות שפתיים ריאליסטיות לחלוטין. |
|||
=== תכנון === |
|||
מערכות תכנון בינה מלאכותית ג'נרטיבית היו טכנולוגיה "בוגרת יחסית" בתחילת שנות ה-90, ושימשו צבאות להפקת תוכניות פעולה בעת משברים.<ref>{{Cite book|title=ARPA/Rome Laboratory Knowledge-based Planning and Scheduling Initiative Workshop Proceedings|publisher=The Advanced Research Projects Agency, Department of Defense, and Rome Laboratory, US Air Force, Griffiss AFB|year=1994|isbn=155860345X|editor-last=Burstein|editor-first=Mark H.|pages=219}}</ref> |
|||
טכנולוגיה זו מעוררת דאגה מפני שימוש לרעה והפצת [[פייק ניוז|מידע כוזב]] ומזויף. אך מצד שני היא גם מאפשרת יצירתיות ויזואלית חדשה ומרתקת שלא הייתה אפשרית בעבר.{{הערה|{{ynet|רפאל קאהאן|תמונות זה פאסה: בינה מלאכותית תיצור לכם סרטון מכמה מילים|digital/technews/article/skxahuwl3|21 במרץ 2023}}}} |
|||
=== כימיה ביולוגיה מולקולרית ורפואה === |
|||
הבינה המלאכותית היוצרת משפיעה על תחומים נוספים דוגמת [[כימיה]], [[ביולוגיה מולקולרית]] ורפואה. |
|||
מאחר שניתן לאמן מודלים על מאגרי מידע עצומים של רצפי DNA וחלבונים, וייצוגים גרפיים של מבנים מולקולריים, באמצעות למידה מנתונים אלה, המודלים לומדים לזהות דפוסים במבנה ובהרכב של מולקולות ולחזות תכונות כימיות וביולוגיות ובכך לסייע ל[[חיזוי מבנה החלבון|חיזוי מבנה חלבון]] ו[[גילוי תרופות]] {{אנ|Drug discovery}}. |
|||
דוגמה למודל פורץ דרך היא קבוצת AlphaFold של דיפמיינד וגוגל, שמסוגלת לחזות בדיוק רב במיוחד את המבנה המרחבי התלת-ממדי של חלבונים שלא נחקרו בעבר.{{הערה|{{גיקטיים|אושרי אלקסלסי|"הישג שישנה את חוקי המשחק": ה-AI של גוגל הגיע ל"גביע הקדוש" של הביולוגיה|google-deep-mind-alphafold-makes-a-giant-leap-in-protein-folding|2 בדצמבר 2020}}}} |
|||
יכולת זו חוסכת ניסויים יקרים ומאיצה מחקר בתחומי בריאות, תזונה וסביבה. מודלים גנרטיביים אף מסייעים בתכנון תרופות חדשות על ידי חיזוי אינטראקציות מולקולריות.{{הערה|{{אייס||בינה מלאכותית תייצר תרופות? השקעת הענק של אנבידיה נחשפת|971867|12 ביולי 2023}}}} |
|||
=== רובוטיקה === |
=== רובוטיקה === |
||
תחום יישומי הנוגע לבינה מלאכותית גנרטיבית הוא [[רובוטיקה]] ואוטומציה. |
|||
מערכות AI גנרטיביות שימשו לקבלת החלטות רובוטיות, כגון באב-טיפוס של חלליות אוטונומיות בשנות ה-90.<ref>{{Cite book|title=Autonomous Agents|publisher=Kluwer Academic Publishers|year=1998|isbn=9780792381372|editor-last=Bekey|editor-first=George A.|pages=45}}</ref> ניתן גם לאמן בינה מלאכותית על תנועות של מערכת [[רובוטיקה|רובוטית]] כדי ליצור מסלולים חדשים [[תכנון תנועה|לתכנון תנועה]] {{אנ|Motion planning}} או [[ניווט רובוט|ניווט]] {{אנ|Robot navigation}}. לדוגמה, UniPi של Google Research משתמשת בהנחיות כמו "להרים קערה כחולה" או "נגב צלחת עם ספוג צהוב" כדי לשלוט בתנועות של זרוע רובוט.<ref>{{Cite web|last=Sherry Yang, Yilun Du|date=2023-04-12|title=UniPi: Learning universal policies via text-guided video generation|url=https://ai.googleblog.com/2023/04/unipi-learning-universal-policies-via.html|access-date=|website=Google Research, Brain Team|publisher=Google AI Blog}}</ref> מודלים של "ראייה-שפה-פעולה" כמו ה-RT-2 של גוגל יכולים לבצע פעולות ראשונות כתגובה להנחיות המשתמש ובהתאם לקלט חזותי, כמו למשל הרמת צעצוע [[דינוזאורים|דינוזאור]] לאור הנחיה "לאסוף את החיה הנכחדת משולחן מלא בצעצועים". |
|||
כבר בשנות ה-90 נעשה שימוש במודלים גנרטיביים פשוטים יחסית לקבלת החלטות ותכנון מסלול ברובוטים אוטונומיים וחלליות. |
|||
== תוכנה וחומרה == |
|||
מודלים גנרטיביים של בינה מלאכותית משמשים להפעלת מוצרי [[צ'אטבוט]] כגון [[ChatGPT]], [[כלי תכנות]] כגון [[GitHub Copilot]],<ref>{{Cite web|last=Sabin|first=Sam|date=2023-06-30|title=GitHub has a vision to make code more secure by design|url=https://www.axios.com/2023/06/30/githubs-vision-to-make-code-more-secure-by-design|access-date=2023-08-15|website=Axios Codebook}}</ref> מוצרי [[מחולל תמונות|טקסט לתמונה]] כגון [[Midjourney]] ומוצרי טקסט לווידאו כגון Runway Gen-2.<ref>{{Cite web|last=James Vincent|date=Mar 20, 2023|title=Text-to-video AI inches closer as startup Runway announces new model|url=https://www.theverge.com/2023/3/20/23648113/text-to-video-generative-ai-runway-ml-gen-2-model-access|access-date=2023-08-15|website=The Verge|quote=Text-to-video is the next frontier for generative AI, though current output is rudimentary. Runway says it’ll be making its new generative video model, Gen-2, available to users in ‘the coming weeks.’}}</ref> תכונות בינה מלאכותית גנרטיביות שולבו במגוון מוצרים קיימים זמינים מסחרית כגון [[מיקרוסופט אופיס|Microsoft Office]],<ref>{{Cite web|last=Vanian|first=Jonathan|date=2023-03-16|title=Microsoft adds OpenAI technology to Word and Excel|url=https://www.cnbc.com/2023/03/16/microsoft-to-improve-office-365-with-chatgpt-like-generative-ai-tech-.html|access-date=2023-08-15|publisher=CNBC|quote=Microsoft is bringing generative artificial intelligence technologies such as the popular ChatGPT chatting app to its Microsoft 365 suite of business software....the new A.I. features, dubbed Copilot, will be available in some of the company's most popular business apps, including Word, PowerPoint and Excel.}}</ref>{{כ}} [[Google Photos]],{{כ}}<ref>{{Cite web|last=Mark Wilson|date=2023-08-15|title=The app's Memories feature just got a big upgrade|url=https://www.techradar.com/computing/software/google-photos-now-shows-you-an-ai-powered-highlights-reel-of-your-life|access-date=|website=TechRadar|quote=The Google Photos app is getting a redesigned, AI-powered Memories feature...you'll be able to use generative AI to come up with some suggested names like "a desert adventure".}}</ref> ו-[[אדובי פוטושופ|Adobe Photoshop]].<ref>{{Cite web|last=Sullivan|first=Laurie|date=May 23, 2023|title=Adobe Adds Generative AI To Photoshop|url=https://www.mediapost.com/publications/article/385660/adobe-adds-generative-ai-to-photoshop.html|access-date=2023-08-15|website=MediaPost|quote=Generative artificial intelligence (AI) will become one of the most important features for creative designers and marketers. Adobe on Tuesday unveiled a Generative Fill feature in Photoshop to bring Firefly's AI capabilities into design.}}</ref> דגמי AI גנרטיביים רבים זמינים גם כ[[קוד פתוח|תוכנת קוד פתוח]], כולל [[Stable Diffusion]] ומודל השפה [[LLaMA]].<ref>{{Cite web|last=Michael Nuñez|date=July 19, 2023|title=LLaMA 2: How to access and use Meta’s versatile open-source chatbot right now|url=https://venturebeat.com/ai/llama-2-how-to-access-and-use-metas-versatile-open-source-chatbot-right-now/|access-date=2023-08-15|website=VentureBeat|quote=If you want to run LLaMA 2 on your own machine or modify the code, you can download it directly from Hugging Face, a leading platform for sharing AI models.}}</ref> |
|||
כיום מאומנים מודלים מתקדמים יותר על בסיס נתונים נרחב של תנועות ופעולות של רובוטים ובני אדם. המודלים לומדים לאתר דפוסים בתנועה וליצור כוריאוגרפיות חדשות עבור הרובוט ומאפשרים בסופו של דבר שליטה קולית בתנועות הזרוע של רובוט - למשל "הרם כוס כחולה" או "נגב שולחן במטלית אדומה".{{הערה|{{ynet|רפאל קאהאן|בתי ספר אמריקאיים בוחנים הפעלה של רובוטים אוטונומיים לשמירה על הילדים|digital/technews/article/b111wydyf3|10 ביולי 2023}}}} |
|||
דגמי AI יצירתיים קטנים יותר עם עד כמה מיליארדי פרמטרים יכולים לפעול ב[[טלפון חכם|סמארטפונים]], ו[[מחשב אישי|מחשבים אישיים]]. לדוגמה, [[LLaMA]] -7B (גרסה עם 7 מיליארד פרמטרים) יכולה לרוץ על Raspberry Pi 4<ref>{{Cite web|last=Pounder|first=Les|date=2023-03-25|title=How To Create Your Own AI Chatbot Server With Raspberry Pi 4|url=https://www.tomshardware.com/how-to/create-ai-chatbot-server-on-raspberry-pi|access-date=2023-08-15|publisher=|quote=Using a Pi 4 with 8GB of RAM, you can create a ChatGPT-like server based on LLaMA.}}</ref> וגרסה אחת של [[Stable Diffusion]] יכולה לרוץ ב[[אייפון 11]].<ref>{{Cite web|last=Kemper|first=Jonathan|date=Nov 10, 2022|title="Draw Things" App brings Stable Diffusion to the iPhone|url=https://the-decoder.com/draw-things-app-brings-stable-diffusion-to-the-iphone/|access-date=2023-08-15|website=The Decoder|quote=Draw Things is an app that brings Stable Diffusion to the iPhone. The AI images are generated locally, so you don't need an Internet connection.}}</ref> |
|||
מודלים מסוג "ראייה-שפה-פעולה" משלבים קלט חזותי עם הוראות קוליות כדי לאפשר ביצוע משימות אוטומטיות בסביבה דינמית. |
|||
מודלים גדולים יותר ועשירים יותר בנתונים עם עשרות מיליארדי פרמטרים יכולים לפעול על [[מחשב נייד|מחשבים ניידים]] או [[מחשב שולחני|שולחניים]] חזקים יחסית. |
|||
שילוב של מודלים גנרטיביים ברובוטיקה יכול להוביל ליצירתיות וגמישות רבה יותר בתנועה ואינטראקציה של רובוטים עם הסביבה.{{הערה|{{אייס||כך הרובוטים האלו יעשו את כל מטלות הבית שלכם|968525|23 ביוני 2023}}}} |
|||
כדי להשיג תוצאות במהירות סבירה, דגמים בגודל זה עשויים לדרוש מאיצים כגון שבבי [[מעבד גרפי|GPU]] המיוצרים על ידי [[Nvidia]] ו-[[AMD]] או ה-Neural Engine הכלול במוצרי סיליקון של אפל. לדוגמה, ניתן להגדיר את גרסת 65 מיליארד הפרמטרים של [[LLaMA]] לפעול על מחשב שולחני.<ref>{{Cite web|last=Allan Witt|date=2023-07-07|title=Best Computer to Run LLaMA AI Model at Home (GPU, CPU, RAM, SSD)|url=https://www.hardware-corner.net/guides/computer-to-run-llama-ai-model/|quote=To run LLaMA model at home, you will need a computer build with a powerful GPU that can handle the large amount of data and computation required for inferencing.}}</ref> |
|||
== חומרה ובינה מלאכותית == |
|||
מודלי שפה עם מאות מיליארדי פרמטרים, כמו [[GPT-4]] או [[PaLM]], פועלים בדרך כלל על מחשבי [[מרכז נתונים]] המצוידים במערכים של [[מעבד גרפי|GPUs]] או שבבי [[מאיץ AI|מאיץ בינה מלאכותית]] (כגון [[TPU]] של גוגל). בדרך כלל, סוגים אלו של מודלים יהיו נגישים כשירותי [[מחשוב ענן|ענן]] דרך האינטרנט. |
|||
מודלים גנרטיביים דורשים משאבי חישוב שונים בהתאם לגודל המודל ומורכבותו. מודלים קטנים יחסית דוגמת מודלי שפה עם עד מיליארד פרמטרים יכולים לרוץ על חומרה ביתית רגילה כמו מחשבים שולחניים, לפטופים ואף טלפונים חכמים מתקדמים. מודלים בינוניים עם עשרות מיליארדי פרמטרים דורשים בדרך כלל מאיץ גרפי ([[GPU]]) איכותי כדי להגיע למהירויות סבירות. |
|||
[[מודל שפה|מודלי שפה]] גדולים במיוחד כגון GPT-3 ו-GPT-4 עם מאות מיליארדי פרמטרים, פועלים כיום רק במרכזי נתונים גדולים המכילים אלפי כרטיסי גרפיקה ומאיצי חומרה ייעודיים כמו [[TPU]] של חברת [[גוגל (חברה)|גוגל]]. חברות המפתחות מודלים אלו מספקות בדרך כלל גישה לשירות מבוסס ענן, במקום מודל שמותקן מקומית.{{הערה|{{TheMarker|אופיר דור|קוואלקום מול אנבידיה: הבינה המלאכותית תרוץ בענן או על המחשב האישי?|00000188-7577-d4df-a39c-f77f9d890000|1 ביוני 2023}}}} |
|||
בשנת 2022, בקרות הייצוא החדשות של ארצות הברית על מחשוב מתקדם ומוליכים למחצה לסין, הטילו הגבלות על ייצוא של שבבי GPU לסין בדגש על אלו המשמשים לאימון ויצירת כלי בינה מלאכותית.<ref>{{Cite web|last=Nellis|first=Stephen|last2=Lee|first2=Jane|date=September 1, 2022|title=U.S. officials order Nvidia to halt sales of top AI chips to China|url=https://www.reuters.com/technology/nvidia-says-us-has-imposed-new-license-requirement-future-exports-china-2022-08-31/|access-date=2023-08-15|website=Reuters}}</ref> שבבים כגון Nvidia A800<ref>{{Cite web|last=Shilov|first=Anton|date=2023-05-07|title=Nvidia's Chinese A800 GPU's Performance Revealed|url=https://www.tomshardware.com/news/nvidia-a800-performance-revealed|access-date=2023-08-15|publisher=Tom's Hardware|quote=the A800 operates at 70% of the speed of A100 GPUs while complying with strict U.S. export standards that limit how much processing power Nvidia can sell.}}</ref> וה-Biren Technology BR104<ref>{{Cite web|last=Dylan Patel|date=October 24, 2022|title=How China's Biren Is Attempting To Evade US Sanctions|url=https://www.semianalysis.com/p/how-chinas-biren-is-attempting-to|access-date=August 15, 2023}}</ref> פותחו כדי לעמוד בדרישות הסנקציות. |
|||
עם זאת, קיימים מאמצים מתמשכים לאפשר ריצה של מודלים גדולים גם על חומרה צרכנית. שיטות אופטימיזציה כגון דחיסת פרמטרים, קיטום ואימון מחדש (pruning and retuning) מאפשרות לכווץ מודלים גדולים מבלי לפגוע משמעותית בביצועים. |
|||
== חששות == |
|||
הפיתוח של AI ג'נרטיבי העלה חששות מצד ממשלות, עסקים ואנשים פרטיים, וכתוצאה מכך הפגנות, פעולות משפטיות, קריאות להשהות ניסויי בינה מלאכותית ופעולות של ממשלות מרובות. בתדרוך ביולי 2023 של [[מועצת הביטחון של האומות המאוחדות|מועצת הביטחון של האו"ם]], [[המזכיר הכללי של האומות המאוחדות|מזכ"ל האו"ם]] [[אנטוניו גוטרש]] הצהיר כי "בינה מלאכותית גנרית היא בעלת פוטנציאל עצום לטוב ולרע בקנה מידה גדול". אך שימוש זדוני בה "עלול לגרום לרמות נוראות של מוות והרס, טראומה נרחבת ונזק פסיכולוגי עמוק בקנה מידה בלתי נתפס".<ref>{{Cite web|date=18 July 2023|title=Secretary-General's remarks to the Security Council on Artificial Intelligence|url=https://www.un.org/sg/en/content/sg/statement/2023-07-18/secretary-generals-remarks-the-security-council-artificial-intelligence-bilingual-delivered-scroll-down-for-all-english|access-date=27 July 2023|website=un.org}}</ref> |
|||
כמו כן, ניתן לפצל מודלים גדולים למקטעים קטנים יותר המבוזרים על מספר התקנים, ולאחד את התוצאות. שיטה זו מכונה federated learning או split learning. יצרניות מעבדי GPU כגון NVIDIA ו-AMD גם משיקות כרטיסי גרפיקה חדשים עם יכולות אופטימיזציה לבינה מלאכותית שמאפשרות מהירות גבוהה יותר בעלות נמוכה יותר.{{הערה|{{Bizportal|שקד אביב|אנבידיה עלתה ב-75% מתחילת השנה - מה הסיבה?|812866|16 במרץ 2023}}}} |
|||
עם שיפורים באלגוריתמים, אופטימיזציית חומרה ושיטות חישוב מבוזר, ניתן כיום כבר להריץ יישומים מתקדמים של בינה מלאכותית גנרטיבית גם מחוץ לענן, והמגמה הזו צפויה להימשך ולאפשר זמינות רבה יותר של טכנולוגיות אלו. |
|||
== חששות ואתגרים == |
|||
{{הפניה לערך מורחב|סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית}} |
|||
התפתחות הבינה המלאכותית היוצרת מעוררת חששות, דאגות ואתגרים. בתוך כך, חוששים רבים על שוק העבודה המשתנה, יצירת תוכן מזויף ופגיעה בפרטיות. |
|||
חששות הועלו מצד גורמי ממשל, עסקים ואנשים פרטיים, וכתוצאה מכך נוצרו גם מחאות, פעולות משפטיות, קריאות להשהות ניסויי בינה מלאכותית ופעולות של ממשלות בנושא. בתדרוך של [[מועצת הביטחון של האומות המאוחדות|מועצת הביטחון של האו"ם]] ביולי 2023, [[המזכיר הכללי של האומות המאוחדות|מזכ"ל האו"ם]] [[אנטוניו גוטרש]] הצהיר כי "בינה מלאכותית היא בעלת פוטנציאל עצום לטוב ולרע בקנה מידה גדול, אך שימוש זדוני בה עלול לגרום לרמות נוראות של מוות והרס, טראומה נרחבת ונזק פסיכולוגי עמוק בקנה מידה בלתי נתפס".{{הערה|[https://www.un.org/sg/en/content/sg/statement/2023-07-18/secretary-generals-remarks-the-security-council-artificial-intelligence-bilingual-delivered-scroll-down-for-all-english Secretary-General's remarks to the Security Council on Artificial Intelligence [bilingual as delivered] {{אנגלית}}}} |
|||
=== אובדן עבודה === |
=== אובדן עבודה === |
||
[[קובץ:AI_Protest_Sign_2023_WGA_Strike.jpg|ממוזער| |
[[קובץ:AI_Protest_Sign_2023_WGA_Strike.jpg|ממוזער|שביתה של גילדת הסופרים של אמריקה ב-2023]] |
||
עוד מהימים המוקדמים של פיתוח הבינה המלאכותית עלו דאגות בנוגע להשפעתה האפשרית על משרות ותעסוקה. חלוצים בתחום כמו יוצר [[אלייזה]] [[ג'וזף וייצנבאום]] העלו שאלות לגבי האם באמת יש צורך אמיתי בביצוע משימות על ידי מכונות במקום בני אדם. |
|||
מהימים הראשונים של התפתחות הבינה המלאכותית היו טיעונים שהועלו על ידי יוצר [[אלייזה]] [[ג'וזף וייצנבאום]] ואחרים בשאלה האם משימות שניתן לבצע על ידי מחשבים אכן צריכות להיעשות על ידם.<ref>{{Cite news|last=Tarnoff|first=Ben|date=4 August 2023|title=Lessons from Eliza|pages=34–9|work=[[The Guardian Weekly]]}}</ref> באפריל 2023, דווח כי טכנולוגיית יצירת תמונות בבינה מלאכותית הביאה לאיבוד 70% מהמשרות של מאיירי משחקי וידאו בסין.<ref>{{Cite web|last=Zhou|first=Viola|date=2023-04-11|title=AI is already taking video game illustrators’ jobs in China|url=https://restofworld.org/2023/ai-image-china-video-game-layoffs/|access-date=2023-08-17|website=Rest of World|language=en-US}}</ref><ref>{{Cite web|last=Carter|first=Justin|date=2023-04-11|title=China's game art industry reportedly decimated by growing AI use|url=https://www.gamedeveloper.com/art/china-s-game-art-industry-reportedly-decimated-ai-art-use|access-date=2023-08-17|website=Game Developer|language=en}}</ref> |
|||
בשנים האחרונות, עם התקדמות הבינה המלאכותית היוצרת, חששות אלו הפכו למציאות עבור חלק מהעובדים בתחומים יצירתיים. דוחות הצביעו על אובדן משרות נרחב בקרב מאיירים בתעשיית משחקי הווידאו בסין, לאחר אימוץ כלי יצירת תמונות בינה מלאכותית.{{הערה|[https://restofworld.org/2023/ai-image-china-video-game-layoffs/ AI is already taking video game illustrators’ jobs in China]}} |
|||
גם בהוליווד התעוררו חששות דומים, עם איומים על שביתה מצד איגודי שחקנים ב-2023. נשיאת איגוד שחקני המסך אף הגדירה את הבינה המלאכותית כ"איום קיומי על מקצועות יצירתיים".{{הערה|{{מקור ראשון|AFP|שביתת התסריטאים: בהוליווד כבר מתכננים סרטים וסדרות שייכתבו ב-AI|international/614511|8 במאי 2023}}}} |
|||
ביולי 2023, התפתחויות בתחום הבינה המלאכותית הגנרטיבית גרמו ל[[סכסוכי העבודה בהוליווד ב-2023]] {{אנ|2023 Hollywood labor disputes}}. [[פראן דרשר]], נשיאת [[גילדת שחקני המסך]], הכריזה כי "בינה מלאכותית מהווה איום קיומי על מקצועות יצירתיים" במהלך [[2023 שביתת SAG-AFTRA|שביתת SAG-AFTRA ב-2023]] {{אנ|2023 SAG-AFTRA strike}}.<ref>{{Cite web|last=Collier|first=Kevin|date=July 14, 2023|title=Actors vs. AI: Strike brings focus to emerging use of advanced tech|url=https://www.nbcnews.com/tech/tech-news/hollywood-actor-sag-aftra-ai-artificial-intelligence-strike-rcna94191|publisher=NBC News|quote=SAG-AFTRA has joined the Writer's{{sic |nolink=yes}} Guild of America in demanding a contract that explicitly demands AI regulations to protect writers and the works they create. ... The future of generative artificial intelligence in Hollywood — and how it can be used to replace labor — has become a crucial sticking point for actors going on strike. In a news conference Thursday, Fran Drescher, president of the Screen Actors Guild-American Federation of Television and Radio Artists (more commonly known as SAG-AFTRA), declared that 'artificial intelligence poses an existential threat to creative professions, and all actors and performers deserve contract language that protects them from having their identity and talent exploited without consent and pay.'}}</ref> |
|||
=== זיוף עמוק (דיפ-פייק) === |
=== זיוף עמוק (דיפ-פייק) === |
||
[[דיפ-פייק]] הם מדיה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית הלוקחת אדם בתמונה או וידאו קיימים ומחליפים אותם בדמותו של מישהו אחר באמצעות [[רשת עצבית מלאכותית|רשתות עצביות מלאכותיות]].<ref name=":3">{{Cite web|last=Cole|first=Samantha|date=24 January 2018|title=We Are Truly Fucked: Everyone Is Making AI-Generated Fake Porn Now|url=https://www.vice.com/en_us/article/bjye8a/reddit-fake-porn-app-daisy-ridley|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20190907194524/https://www.vice.com/en_us/article/bjye8a/reddit-fake-porn-app-daisy-ridley|archive-date=7 September 2019|access-date=4 May 2019|website=Vice}}</ref> השימוש שנעשה בשנת 2023 ויכולות הכלים הקיימים מעלה חששות לשימושם בסרטוני פורנוגרפיה מזויפים של ידוענים, [[פורנוגרפיית נקם|פורנו נקמה]], [[פייק ניוז|חדשות מזויפות]], [[תרמית|תרמיות]] והונאות פיננסיות.<ref name="HighSnobiety2018">{{Cite news|date=2018-02-20|title=What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying|language=en-US|work=Highsnobiety|url=https://www.highsnobiety.com/p/what-are-deepfakes-ai-porn/|url-status=live|access-date=2018-02-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20210714032914/https://www.highsnobiety.com/p/what-are-deepfakes-ai-porn/|archive-date=2021-07-14}}</ref> דוגמאות שונות עוררו תגובות מהתעשייה ומהממשלה על מנת לזהות ולהגביל את השימוש |
[[דיפ-פייק]] הם מדיה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית הלוקחת אדם בתמונה או וידאו קיימים ומחליפים אותם בדמותו של מישהו אחר באמצעות [[רשת עצבית מלאכותית|רשתות עצביות מלאכותיות]].<ref name=":3">{{Cite web|last=Cole|first=Samantha|date=24 January 2018|title=We Are Truly Fucked: Everyone Is Making AI-Generated Fake Porn Now|url=https://www.vice.com/en_us/article/bjye8a/reddit-fake-porn-app-daisy-ridley|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20190907194524/https://www.vice.com/en_us/article/bjye8a/reddit-fake-porn-app-daisy-ridley|archive-date=7 September 2019|access-date=4 May 2019|website=Vice}}</ref> השימוש שנעשה בשנת 2023 ויכולות הכלים הקיימים מעלה חששות לשימושם בסרטוני פורנוגרפיה מזויפים של ידוענים, [[פורנוגרפיית נקם|פורנו נקמה]], [[פייק ניוז|חדשות מזויפות]], [[תרמית|תרמיות]] והונאות פיננסיות.<ref name="HighSnobiety2018">{{Cite news|date=2018-02-20|title=What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying|language=en-US|work=Highsnobiety|url=https://www.highsnobiety.com/p/what-are-deepfakes-ai-porn/|url-status=live|access-date=2018-02-20|archive-url=https://web.archive.org/web/20210714032914/https://www.highsnobiety.com/p/what-are-deepfakes-ai-porn/|archive-date=2021-07-14}}</ref> דוגמאות שונות עוררו תגובות מהתעשייה ומהממשלה על מנת לזהות ולהגביל את השימוש בטכנולוגיה לצרכים לא אתיים ולא חוקיים מסוג זה.<ref name=":21">{{Cite web|title=Join the Deepfake Detection Challenge (DFDC)|url=https://deepfakedetectionchallenge.ai/|url-status=live|archive-url=https://web.archive.org/web/20200112102819/https://deepfakedetectionchallenge.ai/|archive-date=2020-01-12|access-date=2019-11-08|website=deepfakedetectionchallenge.ai}}</ref> |
||
=== פשעי סייבר === |
=== פשעי סייבר === |
||
היכולת של AI ג'נרטיבי ליצור תוכן מזויף הנראה כאמיתי לחלוטין שימשה פושעים בסייבר בעיקר בהונאות [[דיוג]]. |
היכולת של AI ג'נרטיבי ליצור תוכן מזויף הנראה כאמיתי לחלוטין שימשה פושעים בסייבר בעיקר בהונאות [[דיוג]]. כך, נעשה שימוש בווידאו ואודיו מזויפים כדי ליצור דיסאינפורמציה והונאה. פושעי סייבר יצרו מודלי שפה גדולים המתמקדים בהונאה, כולל WormGPT ו-FraudGPT.{{הערה|{{ישראל היום|ערן איצקוביץ|הסיוט הולך ומתממש: כלי הבינה המלאכותית שיקל על האקרים לגנוב מידע|tech/tech-news/article/14394030|16 ביולי 2023}}}} |
||
=== שימוש לרעה בעיתונאות === |
=== שימוש לרעה בעיתונאות === |
||
בינואר 2023, Futurism.com פרסמה שבאתר [[CNET]] השתמשו בכלי AI פנימי שלא נחשף כדי לכתוב לפחות 77 כתבות; לאחר פרסום החדשות, CNET פרסמה תיקונים ל-41 מהכתבות.<ref>{{Cite news|last=Roth|first=Emma|title=CNET found errors in more than half of its AI-written stories|url=https://www.theverge.com/2023/1/25/23571082/cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures|access-date=17 June 2023|work=[[The Verge]]|date=25 January 2023}}</ref> |
בינואר 2023, Futurism.com פרסמה שבאתר [[CNET]] השתמשו בכלי AI פנימי שלא נחשף כדי לכתוב לפחות 77 כתבות; לאחר פרסום החדשות, CNET פרסמה תיקונים ל-41 מהכתבות.<ref>{{Cite news|last=Roth|first=Emma|title=CNET found errors in more than half of its AI-written stories|url=https://www.theverge.com/2023/1/25/23571082/cnet-ai-written-stories-errors-corrections-red-ventures|access-date=17 June 2023|work=[[The Verge]]|date=25 January 2023}}</ref> |
||
באפריל 2023 פרסם הצהובון הגרמני "Die Aktuelle" ראיון מזויף שנוצר על ידי AI עם נהג |
באפריל 2023 פרסם הצהובון הגרמני "Die Aktuelle" ראיון מזויף שנוצר על ידי AI עם נהג המרוצים לשעבר [[מיכאל שומאכר|מייקל שומאכר]], שלא הופיע בפומבי מאז 2013 לאחר שספג פגיעה מוחית בתאונת סקי. בסוף הכתבה ובמהלכה נאמר כי הראיון אינו אמיתי בהכרח, ואף נרמז שנעשה על ידי בינה מלאכותית. בעקבות הכתבה, העורך הראשי פוטר זמן קצר לאחר מכן.<ref>{{Cite news|title=A magazine touted Michael Schumacher's first interview in years. It was actually AI|url=https://www.npr.org/2023/04/28/1172473999/michael-schumacher-ai-interview-german-magazine|access-date=17 June 2023|work=NPR|date=28 April 2023}}</ref> |
||
=== תקנות === |
=== תקנות === |
||
באיחוד האירופי, הוצע [[ |
באיחוד האירופי, הוצע [[חוק הבינה המלאכותית]] {{אנ|Artificial Intelligence Act}} שכולל דרישות לחשוף חומר המוגן בזכויות יוצרים המשמש לאימון מערכות בינה מלאכותית, ולתייג כל פלט שנוצר בינה מלאכותית ככזה.<ref>{{Cite web|last=Chee|first=Foo Yun|last2=Mukherjee|first2=Supantha|title=EU lawmakers vote for tougher AI rules as draft moves to final stage|url=https://www.reuters.com/technology/eu-lawmakers-agree-changes-draft-artificial-intelligence-rules-2023-06-14/|access-date=July 26, 2023|website=Reuters|language=en}}</ref> עוד נקבע כי פעולת אימון האלגוריתם על תכנים טעון אישור של בעלי הזכויות בתכנים למעט אם האימון נעשה לצורכי מחקר. |
||
בארצות הברית, קבוצה של חברות כולל OpenAI, Alphabet |
בארצות הברית, קבוצה של חברות כולל OpenAI, Alphabet ומטא חתמו על הסכם וולונטרי עם הבית הלבן ביולי 2023 ליצור [[סימן מים]] של תוכן שנוצר בינה מלאכותית.<ref>{{Cite web|last=Bartz|first=Diane|last2=Hu|first2=Krystal|title=OpenAI, Google, others pledge to watermark AI content for safety, White House says|url=https://www.reuters.com/technology/openai-google-others-pledge-watermark-ai-content-safety-white-house-2023-07-21/|access-date=|publisher=Reuters}}</ref> |
||
== קישורים חיצוניים == |
== קישורים חיצוניים == |
||
{{ויקישיתוף בשורה}} |
|||
* [https://www.mako.co.il/mako-vod-keshet/next-s6/VOD-335e81edcef3a81026.htm חזרה ללימודים עם בינה מלאכותית] ספיישל בתכנית [[NEXT (תוכנית טלוויזיה ישראלית)|NEXT]] עם [[דרור גלוברמן]] |
|||
* [https://www.mako.co.il/mako-vod-keshet/next-s6/VOD-335e81edcef3a81026.htm חזרה ללימודים עם בינה מלאכותית] ספיישל בתוכנית [[NEXT (תוכנית טלוויזיה ישראלית)|NEXT]] עם [[דרור גלוברמן]] |
|||
* {{TheMarker||חברות החשמל החדשות: גוגל, מיקרוסופט ואמזון במרוץ אחר אספקת אנרגיה|0000018f-4ccf-d414-a5bf-ffffef890000|6 במאי 2024}} |
|||
== הערות שוליים == |
== הערות שוליים == |
||
{{הערות שוליים}} |
{{הערות שוליים}} |
||
{{בינה מלאכותית}} |
|||
[[קטגוריה:למידת מכונה]] |
|||
[[קטגוריה:למידה עמוקה]] |
|||
[[קטגוריה:בינה מלאכותית]] |
[[קטגוריה:בינה מלאכותית יוצרת|*]] |
||
גרסה אחרונה מ־19:43, 11 בספטמבר 2024
בינה מלאכותית יוצרת (באנגלית Generative Artificial Intelligence או generative AI או GenAI), לעיתים נקראת בינה מלאכותית גנרטיבית, היא סוג של בינה מלאכותית המסוגלת לייצר תוכן חדש כגון טקסט, תמונות או מדיה אחרת. בינה מלאכותית יוצרת משתמשת במודלים ג'נרטיביים הלומדים דפוסים ממאגרי נתונים (אנ') גדולים ואז יוצרים תוכן חדש על סמך הלמידה הזאת.
ההתקדמות ברשתות נוירונים מלאכותיות ובטכנולוגיית טרנספורמר בתחילת שנות ה-20 של המאה ה-21 איפשרה פיתוח בינה מלאכותית יוצרת מתקדמת יותר, כולל צ'אטבוטים אינטליגנטיים ומערכות ליצירת תמונות מטקסט. מודלים אלו יכולים לקבל הנחיות בשפה טבעית ולייצר תוכן רלוונטי ומקורי.
לבינה המלאכותית היוצרת יישומים במגוון תעשיות, כולל אמנות, כתיבה יוצרת, פיתוח תוכנה, עיצוב, בריאות ועוד. חברות טכנולוגיה גדולות משקיעות בתחום, אך יש גם דאגה מפני שימוש לרעה כגון יצירת תוכן מזויף, חדשות מזויפות ומפני הסכנה שמהווה בינה מלאכותית כללית למין האנושי.
עם פיתוחה ויציאתה לאור של הבינה המלאכותית היוצרת ובייחוד לאחר השקת ChatGPT ב-30 בנובמבר 2022, החלה להיווצר מיומנות חדשה הנוגעת להפעלת הבינה המלאכותית היוצרת בשם "הנדסת פרומפטים".
היסטוריה
[עריכת קוד מקור | עריכה]
הרעיון של מכונות אוטומטיות וכלים טכנולוגיים בעלי בינה הועלה כבר בעת העתיקה, עם סיפורים על בובות אוטומטיות ומכונות שיצרו מוזיקה ואמנות, וממציאים כמו דדלוס והרון מאלכסנדריה שעליהם סופר שעיצבו מכונות המסוגלות לכתוב טקסט, להפיק צלילים ולהשמיע מוזיקה.[1] וכן טכנולוגיות דומות שהתפתחו לאורך ההיסטוריה, כמו הבובה המכנית של מיילרדט (אנ'), שנוצרה בתחילת המאה ה-19.
המחקר האקדמי בבינה מלאכותית החל רק בשנות ה-50 של המאה ה-20, עם סדנת דארטמות' ב-1956 בה הוגדר התחום. מאז, חוקרי בינה מלאכותית דנו בשאלות פילוסופיות ואתיות סביב יצירת מכונות אינטליגנטיות יוצרות.
בשנות ה-60 וה-70 התמקד המחקר בעיקר בבינה מלאכותית צרה למטרות ספציפיות. אולם, כבר אז נעשו ניסיונות ראשונים ליצור בינה מלאכותית יוצרת, כמו עבודתו של הרולד כהן עם התוכנה AARON (אנ') שיצרה ציורים.
בשנות ה-80 וה-90 חלה התקדמות בתחומי למידת מכונה ורשתות נוירונים, אך רוב המודלים התמקדו בזיהוי תבניות דוגמת סיווג תמונות וזיהוי דיבור ולא ביצירה. רק בשנות ה-2000 המאוחרות, עם התפתחות הלמידה העמוקה, החלו להופיע מודלים גנרטיביים מתקדמים יותר ליצירת תמונות, טקסט קול ווידאו.[2]
פריצת הדרך הגדולה הגיעה בשנות ה-20 של המאה ה-21. מודלי שפה גדולים כמו BERT ו-GPT אפשרו יצירת טקסט באיכות גבוהה מנתוני אימון גדולים. מודלים ויזואליים כמו DALL-E, Midjourney, Leonardo.AI ו-Stable Diffusion איפשרו יצירת איורים ואמנות מטקסט בלבד. כיום נעשים מאמצים רבים לשפר ולהרחיב יכולות אלו לכדי בינה מלאכותית כללית.[3]
סוגי בינה מלאכותית יוצרת
[עריכת קוד מקור | עריכה]בעוד בינה מלאכותית "רגילה" לומדת לפתור בעיות מוגדרות, בינה מלאכותית יוצרת מסוגלת לייצר תוכן חדש לחלוטין - החל מטקסטים, דרך תמונות ועד מוזיקה ווידאו. היכולת ליצור באופן עצמאי נחשבת לאבן דרך משמעותית בהתקדמות הבינה המלאכותית.
אחת החלוקות העיקריות בבינה מלאכותית יוצרת היא בין מערכות חד-מודליות, המקבלות סוג אחד של קלט כמו טקסט או תמונה, לבין מערכות מולטי-מודליות שיכולות לקבל יותר מסוג אחד של קלט. לדוגמה, גרסה מתקדמת אחת של המודל GPT-4 שפותחה על ידי חברת OpenAI, מסוגלת לקבל הן קלט טקסטואלי והן קלט חזותי בדמות תמונות.[4] שילוב הקלט מאפשר לה לייצר טקסטים איכותיים ורלוונטיים יותר.
טקסט
[עריכת קוד מקור | עריכה]מודלים גנרטיביים רבים מאומנים היום על כמויות אדירות של טקסט בשפה טבעית, כדי לאפשר להם לייצר טקסט חדש ואיכותי באופן עצמאי.
המודלים הבולטים והמתקדמים ביותר כיום בתחום זה כוללים את GPT על שלל גרסאותיו, שפותח על ידי חברת OpenAI, LaMDA וPaLM של חברת גוגל, LLaMA של מטא (פייסבוק לשעבר) ו-Claude של אנתרופיק. מודלים אלה מסוגלים כבר לבצע מגוון רחב של משימות שפתיות ברמה גבוהה, כמו עיבוד שפה טבעית, תרגום אוטומטי בין שפות, כתיבה יצירתית ועוד.
המודלים מאומנים על ערכות נתוני עתק המכילות מיליארדי מילים, כגון ויקיפדיה בשפות שונות, ספרים דיגיטליים, מאמרים אקדמיים וכתבות חדשותיות. כמות הנתונים האדירה מאפשרת למודלים ללמוד את המבנים והדפוסים של שפה אנושית ברמה גבוהה מאי פעם.
ככל שהמודלים הופכים למתוחכמים וגדולים יותר, כך גדלה יכולתם להבין שפה טבעית, לנתח הקשר וכוונה בטקסט, ולייצר תשובות רלוונטיות ואינטליגנטיות. הם אף מסוגלים לשמור על עקביות לאורך טקסט ארוך, ולגלות יצירתיות מסוימת.
עם זאת, עדיין קיימים אתגרים לא מעטים ביכולת של מודלים אלה להבין באמת שפה אנושית ולייצר תוכן שיש לו הבנה משמעותית של העולם. הם עדיין נוטים להסתמך יותר מדי על דפוסים סטטיסטיים ופחות על הבנה עמוקה. כמו כן, הם חסרים ידע בסיסי ו"שכל ישר" שבני אדם רוכשים באופן טבעי.
עם התקדמות המחקר בתחום, מקווים החוקרים כי מודלים גנרטיביים יוכלו בעתיד לרכוש "הבנה ממשית" של שפה ומשמעות, ולא רק יכולת סטטיסטית למפות מילים למילים אחרות. אם יצליחו בכך, הדבר עשוי להוביל לקפיצת מדרגה נוספת ביכולות השיחה והיצירתיות של בינה מלאכותית.
קוד
[עריכת קוד מקור | עריכה]בנוסף לעיבוד שפה טבעית, מודלים גנרטיביים מסוגלים גם ללמוד שפות תכנות ולייצר קוד מקור חדש באופן אוטומטי.
הרעיון הוא לאמן את המודלים על קורפוסים עצומים של קוד קיים בשפות תכנות שונות, כגון פייתון, ג'אווה ועוד. באמצעות למידה ממיליוני שורות קוד שנכתבו על ידי מפתחים אנושיים, המודלים לומדים להבין את מבנה השפה, תחבירה והלוגיקה שלה. על בסיס ההבנה הזו, הם מסוגלים לייצר שורות קוד חדשות העונות למפרטים שניתנים להם בשפה טבעית.
אחד המודלים המתקדמים ביותר כיום בתחום זה הוא OpenAI Codex שמסוגל לכתוב קוד ברמה שמתקרבת לאיכות של מפתח אנושי ממוצע, במגוון רחב של שפות ולמטרות שונות.
יכולת זו של מודלים גנרטיביים לכתיבת קוד אוטומטית עשויה לחולל מהפכה בתעשיית התוכנה ולאפשר פיתוח מהיר וזול יותר. עם זאת, עדיין יש אתגרים לא מעטים בכתיבת קוד מורכב יותר, אופטימיזציה וכתיבה יעילה ומקורית. כמו כן, קוד שנכתב על ידי בינה מלאכותית עלול להכיל באגים ופרצות אבטחה שקשה לזהות.
לכן צפוי שבעתיד הקרוב מודלים אלה ישמשו בעיקר לסיוע למפתחים אנושיים, ופחות כמחליפים מוחלטים להם. אך הפוטנציאל להאיץ ולשפר תהליכי פיתוח תוכנה בעזרת בינה מלאכותית הוא אדיר.
תמונות
[עריכת קוד מקור | עריכה]
ערך מורחב – אומנות בינה מלאכותית
אחד היישומים המרשימים והנגישים ביותר כיום של בינה מלאכותית גנרטיבית הוא יצירת אמנות ויזואלית - תמונות, ציורים ואיורים - באופן אוטומטי על פי תיאור מילולי.
מודלים מובילים בתחום זה כוללים את Firefly DALL-E, Stable Diffusion, Leonardo.AI ,Midjourney ו-Imagen של גוגל. מודלים אלה מאומנים על מיליוני תמונות וקשרים בין תמונות לטקסטים כדי ללמוד כיצד לייצר תמונות חדשות התואמות תיאור טקסטואלי נתון. את חלקם, כמו Leonardo.AI למשל, אפשר לאמן על תמונות ספציפיות, למשל תמונות שלכם, כדי לאפשר ליצור תמונות של דמות ספציפית או של תמה גרפית בסגנון מסוים. בעת יצירת תמונה ניתן לקבוע את סגנונה, אם היא תהיה ציור (ובאיזה אמצעים, כגון צבעי מים או צבעי עיפרון), איור, צילום ועוד. ישנם מודלים המאפשרים לבקש סגנון של אמן מסוים.
כך למשל, ניתן ליצור תמונה של כלב העורך ערך בוויקיפדיה על ידי הקלדת בקשה זו במילים. התוצאות מדהימות ברמת הפירוט, היצירתיות וההומור שלהן.
יצירות אלה כבר זיכו יוצרים רבים בפרסים, תערוכות והכרה ציבורית רחבה. הן אף מאפשרות יצירתיות חזותית לאנשים ללא כישורי ציור מסורתיים. עם זאת, הטכנולוגיה עדיין מעוררת דיון ער בסוגיות של זכויות יוצרים, אתיקה והגדרה מחדש של מושג היצירתיות האנושית.[5] ב-22 בינואר 2024 דלפה טיוטת החוק האירופי בדבר הסדרת הרגולציה של בינה מלאכותית אשר אמורה להגיע לאישור הפרלמנט של האיחוד האירופי בקרוב. הפרת הרגולציה עלולה להסתיים בצו לסגירת המיזם ולקנסות אישיים עד ל-35 מיליון יורו.
מוזיקה
[עריכת קוד מקור | עריכה]תחום נוסף שבו בינה מלאכותית גנרטיבית מתקדמת בו הוא יצירת מוזיקה. מודלים חדשניים כמו Suno AI או MusicGen של מטא מאומנים הן על דוגמאות קיימות של מוזיקה מוקלטת, והן על מטא-דאטה כמו תמלילי שירים תווים ותיאורים של סגנונות מוזיקליים.
באמצעות למידה מנתונים עצומים אלה, המודלים לומדים לזהות מבנים מוזיקליים כמו מנגינות, אקורדים וקצב. כעת הם מסוגלים לייצר אוטומטית קטעים מוזיקליים קצרים העונים להנחיות טקסטואליות - למשל, "צור מוזיקה קלאסית של פסנתר איטי בסולם מינורי".
הפוטנציאל עצום להנגשת יצירת מוזיקה לאנשים ללא ידע מוזיקלי פורמלי או חסרי יכולת נגינה. עם זאת, נכון לספטמבר 2023 המוזיקה שנוצרת עדיין די בסיסית וחסרה את העומק והרגש שביצירה אנושית.[6]
וידאו
[עריכת קוד מקור | עריכה]תחום נוסף הוא יצירת סרטוני וידאו סינתטיים באמצעות בינה מלאכותית גנרטיבית.
מודלים פורצי דרך כמו Gen1 ו-Gen2 שפותחו על ידי הסטארטאפ Runway מאפשרים כבר היום יצירת סרטונים קצרים שנראים כאילו צולמו במציאות, אך למעשה סונתזו לחלוטין על ידי האלגוריתמים.
המודלים מסוגלים למשל להנפיש כלב זהוב עם משקפיים ועניבה, ו"לצלם" אותו נואם לכאורה מול עיתונאים בחדר העיתונות של הבית הלבן - תוך יצירת תנועות שפתיים ריאליסטיות לחלוטין.
טכנולוגיה זו מעוררת דאגה מפני שימוש לרעה והפצת מידע כוזב ומזויף. אך מצד שני היא גם מאפשרת יצירתיות ויזואלית חדשה ומרתקת שלא הייתה אפשרית בעבר.[7]
כימיה ביולוגיה מולקולרית ורפואה
[עריכת קוד מקור | עריכה]הבינה המלאכותית היוצרת משפיעה על תחומים נוספים דוגמת כימיה, ביולוגיה מולקולרית ורפואה.
מאחר שניתן לאמן מודלים על מאגרי מידע עצומים של רצפי DNA וחלבונים, וייצוגים גרפיים של מבנים מולקולריים, באמצעות למידה מנתונים אלה, המודלים לומדים לזהות דפוסים במבנה ובהרכב של מולקולות ולחזות תכונות כימיות וביולוגיות ובכך לסייע לחיזוי מבנה חלבון וגילוי תרופות (אנ').
דוגמה למודל פורץ דרך היא קבוצת AlphaFold של דיפמיינד וגוגל, שמסוגלת לחזות בדיוק רב במיוחד את המבנה המרחבי התלת-ממדי של חלבונים שלא נחקרו בעבר.[8]
יכולת זו חוסכת ניסויים יקרים ומאיצה מחקר בתחומי בריאות, תזונה וסביבה. מודלים גנרטיביים אף מסייעים בתכנון תרופות חדשות על ידי חיזוי אינטראקציות מולקולריות.[9]
רובוטיקה
[עריכת קוד מקור | עריכה]תחום יישומי הנוגע לבינה מלאכותית גנרטיבית הוא רובוטיקה ואוטומציה.
כבר בשנות ה-90 נעשה שימוש במודלים גנרטיביים פשוטים יחסית לקבלת החלטות ותכנון מסלול ברובוטים אוטונומיים וחלליות.
כיום מאומנים מודלים מתקדמים יותר על בסיס נתונים נרחב של תנועות ופעולות של רובוטים ובני אדם. המודלים לומדים לאתר דפוסים בתנועה וליצור כוריאוגרפיות חדשות עבור הרובוט ומאפשרים בסופו של דבר שליטה קולית בתנועות הזרוע של רובוט - למשל "הרם כוס כחולה" או "נגב שולחן במטלית אדומה".[10]
מודלים מסוג "ראייה-שפה-פעולה" משלבים קלט חזותי עם הוראות קוליות כדי לאפשר ביצוע משימות אוטומטיות בסביבה דינמית.
שילוב של מודלים גנרטיביים ברובוטיקה יכול להוביל ליצירתיות וגמישות רבה יותר בתנועה ואינטראקציה של רובוטים עם הסביבה.[11]
חומרה ובינה מלאכותית
[עריכת קוד מקור | עריכה]מודלים גנרטיביים דורשים משאבי חישוב שונים בהתאם לגודל המודל ומורכבותו. מודלים קטנים יחסית דוגמת מודלי שפה עם עד מיליארד פרמטרים יכולים לרוץ על חומרה ביתית רגילה כמו מחשבים שולחניים, לפטופים ואף טלפונים חכמים מתקדמים. מודלים בינוניים עם עשרות מיליארדי פרמטרים דורשים בדרך כלל מאיץ גרפי (GPU) איכותי כדי להגיע למהירויות סבירות.
מודלי שפה גדולים במיוחד כגון GPT-3 ו-GPT-4 עם מאות מיליארדי פרמטרים, פועלים כיום רק במרכזי נתונים גדולים המכילים אלפי כרטיסי גרפיקה ומאיצי חומרה ייעודיים כמו TPU של חברת גוגל. חברות המפתחות מודלים אלו מספקות בדרך כלל גישה לשירות מבוסס ענן, במקום מודל שמותקן מקומית.[12]
עם זאת, קיימים מאמצים מתמשכים לאפשר ריצה של מודלים גדולים גם על חומרה צרכנית. שיטות אופטימיזציה כגון דחיסת פרמטרים, קיטום ואימון מחדש (pruning and retuning) מאפשרות לכווץ מודלים גדולים מבלי לפגוע משמעותית בביצועים.
כמו כן, ניתן לפצל מודלים גדולים למקטעים קטנים יותר המבוזרים על מספר התקנים, ולאחד את התוצאות. שיטה זו מכונה federated learning או split learning. יצרניות מעבדי GPU כגון NVIDIA ו-AMD גם משיקות כרטיסי גרפיקה חדשים עם יכולות אופטימיזציה לבינה מלאכותית שמאפשרות מהירות גבוהה יותר בעלות נמוכה יותר.[13]
עם שיפורים באלגוריתמים, אופטימיזציית חומרה ושיטות חישוב מבוזר, ניתן כיום כבר להריץ יישומים מתקדמים של בינה מלאכותית גנרטיבית גם מחוץ לענן, והמגמה הזו צפויה להימשך ולאפשר זמינות רבה יותר של טכנולוגיות אלו.
חששות ואתגרים
[עריכת קוד מקור | עריכה]- ערך מורחב – סכנה קיומית מבינה מלאכותית כללית
התפתחות הבינה המלאכותית היוצרת מעוררת חששות, דאגות ואתגרים. בתוך כך, חוששים רבים על שוק העבודה המשתנה, יצירת תוכן מזויף ופגיעה בפרטיות. חששות הועלו מצד גורמי ממשל, עסקים ואנשים פרטיים, וכתוצאה מכך נוצרו גם מחאות, פעולות משפטיות, קריאות להשהות ניסויי בינה מלאכותית ופעולות של ממשלות בנושא. בתדרוך של מועצת הביטחון של האו"ם ביולי 2023, מזכ"ל האו"ם אנטוניו גוטרש הצהיר כי "בינה מלאכותית היא בעלת פוטנציאל עצום לטוב ולרע בקנה מידה גדול, אך שימוש זדוני בה עלול לגרום לרמות נוראות של מוות והרס, טראומה נרחבת ונזק פסיכולוגי עמוק בקנה מידה בלתי נתפס".[14]
אובדן עבודה
[עריכת קוד מקור | עריכה]
עוד מהימים המוקדמים של פיתוח הבינה המלאכותית עלו דאגות בנוגע להשפעתה האפשרית על משרות ותעסוקה. חלוצים בתחום כמו יוצר אלייזה ג'וזף וייצנבאום העלו שאלות לגבי האם באמת יש צורך אמיתי בביצוע משימות על ידי מכונות במקום בני אדם.
בשנים האחרונות, עם התקדמות הבינה המלאכותית היוצרת, חששות אלו הפכו למציאות עבור חלק מהעובדים בתחומים יצירתיים. דוחות הצביעו על אובדן משרות נרחב בקרב מאיירים בתעשיית משחקי הווידאו בסין, לאחר אימוץ כלי יצירת תמונות בינה מלאכותית.[15]
גם בהוליווד התעוררו חששות דומים, עם איומים על שביתה מצד איגודי שחקנים ב-2023. נשיאת איגוד שחקני המסך אף הגדירה את הבינה המלאכותית כ"איום קיומי על מקצועות יצירתיים".[16]
זיוף עמוק (דיפ-פייק)
[עריכת קוד מקור | עריכה]דיפ-פייק הם מדיה שנוצרת על ידי בינה מלאכותית הלוקחת אדם בתמונה או וידאו קיימים ומחליפים אותם בדמותו של מישהו אחר באמצעות רשתות עצביות מלאכותיות.[17] השימוש שנעשה בשנת 2023 ויכולות הכלים הקיימים מעלה חששות לשימושם בסרטוני פורנוגרפיה מזויפים של ידוענים, פורנו נקמה, חדשות מזויפות, תרמיות והונאות פיננסיות.[18] דוגמאות שונות עוררו תגובות מהתעשייה ומהממשלה על מנת לזהות ולהגביל את השימוש בטכנולוגיה לצרכים לא אתיים ולא חוקיים מסוג זה.[19]
פשעי סייבר
[עריכת קוד מקור | עריכה]היכולת של AI ג'נרטיבי ליצור תוכן מזויף הנראה כאמיתי לחלוטין שימשה פושעים בסייבר בעיקר בהונאות דיוג. כך, נעשה שימוש בווידאו ואודיו מזויפים כדי ליצור דיסאינפורמציה והונאה. פושעי סייבר יצרו מודלי שפה גדולים המתמקדים בהונאה, כולל WormGPT ו-FraudGPT.[20]
שימוש לרעה בעיתונאות
[עריכת קוד מקור | עריכה]בינואר 2023, Futurism.com פרסמה שבאתר CNET השתמשו בכלי AI פנימי שלא נחשף כדי לכתוב לפחות 77 כתבות; לאחר פרסום החדשות, CNET פרסמה תיקונים ל-41 מהכתבות.[21]
באפריל 2023 פרסם הצהובון הגרמני "Die Aktuelle" ראיון מזויף שנוצר על ידי AI עם נהג המרוצים לשעבר מייקל שומאכר, שלא הופיע בפומבי מאז 2013 לאחר שספג פגיעה מוחית בתאונת סקי. בסוף הכתבה ובמהלכה נאמר כי הראיון אינו אמיתי בהכרח, ואף נרמז שנעשה על ידי בינה מלאכותית. בעקבות הכתבה, העורך הראשי פוטר זמן קצר לאחר מכן.[22]
תקנות
[עריכת קוד מקור | עריכה]באיחוד האירופי, הוצע חוק הבינה המלאכותית (אנ') שכולל דרישות לחשוף חומר המוגן בזכויות יוצרים המשמש לאימון מערכות בינה מלאכותית, ולתייג כל פלט שנוצר בינה מלאכותית ככזה.[23] עוד נקבע כי פעולת אימון האלגוריתם על תכנים טעון אישור של בעלי הזכויות בתכנים למעט אם האימון נעשה לצורכי מחקר.
בארצות הברית, קבוצה של חברות כולל OpenAI, Alphabet ומטא חתמו על הסכם וולונטרי עם הבית הלבן ביולי 2023 ליצור סימן מים של תוכן שנוצר בינה מלאכותית.[24]
קישורים חיצוניים
[עריכת קוד מקור | עריכה]
- חזרה ללימודים עם בינה מלאכותית ספיישל בתוכנית NEXT עם דרור גלוברמן
חברות החשמל החדשות: גוגל, מיקרוסופט ואמזון במרוץ אחר אספקת אנרגיה, באתר TheMarker, 6 במאי 2024
הערות שוליים
[עריכת קוד מקור | עריכה]- ^ רובוט ניתן לתכנות משנת 60 לספירה(באנגלית)
- ^ דניס ויטצ'בסקי, הדרך הארוכה לבינה מלאכותית, באתר ynet, 27 באוקטובר 2022
- ^ בשיתוף NVIDIA, כיצד תשפיע מהפכת הבינה המלאכותית היוצרת על חיינו?, באתר ynet, 8 במרץ 2023
- ^ תיאור GPT-4 כמערכת "מולטי מודלית" באתר החברה
- ^ יובל מן, "רגע היסטורי": זכה בתחרות צילום יוקרתית עם תמונה שנוצרה באמצעות AI, באתר ynet, 18 באפריל 2023
- ^ רפאל קאהאן, בינה מלאכותית מוזיקלית: מטא משיקה צ'אטבוט ליצירת מוזיקה וסאונד, באתר ynet, 2 באוגוסט 2023
- ^ רפאל קאהאן, תמונות זה פאסה: בינה מלאכותית תיצור לכם סרטון מכמה מילים, באתר ynet, 21 במרץ 2023
- ^ אושרי אלקסלסי, "הישג שישנה את חוקי המשחק": ה-AI של גוגל הגיע ל"גביע הקדוש" של הביולוגיה, באתר Geektime, 2 בדצמבר 2020
- ^ בינה מלאכותית תייצר תרופות? השקעת הענק של אנבידיה נחשפת, באתר אייס, 12 ביולי 2023
- ^ רפאל קאהאן, בתי ספר אמריקאיים בוחנים הפעלה של רובוטים אוטונומיים לשמירה על הילדים, באתר ynet, 10 ביולי 2023
- ^ כך הרובוטים האלו יעשו את כל מטלות הבית שלכם, באתר אייס, 23 ביוני 2023
- ^ אופיר דור, קוואלקום מול אנבידיה: הבינה המלאכותית תרוץ בענן או על המחשב האישי?, באתר TheMarker, 1 ביוני 2023
- ^ שקד אביב, אנבידיה עלתה ב-75% מתחילת השנה - מה הסיבה?, באתר ביזפורטל, 16 במרץ 2023
- ^ Secretary-General's remarks to the Security Council on Artificial Intelligence [bilingual as delivered (באנגלית)
- ^ AI is already taking video game illustrators’ jobs in China
- ^ AFP, שביתת התסריטאים: בהוליווד כבר מתכננים סרטים וסדרות שייכתבו ב-AI, בעיתון מקור ראשון, 8 במאי 2023
- ^ Cole, Samantha (24 בינואר 2018). "We Are Truly Fucked: Everyone Is Making AI-Generated Fake Porn Now". Vice. ארכיון מ-7 בספטמבר 2019. נבדק ב-4 במאי 2019.
{{cite web}}: (עזרה) - ^ "What Are Deepfakes & Why the Future of Porn is Terrifying". Highsnobiety (באנגלית אמריקאית). 2018-02-20. ארכיון מ-2021-07-14. נבדק ב-2018-02-20.
- ^ "Join the Deepfake Detection Challenge (DFDC)". deepfakedetectionchallenge.ai. ארכיון מ-2020-01-12. נבדק ב-2019-11-08.
- ^ ערן איצקוביץ, הסיוט הולך ומתממש: כלי הבינה המלאכותית שיקל על האקרים לגנוב מידע, באתר ישראל היום, 16 ביולי 2023
- ^ Roth, Emma (25 בינואר 2023). "CNET found errors in more than half of its AI-written stories". The Verge. נבדק ב-17 ביוני 2023.
{{cite news}}: (עזרה) - ^ "A magazine touted Michael Schumacher's first interview in years. It was actually AI". NPR. 28 באפריל 2023. נבדק ב-17 ביוני 2023.
{{cite news}}: (עזרה) - ^ Chee, Foo Yun; Mukherjee, Supantha. "EU lawmakers vote for tougher AI rules as draft moves to final stage". Reuters (באנגלית). נבדק ב-26 ביולי 2023.
{{cite web}}: (עזרה) - ^ Bartz, Diane; Hu, Krystal. "OpenAI, Google, others pledge to watermark AI content for safety, White House says". Reuters.
