מה זה 'AI רעיל', ומה אפשר לעשות כדי למנוע אותו?
כמו שיש תוכן רעיל יש גם AI רעיל שנסמך על התכנים ברשת. האם מניעה או רגולציה יכולה לעכב את מהפכת ה-AI, מה קורה באירופה ואצלנו
בתוך ים ההתלהבות מהבינה המלאכותית — עם היכולת שלה לכתוב, לתרגם, לצייר, להמליץ, להפתיע — צץ מושג חדש שמטריד רגולטורים, ממשלות וחברות טכנולוגיה: AI רעיל.
המונח הזה, שעד לאחרונה נשמע בעיקר באקדמיה ובכנסים סגורים, כבר מופיע במסמכים רשמיים של נציבות האיחוד האירופי. ובזמן שבישראל עוד מתווכחים אם צריך בכלל לפקח על GPT או לתת לו לזרום חופשי, באירופה יש מי שממש מודאגים.
אבל רגע לפני, מה זה אומר ש-AI הוא "רעיל"? למה זה פתאום נחשב לאיום אמיתי? ואיך בכלל בינה מלאכותית — מכונה חסרת כוונה — יכולה להפיץ שנאה, הסתה או מידע שגוי?
בינה מלאכותית לא "רעה" – אבל היא כן עלולה להזיק
המשמעות של "רעילות" בתחום הבינה המלאכותית היא לא שהמודל מקולקל, או שיש בו כוונה לפגוע. הכוונה היא לכך שבלי לשים לב — או בלי שבכלל מישהו התכוון — המודל עלול להפיק תכנים בעייתיים.
- מהפכת ה-AI בהייטק הישראלי: 15 אלף מפתחים כבר בשטח
- OECD מזהיר מפני התפוצצות בועת AI והסלמת מלחמת הסחר
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
זה יכול להיות ניסוחים גזעניים, סטריאוטיפים מגדריים, שפה פוגענית, עידוד לאלימות, שיח אנטישמי, הפצת תיאוריות קונספירציה, הצגת עובדות שגויות, או פשוט מידע מעוות שמתחזה לאמת.
וזה קורה לא רק במודלים קטנים או פרוצים. גם מודלים של החברות הגדולות — OpenAI, Anthropic, Meta, Google — עדיין מייצרים לעיתים תכנים כאלה, גם אחרי תהליכי סינון והכשרה.
למה כולם מדברים על זה עכשיו?
כי אנחנו בשלב שבו המודלים הפכו נגישים, חזקים וזמינים לכולם. לא רק אנשי טכנולוגיה, אלא גם ילדים, קמפיינרים פוליטיים, בעלי אתרים, תלמידים ומורים – כולם משתמשים ב-GPT ובדומיו. ובדיוק כשהשימושים מתפשטים, מגיע גל של תקלות: תשובות שכוללות "בדיחות" אנטישמיות, תיאורים שמרמזים שנשים פחות מתאימות לניהול, או הצגת אירועים היסטוריים בצורה חלקית ומוטה. לפעמים אלה טעויות. לפעמים — תוצאה של דאטה לא מפוקח שעליו המודלים עברו אימון.
- חברות טכנולוגיה מאיצות את הבשלת האופציות - כדי לזכות בעובדים טובים
- אקזיט ענק בסייבר - ארמיס תימכר ב-7 מיליארד דולר
- תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
הבעיה היא שלמרות מאמצים לשפר, אי אפשר לחזות מראש מה יצא. ובמערכת של מיליארדי בקשות ביום, כל מקרה בעייתי עלול להפוך לויראלי, להשפיע על דעת קהל או לייצר נזק תדמיתי, פוליטי או חברתי.
באירופה כבר לא מחכים — הם פועלים
האיחוד האירופי לקח על עצמו להוביל רגולציה עולמית בתחום הבינה המלאכותית. הם ניסחו חוק בשם AI Act שמנסה להגדיר איזה שימושים מותרים, אילו מסוכנים, ומה דורש פיקוח. אבל החקיקה הזו נבנתה בקצב רגוע, והמציאות – דוהרת.
לאחרונה, עם השקת מודלים חדשים כמו GPT-4.5 ו־Claude 3, רגולטורים בגרמניה, צרפת, הולנד ואיטליה נשמעים לחוצים הרבה יותר. הם דורשים שקיפות, הגבלות, סנקציות – ואפילו אחריות פלילית במקרים מסוימים. ברקע, מתנהלים מגעים להקמת גוף בקרה אירופי עצמאי שיפקח על תכני בינה מלאכותית – בדומה למה שנעשה בתחום ההגבלים העסקיים.
מקרים שקרו באמת
בכמה כלי תקשורת באירופה דווח על כך שמודלים פופולריים הפיצו מידע שגוי על פוליטיקאים ערב בחירות, או נתנו המלצה מרומזת על גזע מסוים בבחירת מועמדים לעבודה.
באחד המקרים, GPT חיבר כתבה דמיונית על עיתונאית אמיתית, שבה נטען כי סילפה עובדות בכנס בינלאומי – למרות שהאירוע כלל לא קרה. התוכן הופץ בפורומים אנטי-תקשורתיים, וגרם לה לאיומים אישיים.
ומה קורה בישראל?
כרגע, אין רגולציה מסודרת לבינה מלאכותית. רשות החדשנות פרסמה מסמך עקרונות כללי. משרד המשפטים מקיים דיונים שקטים. אבל בפועל – אין חוק, אין גוף מפקח, ואין מדיניות מחייבת.
עם זאת, במגזר הציבורי כבר מתחילים להבין את הסיכון. גופים ממשלתיים וחלק מהאוניברסיטאות מטמיעים מנגנוני בקרה פנימיים – במיוחד על תכנים שנוצרים אוטומטית.
חברות הטכנולוגיה מוסיפות שכבות סינון, מגבילות גישה למודלים פתוחים, ומנסות לחנך את המשתמשים איך להפעיל את ה-AI בצורה אחראית. הבעיה היא שהרבה מהשיח מתנהל בדיעבד – אחרי שהתוכן כבר הופץ, פגע או השפיע. ולכן, מדינות רבות – לא רק באירופה – מתחילות לדרוש: מנגנוני שקיפות – לדעת מאיפה מגיע המידע שעליו ה-AI מתבסס, הגדרות אחריות – האם החברה אחראית למה שהמודל מייצר? סימון תכנים – חובה לציין כשמדובר ביצירה של AI, סנקציות – קנסות במיליונים על מקרים חמורים במיוחד.
האם זה פתיר?
התשובה מורכבת. בינה מלאכותית לומדת מתוך דאטה – וכשמאמנים אותה על האינטרנט, כולל טוקבקים, פורומים, סרטונים ורשתות חברתיות – הרעילות היא חלק מהמציאות. לא צריך כוונה רעה בשביל שזה יקרה.
האם אפשר לנקות לגמרי? כנראה שלא. אבל כן אפשר לצמצם, לפקח, ולוודא שלפחות בדברים הרגישים – יש בקרה אנושית.
- 1.פשוט מאוד להבין מה זה AI רעיל 13/04/2025 10:46הגב לתגובה זוחברות הימורים כמו PLAYTIKA MOONACTIVE משתמשות בצוותי AI כדי לגרום למשתמשים לבזבז יותר כסף על הימורים הם לא מודים בזה רשמית אבל מהכרות עם השוק זה בידיוק מה שעושים שםוזו רק דוגמא אחת
עבודה מרחוק הייטק (דאלי אי)חברות טכנולוגיה מאיצות את הבשלת האופציות - כדי לזכות בעובדים טובים
על המהלך של OpenAI, מה זו תקופת ההמתנה הראשונית והאם זו בשורה לעובדי ההייטק?
התחרות העזה על כישרונות מובילה חברות טכנולוגיה לשנות את חוקי המשחק בתגמול עובדים. OpenAI הודיעה לעובדיה על ביטול תקופת ההמתנה הראשונית (cliff) בהבשלת אופציות למניות - צעד שמצטרף למגמה רחבה בענף, שבו חברות כמו xAI ואנתרופיק כבר אימצו מדיניות דומה, אבל לא מדובר רק בחברות AI. זו מגמה שבינתיים על "אש קטנה", אבל דווקא עכשיו לאחר שהענקיות בחרו לאמץ אותה, זה יכול להיות מואץ לחברות נוספות.
מעכשיו, עובדים חדשים ב-OpenAI יוכלו לצבור אופציות ולממשן מיד עם כניסתם לחברה. עד כה נדרשו עובדים להמתין שישה חודשים לפני הבשלת האופציות הראשונות, לאחר שתקופה זו קוצרה באפריל משנה אחת. הסטנדרט בתעשייה הוא שנה אחת, אבל זה צפוי להשתנות ככל שהמלחמה על הכישרונות תגדל.
מהי הבשלת אופציות?
הבשלה (vesting) היא מנגנון שבו אופציות למניות (שניתנות לעובדים במחיר מועדף) הופכות לזמינות למימוש לאורך זמן, לרוב ארבע שנים. תקופת ההמתנה הראשונית מבטיחה בדרך כלל 25% מהאופציות לאחר השלמתה (לרוב שנה, ירד כאמור לחצי שנה וכעת מהיום הראשון במספר חברות), ומטרתה לשמר עובדים. ביטול ההמתנה משמעותו הבשלה מיידית, לרוב רבעונית, כך שעובד מגיע ל-25% מהזכויות בתוך שנה במקום שנה וחצי. בשוק הסטארט-אפים, שבו 70% מהאופציות כפופות למנגנון הסטנדרטי, השינוי מפחית את הסיכון לעובדים: עזיבה מוקדמת מאפשרת שמירה על חלק מהאופציות במקום אובדן מלא. עבור החברה מדובר בוויתור על כלי שימור, אך מצד שני זה כלי גיוס נהדר.
- חוק פרקינסון: מנגנוני הבזבוז בזמן, כסף ובירוקרטיה - חוקים נוספים, השפעות כלכליות ועדכונים מ-2025
- מנהלים רוצים בינה מלאכותית, העובדים עדיין מהססים
- המלצת המערכת: כל הכותרות 24/7
המהלך משקף את התחרות העזה על כישרונות, בעיקר בשוק הבינה המלאכותית. xAI של אילון מאסק קיצרה את תקופת ההמתנה לשישה חודשים בקיץ, במסגרת גיוס 500 מהנדסים חדשים לאחר השקעה של 6 מיליארד דולר. גוגל, באמצעות DeepMind, שמרה על הבשלה סטנדרטית אך הגדילה את חבילות האופציות ב-30%, עם שכר ממוצע של 450 אלף דולר בשנה למומחי AI. אנתרופיק, שגייסה 8 מיליארד דולר ב-2025, מציעה הבשלה מיידית לחוקרים בכירים עם דרישת שירות מינימלית של 18 חודשים.
