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.

• חברת הסייבר Echo גייסה 50 מיליון דולר תוך 10 חודשים מאז הקמתה
• Dux נחשפת עם סבב סיד של 9 מיליון דולר
• תוכן שיווקי שוק הסקנדרי בישראל: הציבור יכול כעת להשקיע ב-SpaceX של אילון מאסק
• אקזיט ענק בסייבר - ארמיס תימכר ב-7 מיליארד דולר

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.