רגולציה על הבינה המלאכותית. קרדיט: רשתות חברתיותרגולציה על הבינה המלאכותית. קרדיט: רשתות חברתיות

קו אדום לבינה המלאכותית: ניו יורק העבירה חקיקה חדשה שתחייב שקיפות ובטיחות

מדינת ניו יורק אישרה את תקנות RAISE שנועד להגן מפני קטסטרופה שתונע על ידי AI ותשית אחריות על חברות הטק הגדולות 

רן קידר |


האסיפה המחוקקת של מדינת ניו יורק אישרה השבוע את תקנות RAISE (Responsible Artificial Intelligence Systems and Evaluation הערכה אחראית של מערכות בינה מלאכותית ) שמהוות מהלך תקדימי שנועד להתמודד עם הסכנות הפוטנציאליות שבמודלים המתקדמים ביותר של בינה מלאכותית. החוק פונה בעיקר לחברות כמו גוגל, אנת'רופיק וכמובן OpenAI, ומחייב אותן לפרסם דוחות בטיחות מסודרים, לדווח על תקריות חריגות, ולהתנהל בשקיפות מול הציבור ורשויות האכיפה. מדובר בצעד רגולטורי ראשון מסוגו בארה״ב כלפי מה שמכונה "Frontier AI", מערכות בינה מלאכותית שנמצאות בחזית הטכנולוגית ונבנו בהשקעה של מאות מיליוני דולרים ומשפיעות על תחומי חיים נרחבים.

אישור תקנות RAISE מהווה ניצחון למחנה התומכים בבטיחות בתחום הבינה המלאכותית, שנחלש בשנים האחרונות לנוכח המדיניות של טראמפ שתומכת בחדשנות ובמהירות של טכנולוגיה אמריקאית. התקנות זוכות לתמיכתם של מדענים מובילים כמו חתן פרס נובל ג'פרי הינטון והחוקר יהושע בנג'יו, ונועדו להבטיח שמודלים עתידיים לא יובילו לאסונות בעלי פוטנציאל הרסני, כגון נזק של מעל מיליארד דולר או פגיעות חמורות בחיי אדם. "החלון להצבת גבולות בטיחות הולך ונסגר ככל שהטכנולוגיה מתקדמת," אמר הסנאטור אנדרו גונרדס, שיזם את ההצעה.

צעד קדימה ותגובת התעשייה

בניגוד לחקיקת SB 1047 שנפלה במדינת קליפורניה לפני מספר חודשים, החקיקה הניו יורקית אינה דורש "מתג השמדה" (kill switch) למודלים מתקדמים, אך כן מעניק לתובעת הכללית סמכות להטיל קנסות של עד 30 מיליון דולר על חברות שלא יעמדו בדרישות. החוק חל על חברות שחשפו מודלים מתקדמים לתושבי ניו יורק, ושנעשה בהם שימוש במשאבי מחשוב של מעל 100 מיליון דולר, וזאת במטרה להגן על החברות הקטנות ולהשית אחריות על חברות הענק. 

עם זאת, בענף הטכנולוגיה, לא כולם מרוצים. בחברת אנת'רופיק הביעו חשש מהשלכות החוק על שחקנים קטנים, בעוד ששותף בקרן ההשקעות Andreessen Horowitz כינה את החוק "טעות אסטרטגית שתפגע ביתרונה של ארה״ב". עם זאת, המחוקקים בניו יורק סבורים שהתקנות אינן מהוות נטל רגולטורי כבד, ולנוכח העובדה שמדינת ניו יורק היא הכלכלה השלישית בגודלה בארה״ב, ספק אם חברות יבחרו להתעלם מהתקנות. במידה ומושלת ניו יורק, קת'י הוקול, תחתום על החוק, ניו יורק עשויה להפוך לדוגמה עבור מדינות נוספות, בניסיון לאזן בין חדשנות טכנולוגית לאחריות ציבורית.

השפעת הרגולציה על המירוץ 

מעבר למלחמת הסחר המתוקשרת, ישנו מרוץ לא סמוי להובלה הטכנולוגית בענף הבינה המלאכותית. בתמיכת הממשל, אנבידיה אינה מספקת לסין את השבבים המתקדמים ביותר כדי למנוע מסין להוביל במירוץ. עם זאת, הסינים הוכיחו בתקופה האחרונה כי גם ללא יתרון החומרה הם יכולים לספק מודל בינה מלאכותית שיתחרה במודלים המתקדמים ביותר, כשהשיקו את DeepSeek שייצר גלים משמעותיים בתעשיה והצניח את מניות כל החברות שעוסקות בבינה מלאכותית. היו מספר דיווחים לא מאומתים על כך שהחברה שמאחורי DeepSeek משולבת בממשל הסיני, כך שמבחינת רגולציה, קשה לשער אם סין תתחיל גם היא ברגולציה כלשהו, כל עוד החברות והממשל הם צדדים שונים של אותו המטבע, לכאורה. 

לעומת זאת, באיחוד האירופי השיקו לפני למעלה משנה רגולציית AI  שהיתה הראשונה בעולם, עם חקיקה מקיפה בתחום הבינה המלאכותית. העקרונות המרכזיים בחוק היו דירוג המערכות על פי רמת הסיכון, החל במודלים "אסורים" ועד לכאלה שדורגו ב-"סיכון נמוך".המערכות שנאסרו היו מו זיהוי ביומטרי במרחב הציבורי בזמן אמת, ניקוד חברתי, ושימוש ב־AI לתמרון תודעתי. על מודלים של AI שהוגדרו בסיכון גבוה הושתה רגולציה מחמירה, בייחוד ביישום בתחומים של תעסוקה, חינוך, בריאות, משפט ועוד. עוד נכפה על כי תהיה שקיפות בממשקי AI לציבור וכי על המשתמש לדעת שהוא מתקשר עם מערכת אוטומטית. האכיפה הוגדרה כבדה יחסית, עם קנסות של עד 35 מיליון אירו או 7% מהמחזור השנתי (הגבוה מביניהם). הקמה של רשות AI אירופית ורגולטורים לאומיים בכל מדינה.

עם זאת, נכון לעכשיו, התקנות של האיחוד האירופי נגעו בעיקר במודלים שאינם מיוצרים באירופה, וכך ההשלכות על הפיתוח לא נגעו למחוקקי החוקים. כשמדובר בארה"ב, אנחנו רואים בפעולה שתי כוחות שונים שנוגעים במהפיכה שמשנה כמעט את כל האספקטים בחיינו. השאלה האם הרגולציה תהיה הכבדה מיותרת שתייקר ותסרבל חדשנות טכנולוגית תישאר כרגע ללא מענה חד משמעי.

קיראו עוד ב"BizTech"

הגב לכתבה

השדות המסומנים ב-* הם שדות חובה
אנתרופיק
צילום: טוויטר

אנתרופיק משיקה מודל שיכול לתכנת 30 שעות ברציפות

אנתרופיק משיקה את Claude Sonnet 4.5 עם יכולות קידוד מתקדמות ועבודה רציפה של עד 30 שעות, צעד שמחזק את מעמדה מול OpenAI וגוגל ומבליט את הצורך של חברות להתאים תהליכי עבודה כדי לממש את מלוא הפוטנציאל של ה-AI

אדיר בן עמי |

אנתרופיק השיקה מודל בינה מלאכותית חדש שמיועד לכתוב קוד טוב יותר ולתקופות ארוכות יותר מהגרסאות הקודמות. המודל החדש, Claude Sonnet 4.5, יודע לעבוד באופן עצמאי על משימות קידוד עד 30 שעות רצוף, לעומת שבע שעות בלבד במודל הקודם, Claude Opus 4. זה לא במקרה שההשקה מגיעה שבוע לפני כנס המפתחים השנתי של OpenAI, המתחרה הישירה.


אנתרופיק מובילה בבניית מה שנקרא "סוכני AI" - מודלים שמטפלים במשימות מורכבות בשביל המשתמש, במיוחד בכל מה שקשור לכתיבה ותיקון קוד. החברה, שמוערכת היום ב-183 מיליארד דולר, הגיעה באוגוסט להכנסות שנתיות של 5 מיליארד דולר. חלק גדול מהצמיחה מגיע דווקא מיכולות הקידוד שלה, שמושכות מתכנתים וחברות. ג'ארד קפלן, שותף מייסד וראש צוות המדענים באנתרופיק, אמר שהמודל החדש "חזק יותר כמעט בכל פרמטר" מהמודל העילית האחרון, Opus. החברה עובדת במקביל על גרסה משופרת של Opus, שצפויה לצאת בהמשך השנה. "אנחנו מרויחים מכך שיש לנו שימוש בשני גדלי המודלים", הוא אמר.


התחרות על תשומת הלב של מתכנתים הולכת ומתחזקת. OpenAI וגוגל של אלפאבית גם כן דוחפות קדימה עם יכולות דומות. המודל החדש כולל יכולת משופרת לפעול על המחשב של המשתמש ולבצע פעולות בשבילו, תכונה שאנתרופיק השיקה לראשונה לפני שנה. זה חלק מהמגמה הגדולה יותר של AI שלא רק עונה על שאלות, אלא באמת מבצע משימות מורכבות מתחילה ועד סוף, מה שחוסך לאנשים זמן ומאמץ.


אנתרופיק טוענת שהמודל החדש מתקדם משמעותית גם בענייה לצרכים עסקיים מעשיים, נקודה שהופכת לבעייתית בתעשייה. מחקרים אחרונים מצביעים על כך שבינה מלאכותית לא מספקת תועלת משמעותית לחברות שממהרות לאמץ אותה. אנתרופיק אומרת ש-Sonnet 4.5 מצטיין במיוחד במשימות בתחומים כמו אבטחת סייבר ושירותים פיננסיים. מייק קריגר, מנהל המוצר הראשי של אנתרופיק, אמר שלפני שחברות ירוויחו את מלוא הערך מה-AI "צריכים לקרות כמה דברים". זה כולל שיפור של המודלים עצמם, ו"אנשים שיתאימו את תהליכי העבודה שלהם". הוא הוסיף שצריך גם "רמת שותפות עמוקה יותר בין כמה מהמעבדות המובילות והארגונים האלה".


מה שקריגר בעצם אומר זה שהטכנולוגיה לבד לא מספיקה. אפילו אם המודלים משתפרים, חברות צריכות לשנות את הדרך שהן עובדות כדי באמת למצות את הפוטנציאל. זה לא רק לקנות כלי ולצפות שהוא יפתור הכל - צריך להתאים תהליכים, להכשיר עובדים, ולבנות שיטות עבודה חדשות סביב הכלים האלה.