מה אנחנו מספרים ל-AI? כמעט חצי מהשיחות בכלל לא קשורות לעבודה

אנחנו יודעים כמעט הכול על הקצב שבו מודלי AI משתפרים, אבל באופן מפתיע יודעים מעט מאוד על מה מיליארדי המשתמשים באמת עושים איתם. החברות מפרסמות מדי פעם מחקרים: OpenAI מספרת כיצד אנשים משתמשים בצ'אטGPT, אנתרופיק מפרסמת את המדד הכלכלי שלה על השימוש בקלוד וגוגל מציגה מחקרים משלה. הבעיה היא שאותן חברות מחזיקות בנתונים, מחליטות מה למדוד ומחליטות מה לפרסם.

פרויקט חדש בשם AI Observatory מנסה ליצור מדידה עצמאית. חוקרים מסטנפורד, MIT, יוזמת Data Provenance ומוסדות נוספים מאחדים שבעה מאגרי נתונים של שיחות אמיתיות שנאספו בהסכמת משתמשים.

המאגר שנבדק כולל 85,633 חילופי הודעות בתוך 24,521 שיחות, מכ-5,000 משתמשים וב-52 מודלים שונים במהלך 2025-2023. בין המודלים נמצאות גרסאות שונות של צ'אטGPT, קלוד, ג'מיני וגרוק.

זה עדיין מדגם קטן מאוד לעומת מיליארדי השיחות שחברות ה-AI רואות בתוך המערכות שלהן. אבל היתרון שלו הוא אחר: הוא מאפשר לחוקרים להסתכל על כמה חברות באותה מתודולוגיה, ולא רק לקבל מכל חברה תמונה שהיא בחרה לצלם.

כשמסתכלים רק על עבודה - 48% מהשיחות נעלמות 

אחד הניסויים המעניינים של החוקרים היה לקחת את המתודולוגיה שבה משתמש המדד הכלכלי של אנתרופיק ולהחיל אותה על המאגר העצמאי. התוצאה: כ-48% מהשיחות היו מסוננות החוצה משום שאינן קשורות לעבודה.

זה לא אומר שאנתרופיק מסתירה חצי מהשימוש בקלוד. המדד הכלכלי נועד מלכתחילה למדוד עבודה וכלכלה. אבל הנתון מראה מה קורה כשמחקר שנועד לענות על שאלה אחת מתחיל לשמש בדיון ציבורי רחב בהרבה על "איך אנשים משתמשים ב-AI". השיחות שנשארות בחוץ נוטות להיות אישיות יותר: בריאות, מערכות יחסים, נושאים מיניים, משברים אישיים ושיחות שבהן המשתמש אינו מבקש לבצע מטלה, אלא מתייעץ, חושב בקול או מחפש חברה.

וזה עשוי להיות אחד השינויים החברתיים החשובים ביותר סביב AI. השיח הציבורי עדיין מתמקד במידה רבה בשאלה אילו מקצועות AI יחליף וכמה פרודוקטיביות הוא יוסיף. בפועל, חלק גדול מהמשתמשים מכניסים אותו למקומות שבעבר היו שמורים לחבר, בן זוג, מורה, רופא, מטפל או יועץ.

לשימושים האלה יש גם משמעות כלכלית. אם המשתמש פותח את צ'אטGPT פעם ביום כדי לענות על שאלה בעבודה, מדובר בכלי תוכנה. אם הוא מתייעץ איתו לאורך היום על עבודה, קניות, זוגיות, לימודים, בריאות ונסיעות, המוצר הופך לשכבת תיווך כמעט קבועה בין האדם לעולם. זה מסביר מדוע חברות AI משקיעות בזיכרון וביכולת להכיר את המשתמש לאורך זמן, לצד ממשקי קול ויכולות נוספות שהופכות את השימוש לרציף ואישי יותר.

לכל מודל אופי משלו

המחקר מגלה גם שהשימוש אינו אחיד בין הפלטפורמות. משתמשים פונים יותר למודלים של אנתרופיק למשימות תכנות. צ'אטGPT בולט בשימושים הקשורים לשיעורי בית וללמידה. ג'מיני מופיע יותר בשימושים חברתיים ובמשחקי תפקידים, ואילו גרוק בולט יותר בשאלות של חדשות ופוליטיקה וגם בתוכן שנוגע למידע שגוי.

• מצלמה בכל אוזן: כך אפל מתכננת לתת לסירי עיניים
• נביוס כבר עלתה פי 3 - בבנק אוף אמריקה חושבים שיש עוד לאן לעלות

צריך להיזהר מלהפוך את הנתונים האלה לסטריאוטיפ. המדגם אינו מייצג בהכרח את כלל המשתמשים של כל שירות, וחלק מההבדלים יכולים לנבוע מהמקומות שבהם נאספו השיחות.

אבל יש כאן תופעה עסקית מעניינת. מודלי AI מתחילים לעבור תהליך דומה לזה שעברו רשתות חברתיות. בהתחלה כולם מציעים פחות או יותר אותו מוצר; בהמשך נוצרת לכל פלטפורמה אוכלוסייה, תרבות ושימושים שמאפיינים אותה. זה חשוב גם למודל העסקי. פלטפורמה שנעשית חזקה במיוחד בתכנות יכולה למכור שירותים יקרים למפתחים ולארגונים. פלטפורמה שמושכת תלמידים יכולה להתחבר לחינוך. מוצר שמשמש בעיקר לשיחה אישית יצטרך להשקיע יותר בבטיחות, בפרטיות ובזיכרון.

גם בתוך צ'אטGPT החוקרים רואים שינוי בין הדורות. בתקופת GPT-3.5 השיחות היו קצרות יותר. בגרסאות מתקדמות יותר הן נעשות ארוכות ואיטרטיביות יותר. המשתמש לא רק מבקש תשובה וסוגר את החלון, אלא ממשיך את השיחה, מוסיף פרטים ומפתח תהליך עבודה ארוך יותר עם המערכת.

השינוי הזה מתחבר גם למעבר הרחב יותר מצ'אטבוט שעונה על שאלה בודדת למערכות שמנהלות רצף של פעולות ושיחות. ככל שהחברות עוברות לסוכני AI, היכולת לשמור הקשר ולהכיר את המשתמש נעשית חלק משמעותי יותר מהמוצר.

מי מודד את מי?

חברות AI מחזיקות בכמות מידע שאין כמעט לאף גוף מחקרי בעולם. הן יכולות לראות מיליוני שיחות ולזהות במהירות כיצד אנשים משתמשים במוצר, מה משתנה אחרי השקת מודל חדש ואילו סוגי שימושים צומחים. חוקר עצמאי אינו יכול לקבל גישה חופשית למאגר כזה, ובצדק: השיחות כוללות מידע פרטי ורגיש מאוד. לכן נוצר מצב בעייתי שבו הנתונים הטובים ביותר על אחת הטכנולוגיות המשפיעות בעולם נמצאים כמעט לחלוטין בידי החברות שמפתחות ומוכרות אותה.

• איך ישראל הפכה למעצמת שבבים: מגלילאו ומלאנוקס ועד אקסייט והדור הבא
• אליס גייסה 140 מיליון דולר לאבטחת מערכות AI

AI Observatory אינו פותר את הבעיה. 24 אלף שיחות הן מעט מאוד לעומת המאגרים של OpenAI או אנתרופיק, והמשתמשים שנתנו הסכמה לשיתוף שיחות אינם בהכרח מייצגים את הציבור. אבל הוא מזכיר נקודה חשובה: אם מסתכלים רק על פרודוקטיביות בעבודה, מפספסים חלק גדול מהשימוש האמיתי. 

AI הופך בהדרגה להרבה יותר מסתם כלי מקצועי - והיום הוא גם מורה, יועץ, מנוע חיפוש ובן שיחה. כדי להבין את ההשפעה שלו, צריך למדוד את כל אלה.