“מכונה לא תצליח בזה לעולם” — ואז היא כן מצליחה

יש דפוס שאני לא מצליח להוציא לי מהראש. אדם חכם ומכובד מביט בטכנולוגיה, אומר בביטחון מוחלט “זה לעולם לא יקרה” — וכעבור כמה שנים בדיוק זה הופך לשגרה יומיומית.

ב-1997 אמר פיט הוט (Piet Hut) מה-Institute for Advanced Study בפרינסטון לעיתון New York Times על משחק הלוח גו: “It may be a hundred years before a computer beats humans at Go — maybe even longer.” במרץ 2016 ניצח AlphaGo את לי סדול (Lee Sedol), אחד השחקנים הטובים בעולם, 4:1. לא בעוד מאה שנה. תוך תשע עשרה.

דאגלס הופשטטר (Douglas Hofstadter), אחד המוחות המבריקים ביותר במדעי הקוגניציה, כתב ב-2018 ב-Atlantic מאמר בשם “The Shallowness of Google Translate”. הוא ציטט בהסכמה את המשפט “No reasonable person thinks that a machine translation can ever achieve elegance and style.” ב-2023, בשיחה שפורסמה ביוני, אותו הופשטטר נשמע כך: “I don’t think it’s interesting. I think it’s terrifying. I hate it. I think about it practically all the time, every single day.” וגם: “It’s a very traumatic experience when some of your most core beliefs about the world start collapsing.”

אם זה מוכר לך, אולי זה ממקום אחר. ב-2017 כינה ג’יימי דיימון (Jamie Dimon) את הביטקוין הונאה בכנס של Barclays: “It’s worse than tulip bulbs. It won’t end well. Someone is going to get killed.” בינואר 2018 הוא הביע חרטה על הדברים. וורן באפט (Warren Buffett) כינה את הביטקוין ב-2018, באסיפה השנתית של Berkshire, “probably rat poison squared”, וצ’ארלי מאנגר (Charlie Munger) כינה את מסחר הקריפטו “just dementia”. ופול קרוגמן (Paul Krugman) כתב ב-1998 שעד 2005 יתברר שההשפעה של האינטרנט על הכלכלה היא “no greater than the fax machine’s” — בין הנימוקים: “most people have nothing to say to each other!”

אני לא כותב את זה כדי להיראות חכם יותר מהאנשים האלה. אני לא. אני כותב את זה כי אותו דפוס בדיוק חוזר על עצמו עכשיו, והפעם אנחנו יכולים לצפות בזה בזמן אמת. זה ציר הזמן שלי על כך. הוא בנוי בכוונה כך שימשיך לגדול.

איך זה היה קודם (כדי שהקפיצה תורגש)

לפני ש-ChatGPT הגיע בנובמבר 2022, “בינה מלאכותית שכותבת טקסט” הייתה עניין למעטים שהיו בפנים.

GPT-3, המודל שמאחוריו, פורסם כפריפרינט ב-28 במאי 2020 (“Language Models are Few-Shot Learners”), וה-API בגרסת בטא יצא לדרך ב-11 ביוני 2020. 175 מיליארד פרמטרים — וחלון הקשר של 2,048 טוקנים בלבד, כלומר כמה פסקאות, זה כל הזיכרון שהיה לו. האימון עלה, לפי הערכה, 4.6 מיליון דולר; על GPU בודד זה היה נמשך, על פי החישוב, כ-355 שנה.

ולא היה אפשר סתם לגשת אליו. GPT-3 היה חסום מאחורי רשימת המתנה. רק ב-18 בנובמבר 2021 — כשנה וחצי אחר כך — הסירה OpenAI את רשימת ההמתנה ופתחה את ה-API לכולם.

הטקסט המפורסם ביותר מאותה תקופה מספר הרבה על המצב האמיתי. ב-8 בספטמבר 2020 פרסם Guardian מאמר דעה שנכתב על ידי GPT-3: “A robot wrote this entire article. Are you scared yet, human?” הוא נפתח במילים “I am not a human. I am Artificial Intelligence.” וכלל את המשפט “I have no desire to wipe out humans.” נשמע מרשים — עד שקוראים את האותיות הקטנות. GPT-3 הפיק שמונה ניסיונות (שהוזנו על ידי סטודנט מברקלי), והעורכים הרכיבו מתוכם את החלקים הטובים ביותר. אז “Entirely written by AI” היה, נאמר בעדינות, עיגול נדיב למדי.

העולם המקצועי היה מפוכח בהתאם. גארי מרקוס (Gary Marcus) וארנסט דייויס (Ernest Davis) פרסמו ב-22 באוגוסט 2020 כותרת ב-MIT Technology Review: “GPT-3, Bloviator: OpenAI’s language generator has no idea what it’s talking about.” באוסף בדיקות שנבנה בכוונה בצורה לא שיטתית — הכותבים עצמם ציינו שזה אינו בנצ’מרק — GPT-3 היה בערך בחצי מהמקרים נכון בבירור ובחצי מהמקרים שגוי בבירור בשאלות היגיון יומיומיות. במרץ 2021 טבעו אמילי בנדר (Emily Bender) ועמיתותיה בכנס FAccT את המונח שנתפס: “תוכים סטוכסטיים” — מכונות שחוזרות על דפוסי מילים בלי להבין דבר. פסק הדין של מרקוס כעבור שנתיים, במרץ 2022: “For all its fluency, GPT-3 can neither integrate information from basic web searches nor reason about the most basic everyday phenomena.”

ומה עם התמונות? ב-5 בינואר 2021 הציגה OpenAI את DALL·E — נגזרת של GPT-3 עם 12 מיליארד פרמטרים, שציירה תמונות מתוך טקסט. רזולוציה נמוכה, לעיתים קרובות לא מדויקת. קוריוז, לא כלי עבודה.

תחזיק את התמונה הזאת בראש: רשימת המתנה, תוכי, טקסט מוקפד, חתלתול מפוקסל. זה היה המצב לפני שלוש שנים וחצי.

ציר הזמן

מכאן זה נהיה צפוף. אני רושם את ההשקות המרכזיות עם תאריך — ולצידן, מה הן איפשרו לראשונה בפועל. הרשימה הזאת ממשיכה לגדול; אני מוסיף לה כשמגיע משהו חדש.

מאי/יוני 2020 — GPT-3 כפריפרינט וכ-API בטא. במבחן הפנימי של OpenAI זיהו הבודקים מאמרים קצרים שנכתבו על ידי מכונה נכון רק ב-52% מהמקרים — בקושי טוב יותר מהטלת מטבע. לראשונה: טקסט שנשמע אנושי באורך של פסקה.

ינואר 2021 — DALL·E 1. לראשונה: תמונה מכל טקסט שהוא — אבל גסה וקטנה.

21 ביוני 2022 — GitHub Copilot הופך לזמין לכולם, 10 דולר לחודש. לראשונה: בינה מלאכותית שכותבת קוד יחד איתך, במחיר סביר לכל מפתח.

יולי/אוגוסט 2022 — פריצת הדרך בתמונות מגיעה בזה אחר זה: DALL·E 2 (הוכרז ב-6 באפריל, בטא ב-20 ביולי), Midjourney (בטא פתוחה ב-12 ביולי), Stable Diffusion (22 באוגוסט, קוד פתוח, ניתן להרצה מקומית על חומרה ביתית). לראשונה: תמונות פוטוריאליסטיות שניתן להרכיב — ועם Stable Diffusion, על המחשב האישי, בלי ענן.

סוף אוגוסט / תחילת ספטמבר 2022 — התמונה של ג’ייסון אלן (Jason Allen) שנוצרה ב-Midjourney, “Théâtre D’opéra Spatial”, זוכה במקום הראשון ב-Colorado State Fair (בקטגוריית צילום שעבר עיבוד דיגיטלי, פרס של 300 דולר). חבר השופטים לא ידע שמדובר בבינה מלאכותית. הוויכוח הציבורי בא אחר כך, בספטמבר.

30 בנובמבר 2022 — ChatGPT, תצוגה מקדימה חינמית שמבוססת על GPT-3.5. מיליון משתמשים תוך חמישה ימים, כ-100 מיליון בחודש כעבור חודשיים. לראשונה: התוכי מקבל חלון שיחה — וכל העולם מוזמן להיכנס.

14 במרץ 2023 — GPT-4, מולטימודלי (מבין גם תמונות), הקשר עד 32,000 טוקנים במקום 2,048. באותו חודש יוצא Gen-2 של Runway כאחת מגרסאות הבטא הראשונות שבאמת עובדות להמרת טקסט לווידאו. לראשונה: בינה מלאכותית ש”רואה” תמונה שהועלתה — ושניות ראשונות של תנועה מתוך טקסט.

אוקטובר 2023 — DALL·E 3, ישירות בתוך ChatGPT. לראשונה: תמונות שבאמת פוגעות במה שהקלדת, כולל טקסט קריא.

15 בפברואר 2024 — OpenAI מכריזה על Sora: עד 60 שניות של וידאו ריאליסטי ברזולוציית 1080p מתוך פרומפט אחד. לראשונה: וידאו שאפשר לחשוב שהוא אמיתי במבט ראשון.

12 במרץ 2024 — Cognition מציגה את Devin, “מהנדס התוכנה הראשון מבוסס בינה מלאכותית”, עם טרמינל, עורך קוד ודפדפן משלו. לראשונה: בינה מלאכותית שמבצעת משימת תכנות בעצמה מתחילתה ועד סופה.

מרץ/אפריל 2024 — Suno V3 (21 במרץ, שירים שלמים עם שירה באורך של עד ארבע דקות, גם בחינם) ו-Udio (10 באפריל, בטא ציבורית). לראשונה: שיר גמור עם קול, ממשפט אחד.

13 במאי 2024 — GPT-4o, מודל “omni” לטקסט, אודיו ותמונה יחד. לראשונה: שיחה זורמת עם המכונה בזמן אמת.

24 בפברואר 2025 — Claude Code יוצא כתצוגה מקדימה למחקר, וזמין לכולם החל ממאי 2025. לראשונה: תכנות הופך לדיאלוג בתוך הטרמינל — גם עבורי; כך נוצר האתר הזה.

25 במרץ 2025 — OpenAI משלבת יצירת תמונות ישירות בתוך GPT-4o. הטרנד הוויראלי בסגנון “סטודיו ג’יבלי” הציף את השירות עד כדי כך שהגרסה החינמית נאלצה להתעכב. לראשונה: עריכת תמונות תוך כדי שיחה — “תעשה את השמיים חמים יותר”, וזה קורה.

20 במאי 2025 — Veo 3 של Google: לראשונה קול שנוצר בסנכרון מלא — דיאלוגים, אפקטים קוליים, סנכרון שפתיים. Veo 3.1 מגיע באמצע אוקטובר 2025. לראשונה: וידאו שלא רק נראה טוב, אלא גם נשמע נכון.

7 באוגוסט 2025 — GPT-5, ש-OpenAI מתארת אותו כ”צוות מומחים ברמת דוקטורט בכיס שלך”.

30 בספטמבר 2025 — Sora 2: קול מסונכרן, פיזיקה טובה יותר, פיצ’רי “Cameo” — ולצד זה אפליקציה עצמאית בפורמט של TikTok. לראשונה: וידאו של בינה מלאכותית כרשת חברתית, לא כהדגמת מעבדה.

תקרא את חמש השנים האלה ברצף, והתוכי של 2020 יֵראה כאילו הגיע ממאה אחרת.

מה שכמעט אף אחד לא שם לב אליו

כולם מדברים על ChatGPT. על זה כאן, מעטים מדי — ואולי דווקא זה החלק הגדול יותר של הסיפור.

בנובמבר 2020 ניצח AlphaFold 2 בתחרות CASP14 עם ציון חציוני של כ-92 GDT_TS, ובכך פתר בעיה שהביולוגיה נכשלה בה במשך חמישים שנה: לחזות מתוך רצף חומצות האמינו את הקיפול התלת-ממדי של חלבון. זו לא סתם משחקייה. קיפול חלבונים הוא הבסיס להבנה איך מחלות פועלות ואיך תרופות נקשרות. מסד הנתונים של AlphaFold החזיק מ-2022 מעל 200 מיליון מבנים, ועד 2024 יותר מ-214 מיליון, בשימוש של יותר משני מיליון חוקרים מ-190 מדינות. ב-8 במאי 2024 יצא AlphaFold 3, שחוזה גם מבנים מורכבים של חלבונים, DNA, RNA ומולקולות תרופתיות.

ההכרה הגיעה ברמה הגבוהה ביותר: פרס נובל לכימיה לשנת 2024 הוענק, מחצית אחת, לדיוויד בייקר (David Baker) על תכנון חלבונים בעזרת מחשב, והמחצית השנייה במשותף לדמיס האסאביס (Demis Hassabis) ולג’ון ג’מפר (John Jumper) על חיזוי מבנים של חלבונים. מערכת בינה מלאכותית עומדת במרכזו של פרס נובל לכימיה.

וזה לא נעצר בחלבונים:

  • רפואה: רנטוסרטיב (Rentosertib), תרופה שהתגלתה באמצעות בינה מלאכותית נגד מחלת הריאות IPF, הראתה במחקר שלב IIa עם 71 חולים ב-22 מרכזים שיפור בתפקוד הריאתי התלוי במינון לאחר שנים עשר שבועות — פורסם ב-3 ביוני 2025 ב-Nature Medicine. ב-2023 זיהה מודל למידה עמוקה (שיתוף פעולה בין McMaster University ל-MIT) את התרופה אבאוצין (Abaucin) נגד חיידק מסוכן בבתי חולים, מתוך כ-7,500 מולקולות שנבדקו.
  • חומרים: GNoME של DeepMind חזה בסוף 2023 את היציבות של 2.2 מיליון גבישים חדשים. באותו יום הראה ה-A-Lab בברקלי איך רובוט, בעזרת למידת מכונה, מסנתז תוך 17 יום חומרים אי-אורגניים חדשים. (למען ההגינות: שתי העבודות עומדות כיום תחת ביקורת — לגבי GNoME רבים סבורים שהמספר של מבנים חדשים באמת מנופח, ולגבי ה-A-Lab נאלץ Nature לפרסם תיקון. פריצת הדרך אמיתית, אבל המאזן שנוי במחלוקת.)
  • מזג אוויר: GraphCast חוזה עד עשרה ימי מזג אוויר תוך פחות מדקה, על מחשב בודד אחד — והיה מדויק יותר מהמודל המבוסס של ECMWF ביותר מ-90% מתוך 1,380 מדדי יעד שנבדקו. GenCast המשיך בסוף 2024 עם חיזוי משופר של מסלולי ציקלונים.
  • מתמטיקה טהורה: AlphaProof ו-AlphaGeometry 2 פתרו באולימפיאדת המתמטיקה הבינלאומית 2024 ארבע מתוך שש שאלות, 28 מתוך 42 נקודות — רמת כסף, נקודה אחת מתחת לזהב. אחת השאלות שנפתרו נפתרה במלואה על ידי חמישה בלבד מתוך יותר מ-600 משתתפים אנושיים. ו-FunSearch מצא בסוף 2023 פתרון חדש שניתן להוכחה לבעיה מתמטית פתוחה — הפעם הראשונה שמודל שפה תרם ידע חדש, אמיתי וניתן לאימות.

אז התוכי, שכביכול רק חוזר על מה ששמע, קיפל חלבונים, מצא תרופות, ועשה מתמטיקה שכמעט אף אדם לא מסוגל לה.

המספרים

כשאני רוצה לדעת אם טכנולוגיה היא רצינית, אני הולך אחרי הכסף — ואחרי מקומות העבודה.

השקעות התאגידים העולמיות בבינה מלאכותית הגיעו ב-2024, לפי Stanford HAI, לכ-252 מיליארד דולר. ב-2025 הן הכפילו את עצמן ל-581.7 מיליארד. ההשקעות הפרטיות בלבד קפצו ב-127.5% ל-344.7 מיליארד. בינה מלאכותית גנרטיבית — החלק שיוצר תמונות, טקסט ווידאו — צמחה ב-2025 בכ-200% לכ-171 מיליארד דולר, כמעט מחצית מכלל ההשקעות הפרטיות בבינה מלאכותית. ארה”ב מובילה עם 285.9 מיליארד דולר בהשקעה פרטית, פי 23 מסין.

השימוש עולה בהתאם: 78% מהארגונים דיווחו ב-2024 על שימוש בבינה מלאכותית (לעומת 55% בשנה הקודמת); McKinsey מצאה ב-2025 ש-88% משתמשים בה באופן קבוע בלפחות פונקציה עסקית אחת. הבעיה בזה — ואני מציין אותה בכוונה: רק כשליש מהחברות מרחיבות מעבר לפרויקטים ניסיוניים, ומיעוט בלבד מראה השפעה מדידה על הרווח. הרבה מנסים, מעט ממש מוציאים לפועל.

ומה עם העבודה? זה בדיוק הנקודה הכואבת. קרן המטבע הבינלאומית (IMF) מעריכה שכ-40% מהתעסוקה העולמית חשופה לבינה מלאכותית, ובמדינות מתועשות כ-60%. מחצית מהמשרות האלה צפויות להרוויח, המחצית השנייה עלולה לאבד משימות ליבה. ראש קרן המטבע הבינלאומית, קריסטלינה גאורגייבה (Kristalina Georgieva), ניסחה זאת כך: “We are on the brink of a technological revolution that could jumpstart productivity, boost global growth and raise incomes around the world. Yet it could also replace jobs and deepen inequality.”

הפורום הכלכלי העולמי (WEF) צופה עד 2030 170 מיליון משרות חדשות, מול 92 מיליון משרות שייעלמו — נטו פלוס 78 מיליון. כלומר לא רק אובדן. הכי מהר צומחים מומחי Big Data (+110%), מהנדסי FinTech (+95%), מומחי בינה מלאכותית/למידת מכונה (+85%); הכי חזק מתכווצות משרות משרדיות קלאסיות כמו פקידים וקופאים. 39% מהכישורים המרכזיים הנדרשים היום ייחשבו עד 2030 מיושנים.

פרט אחד שממלא אותי באופטימיות: Anthropic Economic Index ניתח בתחילת 2026 כשני מיליון שיחות עם בינה מלאכותית. לראשונה עקף הAugmentation (52%) — הבינה המלאכותית עוזרת לאדם בעבודתו — את הAutomation (45%), שבו היא לוקחת את המשימה על עצמה במלואה. יותר עוזר מאשר תחליף. לפחות עד כה.

אז מול היום — החשבון האישי שלי

עכשיו זה נהיה קונקרטי, כי בדיוק כאן אני חי. חנות מבוססת בינה מלאכותית, בלוג — התמונות שבהם צריכות להגיע ממשהו. אז בדקתי מה בעצם דורש צילום פרסומת קלאסי. לא הקלישאה, אלא החשבון.

בואו נתחיל בזכויות, כי את זה רוב האנשים מפספסים. עבור השימוש בתמונה מתווסף לשכר הטרחה גם “באי-אאוט” (buy-out) — תוספת המדורגת לפי היקף החשיפה ומשך הזמן, “longer period, higher buyout”, כפי שהסוכנויות מנסחות זאת. רישיונות נמשכים בדרך כלל בין שנה לחמש שנים; לאחר מכן אסור עוד להשתמש בתמונה. ובארה”ב צריך אישור דוגמן (model release) לכל אדם מזוהה בתמונה — בלעדיו השימוש המסחרי הוא פשוט בלתי חוקי, בין אם מדובר במפורסם ובין אם לא.

אחר כך האנשים בסט. סוכנות לוקחת 15–20% עמלה מהדוגמן וגם מוסיפה תוספת נפרדת אצל המזמין. צילום אופנה ליום אחד בלבד מצטבר מהר: צלם 1,000–3,500 דולר (בניו יורק או בלוס אנג’לס בקלות 3,000–8,000+), דוגמן 500–3,000, סטודיו 300–1,500, שיער ואיפור 400–1,200, סטייליסט 400–1,800, רטוש לתמונה בנוסף. הפקה חסכונית מגיעה לכ-2,600 דולר, הפקה בינונית לכ-12,700, ברמה הגבוהה בין 25,000 ל-100,000 דולר — ליום. ויום הצילומים עצמו, כפי שחברת הפקה אחת מציינת ביובש, הוא “the smallest part”: בפרסומת טלוויזיה, הפרה-פרודקשן תופס 40–50% מהזמן, פרסומת שלמה דורשת בסך הכול 6–10 שבועות, קמפיין 8–12. קאסטינג, סקאוטינג של מיקומים עם היתרים וביטוח, צוות של 2 עד 200 איש, וחלופת מזג אוויר.

דוגמה אחת שנשארת בזיכרון: מעצב שיער לסלבריטאים גבה על שני ימי צילום 12,000 דולר — רק על העבודה עצמה, בלי נסיעות ובלי עמלת סוכנות. רק השיער.

ומה עם היום? בדיוק התוצאה הזאת — האדם, האור, המקום, האווירה — היא פרומפט. שניות במקום שבועות. בלי באי-אאוט, בלי חוזה רישיון שפג תוקפו, בלי מזג אוויר. האתר הזה והחנות הם הדוגמה החיה: מה שאתה רואה כאן כתמונות היה משמעו לפני שלוש שנים הפקה בעלות של עשרות אלפי דולרים וחודש שלם של הכנות. איך התמונות האלה נוצרות אני מראה בעמוד הבינה המלאכותית — כלי הבינה המלאכותית הם ארגז הכלים שמאחורי זה.

אני לא אומר את זה כדי לזלזל בעבודה של אף אחד. צלם טוב, סטייליסט טוב — זה נשאר יכולת אמיתית. אני אומר את זה כי הסף הכניסה נעלם. מה שפעם דרש תקציב וקשרים, דורש היום רעיון טוב ומשפט מדויק.

הקאץ’

כדי שזה לא ייהפך לטקסט שיווקי, הנה החלק הכן. המדינה כמעט לא משתמשת במודלים האלה, וגם הרבה חברות לא — מסיבות של הגנת פרטיות. וזה לא טיפשי, אלא מובן. מי שמקליד נתונים רגישים למודל ענן זר, מוותר על שליטה שאולי אסור לו לוותר עליה. משרד ממשלתי, מרפאה, משרד עורכי דין — לא יכולים סתם להעביר נתונים אישיים לספק אמריקאי.

רק שהתשובה לזה היא לא “בכלל לא”, אלא “איך מגיעים לזה”. תיזכר ב-Stable Diffusion מאוגוסט 2022 — זה רץ מההתחלה מקומית, על חומרה רגילה, בלי שבייט אחד יצא מהמחשב עצמו. בדיוק הכיוון הזה — מודלים שרצים על המחשב האישי או בתוך הבית של הארגון עצמו — הוא הדרך עבור רשויות וחברות רגישות למידע, בלי לאבד שליטה. הטכנולוגיה לשם כך משתפרת ומצטמצמת חודש אחר חודש. מי שמתעלם מזה רק דוחה את הבעיה, ולא פותר אותה.

לסיום

הדפוס תמיד אותו הדפוס. קודם “זה לעולם לא יקרה”, אחר כך “טוב, בסדר, אבל זה לא נחשב”, ואז זה כבר שגרה יומיומית ואף אחד לא זוכר שאי פעם פקפק בזה. גו. תרגום. קיפול חלבונים. תמונות, קולות, וידאו עם פסקול. וכן, פעם גם האינטרנט, וגם ה”כסף הדיגיטלי” שכביכול היה רק רעל עכברים.

אני לא טוען שאני יודע איפה זה נגמר. אף אחד לא יודע. אבל את הלקח האחד משלוש שנים וחצי אני מעז לכתוב: זה מגיע מהר יותר ממה שכמעט כולם חושבים — מהר יותר גם ממה שהחכמים חושבים, אלה שאומרים “לעולם לא”.

לכן אני ממשיך לעדכן את ציר הזמן הזה. בכל פעם שמשהו שעד אתמול נחשב לבלתי אפשרי קורה בכל זאת, נוסף עוד רישום. אם אתה רוצה לגדול יחד עם זה, בוא מדי פעם לבדוק — ואם ראית משהו שחסר כאן, כתוב לי דרך עמוד יצירת הקשר. הרשימה הזאת לא גמורה. היא רק מתחילה.