בתקופה האחרונה אנחנו שומעים רבות על הפלא המכונה Chat GPT: צ'טבוט אליו ניתן להכניס כמעט כל שאלה, בקשה או פקודה שתוכלו לדמיין, והוא ייתן פלט טקסטואלי שנכתב במהירות על בסיס מודלים שונים של בינה מלאכותית. העניין הרב ב-Chat GPT מגיע מאיכות התוצרים הגבוהה שלו: אפשר לבקש ממנו לכתוב שירים, מאמרים, עבודות ואפילו ספרים שלמים, ולעתים זה יוצא לא רע בכלל. נכון, התשובות "והיצירות" של Chat GPT מרגישות מעט מלאכותיות בחלק מהמקרים, וברור שהוא עוד לא בשל דיו, אך הפוטנציאל הגלום בו הוא משהו שלא ניתן להיות אדישים אליו: מהחלפת בני אנוש במגוון תפקידים מאוישים כיום, ועד היותו אלטרנטיבה שתחליף את השימוש במנוע החיפוש גוגל.
בנוסף לפלטפורמות, Chat GPT מעורר חרדה בקרב לא מעט בעלי מקצוע, לרבות מתכנתים, עורכי דין, חוקרים אקדמיים ועוד רבים. אנחנו כבר ראינו המון דוגמאות לאורך ההיסטוריה בהן הטכנולוגיה הפחיתה הצורך באיוש מלאכות מסוימות בידי בני אדם, אך עד כה מדובר היה בעבודות פשוטות, שלא היו כרוכות ברכישת השכלה ומיומנויות מורכבות. רוצה לומר, Chat GPT אינו איום רק "לתחתית הפירמידה" של שוק התעסוקה, אלא גם לקומות הגבוהות: אם Chat GPT יכולה לנסח חוזים, לתת אבחון רפואי ולכתוב קוד, האם בני האדם עשויים להפוך למיותרים?
עם זאת, כפי שנסביר להלן, אנו סבורים שבכל הנוגע לתכנות, הדרך של Chat GPT להחליף את הבן אדם שמאחורי המחשב, היא רחוקה מאוד עד כדי לא-אפשרית, בין היתר משום שחסר לבינה המלאכותית משהו חשוב: בינה אמיתית.
כתיבת קוד היא עניין אנושי
שפת תכנות היא הדרך שלנו להסביר למחשב שלנו הוראות פעולה מסוימות. המחשב עצמו "מדבר" בשפה בינארית המורכבת מ-0 ו-1 בלבד. עבורנו (טוב, עבור מרביתנו) קוד בינארי הוא מורכב ומסורבל מדי, ולכן ישנן שפות תכנות, שהן דרך מובנית ליצירת תוכנות על ידי "דיבור" עם המחשב בשפה מובנת יותר. ישנן שפות שהן קרובות יותר לקוד הבינארי כגון אסמבלי, וישנן שפות תכנות שנכתבו על גבי השפות הללו, כגון פייתון,NET. (דוט נט) ועוד.
עכשיו, נניח שאתם מתלבטים אם להיכנס בכלל להייטק ולהפוך מתכנתי Full Stack אנשי DevOps, או אפילו לתפקידים של בדיקת תוכנה (QA), בגלל שאוטוטו הבינה המלאכותית תייתר את המלאכה הזאת. האם יש בכך ממש? אנחנו סבורים שלא צריכה להיות כאן התלבטות, משתי סיבות.
ראשית, עוד מימי הלודיטים במאה ה-19, לאורך ההיסטוריה היו המון נבואות זעם לגבי טכנולוגיות שיחליפו בני אדם, ונכון לעכשיו, אנחנו עדיין כאן. בעולם של שינויים טכנולוגיים תכופים העתיד אכן נראה חסר-ודאות לעתים, אך ישנם כל כך הרבה תחומים שהמכונות עתידות להחליף לפני מתכנתים, שזה כמעט אבסורד לא ללמוד מקצועות מחשב וללכת להתמקצע בתחום אחר: למה שדווקא אלו שיודעים לדבר עם המכונה הכי טוב, יהיו הראשונים להחלפה? ההגיון מלמד שבדיוק להיפך.
שנית, וכאן העיקר, שווה להבין איך עובדת בינה מלאכותית. אם ננסה לפשט זאת, בינה מלאכותית סורקת המון המון מידע מסוגים מסוימים, ועל בסיס המידע הזאת מנפקת תוצאות שהיא מניחה שהן רצויות בהתאם לדפוסים שאותם היא זיהתה. לכן למשל קל לדמיין מצב שבו בינה מלאכותית תיתן לנו פרוגנוזה רפואית: נכניס פנימה המון מדדים ונתונים, ואם יש לה דאטה מספיק גדול, הבינה כבר מכירה את הסימפטומים הללו בעבר, ותדע בסבירות גבוהה לתת לנו אבחנה רפואית שתהיה נכונה.
אך מדוע הפרקטיקה הזאת אינה מתאימה לתכנות? משום שבתכנות אנו רוצים ליצור יש מאין: אנו רוצים לכתוב תוכנה חדשה או אפליקציה חדשה, או להוסיף להן פיצ'ר שלא היה קיים לפני כן. הבינה המלאכותית מתבססת על מידע קיים, אולם היות ומדובר במשהו חדש, אין לה על מה להתבסס. נכון שהבינה המלאכותית תוכל להחליף חלק מהקוד שנכתב היום ידנית, אך יהיה מדובר בחלקים טכניים בלבד, ולא בחלקים שדורשים ולו שמץ של יצירתיות.
גם אם נחשוב על מקצוע שהוא כביכול טכני יותר כגון בודק תוכנה, אין סיבה לחשוב שבינה מלאכותית תוכל לעשות זאת, לפחות בקרוב. ומדוע? משום שבודק תוכנה בודק אם התוכנה עובדת כהלכה ושאין בה באגים. בסופו של דבר איך אפשר לדעת באמת מהו "באג"? צריך בן אדם עם תפיסה אנושית, שיראה שמשהו פגום מיסודו באופן שבו הדברים עובדים כעת. חייב להיות בן אנוש עם הבנה אנושית, שיבין שמשהו כאן לא בסדר, משום "שלא בסדר", הוא פער באופן שבו בני אדם היו מצפים שהתוכנה תעבוד, לבין האופן שבו היא עובדת באמת. כדי להבין "מה לא בסדר", חייבים להיות אנושיים.
לכן, אם אתם רוצים לדאוג לעתיד שלכם, שווה היום יותר מתמיד להיכנס לתחומים הטכנולוגיים: הסקטור היחיד שבאמת צפוי להמשיך ולצמוח, אפילו בעולם שיישלט על ידי בינה מלאכותית.