מאז השחרור של GitHub Copilot, שהיה באמת העוזר האיי הראשון בקנה מידה של ייצור, התכנות השתנה לנצח. אימצתי את Copilot די מוקדם, ועם היכולת פשוט להקיש על טאב כדי להשלים אוטומטית חלקים גדולים של הקוד שלי, הפרודוקטיביות שלי בתכנות זינקה לשמיים.

עכשיו, עם ChatGPT בתוספת מספר רב של עוזרי תכנות איי אחרים, אני פשוט הרבה יותר פרודוקטיבי. הזרימה העבודה שלי שונה לחלוטין - אני כמעט ולא כותב קוד מהתחלה. בדרך כלל אני הולך ל-ChatGPT, מבקש ממנו לכתוב לי משהו, מכניס אותו ל-VS Code, עורך אותו לפי הצורך, ואז מוסיף עליו. זה אחד מהמקרי השימוש החשובים ביותר של איי היום.

בתעשיות אחרות, אנו גם רואים עלייה משמעותית בפרודוקטיביות ובהתייעלות הודות לאיי. מכתיבה ומחקר ועד הוראה ובריאות, כלי איי עוזרים לאנשים להשלים משימות מהר יותר ובאופן יעיל יותר. העלייה בהתייעלות הזו תשפיע באופן חיובי על מגוון רחב של ענפים, כאשר התהליכים הופכים לרציפים ומאופטימיזים.

בעוד שיש בהחלט כמה חסרונות פוטנציאליים להתקדמות המהירה של האיי, הרווחים בפרודוקטיביות שאנו כבר עדים להם הם סימן ברור לכוח המהפכני של הטכנולוגיה הזו. ככל שעוזרי האיי האלה הופכים ליותר מתוחכמים ומשולבים בזרימות העבודה שלנו, אנו יכולים לצפות לראות עוד יותר עלייה בהתייעלות ובפרודוקטיביות בשנים הבאות.

החסרון הפוטנציאלי הגדול ביותר של האיי היום בטווח הקצר הוא היכולת ליצור תוכן עבור הונאות ותקיפות סייבר בקנה מידה גדול. עם ההתקדמות של דגמי שפה כמו GPT-4 וביכולות הקול המציאותיות שלהם, האפשרויות להתחזות ולהונות הן באמת מדאיגות.

תארו לעצמכם תרחיש שבו מישהו מסוגל לשכפל את קולך ואז להתקשר להורים שלך, לעמיתים לעבודה או למעביד, משכנע אותם למסור מידע רגיש או לבצע עסקאות מזויפות. האיכות והדיוק של ההתחזויות האלה שנוצרו על ידי איי הופכים אותן בלתי ניתנות לזיהוי בקלות.

סוג זה של הונאה באיכות גבוהה בקנה מידה גדול הוא בעיה גדלה והולכת, והיא רק תהפוך גרועה יותר ככל שהטכנולוגיה תמשיך להשתפר. אבטחת סייבר תהיה אתגר עיקרי שיש להתמודד איתו ככל שכלי האיי החזקים האלה הופכים נגישים יותר.

סם אלטמן סיפק תובנות מעניינות לגבי הפיתוח העתידי של GPT-5 ודגמי שפה גדולים אחרים מ-OpenAI. כמה נקודות עיקריות:

1. רווחי פרודוקטיביות: אלטמן צופה שכשדגמים אלה יהפכו מתקדמים יותר, נראה רווחי פרודוקטיביות משמעותיים בתעשיות שונות, מפיתוח תוכנה ועד חינוך ובריאות. כלים כמו GitHub Copilot כבר שינו את זרימות העבודה של התכנות.

2. חסרונות פוטנציאליים: החשש הגדול ביותר לטווח הקצר שאלטמן רואה הוא הפוטנציאל שדגמים אלה ישמשו להונאות ולמרמה בקנה מידה גדול, במיוחד עם יכולות כמו סינתזת קול מציאותית. הוא מכיר בזה כסיכון עיקרי שיש להתמודד איתו.

3. כיסוי שפה: אלטמן אומר שלOpenAI היו התקדמויות גדולות בשיפור כיסוי השפה, כאשר ל-GPT-4 יש יכולת לטפל בשפות העיקריות של 97% מהאוכלוסייה העולמית. המשך שיפור היכולות הרב-לשוניות הוא מוקד עיקרי.

4. שדה לשיפור: אלטמן מאמין שיש עדיין מרחב משמעותי לשיפור בדגמים האלה, והם עדיין לא מתקרבים לגבול אסימפטוטי. הוא צופה לראות "ביצועים הרבה יותר טובים" בחלק מהתחומים, אם כי אולי לא כל כך התקדמות בתחומים כמו תכנון וסיבתיות.

5. שימוש בנתונים סינתטיים: אלטמן היה מעט מהססני לגבי תפקיד הנתונים הסינתטיים בהדרכת GPT-5, אך הכיר בכך שניסו אותם. הוא רמז שהמיקוד עשוי להשתנות יותר לשיפור היעילות של הנתונים ולמידה מערכות נתונים קטנות יותר.

6. פירושיות ובטיחות: אלטמן מכיר בחשיבות שיפור הפירושיות כדי לשפר את הבטיחות, אך מודה שהם עדיין לא פתרו את האתגר הזה. הוא מאמין שידרש "גישה חבילה" לבטיחות.

7. גלובליזציה ולוקליזציה: אלטמן אינו בטוח לגבי הנוף העתידי של דגמי שפה גדולים, לא בטוח אם יהיה מספר קטן של דגמים גלובליים שולטים או יותר דגמים מקומיים/ייעודיים לאזורים ושימושים שונים.

בחלק זה, אנו דנים במאמר המחקר האחרון שפורסם על ידי Anthropic על פירוש של הדגם האיי שלהם, Claude. הנקודות העיקריות הן:

• Anthropic החלה למפות את פעולת הפנים של הדגם האיי שלהם, Claude, על ידי זיהוי מיליוני "תכונות" - שילובים ספציפיים של נוירונים שמתפעלים כאשר הדגם נתקל בטקסט או בתמונות רלוונטיים.

• דוגמה אחת שהם מדגישים היא המושג של גשר שער הזהב, שבו הם מצאו מערך ספציפי של נוירונים שמתפעלים כאשר הדגם נתקל בזכרונות או בתמונות של אתר ציוני זה.

• על ידי כוונון הפעלת התכונות האלה, החוקרים יכלו לזהות שינויים מקבילים בהתנהגות הדגם. זה מאפשר להם להבין טוב יותר כיצד הדגם פועל מתחת לפני השטח.

• המטרה של מחקר זה היא לשפר את הפירושיות של דגמי שפה גדולים, שלעתים קרובות מבוקרים כ"תיבות שחורות". היכולת למפות ולשנות את הייצוגים הפנימיים יכולה לסייע בבטיחות ובשקיפות.

• זהו צעד חשוב קדימה בתחום הפירושיות של איי, כאשר חברות עובדות להפוך דגמים חזקים אלה יותר מובנים וניתנים לחשבון. היכולת להציץ ל"מוח" של מערכת איי היא קריטית ככל שדגמים אלה הופכים להיות מוטמעים בהרחבה.