כולם מדברים על רגולציה על AI ולכולם יש דעה. למשל, לפני כמה חודשים האיחוד האירופי הודיע שהוא יבחן מחדש את ה-AI Act לאור קשיים וביקורות. היו ארגוני חברה אזרחית שטענו שזו כניעה ללחץ של לוביסטים או של הנשיא טראמפ.
בארה"ב, טראמפ מתעקש שלא לקבוע רגולציה פדרלית, והמדינות השונות מקדמות הצעות חוק רבות על AI.
מי צודק? מי טועה?
הבעיה: אנחנו לא באמת יודעים
בינה מלאכותית היא טכנולוגיה חדשה יחסית. מומחים מבינים – פחות או יותר – איך המודלים עובדים. הציבור לא, וגם רוב מקבלי ההחלטות לא מבינים. מבחינת רוב המשתמשים, זו קופסה שחורה שנותנת תשובות מנומקות.
אנחנו כבר יודעים שיש בעיות עם AI: הטיות, הזיות, פגיעה אפשרית בפרטיות, סיכוני אבטחה.
אבל הנה כמה שאלות פשוטות:
- ביחס למה אנחנו משווים את הביצועים של ה-AI? אם לבני אדם – האם למומחה או לאדם מהרחוב?
- האם הטיות של אלגוריתם חמורות יותר מהטיות של מקבל החלטות אנושי?
- מה הסיכונים המרכזיים, ומה הסיכונים המשניים?
- ועל מה בכלל אנחנו מנסים להגן – בטיחות? דמוקרטיה? תחרות? חדשנות?
אם תשאלו אנשים שונים או מדינות שונות במקרה הטוב תקבלו תשובות שונות. במקרה הרע תגלו שחלקם לא יודעים לענות על השאלות האלו.
כשאנחנו לא מגדירים היטב את הבעיה, אנחנו מסתכנים ברגולציה עודפת או בקושי לקבוע את הרגולציה בכלל.
רשת החשמל והטעות הקלאסית
בסוף המאה ה-19, כשהחשמל התחיל להיכנס לבתים ולרחובות בערים הגדולות, הוא נתפס כטכנולוגיה מאיימת ומסוכנת. בעיתונות ובשיח הציבורי הייתה פאניקה מפני “מגפה של התחשמלות” – בשל קווי המתח שנתלו בין בניינים. הפחד הזה הזין את המאבק בין תומכי הזרם הישר (DC) לזרם החילופין (AC). נטען שזרם החילופין הוא מסוכן וצריך להגביל אותו.
בפועל, מרבית מקרי הפגיעה לא נבעו מקווי החשמל ולא היו קשורים לזרם ישר מול זרם חילופין. הפגיעה נבעה משימוש יומיומי לא בטוח: חיווט מאולתר בתוך הבית, כבלים חשופים וחוסר בהפרדה בין תשתיות חשמל למים. אלו סיכונים אפורים ו"משעממים" יותר, שגם לא מצטלמים היטב כמו חוטי חשמל במרחב הציבורי.
האם אנחנו עלולים לטעות באותה צורה עם AI?
להתמקד בסיכון שרק נשמע מפחיד ולהחמיץ את הסיכון המשמעותי באמת?
זו בדיוק הסיבה שניהול סיכונים חייב להיות בלב המדיניות – כדי להעריך את הסיכונים נכון.
לפעול עכשיו או לחכות?
שואלים אותי הרבה האם צריך לחכות או דווקא להזדרז לקבוע את הרגולציה על AI.
יש כאלה שאומרים: מוקדם מדי לקבוע. עלולים לחסום את הטכנולוגיה החדשה. צריך לחכות.
אחרים אומרים: זה מאוד מסוכן. חייבים לפעול מיד.
אבל זו דילמה שגויה.
רגולציה לא צריכה להיות מהלך חד־פעמי. היא מהלך מתמשך.
אנחנו לא יורים כדור אחד.
הטעות היא לחשוב שיש לנו רק הזדמנות אחת. כאילו שאם לא נקבע רגולציה – זה אבוד, ואם נקבע כללים – הם חקוקים בסלע.
בפועל, רגולציה צריכה להשתנות ולהתעדכן.
רגולציה איכותית היא תוצר של למידה מצטברת. זה לא באג, זה פיצ'ר.
רגולציה חכמה מתחילה בצניעות
ולכן רגולציה בכלל, ובטח רגולציה על תחום כמו AI צריכה להיות מבוססת על צניעות ולמידה מתמשכת.
צניעות פירושה להודות שאנחנו לא מבינים עדיין את ההשפעות, בטח לא בטווח הארוך.
למידה פירושה לבנות מערכת שיודעת להשתנות.
בפועל זה אומר:
1. לנהל את הרגולציה כפעולה דינמית – אירוע מתמשך שגם צריך מנגנוני עדכון מובנים מראש.
2. איסוף נתונים שיטתי – לא רק לקבוע חובות, אלא לייצר מנגנון בקרה ואיסוף מידע.
3. פיילוטים ונסיינות – ניסוי קטן לפני שקובעים משהו גדול.
4. חיזוק יכולות מוסדיות – אנחנו צריכים רגולטור שיודע ללמוד איך ללמוד.
במילים אחרות: רגולציה לא צריכה לנסות לחזות את העתיד, אלא לדעת להסתגל אליו.
זה אומר שאפשר לחכות, ואפשר גם לקבוע ולעדכן אחר כך.
האתגר האמיתי של רגולציית AI אינו לשלוט בטכנולוגיה – אלא ללמוד להפגין ענווה בעצמנו.
הרגולטור - גיא מור 