בינה מלאכותית לכל אחד:גם מנהלים לא טכנולוגיים יכולים!

מאת: אבישי מרון | מומחה AI ובעלים של חברת Avishay Meron Consulting

---

רכישת ידע קריטי חיונית עבור כל מנהל הרוצה להוביל בהצלחה פרויקטי בינה מלאכותית. ידע קריטי אינו מתייחס לידע טכני עמוק הדורש תארים מתקדמים במתמטיקה אלא מתמקד בהבנה של עקרונות יסוד.

ידע קריטי יספק לכם

1.      הכלים לקבלת החלטות מושכלות בצמתים חשובים במהלך פיתוח פרויקט בינה מלאכותית.

2.      לתקשר בצורה יעילה עם צוותים טכנולוגיים ולהבין את האתגרים וההזדמנויות בתחום.

3.      להבטיח את הצלחת הפרויקט: להשיג את היעדים שהוגדרו ולהפיק את המרב מהטכנולוגיה.

בגיליון פברואר תיארתי מודל של חמישה שלבים לשימוש ב AI. השלבים כוללים:

1.      רכישת ידע קריטי

2.      הגדרת מדויקת ומדידה של הפתרון

3.      תיעדוף פרויקטים ואיתור הזדמנויות

4.      הקמת צוות

5.      פריסת הפיתוח ביצור

במאמר זה אתמקד בשלב הראשון: רכישת ידע קריטי ואסביר

1.      מהי למידת מכונה וסוגיה?

2.      מהו מעגל החיים של מערכת בינה מלאכותית?

3.      מהם הסיכונים הכרוכים בפיתוח ושימוש בבינה מלאכותית?

4.      איך ניתן להגן על מערכות בינה מלאכותית מפני התקפות סייבר?

5.      מהם החוקים והתקנות הרלוונטיים לבינה מלאכותית?

המשך המאמר מחולק לשני חלקים: עקרונות יסוד של בינה מלאכותית וניהול סיכונים

עקרונות יסוד של AI

למידת מכונה

למידת מכונה היא תחום בבינה מלאכותית המאפשר למחשבים ללמוד ולתקן את עצמם באופן אוטומטי, ללא תכנות מפורש. במקום לתכנת את המחשב לבצע כל פעולה, אנו נותנים לו דוגמאות ומאפשרים לו ללמוד מהם. ככל שהמחשב נחשף ליותר דוגמאות, כך הוא משתפר בביצוע משימות. באופן גס, ניתן לדמות זאת לתהליך למידה טבעי של בני אדם: ככל שאנו נחשפים למספר דוגמאות רב יותר, כך אנו מבינים טוב יותר את הנושא ויכולים לבצע משימות מורכבות יותר.

למידה מונחית (Supervised Learning)

זוהי צורת הלמידה הנפוצה ביותר. אנו נותנים למחשב דוגמאות מתויגות, כלומר נתונים שכבר ידוע לנו מה התוצאה הרצויה עבורם. לדוגמה, אנו יכולים לתת למחשב תמונות של חתולים וכלבים, כאשר כל תמונה מתויגת כ"חתול" או "כלב". המחשב ‘ילמד’ מהנתונים אלו תכונות מובהקות שמאפיינות כל חיה, כמו צורת הפנים, אורך הפרווה וצבע העיניים. לאחר שהמחשב ‘למד’ מהנתונים, הוא יכול לזהות חתולים וכלבים חדשים. לדוגמה, ניתן להציג למחשב תמונה של חיה חדשה, והוא יוכל לומר לנו אם זו תמונה של חתול או כלב, וברמת ביטחון גבוהה.

למידה לא מונחית (Unsupervised Learning)

בניגוד ללמידה מונחית, כאן נותנים למחשב נתונים ללא תיוג. המחשב צריך למצוא דפוסים וקשרים בדוגמאות באופן עצמאי. לדוגמה, ניתן לתת למחשב דוגמאות של התנהגות לקוחות באתר אינטרנט, כמו זמן הביקור באתר, הדפים שבהם ביקרו והמוצרים שרכשו. המחשב יוכל למצוא קבוצות של לקוחות עם התנהגות דומה, לדוגמה לקוחות שנוטים לרכוש מוצרים יקרים, לקוחות שנוטים לנטוש את העגלה לפני הרכישה, ולקוחות שנוטים לבקר באתר שוב ושוב. מידע זה יכול לעזור לארגון לשפר את חווית הלקוח ולגדיל את המכירות.

בינה מלאכותית יוצרת תחום חדש יחסית בלמידת מכונה והחם ביותר כיום. מאפשר למחשבים ליצור תוכן חדש, כמו טקסט, תמונות ומוזיקה. לדוגמה, ניתן להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת כדי לכתוב מאמרים, ליצור תמונות פרסום או להלחין מוזיקה. ניתן להשתמש בבינה מלאכותית יוצרת למגוון רחב של מטרות, כמו שיווק, פרסום, חינוך ובידור. לדוגמה, ניתן להשתמש בה כדי ליצור פרסומות מותאמות אישית, לכתוב תסריטים לסרטים או ליצור משחקים חדשים.

ניקיון דאטה

איכות הנתונים חשובה מאוד להצלחת תהליך למידת המכונה. נתונים מלוכלכים, שגויים או חסרים יכולים להוביל לתוצאות שגויות. לכן, חשוב לבצע ניקיון דאטה לפני תחילת תהליך הלמידה. ניקיון דאטה כולל איתור ותיקון שגיאות בנתונים, הסרת נתונים חסרים או לא רלוונטיים, והפיכת הנתונים לפורמט אחיד.

מעגל החיים של מערכות בינה מלאכותית

מעגל החיים של מערכת בינה מלאכותית כולל הגדרת הבעיה, איסוף וניקוי נתונים, הנדסת מאפיינים ואימון, הטמעה, ניתור ותחזוקה, וחשוב להכיר אותו כדי להבטיח פיתוח יעיל ואיכותי של מערכות אלו. מעגל החיים של מערכות בינה מלאכותית מורכב מארבעה שלבים עיקריים:

1. הגדרת הבעיה: בשלב זה, אנו מגדירים את הבעיה שאנו רוצים לפתור באמצעות בינה מלאכותית. חשוב לזהות את המטרות של המערכת ואת הנתונים שיהיו זמינים לצורך פיתוחה. לדוגמה, אנו יכולים להגדיר בעיה של זיהוי תמונות של חתולים וכלבים

2. איסוף וניקוי נתונים: לאחר הגדרת הבעיה, אנו אוספים נתונים רלוונטיים ואיכותיים. ככל שהנתונים יהיו איכותיים יותר, כך המערכת תהיה יעילה יותר. לאחר מכן, אנו מבצעים ניקיון נתונים, הכולל איתור ותיקון שגיאות, הסרת נתונים חסרים או לא רלוונטיים, והפיכת הנתונים לפורמט אחיד.

3. הנדסת מאפיינים ואימון: בשלב זה, אנו מגדירים את המאפיינים (features) שיהיו רלוונטיים לבעיה שאנו רוצים לפתור. מאפיינים אלו יהוו את הקלט של מערכת הבינה המלאכותית. לאחר מכן, אנו מחלקים את הנתונים לאוסף אימון ואוסף מבחן. אוסף האימון משמש לאימון המערכת, ואוסף המבחן משמש להערכה של הביצועים שלה. תהליך האימון כולל בחירת אלגוריתם למידת מכונה והתאמת פרמטרים שונים. האלגוריתם לומד מהנתונים ומתאים את עצמו כך שיוכל לבצע את המשימה הרצויה.

4. הטמעה, ניתור ותחזוקה: לאחר אימון המערכת, אנו פורסים אותה בייצור. ייתכן שיהיה צורך לבצע התאמות נוספות למערכת בהתאם לסביבה שבה היא פועלת. חשוב לנטר את הביצועים של המערכת לאורך זמן ולבצע תחזוקה שוטפת. ייתכן שיהיה צורך לאמן את המערכת מחדש על נתונים חדשים, או לשפר את האלגוריתם.
   

ניהול סיכונים

אתיקה

פיתוח מערכות בינה מלאכותית מעלה שאלות אתיות רבות, שחשוב להתייחס אליהן כבר בשלבים הראשוניים של תהליך הפיתוח.

1. הטיה ואפליה: מערכות בינה מלאכותית עלולות להיות מוטות כנגד קבוצות מסוימות של אנשים, מה שעלול להוביל לאפליה. לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית המשמשת לגיוס עובדים עלולה להטות את התוצאות לטובת מועמדים גברים על פני נשים.

2. פגיעה בפרטיות: מערכות בינה מלאכותית יכולות לאסוף ולנתח כמויות אדירות של נתונים אישיים, מה שעלול להוביל לפגיעה בפרטיות. לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית המשמשת לזיהוי פנים עלולה לאפשר מעקב אחר אנשים ללא ידיעתם או הסכמתם.

3. שימוש לרעה: מערכות בינה מלאכותית יכולות לשמש למטרות זדוניות, כמו הפצת מידע כוזב או ביצוע התקפות סייבר. לדוגמה, מערכת בינה מלאכותית יכולה לשמש ליצירת סרטונים מזויפים של פוליטיקאים במטרה להשפיע על תוצאות בחירות.

כדי למנוע את הסיכונים הללו, חשוב לפתח מערכות בינה מלאכותית באופן אתי.

הנה כמה עקרונות מרכזיים של אתיקה בפיתוח בינה מלאכותית:

• שקיפות: אנשים צריכים לדעת מתי הם אינטראקציה עם מערכת בינה מלאכותית.

• הוגנות: מערכות בינה מלאכותית צריכות להיות הוגנות ולא לפגוע באף אדם או קבוצה.

• פרטיות: מערכות בינה מלאכותית צריכות לאסוף ולנתח נתונים אישיים רק באופן אחראי ובהתאם לחוק.

• בטיחות: מערכות בינה מלאכותית צריכות להיות בטוחות ולא להוות סכנה לאנשים.

רגולציה

תעשיות: הרגולציה בתחום הבינה המלאכותית משתנה בין תעשיות שונות, בהתאם למאפיינים הייחודיים של כל תעשייה והסיכונים הכרוכים בה לדוגמה, מערכות בינה מלאכותית המשמשות בתעשיית הפיננסים כפופות לרגולציה מחמירה יותר בהשוואה לתחום הבידור. הסיבה לכך היא שמערכות אלו עוסקות בנתונים רגישים, כמו נתונים פיננסיים ומידע אישי, ועלולות להשפיע באופן משמעותי על חייו הכלכליים של אדם. כתוצאה מכך, רגולטורים בתחום הפיננסים דורשים ממפתחי מערכות בינה מלאכותית לעמוד בסטנדרטים גבוהים של אבטחת מידע, שקיפות וניהול סיכונים.

גאוגרפי: הרגולציה בתחום הבינה המלאכותית משתנה גם בהתאם למדינה או אזור גאוגרפי. לכל מדינה יש חוקים משלה בתחום זה, וחשוב להכיר את החוקים הרלוונטיים במדינה שבה פועלת החברה. לדוגמה: האיחוד האירופי חוקק לאחרונה את "חוק הבינה המלאכותית", שהוא אחד החוקים המקיפים ביותר בעולם בתחום זה. חוק זה קובע כללים מחמירים לפיתוח ושימוש במערכות בינה מלאכותית, ומטיל סנקציות כבדות על חברות שלא עומדות בו. לעומת זאת, בארצות הברית, הרגולציה בתחום הבינה המלאכותית מפוצלת בין מספר סוכנויות ממשלתיות, כמו רשות הסחר הפדרלית (FTC) ומנהל המזון והתרופות (FDA). כתוצאה מכך, קיימת אי-בהירות רבה לגבי החוקים החלים על פיתוח ושימוש במערכות בינה מלאכותית.

אבטחת מידע

תוכנית אבטחת מידע מקיפה תגן על המערכת מפני מגוון רחב של איומים. ישנם מספר נושאים לבחון יחד עם מנהל מערכות המידע\CISO בארגון

1. בנתונים רגישים: מערכות בינה מלאכותית רבות עוסקות בנתונים רגישים, כמו נתונים פיננסיים, מידע רפואי או נתונים אישיים. גישה לא מורשית לנתונים אלו עלולה להוביל לפגיעה קשה באנשים ובארגונים.

2. מחוברות לרשת: מערכות בינה מלאכותית רבות מחוברות לרשת האינטרנט, מה שמקל על תקיפתן

3. מטרות זדוניות: מערכות בינה מלאכותית יכולות לשמש למטרות זדוניות, כמו הפצת מידע כוזב או ביצוע התקפות סייבר.

כדי להגן על מערכות בינה מלאכותית, חשוב לנקוט באמצעי אבטחה מתאימים, כמו:

• הצפנה: הגנה על נתונים מפני גישה לא מורשית.

• בקרת גישה: הגדרת מי יכול לגשת למערכת ולנתונים שלה.

• ניטור: מעקב אחר פעילות חשודה במערכת.

• עדכונים: התקנת עדכוני אבטחה באופן שוטף.

חשוב לעדכן את תוכנית אבטחת המידע באופן שוטף בהתאם להתפתחויות בתחום הבינה המלאכותית ובאיומי הסייבר.

לסיכום, באמצעות רכישת ידע קריטי, כל מנהל  יכול להוביל פרויקטי בינה מלאכותית בהצלחה! רכישת ידע קריטי בתחום תאפשר לכם לקבל החלטות מושכלות, לתקשר בצורה יעילה עם צוותים טכנולוגיים ולהבטיח את הצלחת הפרויקט.

---

על המחבר

אבישי מרון: מומחה AI ובעלים של חברת Avishay Meron Consulting

אבישי מרון הוא יועץ AI בכיר עם 15 שנות פיתוח של מערכות מורכבות וניהול בכיר. אבישי שותף למגוון פרויקטים פורצי דרך בתעשייה כגון פיתוח מנוע ההונאות של חברת פייפל ופיתוח שירות לקוחות אוטומטי בשפה חופשית בבנק הדיגיטלי הראשון וואן זירו.