בחברה שלכם יש כמה משימות שאתם שוקלים להעביר ל-AI, ואתם לא יודעים איזו מהן בטוחה לנסות השבוע ואיזו עדיין צריכה בן אדם. AI כבר פתר תשעים מתוך חמש מאות הבעיות הפתוחות הקשות ביותר במתמטיקה, אז קשה לדעת איפה הגבול עובר. יש דרך לבדוק כל משימה בעצמכם, בלי לנחש.
במדריך הזה: מבחן בארבע שאלות, שמסדר כל משימה לפי כמה אי-סדר יש בה, ומסביר מה לעשות איתה.
נתחיל מהבסיס
המדען שעומד מאחורי הרעיון הזה הוא מדען בכיר בגוגל שכתב שמהירות האוטומציה הפוכה לכמות אי-הסדר, האנטרופיה, שיש בתחום. מתמטיקה וקוד מסודרים וחד-משמעיים, אז AI כבר שם. ככל שיש יותר רעש, שינוי מתמיד ותלות בשיקול דעת של אנשים, AI מגיע מאוחר יותר. זה לא ניחוש, זה סדר.
מבחן האי-סדר למשימה שלכם
למה זה עובד: ככל שיש יותר אי-סדר בתחום, AI מתקדם בו לאט יותר. מתמטיקה וקוד ראשונים בתור. כל מה שמסובך יותר מגיע אחריהם, בסדר הזה.
- יש למשימה תשובה אחת שאפשר לבדוק שהיא נכונה?כמו קוד שרץ או לא, או חישוב עם פתרון ברור. אם כן, AI כבר שם.
- יש חוקים קבועים, אבל המדידה בשטח מלוכלכת?כמו ניתוח מעבדה או קריאת חיישנים, שם הפיזיקה ברורה אבל הנתונים רועשים. AI טוב לטיוטה ראשונה.
- התנאים משתנים כל הזמן, והתוצאה תלויה גם במה שאנשים חושבים?כמו תמחור, תחזיות מכירות או שוק. AI עוזר לקרוא את הנתונים, לא להחליט בשבילכם.
- ההימור גבוה, המידע חלקי, ויש הרבה שיקול דעת שאף פעם לא נכתב?כמו אבחנה, חוזה או החלטת מדיניות. זה נשאר אנושי בינתיים.
נבדוק את זה על שתי משימות מהמשרד. התאמה בין חשבוניות ספק להזמנות רכש: יש תשובה אחת שאפשר לבדוק, מתאים או לא, זו שאלה 1, ו-AI יכול לרוץ עליה לבד. לעומת זאת, החלטה אם לקוח ממשיך לקבל אשראי כשההיסטוריה שלו מעורבת: אין נוסחה, זו שאלה 4, ונשארת בידיים אנושיות.
זה לא תיאורטי. בשבוע שעבר OpenAI פרסמה 372 תוצאות מתמטיות חדשות ופתרה 90 מתוך 500 הבעיות הפתוחות המובילות בתחום. אלכס קונטורוביץ', פרופסור למתמטיקה באוניברסיטת ראטגרס, הגיב: “אם בן אדם היה עושה את זה, זו הייתה מדליית פילדס מיידית, בלי שאלות.” זה הסימן שהאזור הראשון במבחן, זה עם התשובה האחת שאפשר לבדוק, כבר עבר את הקו.
בעשר הדקות הקרובות: תרשמו חמש משימות שחשבתם להעביר ל-AI, תריצו כל אחת מהן במבחן, ותתחילו מזו שענתה כן על שאלה 1.