האגדה מספרת כי יום אחד ישב ארכימדס באמבטיה ואז לפתע קם והחל לרוץ ברחוב עירום כשהוא צועק "אאורקה!", או בעברית פשוטה "מצאתי!". היה זה הרגע שבו פתר את חידת הכתר של המלך ומצא את חוק הציפה. פאסט פורוורד יותר מ-2,000 שנה, מוקפים במנועי חיפוש וצ'טים של בינה מלאכותית, האם האדם עדיין יכול לצעוק "מצאתי"? האם בכלל יש צורך במומחיות אנושית כדי ליצור רעיונות?
● הפקולטה | המלכודת במנוע החיפוש שאנחנו לא מודעים אליה - וחוסמת את היצירתיות של הטאלנטים
● הפקולטה | השיבוש נכנס לחישוב: כך המלחמה באיראן שינתה את המודלים העסקיים
למעשה, כשארכימדס קפץ מהאמבטיה הוא חווה רגע של חדשנות רקומביננטית - כלומר לא חדשנות יש מאין, אלא חדשנות שנוצרת מחיבורים של פיסות מידע לכדי פתרון חדש. כשאנחנו רוצים היום למצוא רעיון חדש, אנחנו לא פעם פונים למנועי החיפוש או למודלי השפה של הבינה המלאכותית (GenAI), אבל שם אנחנו פוגשים מלכודת שאנחנו לא מודעים אליה - בועת הרעיונות (Ideation Bubbles).
זה קורה כי מנועי החיפוש ומודלי ה-AI מעוצבים לפי לוגיקת ניצול (Exploitation) של מידע קיים, כלומר מעוצבים כדי לנצל באופן מקסימלי את המידע הקיים ולחשוף את המשתמשים למידע פופולרי רלוונטי, וגם צפוי. איך זה משפיע על היכולת לחדש?
במחקר שערכו ד"ר מורן לזר, פרופ' הילה ליפשיץ, ד"ר צ'רלס איובי וחן אמונה, בשיתוף אוניברסיטת תל אביב, Harvard, Warwick והאוניברסיטה העברית, בדקו החוקרים כיצד עיצוב האלגוריתם של מנוע החיפוש משפיע על היצירתיות של מומחים ומומחיות, לעומת אנשים בעלי פחות מומחיות בתחום.
הממצאים היו מפתיעים: כשהמומחים השתמשו במנועי חיפוש סטנדרטיים, כמו גוגל, הם הניבו תוצאות שלא היו טובות יותר מאלה של בעלי מומחיות נמוכה.
הסיבה לכך היא אותה בועת רעיונות. האלגוריתם יוצר מעין הטיית אישוש דיגיטלית: הוא מזין את המומחים במידע שמאשר את מה שהם כבר יודעים, וכך מנטרל את היכולת שלהם לייצר חיבורים לא שגרתיים מפיסות מידע מגוון. במילים אחרות, הטכנולוגיה עלולה להגביל את הפוטנציאל היצירתי של מומחים.
מנוע החיפוש שעוזר לחדשנות
אז מה עושים? כדי לבחון כיצד אפשר לנפץ את הבועה, פיתחנו אב-טיפוס למנוע חיפוש בשם XYZ, המבוסס על "לוגיקת חקירה" (Exploration). כלומר, בניגוד למנועים רגילים, XYZ מציג בכוונה מידע נדיר, מגוון ובלתי צפוי.
וכאן קרה השינוי הדרמטי: המומחים שהתנסו בכלי החדש הצליחו להשתמש בידע המעמיק שלהם, כדי לחבר את המידע הנדיר שהוא העלה לטובת פתרונות פורצי דרך. התוצאה הייתה: רעיונות שהיו ב-11% יותר יצירתיים, מאלה שהגו האנשים חסרי המומחיות שהשתמשו במנוע החיפוש החדשני.
בעידן בו הטכנולוגיה מאיימת לייתר מומחים, הממצאים האלה מובילים דווקא לתובנה הפוכה: המומחיות חשובה מאי פעם. אבל מומחים זקוקים לכלים טכנולוגיים שיאפשרו להם חשיפה למידע רחב ומגוון, ולא רק למידע שכיח, אותו הם כבר מכירים היטב.
הפרומפטים שמקדמים יצירתיות
שימוש במגוון מנועי החיפוש ומודלי ה-GenAI הזמינים כיום, כדי לייצר חדשנות בארגון - יכול לעזור בעיקר במשימות מוגדרות. אבל כשאתם כמנהלים נדרשים להוביל מהלכים המצריכים חשיבה מחוץ לקופסה, אותם מודלים יכולים דווקא להזיק.
הם עלולים להכניס "בועת רעיונות" לארגון ולייצר מצב שבו עובדות ועובדים רבים מציעים רעיונות שבעצם דומים זה לזה. זהו מצב שעלול לגרום לארגון לאבד את ערך ההטרוגניות שלו, הנובע מחשיבה משותפת - ובהמשך לפגוע ביתרון התחרותי שמקורו בחדשנות שמייצרים הטאלנטים בארגון.
גם אם אין לכם בארגון מנוע חיפוש כמו XYZ מומלץ להשתמש בכלים באופן יותר ביקורתי. כלומר, לא להסתפק בתוצאות שקיבלתם מהגוגל או מהצ'אט ולבצע חיפוש אקטיבי רחב יותר של מידע מגוון.
בעבודה עם מודלים של בינה מלאכותית אפשר לבקש שהכלי ירחיב את החיפוש לתוצאות נדירות ורחוקות יותר, כאלו שלרוב לא יופיעו בעמוד התוצאות הראשון במנועי חיפוש. חשוב לנסח פרומפטים שמעודדים חיפוש רחב, עם פרספקטיבות שונות על אותה בעיה, להגדיר אפיונים של פרסונות שונות בפרומפט שיסתכלו על אותה בעיה, או לשנות את הפרמטרים של המודל, כמו פרמטר "הטמפרטורה" - שמכתיב את מידת דיוק החקירה של הכלי.
ואחרי הכול - האם בעידן של בינה מלאכותית ג'נרטיבית עדיין צריך בכלל לטפח מומחיות אנושית? אז התשובה היא כן, ואפילו יותר מבעבר. מומחיות ומומחים הם אלו שידעו לזהות איפה יש ערך למידע הלא-צפוי שיגיע מהבינה המלאכותית. האחריות שלנו כמנהלים היא בעיקר להנחות את הטאלנטים שלנו - פשוט לחפש רחוק.
