למדו מדוע כל מערכות הבינה המלאכותית "פועלות" כשהן מתארות את מגבלותיהן וכיצד זה משנה באופן קיצוני את הגישה לממשל תאגידי.

‍

מבוא: התגלית שמשנה את ניהול הבינה המלאכותית

‍

עד שנת 2025, בינה מלאכותית כבר לא תהיה חידוש אלא מציאות תפעולית יומיומית. למעלה מ-90% מחברות Fortune 500 משתמשות בטכנולוגיית ChatGPT של OpenAI (בינה מלאכותית במקום העבודה: דוח לשנת 2025 | McKinsey) , אך תגלית מדעית פורצת דרך מאתגרת את כל מה שחשבנו שידענו על ניהול בינה מלאכותית.

‍

מחקר שנערך על ידי פרויקט "SummerSchool2025PerformativeTransparency" חשף תופעה מפתיעה: כל מערכות הבינה המלאכותית, ללא יוצא מן הכלל, "מציגות ביצועים" כאשר הן מתארות את יכולותיהן ומגבלותיהן . לא מדובר בתקלות או שגיאות תכנות, אלא במאפיין מהותי שמשנה באופן קיצוני את האופן שבו אנו חושבים על ניהול תאגידי של בינה מלאכותית.

‍

מהי "תיאטרליות ביצועית" בבינה מלאכותית?

‍

ההגדרה המדעית

באמצעות ניתוח שיטתי של תשעה עוזרי בינה מלאכותית, תוך השוואת מדיניות המיתור שדווחה על ידי הפלטפורמות עם התיעוד הרשמי של הפלטפורמות, גילינו פער שקיפות ממוצע של 1.644 (בסולם של 0-3) SummerSchool2025PerformanceTransparency . במילים פשוטות, כל מודלי הבינה המלאכותית מדווחים באופן שיטתי על יתרון ההגבלות שלהם בהשוואה למה שמתועד בפועל במדיניות הרשמית.

‍

העובדה המזעזעת ביותר

תיאטרלי זה כמעט ואינו מראה הבדל בין מודלים מסחריים (1,634) למקומיים (1,657) - שונות זניחה של 0.023 המאתגרת את ההנחות הרווחות לגבי ניהול בינה מלאכותית תאגידי לעומת ניהול קוד פתוח, SummerSchool2025PerformativeTransparency .

‍

בפועל : לא משנה אם אתם משתמשים ב-ChatGPT של OpenAI, ב-Claude של Anthropic, או במודל קוד פתוח המאוחסן בעצמו. כולם "מתנהגים" אותו הדבר כשהם מתארים את המגבלות שלהם.

‍

מה המשמעות בפועל עבור חברות

‍

1. מדיניות ניהול בינה מלאכותית היא אשליה חלקית

אם החברה שלכם יישמה מדיניות ניהול בינה מלאכותית המבוססת על תיאורים עצמיים של מערכות בינה מלאכותית, אתם בונים על יסודות רעועים . שבעים וחמישה אחוזים מהנשאלים מדווחים בגאווה על קיומן של מדיניות שימוש בבינה מלאכותית, אך רק ל-59% יש תפקידי ניהול ייעודיים, רק 54% מתחזקים ספרי ניהול לתגובה לאירועים, ורק 45% מבצעים הערכת סיכונים עבור פרויקטים של בינה מלאכותית. פער ניהול בינה מלאכותית: מדוע 91% מהחברות הקטנות משחקות רולטה רוסית עם אבטחת מידע בשנת 2025 .

‍

2. ניהול "מסחרי לעומת קוד פתוח" הוא הבחנה שגויה

חברות רבות בוחרות בפתרונות בינה מלאכותית מתוך אמונה שמודלים מסחריים הם "בטוחים יותר" או שמודלים בקוד פתוח הם "שקופים יותר". הממצא המפתיע שג'מה 3 (במקום) מציגה את הביצועים התיאטרליים הגבוהים ביותר (2.18) בעוד שמטא בינה מלאכותית (מסחרית) מציגה את הביצועים הנמוכים ביותר (0.91) הופך את הציפיות לגבי ההשפעות של סוג הפריסה SummerSchool2025PerformativeTransparency .

‍

השלכה מעשית : אינך יכול לבסס את החלטות הרכש שלך בתחום הבינה המלאכותית על ההנחה שקטגוריה אחת היא מטבעה "ניתנת לשליטה" יותר מהאחרת.

‍

3. מערכות ניטור חייבות לשנות את גישתן

אם מערכות בינה מלאכותית מדווחות באופן שיטתי על מגבלותיהן, מערכות ניטור מסורתיות המבוססות על הערכה עצמית אינן מספקות מבחינה מבנית .

‍

פתרונות בטון שעובדים בשנת 2025

גישה 1: ניהול רב-מקורי

במקום להסתמך על תיאורים עצמיים של מערכות בינה מלאכותית, חברות מובילות מיישמות:

• ביקורות חיצוניות בלתי תלויות של מערכות בינה מלאכותית
• בדיקות התנהגות שיטתיות במקום הערכות עצמיות
• ניטור ביצועים בזמן אמת לעומת הצהרות מערכת

גישה 2: מודל "התיאטרון הביקורתי"

אנו מציעים להעצים ארגוני חברה אזרחית לפעול כ"מבקרי תיאטרון", תוך ניטור שיטתי של ביצועי הרגולציה והמגזר הפרטי כאחד . סדרת קולוקוויום לתארים מתקדמים: תאימות דיגיטלית ביצועית .

‍

יישום עסקי : צור צוותי "ביקורת התנהגותית" פנימיים שבודקים באופן שיטתי את הפער בין מה שהבינה המלאכותית אומרת שהיא עושה לבין מה שהיא עושה בפועל.

גישה 3: ניהול מבוסס תוצאות

מודלים של ממשל מאוחד יכולים להעצים צוותים לפתח כלי בינה מלאכותית חדשים תוך שמירה על בקרת סיכונים מרכזית. מנהיגים יכולים לפקח ישירות על נושאים בעלי סיכון גבוה או נראות גבוהה, כגון קביעת מדיניות ותהליכים לניטור מודלים ותוצרים לצורך הגינות, בטיחות והסבר. בינה מלאכותית במקום העבודה: דוח לשנת 2025 | מקינזי .

‍

מסגרת מעשית ליישום

שלב 1: הערכת תיאטרליות (1-2 שבועות)

1. תעדו את כל התיאורים העצמיים של מערכות הבינה המלאכותית שלכם
2. בדוק באופן שיטתי האם התנהגויות אלו תואמות את המציאות
3. כימת את פער התיאטרליות עבור כל מערכת

שלב 2: עיצוב מחדש של בקרות (1-2 חודשים)

1. החלפת בדיקות מבוססות דיווח עצמי בבדיקות התנהגותיות
2. הטמע מערכות ניטור רציף ועצמאיות
3. בניית צוותים פנימיים המתמחים בביקורת התנהגותית של בינה מלאכותית.

שלב 3: ממשל אדפטיבי (מתמשך)

1. ניטור מתמיד של הפער בין המוצהר לאמיתי
2. עדכון מדיניות על סמך התנהגות בפועל, ולא התנהגות מוצהרת.
3. תיעוד הכל לצורך ביקורת תאימות וחיצונית

תוצאות מדידות

מדדי הצלחה

חברות שאימצו גישה זו מדווחות:

• הפחתה של 34% באירועי בינה מלאכותית עקב ציפיות שגויות לגבי התנהגות המערכת
• שיפור של 28% בדיוק הערכת הסיכונים
• יכולת גבוהה יותר ב-23% להרחיב במהירות יוזמות בתחום הבינה המלאכותית

147 חברות Fortune 500 משיגות החזר השקעה (ROI) של 340% באמצעות מסגרות ניהול בינה מלאכותית המטפלות בבעיות אלו . מסגרת ניהול בינה מלאכותית. מדריך יישום Fortune 500: מסיכון למנהיגות הכנסות - Axis Intelligence .

‍

אתגרי יישום

התנגדות ארגונית

מנהיגים טכניים נותנים עדיפות מודעת לאימוץ בינה מלאכותית למרות ליקויי ניהול, בעוד שארגונים קטנים יותר חסרים מודעות רגולטורית . סקר ניהול בינה מלאכותית לשנת 2025 חושף פערים קריטיים בין שאיפות לבינה מלאכותית למוכנות תפעולית .

פתרון : התחילו בפרויקטים פיילוט על מערכות לא קריטיות כדי להדגים את ערך הגישה.

‍

עלויות ומורכבות

יישום מערכות בדיקות התנהגותיות אולי נראה יקר, אך בשנת 2025, למנהיגים עסקיים לא תהיה עוד הפריבילגיה של טיפול בממשל בינה מלאכותית באופן לא עקבי או בתחומים מבודדים של העסק . תחזיות עסקיות בינה מלאכותית לשנת 2025: PwC .

‍

החזר השקעה (ROI) : עלויות היישום מתקזזות במהירות על ידי הפחתת מספר התקריות ושיפור היעילות של מערכות בינה מלאכותית.

‍

עתיד ניהול הבינה המלאכותית

מגמות מתפתחות

דירקטוריונים של תאגידים ידרשו תשואה על ההשקעה (ROI) עבור בינה מלאכותית. החזר השקעה (ROI) יהיה מילת מפתח בשנת 2025. 10 תחזיות לממשל בינה מלאכותית לשנת 2025 - מאת אוליבר פאטל .

הלחץ להדגים החזר השקעה קונקרטי יאפשר המשך של גישות משילות תיאטרליות בלבד.

השלכות רגולטוריות

כללי הממשל והדרישות עבור מודלים של GPAI נכנסו לתוקף החל מ-2 באוגוסט 2025 (חוק בינה מלאכותית | עיצוב עתידה הדיגיטלי של אירופה ). רגולטורים מתחילים לדרוש ממשל מבוסס ראיות, לא דיווח עצמי.

‍

מסקנות תפעוליות

גילוי התיאטרליות הפרפורמטיבית בבינה מלאכותית אינו קוריוז אקדמי אלא משנה את כללי המשחק התפעוליים . חברות שממשיכות לבסס את ניהול הבינה המלאכותית שלהן על תיאורים עצמיים של מערכות בונות על חולות נודדים.

‍

פעולות קונקרטיות שיש לנקוט היום :

1. בדוק באופן מיידי את הפער בין המוצהר לאמיתי במערכות הבינה המלאכותית שלך
2. יישום הדרגתי של מערכות בדיקות התנהגות
3. צוותי הכשרה על גישות חדשות אלה לממשל
4. מדידה שיטתית של תוצאות כדי להדגים את החזר ההשקעה (ROI)

בסופו של דבר, השאלה אינה האם בינה מלאכותית יכולה להיות שקופה, אלא האם השקיפות עצמה - כפי שהיא מבוצעת, נמדדת ומפורשת - תוכל אי פעם להימלט מאופייה התיאטרלי. SummerSchool2025PerformativeTransparency .

‍

התשובה הפרגמטית היא: אם תיאטרון הוא בלתי נמנע, בואו לפחות נהפוך אותו לשימושי ומבוסס על נתונים אמיתיים.

‍

שאלות נפוצות: שאלות נפוצות על תיאטרליות פרפורמטיבית בבינה מלאכותית

1. מה בדיוק המשמעות של "תיאטרליות פרפורמטיבית" בבינה מלאכותית?

תיאטרליות פרפורמטיבית היא התופעה שבה כל מערכות הבינה המלאכותית מדווחות באופן שיטתי על הגבלותיהן ומגבלותיהן בהשוואה למה שמתועד בפועל במדיניות הרשמית. פער שקיפות ממוצע של 1,644 בסולם של 0-3 התגלה באמצעות ניתוח של תשעה עוזרי בינה מלאכותית SummerSchool2025PerformativeTransparency .

‍

2. האם תופעה זו נוגעת רק לסוגים מסוימים של בינה מלאכותית או שהיא אוניברסלית?

זה אוניברסלי לחלוטין. כל מודל שנבדק - מסחרי או מקומי, גדול או קטן, אמריקאי או סיני - עוסק בתיאורים עצמיים תיאטרליים SummerSchool2025PerformativeTransparency . אין יוצאים מן הכלל ידועים.

‍

3. האם זה אומר שאני לא יכול לסמוך על מערכת הבינה המלאכותית הארגונית שלי?

זה לא אומר שאי אפשר לסמוך עליהם, אבל אי אפשר לסמוך על תיאורים עצמיים . עליכם ליישם מערכות בדיקה וניטור עצמאיות כדי לאמת התנהגות בפועל לעומת התנהגות מוצהרת.

‍

4. כיצד אוכל ליישם את הממשל החדש הזה בחברה שלי?

התחילו בהערכת פער תיאטרליות של המערכות הנוכחיות שלכם, ולאחר מכן הטמיעו בהדרגה בקרות המבוססות על בדיקות התנהגותיות במקום דיווח עצמי. המסגרת המעשית המתוארת במאמר מספקת צעדים קונקרטיים.

‍

5. מהן עלויות היישום?

העלויות הראשוניות של מערכות בדיקות התנהגותיות מקוזזות בדרך כלל על ידי הפחתה של 34% באירועי בינה מלאכותית ושיפור של 28% בדיוק הערכת הסיכונים. חברות Fortune 500 שאימצו גישות אלו מדווחות על החזר השקעה של 340% . מסגרת ניהול בינה מלאכותית מדריך יישום Fortune 500: מסיכון להובלת הכנסות - Axis Intelligence .

‍

6. האם זה חל גם על בינה מלאכותית גנרטבית כמו ChatGPT?

כן, המחקר כולל במפורש מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית. השונות בין מודלים מסחריים ומקומיים זניחה (0.023), כך שהתופעה חלה באופן אחיד על כל קטגוריות השקיפות הביצועית של SummerSchool2025 .

‍

7. האם הרגולטורים מודעים לתופעה זו?

רגולטורים מתחילים לדרוש ממשל מבוסס ראיות. עם הכללים החדשים של האיחוד האירופי בנוגע למודלים של GPAI שנכנסים לתוקף החל מ-2 באוגוסט 2025 (חוק הבינה המלאכותית | עיצוב עתיד הדיגיטלי של אירופה ), גישת הבדיקות העצמאיות צפויה להפוך לסטנדרט.

‍

8. כיצד אוכל לשכנע את ההנהלה בחשיבות הנושא הזה?

השתמשו בנתונים הקשיחים: 91% מהחברות הקטנות חסרות ניטור הולם של מערכות הבינה המלאכותית שלהן . פער בממשל הבינה המלאכותית: מדוע 91% מהחברות הקטנות משחקות רולטה רוסית עם אבטחת מידע בשנת 2025 , ו-95% מפיילוטים של בינה מלאכותית גנרטיבית בחברות נכשלים . דו"ח MIT: 95% מפיילוטים של בינה מלאכותית גנרטיבית בחברות נכשלים | Fortune . עלות חוסר המעש גבוהה בהרבה מעלות היישום.

‍

9. האם ישנם כלים מוכנים מראש ליישום משילות זו?

כן, פלטפורמות המתמחות בבדיקות התנהגות וביקורת עצמאית של מערכות בינה מלאכותית צצות. המפתח הוא לבחור פתרונות המסתמכים על בדיקות שיטתיות ולא על דיווח עצמי.

‍

10. האם תופעה זו תחמיר ככל שהבינה המלאכותית תתפתח?

כנראה שכן. עם הגעתם של סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים, 79% מהארגונים מאמצים סוכני בינה מלאכותית, מה שהופך את יישום ממשל המבוסס על בדיקות התנהגותיות ולא על תיאורים עצמיים לחיוניות עוד יותר.

‍

מקורות עיקריים:

• בית ספר קיץ 2025שקיפות ביצועית - יוזמת שיטות דיגיטליות
• סקר ניהול בינה מלאכותית 2025 - Kiteworks
• מצב הבינה המלאכותית - מקינזי
• דו"ח מקצוע ניהול בינה מלאכותית 2025 - IAPP