Newsletter

ויסות מה שלא נוצר: האם אירופה נמצאת בסיכון של חוסר רלוונטיות טכנולוגית?

**כותרת: חוק הבינה המלאכותית האירופי - הפרדוקס של מי מווסת את מה שהוא לא מפתח** **סיכום:** אירופה מושכת רק עשירית מההשקעה העולמית בבינה מלאכותית אך טוענת שהיא מכתיבה כללים גלובליים. זהו "אפקט בריסל" - הטלת תקנות בקנה מידה עולמי באמצעות כוח שוק מבלי להניע חדשנות. חוק הבינה המלאכותית נכנס לתוקף בלוח זמנים מדורג עד 2027, אך חברות טכנולוגיה רב-לאומיות מגיבות באסטרטגיות התחמקות יצירתיות: הפעלת סודות מסחריים כדי להימנע מחשיפת נתוני הדרכה, הפקת סיכומים תואמים טכנית אך בלתי מובנים, שימוש בהערכה עצמית כדי להוריד את דירוג המערכות מ"סיכון גבוה" ל"סיכון מינימלי", וקניות בפורומים על ידי בחירת מדינות חברות עם בקרות פחות מחמירות. הפרדוקס של זכויות יוצרים אקסטרה-טריטוריאליות: האיחוד האירופי דורש ש-OpenAI יעמוד בחוקים האירופיים גם עבור הדרכה מחוץ לאירופה - עיקרון שמעולם לא נראה במשפט הבינלאומי. "המודל הכפול" צץ: גרסאות אירופאיות מוגבלות לעומת גרסאות גלובליות מתקדמות של אותם מוצרי בינה מלאכותית. סיכון ממשי: אירופה הופכת ל"מבצר דיגיטלי", מבודד מחדשנות עולמית, כאשר אזרחים אירופאים ניגשים לטכנולוגיות נחותות. בית המשפט לצדק כבר דחה את טענת ההגנה של "סודות מסחריים" בתיק דירוג האשראי, אך אי הוודאות הפרשנית נותרה עצומה - מה בדיוק פירוש "סיכום מפורט מספיק"? איש אינו יודע. השאלה האחרונה ללא מענה: האם האיחוד האירופי יוצר דרך שלישית אתית בין הקפיטליזם האמריקאי לשליטת המדינה הסינית, או פשוט מייצא בירוקרטיה למגזר שבו הוא אינו מתחרה? לעת עתה: מובילה עולמית ברגולציה של בינה מלאכותית, שולית בפיתוחה. תוכנית עצומה.
פאביו לאוריה
מנכ"ל ומייסד חברת Electe

חוק הבינה המלאכותית האירופי: בין שקיפות לאסטרטגיות העלמת מס של חברות

האיחוד האירופי נקט צעד היסטורי עם כניסתו לתוקף של חוק הבינה המלאכותית, הרגולציה המקיפה הראשונה בעולם בנושא בינה מלאכותית. חוק מהפכני זה, המציב את אירופה בחזית ניהול הבינה המלאכותית, קובע מסגרת רגולטורית מבוססת סיכונים שמטרתה לאזן בין חדשנות להגנה על זכויות יסוד. עם זאת, הרגולציה מייצגת גם ביטוי נוסף של מה שמכונה " אפקט בריסל " - נטיית האיחוד האירופי לכפות כללים משלו ברחבי העולם באמצעות כוח שוק, מבלי בהכרח להניע חדשנות טכנולוגית.

בעוד שארצות הברית וסין מובילות את פיתוח הבינה המלאכותית עם השקעות ציבוריות ופרטיות אדירות (45% ו-30% מההשקעות העולמיות בשנת 2024, בהתאמה), אירופה משכה אליה רק ​​10% מההשקעות העולמיות בבינה מלאכותית. בתגובה, האיחוד האירופי מנסה לפצות על הפיגור הטכנולוגי שלו באמצעות רגולציה, תוך הטלת סטנדרטים שבסופו של דבר משפיעים על כל המערכת האקולוגית העולמית.

השאלה המרכזית היא: האם אירופה יוצרת סביבה המעודדת חדשנות אחראית או שהיא פשוט מייצאת בירוקרטיה לתעשייה שבה היא לא יכולה להתחרות?

המימד האקסטרה-טריטוריאלי של הרגולציה האירופית

חוק הבינה המלאכותית חל לא רק על חברות אירופאיות, אלא גם על אלו הפועלות בשוק האירופי או שמערכות הבינה המלאכותית שלהן משפיעות על אזרחי האיחוד האירופי. סמכות שיפוט חוץ-טריטוריאלית זו בולטת במיוחד בהוראות הנוגעות למודלים של GPAI, כאשר רסיטל 106 לחוק קובע כי ספקים חייבים לציית לזכויות היוצרים של האיחוד האירופי "ללא קשר לתחום השיפוט שבו המודלים מאומנים".

גישה זו ספגה ביקורת חריפה מצד כמה משקיפים, הרואים בה ניסיון של האיחוד האירופי לכפות כללים משלו על חברות שאינן ממוקמות בשטחו. מבקרים טוענים כי הדבר עלול ליצור קרע במערכת האקולוגית הטכנולוגית העולמית, כאשר חברות ייאלצו לפתח גרסאות נפרדות של מוצריהן עבור השוק האירופי או לאמץ סטנדרטים אירופיים עבור כל השווקים כדי להימנע מעלויות תאימות נוספות.

לכן, חברות טכנולוגיה רב-לאומיות נמצאות במצב קשה: התעלמות מהשוק האירופי אינה אפשרות בת קיימא, אך עמידה בחוק הבינה המלאכותית דורשת השקעה משמעותית ועלולה להגביל את הזדמנויות החדשנות. השפעה זו מוגברת עוד יותר על ידי לוח הזמנים השאפתני ליישום ופרשנות לא ודאית של סעיפים רבים.

לוח הזמנים של היישום והמסגרת הרגולטורית

חוק הבינה המלאכותית נכנס לתוקף ב-1 באוגוסט 2024, אך יישומו יבוצע לפי לוח זמנים מדורג:

  • 2 בפברואר 2025 : נכנס לתוקף איסור על מערכות בינה מלאכותית המהוות סיכונים בלתי מקובלים (כגון ניקוד חברתי ממשלתי) ודרישות אוריינות בינה מלאכותית.
  • 2 במאי 2025 : מועד אחרון לסיום קוד ההתנהגות עבור מודלים של בינה מלאכותית למטרות כלליות (GPAI)
  • 2 באוגוסט 2025 : יישום הכללים בנוגע למודלים כלליים של בינה מלאכותית, ממשל ורשויות הודעה
  • 2 באוגוסט 2026 : יישום מלא של ההוראות הנוגעות למערכות בסיכון גבוה וחובות שקיפות
  • 2 באוגוסט 2027 : אכיפת כללים עבור מערכות בסיכון גבוה הכפופות לחקיקת בטיחות המוצר

הרגולציה מאמצת גישה מבוססת סיכונים, המסווגת מערכות בינה מלאכותית לארבע קטגוריות: סיכון בלתי מקובל (אסור), סיכון גבוה (כפוף לדרישות מחמירות), סיכון מוגבל (עם דרישות שקיפות) וסיכון מינימלי או ללא סיכון (שימוש חופשי). סיווג זה קובע התחייבויות ספציפיות עבור מפתחים, ספקים ומשתמשים.

סעיפי שקיפות חדשים: מכשול לחדשנות?

אחת החידושים המשמעותיים ביותר בחוק הבינה המלאכותית נוגעת לדרישות השקיפות, שמטרתן לטפל באופי ה"קופסה השחורה " של מערכות בינה מלאכותית. דרישות אלו כוללות:

  • דרישה מספקי מודל GPAI לפרסם "סיכום מפורט מספיק" של נתוני האימון, שיקל על בדיקה על ידי בעלי זכויות יוצרים וצדדים מעוניינים אחרים
  • הצורך במערכות שמקיימות אינטראקציה עם בני אדם כדי ליידע את המשתמשים שהם מתקשרים עם מערכת בינה מלאכותית
  • הדרישה לתייג בבירור תוכן שנוצר או שונה על ידי בינה מלאכותית (כגון דיפפייקים)
  • יישום תיעוד טכני מקיף עבור מערכות בסיכון גבוה

דרישות אלו, אף על פי שנועדו להגן על זכויות האזרחים, עלולות להוות נטל משמעותי על חברות, ובמיוחד על חברות הזנק ועסקים קטנים ובינוניים חדשניים. הצורך לתעד תהליכי פיתוח, נתוני הכשרה והיגיון קבלת החלטות בפירוט עלול להאט את מחזורי החדשנות ולהגדיל את עלויות הפיתוח, ולהעמיד חברות אירופאיות בעמדת נחיתות בהשוואה למתחרים באזורים אחרים עם תקנות פחות מחמירות.

מקרי בוחן: העלמת מס בפועל

ניקוד אשראי וקבלת החלטות אוטומטית

הפסיקה בתיק C-203/22 מדגישה כיצד חברות מתנגדות בתחילה לחובות שקיפות. הנתבעת, ספקית תקשורת, טענה כי חשיפת ההיגיון של אלגוריתם ניקוד האשראי שלה תחשוף סודות מסחריים ותסכן את יתרונה התחרותי.6 בית המשפט העליון של האיחוד האירופי דחה טענה זו, וקבע כי סעיף 22 לתקנת ה-GDPR מזכה אנשים בהסבר על "הקריטריונים וההיגיון" העומדים מאחורי החלטות אוטומטיות, גם אם הן פשוטות יותר .6

בינה מלאכותית גנרטיבית והתחמקות מזכויות יוצרים

על פי המערכת הדו-שכבתית של חוק הבינה המלאכותית, רוב מודלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית נופלים תחת שכבה 1, המחייבת עמידה בזכויות יוצרים של האיחוד האירופי וסיכומי נתוני הדרכה .2 כדי להימנע מתביעות הפרת זכויות יוצרים, חברות כמו OpenAI עברו לנתונים סינתטיים או תוכן מורשה, אך פערים בתיעוד נותרו.

השלכות על זכויות יוצרים: אירופה קובעת את הסטנדרט העולמי

חוק הבינה המלאכותית מכיל סעיפים ספציפיים הקשורים לזכויות יוצרים המרחיבים את השפעתו הרגולטורית של האיחוד האירופי הרבה מעבר לגבולותיו. ספקי מודל GPAI חייבים:

  • לכבד את שמירות הזכויות שנקבעו בהוראת השוק הדיגיטלי האחיד (2019/790)
  • ספקו סיכום מפורט של התוכן בו נעשה שימוש בהדרכה, תוך איזון בין הצורך להגן על סודות מסחריים לבין הצורך לאפשר לבעלי זכויות היוצרים לאכוף את זכויותיהם.

סעיף 106 לחוק הבינה המלאכותית קובע כי ספקים חייבים לציית לחוק זכויות היוצרים של האיחוד האירופי "ללא קשר לתחום השיפוט בו מאומנים המודלים". גישה אקס-טריטוריאלית זו מעלה שאלות לגבי התאמתה לעקרונות הטריטוריאליות של זכויות יוצרים ועלולה ליצור סכסוכים רגולטוריים עם תחומי שיפוט אחרים.

אסטרטגיות תאגידיות: העלמת מס או עמידה ב"אפקט בריסל"?

עבור חברות טכנולוגיה גלובליות, חוק הבינה המלאכותית מציג בחירה אסטרטגית מהותית: להסתגל ל"אפקט בריסל" ולעמוד בתקנים אירופיים ברחבי העולם, או לפתח גישות מובחנות לשווקים שונים? מספר אסטרטגיות צצו:

אסטרטגיות התחמקות והפחתת סיכונים

  1. מגן סודות מסחריים : חברות רבות מנסות להגביל את הגילוי על ידי הפעלת הגנות סודות מסחריים המסופקות על ידי הנחיית סודות מסחריים של האיחוד האירופי. חברות טוענות כי גילוי מפורט של נתוני אימון או ארכיטקטורות מודל יחשוף מידע קנייני, ויפגע בתחרותיות שלהן. גישה זו מבלבלת בין דרישת החוק לסיכום נתונים לבין גילוי מלא.
  2. מורכבות טכנית כהגנה : האופי המורכב מטבען של מערכות בינה מלאכותית מודרניות מציע אפשרות נוספת להפחתת תופעות לוואי. חברות מייצרות סיכומים תואמים טכנית אך מילוליים מדי או מלאים בז'רגון, אשר עומדים באופן רשמי בדרישות החוק מבלי לאפשר בדיקה משמעותית. לדוגמה, סיכום נתוני אימון עשוי לפרט קטגוריות רחבות של נתונים (למשל, "טקסטים זמינים לציבור") מבלי לציין מקורות, פרופורציות או שיטות ספציפיים.
  3. פרצת ההערכה העצמית : תיקונים לסעיף 6 לחוק הבינה המלאכותית מציגים מנגנון הערכה עצמית המאפשר למפתחים לפטור את המערכות שלהם מסיווג בסיכון גבוה אם הם סבורים שהסיכונים "זניחים". פרצה זו מעניקה לחברות סמכות חד-צדדית להימנע מחובות ציות מחמירות.
  4. קניות בפורומים רגולטוריים : חוק הבינה המלאכותית מאציל את האכיפה לרשויות פיקוח שוק לאומיות, מה שמוביל לפערים פוטנציאליים בקפדנות ובמומחיות. חברות מסוימות ממקמות אסטרטגית את פעילותן האירופית במדינות חברות עם גישות אכיפה רפויות יותר או פחות משאבי אכיפה.

"המודל הכפול" כתגובה לאפקט בריסל

כמה חברות טכנולוגיה גדולות מפתחות "מודל פעולה כפול":

  1. גרסאות "תואמות לאיחוד האירופי" של מוצרי הבינה המלאכותית שלהם עם פונקציונליות מוגבלת אך תואמות לחלוטין לחוק הבינה המלאכותית
  2. גרסאות "גלובליות" מתקדמות יותר זמינות בשווקים עם תקנות פחות מחמירות

גישה זו, למרות היותה יקרה, מאפשרת שמירה על נוכחות בשוק האירופי מבלי לפגוע בחדשנות עולמית. עם זאת, פיצול זה עלול להוביל לפער טכנולוגי הולך וגדל, כאשר למשתמשים אירופאים תהיה גישה לטכנולוגיות פחות מתקדמות מאשר לאלו באזורים אחרים.

אי ודאות רגולטורית כמכשול לחדשנות אירופאית

חוק הבינה המלאכותית האירופי מייצג נקודת מפנה ברגולציה של בינה מלאכותית, אך מורכבותו ועמימותו הפרשנית יוצרות אווירה של אי ודאות שעלולה להשפיע לרעה על חדשנות והשקעות במגזר. חברות עומדות בפני מספר אתגרים:

אי ודאות רגולטורית כסיכון עסקי

הנוף הרגולטורי המתפתח ללא הרף מציב סיכונים משמעותיים עבור חברות. הפרשנות של מושגים מרכזיים כגון "סיכום מפורט מספיק" או סיווג של מערכות "בסיכון גבוה" נותרה מעורפלת. אי ודאות זו עלולה לגרום ל:

  1. עלויות תאימות בלתי צפויות : חברות חייבות להקדיש משאבים משמעותיים לתאימות ללא ודאות מלאה לגבי הדרישות הסופיות.
  2. אסטרטגיות שוק זהירות : אי ודאות רגולטורית עלולה להוביל להחלטות השקעה שמרניות יותר ועיכובים בפיתוח טכנולוגיות חדשות, במיוחד באירופה.
  3. פיצול השוק הדיגיטלי האירופי : פרשנות לא עקבית של הכללים בין המדינות החברות עלולה ליצור טלאים רגולטוריים שקשה לעסקים לנווט בהם.
  4. תחרות עולמית אסימטרית : חברות אירופאיות עשויות למצוא את עצמן פועלות תחת אילוצים מחמירים יותר מאשר מתחרות באזורים אחרים, דבר המשפיע על התחרותיות הגלובלית שלהן.

פער החדשנות והריבונות הטכנולוגית

הדיון על "אפקט בריסל" הוא חלק מההקשר הרחב יותר של ריבונות טכנולוגית אירופאית. האיחוד האירופי מוצא את עצמו במצב קשה של לאזן בין הצורך לקדם חדשנות מקומית לבין הצורך לווסת טכנולוגיות שפותחו בעיקר על ידי שחקנים שאינם אירופאים.

בשנת 2024, חברות אירופאיות משכו רק 10% מההשקעות העולמיות בבינה מלאכותית, בעוד ארצות הברית וסין שלטו במגזר עם שילוב של השקעות ציבוריות ופרטיות מסיביות, מדיניות ידידותית לחדשנות וגישה לכמויות עצומות של נתונים. אירופה, עם הפיצול הלשוני, התרבותי והרגולטורי שלה, נאבקת לייצר אלופים טכנולוגיים המסוגלים להתחרות בעולם.

מבקרים טוענים כי הגישה הרגולטורית של אירופה עלולה לחנוק עוד יותר חדשנות ולהרתיע השקעות, בעוד שתומכים טוענים כי יצירת מסגרת רגולטורית אמינה עשויה למעשה לעודד את פיתוחה של בינה מלאכותית אתית ובטוחה מטבעה, וליצור יתרון תחרותי לטווח ארוך.

מסקנה: רגולציה ללא חדשנות?

"אפקט בריסל" של חוק הבינה המלאכותית מדגיש מתח מהותי בגישתה של אירופה לטכנולוגיה: היכולת לקבוע סטנדרטים גלובליים באמצעות רגולציה אינה עומדת במבחן מנהיגות מקבילה בחדשנות טכנולוגית. אסימטריה זו מעלה שאלות לגבי קיימותה ארוכת הטווח של גישה זו.

אם אירופה תמשיך לווסת טכנולוגיות שאינה מפתחת, היא מסתכנת במציאת עצמה במצב של תלות טכנולוגית גוברת, שבו הכללים שלה עלולים להפוך ללא רלוונטיים יותר ויותר במערכת אקולוגית עולמית המתפתחת במהירות. יתר על כן, חברות שאינן אירופאיות עלולות לסגת בהדרגה מהשוק האירופי או להציע גרסאות מוגבלות של מוצריהן שם, וליצור "מבצר דיגיטלי של אירופה" המבודד יותר ויותר מההתקדמות הגלובלית.

מצד שני, אם האיחוד האירופי היה מסוגל לאזן בין גישתו הרגולטורית לבין אסטרטגיה יעילה לקידום חדשנות, הוא היה יכול להגדיר ביעילות "דרך שלישית" בין הקפיטליזם האמריקאי לשליטת המדינה הסינית, תוך הצבת זכויות אדם וערכים דמוקרטיים בלב הפיתוח הטכנולוגי. תוכנית נרחבת , היו אומרים בצרפת .

עתידה של הבינה המלאכותית באירופה יהיה תלוי לא רק ביעילותו של חוק הבינה המלאכותית בהגנה על זכויות יסוד, אלא גם ביכולתה של אירופה להשלים את הרגולציה עם השקעה נאותה בחדשנות ולפשט את המסגרת הרגולטורית כדי להפוך אותה לפחות מכבידה. אחרת, אירופה מסתכנת במציאת עצמה במצב פרדוקסלי: מובילה עולמית ברגולציה של בינה מלאכותית, אך שולית בפיתוחה ויישומה.

מקורות והפניות

  1. הנציבות האירופית. (2024). "תקנה (EU) 2024/1689 לקביעת כללים הרמוניים בנושא בינה מלאכותית." כתב העת הרשמי של האיחוד האירופי.
  2. המשרד האירופי לבינה מלאכותית. (אפריל 2025). "הנחיות ראשוניות בנוגע לחובות עבור ספקי מודל GPAI." הנציבות האירופית.
  3. בית המשפט לצדק של האיחוד האירופי. (פברואר 2025). "פסק דין בתיק C-203/22 דן אנד ברדסטריט אוסטריה." בית המשפט העליון של האיחוד האירופי.
  4. ורסו, ז., וגנץ, מ. (דצמבר, 2024). "כיצד חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי יכול להגביר את השקיפות סביב נתוני הכשרה בתחום הבינה המלאכותית". TechPolicy.Press . https://www.techpolicy.press/how-the-eu-ai-act-can-increase-transparency-around-ai-training-data/
  5. ווכטר, ש. (2024). "מגבלות ופרצות בחוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי ובהנחיות האחריות בנושא בינה מלאכותית". כתב העת למשפט וטכנולוגיה של ייל, 26(3). https://yjolt.org/limitations-and-loopholes-eu-ai-act-and-ai-liability-directives-what-means-european-union-united
  6. זכויות דיגיטליות אירופיות (EDRi). (ספטמבר 2023). "מחוקקי האיחוד האירופי חייבים לסגור פרצה מסוכנת בחוק הבינה המלאכותית". https://www.amnesty.eu/news/eu-legislators-must-close-dangerous-loophole-in-ai-act/
  7. מכון עתיד החיים. (2025). "בודק תאימות לחוק הבינה המלאכותית". https://artificialintelligenceact.eu/assessment/eu-ai-act-compliance-checker/
  8. דומון, ד. (פברואר, 2025). "הבנת חוק הבינה המלאכותית ואתגרי הציות שלו". Help Net Security. https://www.helpnetsecurity.com/2025/02/28/david-dumont-hunton-andrews-kurth-eu-ai-act-compliance/
  9. גואדמוז, א. (2025). "חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי וזכויות יוצרים". כתב העת לקניין רוחני עולמי. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/jwip.12330
  10. White & Case LLP. (יולי, 2024). "חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי, המיוחל, הופך לחוק לאחר פרסומו בכתב העת הרשמי של האיחוד האירופי". https://www.whitecase.com/insight-alert/long-awaited-eu-ai-act-becomes-law-after-publication-eus-official-journal

משאבים לצמיחה עסקית

9 בנובמבר, 2025

מדריך מלא לתוכנות בינה עסקית לעסקים קטנים ובינוניים

שישים אחוז מהעסקים הקטנים והבינוניים האיטלקיים מודים בפערים קריטיים בהכשרת נתונים, ל-29% אין אפילו נתון ייעודי - בעוד ששוק ה-BI האיטלקי צמח מ-36.79 מיליארד דולר ל-69.45 מיליארד דולר עד 2034 (קצב צמיחה שנתי ממוצע של 8.56%). הבעיה אינה הטכנולוגיה, אלא הגישה: עסקים קטנים ובינוניים טובעים בנתונים המפוזרים על פני מערכות CRM, ERP וגליונות אלקטרוניים של אקסל מבלי להפוך אותם להחלטות. זה חל גם על אלו שמתחילים מאפס וגם על אלו המחפשים לייעל. קריטריוני הבחירה המרכזיים: שמישות באמצעות גרירה ושחרור ללא חודשים של הכשרה, יכולת הרחבה שגדלה איתך, אינטגרציה מקורית עם מערכות קיימות, עלות כוללת מלאה (יישום + הכשרה + תחזוקה) לעומת מחיר רישיון בלבד. מפת דרכים בת ארבעה שלבים - יעדי SMART מדידים (הפחתת נטישה ב-15% ב-6 חודשים), מיפוי מקורות נתונים נקיים (זבל נכנס = זבל יוצא), הכשרת צוותים לתרבות נתונים, פרויקטים פיילוט עם לולאת משוב מתמשכת. בינה מלאכותית משנה הכל: החל מ-BI תיאורי (מה קרה) ועד אנליטיקה רבודה (רבודה) שחושפת דפוסים נסתרים, אנליטיקה ניבויית שמעריכה ביקוש עתידי, ואנליטיקה מרשם שמציעה פעולות קונקרטיות. Electe דמוקרטיזציה של כוח זה עבור עסקים קטנים ובינוניים.
9 בנובמבר, 2025

מערכת הקירור של גוגל דיפמיינד בבינה מלאכותית: כיצד בינה מלאכותית מחוללת מהפכה ביעילות אנרגטית של מרכזי נתונים

Google DeepMind משיגה חיסכון של -40% באנרגיה בקירור מרכז נתונים (אך רק -4% מהצריכה הכוללת, מכיוון שהקירור מהווה 10% מהסך הכל) - דיוק של 99.6% עם שגיאה של 0.4% ב-PUE 1.1 באמצעות למידה עמוקה בת 5 שכבות, 50 צמתים, 19 משתני קלט על 184,435 דגימות אימון (שנתיים של נתונים). אושר ב-3 מתקנים: סינגפור (פריסה ראשונה 2016), אימסהייבן, קאונסיל בלאפס (השקעה של 5 מיליארד דולר). PUE כלל-ציית מערכות של גוגל 1.09 לעומת ממוצע בתעשייה 1.56-1.58. Model Predictive Control מנבאת טמפרטורה/לחץ לשעה הקרובה תוך ניהול בו זמנית של עומסי IT, מזג אוויר ומצב ציוד. אבטחה מובטחת: אימות דו-שלבי, מפעילים תמיד יכולים להשבית בינה מלאכותית. מגבלות קריטיות: אפס אימות עצמאי מחברות ביקורת/מעבדות לאומיות, כל מרכז נתונים דורש מודל מותאם אישית (8 שנים, מעולם לא מסחרי). יישום: 6-18 חודשים, דורש צוות רב-תחומי (מדעי נתונים, HVAC, ניהול מתקנים). ניתן ליישם מעבר למרכזי נתונים: מפעלים תעשייתיים, בתי חולים, קניונים, משרדי תאגידים. 2024-2025: גוגל עוברת לקירור נוזלי ישיר עבור TPU v5p, דבר המצביע על מגבלות מעשיות של אופטימיזציה של בינה מלאכותית.
9 בנובמבר, 2025

למה מתמטיקה קשה (גם אם אתה בינה מלאכותית)

מודלים של שפה לא יכולים להכפיל - הם משננים תוצאות כמו שאנחנו משננים פאי, אבל זה לא הופך אותם לבעלי יכולת מתמטית. הבעיה היא מבנית: הם לומדים דרך דמיון סטטיסטי, לא הבנה אלגוריתמית. אפילו "מודלים של חשיבה" חדשים כמו o1 נכשלים במשימות טריוויאליות: הוא סופר נכון את ה-'r' ב"תות" לאחר שניות של עיבוד, אבל נכשל כשהוא צריך לכתוב פסקה שבה האות השנייה של כל משפט מאייתת מילה. גרסת הפרימיום, שעולה 200 דולר לחודש, לוקחת ארבע דקות לפתור את מה שילד יכול לעשות באופן מיידי. DeepSeek ו-Mistral עדיין סופרים אותיות באופן שגוי בשנת 2025. הפתרון המתפתח? גישה היברידית - המודלים החכמים ביותר הבינו מתי לקרוא למחשבון אמיתי במקום לנסות את החישוב בעצמם. שינוי פרדיגמה: בינה מלאכותית לא צריכה לדעת איך לעשות הכל, אלא לתזמר את הכלים הנכונים. פרדוקס סופי: GPT-4 יכול להסביר בצורה מבריקה את תורת הגבולות, אבל הוא נכשל בבעיות כפל שמחשבון כיס תמיד פותר נכון. הם מצוינים לחינוך מתמטי - הם מסבירים בסבלנות אינסופית, מתאימים דוגמאות ומפרקים חשיבה מורכבת. לחישובים מדויקים? תסמכו על מחשבון, לא על בינה מלאכותית.