בינה מלאכותית עירונית – השלב הבא 

 

בינה מלאכותית יוצרת משנה את פני הערים: היא מאיצה תהליכי רכש, מנגישה שירותים חיוניים לתושבים, ומעודדת תהליכי מעורבות ושיתוף תושבים בתכנון ארוך טווח. השינוי הזה מגיע לא רק מהטכנולוגיה עצמה, אלא גם בזכות מנהיגים מקומיים שמבינים איך אפשר לעשות שימוש מיטבי בטכנולוגיה המתקדמת שעומדת כיום לרשותנו. בקרן בלומברג מאמינים כי התנסות מתמשכת בשילוב בינה מלאכותית בעבודה היומיומית תאפשר למובילי חדשנות למצות את מלוא הפוטנציאל של הטכנולוגיה, תוך הכרה במגבלותיה.

במטרה להעמיק את ההבנה כיצד ניתן ליישם בינה מלאכותית יוצרת באופן אתי ויעיל, התכנסו לאחרונה במקסיקו סיטי 120 מומחי נתונים וחדשנות מ-90 ערים שונות בעולם במסגרת סדנת חדשנות עירונית של Bloomberg CityLab.  הם חקרו לעומק כיצד ניתן לרתום את כישורי החדשנות שלהם כדי לקדם את הניסויים בתחום הבינה המלאכותית, ובעיקר איך להפיק מהם את התועלת המרבית עבור התושבים שהם משרתים.

"הגבול המשונן" של הבינה המלאכותית  

מיטשל וייס, פרופסור מבית הספר למנהל עסקים בהרווארד ויועץ בכיר לפרויקט המנהיגות העירונית של בלומברג-הרווארד, הציג למשתתפים מסגרת חשיבה חדשנית להטמעה עמוקה יותר של בינה מלאכותית בעבודתם. הגישה מבוססת על מחקר של עמיתיו שמציג את רעיון "הגבול המשונן" – עקומה דמיונית המפרידה בין מה שהטכנולוגיה מסוגלת לעשות לגבי שיפור המהירות והאיכות של משימות ספציפיות כיום , לבין מה שעדיין מחוץ להישג ידה.

בעוד שהמחקר המקורי התמקד במגזר הפרטי, וייס מאמין שאימוץ רעיון הגבול המשונן בעיריות יכול לסייע למובילי חדשנות עירונית לקדם שירותים עבור התושבים המקומיים. "הדבר המיוחד בבינה מלאכותית יוצרת", הוא מסביר, "הוא שאי אפשר לדעת מראש מה היא מסוגלת לעשות. אין ספר הדרכה, אין רשימה סגורה של משימות שהיא יכולה לבצע – בין אם בעצמה או בהנחייתך – עד שמנסים זאת בפועל".

ניסויים לגילוי שימושיות והתמודדות עם מגבלות 

המשימות שנמצאות משני צידי הגבול המשונן, כלומר בתוך או מחוץ ליכולות הנוכחיות של הטכנולוגיה, עשויות להפתיע מנהיגי ערים שטרם התנסו מספיק בבינה מלאכותית. וייס הדגים זאת כשהראה כיצד אפילו משימה פשוטה לכאורה – יצירת קבוצת משפטים שכל אחד מהם באורך של תריסר מילים – הייתה מורכבת מדי עבור אחד מכלי הבינה המלאכותית המובילים בעולם.

"הכלים האלה לא נבנו להיות כמותיים. הם מודלים של שפה," מסביר וייס, ומוסיף שמה שעובד בשבוע או בחודש אחד עשוי להשתנות בפעם הבאה שננסה את אותה הנחיה בדיוק, "הכלים האלה צוברים יותר ויותר יכולות עם הזמן".

וייס מאמין שנקודת התורפה כרגע היא דווקא חוסר המודעות של מנהיגי ערים ליכולות העצומות וליעילות של הבינה מלאכותית. בסדנה התמודדו המשתתפים עם אתגר מעשי – פיתוח פתרון להתמודדות עם גלי חום בעיר – ואז התגלה כוחה של הטכנולוגיה. בתוך זמן קצר מאוד סייעה הבינה המלאכותית למשתתפים לאתר מקורות מידע שימושיים, להעלות רעיונות חדשניים, ללמוד ממקרי בוחן בערים אחרות, ולייצר תבניות ותיעוד לפרויקט. "הם השתמשו בכלים להגדרת הבעיה, להעלאת רעיונות וליצירת אבות-טיפוס, ובזמן קצר מאוד (זה היה תרגיל מוגבל זמן) הם הגיעו לתוצאות מדהימות," מספרת פרנסיסקה רוחאס, מנהלת אקדמית במרכז בלומברג לחדשנות ציבורית באוניברסיטת ג'ונס הופקינס.

שיפור הנתונים והתשומות להשגת תוצאות טובות יותר

כשם שמובילי חדשנות עירונית יודעים שתמיד חשוב לבחון, להעריך ולהתאים פתרונות לפי הצורך, כך כדאי להם לזכור שהעובדה שמשימה נמצאת כרגע מחוץ ליכולות הבינה המלאכותית אינה בהכרח סיבה להפסיק לנסות. במילים אחרות, מה שהיה היה, והיכולת של המכונה בעבר אינה מנבאת יכולת עתידית כשמדובר בבינה מלאכותית יוצרת.

לדוגמה, כשדובר בסדנה על משימה שנראתה מחוץ לגבול – הבנת פערים בשירותים לקבוצה דמוגרפית מסוימת בעיר ספציפית – וייס הצביע על כך שזו דווקא הזדמנות לשיפור הכלי ולא כישלון. "כשאתם נתקלים במשהו שנראה מחוץ לגבול, שאלו את עצמכם אם אתם יכולים, באמצעות המיומנות או הידע שלכם, להכניס את זה לתוך הגבול," הוא הסביר למנהיגי הערים. במקרה כזה למשל, ייתכן שהעיר פשוט לא פרסמה תיעוד ברור של המגבלות באספקת השירותים. כדי לשלב זאת בעבודתה, הבינה המלאכותית צריכה להיות מאומנת על מסד הנתונים הרלוונטי.

באופן דומה, משימה כמו הבנת נקודת המבט של קהילת מיעוטים בעיר עשויה להיראות תחילה מעבר ליכולות הטכנולוגיה. אומנם כלים אלה אינם יכולים להחליף מעורבות אמיתית עם תושבים, אך הלקח החשוב הוא שאם מנהיגים מכוונים את כלי הבינה המלאכותית לנתונים חדשים ולנקודות מבט חדשות, הם יכולים להתחיל להתמודד עם החסרונות אלה.

"מה שאנחנו רואים הוא שהערים שמצליחות הן הערים שמחפשות באופן פעיל דרכים לאמץ ולשלב את הטכנולוגיה הזו בפעילות העירונית, ומאמנות את המודלים עם הנתונים שלהן," מסבירה רוחאס

במקביל, בת' בלאואר, סגנית נשיא לחדשנות במגזר הציבורי באוניברסיטת ג'ונס הופקינס, והאחראית על מרכז בלומברג למצוינות בממשל ומרכז בלומברג לחדשנות ציבורית, מייעצת למנהיגי ערים לזכור שבינה מלאכותית יוצרת אינה כוללת מעצם טבעה את כל אמצעי הזהירות שצריכים להיות חלק מכל פעילות ציבורית. "לדוגמה, היא לא תוכננה להגן על מידע מזהה אישי, והיא לא תוכננה להתחשב במסגרות הרגולטוריות שהממשל צריך להתמודד איתן בקבלת החלטות". עם זאת, בלאואר מעודדת ערים לחקור את הגבול המשונן "כדי לזהות במה המכונה טובה ובמה לא, ולהבין מה לבקש מהשותפים בסקטור הפרטי המפתחים את הכלים הללו".

זאת הסיבה שעיריות תמיד יצטרכו להקפיד על שיתוף התושבים בתהליכים שהן מובילות ולהתחשב בשיקולים אתיים בעבודתן עם בינה מלאכותית יוצרת. אם זה יקרה, מובילי החדשנות העירונית נמצאים כעת בעמדה להוביל את המגזר הציבורי כולו קדימה.

"השתמשו בבינה מלאכותית במה שאתם עושים יום-יום," אומר וייס. "אני יודע שזה לא נשמע עמוק, אבל זו העצה שלי".