צ'ט GPT יכול לכתוב טקסט.
אבל האם הוא יכול לכתוב את הטקסט שלכם? את הרעיונות שלכם?
זו בעצם השאלה שנמצאת עכשיו במרכז השיח איך לומדים, חושבים, כותבים ויוצרים עם כלים שיכולים לחשוב, לכתוב וליצור בעצמם.
פעם אפילו להעתיק היה פשוט. הלכנו לוויקיפדיה ולקחנו משם את המידע. היום אנחנו נותנים לבינה המלאכותית לכתוב לנו את התשובות ובגלל שהן קצת שונות מתשובות של מישהו אחר, נדמה לנו שלא "העתקנו". מצד שני, איזה ערך יש בטקסט שהבינה כתבה עבורכם?
בעידן שבו AIזמין לכולם כדי לנתח נתונים, לבנות טיעונים, לנסח טקסטים ואפילו לפתור בעיות צריך להגדיר מחדש את הערך המוסף שלנו. אולי במקום לחשוב על AI כעל קיצור דרך אנחנו צריכים ללמוד לעבוד עם הכלים באופן שיבטיח שהחשיבה, הכתיבה והיצירה ישקפו את הקול הייחודי שלנו?
אחרת מי אנחנו?
על פי ד"ר מארק-אוליבר גוולטיג, מדען חישובי בתחום מדעי המוח במסגרת פרויקט המוח האנושי של השוק האירופאי, התשובה נמצאת בתהליך. בשיחה שעשיתי איתו הוא מדייק את הבעיה:
"אם כולם משתמשים ב-AI, אין לכם יתרון. חשיבה ביקורתית מאפשרת לנו להתקדם מעבר למובן מאליו, מעבר לשלב הראשון שכולם יכולים לעשות."
לכן הוא יצר את Thesify.ai, כלי שמסרב לכתוב עבור הסטודנטים את העבודה ובמקום עוזר להם לחשוב עם AI כדי לכתוב אותה.
חשיבה ביקורתית: היתרון האנושי
ד"ר גוולטיג טוען שהתשובה נמצאת באופן בו אנחנו חושבים עם AI. לטענתו, אנחנו צריכים להגדיר מחדש חשיבה ביקורתית באופן שמשלב בין יכולות הAI- לביננו. בעוד שה-AI מטפל במשימות כמו עיבוד כמויות עצומות של מידע, אנחנו מוסיפים עליו את ההקשר האישי, את השיפוט המעמיק, ואת השיקולים האתיים ההופכים את התוצרים למשמעותיים באמת. או במילים אחרות – אם בעבר אנחנו הפעלנו את המכונות, כרגע אנחנו רואים מעבר לצורת עבודה שבה אנחנו והמכונות נעבוד יותר ויותר יחד. מה שמצריך שינוי תפיסה ממצב שבו אנחנו חושבים והמכונה מקצרת תהליכי ביצוע למצב שבו אנחנו חושבים ביחד עם המכונה כתהליך.
לא סתם הכלים מתפתחים מכתיבה לשיחה. אם בהתחלה עסקנו ב Prompt – ניסוח מוקפד לשאלה יחידה שתיתן לנו את ה-תשובה בה' הידיעה, אנחנו עכשיו יודעים שזה לא מעניין. אנחנו צריכים ללמוד לחשוב עם הכלים בשיחה ממש כאילו אנחנו בסיעור מוחות עם מוחות מבריקים. עצם השיחה – ולא רק השאלה או ההנחיה – היא המפתח. שאלה כללית תניב תשובה כללית. אבל שיחה רבודה שנוצרת משאלות המשך, הנובעות ממי שאנחנו, המומחיות שלנו, נקודות המבט הייחודיות שלנו, תוביל למקומות ייחודיים. כך נהפוך את כלי הבינה המלאכותית מכלי לשותף.
קחו לדוגמה את המאמר הזה. הוא נכתב בסיוע AI אבל לא על ידי.AI הוא נכתב בתהליך איטרטיבי שכלל מתן הנחיות לקבלת רעיונות, חיפוש מקורות, ניתוח נתונים, שאלות המשך, ושיפור התוצרים תוך שילוב נקודות מבט אישיות. השיחה – ולא ההנחיה הראשונית – היא זו שאפשרה להעמיק את הטיעונים ולהתאים את התוכן כך שיספק ערך ותובנות חדשות.
תהליך חשיבה עם AI
החדשות הטובות הן שאפשר לזהות את הצעדים שיעזרו לנו לפתח חשיבה ביקורתית עם AI. עשיתי Reverse Engineering עם ד"ר גוולטיג לתהליך שיצר בכלי שלו כדי להבין איך הוא רוצה ללמד את הסטודנטים לחשוב. ואלה השאלות המנחות שזיהינו בתהליך:
- זיהוי הנחות או הטיות בתשובה – גם לנו יש הנחות, אבל עבודה מודעת מאפשרת לאוורר אותן ולבחון אותן, אולי אפילו לאתגר אותן. לכן כל תשובה שאתם מקבלים מחייבת בדיקה של ההנחות המסתתרות בה. ובתהליך הזה אולי תזהו גם את ההנחות המסתתרות בחשיבה שלכם.
- זיהוי נקודות מבט חסרות – אילו קולות, טיעונים או זוויות ראייה חסרות בתשובה של ה-AI? האם היא מוטה גיאוגרפית, תרבותית, מגדרית? ואם תבקשו להוסיף את נקודות המבט החסרות, מה ישתנה בניתוח שלכם? בזמן האחרון הכלים מקבלים יותר "שכל" וכשביקשתי ניתוח של מידע בתחום מסוים הכלי שאל אותי לאיזה גיאוגרפיות או עיסוקים אני רוצה לכוון את התשובה.
- האם התוצר מתאים לרעיונות קיימים או מאתגר אותם? השתמשו ב-AI כדי לחקור טיעוני נגד או זוויות אחרות, ולהבטיח הבנה מעמיקה ומורכבת יותר. מובילי דעה רבים היום מספרים שהם ממש מבקשים מ AI תהליכי היפכה מסתברא שבהם הכלי מתבקש להביא להם מידע וטיעונים סותרים. לא מזמן יצאתי משיחה עם מנכ"ל בהרגשה שלא הצלחתי להביא טיעונים מספיק טובים לאתגור שלו. אז ישבתי לשיחה עם AI כדי להעלות את כל הטיעונים של המנכ"ל ולקבל חיזוק או נתונים שישפרו את השיחה הבאה.
- האם המידע מדוייק? אמתו נתונים ומקורות. אין דין דאטה מלשכה לסטטיסטיקה כדין נתונים שהוזכרו במאמר על סמך סקר של 100 נשאלים. הכלים היום טובים בהרבה בזיהוי מקורות ונתונים אבל הם עוד לא יודעים להעריך את איכותם ואמינותם. וגם אחרי שאימתתם את הנתונים, חפשו עוד מידע או מידע סותר כדי להבין מה המסקנה הנכונה.
- כיצד התהליך האיטרטיבי משפר את החשיבה שלכם? כמו בכל איסוף מידע וסיעור מוחות, גם כאן יש תוצרים שהולמים את התזה שלנו וכאלה שלא. המודעות הזו תאפשר לשאול שאלות המשך, לחקור ,לאסוף מידע ולנתח אותו כדי לדייק ולשפר את איכות הטיעונים וההבנה שלכם ואולי אפילו לפתוח עבורכם כיוונים חדשים.
אי אפשר להתעלם מהכלים החדשים. הם יכנסו, גם לעבודה שלכם, בין אם אתם מוכנים ובין אם לאו. אם מערכות החינוך וההכשרה לא יעדכנו את תוכניות הלימודים כדי לשים דגש על חשיבה עם AI הם יכשירו בוגרים ללא כלים לעולם העבודה. ואם מנהלים לא יבינו שהם צריכים להעצים – ולא להחליף – את האנשים בעבודה עם AI הם יגלו שהם איבדו את מה שהפך אותם ייחודיים. בסופו של דבר, העתיד של עולם העבודה לא יהיה שייך ל-AI בלבד. הוא יהיה שייך לאלה שיוכלו למזג בין היעילות הטכנולוגית ליצירתיות האנושית, ולוודא שהתובנות הייחודיות שלנו יישארו בליבת העשייה.
