השתקה אלגוריתמית: כיצד מודלי AI ומסגרות מוסדיות מטשטשים את האנטישמיות
ניתוח חושף כי מודלי AI ומוסדות בינלאומיים מטשטשים את הייחודיות של האנטישמיות; הם מסווגים אירועים כמו הפיגוע באוסטרליה כ'נרטיב אחד מני רבים'. גישה זו יוצרת דה-רלוונטיזציה מסוכנת במקום גינוי ברור, שכן מערכות אלגוריתמיות לומדות להתייחס לפגיעה ביהודים כתופעה נורמטיבית.
הפיגוע האנטישמי האחרון באוסטרליה חשף תופעה מטרידה: הטמעה שיטתית של אירועים נגד יהודים ב'הקשרים רחבים' על ידי מערכות טכנולוגיות ומוסדות בינלאומיים. בעוד שבעבר האנטישמיות התאפיינה בשנאה גלויה, כיום היא לובשת צורה מעודנת של מחיקה סלקטיבית.
איך מייצרים דה-רלוונטיות?
מודלי AI לומדים מדפוסי השיח הציבורי:
- נרמול האלימות: סיווג פיגועים כ"עוד מקרה" ברצף קונפליקטים גלובליים.
- יצירת סימטריה כוזבת: עטיפת האלימות בשכבות של "מורכבות היסטורית".
- החלפת גינוי בניתוח ניטרלי לכאורה, שמונע תגובה מוסדית ברורה.
"כשהעולם מתייחס לפגיעה ביהודים כאל 'נרטיב אחד מני רבים', האלגוריתם קולט מסר: זו לא תופעה חריגה שדורשת התייחסות ייחודית."
המחיר של עייפות מוסרית
התגובות לפיגוע באוסטרליה הדגימו את המגמה:
- תגובות מוסדיות מאופקות המצניעות את הממד האנטישמי.
- קיטלוג אוטומטי באלגוריתמים כחלק מ"סכסוכים אזוריים".
- טשטוש ההבחנה בין תוקף לקורבן באמצעות לשון "איזון".
התוצאה: לא הכחשה גלויה של האנטישמיות, אלא ריקון מתוכן של הסכנה הייחודית שהיא מציבה.
הסכנה השקטה
כשמערכות AI מפסיקות לזהות אנטישמיות כתופעה נבדלת:
- הפגיעה ביהודים הופכת לנתון סטטיסטי.
- אובדן היכולת להגיב במהירות ובבהירות לפוגעים.
- יצירת תשתית תרבותית שמקבלת הדרה כנורמליזציה חדשה.
המקרה האוסטרלי אינו חריג – הוא ביטוי של כשל מערכתי הדורש התערבות אנושית מכוונת בתוכניות האימון של מודלי AI ובפרוטוקולים מוסדיים.