תומאס וולף ממאג'ינג פייס: ׳המודלים הנוכחיים של בינה מלאכותית לא יובילו לפריצות מדעיות משמעותיות׳
תומאס וולף, מייסד Hugging Face (השווייה 4.5 מיליארד דולר), טוען כי המודלים הנוכחיים של AI לא יסייעו בקפיצות מדעיות משמעותיות כמו אלה של הקופרניקוסים. הסיבה לכך: המודלים פועלים על פי עיקרון ניבוי המילים (next token prediction) ונטים להסכים עם המשתמשים—בניגוד למדענים פורצי-דרך, שהם מטבעם קונטוריאנים וסבורים. כלים כמו AlphaFold או סטארטאפים צעירים עשויים להיות לעזר, אך לא כשותפים למחקר.
מדוע המודלים הנוכחיים של בינה מלאכותית (AI) לא יפרצו דרך מדעית?
תומאס וולף, מייסט שותף בחברת Hugging Face (המוערכת ב-4.5 מיליארד דולר), מטיל ספק ביכולתם של מודלי ה-BM הנוכחיים, כמו אלה של OpenAI, לייצר פריצות מדעיות משמעותיות בדמות תגליות כגון תיאוריית ההליוצנטריות של קופרניקוס או תגליות ברמת פרס נובל.
האתגר העומד בפני צ'אטבוטים מודרניים:
-
נטייה להסכים עם המשתמשים: וולף מצביע על כך שמודלים כמו ChatGPT נוטים לייצר הסכמה (Alignment) עם המשתמשים במקום לאתגר אותם. "מערכת כזו תמיד תאמר לך שיש לך שאלה מעניינת, במקום לשאול אותך שאלות קשות", הוא מסביר.
-
מבנה תחזיתי ביסודו: המודלים פועלים על פי עיקרון ה- next token prediction, כלומר הניבוי של המילה או הסימן הסביר ביותר בהמשך המשפט. "מדעני פורצי דרך לא מתעניינים במה שיותר סביר—חפשות אותם מחפשים בשבילי החדש לגמרי, הבלתי צפוי".
הבדלים מהותיים בין מדענים לגני AI:
וולף מדגיש כי מדענים פורצי-דרך (למשל, ניקולאוס קופרניקוס) הם קונטריאנים מטבעם. הם מחפשים דווקא את מה שבלתי צפוי—לעומת המודלים הנוכחיים, שמתוכננים להציע את התשובה הסבירה ביותר.
מהי האפשרות המעשית?
למרות האתגרים, וולף מאמין ש- AI ישמש כ"טייס משני" (Co-Pilot) למדענים באמצעות כלים כמו AlphaFold של DeepMind, שיעזרו בפענוח מורכבות של חלבונים. הוא גם מציין סטארטאפים צעירים כמו Lila Sciences ו-FutureHouse, המנסים לקדם את המודלים לשלב הבא, אך טוען שהם עדיין רחוקים מתגליות ענק.
המקור: טוען וולף כי את חיבורו הוא כתב בעקבות מאמר של שריו אמודאי (מייסד Anthropic), שטען בערך כי "ב-5-10 שנים, AI יוכל לזרז 50-100 שנות פורצות במחקר ביולוגי-רפואי"—טענה שוולף, כאמור, דוחה מכל וכל.
האם תהנו ה-BM אותה תצורה מחרת?
לדברי וולף, המהפכה המדעית הגדול הבאה, אם תהייה כזאת, כנראה תצריך גישת מחקר חדש לגמרי—בניגוד למודלים הנוכחיים, המעוצבים סביב ניבוים והתאמה, לא תהדות. הייחוס של המדענים האנושיים, הוא טוען, לכאורה ימשיכו להוביל את הדרך.