למה "בינה מלאכותית תרפא סרטן" עדיין אינה הבטחה אמינה לציבור

המשפט "בינה מלאכותית תרפא סרטן" הפך לקיצור דרך של האופטימיות סביב AI. אבל המחלוקת הפומבית בין סם אלטמן, מנכ״ל OpenAI, לבין דריו אמודיי, מנכ״ל Anthropic, אינה באמת על חשיבותה של פריצת דרך רפואית. שניהם מסכימים שריפוי סרטן יהיה הישג עצום. השאלה היא מה חסר להבטחה הזאת כדי שתהיה משכנעת: בעיני אלטמן — חזון אנושי רחב יותר; בעיני אמודיי — הוכחות.

שניהם מסכימים: ריפוי סרטן לבדו אינו טיעון מספיק

אלטמן טוען שתעשיית הטכנולוגיה נכשלה בהסברת הצד החיובי של AI. מבחינתו, גם ריפוי סרטן יהיה תוצאה נפלאה, אך לא יעד שאפתני דיו בפני עצמו. הוא מציג חזון שבו AI מעניק לאנשים יותר יכולת פעולה ועוצמה: מרחיב יצירתיות ויזמות, במקום לרכז יכולות בידי מספר קטן של מוסדות. 23

אמודיי מציב רף אחר. לדבריו, "AI תרפא סרטן" הפך לקלישאה שרבים תופסים כמטעה, וקמפיין חיובי ומלוטש לא יפתור משבר אמון עמוק יותר. המבחן שלו הוא מימוש: התעשייה צריכה לספק תועלות מוחשיות שאנשים יוכלו לזהות בעצמם; ריפוי סרטן הוא הדוגמה הבולטת במיוחד שהוא בוחר בה. 49

אלטמן: התועלת צריכה להיות רחבה ואישית יותר

ההתנגדות של אלטמן היא בעיקר לשאלת ההיקף. פריצת דרך רפואית חשובה לכל החברה, אבל היא לא עונה במלואה על השאלה מה AI תעשה עבור אנשים בחיי היום-יום.

הטיעון שלו מתמקד בהפצת יכולות למשתמשים: כלים שיסייעו ליצור, להקים מיזמים, ולעסוק במחקר מדעי או טכני. לפי המסגור הזה, השאלה אינה רק אילו הישגים עתידיים יימסרו לציבור, אלא האם אנשים יוכלו להשתמש בעצמם במערכות חזקות כדי לפעול באופן עצמאי יותר. 29

לכן, תשובתו לספקנים אינה רק "חכו לריפוי". היא שהתעשייה צריכה להמחיש את התועלת הרחבה יותר — ולהראות ש-AI מגדילה את חופש הפעולה האנושי, ולא מצמצמת אותו. 23

אמודיי: הבטחה גדולה יותר אינה תחליף לראיות

אמודיי אינו מקבל לא ליטוש שיווקי ולא הבטחה שאפתנית יותר כפתרון לחוסר האמון. טענתו היא שהצהרה גדולה מאבדת מכוחה כאשר הציבור אינו יכול לראות תוצאות אמינות שכבר נמסרו בפועל.

כאן נוצר המתח בין שתי העמדות: אלטמן רואה בהבטחת הסרטן יעד צר מדי; אמודיי רואה בה הבטחה שאינה מבוססת דיה. רשימה ארוכה יותר של הבטחות — יצירתיות, יזמות, קידמה מדעית או חינוך — תחזק את טיעונו של אלטמן רק אם התועלות יהיו נראות לעין, מחולקות באופן הוגן, וניתנות לאימות. אחרת, היא עלולה לחזק את החשש של אמודיי: שהתעשייה מבקשת מהציבור להאמין לעוד תחזית גורפת. 249

למה דווקא הבטחה על סרטן מסוכנת במיוחד

כבר כיום בוחנים שימושים של AI באונקולוגיה ובפיתוח תרופות: גילוי מטרות טיפוליות, תכנון מולקולות, אבחון ותהליכי עבודה קליניים. אבל הצלחה חישובית או שלב גילוי מוקדם אינם הוכחה לכך שטיפול ישפר את מצבם של מטופלים.

סקירה על AI באונקולוגיה מצביעה על אתגרים בשילוב נתונים, בפרשנות של מודלים, בהוגנות, בתרגום לפרקטיקה קלינית וברגולציה. היא גם מציינת שמודלים רבים מציגים ביצועים חזקים על נתונים רטרוספקטיביים, אך חסר להם אימות קליני פרוספקטיבי. 17

פיתוח תרופות נותר תהליך איטי ורווי אי-ודאות: מהזיהוי של מועמד לתרופה ועד אישור לשיווק נדרשות בדרך כלל כ־10 עד 15 שנים. 1718 הערכות עדכניות של גילוי תרופות בעזרת AI מסיקות שהטכנולוגיה יכולה לזרז את שלבי הפתיחה, אך ההאצה הזו אינה מתורגמת באופן עקבי לשיעורי הצלחה טובים יותר בשלבים קליניים מאוחרים; שחזור תוצאות, שקיפות נתונים, רגולציה ואימות בתנאי מציאות ממשיכים להגביל את התחום. 22

יש גם סימנים מעודדים: תרכובות שנתמכו ב-AI הגיעו להערכה קלינית. אך מחקרים כאלה אינם מוכיחים יעילות סופית, ובוודאי לא "ריפוי" רחב של סרטן. 19 הראיות תומכות באופטימיות זהירה לגבי AI ככלי למחקר ולטיפול קליני — לא בלוח זמנים בטוח לריפוי סרטן.

אמון תלוי גם בשאלה מי נושא בעלויות

הטענה הרפואית נשמעת בתוך הקשר חברתי רחב יותר. מי שמעריכים AI אינם שוקלים רק הבטחה מדעית רחוקה, אלא גם שאלות קרובות יותר: תעסוקה, מידע כוזב, פרטיות, בטיחות, חינוך והתשתיות הדרושות להפעלת מערכות מתקדמות.

סקרים ממחישים חלק מהפער בין התועלות המובטחות לעלויות שנראות לעין. בסקר Reuters/Ipsos, רק כשליש מהאמריקאים אישרו את הקצב המהיר של הקמת מרכזי נתונים התומכים ב-AI, ו־77% אמרו שהם חוששים שהפיתוח יעלה את מחירי החשמל. 34 דוח גלובלי מצא כי 54% מהנשאלים מסתייגים ממתן אמון ב-AI, על רקע חששות מאבטחת סייבר, פרטיות, מידע כוזב, אובדן משרות, שחיקת מיומנויות והשפעות חברתיות רחבות יותר. 38

הממצאים אינם אומרים שהציבור דוחה כל שימוש ב-AI. הם כן מסבירים מדוע הבטחה רחוקה לשינוי רפואי אינה בהכרח עונה לקהילה שמתמודדת כעת עם שאלות על צריכת אנרגיה ומים, חשבונות חשמל, תעסוקה או שליטה בטכנולוגיה.

מהו טיעון ציבורי אמין יותר עבור AI?

אלטמן ואמודיי מצביעים על כשלים שונים, אך אפשר לחבר את עמדותיהם לסטנדרט תובעני יותר. טיעון אמין בעד AI צריך:

• להראות תועלות מוגדרות, לא רק אפשרויות עתידיות. יש לקשור טענות לתוצאות שחוקרים עצמאיים, רגולטורים, משתמשים וקהילות מושפעות יכולים לבחון.
• להבחין בין גילוי לבין תועלת קלינית. יצירת השערות מהירה יותר או תכנון מולקולות הם הישגים חשובים, אך אינם זהים לטיפול בטוח, מאושר ויעיל.
• להציג לוחות זמנים ואי-ודאות בכנות. מחקר רפואי מחייב אימות שאי אפשר להחליף בהדגמות מרשימות או בהגדלת כוח המחשוב.
• להעניק יכולת פעולה למשתמשים. הדגש של אלטמן על יצירתיות ויזמות חזק במיוחד כשהגישה והתועלות רחבות, ולא מרוכזות. 29
• להתחשב בנזקים ובמחירי התשתית. אמון דורש בהירות לגבי בטיחות, השפעות על העבודה, פרטיות, ומי משלם על האנרגיה ועל השפעות מקומיות אחרות. 3438

השורה התחתונה אינה "סמכו עלינו, AI תרפא סרטן", וגם לא "AI תהפוך את כולנו ליצירתיים יותר". טיעון משכנע יותר הוא רקורד של תועלות מוכחות שאפשר לבדוק באופן עצמאי — לצד מגבלות מפורשות, הטמעה אחראית וחלוקה הוגנת של העלויות בין האנשים והקהילות שנדרשים לשאת בהן.