ג׳נסן הואנג על AI ולימודים: האם באמת לא חשוב שילדים ישכחו מתמטיקה בסיסית?

בריאיון בתוכנית של העיתונאי אזרא קליין, מנכ״ל Nvidia ג׳נסן הואנג לא ניסה לבטל את האפשרות שבינה מלאכותית עוזרת לתלמידים לסיים שיעורי בית מהר יותר, אבל מקשה עליהם לזכור וליישם את החומר בעצמם. במקום זאת, הוא הטיל ספק בשאלה אם אובדן מיומנויות בסיסיות — כמו לוח הכפל, שורשים וחילוק ארוך — הוא בהכרח מחיר כבד בעידן שבו כלים יכולים לבצע חלק מהפעולות האלה.24

העמדה הזו ממקדת את הדיון בשאלה רחבה יותר: האם אפשר להסתפק בכך שתלמידים מגיעים לתשובה מהר, או שחשוב גם שהם יפתחו בעצמם את הידע והיכולת להגיע אליה?

מה מצא המחקר שהוצג בריאיון?

קליין הציג מחקר מסין שבחן יותר מ־26 אלף תלמידים בכיתות ז׳ עד י״ב, והשתמש בעיתוי שונה של אימוץ כלי AI כדי להשוות בין תלמידים. לפי הנתונים שהציג, השימוש בכלים העלה את ציוני שיעורי הבית ב־18% וקיצר את זמן הכנתם ב־30%. לצד זאת, ציוני המבחנים החודשיים ירדו בכ־20% בתוך חצי שנה, וההשפעה על מבחני הכניסה התחדדה לאורך זמן.12

הואנג הסכים שהשימוש ב־AI עלול לפגוע בשימור הידע ובמיומנויות שתלמידים צריכים להפעיל בלי עזרה. אבל כשקליין שאל על ילדים שמתקשים בפעולות מתמטיות בסיסיות, הואנג השיב שלדעתו ייתכן שהמיומנויות האלה פשוט יהיו פחות חשובות, ושאנשים יפתחו יכולות אחרות.48

חשוב לסייג: המחקר שהוצג בריאיון אינו מוכיח שכל שימוש ב־AI בכל מסגרת לימודית יוביל לאותה תוצאה. הוא כן מעלה שאלה על הפער בין הצלחה במשימה שמבצעים בעזרת כלי לבין היכולת להשתמש בחומר באופן עצמאי.2

מה הואנג חושב שנרוויח במקום?

הואנג תיאר אפשרות שאנשים יאבדו חלק מ״הזריזות האינטלקטואלית״, אך יהפכו ל״חושבים מערכתיים״ טובים יותר — כלומר, יידעו להפעיל כלים, לחבר בין חלקים ולפתור בעיות מורכבות יותר. הוא הצביע על מהנדסים בני זמננו שלדעתו טובים יותר בחשיבה כזו מכפי שהיה הוא עצמו בתחילת דרכו.413

הוא גם השתמש בהסתמכות האישית שלו על טכנולוגיה, לרבות לצורך זכירת פרטים יומיומיים כמו כתובת, כדי להמחיש שלא כל פרט שאנשים מפסיקים לזכור הוא בהכרח אובדן משמעותי.12 בעיני מבקריו, האנקדוטה הזו דווקא ממחישה את המרחק בין אדם שיכול להיעזר בכלים לבין תלמיד שעדיין בונה את יסודות הלמידה שלו.

למה הגישה הזו מעוררת ביקורת?

הביקורת אינה בהכרח שהטכנולוגיה לא יכולה ליצור יכולות חדשות. היא נוגעת להנחה שאפשר להעריך את המיומנויות שנחלשות היום לפי התועלות שאולי יופיעו בעתיד. אם תלמידים לא מתרגלים פעולות בסיסיות, לא בטוח שחשיבה מערכתית עתידית תפצה על מה שלא למדו — ונתוני שיעורי הבית לבדם אינם עונים על השאלה הזו.24

הגישה האופטימית של הואנג ניכרת גם בדבריו על סיכוני AI. הוא כינה אזהרות קיצוניות של ג׳פרי הינטון חסרות אחריות, וטען שיש לבסס הערכות על מדע וראיות. לצד זאת, הוא אמר שחברות לא צריכות להשיק מוצרים שאינן מסוגלות לשלוט בהם.71719 כלומר, הוא אינו מתאר את עצמו כמי שמתעלם מכל סיכון; המחלוקת היא על מידת הדחיפות ועל האופן שבו יש לשקול אותו.

גם בנושא האנרגיה והאקלים הוא הציג את הבינה המלאכותית כחלק אפשרי מפתרון עתידי, תוך הכרה בכך שהתרחבותה תדרוש אנרגיה רבה ועלולה להביא מחיר בטווח הקרוב. מבקריו משיבים שהמחיר הזה אינו מופשט: השלכות כמו זיהום ונזקי אקלים מורגשות עוד לפני שהתועלת העתידית מתממשת.

בסופו של דבר, הסערה סביב דברי הואנג היא ויכוח על סדרי עדיפויות: האם נכון לקבל אובדן אפשרי של מיומנויות בסיסיות בתמורה ליכולות חדשות שעשויות לצמוח עם AI, או שצריך להתייחס לפגיעה האפשרית בתלמידים כבעיה בפני עצמה — ולא רק כשלב בדרך לעתיד טכנולוגי מבטיח.24