פרסומים

הועדה הלאומית להאצת תחום הבינה המלאכותית בראשות פרופ' יעקב נגל סיימה לאחרונה את עבודתה ופרסמה את מסקנותיה. כפי שמעיד שמה, הועדה הוקמה על מנת לבחון כיצד ניתן להאיץ את פיתוח תחום הבינה המלאכותית באמצעות גוף שיוקם במשרד ראש הממשלה, וכן להמליץ על אסטרטגיה, תוכנית עבודה ראשונית, המנגנונים והמשאבים הנדרשים לגוף זה.

הבינה המלאכותית היא אולי תחום חדש יחסית, אך זו כבר הועדה השלישית אשר מוקמת על ידי ממשלת ישראל לבחינת האצתו, והשנייה שהמלצותיה מתקבלות, כולן או בחלקן. קדמו לה "המיזם הלאומי למערכות נבונות" בראשות פרופ' יצחק בן ישראל ופרופ' אביתר מתניה, אשר הוקמה על ידי ממשלת ישראל ה-34 בראשות בנימין נתניהו, ו-"ועדת בינה מלאכותית ומדעי הנתונים" בראשות ד"ר ארנה ברי, שמונתה על ידי ראש תל"ם, פרופ' שמעון אולמן, והמלצותיה היו הבסיס להחלטה 212 של ממשלת ישראל ה-36 בראשות נפתלי בנט. מכוחה ותחולתה הוחלט על התוכנית הלאומית לבינה מלאכותית בתקצוב של כמיליארד שקל, אשר נועדו להיפרס בין אישורה ב-2021 לבין 2027, לעומת תקציב של חמישה מיליארד שקל שעליו המליצה הועדה.^[1] בשנתיים האחרונות, מידת ההתאמה של התוכנית לאתגר והצלחתה נתונים לדיון ציבורי נוקב. מחד גיסא, מתעקשת הממשלה (באמצעות פורום תל"ם המנהל את התוכנית) כי התוכנית נותנת מענה מספק ועומדת ביעדיה, ומאידך, נשמעה ביקורת ממבקר המדינה ומרבית העוסקים בתחום כי המצב הפוך בתכלית, התוכנית הלאומית לא נותנת מענה מספק ובעקבות זאת מתדרדר מעמדה של ישראל בתחום.

על רקע זה, ועדת נגל מביאה תרומה  משמעותית לדיון ציבורי, בראש ובראשונה בקביעתה כי "הוועדה הגיעה למסקנה חד-משמעית וחמורה: מדינת ישראל לא נמצאת בנקודה המתאימה והרצויה להאצה בתחום הבינה המלאכותית"^[2] ולמעשה, מודה לראשונה בכישלונה של התוכנית הלאומיות הנוכחית.

הועדה חרגה מכתב המינוי שלה והמליצה כי על מדינת ישראל לשאוף להובלה עולמית משמעותית בתחום,כפי שזו נמדדת על ידי מדדים שונים, וביניהם מדד Tortoise לבינה מלאכותית ומדד Oxford Insights למוכנות ממשלתית בתחום הבינה המלאכותית. היעד שאותו מציבה הועדה הוא להגיע לחמישייה המובילה בעולם. לתפיסת חברי הועדה, "מי שיוביל את מרוץ הבינה המלאכותית יקבע את המבנה הגיאופוליטי והכלכלי של העתיד הקרוב"^[3]. הועדה גם הבהירה כי "העולם נמצא במרוץ מואץ להובלה טכנולוגית בבינה מלאכותית, כאשר ארצות הברית וסין עומדות בחזית, כשמאחוריהן האיחוד האירופי ומספר מדינות מערביות נוספות."^[4] ולכן המסקנה הנחרצת והמתבקשת בעיני חברי הועדה (אשר תואמת את הבטחתו של יתרון איכותי כאחד מעמודי התווך של תפיסת הבטחון הישראלית) היא, כי "[בהובלה בבינה מלאכותית] אין מדובר באופציה  אסטרטגית, אלא בהכרח קיומי."^[5]

במקביל לתיאור תחום הבינה המלאכותית כמרוץ אשר יש "לנצח" או לפחות "להוביל" בו – מציגה ועדת נגל גם חזון לאומי שלפיו "בינה מלאכותית תשמש ככוח מניע לצמיחה כלכלית, שיפור היעילות במגזר הציבורי, לחיזוק הביטחון ורווחת האזרחים. ישראל תמנף את נכסיה - ההון האנושי האיכותי, הרוח היזמית, בסיס הידע  האקדמי והתשתיות הטכנולוגיות - כדי להיות בין המדינות המעצבות את עתיד ה- AI בעולם."^[6]. בנוסף, ועדת נגל מציעה שבעה יעדים אסטרטגיים ושבעה יעדים מדידים לבחינת הצלחת האסטרטגיה המוצעת. שלושה מבין היעדים האסטרטגיים ושניים מהמדדים עוסקים בהשגת סמלי סטאטוס בתחרות הבינה המלאכותית – ובפרט דירוג ב-Top 5 לפי  מדדי Tortoise, וטיפוס של כעשרה מקומות לפי מדדי Oxford Insights, כמו גם הקמת מחשב-על בן כ-60,000 מעבדי GPU מתקדמים, בבעלות מדינת ישראל.

ראוי לציין כי מרבית המלצותיה של ועדת נגל אינן חדשות, לרבות השאיפה להגיע לחמישייה המובילה בתחום והקמת מחשב על אשר ידורג לפחות בין 20 המחשבים החזקים בעולם. אך עדכון והרחבת החזון הלאומי שהציגה הועדה מחייבים בחינה נוספת לשאלה האם יעדים אלו תואמים את אותו חזון או שמא מייצרים תמריץ שלילי שייתכן שדווקא יפגע במימוש החזון עקב הקצאה שגויה של משאבים.

בבואנו לבחון את ההתאמה בין יעד ה-"הובלה במרוץ הבינה המלאכותית" לבין החזון המוצע, השאלה הראשונה שיש לשאול היא האם מיקום בדירוגים השונים הוא אכן הדרך היחידה  הנכונה לבחון את מידת ההצלחה. ספציפית, יש לבחון את המשמעות של דירוג במקום הרביעי או החמישי והאם יעד מוצהר זה באמת ישרת את החזון של הבינה המלאכותית ככוח מניע לצמיחה כלכלית, שיפור היעילות במגזר הציבורי, חיזוק הביטחון או רווחת אזרחי ישראל? ובפרט, האם מתקיים מרחב שבו תוחלת הערך מההשקעה עולה על גודל ההשקעה עצמה.

איור 1 - מגמות דירוגה של ישראל במדדי בינה מלאכותית בין-לאומיים מובילים, 2019-2024 (מספרים נמוכים עדיפים)

בבסיס ההמלצה לשאוף לרשימת Top 5 המדינות בראי דירוגים שונים עומדת האבחנה כי דירוגה של ישראל מתדרדר בשנים האחרונות. תחילה נבחן אותה מקרוב.

כאשר בוחנים את דירוג Tortoise אכן קל לראות מגמת התדרדרות עקבית בדירוג של ישראל.  מצד שני, בחינה של דירוג "המוכנות הממשלתית" של Oxford Insights מגלה מגמה מורכבת יותר, שבמסגרתה הדירוג של ישראל היה יציב בין 2019 ל-2022, התדרדר בשנת 2023 והשתפר משמעותית בשנת 2024 (נראה שמדד זה לא הונח לפני הועדה). גם דו"ח "חיוניות גלובאלית בתחום הבינה המלאכותית" של אוניברסיטת Standford, המשלים את רשימת שלושת הדו"חות המשמעותיים והמקיפים ביותר בתחום (יחד עם דו"חות Tortoise ו-Oxford Insights), מציג תמונה דומה לפיה הדירוג של ישראל הינו יציב יחסית בשנים 2020–2023  ואז משתפר משמעותית בשנת 2024. המגמה המורכבת הזו דורשת העמקה, בפרט מכיוון שמשמעותה היא שבראי דירוג Oxford Insights האחרון ישראל כבר עומדת ביעד האסטרטגי שמציעה ועדת נגל, ואף מצטיינת לעומתו, וזאת עוד בטרם הועדה סיימה את עבודתה ופרסמה את מסקנותיה...

הדירוגים השונים מורכבים ממגוון מדדים ותתי-מדדים המבוססים על מחקר עיוני מקורי של עורכי המדד, על נתונים כמותיים מצדדים שלישיים ולעיתים אף שימוש במדדים אחרים. כך למשל, שלושת המדדים מסתמכים על נתוני הבנק העולמי לטובת הערכה של חדירת האינטרנט וזמינות תשתיות חשמל במדינות השונות. בדומה, כלל המדדים מסתמכים על רשימת ה-Top500 להערכת זמינותה של קיבולת חישובית בדמות מחשבי על. עם זאת, באופן מעניין, שלושת המדדים נסמכים על מחקר עיוני עצמאי להערכת סוגיות של מדיניות. בכל הדירוגים, הציון בכל אחד מהמדדים הינו ממוצע של ציוני תתי-המדדים, ואילו הדירוג עצמו מבוסס על הציון המתקבל מממוצע ציוני המדדים. ההבדלים בין הדירוגים השונים נובעים מהבחירה בתתי-המדדים וכן המקורות עליהם הם מבוססים, שיטת הנרמול (אם בכלל) ושיטת חישוב הממוצע (חלק מהדירוגים בוחרים בחישוב ממוצע ממושקל).

בחינה מעמיקה של תתי המדדים המרכיבים את כל אחד מהדירוגים מגלה הסבר אפשרי למגמת הדירוג של ישראל שצוינה לעיל. לדוגמא, מדד Tortoise הינו היחיד שבוחר בממוצע ממושקל ללא תקנון הציונים בתתי המדדים, אלא רק תקנון של הציונים הסופיים לתווך שבין 0 ל-100 (ולא בממוצע פשוט ותקנון הציונים בתתי המדדים השונים). מדד זה אף עושה שימוש בשיטת המשקול שלו כדי לתת העדפה משמעותית לסוגיות טכניות "יבשות", כגון מספר המודלים, מספר פרופילים בלינקדאין מהמדינה המצהירים שהם עוסקים בתחום הבינה המלאכותית, ואפילו מידת הפופולריות של פרויקטים העוסקים בתחום הבינה המלאכותית בפלטפורמות שיתוף קוד, כגון GitHub ו-Hugging Face. בנוסף, הדירוג אינו מתחשב בגודל האוכלוסייה או המערכת הכלכלית של אותה מדינה. כתוצאה מכך, גודלה של ישראל מבטיח שללא השקעת משאבים נטולת פרופורציה לגודלה, דירוגה ימשיך לרדת.^[7]

זאת ועוד, אם בוחנים את הדירוג של מדינת ישראל בשלושת המדדים רק על סמך תתי-מדדים המבוססים על מקורות חיצוניים, מתקבלת מגמה המראה יציבות בדירוגים של Standford ו-Oxford Insights (ללא שיפור) והתדרדרות איטית במדד Tortoise. בחינה של תתי-המדדים מבוססי המחקר העיוני העצמאי, לעומת זאת, מגלה כי בדירוגי 2024 ישראל מקבלת ציון גבוה משמעותית בדירוגי Oxford Insights ו-Standford מאשר בדירוג Tortoise. הסיבה לכך היא ששני דירוגים אלו החשיבו בטעות את הפרסום של משרד החדשנות ומשרד המשפטים בכותרת "עקרונות מדיניות, רגולציה ואתיקה בתחום הבינה המלאכותית"^[8] כמדיניות בינה מלאכותית לאומית פורמלית  שאומצה על ידי מדינת ישראל.  טעות זו שיפרה משמעותית את הציון שישראל קיבלה.  זאת לעומת מדד Tortoise אשר לא טעה להחשיב אותו כמדיניות לאומית (ובכל מקרה נותן משקל נמוך יותר למסמכי מדיניות). בחינה מחקרית מעלה כי טעות זו של המדדים מספקת הסבר מלא לאותו שיפור בדירוג של ישראל במדדים אלו ומגלה שלמעשה זה שיפור מלאכותי.

המסקנה החשובה ביותר העולה מבחינה זו של חשיבות הדירוגים היא שמתברר שניתן להשפיע על דירוגים אלה בקלות יחסית ולשפר את המיקום באמצעים מלאכותיים . דוגמא אחרת לפוטנציאל ההטיה של הדירוגים אפשר לראות בהתבססות על מדדי פופולאריות (הידועים כקלים במיוחד להשפעה) ברשתות חברתיות ופלטפורמות שיתוף קוד. לכן, אין מנוס מהמסקנה כי ניתן לשפר – או למעשה להנדס -את המיקום בדירוג באופן מלאכותי, בין השאר באמצעות פרסום מסמכי מדיניות ממשלתיים תיאורטיים אשר לא בהכרח ייושמו לעולם, או באמצעות פעולות השפעה ברשתות חברתיות, מבלי שתהיה להם השפעה ממשית על אזרחי ישראל. גם ההיפך הוא נכון, כמובן --  שיפור ברווחת אזרחי ישראל לאו דווקא ישפרו את דירוגה של מדינת ישראל בדירוגים אלו (למשל, להערכתנו, עמידה מלאה ביעדים בדבר הגדלת מספר מאגרי המידע הממשלתיים והשלמת פרויקטי דגל בממשלה – לא תשפיע כלל על דירוגה של ישראל במדדי Tortoise ו-Oxford Insights, למרות הפוטנציאל שיש להם להיטיב עם רווחת אזרחי ישראל). כתוצאה מכך, להתמקדות בעיקר בשיפור דירוגה של מדינת ישראל במדדים אלו עלולה להיות השפעה הרסנית בדמות יצירת תמריץ להשקעת משאבים בפעולות שישפרו את הדירוג – כאמור, גם באמצעים מלאכותיים - אך לא את רווחת האזרחים.

קווים לדמותה של תשתית מחשוב לאומית

יעד ליבה נוסף שעליו ממליצה ועדת נגל, ואף נושא את מרבית העלויות הנגזרות מהמלצותיה, הוא הקמת מחשב על לאומי, כלומר מחשב הנמצא בבעלות מדינת ישראל, המבוסס על כ-60,000 יחידות עיבוד מותאמות לבינה מלאכותית עד סוף 2029. המחשב מיועד לשימושן של "לפחות 50 קבוצות מחקר ו-100 חברות", ועלותו מוערכת ב כ-18 מיליארד שקל, שהם החלק הארי מתוך 25 המיליארד שהועדה המליצה להקצות.^[9] העלות האסטרונומית, כמו גם הנסיון המר והתלאות שעבר המכרז להקמת המחשב הנוכחי גרמו לרבים לפקפק ביכולתה הכלכלית (וגם הניהולית) של המדינה לממש את ההמלצה  (הלכאורה תקדימית).  ומעל לכל, העלות מחייבת אותנו לבחון האם מדובר בצורך הכרחי לקיום החזון, או שזהו סמל סטאטוס במירוץ היוקרה העולמי.

נבחן תחילה האם המלצה זו אכן חסרת תקדים. התפיסה המקובלת גורסת כי תחום הבינה המלאכותית דורש תשתיות מחשוב משמעותיות. ובהתאם, כלל הועדות אשר בחנו את התחום המליצו על הקמת תשתית ייעודית. ועדת בן ישראל-מתניה המליצה לרכוש מחשב-על, אשר יוכל לשמש גם לצרכי אימון ושימוש במודלים של בינה מלאכותית, אשר ביצועיו ידורגו במקום ה-20 בדירוג ה-Top500 של מחשבי על ויהיה ניתן לשדרג 20% מרכיביו מדי שנה.^[10] על פי דו"ח זה, עלות הקמתו ותחזוקתו הייתה צפויה להיות כמיליארד שקל בתקופה של 2021 - 2025.^[11] דו"ח ועדת ברי הניח המלצה דומה בפני פורום תל"ם אך העריך את עלות ההקמה והתחזוקה בשנים 2021 – 2025  בכ-2.2 מיליארד שקל.^[12] בחינה זהירה של המלצת ועדת נגל למול מגמות מקובלות בשוק מחשוב העל מגלה כי מחשב בעל כ-60,000 יחידות עיבוד יתייצב בשנת 2027 במקום ה-20 בדירוגים המקובלים למחשבים המיועדים לבינה מלאכותית.^[13] בהתחשב בכך שהמגמות המקובלות מתארות הכפלה של עלויות החומרה לאימון מודלים מדי תשעה חודשים^[14] – העלות להקמה ואחזקה של מחשב כזה לחמש שנים בדמות 18 מיליארד שקל הינה עקבית למסקנות והמלצות ועדת בן ישראל-מתניה וועדת ברי. יודגש כי אם תמשכנה מגמות הצמיחה הנוכחיות בדרישות החישוב וגידול עלויות החומרה בהתאם – לא יהיה די בתקציב המומלץ של 18 מיליארד שקל כדי לשמר את הדירוג במקום 20 מעבר לשנת 2028. כן יוזכר שבעבר המליץ המכון למחקרי ביטחון לאומי על הקמת מחשב על בעל לפחות 40,000 יחידות עיבוד – כדי לעמוד ביעד דומה עד שנת 2027.^[15] לפי כך, אומנם המספרים (60,000 מעבדים  ו-18 מיליארד) תופסים את העין, וייתכן שאף מרתיעים, אך לא מדובר בהמלצה חסרת תקדים, ואף לא חדשה.

כאמור, המלצת ועדת נגל הינה עקבית להמלצות ועדות קודמות וגם למחקרים שפורסמו על  ה-INSS, אך גם כאן נדרשת בחינה האם מדובר בתשתית חיונית לקידום החזון המוצע או בעצם בסמל סטאטוס כחלק ממירוץ היוקרה המתקיים בעולם. בהחלט ידוע שהקמת תשתיות הינה אחת הדרכים המקובלות ליצירת צמיחה כלכלית. אך מעבר להקמת התשתיות עצמן, רכיבי החזון האחרים דורשים בעיקר שימוש בתשתיות מחשוב לטובת שלב ההסקה של מודלי בינה מלאכותית, המתאפיינים דווקא בצריכת משאבי חישוב נמוכה יותר לעומת שלב אימון המודלים. בחינה של תחום הבינה המלאכותית בתצורתו הנוכחית לאורך העשור האחרון מגלה כי מודלים גדולים, ובעיקר מודלי חזית ומודלי יסוד, נוצרים באופן כמעט בלעדי בידי התעשייה, או לכל הפחות בשיתוף פעולה איתה. ממשלות ברחבי העולם לא מנסות לנהל פרויקטים עצומים כאלה בעצמן, ובוודאי לא תחת ניהולן הישיר. אפילו בסין, המתחרה על המקום הראשון בתחום מול ארצות הברית ונתונה למערכת ניהול ריכוזית במיוחד, הממשלה מנהלת את המאמץ הלאומי דרך שיתופי פעולה מסחריים, אפילו אם אלה כפופים בסופו של דבר לשלטון.

בחינת המודלים אשר פורסמו במהלך העשור הנוכחי מגלה כי גופי אקדמיה יצרו שני מודלי חזית, שני מודלים גדולים וכחמישה מודלי יסוד. אך מקביל, באותו פרק זמן נוצרו עשרות מודלים מסוגים אלו בשיתוף התעשייה.^[16] מכיוון שחוזקה של האקדמיה, ובפרט בשנים האחרונות, אינו בפיתוח מודלי חזית ובסיס גדולים - לעומת התעשייה המצטיינת בכך^[17] – השקעת משאבים משמעותיים כדי לאפשר לאקדמיה פיתוחים כאלו על חשבון התעשייה תהיה טעות. לעומת זאת, אין ספק כי קיים פער בקיבולת החישובית הקיימת היום לאוניברסיטאות בישראל ולכן, הקמת מרכז אקדמי לאומי לבינה מלאכותית, כפי שהוצע על ידי ועד ראשי האוניברסיטאות, הוא צעד משמעותי וחשוב לחיזוקה של ישראל ועמידה בחזון ועדת נגל.^[18]

לעומת זאת, המלצת הועדה להקמת מחשב על לאומי בבעלות ישירה של הממשלה עומדת בניגוד למגמה במרבית העולם ומעלה חשש כי הועדה בחנה את הצורך בעיקר בראיית סמל הסטאטוס ולא בראי היכולת לממש את היוזמה המוצעת. הרי ראוי לשאול האם הממשלה היא הגוף הנכון לפתח תשתית הדורשת יכולת שינוי מהירה וקצב התאמה גבוה לצרכי השוק. רוב המומחים יטענו שלא – הרי ממשלות לרוב אינן מצליחות לחלק משאבים באופן מיטבי, בפרט כאשר מדובר במשאבים שיש תחרות רבה עליהם (ולכן גם תמריץ כלכלי להשקיע בפיתוחם) ונדרשת התאמה תכופה שלהם. לכן, ניתן להניח כי הקמת מחשב בעל כ-60,000 מעבדי GPU לטובת שימושי בינה מלאכותי אשר ינוהל על ידי ממשלת ישראל עצמה אינו פתרון יעיל ומימלא לא יוכל לקדם באופן המועיל ביותר את החזון. ועדת נגל מסבירה את הצורך בבעלות המדינה בצורך ברציפות תפקודית והגנה על מידה רגיש.^[19] אך גם הסבר זה אינו מספק עבור הדרישה למחשב על לטובת בינה מלאכותית בניהול ממשלתי – בפרט כאשר ועדת נגל עצמה אינה מעלה על דעתה רעיון של אוטרקיה ישראלית.^[20]

ללא ספק – ועדת נגל צודקת באמירתה כי נדרשת תשתית מחשוב על לאומית לטובת פיתוח בינה מלאכותית. אך להערכתנו, הקמת מחשב על יחיד לא תשרת את החזון הועדה באופן מיטבי, אלא בעיקר תזכה את ישראל בסמל סטאטוס ובשיפור לא משמעותי בדירוגים. מצד שני – לא ניתן, כאמור, להתעלם מהצורך בתשתית מחשוב לאומית, הצורך ברציפות תפקודית והגנה על מידע רגיש. המענה לצרכים אלו נעוץ בהכרה בכך שהנתון המדיד הרצוי לבחינת מיקומה של ישראל הוא כח המחשוב הכולל הזמין לשוק בישראל (לצערנו, המדדים שבהם בוחרת להתמקד ועדת נגל אינם מתחשבים, כיום, בנתון זה). השאיפה של ישראל בתחום התשתית היא להגיע לכח המחשוב הזה בדרכים היעילות ביותר. ניתן אולי להשוות את תשתיות המחשוב הנדרשות לתחום הבינה המלאכותית לתחום האנרגיה. המשק הישראלי זקוק להיקף מסויים של תספוקת חשמל, אך מובן מאליו כי המדינה לא תשקיע את כל משאביה בתחנת כח אחת מרכזית, אלא תבזר את כושר הייצור בין מספר תחנות ייצור, וככל הנראה בין כמה טכנולוגיות שונות לייצור אנרגיה.  לכן, המפתח להשגת כח מחשוב לאומי נעוץ בויתור על הרעיון של תשתית יחידה בניהול ריכוזי ממשלתי ומעבר לפתרון רב-גוני. עבור צרכי המחקר האקדמי, נכון לקדם הקמת מרכז אקדמי לאומי לבינה מלאכותית על ידי האוניברסיטאות עצמן, כמו שכבר קורה, וגישור על הפערים באמצעות "שוברים" למימון משאבי חישוב שיוקצו לאוניברסיטאות מתקציב המדינה. עבור צרכי המגזר הציבורי, ובפרט אלה הכוללים שימוש במידע רגיש של אזרחי ישראל, אכן נכון להקים מרכז חישוב ייעודי, אך מכיוון שהוא ישמש בעיקר לשימוש במודלים קיימים, דרישות המשאבים הצפויות ממנו יכולות להיות צנועות בהרבה.

לצד אלו, כדי לאפשר רציפות עסקית למגזר הפרטי בישראל, נכון לאמץ את גישת "תשתיות החישוב הריבוניות" המתגבשת בעת האחרונה במדינות אירופה והמזרח. במסגרת מודל זה, ממשלות מעודדות חברות ענק אמריקאיות ליצור שותפויות עם חברות מקומיות ובאמצעותן להקים מרכזי חישוב המיועדים לבינה מלאכותית בשטח אותה מדינה. היתרון בגישה זו הוא, שכך מבטיחים מידה משמעותית של הסתמכות עצמית באמצעות התשתיות שתוקמנה, אך גם מקבלים פתרונות המבוססים על הגמישויות והאפקטיביות שהשוק החופשי מאפשר.  כך גם תתאפשר הבאת ידע חסר לתפעול מרכזי חישוב כאלו ותובטח רציפות תפקודית הנובעת ממיקום מרכז החישוב בשטחה הריבוני של המדינה,  גישה זו גם תבטיח את נוכחותם של אנשי מקצוע מקומיים אשר יוכלו להמשיך להפעיל את המרכז אם החברה הזרה  תבחר או תאלץ לפרוש מניהולו מסיבות מסחריות או שיקולים גיאו-פוליטיים, כפי שקורה לאחרונה.^[21] גישה זו גם תעזור למדינה להגיע למסה מינימלית של תשתית עצמאית הכרחית להסתמכות עצמית בשעות מצוקה וגם עשויה לשפר את מיקומה של ישראל בדירוגים הבינלאומיים. זאת משום שפיזור ההשקעות למספר גופים פרטיים יאפשר "אגירה" של מספר מעבדים מצטבר גדול יותר בשטחה של מדינת ישראל מאשר בכוחה של המדינה לממן ולנהל בעצמה.

סיכום

דו"ח ועדת נגל חשוב מכיוון שזו הפעם הראשונה שגורם משמעותי מתוך ממשלת ישראל עומד על כך שמצבה של מדינת ישראל בתחום אינו מספק ודן בדרכים לשפר את המצב. בסיס תפיסת העולם של הועדה הוא כי מתקיים מירוץ בתחום הבינה המלאכותית ולהגעה לדירוג מסוים בו, על פני אחר, יש משמעות כבדה לביטחון הלאומי. בה בעת, הועדה מזהה מגמה של ירידה של ישראל בדירוגים בינלאומיים ורואה בה עדות למסקנותיה ביחס למצבה של ישראל. לאור זאת, הועדה ממליצה על חזון מרחיב לתחום הבינה המלאכותית ויעדים אסטרטגיים, בראשם עלייה למקום ב-Top 5 המדינות בתחום הבינה המלאכותית והקמת מחשב על לאומי לצרכי התחום, אשר יהיה בעל כ-60,000 מעבדים בעת השלמתו בעוד כ-5 שנים.

במאמר זה הצגנו בחינה מעמיקה של המדדים שעליהם מסתמך הדו"ח והראינו כי המגמה מורכבת. עיקר הממצאים המוצגים במאמר זה  מראים כי אין בהכרח מתאם חיובי בין שיפור הדירוג במדד כזה או אחר לבין צמיחה כלכלית או שיפור ברווחת אזרחי ישראל וביטחונם. חמור מכך – פעולות בתחום הבינה המלאכותית שיכולות לתרום לצמיחה כלכלית ו/או לשיפור רווחתם של אזרחי ישראל נוטות להיות כאלו אשר לא תהיה להן השפעה ישירה על דירוגה של ישראל במדדים הללו, ולכן המדדים עלולים לייצר תמריץ שלילי שיביא להשקעת משאבים בפעילויות שישפרו את הדירוג אך לא את רווחת אזרחי ישראל.

בבחינתנו את ההמלצה להקים מחשב על לאומי מסתמנת תמונה דומה. מדובר בהמלצה שאינה מעשית ממספר סיבות. בראש ובראשונה, ככל הנראה אין ביכולתה של המדינה בעת הנוכחית לממן את המיזם. חמור מכך, גם כשמדובר היה בתקציב קטן משמעותית, עברו שנים מאז שהוקצה עד שמומשה קיבולת החישוב בפועל. בתקופת הזמן הזו, כמות כח המחשוב שניתן היה לקנות באותו סכום כבר לא הספיקה לצרכי המחשוב שמכפילים את עצמם בקצב מסחרר. ברמה העקרונית, לדעת כותבי שורות אלו, המלצת ועדת נגל לא יעילה במובן שבניית פתרון מחשוב גדול יחיד בניהול הממשלה אינה הפתרון הנכון. כפי שהוסבר, ניתן לייצר פתרונות בעלות נמוכה יותר אשר יספקו תפוקה רבה יותר בדמות עידוד צמיחת הכלכלה, שיפור רווחת אזרחי ישראל ואף שיפור הדירוג למול יעדים שונים.

שמעון פרס נהג לומר כי סקרים הם כמו בושם – אפשר להריח אבל לא כדאי לשתות אותם.  בפראפראזה על דבריו אלה, מדדי הבינה המלאכותית הם  כמו סקרים ומהווים כלי שימושי,  אבל בהחלט לא כדאי להפוך אותם לחזות הכל. לבינה המלאכותית יש פוטנציאל לתרום ליתרון האיכותי החיוני לביטחונה הלאומי של ישראל, אך נכון לגשת לתחום זה עם תפיסת עולם מרחיבה, משוחררת מהיצמדות לגישת התחרות  והמדדים.  אלה יכולים לעזור לזהות פעולות אשר הצליחו לייצר שיפור במקומות אחרים, אך הדירוג עצמו לעולם אינו המטרה.

___________________

[1] תכנית לקידום חדשנות, עידוד צמיחת ענף ההייטק וחיזוק המובילות הטכנולוגית והמדעית, 212, ממשלת ישראל 36 (2021), https://www.gov.il/he/pages/most_policy20210801.

[2] יעקב נגל et al., דין וחשבון של הוועדה הלאומית להאצת  תחום הבינה המלאכותית - אוגוסט 2025 (הוועדה הלאומית להאצת תחום הבינה המלאכותית, 2025), 4, https://www.gov.il/he/pages/event-ai050825.

[3] נגל et al., ועדת נגל, 2.

[4] נגל et al., ועדת נגל, 18.

[5] נגל et al., ועדת נגל, 11.

[6] נגל et al., ועדת נגל, 65.

[7] “The Global Artificial  Intelligence Index  Methodology Report,” Tortoise, September 2024, https://www.tortoisemedia.com/wp-content/uploads/sites/3/2024/09/AI-Methodology-2409.pdf.

[8] משה אוסטר and יוסף גדליהו, eds., “עקרונות מדיניות, רגולציה ואתיקה בתחום הבינה המלאכותית,” December 14, 2023, https://www.gov.il/BlobFolder/policy/ai_23/he/2023%20Artificial%20Intelligence%20Regulation%20and%20Ethics%20Policy%20Principles%20Document.pdf.

[9] נגל et al., ועדת נגל, 65–69.

[10] יצחק בן ישראל et al., eds., המיזם הלאומי למערכות נבונות בטוחות להעצמת הביטחון הלאומי והחוסן המדעי-טכנולוגי: אסטרטגיה לאומית לישראל. דו"ח מיוחד לראש הממשלה - חלק ב’: דו"חות צוותי המשנה (אוניברסיטת תל אביב - סדנת יובל נאמן למדע, טכנולוגיה וביטחון, 2020), 2:104–5.

[11] בן ישראל et al., המיזם הלאומי למערכות נבונות - דו"חות צוותי משנה, 2:90.

[12] ועדת בינה מלאכותית ומדע הנתונים (פורום תל"ם, 2020), 83–84, 86–87, https://innovationisrael.org.il/sites/default/files/%D7%93%D7%95%D7%97%20%D7%A1%D7%95%D7%A4%D7%99%20%D7%A1%D7%99%D7%9B%D7%95%D7%9D%20%D7%95%D7%95%D7%A2%D7%93%D7%AA%20%D7%AA%D7%9C%D7%9D%20%D7%9C%D7%AA%D7%9B%D7%A0%D7%99%D7%AA%20%D7%9E%D7%95%D7%A4%20%D7%9C%D7%90%D7%95%D7%9E%D7%99%D7%AA%20%D7%91%D7%91%D7%99%D7%A0%D7%94%20%D7%9E%D7%9C%D7%90%D7%9B%D7%95%D7%AA%D7%99%D7%AA%20-.pdf.

[13] Lennart Heim et al., “Data on GPU Clusters,” Epoch.ai, April 2025, https://epoch.ai/data/gpu-clusters.

[14] Epoch AI, “Key Trends and Figures in Machine Learning,” 2023, https://epoch.ai/trends.

[15] אריאל סובלמן and מיכאל גנקין, אתגר הבינה המלאכותית: הידרדרות מעמדה של ישראל והצורך הדחוף באסטרטגיה לאומית חדשה, נייר מדיניות (iNSS, 2025), 8, https://www.inss.org.il/he/publication/ai-challenge/.

[16] Epoch AI, “Data on AI Models,” October 8, 2025, https://epoch.ai/data/ai-models.

[17] Nestor Maslej et al., The AI Index 2025 Annual Report (AI Index Steering Committee, Institute for Human-Centered AI, Stanford University, 2025), 457, https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf; Epoch AI, “Data on AI Models.”

[18] שגיא כהן, “האוניברסיטאות מקדמות הקמת מרכז מחשוב לבינה מלאכותית בעלות של חצי מיליארד דולר,” TheMarker, August 27, 2025, https://www.themarker.com/technation/2025-08-27/ty-article/.highlight/00000198-e67f-d91d-af9b-e77f64ed0000.

[19] נגל et al., ועדת נגל, 46–49.

[20] נגל et al., ועדת נגל, 3.

[21] Georgia Butler, “AWS Establishes European Sovereign Cloud as Separate Company,” Datacenter Dynamics, June 5, 2025, https://www.datacenterdynamics.com/en/news/aws-establishes-european-sovereign-cloud-as-separate-company/; Sophie Rice, “Microsoft Expands European Data Centre Footprint,” Datacenter Magazine, May 1, 2025, https://datacentremagazine.com/technology-and-ai/microsoft-expands-european-data-centre-footprint; Dan Swinhoe, “Microsoft and G42 to Set up Sovereign Cloud in UAE,” Datacenter Dynamics, September 6, 2023, https://www.datacenterdynamics.com/en/news/microsoft-and-g42-to-set-up-sovereign-cloud-in-uae/.