ישראל רוצה להפוך למעצמת בינה מלאכותית אבל הדרך עוד ארוכה

בינה מלאכותית נתפסת בדרך כלל כתעשיית תוכנה. מדברים על מודלים חכמים, צ׳אטבוטים, סוכנים אוטונומיים וחברות שמנסות להכניס את הטכנולוגיה לכל מוצר ושירות. אבל מאחורי כל שורת קוד עומדת מערכת פיזית כבדה מאוד. שבבים שצריך לייצר, מרכזי נתונים שצריך להקים, חשמל שצריך לספק, מערכות קירור, מאגרי מידע, חוקרים, מהנדסים ובריתות שמבטיחות גישה לטכנולוגיות שאינן נמצאות בשליטה מקומית.

זו נקודת המוצא של התוכנית הלאומית להאצת הבינה המלאכותית שפרסם המטה הלאומי לבינה מלאכותית באוגוסט 2026. המסמך מתייחס לבינה מלאכותית לא רק כאל מנוע חדשנות, אלא כאל תשתית לאומית שתשפיע על העצמאות הכלכלית, הביטחונית והטכנולוגית של ישראל. ההנחה היא שהמדינות שיבטיחו כבר עכשיו גישה לחשמל, שבבים, נתונים, מודלים וכוח מחשוב יוכלו להוביל את הכלכלה הבאה. המדינות שיישארו מאחור עלולות להפוך לתלויות בשחקנים שכבר תפסו מקום במועדון.

התוכנית מציגה כיוון שאפתני מאוד. הקמת מכון לאומי לבינה מלאכותית, חמישה כורי האצה, שלוש מעבדות סייבר, לפחות 100 אלף מאיצי GPU באופק הלאומי, מחשב קוונטי ישראלי, ניסיון למשוך לישראל יצרנית שבבים מתקדמת, הכשרת מיליוני עובדים והשתלבות בבריתות טכנולוגיות בינלאומיות. אבל לצד החזון הגדול נשארת שאלה פשוטה ומהותית. כמה מהמהלכים האלה יהפכו לתשתיות, לתקציבים ולפרויקטים שעובדים בשטח, וכמה יישארו בשלב הכוונות.

מועדון הבינה המלאכותית מתחיל להיסגר

התוכנית נשענת על הנחה שהעולם הטכנולוגי נעשה פחות פתוח. בעבר חברה ישראלית הייתה יכולה לרכוש חומרה, לשכור כוח מחשוב בענן ולהשתמש במודלים שפותחו מעבר לים. בעתיד, גישה למשאבים האלה עלולה להיות תלויה בזהות המדינה, ביחסים מדיניים, במגבלות יצוא, במיקום בשרשרת האספקה וביכולת להבטיח את התשתיות שעליהן המערכות פועלות.

הסיבה לכך היא שבינה מלאכותית אינה מוצר אחד. היא שרשרת שמתחילה באנרגיה ובמינרלים, ממשיכה במפעלי שבבים ובמרכזי נתונים, ועוברת דרך מודלים, נתונים, כוח אדם ויישומים. פגיעה בחוליה אחת עלולה להגביל את המערכת כולה. מדינה יכולה להחזיק חוקרים מצוינים וחברות תוכנה מתקדמות, אבל בלי מאיצים מתקדמים או אספקת חשמל מספקת, היכולת שלהם לבנות מערכות גדולות תהיה מוגבלת.

מכאן מגיע השימוש החוזר במסמך במונח ריבונות. אין הכוונה בהכרח שישראל תייצר בעצמה כל שבב, מודל ומרכז נתונים. המסמך מציג תפיסה רחבה יותר, שלפיה ריבונות יכולה להישען גם על חוזים ארוכי טווח, גישה מובטחת למשאבים, תשתיות שנמצאות בישראל ושיתופי פעולה עם מדינות וחברות זרות.

זו תפיסה מציאותית יותר מניסיון להגיע לעצמאות מוחלטת. ישראל קטנה מדי כדי להתחרות לבדה בכל שכבה של שרשרת הבינה המלאכותית. אין לה את משאבי האנרגיה, ההון, השוק המקומי ויכולת הייצור של ארצות הברית או סין. המטרה היא להפוך לשחקנית שקשה לעקוף, באמצעות תרומה בתחומים שבהם כבר יש לה יתרון.

ישראל לא מנסה לנצח בגודל

הגישה של התוכנית היא שישראל אינה צריכה לבנות את המודל הגדול בעולם כדי להיות מדינה מובילה בבינה מלאכותית. היא יכולה להתמקד בנקודות שבהן הניסיון הישראלי מעניק לה יתרון יחסי, כמו סייבר, שבבים, מערכות ביטחוניות, ראייה ממוחשבת, מכשור רפואי, תחבורה אוטונומית, חקלאות, חלל ומערכות הפועלות בתנאי שטח מורכבים.

המסמך מזהה ארבעה יתרונות מרכזיים. חברה שמאמצת טכנולוגיות במהירות, יכולת להתמודד עם בעיות אמיתיות ומורכבות, תרבות שמחברת בין ממשלה, אקדמיה ותעשייה, וניסיון בבניית מערכות שחייבות לפעול בתנאים של אי ודאות ולחץ.

הבחירה הזאת מובילה להתמקדות בבינה מלאכותית פיזית. הכוונה למערכות שאינן מסתפקות ביצירת טקסט או תמונה, אלא קולטות מידע מהעולם, מקבלות החלטות ומבצעות פעולה. רובוטים, רחפנים, כלי רכב אוטונומיים, מערכות רפואיות, מערכות חקלאיות ומערכות חלל הן דוגמאות לכך.

האתגר במערכות כאלה גדול יותר. טעות של צ׳אטבוט יכולה לייצר תשובה שגויה. טעות של מערכת שפועלת בתוך כלי רכב, מכשיר רפואי או רובוט עלולה לגרום נזק פיזי. המערכת חייבת להבין את הסביבה, לפעול בזמן אמת ולהתמודד עם תנאים שלא הופיעו בדיוק בנתוני האימון שלה.

כאן נכנס מחשוב בקצה. במקום לשלוח כל מידע למרכז נתונים מרוחק ולהמתין לתשובה, חלק מהעיבוד נעשה בתוך המכשיר עצמו. הדבר דורש שבבים ובקרים שמסוגלים לעבד מידע במהירות, בצריכת חשמל נמוכה ובתנאי שטח. התוכנית מגדירה את התחום כנישה אסטרטגית שיכולה להתאים ליכולות הישראליות בתכנון שבבים, חישה, אלגוריתמים ומערכות ביטחוניות.

ישראל עשויה להחזיק יתרון בחלק מהתחומים האלה, אך הוא אינו מובטח. ארצות הברית, סין, אירופה ומדינות נוספות משקיעות סכומים עצומים ברובוטיקה, נהיגה אוטונומית, שבבים וביטחון. היתרון הישראלי יצטרך להימדד במוצרים, בהטמעה וביצוא ולא רק בכמות החברות והחוקרים.

המכון הלאומי אמור להפוך רעיונות לפתרונות

המנגנון המרכזי בתוכנית הוא המכון הלאומי ליישומי בינה מלאכותית, שמכונה NIIA. המכון אינו אמור להפוך למעבדה ממשלתית שבונה בעצמה מודלים. תפקידו לחבר בין הממשלה, האקדמיה, התעשייה והמגזר השלישי סביב בעיות לאומיות שאפשר להגדיר ולמדוד.

בתוך המכון מתוכננת רשת של חמישה כורי האצה. אלה מרכזים שבהם גופים שונים יעבדו יחד על פתרון בעיות בתחומים כמו בריאות, חינוך, תחבורה, תשתיות, ביטחון, חוסן וכלכלה. לפחות שניים מהכורים אמורים להיות בפריפריה, והם ימוקמו בסמוך למוקדי ידע ויישום כמו אוניברסיטאות, בתי חולים, תעשייה ובסיסים צבאיים.

הרעיון אינו להתחיל בטכנולוגיה ורק לאחר מכן לחפש לה שימוש. התהליך אמור להתחיל בבעיה אמיתית, בגוף שמוכן להטמיע את הפתרון ובמדד שמאפשר לבדוק אם נוצר שיפור. רק לאחר מכן יחוברו הטכנולוגיה, הנתונים, המימון והרגולציה הנדרשים.

המסמך מכנה את הגישה הזאת בינה מלאכותית משימתית. במקום להפעיל תוכניות פיתוח ארוכות בלי לדעת אם יש להן שימוש מעשי, הכורים אמורים לעבוד במחזורי ניסוי קצרים. אם הפתרון אינו עובד, עוצרים או משנים כיוון מוקדם. אם הוא מצליח, מנסים לפרוס אותו בקנה מידה רחב.

מודל הקניין הרוחני נועד למשוך חברות ויזמים. הזכויות על הטכנולוגיה יישארו בידי המפתחים, אך הן יהיו מותנות בהטמעה רחבה בישראל. כך המדינה אמורה לקבל פתרון לבעיה ציבורית, והחברה מקבלת סביבת ניסוי, גישה למידע ולקוח ראשון שיכולים לסייע לה למכור את המוצר גם בעולם.

המודל מעניין, אבל הוא ידרוש פתרון של כמה שאלות מורכבות. מי יממן את שלבי הפיתוח, מי יבחר את החברות, מה יקרה אם פרויקט ייכשל, כיצד יוגדר השימוש במידע ממשלתי ומה נחשב הטמעה רחבה. בלי כללים ברורים, המכון עלול להפוך לגוף תיאום נוסף בתוך מערכת ציבורית שכבר כוללת משרדי ממשלה, רשויות, גופי מחקר וגופי ביטחון רבים.

יעדי המכון הלאומי וכורי ההאצה

קרדיט המטה הלאומי לבינה מלאכותית.
התרשים מעלה מציג את מבנה המכון הלאומי, חמשת כורי ההאצה וההתמקדות בבינה מלאכותית פיזית. הוא ממחיש שהמכון מתוכנן כגוף מתכלל שמחבר בין פתרון בעיות ציבוריות, פיתוח מוצרים מסחריים ושינוי רגולטורי.

התוכנית מנסה לבנות פירמידת כוח אדם שלמה

אחת הנקודות החזקות במסמך היא ההבנה שלא מספיק להכשיר עוד חוקרים. המשק זקוק לשכבות שונות של עובדים, וכל שכבה ממלאת תפקיד אחר.

בראש הפירמידה נמצאים כ־700 חוקרים שאמורים להוביל מחקר מתקדם ולפתח יכולות חדשות. התוכנית מציעה להרחיב תקני מחקר, מלגות לתארים מתקדמים, מסלולים משולבים עם התעשייה ותמריצים להחזרת מומחים ישראלים מחוץ לישראל.

מתחתיהם נמצאת שכבה של כ־7,000 מפתחים. אלה האנשים שאמורים להפוך ידע מדעי למודלים, מוצרים ומערכות שעובדות. התוכנית מציעה מסלולי הסבה לבוגרי מדעי המחשב וחיבור עמוק יותר בין האקדמיה לתעשייה.

השכבה הבאה כוללת כ־70 אלף אנשי הנדסה, תוכנה, אינטגרציה וספקים. כאן עולה גם בעיית העובדים בתחילת דרכם. ככל שכלי בינה מלאכותית מבצעים יותר משימות בסיסיות, חברות עלולות לצמצם גיוס של עובדים צעירים. בטווח הקצר הדבר חוסך עלויות, אבל בטווח הארוך הוא עלול לפגוע ביכולת לבנות את דור המומחים הבא.

התוכנית מציעה לשלב עובדים צעירים בתעשיות מסורתיות ולהפוך אותם למובילי הטמעה. זה יכול להועיל לשני הצדדים. העובדים יצברו ניסיון אמיתי, וחברות שאינן חלק מליבת ההייטק יקבלו כוח אדם שיעזור להן להטמיע כלים חדשים.

השכבה הרחבה ביותר כוללת כארבעה מיליון עובדים. עבורם מוצעות תוכניות לשדרוג מיומנויות ולהסבה מקצועית. המטרה אינה להפוך את כל העובדים למתכנתים, אלא ללמד אותם להשתמש בכלים, לבדוק את התוצרים שלהם ולהבין אילו משימות ניתן לבצע בצורה יעילה יותר.

המסמך מציע להכניס אוריינות בינה מלאכותית כבר מגני הילדים, לצד חיזוק מתמטיקה, מדעים ואנגלית. יש כאן הכרה נכונה בכך שהתחרות על כוח האדם מתחילה הרבה לפני האוניברסיטה. עם זאת, התוכנית אינה מפרטת כיצד מערכת חינוך שמתמודדת כבר עכשיו עם מחסור במורים ועם פערים בין אזורים תבצע את השינוי בפועל.

גם החזרת חוקרים אינה עניין של הטבת מס בלבד. חוקרים מובילים בוחרים מקום עבודה לפי גישה לכוח מחשוב, איכות צוות המחקר, חופש אקדמי, שכר, יציבות ומערכות חינוך ובריאות למשפחה. ישראל תתקשה למשוך אותם אם התשתיות המקומיות יישארו מאחור.

100 אלף מאיצים הם יעד ענק אבל עדיין לא תוכנית עבודה

המספר הבולט ביותר במסמך הוא יעד של לפחות 100 אלף מאיצי GPU באופק הלאומי. GPU הוא שבב שמסוגל לבצע במקביל כמות גדולה של חישובים ומשמש לאימון ולהרצה של מודלים מתקדמים.

חשוב להבחין בין היעד הרחב לבין המהלך המיידי. התוכנית מתייחסת למהלך ראשוני של 5,000 מאיצים מתקדמים במהלך 2026, בהובלת השוק הפרטי. לעומת זאת, לא מופיע מועד סופי ברור להגעה למלוא היעד של 100 אלף מאיצים.

גם המונח מאיץ אינו מספר את כל הסיפור. קיים פער גדול בין דורות שונים של שבבים, בין ביצועי המערכת, מהירות הזיכרון, הקישוריות בין המאיצים וזמינות התשתית. 100 אלף מאיצים מדור ישן אינם שווי ערך לאותה כמות של מאיצים מתקדמים. כדי להבין את עוצמת המחשוב האמיתית יהיה צורך לדעת איזה ציוד יירכש, מי יחזיק בו, מי יקבל גישה ובאיזה מחיר.

השאלה אינה רק כמה מאיצים יהיו בישראל, אלא כיצד הם יחולקו. מחקר אקדמי, מערכת הביטחון, חברות צעירות, משרדי ממשלה וענקיות טכנולוגיה מתחרים על אותו משאב. אם רוב הקיבולת תהיה בבעלות פרטית ותימכר במחירי שוק, היא עשויה שלא להיות נגישה לחוקרים ולחברות צעירות. אם המדינה תסבסד את הגישה, יהיה צורך לקבוע קריטריונים ברורים ולמנוע חלוקה לא יעילה.

התוכנית מציעה מודל שמשלב תשתיות ציבוריות, חברות פרטיות ושותפים בינלאומיים. זה עשוי להיות יעיל יותר מהקמת מערכת ממשלתית אחת, אך הוא גם מעמיק את התלות בחוזים ובחברות חיצוניות. כדי שהקיבולת תיחשב לאומית, המדינה תצטרך להבטיח גישה גם בתקופות של משבר, מחסור עולמי או מגבלות יצוא.

בלי חשמל אין אסטרטגיית בינה מלאכותית

מרכזי נתונים דורשים כמויות גדולות של חשמל, ולא רק בזמן אימון מודלים. גם הרצת המערכות, אחסון הנתונים והקירור צורכים אנרגיה באופן קבוע. ככל שהמערכות גדלות והופכות לשימושיות יותר, העומס אינו נעלם אלא עובר משלב האימון לשימוש היומיומי.

התוכנית מדברת על מתקנים שידרשו מאות מגה ואט ואף גיגה ואטים. המשמעות היא שלא מספיק לאשר הקמת מרכז נתונים. צריך לחבר אותו לרשת, להבטיח יכולת הולכה, לייצר חשמל נוסף ולבנות יתירות שתאפשר למערכת להמשיך לפעול גם במקרה של תקלה.

בישראל זהו אתגר משמעותי. מתקני מחשוב מתחרים על תשתיות חשמל עם גידול האוכלוסייה, התעשייה, התחבורה החשמלית ומערכת הביטחון. גם אם קיימת יכולת ייצור ברמה הארצית, ייתכן שקווי ההולכה והחלוקה באזור מסוים לא יוכלו לספק את ההספק הנדרש.

התוכנית מכירה בבעיה ומציעה לשלב את צורכי הבינה המלאכותית בתוכנית האנרגיה הלאומית ולהקים צוות לבחינת קיבולת והולכה. זו התחלה חשובה, אך עדיין לא מופיעים מיקומים, לוחות זמנים, מקורות אנרגיה או עלויות.

היעד של 100 אלף מאיצים יהיה אמין רק אם יתלווה אליו יעד מפורט לכושר ייצור, הולכה וקירור. אחרת, ישראל עלולה לרכוש חומרה בלי להיות מסוגלת להפעיל אותה בהיקף מלא, או להקים תשתית יקרה שתלויה בחיבורים שעדיין אינם קיימים.

קרדיט: המטה הלאומי לבינה מלאכותית.
התמונה מעלה מציגה את היעדים המרכזיים בתחומי המחשוב, השבבים, האנרגיה והמודלים. בין היעדים מופיעים לפחות 100 אלף מאיצי GPU, מחשב קוונטי ישראלי, בחינת מתקן שבבים מתקדם והרחבת תשתיות החשמל הנדרשות להפעלת מרכזי מחשוב גדולים.

השבבים והקוונטום מבטאים שאיפה לריבונות

התוכנית מבקשת לבחון משיכת חברה בינלאומית שתקים או תשדרג בישראל מתקן לייצור שבבים בטכנולוגיה של 5 ננומטר ומטה. זהו מהלך שיכול לחזק את מקומה של ישראל בשרשרת האספקה, אבל הוא אינו החלטה על הקמת מפעל ואינו התחייבות של חברה מסוימת.

מפעל שבבים מתקדם דורש השקעה עצומה, כוח אדם מיומן, מים, חשמל, תשתיות וסביבת ספקים. מדינות גדולות מציעות לענף מענקים ותמריצים משמעותיים, ולכן ישראל תצטרך להציג יתרון מעבר לסיוע כספי. המסמך מציע שהמדינה תקבל זכויות קדימה לצרכים לאומיים, אך היכולת להשיג תנאי כזה תהיה תלויה בגודל ההשקעה ובכוח המיקוח מול היצרן.

גם המחשב הקוונטי הישראלי נמצא ברמת יעד אסטרטגי. מחשוב קוונטי נועד לבצע סוגים מסוימים של חישובים בצורה שונה ממחשב רגיל, אך התחום עדיין נמצא בשלבי פיתוח. הערך של המהלך אינו רק בשימוש מיידי, אלא בשימור ידע, הכשרת חוקרים והבטחת יכולת להתמודד בעתיד עם שינויים בתחומי הצפנה, חישה ואופטימיזציה.

המסמך אף מציע לבחון הצבת עומסי מחשוב במסלול לווייני נמוך. זו דוגמה לרעיון שעדיין נמצא בשלב בדיקת היתכנות הנדסית וכלכלית. אין להציג אותו כפרויקט שכבר הוחלט לבצע.

יעדי המחשוב, השבבים, האנרגיה והמודלים

התרשים מעלה מרכז את היעדים הפיזיים השאפתניים ביותר בתוכנית, ובהם 100 אלף מאיצים, מחשב קוונטי, מתקן שבבים ותשתיות אנרגיה. הוא גם מדגים את ההבדל בין יעד כמותי ברור לבין מהלכים שמוגדרים עדיין כבחינה או כעבודת מטה.

קרדיט המטה הלאומי לבינה מלאכותית

הנתונים הם משאב לאומי וגם מוקד סיכון

בינה מלאכותית זקוקה לנתונים בהיקף גדול, אבל הערך אינו תלוי רק בכמות. הנתונים צריכים להיות איכותיים, מסודרים, מעודכנים ומותאמים לבעיה. מאגר גדול שמכיל שגיאות, כפילויות או מידע שאי אפשר לקשר בין מקורות שונים עלול להיות כמעט חסר שימוש.

למדינה יש מאגרי מידע בתחומי הבריאות, החינוך, התחבורה, הרווחה, המסים והתשתיות. המידע הזה יכול לאפשר פיתוח פתרונות שקשה ליצור במדינות שבהן הנתונים מפוזרים בין גופים פרטיים. מנגד, אלה גם מאגרים רגישים מאוד.

התוכנית מציעה לבחון זירה לאומית לנתונים שתאפשר לממשלה, לאקדמיה ולתעשייה לגלות ולשתף מידע באופן מבוקר. היא כוללת גם הצעה למרכז שיבצע התממה, כלומר הסרה או טשטוש של פרטים שמאפשרים לזהות אדם, לצד תיוג מידע, יצירת נתונים סינתטיים ושימוש בטכנולוגיות שמצמצמות חשיפה של מידע אישי.

הבעיה היא שהתממה אינה תמיד מוחלטת. חיבור בין כמה מאגרים יכול לפעמים לאפשר לזהות אדם גם אם שמו ומספר הזהות הוסרו. ככל שהמידע מפורט יותר, כך הוא שימושי יותר למודל אבל גם רגיש יותר מבחינת פרטיות.

המסמך מציע שמידע פתוח יהיה ברירת מחדל ושיוסרו חסמים בירוקרטיים. זה עשוי לקצר תהליכים, אך הוא חייב להתלוות למנגנוני הרשאה, תיעוד ובקרה. צריך לדעת מי נכנס למאגר, לאיזו מטרה, איזה מידע נשלף, כמה זמן הוא נשמר ומה קורה במקרה של דליפה או שימוש החורג מהמטרה המקורית.

מודל ישראלי אינו בהכרח מודל ענק

התוכנית מציעה לבחון פיתוח תשתיות לאימון מודלים המותאמים לעברית, לתרבות, להיסטוריה ולצרכים הישראליים. חשוב להדגיש שגם כאן מדובר בבחינה ולא בהחלטה סופית לבנות מודל יסוד ישראלי גדול.

בניית מודל גדול מאפס היא משימה יקרה שדורשת כמויות עצומות של מידע וכוח מחשוב. לא בטוח שזה השימוש היעיל ביותר במשאבים של מדינה קטנה. אפשרות אחרת היא להתאים מודלים קיימים, לפתח שכבות מידע ישראליות ולבנות מודלים מקצועיים קטנים שמיועדים לבריאות, משפט, ביטחון, חינוך או שירותים ממשלתיים.

המסמך מתייחס למודלים כאלה במונח DSLM, מודלים קטנים וייעודיים לתחום מסוים. הם יכולים להיות זולים יותר להפעלה, קלים יותר לבדיקה ומתאימים לסביבה שבה לא רוצים לשלוח מידע רגיש לשירות חיצוני.

הצורך במודלים מקומיים אינו נובע רק מהשפה העברית. הוא קשור גם לדיוק עובדתי, הקשר תרבותי, אבטחת מידע והפחתת תלות בחברות זרות. עם זאת, ריבונות אינה מחייבת שכל מערכת תפותח בישראל. לעיתים הדרך היעילה תהיה להשתמש במודל גלובלי ולבנות סביבו שכבות הגנה, מידע ובקרה מקומיות.

הסייבר יכול להיות כרטיס הכניסה של ישראל

המסמך מציע להקים שלוש מעבדות סייבר בתוך המכון הלאומי. הראשונה תעסוק בהגנה על מודלים, נתוני אימון, תשתיות מחשוב ומערכות אוטונומיות. השנייה תשתמש בבינה מלאכותית לצורך הגנה בסייבר. השלישית תעסוק בזיהוי תוכן מזויף ובאימות המקור שלו.

מערכות בינה מלאכותית יוצרות סוגים חדשים של סיכונים. תוקף יכול לנסות להרעיל את נתוני האימון, לגרום למודל לבצע פעולה באמצעות הוראה זדונית, לגנוב את משקלי המודל או להטעות מערכת אוטונומית באמצעות קלט שנבנה במיוחד.

ככל שמערכות מקבלות יותר אחריות, כך אבטחתן הופכת לתנאי לשימוש. ארגון לא יעביר למערכת אוטונומית גישה למידע רפואי, לתשתית חשמל או למערכת תחבורה אם הוא אינו מסוגל לבדוק כיצד היא פועלת ולהגן עליה.

כאן ישראל יכולה לחבר בין יכולות הסייבר הקיימות לבין השוק החדש של אבטחת מערכות בינה מלאכותית. התוכנית אף רואה בכך בסיס לעסקה אסטרטגית עם מדינות אחרות. ישראל תספק ידע בהגנת סייבר ובהגנה פיזית על מרכזי מחשוב, ובתמורה תקבל גישה מועדפת לשבבים, מודלים וכוח מחשוב.

זו הצעה הגיונית מבחינה אסטרטגית, אך הצלחתה תלויה בשאלה אם שותפותיה של ישראל יראו ביכולות האלה נכס ייחודי שקשה לקבל במקום אחר.

הבריתות חשובות לא פחות מהטכנולוגיה

התוכנית נותנת מקום מרכזי לברית Pax Silica בהובלת ארצות הברית ולשותפויות אזוריות במסגרת הסכמי אברהם ופלטפורמת I2U2. המטרה היא להבטיח גישה מוקדמת לחומרה, מודלים, אנרגיה ותשתיות.

ישראל אינה יכולה לבנות לבד את כל שרשרת האספקה. היא זקוקה לשבבים שיוצרו מעבר לים, לציוד ייצור, לענן, למודלים בינלאומיים ולמקורות הון. השתלבות עמוקה בבריתות יכולה להיות יעילה יותר מניסיון להגיע לעצמאות מלאה.

עם זאת, ברית אינה מבטלת תלות אלא מנהלת אותה. שינוי פוליטי בארצות הברית, מגבלות יצוא, משבר מדיני או החלטה עסקית של חברה פרטית עדיין יכולים להשפיע על הגישה של ישראל למשאבים. כדי לצמצם את הסיכון, המדינה תצטרך לבנות כמה נתיבי גישה ולא להסתמך על ספק, מדינה או מודל יחיד.

התוכנית מציעה גם מודל של שגרירות תאגידית, כלומר מסגרת עבודה ייעודית מול כל ענקית טכנולוגיה מובילה. הרעיון הוא לשמר בישראל מרכזי מחקר ופיתוח שנמצאים בחזית הטכנולוגיה. זה חשוב במיוחד בתקופה שבה חברות בינלאומיות בוחנות מחדש את פריסת ההשקעות וכוח האדם שלהן.

הרגולציה אמורה לאפשר ניסוי אבל האחריות עדיין לא פתורה

התוכנית אינה מאמצת רגולציה רחבה וזהה לכל השימושים. היא מעדיפה מסלולים ענפיים, ניסויים מבוקרים וארגזי חול רגולטוריים. ארגז חול הוא סביבה שבה ניתן לבחון טכנולוגיה תחת מגבלות ופיקוח לפני שמאפשרים שימוש רחב.

גישה כזאת יכולה להתאים לבינה מלאכותית, משום שהסיכון אינו זהה בכל תחום. מערכת שממליצה על סדר מסמכים אינה דומה למערכת שמאשרת טיפול רפואי או מפעילה כלי תחבורה.

אחת ההצעות הרגישות במסמך היא לבחון זכות קדימה לבינה מלאכותית בפעולה שהמערכת מבצעת טוב יותר מאדם, אלא אם הוכח סיכון ספציפי ומהותי. העיקרון עשוי להאיץ הטמעה, אבל הוא משאיר שאלות קשות.

מי קובע שהמערכת טובה יותר, לפי איזה מדד, במשך כמה זמן ובאיזו אוכלוסייה. מי אחראי אם המערכת טועה. כיצד אדם יכול לערער על החלטה. מה קורה אם המודל משתנה לאחר העדכון. האם גוף ציבורי יהיה חייב להסביר החלטה שהתקבלה באמצעות מערכת שקשה להבין את תהליך החשיבה שלה.

התוכנית מציעה להקים מועצה לאומית לאתיקה ולעצב מסגרות בנושאי אחריות, נזיקין, קניין רוחני ושקיפות. כל אלה חשובים, אך המועצה תהיה אפקטיבית רק אם יהיו לה סמכויות, גישה למידע ויכולת להתערב לפני שמערכות בעייתיות נפרסות בקנה מידה רחב.

מה עדיין חסר בתוכנית

החיסרון המרכזי של המסמך הוא שאינו תוכנית ביצוע מלאה. הוא מציג כיווני פעולה, מנגנונים ויעדים, אבל אינו כולל תקציב כולל, פירוט של מקורות המימון, חלוקת אחריות מלאה, לוחות זמנים או אבני דרך לרוב המהלכים.

הפער הזה חשוב במיוחד משום שכמעט כל חלק בתוכנית דורש השקעה משמעותית. הקמת מרכזי מחשוב, הרחבת רשת החשמל, מענקים למחקר, השבת חוקרים, הכשרת עובדים, פתיחת מאגרי מידע, הקמת מעבדות ומשיכת מפעל שבבים אינם צעדים שניתן לבצע באמצעות תיאום בלבד.

גם רשימת היעדים משלבת בין החלטות מעשיות לבין בדיקות היתכנות. חמישה כורי האצה ושלוש מעבדות סייבר מוצגים כמנגנונים שיש להקים. לעומתם, מודל ישראלי, זירת נתונים, מחשוב בחלל ומתקן שבבים מתקדמים מוצגים כמהלכים שייבחנו או כעבודת מטה. הצגת כל הסעיפים כאילו כבר אושרו לביצוע תיצור תמונה מטעה.

קיימת גם שאלת המשילות. התוכנית מחברת משרדי ממשלה, מערכת הביטחון, אקדמיה, חברות פרטיות, בתי חולים, רשויות רגולטוריות וגופים בינלאומיים. שיתוף פעולה כזה הוא הכרחי, אך הוא גם יכול להאט החלטות. יהיה צורך בגוף שמחזיק בתקציב, בסמכות וביכולת לחייב את השותפים לפעול לפי לוח זמנים משותף.

המסמך מזכיר שתי החלטות ממשלה שונות. החלטה 3375 עוסקת בהקמת המטה הלאומי לבינה מלאכותית. החלטה 4255 משמשת בסיס לעבודת ההמשך ולהגדרת תוכנית הפעולה. אלה אינן אותה החלטה, ולא נכון לערבב ביניהן.

המבחן האמיתי יתחיל אחרי החזון

התוכנית מזהה נכון את השינוי שעובר על העולם. בינה מלאכותית אינה רק ענף נוסף בתוך ההייטק, אלא שכבת תשתית שיכולה להשפיע על פריון, ביטחון, בריאות, חינוך ועצמאות טכנולוגית. היא גם מזהה בצורה מפוכחת שישראל לא יכולה לנצח באמצעות גודל וצריכה להתמקד בתחומים שבהם יש לה יתרון יחסי.

הבחירה בסייבר, בינה מלאכותית פיזית, שבבים בקצה, נתונים ייחודיים ויכולת הטמעה מהירה מתאימה למבנה של הכלכלה הישראלית. גם החיבור בין פתרון בעיות ציבוריות לבין בניית מוצרים שאפשר למכור בעולם יכול להפוך את ישראל לשוק ניסוי משמעותי.

אבל הכיוון האסטרטגי ברור יותר ממנגנון הביצוע. יעד של 100 אלף מאיצים אינו מספיק בלי תאריך, תקציב, מפרט טכנולוגי ותוכנית חשמל. שאיפה להחזיר חוקרים אינה מספיקה בלי תשתיות מחקר ותנאי עבודה תחרותיים. זירת נתונים לאומית אינה יכולה להתקדם בלי מנגנוני פרטיות ואחריות. מפעל שבבים אינו תוכנית עד שחברה מסוימת, מיקום, השקעה ולוח זמנים נכנסים לתמונה.

המבחן לא יהיה בכמות ההכרזות או היוזמות, אלא במספר קטן של תוצאות מדידות. כמה כוח מחשוב מתקדם יהיה זמין בפועל, מי יוכל להשתמש בו ובאיזה מחיר. כמה קיבולת חשמל תוקצה למרכזי נתונים. כמה חוקרים יחזרו לישראל. כמה מאגרי מידע יהפכו לשימושיים בלי לפגוע בפרטיות. כמה פתרונות יעברו מכור האצה להטמעה רחבה. וכמה חברות ישראליות יהפכו את הניסיון המקומי להכנסות בשוק העולמי.

אם המספרים האלה יתחילו לזוז, התוכנית יכולה להפוך למנוע צמיחה ולחזק את מקומה של ישראל במערכת הטכנולוגית העולמית. אם הם לא יזוזו, ישראל עשויה להישאר עם מסמך שאפתני בדיוק בזמן שבו מועדון הבינה המלאכותית שממנו היא חוששת להישאר בחוץ ממשיך להיסגר.