כותבים: שיר אביסירה, ליאן אוחיון, עמרי אקובס, אמילי יצחקבייב, מאי כהן, מאי לוזון ועמיחי שני
עורך ראשי: ד"ר עומר אלוני
עורכת ראשית ומנחת הפרויקט: ד"ר תמי קצביאן
כיצד משפיעה הבינה המלאכותית הגנרטיבית על שוק העבודה?
במידעון זה נסקור את השפעות הבינה המלאכותית הגנרטיבית על שוק העבודה, תוך התמקדות באי-שוויון כלכלי ומגדרי ובתנאי ההעסקה. נציג ממצאים עדכניים מדוחות של ה-OECD ו-Data & Society, לצד דוגמאות מחברות טכנולוגיה, המדגימים כיצד השימוש הגובר בבינה מלאכותית גנרטיבית משפיעות על סוגיות של שוויון ותעסוקה.
בינה מלאכותית יצרנית/גנרטיבית (Generative AI) היא ענף בתוך תחום הבינה המלאכותית, המתמקד ביצירת תוכן חדש על בסיס ניתוח ולמידת דפוסים קיימים. במקום לפעול לפי סידרת הוראות מוגדרת מראש, מערכות בינה מלאכותית יצרנית משתמשות במודלים מתקדמים לניתוח כמויות עצומות של נתונים קיימים כדי לזהות דפוסים ולייצר, על בסיסם, תוצרים חדשים. עם זאת, בינה מלאכותית גנרטיבית איננה "מבינה" את משמעות התוכן שהיא מייצרת, אלא מחקה תבניות על בסיס המידע שעליה אומנה.
דוח של ארגון Data & Society מדצמבר 2024, מצביע על כך שבשנים האחרונות חברות רבות החלו להשתמש בטכנולוגיה מסוג בינה מלאכותית גנרטיבית כדי לטייב את יכולות החברה בהיבטים שונים. לצד היתרונות הגלומים בטכנולוגיה זו, השימוש בה מעורר גם אתגרים ובעיות שונות. בעיה מרכזית המכונה בעגה המקצועית "הזיות" (Hallucinations), מתארת מצב בו הבינה המלאכותית מסתמכת על עובדות או מקורות לא נכונים שלעתים אף מומצאים. בעיה נוספת נוגעת ל-׳׳הטיות ואי-דיוקים׳׳. הבינה המלאכותית משתמשת במאגרי מידע רבים, שעלולים לכלול גם תכנים מוטים וסטראוטיפיים. לפיכך, שימוש בבינה מלאכותית גנרטיבית עלול לשמר ואף להעמיק הפליות והטיות כלפי קבוצות מסוימות, כמו נשים, מיעוטים אתניים ועוד. נוסף על כך, הדוח מדגים כיצד השימוש בבינה מלאכותית יצרנית בחברה מסוימת, עלול לפגוע בזכויות העובדות והעובדים באותה החברה. כך למשל, עובדים נדרשים לבצע תיקונים או להשלים חוסרים שהבינה המלאכותית הגנרטיבית יוצרת, דבר שמוביל לעבודה כפולה והגברת עומס העבודה – זאת, לרוב, ללא תגמול מתאים מצד המעסיק. יתרה מכך, במקרים רבים השימוש בטכנולוגיות אלו מפחית את ערכם של עובדים מקצועיים בעיני המעסיקים, זאת משום שלהשקפת המעסיקים, העובדים לא יוצרים או מחוללים את התוכן בעצמם אלא "רק" עורכים אותו לאחר שהתקבל מ"עבודתה" של הבינה המלאכותית. מציאות זו עלולה לפגוע בתנאי ההעסקה של העובדים ולהחליש את מעמדם, וכך למעשה, להעמיק את אי השוויון בחברה.
ההשלכות השליליות של בינה מלאכותית גנרטיבית על מעמד העובדים ניכרות גם בתחום התכנות. כך למשל, בכתבה שפרסם ה־New York Times בחודש נובמבר האחרון, מתואר כיצד הביקוש למפתחי תוכנה מתחילים צנח ב־67% בחמש השנים האחרונות, בעוד שהשימוש בכלי בינה מלאכותית כמו ChatGPT הולך וגובר והופך לחלק בלתי נפרד מעבודת המתכנת. סקרים עדכניים מצאו כי 60% מהמפתחים כבר משתמשים בכלי בינה מלאכותית בעבודתם, מה שמעלה את הפריון שלהם ב־20% בממוצע. עם זאת, כפי שדיווח אתר OnLabor בדצמבר האחרון, מצב דברים זה מעמיק את אי השוויון בשוק העבודה. בעוד שמהנדסי תוכנה מנוסים נדרשים יותר מתמיד לזהות ולתקן "באגים" בקוד שנוצר על ידי בינה מלאכותית, עובדים בתחילת דרכם נפגעים במיוחד. משימות ליבה שבעבר היו נחלתם של מתכנתים מתחילים - כגון כתיבת קוד בסיסי וביצוע משימות תכנות פשוטות - מתבצעות כיום ביעילות על ידי כלי בינה מלאכותית גנרטיבית. לעומת זאת, משימות מורכבות יותר, כמו בדיקת איכות קוד, איתור באגים ופתרון בעיות מערכתיות, נותרות בידי המפתחים המנוסים. כתוצאה מכך, עובדים ללא תואר אקדמי, שבעבר היו יכולים להיכנס לתעשייה דרך הכשרות קצרות ולצבור ניסיון תוך כדי עבודה, מוצאים עצמם מחוץ למשחק. נסיבות אלו מובילות לצמצום כוח שאיננו מקצועי. בתוך כך, חברת Klarna, המתמחה בפתרונות תשלומים למסחר אלקטרוני, הצהירה כי היא מצמצמת גיוס של עובדות ועובדים, ותחת זאת מגדילה את השימוש וההטמעה של טכנולוגיות בינה מלאכותית – מהלך שהוביל עד כה לצמצום של כ־22% במצבת כוח האדם של החברה.
ההשפעות השונות של בינה מלאכותית גנרטיבית על שוק העבודה עולות גם בדוח ה-OECD לשנת 2024. בניגוד למהפכות טכנולוגיות קודמות, שהשפיעו בעיקר על מדינות מתפתחות וענפי התעשייה, הבינה המלאכותית הגנרטיבית מחוללת שינוי משמעותי דווקא בעולם ההייטק, ומשפיעה בעיקר על מדינות מפותחות ועל עובדות ועובדים בעלי השכלה גבוהה. הדוח מצביע גם על כך שבינה מלאכותית גנרטיבית משפיעה באופן שונה על נשים וגברים. נשים נחשפות לבינה מלאכותית גנרטיבית במהלך עבודתן בכ-4% יותר מגברים, ומגמה זו צפויה להעמיק. הבדל זה נובע בעיקר מהמבנה הסקטוריאלי של שוק העבודה - גברים מועסקים יותר בענפי ייצור ובנייה, שבהם האוטומציה מבוססת רובוטיקה תעשייתית, בעוד נשים מועסקות בעיקר במקצועות שירותים כמו חינוך ובריאות, שבהם נעשה שימוש נרחב במודלי שפה גדולים (LLM). בתחום החינוך, למשל, כלים מבוססי בינה מלאכותית מסייעים בהכנת שיעורים ובדיקת מבחנים, מה שעשוי להועיל דווקא לרוב המורות והמורים ולא להחליף אותם. ממצא זה מערער את ההנחה כי בינה מלאכותית גנרטיבית בהכרח מעמיקה את אי-השוויון המגדרי בשדה העבודה.
לבסוף, כפי שלמדנו לאחרונה מפסק דינו של בית המשפט העליון, בבג"צ 38379-12-24, פלונית נ' בית הדין השרעי ואח', השימוש בטכנולוגיות של בינה מלאכותית גנרטיבית יכול להוביל גם ל"הזיות" בשדה המשפט. על כך נפרט במידעון הבא.