קטגוריה: הרהורים

זה כבר היסטוריה עתיקה, אבל אצל התקשוב החינוכי הדברים כמעט תמיד חוזרים על עצמם, ולכן יש טעם להתחיל אי-שם בעבר. ב-2019 אמזון השיקה חנות לחומרי הוראה – Amazon Ignite. הרעיון היה פשוט – חנות ייחודי באמזון שבו מורים יכלו להעלות חומרי הוראה שהם בנו ולמכור אותם למורים אחרים. החומרים האלה היו צריכים לעבור בקרה בסיסית – כנראה מישהו באמזון שבדק ואישר שאכן מדובר בחומרי הוראה ראויים. אחרי הבדיקה, אם הם אכן עברו את הסינון, הם נכללו בתוך החנות ומורים אחרים יכלו למצוא, ולרכוש, אותם. אמזון, כמובן, גבתה לעצמה 30% מהמכירה, אבל עם המשכורות הזעומות של מורים קשה היה להתנגד לכך שלמורים טובים היתה דרך להגדיל קצת את הכנסותיהם.

אמזון כנראה אימצה את הרעיון של חנות לחומרי הוראה בעקבות ההצלחה של מיזם פרטי – Teachers Pay Teachers (TpT) – סביבה אינטרנטית שאפשרה למורים למכור חומרי הוראה שהם פיתחו. Teachers Pay Teachers הוקם כבר ב-2006, אבל נדמה לי שהוא נעשה ממש פופולארי רק סביב 2012. לפני שלוש שנים הוא נמכר ל-IXL Learning, חברה שמפיצה מגוון חומרי הוראה ונעשה לאגף צדדי שם. IXL Learning בעצמה מפיקה חומרי הוראה ו-TpT עוד קיימת כאגף בו, כאשר מורים עדיין יכולים למכור דרכה את חומרי ההוראה שלהם. טוענים שיש מספר מורים שהצליחו להרוויח מעל מיליון דולר דרך TpT, אבל אינני מצליח לאמת את הטענה הזאת. אמזון, מצידה, סגרה את Ignite ב-2022. היא כנראה גילתה שגם אם הפרויקט היטיבה עם כמה מורים, היא לא הגדילה את ההכנסות של אמזון, ולכן לא היתה סיבה להמשיך לקיים אותו.

אפילו בימי הזוהר של TpT היו טענות רבות כלפי איכות חומרי ההוראה שנמכרו דרכו. אני התייחסתי לנושא הזה כאן ב-2019. באותו מאמרון ציטטתי מסקירה שהוזמנה על ידי ה-Fordham Institute שביקשה להעריך את איכות חומרי ההוראה הרבים שעלו – הן ל-TpT והן לאתרי חומרי הוראה אחרים. כבר אז, כפי שדווח באותה סקירה, המסקנה היתה די עגומה:

Sadly, the reviewers concluded that the majority of these materials are not worth using: more precisely, 64 percent of them should “not be used” or are “probably not worth using.” On all three websites, a majority of materials were rated 0 or 1 on an overall 0–3 quality scale.

אין סיבה לחשוש שאמזון סגרה את Ignite בגלל האיכות הירודה של חומרי ההוראה שהועלו אליו. הרי ידוע שאמזון מוכנה למכור כל דבר כל עוד היא לוקחת את האחוז (המכובד) שלה. אבל המצב היום רק נעשה יותר גרוע. מתברר שכלי ה-AI משתלטים גם על חומרי ההוראה. נוצר מצב שבו אפשר להתגעגע לימים שבהם רק כשליש ממה שהועלה היה ראוי לשימוש. כבר לפני שנה, ב-subReddit המוקדש למורים, מורה אחד התלונן על איכות החומרים שהוא מצא ב-TpT:

Half the stuff I bought was low quality AI junk. The texts were barely comprehensible, had questions that couldn't be answered with the information provided, or had problems like incomplete word banks. … I spent more time fixing the trash I got than it would have taken to build it from scratch.

בערך עשרים מורים הגיבו לאותה הודעה ודיווחו שגם הם נתקלו במצב דומה.

יש טעם להוסיף שעוד בשנותיו הראשונות שבהן TpT עוד זכתה לפופולריות ולכותרות היתה בעיה של מקוריות: חומרים רבים שהוצעו למכירה לא היו של המורים שבנו אותם, אלא של משתמשים שהעתיקו חומרים של מורים אחרים וביקשו למכור אותם כשלהם. בקיצור, גם אם היה ערך מסוים ב-TpT, לא חסרו בעיות רציניות. בימים המוקדמים של האינטרנט החינוכי בישראל היה, אגב, פרויקט דומה ל-TpT, אם כי ללא מגמת רווח. "כלים שלובים" היה מיזם של סנונית שדרכו מורים הוזמנו להעלות חומרי הוראה משלהם ולאפשר למורים אחרים להשתמש בהם. כתבתי על זה באותו מאמרון משנת 2019. הרעיון היה מבורך, אבל מתברר שמורים בעלי חומרי הוראה איכותיים העדיפו לשמור אותם לעצמם, ואילו האיכות של מה שכן הגיע לפרויקט היתה ירודה.

לא המשכתי לעקוב אחרי TpT. ידעתי שהוא נמכר ל-IXL Learning, אבל לא ידעתי אם הוא מצליח לשמור על עצמאות, או אם מורים ממשיכים להעלות ולהוריד חומרי הוראה דרכו. גם לא ידעתי אם יש עדיין מורים שמרוויחים כסף דרכו. אבל דרך כתבה מתחילת החודש ב-Chalkbeat למדתי שהמצב רק מחמיר. בכתבה הזאת לילי אלטנבה (Lily Altaneva) מביאה דוגמאות רבות של חומרים שנמצאים למכירה דרך TpT שבאופן ברור הוכנו (אם זאת המילה) באמצעות ה-AI. הדוגמאות האלו מלאות בשגיאות צורמות. באמצע אוגוסט אלטנבה התראיינה לקטע של ABC News והקטע מציג מספר דוגמאות באמת מביכות.

המצב הזה איננו צריך להפתיע אותנו. ידוע, למשל, שנכון להיום חנות הספרים של אמזון מוצפת ב-"ספרים" שנוצרו באמצעות ה-AI. ואם אנחנו נתקלים ב-AI slop פחות או יותר בכל מקום, אין סיבה לצפות שבחינוך המצב יהיה שונה, גם אם היינו מקווים שיהיה אחרת.

קל לנו לבקר את ה-AI slop שמציף אותנו, ואת המורים שמתפתים להשתמש בו בכיתה. אבל ה-AI לבדה בוודאי איננה אשמה. פיסקה קצרה בכתבה ב-Chalkbeat מרחיבה את היריעה:

Teachers are expected to create a lot of material, sometimes on a time crunch or during the summer when they’re not paid, said Jeff Carpenter, an education professor at Elon University. That pressure to create instructional material leads them to turn to Teachers Pay Teachers or similar sites.

קל להאשים מורים ולבוא אליהם בטענות על כך שהם אינם משקיעים מספיק בהכנת חומרי הוראה טובים, ובמקום זה מוכנים, במקרה הטוב, לשלם עבור חומרים איכותיים של אחרים, ואילו במקרה הפחות טוב לשלם עבור AI slop או לפנות ל-AI בעצמם. אבל חשוב לזכור שהמורים האלה עובדים במערכות חינוך שבקושי מעריכות את עבודתם ומתגמלות אותם עוד פחות. וזה איננו משנה את הציפייה של אותן מערכות שהמורים יתייצבו בכיתה מידי יום מוכנים ללמד. במציאות הזאת קשה לבוא בטענות כלפי המורים. אמנם צחקתי וגם נחרדתי כשצפיתי באותם חומרי הוראה שמוצגים למכירה היום דרך TpT. אבל גם חשבתי – כמה חמור המצב יכול להיות כך שמורה ירגיש צורך לרכוש חומרים כאלה (ואולי לא יבחין בטעויות הכל כך גסות שבהם). הרהרתי על המציאות העגומה שבתוכה כל כך הרבה מורים עובדים והבנתי שבעיית ה-AI slop שחודר לתוך חומרי ההוראה היא אחת הבעיות היותר קטנות בחינוך של היום.

בקושי התייחסתי כאן להודעה של האקדמיה של ח'אן בנוגע לאכזבה הגדולה של סלמן ח'אן כלפי השימוש המאוד דל ב-Khanmigo, צ'אטבוט ה-AI של האקדמיה. מתברר שתלמידים אינם מרבים (בלשון המעטה) להשתמש בו. ההתייחסות אז היתה בסך הכל בהערת אגב כחלק ממאמרון שהתמקד בנושא אחר. יתכן שבתקופה אחרת הודעה כזאת היתה זוכה למאמרון מלא – מאמרון שבו הייתי מביע שמחה לאיד, או לפחות הערה נוסח "אמרתי לכם". אבל ההיסטוריה של התקשוב בחינוך גדושה בהצהרות על מהפכה בחינוך שתתחולל באמצעות המחשב, או הדיגיטליות, או האינטרנט. והיום כמובן גם ה-AI אמורה לחולל מהפכה כזאת. המציאות, כמובן, אחרת. ברוב המכריע של המקרים במקום שהכלים האלה מצילים את החינוך, המהפכה המובטחת דועכת בשקט עד שהיא מתמקמת כעוד הערת שוליים אי-שם בהיסטוריה של התחום – עדות לעוד מהפכה בחינוך שלא התרחשה.

חשוב להזכיר שהציפיות כלפי Khanmigo באמת היו גדולות. ב-Ted Talk מתחילת מאי, 2023 סלמן ח'אן עצמו לא חסך מילים על מה שכלי ה-AI שלו יחולל. הוא הכריז:

But I think we're at the cusp of using AI for probably the biggest positive transformation that education has ever seen. And the way we're going to do that is by giving every student on the planet an artificially intelligent but amazing personal tutor. And we're going to give every teacher on the planet an amazing, artificially intelligent teaching assistant.

והיום? אמנם ל-Khanmigo יש עדיין אתר, וכצפוי אפשר למצוא בו שבחים על הכלי, אבל כבר לפני כשלושה חודשים, בכתבה ב-Chalkbeat (שציטטתי גם כאן) למדנו על האכזבה הגדולה שח'אן הביע כלפי השימוש הדל בכלי. הוא מצוטט שם, למשל ש:

For a lot of students, it was a non-event…. They just didn’t use it much.

באותה כתבה מופיעה גם הערה של ראש תחום החינוך באקדמיה של ח'אן שמסבירה את הכשלון של הבוט בכך שה-AI:

can only respond to students based on what they ask. And it turns out, she said, "Students aren’t great at asking questions well."

אפשר להגיד שזה היה די צפוי. דוח מחודש מרץ השנה של גוף שמבקש לקדם את השימוש ב-AI בבתי הספר היושב באוניברסיטת סטנפורד– AI Hub in Education – מציין ש:

As of October 2025 the AI Hub for Education Research Repository contained over 800 academic papers relevant to AI in K-12 education. Our review found that only a small subset (20 papers) produce strong causal evidence.

מתבקש לשאול מה מופיע ביתר ה-97% של המחקרים שבדקו את התחום. אם נסיון העבר הוא מדד, סביר להניח שהתשובה היא שבמידה רבה במקרה הטוב אלה עסקו במשאלות לב, ובמקרה הפחות טוב בהודעות לעיתונות מלאות בהבטחות, אבל עם מינימום של כיסוי מחקרי.

כמובן שלא רק אני לא הופתעתי. הרי עבור מי שאפילו קצת בקיא בהיסטוריה של התקשוב בחינוך הכתובת היתה על הקיר. נדמה לי שזה יכול להסביר למה אפילו כלי מבית היוצר של ח'אן, ללא ספק דמות חשובה ומאד מוערכת בתחום הטכנולוגיות בחינוך, זכה לכיסוי יחסית מצומצם באתרים שעוסקים בתקשוב החינוכי.

סביר להניח שלפני מספר שנים הייתי מקדיש לכלי כמו Khanmigo מאמרון שלם שמבליט את הכשלון של הכלי. אבל היום? כבר התרגלנו לכך שהבטחות כאלו אינן נוטות להתגשם, וסיומן הצפוי הוא "לא בנפץ, אלא ביבבה". לפני כשלושה חודשים דן מאיר (Dan Meyer) ב-Substack שלו התייחס לכלי והדגיש עד כמה הנפילה של כלי כזה משמעותי:

Khanmigo was raised with a silver spoon in its mouth, possessing advantages completely unknown to most other edtech chatbot startups. It had some of the earliest access to OpenAI’s generative AI technology. It had the backing of a hyperscalar in Microsoft and abundant cloud computing credits. It had the endorsement of national, state, and local officials. It had the phone number of some of the wealthiest people in the world. If Khanmigo died in spite of those advantages, what hope then should the rest of the edtech industry place in chatbot tutors?

ולפני שבוע ג'ני אנדרסון (Jenny Anderson) ומייק גולדסטין (Mike Goldstein) סקרו את הכשלון של Khanmigo בכתבה ב-The Atlantic, תחת הכותרת: AI Can’t Fix the Student-Motivation Problem. רצוי לשים לב גם לכותרת המשנה של הכתבה:

It turns out bots aren’t great teachers.

אותה כתבה גם מציינת את החשיבות של הפן החברתי בתהליכי למידה. על פרויקטים כמו Khanmigo אנדרסון וגולדסטיין כותבים:

Essentially, these ed-tech experiments have driven home what educators have long intuited: Learning is a largely social and relational enterprise, and bots have yet to replicate the value of a human touch.

לאור כל זה נדמה לי שברור למה לא חשתי צורך לכתוב כאן על עוד כלי דיגיטלי שהבטיח רבות ובסופו של דבר התרסק. אבל אם כך, למה אני עושה זאת דווקא עכשיו? על זה יש תשובה.

לפני מספר ימים, ביום חמישי ה-2.07.2026, כתבה קצרה על מהפכה בחינוך באמצעות ה-AI בבתי הספר בישראל שודרה במהדורה המרכזית של חדשות ערוץ 12. (כדי להקל על הצפייה העתקתי אותה ל-YouTube, בתקווה שאינני מסתבך עם בעיית זכויות.) בתחילת הכתבה הקריינות מוסרת לנו ש:

אתם צופים עכשיו בעתיד של מערכת החינוך. כל תלמיד ותלמידה יושבים מול מחשב שלומד אותם ומכיר אותם.

בהמשך, במה שנראה כהתכחשות מוחלטת לפן החברתי של הלמידה אנחנו פוגשים את שי פירון שמצהיר:

אנחנו נמצאים במהפכה גדולה בכל תפיסת החינוך. בשנים הקרובות אנחנו נעבור ללמידה שתאופיין בלמידה אישית של כל תלמיד ותלמיד.

ברור לי שלא ערוץ 12, וגם לא משרד החינוך, עוקבים אחרי המאמרונים שאני מפרסם כאן, ואינני מצפה שכך יעשו. אבל מההתלהבות של המשרד ושל הערוץ כלפי הבוט שמוצג בכתבה אני מתרשם שהם בכלל אינם יודעים מה קרה עם Khanmigo, או עם כלים רבים אחרים שהיו אמורים לחולל מהפכה בחינוך. נדמה גם שהם אינם מודעים למחקרים הרבים שמדגישים עד כמה הלמידה היא פעולה חברתית, ועל המגבלות החינוכיות הרבות אשר בצ'אטבוטים של AI. משום מה, אינני מופתע.

הכתיבה שלי כאן עוסקת, כמעט באופן בלעדי, בנושאים הקשורים לחינוך. הפעם אני מבקש להרחיב טיפה את היריעה, אם כי אשתדל בסיום למצוא קשר, גם אם קצת קלוש, לחינוך.

עולם הספרות, או לפחות חלק ממנו, גועש לאחרונה סביב פרס שהוענק לסיפור קצר. מדובר בסיפור שזכה בפרס ה-Commonwealth, פרס יוקרתי, המוענק מידי שנה לסופר לא מוכר מחבר העמים הבריטי. מקורות רבים, ביניהם ה-New York Times, מדווחים שבדיקות שנערכו על הסיפור הזוכה (ושני סיפורים נוספים שקיבלו פרס משנה) מעלות את הסברה שהסיפור נוצר על ידי AI. הספקות לגבי "מקוריות" הסיפור הועלו על ידי מספר קוראים, ובדיקות באמצעות כלי AI, ובמיוחד Pangram, שנחשב בודק מהימן, מאשרים, לכאורה, שלא יד אנושית, אלא כלי LLM כלשהו, הוא אשר "כתב" את הסיפור. הכתבה ב-NYTimes מצטטת את המו"ל של Granta, כתב העת בו הסיפור הזוכה פורסם:

“It may be that the judges have now awarded a prize to an instance of A.I. plagiarism — we don’t yet know, and perhaps we never will know.”

השימוש במונח "פלגיאט" קצת תמוה כאן. הרי הפלגיאט הוא לקיחת טקסט של מישהו אחר והצגתו כאילו הוא שלך. אתר בנושא של AI ופלגיאט של האוניברסיטה של דרום פלורידה טוען, בעיני בצדק, שנכון יותר להתייחס לשימוש ב-AI כסופר צללים:

Since AI chatbots and other generative AI tools generate new text and images in response to prompts, using material from generative AI could be considered more like ghost writing than plagiarism.

נדמה שהיום כבר אי-אפשר להשתחרר מהחשש שמא טקסט כלשהו נוצר על ידי אלגוריתם. וכמובן שלא מדובר בטקסט בלבד. מתחום המוסיקה, לפני כשנה, אחרי יותר ממיליון האזנות דרך Spotify, נודע שהשירים של הלהקה Velvet Sundown נוצרו באמצעות ה-AI.

יש גם דוגמאות מעולם האמנות החזותית. די סמוך לפרשת הפרס של הסיפור הקצר מישהו ברשת עורר סוגיה דומה כאשר בחשבון ה-X שלו הוא העלה עותק דיגיטלי של ציור של קלוד מונה (Claude Monet), וטען שהציור הופק באמצעות ה-AI "בסגנון של מונה", וביקש מהקוראים שלו להסביר למה מה שהוא העלה נחות מהמקור:

כפי שמוסבר באתר PetaPixel מתברר שמדובר בתרמית:

Someone Shared a Real Monet Painting as AI and Asked for Critiques

כפי שכנראה היה צפוי, הפנייה זכתה לתגובות רבות שבאופן די גורף מצאו פגמים בולטים ב-"העתק" שהוצג. אני נתקלתי בפרשה הזאת רק אחרי שהתרמית נחשפה, ולכן לא הועמדתי ב-"מבחן". אבל אני די בטוח שלא הייתי מבחין בהבדלים בין המקור לבין מה שאמור היה להיות ההעתק – לא מפני שיש לי עין אמנותית חדה, אלא מפני שאני דווקא אינני מבין גדול באמנות. נדמה שהמשיבים שקטלו את ה-"העתק" ביקרו אותו יותר מתוך תחושת עלבון ש-AI מסוגלת ליצור "אמנות" מאשר מתוך הבחנה חדה.

דרך מחקר שנערך באוניברסיטת Rutgers לפני כעשור, צפיתי ב-"יצירות" שהופקו באמצעות כלי AI (שהיו די מתקדמים לזמנם, אבל פרימיטיביים במונחים של היום). כלי ה-AI אשר באותו מחקר "אומנו" על אוסף של ציורים מופשטים, ואחרי-כן הונחו ליצור ציורים בעצמם. המשתתפים במחקר התבקשו לדרג גם את היצירות של ה-AI וגם מספר ציורים מופשטים אנושיים. החוקרים סברו שהצופים האנושיים ידרגו את היצירות האנושיות כמעניינות ואיכותיות יותר מאשר אלה של ה-AI. אבל כפי שאפשר להבין מסיום הכתבה של החוקר על המחקר, הם התבדו:

It might be debatable what a higher score in each of these scales actually means. However, the fact that subjects found the images generated by the machine intentional, visually structured, communicative, and inspiring, with similar, or even higher levels, compared to actual human art, indicates that subjects see these images as art!

 בדומה למשתתפים באותו מחקר, כאשר אני קראתי את הכתבה בנושא ועיינתי בציורים השונים, גם אני התרשמתי שמדובר ביצירות אנושיות. גם אחרי שידעתי מה אנושי ומה AI, הרגשתי שבשני המקרים היה מדובר באמנות.

האוזן שלי די מוסיקלית. אולי בגלל זה היה צפוי שאזהה את האלגוריתמיות בשירים של Velvet Sundown ששמעתי. אבל גם כאשר ידעתי שמדובר במוסיקה שהופקה באופן אלגוריתמית, לא הרגשתי שהיא שונה מהמון שירים אחרים ששמעתי בעבר. אבל במקרה הזה העדר היכולת שלי להבחין באלגוריתמיות לא היה, לפחות בעיני, מפני שהמוסיקה האלגוריתמית היתה כל כך מוצלחת, אלא ההפך. לא חסרה מוסיקה "אנושית" שהיא (שוב, לפחות בעיני) סתמית וטפלה באותה מידה כמו האלגוריתמית. הרי כמעט בכל ז'אנר מוסיקלי חלק מכובד מאד מהשירים הפופולריים נשמעים כמו שירים אחרים, כך שאפשר היה לטעות ולחשוב שגם השירים האנושיים הם אלגוריתמיים. (אגב, אני מניח שעבור אנשים שאינם מתמצאים במוסיקה מערבית קלאסית, קטעים המופקים על ידי אלגוריתמים שמחוללים מוסיקה בסגנון מוצארט נשמעים ממש כמו המקור. ויש טעם להוסיף שטוענים שסטרווינסקי אמר פעם שוויוואלדי לא הלחין 400 קונצ'רטי; אלא את אותו הקונצ'רטו 400 פעמים.)

אבל משום מה הרוב הגדול של הדיון שמתפתח סביב הדוגמאות האלו מתמקד בשאלה האם עובדים עלינו, או האם לגיטימי שה-AI תפלוש לתוך תחומי היצירה שעד עכשיו נחשבו ייחודיים לבני אדם. בעיני אלה אינן השאלות החשובות. כלי ה-AI שמפיקים את היצירות שבהן אנחנו צופים ומאזינים וקוראים "למדו" מכמויות אדירות של יצירות אנושיות. זה המאגר שממנו הם שואפים "השראה", ואין פלא שהתוצרים דומים לאותם מקורות. ביסודו של דבר זה איננו שונה באופן מהותי ממה שיוצרים אנושיים – אנחנו – עושים. אנחנו מושפעים מיצירות שקדמו לנו, ובמקרה הטוב אנחנו מצליחים להשתחרר מההשפעות כדי להשיג טיפה של מקוריות. אינני בקיא בנושא, אבל אני מניח שהיום ניתן לכוון אלגוריתם כך שהוא יכיל אחוז מסוים של הפתעה, או סטייה, ובדרך הזאת אולי יצליח להפיק משהו שאיננו רק העתק אלא במידה מסוימת "חידוש", גם אם אותו חידוש איננו תוצאה של כוונה.

לפחות במאמרון הזה אינני מבקש להסיק שקהלת צדק ושאין חדש תחת השמש (פעמים רבות בעבר, בעיקר באמצעות המוסיקה, במפגשים רבים במסגרות שונות, המחשתי זאת). לעומת זאת, אני כן מבקש לשאול מה כל כך מטריד אותנו בכך שאלגוריתם של AI מסוגל לכתוב סיפור או להלחין שיר. יתכן שבין אלה שבדקו ומצאו שהסיפור הקצר שזכה בפרס נכתב (או אולי "הורכב") על ידי AI היו כאלה שגם חשבו שמדובר בסיפור מצוין, אבל לא מצאתי תגובות כאלה. כן מצאתי התבצרות בייחודיות האנושית וסירוב להכיר באפשרות שה-AI יצרה משהו איכותי. כפי שציינתי, השירים של Velvet Sundown אינם טובים יותר משירים אנושיים, אבל הם גם לא גרועים יותר מרבים מאלה.

אנחנו כנראה נידונים לחיות עם החשש פן נגלה שה-AI מסוגלת לא רק לעבוד מהר יותר ומדויק יותר מאשר בני האדם, אלא שהיא גם יכולה ליצור טוב יותר מאיתנו. תוך הכנת המאמרון הזה נזכרתי בהערה של קלווין טרילין (Calvin Trillin) סופר אמריקאי שהרבה לכתוב, לרוב בהומור, על אוכל ואכילה. באחד התורים שנלקט בספר American Fried משנת 1974 הוא תיאר את הקושי שלו עם מבקרי מסעדות. הוא כתב על מבקר שהסביר בפסקנות כיצד הקיש שהוא טעם במסעדה היה שונה מהקיש הקלאסי והמקורי. טרילין כתב שכשהוא שמע את הביקורת הזאת הוא רצה לצעוק "אבל האם אהבת אותו?". ואז הוא דיווח על עצמו:

Any chance that I might someday acquire a serious interest in how closely what I ate resembled the true article disappeared one day at a block party near our house while I was eating some homemade gazpacho and talking about how it differed from the authentic gazpacho one got in Seville. The more I talked about the difference, the faster I wolfed down the gazpacho—until I realized that one way what I was eating differed from authentic gazpacho was that it tasted better.

מעניין שבדיון הסוער סביב האותנטיות של הסיפור הקצר שזכה בפרס ה-Commonwealth כמעט לא מתייחסים לשאלה אם הוא באמת סיפור טוב. גם שתי כותבות של The Guardian לא אהבו את הסיפור. אבל במקום להאשים את ה-AI, בביקורת שלהן הן זיהו אשם אנושי. לגבי סגנון הכתיבה של הסיפור הזוכה הן ציינו:

It’s every bit of worthy filler you’ve found padding out the middle of a debut collection published straight out of a prestigious MFA (Master of Fine Arts) writing workshop. It’s every short story you’ve ever skipped past in the New Yorker to get to the film reviews and the caption competition.

אין ספק שיש כאן ביקורת חריפה, אבל רצוי לשים לב שהביקורת איננה שהסיפור נכתב באמצעות ה-AI, אלא שהוא דומה להמון כתיבה אחרת, ולא פעם גם מוערכת, שכבר קראנו פעמים רבות. בחינוך אין ציפייה גדולה שהכתיבה של סטודנטים תהיה מקורית. בדרך כלל די אם הם יצליחו להיצמד למבנה המקובל של הפיסקה הסטנדרטית של הכתיבה האקדמית – מבנה שבמידה רבה הוא אלגוריתמי. אני דווקא נוטה לחשוב שטוב שנכון לעכשיו ה-AI עדיין לא "קראה" את מלוא הכתיבה האקדמית של הסטודנטים בהשכלה הגבוהה. הרי אם וכאשר הכתיבה הזאת תיעשה למאגר שעליו מאמנים את כלי ה-AI, אפילו הכתיבה שזכתה לגינוי בכתבה של The Guardian תיחשב מלוטשת ואיכותית.

לפני בדיוק שנה שברתי שתיקה של כשמונה חודשים בבלוג הזה. הרגשתי אז שעל אף העובדה שהראש (שלי וגם של קוראיי המעטים) נשאר ממוקד באופן כמעט בלעדי בענייני מלחמה אני יכול להרשות לעצמי להרהר בכתב על עניינים הקשורים לתקשוב בחינוך. לא האשמתי אף אחד בשתיקה הממושכת הזאת. איכשהו פשוט הרגשתי שהעיסוק בעניינים שלפני-כן נחשבו רגילים יהיה כניעה לנורמליות האבנורמלית של המלחמה.

מאז הצלחתי לכתוב כאן על הנושאים שמעסיקים אותי בבלוג הזה. נדמה לי שעשיתי זאת במידה לא קטנה של עקביות, בתדירות של כמעט מאמרון כל שבועיים, אם כי אינני בטוח שמה שהופיע כאן באמת היה מעניין. אבל הנה, כבר חודש אני שוב מוצא את עצמי במצב של הרהור – כיצד אפשר לכתוב על תקשוב בחינוך כאשר היום-יום שלי, ושל כולנו, הוא טילים והרס. האם רצוי לשאוף ל-"נורמליות" ולהמשיך לכתוב? או אולי הכתיבה אינה אלא שוב כניעה למציאות האבנורמלית. אולי העיסוק ב-"נורמלי" כאשר הכל מסביב כל כך רחוק מנורמלי הוא מתן לגיטימציה להמשך האבנורמליות.

מאז המאמרון האחרון כאן סימנתי לעצמי מספר הולך וגדל של נושאים שנראים לי ראויים וחשובים להתייחסות. אבל על מנת לנסות להכנס שוב לשגרה של כתיבה אני דווקא בוחר לצלול לתוך העבר הרחוק, וגם לתאר כיצד אני, שבדרך כלל אינני מוצא ערך בשימוש בכלי AI, נעזרתי בהם באיתור של מאמר שזה זמן רב ניסיתי למצוא.

אינני זוכר מה גרם לי לחפש מאמר ספציפי שאודותיו היה לי זכרון עמום מלפני שנים רבות. לא פעם אני מבקש להביא כאן דוגמאות הקשורות לדיגיטליות בחינוך שממחישות שלמרבה הצער אין חדש תחת השמש בתחום. נזכרתי שבזמנו קיבלתי מפרופ' יהושפט גבעון (שפי) אחד המאמרים הראשונים שהתריע על כך שהאינטרנט והדיגיטליות מאיימים על ההשכלה הגבוהה כפי שהכרנו אותה עד אז. זה היה בשנת 2011, ואילו נזכרתי שהמאמר עצמו היה משנות ה-90 של המאה הקודמת. (מעניין שעל אף העובדה שאני חושב שקיבלתי את המאמר משפי, אחרי שאיתרתי את המאמר ומצאתי אותו בדואר שלי, ראיתי שבהתכתבות בינינו היה זה אני ששלחתי אותו אליו. אולי קיבלתי אותו ממישהו אחר, ואינני זוכר מי.) הזכרון היה די עמום, ולא זכרתי מספיק פרטים על מנת לאתר אותו. דווקא אי-השקט של המלחמה הנוכחית, אי שקט שמנע ממני לצלול לתוך כתיבה "מעמיקה" יותר, דרבן אותי לפנות ל-ChatGPT ולבדוק אם אולי הוא יעזור לי באיתור אותו מאמר.

הפנייה שלי היתה די פשוטה:

I'm looking for an article from the early 1990s by an academic at I think an Ivy League college. He was also Israeli, but taught in the U.S. The article focused on the threat that the internet posed to higher education. Can you find that article for me?

כמעט מיד זכיתי בהמלצה טובה – Digital Diploma Mills מאת דיוויד נובל (David Noble). ChatGPT אמנם ציין שנובל לא היה ישראלי, אבל מדובר בספר שהזהיר שטכנולוגיות חדישות יפגעו בעצמאות האוניברסיטה ויהפכו אותה ללא יותר אשר קבלן שמכין פועלים לתעשייה. הספר, אגב, משנת 2001, אם כי הוא מבוסס על מאמר של נובל מסוף שנות ה-90. שמחתי על ההמלצה. הרי מדובר בספר באמת מעניין שכדאי לקרוא. אבל הוא לא היה זה שחיפשתי. כתבתי שנדמה לי ששמו הפרטי של הכותב היה Noam. ולשמחתי זה היה מספיק על מנת לקלוע למטרה:

Yes—this clicks now. I’m almost certain you’re thinking of Eli Noam
🎯 The article you likely have in mind
One strong candidate is:
“Will the Internet Be Bad for Democracy?” (1999)
(based on a 1999 lecture/paper)

אכן, חשבתי על Eli Noam, אבל המאמר שעליו ChatGPT המליץ לא היה זה שחיפשתי. ביקשתי משהו שעסק ספציפית בהשכלה הגבוהה והמאמר הזה היה כללי יותר. אבל גם אם זה לא היה המאמר שרציתי, עכשיו היה לי מספיק מידע לערוך חיפוש מושכל יותר. ChatGPT המצליץ על מאמר אחר של נועם, ודרכו הצלחתי להגיע יחסית מהר אל:

Electronics and the Dim Future of the University

זה אכן המאמר שחיפשתי, והוא מ-1996 – לפני שלושים שנה. אבל עם תודה גדולה ל-ChatGPT ותחושת הסיפוק שאיתורו העניק לי, עדיין נשאלת השאלה האם דבריו של אלי נועם מלפני שלושים שנה באמת ניבאו את מה שקרה וקורה להשכלה הגבוהה. נדמה לי שכן.

נועם ציין שטכנולוגיות חדישות מעניקות יתרונות רבים לעולם הדעת, אבל הוא הוסיף שעל אף העובדה שטכנולוגיות תקשורת חדשות יכולות לתרום למחקר, הן גם מחלישות את מוסדות הלמידה כמקורות של ידע:

Instead of prospering with the new tools, many of the traditional functions of universities will be superseded, their financial base eroded, their technology replaced and their role in intellectual inquiry reduced. This is not a cheerful scenario for higher education.

הוא הדגיש שהטכנולוגיות החדישות אינן אשמות בהתפרקות האוניברסיטה שהוא חזה. לכך יש גורמים רבים נוספים. אבל כאשר הטכנולוגיות האלו משנות את דרכי הפקת המידע והפצתו, הן מאפשרות ומזרזות את פירוקו של מבנה האוניברסיטה כפי שהכרנו אותו דורות רבים. ראוי להוסיף שכל זה הוא לפני שכלי AI הביאו לכך שכתיבת חיבור כבר איננה אמצעי אמין להערכת הלמידה.

להבדיל ממפתחי הכלים הנפוצים של היום, נועם לא התרברב שהכלים החדשים יוצרים דרכי למידה טובות יותר, ויהפכו את האוניברסיטה למיותרת. הוא רק ציין שכדי שהיא תוכל להמשיך למלא תפקיד חשוב יהיה עליה להסתגל למציאות הטכנולוגית החדשה:

The question is not whether universities are important to society, to knowledge or to their members – they are – but rather whether the economic foundation of the present system can be maintained in the face of the changed flow of information brought about by electronic communications.

הוא סיכם (שוב, ב-1996) שמתרחש שינוי מהותי בנגישות למידע, ובגלל זה גם דרכי הפעולה וגם התפקיד המסורתי של ההשכלה הגבוהה ישתנו:

In the past, people came to the information, which was stored at the university. In the future, the information will come to the people, wherever they are.

הטכנולוגיות הדיגיטליות של היום שונות מאד מאלה שעליהן נועם כתב לפני שלושים שנה. אם לא שום דבר אחר, הן מעצימות את היכולות שעליהן הוא הצביע אז. כזכור, נועם הדגיש שהטכנולוגיות אינן האשמות המרכזיות של השינויים, אלא הזרז שלהן – וברור שאלה של היום, ובעיקר ה-AI, מזרזות עוד יותר.

לקורא של היום המאמר של נועם הוא בוודאי לא יותר מאשר עדות היסטורית מעניינת. במהלך השנים רבים אחרים כתבו דברים דומים, וספק אם יש באמת חשיבות בלהיות בין הראשונים. אבל אני מודה ל-ChatGPT שסייע לי באיתור המאמר, ובכך גם העניק לי את ההצצה לתוך נבואה שכנראה לא רחוקה מלהתגשם.

לקראת סוף השנה האזרחית כתבתי כאן על מחקר שטען שהקלוּת בהגעה ל-"מידע" שכלי LLM מעניקים ללומדים, לעומת חיפוש מידע דרך כלי חיפוש כמו גוגל, גורמת ללמידה שטחית. ציינתי אז שאפילו אם ממצאי אותו מחקר לא הפתיעו, הם עוררו הרהור בנוגע לאמצעים הטכנולוגיים שבשילובם לתוך החינוך אני עוסק שנים רבות. הרי אני רואה בחיוב כלים שמקלים על תהליך הלמידה, אבל אם המחיר של אותה הקלה היא דלות הלמידה, אינני בטוח שהיא באמת כדאית.

מסיבות די מובנות, הרוב הגדול של החומרים שאליהם אני מתייחס כאן באים מתחום החינוך. עם זאת, הדיגיטליות על כל גווניה משפיעה על שלל תחומי החיים שלנו, ולא פעם סוגיות שעולות במרחב החינוכי מופיעות גם בתרבות הרחבה יותר. וכך עם שאלת ה-"סבל". השבוע נתקלתי בשלוש דוגמאות, די שונות זו מזו, שבעיני מאירות את הנושא מזוויות מעניינות ואף חשובות.

תוך זמן קצר Suno, כלי AI שמפיק שיר באמצעות פרומפט פשוט והקלקה על כפתור, הפך גם פופולארי, וגם שנוי במחלוקת. אני מודה שהקשר שלי למוסיקה פופולארית מצומצם למדי, ועל אף העובדה ששאלות של זכויות יוצרים שבהן כלי AI מסתבכים כן מעניינות אותי, אלה אינן במיוחד קשורות לחינוך. לעומת זאת, קלות ההפקה כן קשורה. כתבה על הכלי ב-The Guardian מאמצע ינואר מצטט את מנכ"ל Suno מייקי שולמן (Mikey Shulman) שבין היתר מסביר למה אותה קלות מוצאת חן אצל משתמשי הכלי:

I think the majority of people don’t enjoy the majority of the time they spend making music.

מצאתי את עצמי מגרד בראש מול המשפט הזה. יתכן ששולמן מתכוון להגיד שיש שלבים במלאכת ההפקה של שיר שיכולים להיות מייגעים, ואני מניח שזה נכון. אבל נראה לי הגיוני שיצירת שיר, או קטע מוסיקלי כלשהו, נעשה מתוך רצון. ספק אם מישהו מכריח אותנו להלחין שיר. לאור זה, מדובר במלאכה שעוסקים בה בחדווה, אפילו אם לפעמים היא קשה. אני מתקשה להבין כיצד, מעבר לפעם או פעמיים הראשונות, "יוצר" ירגיש בעלות או גאווה, שלא לדבר על הנאה, כלפי שיר שהוא בסך הכל הפיק באמצעות הקלקה על כפתור. דווקא ההנאה והסיפוק נובעים מכך שאנחנו מתאמצים ומצליחים ליצור משהו איכותי.

הדוגמה השנייה מצאתי ב-כתבה שבמקור מ-2019 אבל באופן מקרי (ולמזלי) זכה לעדכון השבוע. בכתבה מורה לכלי נגינה סוקר מחקר שבו השתתפו 75 סטודנטים. החוקרים לימדו את עיקרי המשחק פטאנק – משחק שדומה לכדורת דשא. אחרי השלב הראשון של הכרות עם המשחק ותקופה קצרה של אימון, הסטודנטים חולקו לשתי קבוצות. כל קבוצה התאמן שוב במשך 40 דקות, כאשר בהמשך קבוצה אחת התבקשה לשוחח ביניהם על אלו אסטרטגיות של זריקת הכדור היו מוצלחות, ואילו הקבוצה השנייה קיבלה שיעור/הרצאה על הדרך הנכונה לזרוק את הכדור. מהתיאור שבמחקר על שתי הגישות האלו נדמה לי שאפשר בקלות להבין שהחוקרים ביקשו לבחון:

the effectiveness of two teaching strategies in PE. One allows students to explore and come up with their own ways of throwing in petanque, while the other teaches students the standard motions.

אחרי תקופות האימון והשיחה או השיעור הסטודנטים (כמובן) נבחנו בזריקת הכדור. כותב הכתבה מסכם שההישגים של הסטודנטים שזיהו בעצמם את השגיאות שלהם בזריקת הכדור היו טובים יותר מאשר אלה שקיבלו הסברים. הוא כותב:

the students who learned by making mistakes, seemed to have more confidence in their ability to improve and get better, than those who were taught using the correct movement approach!

מי שיש לו רקע בחינוך בוודאי יזהה כאן ביטוי של הגישה החינוכית של ג'ון דיואי (John Dewey) שאפשר לכנות למידה תוך כדי עשייה (Learning by Doing). ההתנסות מאפשרת לנו להפנים את הלמידה שלנו כך שהיא הופכת לחלק מאיתנו בצורה משמעותית יותר מאשר אם רק מסבירים לנו. אבל כאן אני חייב להודות שאני כמעט מתבייש שאני צריך להסביר את זה. גם אם המערכת החינוכית איננה מיישמת את התפיסה הזאת, נדמה לי שכולם טוענים שהם דוגלים בה.

שתי הדוגמאות הראשונות כאן משקפות היבטים שונים של אותו מאמץ (או סבל) שעליו כתבתי קודם. הן אינן מרעידות עולמות, ודווקא הבנאליות שלהן היא אשר גורמת לי להביא אותן. מצד אחד כלי כמו Suno מאפשר לנו להפיק מוצר תוך זה שהוא חוסך מאיתנו את המאמץ – אותו מאמץ שהופך את התהליך למשמעותי עבורנו. במקרה של משחק הפטאנק עצם ההתמודדות עם קושי, במקום פשוט לקבל הסבר על כיצד לפעול נכון, היא אשר תורמת להצלחה.

אבל בעיני הדוגמה השלישית היא המעניינת ביותר, ולא רק בגלל המקור שלה. באופן ברור היא מזהה את המאמץ כמרכיב מרכזי בלמידה. השבוע ב-The Forward, לואיס קין (Louis Keene) דיווח על התקהלות של קהילה חרדית בניו יורק סביב האיום שכלי AI מהווים עבור הקהילה. כמו עם החשיפה לאינטרנט לפני יותר מעשור, רבני הקהילה מתנגדים היום לכלים כמו ChatGPT. בעיניהם השימוש בהם מהווה סכנה לקהילה. הם אפילו קוראים ליום צום כדי למגר את האיום. אבל ההסבר להתנגדות לכלי AI איננו השחתת הנוער בעקבות ההיחשפות לתרבות זרה וקלוקלת, אלא משהו הרבה יותר מושכל שמשקף תפיסה מאד ראויה.

קין מסביר שרבני הקהילה דוגלים בתפיסה שנובעת מפרושו של רש"י לפסוק ויקרא כ"ו:ג':

אִם־בְּחֻקֹּתַ֖י תֵּלֵ֑כוּ וְאֶת־מִצְוֺתַ֣י תִּשְׁמְר֔וּ וַֽעֲשִׂיתֶ֖ם אֹתָֽם

רש"י מפרש:

הֱווּ עֲמֵלִים בַּתּוֹרָה עַל מְנָת לִשְׁמֹר וּלְקַיֵּם, כְּמוֹ שֶׁנֶּאֱמַר "וּלְמַדְתֶּם אֹתָם וּשְׁמַרְתֶּם לַעֲשֹׂתָם" (ראו כאן)

 מכאן נגזר המונח "עמילות" – הצורך להשקיע מאמץ בהבנת הכתוב. קין מצטט אחד מרבני הקהילה שמסביר:

If at the push of a button, I can get a hold of a d’var torah for my Shabbos meal from AI, to us, that’s a problem. … No, no — I want you to open the book and read it and come up with a question and come up with an answer. That’s part of what’s holy about learning Torah. It’s not just end result. It’s the process.

לא יכולתי להגיד את זה טוב יותר.

לקראת תחילת השנה האזרחית החדשה החלטתי שהגיע זמן לקצת רפלקציה, או לפחות לסקירה קצרה על הפעילות של השנה שעברה בבלוג הזה. לרוב אינני בוחן את פעילות הכתיבה שלי כאן לפי מספר הפרסומים, אבל הייתי מאד מודע לעובדה שדווקא ב-6 באוקטובר 2023 התפרסם כאן מאמרון, ואחריו, במהלך כל 2024 ועד חודש מרץ 2025, הופיעו שני מאמרונים בלבד. אני מניח שאותה שתיקה ממושכת איננה זקוקה להסבר. בחודש מרץ הרגשתי, איכשהו, שמותר לחזור לעניינים בנאליים כמו התקשוב החינוכי, ומחודש מרץ ועד סוף 2025 התפרסמו כאן 19 מאמרונים. מספר המאמרונים שאני מפרסם כאן, כמובן, איננו מדד לאיכות, וגם לא לקריאתם, אבל לפחות עבורי היה מעניין לראות עד כמה חזרתי לכתוב.

מספר פעמים בעבר ציינתי שלרוב אינני עוקב אחר סטטיסטיקת הצפיות. עם זאת, לא יהיה זה נכון להגיד שמספר הכניסות לבלוג הזה איננו מעניין אותי. אולי נכון יותר להגיד שאני יודע שאין הרבה כניסות, ואני גם אינני מצפה להן. יש מספר קבוע של מנויים שמקבלים (או לפחות אמורים לקבל) הודעה על כל מאמרון חדש, ואני ממשיך ליידע על כך גם ב-Twitter, אם כי נדמה לי שכמו שאני כמעט נטשתי לגמרי את הכלי ההוא, כך עשו גם אלה שפעם עקבו אחרי שם. אז לאור כל זה, אני מעריך שיש כאן בין 30 – 35 קוראים די קבועים. לא הייתי מתנגד להפצה רחבה יותר, אבל אין לי ציפיות לכך. ואני מודה שכאשר מידי פעם אני מגלה שמאמרון כלשהו קיבל 80 או אפילו 90 כניסות אני מגרד בראש ומנסה לפענח מה גרם לזה. יכול להיות שהמספרים הגדולים האלה קשורים לספאמרים שנכנסים ומעלים "תגובות" עם קישורים לאתרי פורנו (שאני מיד מוחק), אבל יכול להיות שלפעמים יש מרצה בקורס כלשהו שמנחה את הסטודנטים שלו לקרוא מאמרון מסוים. אינני מתנגד, אבל אין לי דרך לבדוק.

בקיצור, ברור לי שהבלוג הזה מגיע לחוג מצומצם של אנשים – אנשים שעבורם שאלות של כיצד התקשוב יכול לסייע (ולפעמים להזיק) ללמידה חשובות. ודווקא מפני שאני מניח שרוב הקוראים האלה פחות או יותר מסכימים עם הגישה שלי יש טעם לשאול למה אני ממשיך לכתוב. הרי אם הכתוב כאן איננו מגיע לאנשים שאיתם יש לי מחלוקת בנוגע לתקשוב בחינוך, הסיכוי לשכנע אותם ולגרום להם לשנות את דעתם, שואף לאפס. אז מה כן? במידה רבה הכתיבה שלי כאן מהווה "חשיבה בקול רם", כאשר הצג משמש עבורי תיבת תהודה – תיבה שמשדרת לאחרים, אבל גם, ואולי בעיקר, לעצמי – שמאפשרת לי, המאזין הראשי, להבהיר את החשיבה שלי לעצמי. הרי כבר פעמים די רבות ציינתי שדרך הכתיבה אני מצליח (פחות או יותר) לגבש ולזכך את המחשבות שלי. אפילו כאשר בתחילת הכתיבה אני בטוח שאני יודע מה אני רוצה להגיד, כמעט תמיד מתברר שהמחשבה הראשונית היתה מבולבלת ולא מגובשת, ותוך כדי ההתמודדות מול מה שאני כותב, והעריכה המתמדת של הגרסאות, המחשבות נעשות – לפחות לעצמי – ברורות יותר.

אני מניח שלקוראים המעטים שלי כל זה איננו חדש. כבר כתבתי דברים דומים מספר פעמים. אבל דווקא בנוגע לכלי AI יתכן שיש מחלוקת ביני לבין הקוראים. יש לי ידידים שמספרים לי שהם נעזרים בכלי LLM במגוון תחומים ושהשימוש הזה חיובי ויעיל עבורם. אני מאמין להם, ושמח על הכדאיות אצלם, אבל כאשר מדובר בסביבה החינוכית אני ממשיך להיות ספקן. ואולי מיותר להוסיף שמרבית המאמרונים של השנה האחרונה התייחסו לכלי AI, ובעיקר כלי LLM.

במרחב החינוכי נדמה לי שההתייחסות לכלי LLM מתחלקת לשני מחנות – אלה שסבורים שהכלים יכולים לקדם את הלמידה, ואלה שמשוכנעים שהשימוש הכמעט בלעדי אצל סטודנטים הוא על מנת להתחמק ממאמץ לימודי רציני (או במילים אחרות, לתת לכלים האלה לכתוב עבודות עבורם). רבים כתבו, למשל, על קץ החיבור כאמצעי להערכת לומדים בעקבות יכולתם של כלי LLM לחולל עבודות סטודנטים. מדובר בסוגיה חשובה, אבל לא סוגיה שבאמת מעסיקה אותי. הרי כל דור והאמצעים שהוא מוצא כדי להמנע מלהשקיע בכתיבת עבודות. כלי AI אמנם מקלים על ההתחמקות הזאת, אבל בעיני לא מדובר בשוני מהותי ממה שהיה לפני הכלים האלה. (זאת ועוד: אם המטרה של מערכות הלמידה למיניהן היא הכשרת ה-"לומד" לקראת תעסוקה עתידית, אפשר לטעון שמי שמצליח לגייס את הכלים של היום כדי לזכות בציון טוב מבלי להשקיע מאמץ אכן "למד" משהו שחשוב מאד ללמוד.) מיקמתי את עצמי במחנה שלישית. לא התלהבתי מיכולות הכלים האלה בחינוך, אבל גם לא נחרדתי שעבודות הוכנו על ידיהם. במקום זה הבעתי את החשש שהשימוש בכלי LLM אצל סטודנטים פוגע ביכולת שלהם להתפתח כלומדים בעלי כישורי חשיבה ביקורתית.

מרבית מה שמופיע עד לשלב הזה של המאמרון הזה נכתב, בעריכה קצת אחרת, בסוף דצמבר 2025. הדברים, כמובן, לא הגיעו לפרסום. לא פרסמתי אותם מפני שהרגשתי שאני ממחזר את עצמי – שבאמצעות הנסיון לערוך סקירה רפלקטיבית דווקא הוכחתי לעצמי שכבר זמן רב אין לי מה לחדש, ולכן פרסום נוסף מיותר. חודש עבר – חודש שבמהלכו המשכתי, כמובן, לקרוא בתחום, וגם סימנתי לעצמי מספר כתבות שנראו לי ראויים להתייחסות כאן. אבל היה קשה לא לשאול את עצמי אם כבר אין לי משהו שונה להגיד. היתה זאת כתבה של איאן בוגוסט (Ian Bogost) ב-The Atlantic מלפני מספר ימים שדרבנה אותי לשבור את השתיקה, ותוך כדי כך גם אילצה אותי לבחון הנחה שעד עכשיו היתה די מבוססת אצלי.

בוגוסט כתב באופן כללי על המשבר הנוכחי בהשכלה הגבוהה בארה"ב. בכתבה הוא התייחס ל-AI בחינוך באופן אגבי בלבד. אבל כותרת המשנה של הכתבה הזכירה לי משהו שקראתי בתחילת חודש ינואר, משהו שגרם לי להרהר על היחס השלילי שלי כלפי השימוש בכלי LLM אצל סטודנטים. כותרת המשנה של הכתבה של בוגוסט היתה:

Go to a small liberal-arts college if you can.

בוגוסט הסביר שהאווירה באותם קולג'ים קטנים מאפשרת ומעודדת למידה טובה ואיכותית, ושהאווירה החיובית הזאת נעדרת ברוב מוסדות ההשכלה הגבוהה. הסכמתי איתו. אבל דווקא שלוש המילים האחרונות של המשפט הזה היו אלה שעוררו אצלי תגובה בעייתית. הרי למרבה הצער אפילו אם מדובר במצב רצוי, "if you can" איננה באמת אפשרות עבור הרוב המכריע של האנשים שפונים להשכלה הגבוהה. ולאור העובדה העצובה הזאת נשאלת השאלה – אם אינך יכול, מה כן?

פעמים רבות ציינתי שאני חסיד של הדף הלבן, אבל אם להודות באמת, צורת הכתיבה שלי כאן איננה באמת נגזרת מדף ריק. חלק גדול ממה שאני מפרסם כאן איננו תוצאה של חשיבה ישירות לתוך הדף הלבן. האמת היא שהכתיבה ניזונה מקרשי הקפיצה הרבים של הקריאה הרחבה שלי וכתגובה לאותה קריאה. אחת הכתבות שקראתי בתחילת חודש ינואר הופיע ב-Substack של ניק פוטקליצקי (Nick Potkalitsky) (שעד אז לא הכרתי) שכתב על:

In Praise of Assistance

פוטקליצקי מציין שברוב המכריע של המקרים ה-"if you can" של בוגוסט פשוט איננו קיים. הוא כותב שהלומד האוטונומי, הלומד שבונה לעצמו "שרירים קוגניטיביים" תוך פעילות עצמאית, הלומד שהוגים רבים אוהבים להרים על נס כאב-טיפוס של הלומד האולטימטיבי, כמעט ואיננו קיים. הוא מוסיף:

Students have always learned through assistance. From peers, from teachers, from resources, from the structured support of the classroom environment itself. … No one worries that these students are “cognitively offloading” onto their classmates. No one suggests that peer feedback on a draft represents cognitive dependency.

אבל הוא מדגיש שכאשר הסיוע נעשה באמצעות הבינה המלאכותית, מה שבמסגרות המסורתיות (הזמינות לאותם סטודנטים שיכולים ללמוד במוסדות יוקרתיים) נחשב לגיטימי פתאום מעורר חשד. מה שנחשבה לקוגניציה מבוזרת הופכת לחולשה אינטלקטואלית. פוטקליצקי מתאר את מה שאפשר לכנות ריבוד מעמדי – לרוב אותם סטודנטים ששוללים להם את השימוש בכלי AI הם אלה שעבורם הכלים האלה יכולים לשמש תיבת תהודה שמגיבה, בפעם הראשונה בחייהם כלומדים, לחשיבה שלהם. מדובר בלומדים שעד היום לא זכו למשוב אנושי בונה:

The students most likely to be denied AI assistance are the students who need scaffolding most. The students most likely to be granted access are the students who need it least.

וכאן עלי להודות שבמידה די גדולה פוטקליצקי חושף את מה שאני נאלץ להגדיר כגישה האליטיסטית, והמוטעית, שלי. אותו דף לבן שאני מרבה להלל (גם כאשר אני מודה שלעתים קרובות הוא איננו באמת ריק) יעיל ושימושי לי מפני שבמהלך השנים למדתי כיצד להפיק סיוע מחשבתי ממקורות רבים ומגוונים. פוטקליצקי מעמיד אותי על טעותי. הוא מתאר את הפריבילגיה שכבר מזמן עומדת לרשותי – פריבילגיה שבשם הערך של טוהר "האינטראקציה האנושית" (בלשון פוטקליצקי) הייתי מוכן לשלול מסטודנטים שעל פי רוב מכירים רק כיתות צפופות ומורים עמוסים כך שאין להם הזמן לקדם אותם ממש. אני מודה לו על כך שהוא מזכיר לי שיש רבים אחרים שעבורם הגישה לכלי LLM איננה בהכרח אמצעי להתחמקות מהתמודדות עם עולם הידע, אלא מהווה אשנב ללמידה קוגניטיבית שלא היתה זמינה להם לפני-כן.

בשנת 1971 בית משפט בארה"ב קנס את ג'ורג' הריסון בסכום של מעל חצי מיליון דולר עבור פלגיאט של שיר של להקת ה-Chiffons משנת 1963, He's So Fine. מדובר בשירו של הריסון משנת 1970, My Sweet Lord, ואכן, יש דמיון רב בין שני השירים. שירו של הריסון הוא שיר איקוני, והריסון עצמו היה, כמובן, אחד מעמודי התווך של מוסיקת הרוק/פופ. לאור זה, על אף העובדה שקשה היה להכחיש את הדמיון הרב בין השירים, לא היה נעים להצהיר על גניבה של ממש. נדמה לי שזאת הסיבה שבית המשפט טבע מטבע לשון ייחודי וקבע שמה שהריסון עשה היה subconscious plagiarism – פלגיאט של הבלתי-מודע.

נזכרתי בפרשה סביב My Sweet Lord כאשר לפני שבוע קראתי פוסט חדש ב-Substack של קרלו איוקונו (Carlo Iacono) – פוסט, אגב, שבעיני הוא בין המעניינים והמשמעותיים ביותר שקראתי לאחרונה:

The Authenticity Industrial Complex

איוקונו איננו עוסק בפלגיאט, אלא ב-AI, או ליתר דיוק, ביומרה שקיים הבדל תהומי בין הכתיבה של בני האדם לבין זאת של ה-AI. הוא בעצם טוען שהשניים אינם כל כך שונים, במיוחד כאשר מדובר במקוריות, או באותנטיות. הוא כותב:

The authenticity we're so desperate to defend never existed. Every word you write carries the DNA of every word you've read. Every image you create is a recombination of every image you've seen.

ה-Large Language Models הרווחים היום בתחום ה-AI מבוססים על כמות אדירה של טקסטים שמהם הם "לומדים" לחבר משפטים ופסקאות. במהות, המצב הזה איננו שונה מהמצב במוסיקה – כל יוצר מוסיקלי ניזון מיוצרים אחרים, או כמו שג'ון לנון כנראה פעם אמר:

Music is everybody's business. It's only the publishers who think people own it

אבל איוקונו מבקש מאיתנו לבחון את הסוגיה הזאת מהצד ההפוך – שמה שאנחנו לומדים מיכולת הכתיבה המוצלחת של ה-AI איננו שהיא כל כך מוצלחת, אלא שהכתיבה ה-"אנושית" שנהגנו לראות כייחודית היא דווקא די בנאלית. היכולת של ה-AI לחבר טקסטים קוהרנטיים מעמידה בסימן שאלה הטענה שהכתיבה האנושית כל כך ייחודית:

When machines can generate the ten thousandth article about productivity tips, maybe we can finally stop pretending that was ever worth a human mind. When AI can write the corporate newsletter, draft the grant proposal, generate the stock photo, perhaps we can admit these were always inhuman tasks that we forced humans to perform.

הגישה הזאת מאפשרת לנו להבין, למשל, שהאלבום של להקת הבינה המלאכותית Velvet Sundown איננו עדות לכך שה-AI יכולה להפיק מוסיקה איכותית, אלא ההפך: העובדה שקשה להבחין שמדובר בהפקה של AI מעידה על כך שהמוסיקה של להקות אנושיות רבות די רדודה, כך שלא קשה ל-AI להשתוות אליה.

סוגיית המקוריות של ה-AI, או העדרה, מחדדת שאלה נוספת – עד כמה חשוב לנו שהקול הוא קול אנושי? איוקונו, הרי, תהה עד כמה היצירה האנושית נחוצה באיגרת פנימית של חברה, או בהכנת הצעה לקבלת מימון. אבל למה לנו להסתפק באלה? כתבה מהשבוע ב-Technology Review (של MIT) מוסרת לנו ש:

Therapists are turning to ChatGPT. Clients are triggered.

הכתבה מדווחת על מטופל שפתאום הבחין במהלך טיפול פסיכולוגי שהתנהל באמצעות כלי וידיאו שהמטפל שלו פונה ל-ChatGPT. המטופל העיד:

Suddenly, I was watching him use ChatGPT…. He was taking what I was saying and putting it into ChatGPT, and then summarizing or cherry-picking answers.

מטופלת אחרת מספרת שבתוך התכתבות עם התרפיסטית שלה היא מצאה לא רק תשובה לפנייה שלה, אלא גם את הפרומפט שהתרפיסטית השתמשה בו כדי לקבל את התגובה שהיא מסרה למטופלת.

אבל על אף העובדה שהדוגמאות האלו בהחלט מביכות, קשה לפסול את הפנייה לכלי AI כחלק מטיפול תרפויטי. הכתבה מקשרת למחקר שהתפרסם השנה בו תרפיסטים התבקשו להעזר ב-ChatGPT כדי להכין תגובות למגוון פניות אפשריות של מטופלים. מתברר שהמשתתפים במחקר, מעל 800 איש, התקשו להבחין בין התשובות האנושיות, לבין אלה שנוצרו בעזרת ה-AI. הם אפילו קבעו שתגובות ה-AI נראו מתאימות יותר לטיפול מיטבי. בדיקות דומות אחרות, אגב, העלו תוצאות דומות.

יש דוגמאות נוספות. איאן בוגוסט (Ian Bogost), ב-The Atlantic, למשל, מצא שתוכנת AI ייחודית (מבוססת ChatGPT) היטיבה לכתוב סקירת חיים אודות אמא שלו – סקירה שהיה עליו להכין כאשר היא נפטרה. יד על הלב, על אף התחושה המוזרה בפנייה למכונה לכתוב משהו שלפחות על פניו אמור להיות די אישי, הודעות כאלה שמספרות קצת על חיי המת די שטנציות. בגלל זה לא קשה להבין שאם מוסרים ל-AI מספר נתונים אישיים ומכוונים את הטקסט לרמה המבוקשת של רגש, מדובר במלאכה שהיא די מתאימה למכונה. דווקא בדיוק למצב הזה איוקונו מתייחס כאשר הוא כותב:

The Authenticity Industrial Complex wants you to believe that using AI makes you less human. But what if the opposite is true? What if the most human thing you can do is refuse to waste your finite consciousness on tasks that don't require it? What if the most creative act is knowing when not to create?

לאור העובדה שהבלוג הזה עוסק כמעט באופן בלעדי בתקשוב בחינוך, יש טעם לשאול מה הקשר של כל זה לחינוך. אני מודה שאין לי תשובה נחרצת לשאלה הזאת. אמנם עם פרוץ ה-AI לתודעה, שאלת המקוריות של כתיבה של סטודנטים מאד מעסיקה אותנו, אבל יש הבדל גדול בין סטודנטים לבין ג'ורג' הריסון, וברוב המקרים של העתקה (או כתיבה ע"י ChatGPT) בחינוך לא מדובר בפלגיאט של תת-המודע. כמו-כן, גם אם השימוש ב-AI בכתיבת עבודות איננו מומלץ, הוא נראה הרבה פחות בעייתי מאשר השימוש בו בטיפול פסיכולוגי.

אבל אין ספק שהיום, כאשר ל-AI גישה למה שמתקרב למלוא היצירה האנושית, קשה לא להתייחס לשאלות בנוגע למקוריות וליצירתיות. הרי, כפי שקירבי פרגוסון (Kirby Ferguson) מסביר בווידיאו הקלאסי שלו מלפני 15 שנה על תהליך היצירה – Everything is a Remix – ההעתקה, והחיקוי, הם שלב ראשוני והכרחי בתהליך היצירה. בלשון מאד דומה לזאת של איוקונו הוא מכריז:

But creativity isn’t magic. It happens by applying ordinary tools of thought to existing materials, and the soil from which we grow our creations is something we scorn and misunderstand, even though it gives us so much. And that’s copying. Put simply, copying is how we learn. We can’t introduce anything new until we’re fluent in the language of our domain and we do that through emulation.

אנחנו מתקרבים למצב שבו מלוא היצירה האנושית יהיה זמין לשימוש ה-AI, כתשתית להמשך היצירה. אבל מתברר שפחות מאשר זה מביא אותנו למצב של remix לשם היצירה, זה רק מוביל למחזוּר מייגע. נכון לעכשיו, לפחות, ה-AI עדיין זקוקה לעין האנושית כדי להבחין בהבדל בין יצירה של ממש, לבין סתם GIGO.

הדוגמאות שהובאו כאן מעמידות בסימן שאלה את הייחודיות האנושית לעומת המלאכותית של ה-AI, וגם ממחישות שהכתיבה של ה-AI, בדומה לכתיבה האנושית, ניזונה מכל מה שנוצר לפניה. אולי מכל זה אנחנו מגלים עד כמה קשה להיות מקוריים, ובאותו הזמן גם מבינים שלעתים קרובות המקוריות איננה עד כדי כך נחוצה.

עוד מהימים של המאמר המפורסם של ניקולס קאר ?Is Google Making Us Stupid קיים מאבק על הנרטיב של השפעת הדיגיטליות על החשיבה שלנו. מול אלה שמצדדים בכלים דיגיטליים כמסייעים חיצוניים שמגבירים את היכולות השכליות שלנו יש אלה שטוענים שזמינות הכלים האלה מרדדת את יכולות החשיבה והיצירה הטמונות בנו. כל צד, כמובן, מגייס נתונים על מנת לחזק את דעתו, וספק אם באמת אפשר להגיע להכרעה. אלא אם אחד הצדדים יצליח להביא הוכחה מוחצת – נתונים מהמוח עצמו, למשל.

נטליה קוסמינה (Natalia Kosmyna) מ-MIT היתה החוקרת הראשית של קבוצה שביקשה להשיג הוכחה כזאת. לפני כחודש, במאגר ArXiv שמאפשר הפצה של מחקרים עוד לפני השלב של הערכת עמיתים, קוסמינה פרסמה מחקר בשם:

Your Brain on ChatGPT: Accumulation of Cognitive Debt when Using an AI Assistant for Essay Writing Task

המחקר, בעל בערך 200 עמודים, מתאר ניסוי שבו 54 סטודנטים, עם מגוון רמות של תארים אקדמיים, כולם מאוניברסיטאות יוקרתיות סביב העיר בוסטון, נבדקו בעת כתיבת חיבורים מהסוג הנדרש במבחני SAT (מבחנים לקראת הקבלה למוסדות להשכלה הגבוהה). הסטודנטים חולקו לשלוש קבוצות – קבוצה שמשתתפיה התבקשו לכתוב חיבורים ללא עזרה דיגיטלית כלשהי, קבוצה שמשתתפיה התבקשו לפנות ל-WWW במהלך כתיבת החיבורים שלהם, וקבוצה שמשתתפיה הונחו להיעזר ב-ChatGPT בלבד בכתיבתם. איכות כלל החיבורים נמדדה על ידי קוראים חיצוניים, וגם – וכאן הנקודה שגרמה לכך שהמחקר זכתה לפרסום בעיתונות הכללית – בזמן הכתיבה משתתפי כל הקבוצות חוברו למכשירי EEG. החיבור ל-EEG נעשה על מנת:

to record participants' brain activity in order to assess their cognitive engagement and cognitive load, and to gain a deeper understanding of neural activations during the essay writing task.

קאר, כזכור, דיווח על עצמו – על התחושה הסובייקטיבית שלו, בעקבות הקריאה והשוטטות ב-WWW, כלפי החשיבה ויכולת הריכוז שלו. על פי רוב כך כתבו גם אלה שבאו אחריו. אבל המחקר של קוסמינה ביקשה להתגבר על הסובייקטיביות הזאת. ומה יכול להיות יותר אובייקטיבי מאשר נתונים שבאים ישר מהמוח? המוח, הרי, איננו משקר, ולכן אם באמצעות ה-EEG אפשר למדוד פעילות מוחית נוכל באמת לדעת אם אכן השימוש בכלי LLM משפיע על יכולת החשיבה (או לפחות במקרה הספציפי הזה, על הכתיבה) שלנו.

במחקר עצמו כל המשתתפים כתבו שלושה חיבורים, כאשר עשרים דקות הוקדשו להכנת כל חיבור. הנבדקים נשארו באותה קבוצה (ללא סיוע חיצוני [brain only], פנייה ל-WWW, או שימוש ב-LLM) במהלך הכנת כל שלושה החיבורים. היה גם מפגש רביעי, שבו רק שליש מהנבדקים השתתפו. במפגש הזה הנבדקים שויכו לקבוצה שונה מזאת שהיו בה בשלבים הראשונים.

והממצאים? במחקר עצמו יש, כמובן, סיכום, ומספר לא קטן של מקורות בעיתונות הכללית גם דיווחו עליו. הסקירה ב-Time Magazine ברורה וקלה להבנה:

The researchers found that of the three groups, the ChatGPT users had the lowest brain engagement and consistently underperformed at neural, linguistic and behavioral levels.

(בכתבה ב-Time יש גם סרטון YouTube על המחקר, כולל ראיון עם קוסמינה. נדמה לי שהוא מסכם היטב, ובאופן מספק, גם את המחקר וגם את החשיבה הכללית של קוסמינה לגבי חשיבותו.)

עד כאן (ואני מודה שתמצתתי באופן די גס) קשה להגיד שיש בכל זה משהו מרעיד עולמות. כבר נכתב המון על כך שהכתיבה באמצעות כלי LLM רדודה וחסרת מקוריות. לפני כחצי שנה מיכאל גרליך (Michael Gerlich) דיווח על ממצאים דומים במחקרו AI Tools in Society: Impacts on Cognitive Offloading and the Future of Critical Thinking. ועוד בתחילת 2024 Umberto Leo´n-Domínguez פרסם סקירה מקיפה על Potential Cognitive Risks of Generative Transformer-Based AI Chatbots on Higher Order Executive Functions. ספק אם היינו זקוקים למחקר נוסף על מנת לזהות את התופעה הזאת.

קוראי הבלוג הזה בוודאי יודעים שאני חושש שהשימוש בכלי LLM בתהליך הכתיבה מעודד רדידות ופוגעת באיכות החשיבה. לאור זה היה הגיוני לחשוב שממצאי המחקר של קוסמינה ישמחו אותי. אבל עם כל הכבוד למקצועיות של החוקרים, קשה לי להתלהב ממנו. הבעיה איננה רק המספר המצומצם של משתתפים (ואופיים הדי אחיד). כמו-כן, גם קשה להסיק משהו מהתנאים המאד מלאכותיים של מטלות הכתיבה. הרי ספק אם אנחנו זקוקים למחקר על מנת להגיע למסקנה שהפעילות המוחית של אנשים שכותבים במשך עשרים דקות תהיה גדולה יותר מהפעילות המוחית של אנשים שבסך הכל קיבלו הנחייה להכין פרומפט ולאפשר ל-AI לחולל חיבור עבורם. הייתי מאד מופתע אם זה לא היה המצב.

בין היתר המחקר מצא שאלה שהשתמשו ב-LLM התקשו מאד לצטט מהחיבורים שלהם, כאשר על פי רוב אלה בקבוצה ללא הסיוע הדיגיטלי כן יכלו לעשות זאת. בן שינדל (Ben Shindel) ב-Substack שלו טוען שזה בכלל איננו מפתיע. הרי:

since you didn’t directly write most of the words in your essay, you should have more trouble directly quoting it than someone who typed the essay from scratch.

זה גם איננו מפתיע שהקוראים החיצוניים שהעריכו את החיבורים מצאו שהכתיבה של קבוצת ה-brain only היתה מעניינת יותר. הרי ידוע כבר מזמן שלשון הכתיבה של כלי LLM, גם אם עבודות שהוכנו בדרך הזאת מקבלות ציונים טובים, פחות ציורית ומגוונת מכתיבה "אישית". (אגב, רצוי להוסיף שהנבחנים קיבלו $100 על ההשתתפות במחקר. אני מתאר לעצמי את תחושת הסיפוק של אלה שבמהלך שעה בקושי התאמצו כדי להרוויח את הסכום הזה.)

אבל הבעיה המרכזית שלי עם המחקר של קוסמינה איננה, כפי שכבר ציינתי, שאין חדש בממצאים שלו, וגם לא אוכלוסיית המשתתפים החד גונית והקטנה. מפריע לי מה שנראה לי כיומרה שבעזרת ה-EEG אנחנו לומדים משהו משמעותי. כזכור, החוקרים מצאו פחות פעילות מוחית אצל הקבוצה שהשתמשה ב-LLM. הם הסבירו שהכתיבה ללא סיוע מגבירה את פעילות המוח במגוון תחומים, דבר שגורם לעומס קוגניטיבי גבוה יותר. לעומת זאת, בכתיבה עם סיוע של כלי LLM יש פחות קישוריות עצבית. הם מוסיפים שיתכן שהתחושה של המשתמש ב-LLM תהיה שהמשימה קלה יותר, אבל הפעילות המוחית גם דלה יותר. שינדל מתייחס גם לסוגיה הזאת:

your neural activity when you interact with an LLM and generate an essay will probably be different than someone writing an essay. I mean, at the very least, they involve different activities. Someone writing the essay will be doing a lot more typing, whereas someone generating an essay with an LLM will probably be mousing more, reading more text, and spending more time editing vs writing directly.

(לזה, אגב, אפשר להוסיף – לא ברור אם מי שהשתמש ב-LLM בכלל עשה משהו מעבר להכנסת פרומפט שחולל חיבור, ואחרי זה פשוט נח עד סוף עשרים הדקות.)

ולאור זה, ב-EEG הפעילות המוחית אמנם שונה עבור כל קבוצה, אבל פעילות מוחית שונה איננה בהכרח פעילות איכותית (או ירודה) יותר. בסך הכל פעולות "שכליות" שונות מתבטאות בפעילות מוחית שונה.

אני מודה שההבנה שלי על כיצד המוח פועל מוגבלת ביותר, כולל מה ה-EEG מודד או לא מודד. בזה אני מניח שאינני שונה מהרוב הגדול של האוכלוסייה. סביר להניח שההד הציבורי שהמחקר הזה יצר קשור לכך שהוא נותן חיזוק מדעי לדעה רווחת בציבור, דעה, אגב, שבמידה רבה גם אני שותף לה. אבל אם כל הרצון לאמץ את המסקנות של המחקר של קוסמינה, ולהגיד שהנה, רואים כיצד ההסתמכות על כלי LLM פוגעת ב-חשיבה/למידה/כתיבה שלנו, קשה לא להודות שהמחקר הזה איננו מוכיח דבר.

מרבים לבקר את ה-AI בחינוך בכך שהיכולת שלה לתקצר טקסטים יוצרת מצב שבו תלמידים וסטודנטים כבר אינם צריכים לקרוא ספרים שלמים, או אפילו מאמרים ארוכים. כל שעליהם לעשות הוא לבקש מכלי ה-LLM לעבור על טקסט מסוים ולהגיש סקירה קצרה אך ממצה של אותו טקסט. חשוב להבין שעל אף העובדה שמדובר ביכולת מאד מרשימה, ה-AI כאן לא יצרה משהו חדש. עוד לקראת סוף שנות ה-50 של המאה הקודמת CliffsNotes הציעו תקצירים במגוון נושאים ובמהלך השנים המוני סטודנטים העדיפו לקרוא את התקצירים האלה במקום לקרוא את הטקסטים המקוריים במלואם. (כילד זכור לי היטב סידרה של ספרי קומיקס שבאמצעותם "קראתי" ספרי מופת, ואני מודה שעם השנים חזרתי לקרוא רק חלק מאלה במקור.) ה-AI, כמובן, משכללת את התהליך. כבר אין צורך בתקציר מן המוכן. עבור כל טקסט שאנחנו נדרשים לקרוא אפשר לבקש תקציר ולקבל אותו בין רגע. בקיצור, לא צריכים לקרוא כדי "ללמוד".

אפשר להגיד שהכתובת היתה על הקיר, או לפחות היתה בדפוס. בין השנים 1998 – 2018 כתב העת Edge פנה למבחר מומחים בתחומים מגוונים עם שאלה "גדולה" – שאלה שונה כל שנה. לפני 25 שנה, במענה לשאלה "מהו הסיפור החשוב ביותר שלא דווח היום?" המתמטיקאי מאוניברסיטת סטנפורד קית דבלין (Keith Devlin) השיב:

The End of the Paragraph

דבלין הביא נתונים שלפיהם כבר זמן ממושך סטודנטים קוראים פחות ופחות, עד שכאשר דבלין כתב, בשנת 2000, כבר מדובר היה בבעיה של ממש. הוא כתב:

We may be moving toward a generation that is cognitively unable to acquire information efficiently by reading a paragraph. They can read words and sentences — such as the bits of text you find on a graphical display on a web page — but they are not equipped to assimilate structured information that requires a paragraph to get across.

עברו מאז 25 שנה, ובעיני רבים דבריו של דבלין נראים כנבואה שהתגשמה. כמעט מידי חודש מתפרסמת כתבה שבה אנשי אקדמיה מבכים על כך שהסטודנטים שלהם אינם קוראים. באוקטובר לפני שנה ב-The Atlantic רוז הורוביץ (Rose Horowitch) פרסמה מאמר ארוך על העדר יכולת הקריאה אצל סטודנטים, ובמרץ השנה יאשה מונק (Yascha Mounk) פרסם כתבה שאומרת פחות או יותר אותו הדבר, שנכתבה על ידי איש אקדמיה שכתב תחת שם בדוי ב-Substack שלו. במאי השנה ב-Chronicle of Higher Education בת מקמורטרי (Beth McMurtrie), הקדישה כתבה ארוכה לשאלה המדאיגה:

Is This the End of Reading?

הסוגיה הזאת עולה, כמובן, גם אצלנו. לפני חודש, במוסף הארץ, עודד כרמלי פרסם כתבה

ספרים? מישהו עדיין קורא ספרים?

חשוב לציין, אגב, שהטענה של כרמלי לא היתה שהדורות הצעירים אינם מסוגלים לקרוא, אלא פשוט שהאוכלוסייה בכללותה כבר איננה קוראת. ברור שהטענות השונות האלו מעוררות ויכוח, וכל צד מביא נתונים לחזק את עמדתו. אבל מה שמעניין אותי כאן איננה מידת האמיתות בנוגע להעלמות הקריאה או יכולת הקריאה, אלא משהו אחר שמופיע בתשובה הקצרה של דבלין. הוא כתב:

Half a century after the dawn of the television age, and a decade into the Internet, it's perhaps not surprising that the medium for acquiring information that both age groups find most natural is visual nonverbal: pictures, video, illustrations, and diagrams.

במילים אחרות, דבלין רומז שעל אף העובדה שבמהלך מאות שנים הקריאה נחשבה האמצעי הטוב והמשוכלל ביותר לרכישת דעת, יתכן שהיום הידע שלנו נרכשת באמצעים אחרים. יש משהו בטענה הזאת שאיתו קשה להתווכח – הרי במידה רבה התרבות שלנו היום היא תרבות ויזואלית. גם זה איננו חדש. ניל פוסטמן (Neil Postman) בספרו The Disappearance of Childhood שהתפרסם ב-1982, טען שמה שמבחין בין הילדות לבין הבגרות היא האוריינות – להבדיל מהילד, האדם הבוגר לומד דרך הקריאה. הוא קבל על כך שמפני שהתרבות המערבית של היום מתבססת יותר ויותר על הוויזואליות במקום על המילה הכתובה, ההבחנה בין המבוגר לילד מיטשטשת. (הספר באנגלית במלואו מופיע בקישור למעלה. תקציר די ממצה בעברית נמצא כאן.) עוד ב-2008, דווקא במסגרת התייחסות לירידה בממדי הקריאה, כתבתי כאן ש:

עלייתן של דרכי הידיעה האלה היתה ביסוד הקביעה של ניל פוסטמן לגבי אבדן הילדות. פוסטמן טען שלהבדיל מהמילה המודפסת, אין צורך בהכשרה מיוחדת כדי "לקרוא" סרט, ולכן כדי להיות אדם בוגר היום, אין צורך ברכישת כישור ייחודי (הקריאה).

אבל יש טענה עוד יותר מרחיקת לכת. יש הטוענים שבמהלך הרוב המכריע של ההיסטוריה התרבות האנושית היתה תרבות אורלית וויזואלית, ואילו רק עם הופעת הדפוס התרבות הזאת השתנתה לתרבות אוריינית. והנה, עם פרוץ הדיגיטליות תקופת הדפוס נסגרת, ואנחנו חוזרים לאורליות ולוויזואליות. לפי התפיסה הזאת מכנים את תקופת הדפוס ה-Gutenberg Parenthesis – תקופה שאמנם ארכה כ-500 שנה, אבל בכלל ההיסטוריה האנושית מדובר בתקופה די קצרה. הרעיון מתקשר להגות של ולטר אונג (Walter Ong) שחקר את המעבר בין תרבות מבוססת דיבור לתרבות מבוססת המילה הכתובה. אונג הגדיר את תקופת הפוסט-דפוס כתקופה של secondary orality. לפי התפיסה הזאת אין "חזרה" לתקופה שקדמה לדפוס, אלא נוצר סוג חדש של אורליות. יש אמנם מידה מסוימת של חזרה, אבל האורליות החדשה ניזונה גם מקיומו של הדפוס. (לקראת פרסום המאמרון הזה [הוכחה נוספת לכך שרצוי להזדרז ולפרסם מאמרונים לפני שהם נעשים גדושים מדי בחומרים חדשים רלוונטיים] נתקלתי במאמר של אריק לוויץ [Eric Levitz] ב-Vox מלפני שבוע שבמסגרת בחינה של ההשפעות של כלים דיגיטליים על הפוליטיקה, מתאר בצורה די מקיפה את הרעיונות של אונג.) לאור התפיסות האלו של ה-parenthesis ושל ה-secondary orality, לא יהיה זה לגמרי נכון לראות בתופעה שעליה דבלין כתב כפגם או ככשלון, אלא שלב ישן/חדש בדרכי הידיעה האנושית.

התחלתי לעבוד על המאמרון הזה לפני כחודש, והוא היה בשלבי עריכה וסיום כאשר לפני מספר ימים התפרסם ב-The New Yorker מאמר של ג'ושוע רותמן (Joshua Rothman) ששאל:

What’s Happening to Reading?

רותמן איננו מחדש הרבה. הוא חוזר על אותן טענות בנוגע לירידה המשמעותית בקריאה. עם זאת, הוא מעלה סוגיה מעניינת בנוגע לכתיבה: הוא מציין שבעידן ה-AI, בנוסף לכך שאנחנו כותבים כדי שאנשים אחרים יקראו אותנו, יתכן שאנחנו גם כותבים ישירות (ואפילו ביודעין) למאגר המידע ההולך וגדל של ה-AI. יש כאן סוגיה מעניינת שראויה להמשך הבחינה, אבל היא איננה קשורה ישירות למאמרון הנוכחי. מה שכן קשור הוא שרותמן מזכיר את ה-Gutenberg Parenthesis, וזה האזכור הראשון אליו שראיתי זה מספר שנים. הוא מעלה את הסברה שהירידה בקריאה, ובמיוחד בקריאה של טקסטים ארוכים, קשורה לשפע המידע הזמין לנו היום. הוא שואל אם אנחנו באמת רוצים לחזור לתקופה שבה ההיצע של חומרי קריאה (וגם של צפייה ושל שמיעה) היה הרבה יותר מצומצם. והוא נותן חיזוק לרעיון שהיום אנחנו נמצאים בצד השני של אותן סוגריים:

The ascendance of podcasts, newsletters, and memes has lent credence to this view. “The Joe Rogan Experience” could be understood as a couple of guys around a campfire, passing on knowledge through conversation, like the ancient Greeks.

אז? השאלה במקום. מכל ההרהורים האלה איננו בהכרח לומדים משהו על תהליכי הלמידה הרצויות של היום. ובכל זאת בחינה של רעיון ה-Gutenberg Parenthesis מאפשרת לנו לבחון את הנחות היסוד שלנו. אני מודה שאני רוכש אהדה מיוחדת למילה המודפסת. לדעתי, לפחות נכון להיום, הקריאה מעניקה לנו גישה לעולם הידע בצורה טובה יותר מאמצעים אחרים. נדמה לי שגם דבלין חושב כך. אבל אפילו במרחק של 25 שנים, כאשר נדמה שהחששות שהוא הביע מתגשמים, כדאי לנו מאד להכיר בכך שהדרכים שבהן אנחנו מכירים ומבינים את העולם סביבנו אינן חקוקות בסלע, ואינן מודפסות בדף באופן בלעדי. הכרות עם הרעיון של ה-Gutenberg Parenthesis יכולה לפתוח עבורנו תובנות בנוגע לתהליכי למידה שאינן מבוססות על המילה המודפסת ועל הקריאה בלבד.

בסביבות חינוכיות נהוג לצטט את ההתייחסות של פבלו פיקאסו לעולם המחשבים:

מחשבים הם חסרי תועלת. הם יכולים רק לתת לך תשובות.

להבדיל מציטטות שמרבים לייחס לאנשים מפורסמים אבל דווקא נאמרו על ידי אנשים פחות ידועים, פיקאסו כנראה באמת אמר את זה, או לפחות משהו מאד דומה. בדיקה של ה-Quote Investigator, שהוא על פי רוב מקור מהימן, מאמתת את הייחוס, אם כי פיקאסו כנראה לא השתמש במילה "מחשבים" אלא "מכונות חישוב". היות והציטוט כנראה מ-1964, אפשר להבין שהמונח של אז שווה ערך למה שאנחנו היום מכנים מחשב.

אני מכיר את האמירה הזאת בערך שלושים שנה. נדמה לי שפגשתי אותה לראשונה ממש סמוך לפריצת ה-WWW לתודעה (והיה בוודאי שם שראיתי אותה לראשונה). חשוב להבין שעל פי רוב, ב-1964 המחשב באמת היה בסך הכל מכונת חישוב. לעומת זאת, בתחילת שנות ה-90 המחשב האישי נעשה לנקודת הכניסה למאגר המידע העשיר – האינטרנט. במילים אחרות, בשנות ה-90 המחשב שפיקאסו הכיר בשנות ה-60 כבר לא נתן "תשובות", אלא פתח עבורנו אפשרויות רבות לשאילת שאלות. לכן, עם כל הכבוד לפיקאסו (טוב, בהתחשב ביחס שלו לנשים אי אפשר להעניק לו את "כל" הכבוד) כאשר גוגל פרצה לתודעה רבים מאיתנו שמחנו להעיר שפיקאסו טעה. המחשב היה למכשיר שעודד את החיפוש ואת החקר.

זה היה המצב במשך תקופה ארוכה. זאת ועוד: במהלך שנים די רבות היינו עדים לתופעה מאד מיוחדת – אתר האינטרנט המוכר והפופולרי ביותר, האתר שעבור רבים היה התגלמות האינטרנט, פעל כצינור לאתרים אחרים. גוגל לא ביקשה להחזיק את המבקרים אצלה באתר הבית לזמן ממושך, אלא דווקא שלחה אותם החוצה ממנה. חשוב להבין עד כמה הרעיון הזה פעל בניגוד להגיון הבסיסי של אתרי אינטרנט שמטרתם היתה להאריך את זמן השהות אצלם. וכזכור, חיפוש מידע באמצעות גוגל היה שונה מאד מה-"תשובות" שעוררו את לגלוגו של פיקאסו. אבל הגלגל הסתובב, ויתכן שהיום פיקאסו שוב צדק.

מתיאו וונג (Matteo Wong) ב-The Atlantic כותב על השינויים בחיפוש של גוגל בעידן ה-AI. הוא מתאר את הפיתוח העכשווי של מה שבגוגל מכנים AI Mode. מדובר במצב שבו אין תיבת חיפוש, ולכן גם אין צורך להקפיד על בחירת מילות חיפוש (מה שפעם קראו "שאילתות"). במקום זה יש chatbot. ומה עושים?:

You ask a question and the AI spits out an answer. Instead of sifting through a list of blue links, you can just ask a follow-up.

מי שעקב אחר השינויים שהתרחשו בחיפוש בשנתיים האחרונות אכן הבין שזה הכיוון שבו הדברים התקדמו. עוד בחודש ינואר מט הונן (Mat Honan) כתב ב-Technology Review של MIT ש:

AI means the end of internet search as we’ve known it

הכתבה של הונן ארוכה וסוקרת את ההיסטוריה של החיפוש באינטרנט. אני מניח שהיום מעטים זוכרים את !Yahoo (שלא היה מנוע חיפוש אלא קטלוג אינטרנטי) ועוד פחות זוכרים את Archie. אבל גם אם ההיסטוריה מעניינת, היא איננה העיקר. הונן מציין את הבעייתיות אשר בתקצירי המידע שה-AI מחוללת היום. במקום לקשר אותנו למקור, ה-AI מתמצתת (לפעמים מילה במילה) את דפי המקור שעליהם ה-"תשובה" שלה מבוססת, אבל היא איננה מפנה אותנו אל הדפים האלה. אנחנו "זוכים" לתשובות נעדרי הקשר (ואיננו מגיעים לדפים שבהם הטקסט המקורי מופיע). הונן מצטט את ליז ריד (Liz Reid), ראש תחום החיפוש בגוגל, שמסבירה את ההבדל בין החיפוש שעד היום הכרנו, לבין מה שגוגל עושה היום באמצעות ה-AI:

For a while what we did was organize web pages. Which is not really the same thing as organizing the world’s information or making it truly useful and accessible to you.

ראיית המרחב העצום של המידע אשר באינטרנט כתשתית שממנה דולים "תשובות" היא גם, ביסודו של דבר, ראייה מצומצמת, מגבילה, ומוטעית של מה שנמצא בו. ה-WWW הוא (עדיין) יצירה אנושית, ומפני שהיא כזאת היא מורכבת מדעות ומהתייחסויות שונות ומגוונות. הפיכת כל זה לתשתית ל-"תשובות" שאפשר להגיש לפי בקשת הפונה מחטיא (לפחות לדעתי) את המהות של המשאב האדיר הזה.

זאת ועוד: היכולת של הכלים האלה להגיש לנו "תשובות" היא לא רק פונקציה של היכולות המשתפרות תדיר של כלי ה-LLM, אלא גם של הכמויות האדירות של מידע אישי אודותינו שגוגל ומטא ואחרים צוברים. באמצעות המידע האישי הזה התשובות שמוגשות לנו מותאמות למי שאנחנו – במה אנחנו מתעניינים, אלו דברים אנחנו קונים, היכן אנחנו נמצאים כעת ועוד. עבור רבים מאיתנו האפשרות לקבל תשובות ממוקדות ומדויקות מצדיקה את הוויתור על הפרטיות שכרוכה בכך. למען האמת, עבור פניות רבות קשה לראות בכך בעיה. עבור החיפוש "מזג האוויר", למשל, קשה להתנגד לקבלת תחזית מדויקת של שלושה הימים הקרובים, ולא רק עבור המקום שבו אנחנו נמצאים כעת אלא גם עבור היכן אנחנו טסים (הכלי הרי יודע שרכשנו כרטיסי טיסה). זה הרבה יותר כדאי מאשר לערוך חיפוש כדי לקבל קישור לאתר שבו עלינו להקליד את העיר המבוקשת כדי לקבל את התחזית. ולהודות באמת, הרוב מאיתנו מזמן ויתרנו על הפרטיות.

אבל יש הבדל גדול בין היעילות שה-AI יכולה להעניק לנו עבור מה שמתרחש ביום-יום שלנו, לבין הפנייה לרשת לשם לימוד נושא. יתכן מאד שבחיי היום-יום שלנו אנחנו שמחים לקבל "תשובות". אבל כאשר אנחנו מבקשים ללמוד משהו (אם במסגרת ממוסדת או באופן עצמאי), מתן תשובות סוגר ותוחם את הלמידה. הוא איננו מעודד סקרנות אלא קוטע אותה. דווקא במסגרת של למידה מה שמעניין אותנו הוא ריבוי האפשרויות, החשיפה לגישות ולפרשנויות שונות ומגוונות. בהערה שבאופן ברור נכתבת עם מידה גדולה של אירוניה הונן מיטיב לבטא את ההבדל בין השניים. הוא כותב:

Who wants to have to speak the language of search engines to find what you need? Who wants to navigate links when you can have straight answers? And maybe: Who wants to have to learn when you can just know?

יתכן מאד שאני שייך לדור שהולך ונכחד, דור שמוצא ערך בעשיית המאמץ לפענח ולהבין, דור שמקבל בברכה ריבוי אפשרויות שמחייבות בירור ובחינה, דור שמאותגר על ידי מגוון גישות. אבל אם בעבר חשבתי שאני מהדור שחשב שפיקאסו טעה, במציאות של היום, מציאות שבה ה-AI משנה את החיפוש באינטרנט ואף מייתרת אותו, אני חושש שהוא דווקא צדק.