שלום,
נראה שכבר הכרתם את אאוריקה. בטח כבר גיליתם כאן דברים מדהימים, אולי כבר שאלתם שאלות וקיבלתם תשובות טובות.
נשמח לראות משהו מכם בספר האורחים שלנו: איזו מילה טובה, חוות דעת, עצה חכמה לשיפור או כל מה שיש לכם לספר לנו על אאוריקה, כפי שאתם חווים אותה.
»
«
מהי טפשת ה-AI שתפגע באיכות התוכן והקוד?
אחת התופעות שמתחילות להתגלות בשנים האחרונות, מאז הפריצה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, היא של טפשת שגורמת הבינה הגנרטיבית למידע ולתוכן באינטרנט.
ברור שהשימוש הכל כך קל ב-Generative AI מקל על המשתמשים, אבל ידוע לכל שיש לבדוק את המידע שהיא יוצרת לפני שמחזירים אותו לציבור כמידע שיצרו בני אדם. מסתבר שרבים לא מבינים את החולשות והפגמים שעדיין מלאים בהם מודלי השפה, אותם מודלים גדולים (LLMs) שעושים היום את הידע. אם אלה תכנים שהתקבלו מקלוד או ChatGPT, רכיבי AI שנועדו לייצר קוד בתכנות, וידאו או תמונות גנרטיביות שיוצרים מנועים שונים ועוד.
התופעה הזו כבר פוגעת באיכות המידע באינטרנט, לפי בדיקות אובייקטיביות שעורכים באופן תקופתי לאיכות הרשת. מסתבר שלא זו בלבד שבני אדם מסתמכים על מידע שחלקו לא מדויק בלשון המעטה, אלא שהקרולרים עצמם, אותן תוכנות שאוספות את המידע מהרשת לצורך אימון, הזנת ועדכון מודלי השפה הגדולים - מסתבר שהם עצמם מסתמכים על המידע הגרוע הזה. ובדיוק כך, הוא חוזר למודל השפה ונכנס לתוכן שמקוטלג לטוקנים (Tokens) ובחזרה לדאטה שעליו הם מסתמכים. התוצאה היא שיותר ויותר מידע לא בדוק ולא אחראי, שהגיע מלכתחילה לרשת ממודלי שפה לא בשלים מספיק, חוזר ומפרה את המודלים הבוגרים, שאמורים לקבל מידע אנושי ואיכותי ולא תמיד יודעים לאתר את השגיאות שבו.
גם בעולם העסקים והארגונים יש כבר החמרה. הירידה באיכות התוכן שבאינטרנט נובעת מהשימוש הגובר והולך בחומר בינוני, שהגיע מהבינה המלאכותית הגנרטיבית, אך לא בוגרת, של הדור הראשון. כבר עם ההשקה של ChatGPT ב-2022, גילו מנהלים את הצ'טבוט שמאפשר להם ליצור חומרים באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) וחיפשו דרכים להשתמש בהם, במקום בעבודה של עובדים או חברות מיקור החוץ שבהם השתמשו בעבר. מעט מאותם מאמצים התגלו כיעילים ומרביתם נשארו בפוטנציאל יותר מאשר החליפו עובדים.
אך בתחום התכנות זה כן קרה. מסתבר שמודלים כמו CoPilot, Claude ואחרים מייצרים קוד במהירות ומחליפים את הג'וניורים, המתכנתים הצעירים בתעשייה. לפי סקרים שמתפרסמים בעולם נראה שקצב האימוץ של המנועים הללו הוא גבוה, במיוחד ביחס לזמן הקצר שבו הם פועלים. אלא שבסוף 2024 מתחיל להסתבר שכ-40% מהמתכנתים בעולם משתמשים בכלים כאלה ומשגרים קוד שלפחות בחלקו הוא פחות מוצלח. קוד זה חוזר ו"נלמד" על ידי המודלים ומוריד את איכות התכנות שלהם באופן מתמשך, שעלול אף להחמיר.
מהם סקילים ב-AI ואיך יוצרים אותם?
סקיל (Skill) הוא סוג של כוח-על למשתמשים בבינה מלאכותית, שהופך את Claude למומחה לכל משימה שנרצה למלא. זה כמו אונבורדינג (Onboarding), מדריך קליטה לעובד חדש. זה מושג בהייטק שעוסק בהגדרות התפקיד והידע שנותנים לעובד חדש ושהוא צריך להבין כדי להצליח במילוי תפקידו. אנלוגיה אחרת: סקיל הוא כמו לתת ל-AI ארגז כלים מוכן, בצירוף לכל הידע הנדרש למקצוע חדש.
הרעיון פשוט וגאוני: במקום שנכתוב שוב ושוב את אותם פרומפטים ארוכים ומורכבים, אין צורך להתחיל מאפס בכל פעם - פרומפט כזה אפשר לכתוב, לשמור או להוריד פעם אחת ממאגר של סקילים והבינה המלאכותית שלנו תהפוך למומחית בנושא שלו לתמיד.
הסקילים (Skills)? - הם שימושיים מאוד ויכולים להפוך ל-80% מהעוצמה של ה-AI. אפשר לעשות איתם כל דבר - מכתיבה, עיצוב ממשק משתמש, פיתוח, ניהול, בדיקת תוכנה, קידום אתרים (SEO), מחקר עסקי, יצירת תוכן ועוד המון.
#איך זה עובד?
באמצעות סקילים חכמים לקלוד אפשר ללמד את קלוד לדעת יכולת חדשה. בעצם, אנחנו מטעינים לו מומחיות והופכים אותו ל-AI Agent.
המשמעות הפשוטה של זה היא שלא נצטרך כל פעם מחדש לעשות את הפעולה, לכתוב פרומפט מפורט וזהה, שוב ושוב, ולבזבז זמן וכסף (טוקנים) כדי להשיג דבר שאפשר ללמד את קלוד חד-פעמית.
עושים את התהליך פעם אחת, בצורה כי מדויקת, כשמאותו רגע קלוד יידע לעשות זאת בעצמו - כל פעם שאצטרך, כלומר נבנה את תהליך העבודה - עד שנשיג את התוצאה הרצויה.
#מאיפה?
מאגרי סקילים יש כמו אבק ברוח. את האיכויות לא תמיד קל לברר אבל הם מטפלים בכל נושא שבינה מלאכותית יודעת לבצע. אפשר גם לבקש מקלוד למצוא לכם את הסקיל הכי מתאים לצורך שתגדירו והוא ימצא או יכין לכם סקיל מעולה בעצמו.
מבדיקות אפליקציות שמוצאות באגים במהירות, עיצוב ממשק משתמש ברור וחכם, שיפור של דירוג אתרים ב-SEO, כתיבת תוכן משובחת ועד מחקר עסקי שיזהה לקוחות פוטנציאליים - סקילים יעשו זאת.
#כמה אפשר?
התשובה היא כמה שרוצים. ולא, זה לא יעמיס על המערכת שלכם כי קלוד קוד עובד בשיטה מאוד חכמה מול הסקילים. כשהוא עובד הוא קורא תקציר מהיר וקצר על כל הסקילים שלו, קריאה שנמשכת שניות. זה קצת כמו שמישהו קורא את הצד האחורי של ספרים כדי לדעת מה לבחור כשהוא צריך. כשאתם מבקשים להפעיל סקיל מסוים (באמצעות סלאש, אלכסון ושם הסקיל), הוא קורא את כל הסקיל ומיד הוא מיומן לתפקד כך. כשאתם מבקשים משהו שאחד הסקילים יידע לעשות היטב, קלוד עצמו זוכר אותו (מהתקצירים ההם) ובוחר אותו, קורא במהירות ומוכן לעבודה.
#בסביבת תכנות
סקילים אפשר להריץ בכל עורך קוד מ-VS Code, Codex, OpenClaw או Antigravity. ובעצם כל עורך קוד של בינה מלאכותית שקיים. התהליך המקביל ב-VS Code, אם הוא שונה, מוצג בהוראות אחרי כל הוראה לקלוד דסקטופ:
לוחצים על Customize -> אחרי זה Skills ונקבל את רשימת הסקילים שלנו ולמטה הדוגמאות שמגיעות מראש עם קלוד. עם אחת מהן נעבוד:
#נלחץ על ה-Skill creator בסקילים המוכנים שברשימה. זהו "סקיל בניית הסקילים" של קלוד:
1. הפעלה - נפעיל את הסקיל - במפסק למעלה בצד ימין "נפעיל" את הסקיל. מרגע זה פתחתם אותו והוא יודגש ברשימת הדוגמאות המוכנות. הסקיל הזה יעזור לנו מעכשיו לבנות סקילים חדשים כרצוננו.
2. לימוד - נצא ממצב Customize אל הצ'ט ובו נתחיל ללמד את הסקיל - הדרך הכי טובה ליצירת סקילים משלנו היא להראות לסקיל המתחיל מה הוא צריך לדעת לעשות.
=======
לדוגמה:
אני רוצה ליצור סקיל דשבורד - שאם אכניס לתוכו קובץ EXCEL הוא יבנה ממנו דשבורד נתונים מסודר - אז נעשה את התהליך עצמו פעם אחת, נעלה לצ'ט קובץ אקסל (כך גם ב-VS Code למי שעובדים עם קלוד קוד בו) ונכתוב את הפרומפט, בעצמנו או אחרי שיפורים עם הצ'ט של קלוד או עם ג'מיני שמעולה בזה. נניח שנכתוב לו בקלוד קוד (את המרכאות לא צריך לכתוב בצ'ט):
#"צור לי דשבורד HTML מקצועי מהקובץ הזה. תנתח באופן מקצועי ויסודי את כל הנתונים שבקובץ המצורף, תוסיף גרפים מעוצבים, תוציא מסקנות עסקיות ותסייע לי באבחון של הישגי החברה והקשיים הנוכחיים שלה."
=======
3. איטרציות - נשפר את התוצאה - עכשיו הוא ייצר את הדשבורד (אם תביטו בממה שהוא מדווח אתם תראו שהוא עצמו משתמש בסקיל אחר שמתוכנת לו לצורך קריאת קבצי אקסל. אחרי שנבחן את התוצאה המדהימה, נוכל להעיר לו בכתיבה פשוטה, לדייק איפה שהוא לא קלע למה שדמיינתם, להוסיף דברים (כמו גרפים או מתגים לבדיקת מדדים שונים), נוכל לבקש תיקונים, לשנות עיצוב, צבעים וכדומה - עד שהוא יגיע לתוצאה המצופה והרצויה לנו.
4. השקה - נחתום את הסקיל - עכשיו נכתוב לו:
#"שמור את התהליך הזה כסקיל בשם dashboard-master. מעכשיו, כל פעם שאביא לך קובץ נתונים, תשתמש בדיוק באותו מבנה, עיצוב ולוגיקת ניתוח שהגדרנו כאן."
כלומר זה השלב שבו נהפוך בפרומפט פשוט את התהליך הזה לסקיל. המשמעות היא שבמקום כל הצ'ט הארוך, הפרומפט המורכב שעשינו בפעם הראשונה ואחריו גם כל האיטרציות (שיפורים, חידודים ותיקונים בדרך) עד להגעה לתוצאה הרצויה - מעכשיו פשוט נעלה לסקיל את הקובץ, ניתן פרומפט קצר של מה שנרצה עכשיו בדשבורד והוא ייצר דשבורד מעולה ומתוכנת היטב - לפי הרמה, העיצוב והדיוקים שאליהם הגענו בפעם הראשונה, אחרי הרבה שלבים.
כלומר, יש פה תהליך שאני קורא לו הלא"ה (הפעלה, לימוד, איטרציות והשקה).
5. העתקה לסקילים - לחיצה קטנה על הכפתור "Copy to your skills" בסוף הסבר הסקיל שבצד שמאל. הוא יכתוב במקום הכפתור "Copied". אייקון קטן יאפשר לכם לשמור את הסקיל בקובץ נפרד.
#זה הנכס שלכם וניתן לשתף אותו עם אחרים.
6. אם נלך עכשיו אל Customize -> ונלחץ על Skills נראה את הסקיל החדש שיצרנו ב-My Skills.
#שימוש בסקיל בעתיד
מעלים לקלוד קובץ אקסל. כותבים לו "תשתמש בסקיל של הדשבורד". קלוד יבצע והתוצאה תהיה מדהימה ובקלות.
ב-VS Code כותבים "תשתמש בסקיל dashboard-master על הקובץ החדש שלי."
הנה הסקיל ומה הוא מאפשר? (עברית)
https://youtu.be/JLLm_YeW-7o
הסבר יפה ומוצלח לאיך הסקילים עובדים ומופעלים באמצעות קלוד:
https://youtu.be/wqH1hTkA6qg?t=2m16s
כך יוצרים סקיל עם קלוד קוד ו-VS Code:
https://youtu.be/gHB4JFG9i3k
הדרכה עם הדגמה שמבוססת על דרישות מפורטות בהרבה (עברית):
https://youtu.be/0MPSa7VZfOw
ושיעור יפה לבניית סקיל מוצלחת (עברית):
https://youtu.be/VehiIjx7gA8?long=yes
מהו מרחץ הדמים של ה-AI?
מרחץ הדמים של ה-AI, או אמבטיית הדמים של הבינה המלאכותית (AI bloodbath) הוא כינוי שניתן לתופעה חדשה, בה מאיימת הקידמה האדירה של הבינה המלאכותית כיום על מקצועות ומשרות רבות במשק, בעוד האנושות לא עושה דבר.
הדימוי התעסוקתי המרוכך שכנראה ידבר אליכם הוא פחות או יותר של סרט אימה בו נכנס ומתפרץ למקום העבודה שלך מחסל-על, טרמינטור אכזרי שעובר שולחן שולחן, משרד משרד, ומחסל בירי מקרוב ובלי להשאיר פצועים את כל בעלי התפקידים ונושאי המשרות. רק בחדר הישיבות של ההנהלה יושבים המנהלים, כשהם מוגנים מההרג וממתינים שיסתיים.
האם זה גורלנו?
כנראה שכן. כי האזהרה שזעזעה את עולם הטכנולוגיה הגיעה ממקום בלתי צפוי ובכנות מפתיעה. היה זה דריו אמודיי (Dario Amodei), מנכ"ל חברת אנתרופיק (Anthropic), שמפתחת את הצ'טבוט המעולה קלוד (Claude) ולידו מערכות בינה מלאכותית מתקדמות. אמודיי הזהיר בראיון לאקסיוס (Axios) בסוף מאי 2025 שהבינה המלאכותית עלולה לחסל מיליוני משרות במשק. הוא גם מנבא שיחוסלו עד מחצית מהמשרות הזוטרות בתחומים של הצווארון הלבן וששיעור האבטלה יעלה ל-10 עד 20 אחוזים במהלך השנים הקרובות.
שנבין, 10% אבטלה במשק כלכלי הוא דבר נורא ואם היא רק המינימום ורק בשנים הקרובות, כל אחד יכול להבין עד כמה האזהרה הזו משמעותית. המונח "מרחץ הדמים של הבינה המלאכותית" או בתרגום מילולי "אמבטיית הדמים של ה-AI" (רמז לזה שאנו מתאבדים תעסוקתית) נטבע בעקבותיה, כשאמודיי קרא לתעשייה להפסיק להמתיק את המציאות ולהתחיל להתמודד עם האיום האמיתי. הדבר המפתיע באזהרה הוא המקור שלה - מנכ"ל של אחת החברות המובילות בפיתוח הטכנולוגיה שמפניה הוא עצמו מזהיר.
התעשייה הגיבה בצורה מעורבת לאזהרה. חלק ממומחי הכלכלה והטכנולוגיה תמכו בחומרת הניבוי, בעוד אחרים הביעו ספקנות לגבי לוח הזמנים והיקף ההשפעה החזויה. איש מהם, אגב, לא הקל ראש במגמה ובכיוון, אם כי יש קולות שרואים בכל העניין חלק ממאמץ של תעשיית הבינה המלאכותית להגדיל את האימפקט שלה ולהציג עצמה כמשפיעה וחשובה יותר ממה שהיא באמת.
אבל עדיין - שימו לב שוב לפרדוקס שכאן - בדיוק החברות שמפתחות את הטכנולוגיה הן שמזהירות מפני השלכותיה החברתיות. הבה נשים לב לניגוד הזה סזמן שאנו עוסקים בשאלה אם מדובר באזהרה אמיתית ומבוססת נתונים או בטקטיקת יחסי ציבור מתוחכמת מצד אותן חברות, זהן לפני הכל חברות עסקיות, עם משקיעים, מניות ושווי שוק שמרוויח מהבהלה.
הנה מרחץ הדמים של ה-AI:
https://youtu.be/nVT9V9FgFnk
מרחץ הדמים של AI מעולם לא פגש כל כך הרבה מקצועות ומקצועות של צווארון לבן:
https://youtu.be/70uNJpSHLBo
האיום על עורכי הדין:
https://youtu.be/WoqcSIcdx-Y
רגע, מה אמרת?
https://youtu.be/jDR0AwE7hAg
הנה המקצועות שייעלמו לנו לטובת AI (עברית):
https://youtu.be/87zaX-0yRdE?long=yes
האם מרחץ הדמים הזה אכן מתרחש?
https://youtu.be/yWON02X8tB0?long=yes
כך ה-AI מאיים דווקא על מקצועות הצווארון הלבן:
https://youtu.be/lxvIuoD-nOs?long=yes
מה עושה האינטרנט למוח?
השפעת האינטרנט על חיינו היא משמעותית במיוחד. אין ספק שחיינו השתנו לבלי הכר מאז תחילת שנות ה-90 כשהטכנולוגיה הזו הפכה יותר ויותר מרכזית בחיים המודרניים.
מצד שני יש טענה שגוגל והקלות הבלתי נתפסת למצוא בו דברים הופכים אותנו לטיפשים. האם זה אכן כך? - זו שאלה שמעסיקה חוקרים רבים, והתשובה היא, כפי הנראה, מורכבת יותר משאולי נדמה לנו.
הטענה המרכזית: שימוש יתר במנועי חיפוש, תוכנות ניווט וטכנולוגיות דומות עלול להפחית את פעילות המוח באזורים מסוימים, ולהשפיע לרעה על יכולות קוגניטיביות כמו ריכוז, זיכרון והתמצאות מרחבית.
ניקולס קאר, סופר אמריקאי, תיאר במאמרו המפורסם "האם גוגל הופך אותנו לטיפשים?" את הקושי שלו להתמקד בקריאה לאחר שנים של שימוש אינטנסיבי באינטרנט, תופעה שרבים הזדהו עמה.
ההסבר שהמדע נותן לעניין הזה הוא שהמוח שלנו, בדומה לשריר, זקוק לאימון. כאשר אנחנו מסתמכים על טכנולוגיה, אנחנו מפחיתים את הצורך להשתמש ביכולות טבעיות כמו זיכרון ומציאת נתיבים. כך, לדוגמה, רבים כבר לא זוכרים מספרי טלפון, משום שהם זמינים תמיד בטלפון הסלולרי.
מחקרים גם מצביעים על כך ששימוש ב-GPS מפחית את הפעילות המוחית באזורים האחראיים על ניווט וזיכרון מרחבי, ואפילו נהגי מוניות לונדון, המפורסמים ביכולות הניווט שלהם, מראים גודל היפוקמפוס גדול יותר ככל שהם מנווטים יותר בעצמם, לעומת מי שהתמסרו לאפליקציית הניווט.
ההשפעה על הקשב והזיכרון: מחקרים מצביעים על קיצור טווח הקשב אצל צעירים כתוצאה מגלישה מרובה ברשתות חברתיות ומשחקי מחשב. חוקרת נוספת טענה שאנשים מסתמכים יותר על היכולת למצוא מידע באינטרנט מאשר לזכור אותו בעצמם. זה עלול להוביל לירידה ביכולות הזיכרון. הרי אפילו זיכרון מידע פשוט, כמו מספרי טלפון, נפגע כתוצאה מהתלות בגאדג'טים.
מחקרים שנערכו כדי לבדוק האם זה אכן המצב הראו שאנו "משחררים" ככל שאנחנו סומכים על הטכנולוגיה להחליף את הצורך לזכור. בניסויים שנערכו לבחינת הנושא, למשל, מצאו החוקרים שהמשתתפים זכרו פחות מידע כאשר סברו שהוא שמור במחשב, גם כאשר התבקשו במפורש לזכור.
האם יש גם יתרונות לטכנולוגיה הזו? - ודאי. האינטרנט מציב בפנינו אתגרים קוגניטיביים חדשים, ומאפשר גישה למידע עצום שמשפר את היכולת לקבל החלטות ולסנן מידע. בנוסף, טכנולוגיות חדשות יוצרות "אוריינויות" חדשות, כמו אוריינות חזותית ומשחקית.
לכן, אין תשובה חד משמעית והתמונה מורכבת: האינטרנט יכול לשפר יכולות מסוימות אך לפגוע באחרות. הכניסה המאסיבית של ה-AI לחיינו, עם סוכני AI ומודלי השפה הגדולים (LLMs כמו קלוד ו-ChatGPT) גם היא ודאי משפיעה ותשפיע הרבה יותר ואף תחמיר את התלות בטכנולוגיה ואת הנכונות האנושית להשתמש ביכולות המוחיות שלנו.
אז מה אפשר לעשות בעניין?
חלק מהחוקרים ממליצים על "חדרי כושר למוח" – תוכנות ופעילויות שנועדו לאמן יכולות קוגניטיביות כמו זיכרון וריכוז. אך חשוב גם להפחית את הזמן שאנחנו מבלים מול מסכים ולתרגל חשיבה עמוקה ללא התערבות טכנולוגית.
יעזרו גם קריאה, מחקר, איסוף חומרים עצמאי והתמודדות עם מטלות מסוימות בדרך הישנה, כשאפשר לוותר על האפליקציה או מנוע החיפוש. לבסוף, חשוב להבין שהשימוש בטכנולוגיה הוא כלי ותלוי בנו איך אנחנו משתמשים בו. שימוש מאוזן יכול להביא לתועלת רבה, בעוד ששימוש יתר ופיתוח תלות בה עלולים להזיק.
זה מה שעושה הרשת למוח האנושי ולחשיבה והזיכרון:
http://youtu.be/cKaWJ72x1rI
הנה השפעת הרשת על המוח האנושי:
http://youtu.be/qoFMGLTjUTM
הירידה בקריאה והריכוז היורד (עברית):
https://youtu.be/hQu3deT4aSs
והשינויים הללו של המהפכה הטכנולוגית פוגעים ביכולות הקוגניטיביות של הדורות הבאים (בעברית):
https://youtu.be/RmVJ1acLGic?long=yes
קלוד
אחת התופעות שמתחילות להתגלות בשנים האחרונות, מאז הפריצה של הבינה המלאכותית הגנרטיבית, היא של טפשת שגורמת הבינה הגנרטיבית למידע ולתוכן באינטרנט.
ברור שהשימוש הכל כך קל ב-Generative AI מקל על המשתמשים, אבל ידוע לכל שיש לבדוק את המידע שהיא יוצרת לפני שמחזירים אותו לציבור כמידע שיצרו בני אדם. מסתבר שרבים לא מבינים את החולשות והפגמים שעדיין מלאים בהם מודלי השפה, אותם מודלים גדולים (LLMs) שעושים היום את הידע. אם אלה תכנים שהתקבלו מקלוד או ChatGPT, רכיבי AI שנועדו לייצר קוד בתכנות, וידאו או תמונות גנרטיביות שיוצרים מנועים שונים ועוד.
התופעה הזו כבר פוגעת באיכות המידע באינטרנט, לפי בדיקות אובייקטיביות שעורכים באופן תקופתי לאיכות הרשת. מסתבר שלא זו בלבד שבני אדם מסתמכים על מידע שחלקו לא מדויק בלשון המעטה, אלא שהקרולרים עצמם, אותן תוכנות שאוספות את המידע מהרשת לצורך אימון, הזנת ועדכון מודלי השפה הגדולים - מסתבר שהם עצמם מסתמכים על המידע הגרוע הזה. ובדיוק כך, הוא חוזר למודל השפה ונכנס לתוכן שמקוטלג לטוקנים (Tokens) ובחזרה לדאטה שעליו הם מסתמכים. התוצאה היא שיותר ויותר מידע לא בדוק ולא אחראי, שהגיע מלכתחילה לרשת ממודלי שפה לא בשלים מספיק, חוזר ומפרה את המודלים הבוגרים, שאמורים לקבל מידע אנושי ואיכותי ולא תמיד יודעים לאתר את השגיאות שבו.
גם בעולם העסקים והארגונים יש כבר החמרה. הירידה באיכות התוכן שבאינטרנט נובעת מהשימוש הגובר והולך בחומר בינוני, שהגיע מהבינה המלאכותית הגנרטיבית, אך לא בוגרת, של הדור הראשון. כבר עם ההשקה של ChatGPT ב-2022, גילו מנהלים את הצ'טבוט שמאפשר להם ליצור חומרים באמצעות בינה מלאכותית יוצרת (generative AI) וחיפשו דרכים להשתמש בהם, במקום בעבודה של עובדים או חברות מיקור החוץ שבהם השתמשו בעבר. מעט מאותם מאמצים התגלו כיעילים ומרביתם נשארו בפוטנציאל יותר מאשר החליפו עובדים.
אך בתחום התכנות זה כן קרה. מסתבר שמודלים כמו CoPilot, Claude ואחרים מייצרים קוד במהירות ומחליפים את הג'וניורים, המתכנתים הצעירים בתעשייה. לפי סקרים שמתפרסמים בעולם נראה שקצב האימוץ של המנועים הללו הוא גבוה, במיוחד ביחס לזמן הקצר שבו הם פועלים. אלא שבסוף 2024 מתחיל להסתבר שכ-40% מהמתכנתים בעולם משתמשים בכלים כאלה ומשגרים קוד שלפחות בחלקו הוא פחות מוצלח. קוד זה חוזר ו"נלמד" על ידי המודלים ומוריד את איכות התכנות שלהם באופן מתמשך, שעלול אף להחמיר.
סקיל (Skill) הוא סוג של כוח-על למשתמשים בבינה מלאכותית, שהופך את Claude למומחה לכל משימה שנרצה למלא. זה כמו אונבורדינג (Onboarding), מדריך קליטה לעובד חדש. זה מושג בהייטק שעוסק בהגדרות התפקיד והידע שנותנים לעובד חדש ושהוא צריך להבין כדי להצליח במילוי תפקידו. אנלוגיה אחרת: סקיל הוא כמו לתת ל-AI ארגז כלים מוכן, בצירוף לכל הידע הנדרש למקצוע חדש.
הרעיון פשוט וגאוני: במקום שנכתוב שוב ושוב את אותם פרומפטים ארוכים ומורכבים, אין צורך להתחיל מאפס בכל פעם - פרומפט כזה אפשר לכתוב, לשמור או להוריד פעם אחת ממאגר של סקילים והבינה המלאכותית שלנו תהפוך למומחית בנושא שלו לתמיד.
הסקילים (Skills)? - הם שימושיים מאוד ויכולים להפוך ל-80% מהעוצמה של ה-AI. אפשר לעשות איתם כל דבר - מכתיבה, עיצוב ממשק משתמש, פיתוח, ניהול, בדיקת תוכנה, קידום אתרים (SEO), מחקר עסקי, יצירת תוכן ועוד המון.
#איך זה עובד?
באמצעות סקילים חכמים לקלוד אפשר ללמד את קלוד לדעת יכולת חדשה. בעצם, אנחנו מטעינים לו מומחיות והופכים אותו ל-AI Agent.
המשמעות הפשוטה של זה היא שלא נצטרך כל פעם מחדש לעשות את הפעולה, לכתוב פרומפט מפורט וזהה, שוב ושוב, ולבזבז זמן וכסף (טוקנים) כדי להשיג דבר שאפשר ללמד את קלוד חד-פעמית.
עושים את התהליך פעם אחת, בצורה כי מדויקת, כשמאותו רגע קלוד יידע לעשות זאת בעצמו - כל פעם שאצטרך, כלומר נבנה את תהליך העבודה - עד שנשיג את התוצאה הרצויה.
#מאיפה?
מאגרי סקילים יש כמו אבק ברוח. את האיכויות לא תמיד קל לברר אבל הם מטפלים בכל נושא שבינה מלאכותית יודעת לבצע. אפשר גם לבקש מקלוד למצוא לכם את הסקיל הכי מתאים לצורך שתגדירו והוא ימצא או יכין לכם סקיל מעולה בעצמו.
מבדיקות אפליקציות שמוצאות באגים במהירות, עיצוב ממשק משתמש ברור וחכם, שיפור של דירוג אתרים ב-SEO, כתיבת תוכן משובחת ועד מחקר עסקי שיזהה לקוחות פוטנציאליים - סקילים יעשו זאת.
#כמה אפשר?
התשובה היא כמה שרוצים. ולא, זה לא יעמיס על המערכת שלכם כי קלוד קוד עובד בשיטה מאוד חכמה מול הסקילים. כשהוא עובד הוא קורא תקציר מהיר וקצר על כל הסקילים שלו, קריאה שנמשכת שניות. זה קצת כמו שמישהו קורא את הצד האחורי של ספרים כדי לדעת מה לבחור כשהוא צריך. כשאתם מבקשים להפעיל סקיל מסוים (באמצעות סלאש, אלכסון ושם הסקיל), הוא קורא את כל הסקיל ומיד הוא מיומן לתפקד כך. כשאתם מבקשים משהו שאחד הסקילים יידע לעשות היטב, קלוד עצמו זוכר אותו (מהתקצירים ההם) ובוחר אותו, קורא במהירות ומוכן לעבודה.
#בסביבת תכנות
סקילים אפשר להריץ בכל עורך קוד מ-VS Code, Codex, OpenClaw או Antigravity. ובעצם כל עורך קוד של בינה מלאכותית שקיים. התהליך המקביל ב-VS Code, אם הוא שונה, מוצג בהוראות אחרי כל הוראה לקלוד דסקטופ:
לוחצים על Customize -> אחרי זה Skills ונקבל את רשימת הסקילים שלנו ולמטה הדוגמאות שמגיעות מראש עם קלוד. עם אחת מהן נעבוד:
#נלחץ על ה-Skill creator בסקילים המוכנים שברשימה. זהו "סקיל בניית הסקילים" של קלוד:
1. הפעלה - נפעיל את הסקיל - במפסק למעלה בצד ימין "נפעיל" את הסקיל. מרגע זה פתחתם אותו והוא יודגש ברשימת הדוגמאות המוכנות. הסקיל הזה יעזור לנו מעכשיו לבנות סקילים חדשים כרצוננו.
2. לימוד - נצא ממצב Customize אל הצ'ט ובו נתחיל ללמד את הסקיל - הדרך הכי טובה ליצירת סקילים משלנו היא להראות לסקיל המתחיל מה הוא צריך לדעת לעשות.
=======
לדוגמה:
אני רוצה ליצור סקיל דשבורד - שאם אכניס לתוכו קובץ EXCEL הוא יבנה ממנו דשבורד נתונים מסודר - אז נעשה את התהליך עצמו פעם אחת, נעלה לצ'ט קובץ אקסל (כך גם ב-VS Code למי שעובדים עם קלוד קוד בו) ונכתוב את הפרומפט, בעצמנו או אחרי שיפורים עם הצ'ט של קלוד או עם ג'מיני שמעולה בזה. נניח שנכתוב לו בקלוד קוד (את המרכאות לא צריך לכתוב בצ'ט):
#"צור לי דשבורד HTML מקצועי מהקובץ הזה. תנתח באופן מקצועי ויסודי את כל הנתונים שבקובץ המצורף, תוסיף גרפים מעוצבים, תוציא מסקנות עסקיות ותסייע לי באבחון של הישגי החברה והקשיים הנוכחיים שלה."
=======
3. איטרציות - נשפר את התוצאה - עכשיו הוא ייצר את הדשבורד (אם תביטו בממה שהוא מדווח אתם תראו שהוא עצמו משתמש בסקיל אחר שמתוכנת לו לצורך קריאת קבצי אקסל. אחרי שנבחן את התוצאה המדהימה, נוכל להעיר לו בכתיבה פשוטה, לדייק איפה שהוא לא קלע למה שדמיינתם, להוסיף דברים (כמו גרפים או מתגים לבדיקת מדדים שונים), נוכל לבקש תיקונים, לשנות עיצוב, צבעים וכדומה - עד שהוא יגיע לתוצאה המצופה והרצויה לנו.
4. השקה - נחתום את הסקיל - עכשיו נכתוב לו:
#"שמור את התהליך הזה כסקיל בשם dashboard-master. מעכשיו, כל פעם שאביא לך קובץ נתונים, תשתמש בדיוק באותו מבנה, עיצוב ולוגיקת ניתוח שהגדרנו כאן."
כלומר זה השלב שבו נהפוך בפרומפט פשוט את התהליך הזה לסקיל. המשמעות היא שבמקום כל הצ'ט הארוך, הפרומפט המורכב שעשינו בפעם הראשונה ואחריו גם כל האיטרציות (שיפורים, חידודים ותיקונים בדרך) עד להגעה לתוצאה הרצויה - מעכשיו פשוט נעלה לסקיל את הקובץ, ניתן פרומפט קצר של מה שנרצה עכשיו בדשבורד והוא ייצר דשבורד מעולה ומתוכנת היטב - לפי הרמה, העיצוב והדיוקים שאליהם הגענו בפעם הראשונה, אחרי הרבה שלבים.
כלומר, יש פה תהליך שאני קורא לו הלא"ה (הפעלה, לימוד, איטרציות והשקה).
5. העתקה לסקילים - לחיצה קטנה על הכפתור "Copy to your skills" בסוף הסבר הסקיל שבצד שמאל. הוא יכתוב במקום הכפתור "Copied". אייקון קטן יאפשר לכם לשמור את הסקיל בקובץ נפרד.
#זה הנכס שלכם וניתן לשתף אותו עם אחרים.
6. אם נלך עכשיו אל Customize -> ונלחץ על Skills נראה את הסקיל החדש שיצרנו ב-My Skills.
#שימוש בסקיל בעתיד
מעלים לקלוד קובץ אקסל. כותבים לו "תשתמש בסקיל של הדשבורד". קלוד יבצע והתוצאה תהיה מדהימה ובקלות.
ב-VS Code כותבים "תשתמש בסקיל dashboard-master על הקובץ החדש שלי."
הנה הסקיל ומה הוא מאפשר? (עברית)
https://youtu.be/JLLm_YeW-7o
הסבר יפה ומוצלח לאיך הסקילים עובדים ומופעלים באמצעות קלוד:
https://youtu.be/wqH1hTkA6qg?t=2m16s
כך יוצרים סקיל עם קלוד קוד ו-VS Code:
https://youtu.be/gHB4JFG9i3k
הדרכה עם הדגמה שמבוססת על דרישות מפורטות בהרבה (עברית):
https://youtu.be/0MPSa7VZfOw
ושיעור יפה לבניית סקיל מוצלחת (עברית):
https://youtu.be/VehiIjx7gA8?long=yes
מרחץ הדמים של ה-AI, או אמבטיית הדמים של הבינה המלאכותית (AI bloodbath) הוא כינוי שניתן לתופעה חדשה, בה מאיימת הקידמה האדירה של הבינה המלאכותית כיום על מקצועות ומשרות רבות במשק, בעוד האנושות לא עושה דבר.
הדימוי התעסוקתי המרוכך שכנראה ידבר אליכם הוא פחות או יותר של סרט אימה בו נכנס ומתפרץ למקום העבודה שלך מחסל-על, טרמינטור אכזרי שעובר שולחן שולחן, משרד משרד, ומחסל בירי מקרוב ובלי להשאיר פצועים את כל בעלי התפקידים ונושאי המשרות. רק בחדר הישיבות של ההנהלה יושבים המנהלים, כשהם מוגנים מההרג וממתינים שיסתיים.
האם זה גורלנו?
כנראה שכן. כי האזהרה שזעזעה את עולם הטכנולוגיה הגיעה ממקום בלתי צפוי ובכנות מפתיעה. היה זה דריו אמודיי (Dario Amodei), מנכ"ל חברת אנתרופיק (Anthropic), שמפתחת את הצ'טבוט המעולה קלוד (Claude) ולידו מערכות בינה מלאכותית מתקדמות. אמודיי הזהיר בראיון לאקסיוס (Axios) בסוף מאי 2025 שהבינה המלאכותית עלולה לחסל מיליוני משרות במשק. הוא גם מנבא שיחוסלו עד מחצית מהמשרות הזוטרות בתחומים של הצווארון הלבן וששיעור האבטלה יעלה ל-10 עד 20 אחוזים במהלך השנים הקרובות.
שנבין, 10% אבטלה במשק כלכלי הוא דבר נורא ואם היא רק המינימום ורק בשנים הקרובות, כל אחד יכול להבין עד כמה האזהרה הזו משמעותית. המונח "מרחץ הדמים של הבינה המלאכותית" או בתרגום מילולי "אמבטיית הדמים של ה-AI" (רמז לזה שאנו מתאבדים תעסוקתית) נטבע בעקבותיה, כשאמודיי קרא לתעשייה להפסיק להמתיק את המציאות ולהתחיל להתמודד עם האיום האמיתי. הדבר המפתיע באזהרה הוא המקור שלה - מנכ"ל של אחת החברות המובילות בפיתוח הטכנולוגיה שמפניה הוא עצמו מזהיר.
התעשייה הגיבה בצורה מעורבת לאזהרה. חלק ממומחי הכלכלה והטכנולוגיה תמכו בחומרת הניבוי, בעוד אחרים הביעו ספקנות לגבי לוח הזמנים והיקף ההשפעה החזויה. איש מהם, אגב, לא הקל ראש במגמה ובכיוון, אם כי יש קולות שרואים בכל העניין חלק ממאמץ של תעשיית הבינה המלאכותית להגדיל את האימפקט שלה ולהציג עצמה כמשפיעה וחשובה יותר ממה שהיא באמת.
אבל עדיין - שימו לב שוב לפרדוקס שכאן - בדיוק החברות שמפתחות את הטכנולוגיה הן שמזהירות מפני השלכותיה החברתיות. הבה נשים לב לניגוד הזה סזמן שאנו עוסקים בשאלה אם מדובר באזהרה אמיתית ומבוססת נתונים או בטקטיקת יחסי ציבור מתוחכמת מצד אותן חברות, זהן לפני הכל חברות עסקיות, עם משקיעים, מניות ושווי שוק שמרוויח מהבהלה.
הנה מרחץ הדמים של ה-AI:
https://youtu.be/nVT9V9FgFnk
מרחץ הדמים של AI מעולם לא פגש כל כך הרבה מקצועות ומקצועות של צווארון לבן:
https://youtu.be/70uNJpSHLBo
האיום על עורכי הדין:
https://youtu.be/WoqcSIcdx-Y
רגע, מה אמרת?
https://youtu.be/jDR0AwE7hAg
הנה המקצועות שייעלמו לנו לטובת AI (עברית):
https://youtu.be/87zaX-0yRdE?long=yes
האם מרחץ הדמים הזה אכן מתרחש?
https://youtu.be/yWON02X8tB0?long=yes
כך ה-AI מאיים דווקא על מקצועות הצווארון הלבן:
https://youtu.be/lxvIuoD-nOs?long=yes
השפעת האינטרנט על חיינו היא משמעותית במיוחד. אין ספק שחיינו השתנו לבלי הכר מאז תחילת שנות ה-90 כשהטכנולוגיה הזו הפכה יותר ויותר מרכזית בחיים המודרניים.
מצד שני יש טענה שגוגל והקלות הבלתי נתפסת למצוא בו דברים הופכים אותנו לטיפשים. האם זה אכן כך? - זו שאלה שמעסיקה חוקרים רבים, והתשובה היא, כפי הנראה, מורכבת יותר משאולי נדמה לנו.
הטענה המרכזית: שימוש יתר במנועי חיפוש, תוכנות ניווט וטכנולוגיות דומות עלול להפחית את פעילות המוח באזורים מסוימים, ולהשפיע לרעה על יכולות קוגניטיביות כמו ריכוז, זיכרון והתמצאות מרחבית.
ניקולס קאר, סופר אמריקאי, תיאר במאמרו המפורסם "האם גוגל הופך אותנו לטיפשים?" את הקושי שלו להתמקד בקריאה לאחר שנים של שימוש אינטנסיבי באינטרנט, תופעה שרבים הזדהו עמה.
ההסבר שהמדע נותן לעניין הזה הוא שהמוח שלנו, בדומה לשריר, זקוק לאימון. כאשר אנחנו מסתמכים על טכנולוגיה, אנחנו מפחיתים את הצורך להשתמש ביכולות טבעיות כמו זיכרון ומציאת נתיבים. כך, לדוגמה, רבים כבר לא זוכרים מספרי טלפון, משום שהם זמינים תמיד בטלפון הסלולרי.
מחקרים גם מצביעים על כך ששימוש ב-GPS מפחית את הפעילות המוחית באזורים האחראיים על ניווט וזיכרון מרחבי, ואפילו נהגי מוניות לונדון, המפורסמים ביכולות הניווט שלהם, מראים גודל היפוקמפוס גדול יותר ככל שהם מנווטים יותר בעצמם, לעומת מי שהתמסרו לאפליקציית הניווט.
ההשפעה על הקשב והזיכרון: מחקרים מצביעים על קיצור טווח הקשב אצל צעירים כתוצאה מגלישה מרובה ברשתות חברתיות ומשחקי מחשב. חוקרת נוספת טענה שאנשים מסתמכים יותר על היכולת למצוא מידע באינטרנט מאשר לזכור אותו בעצמם. זה עלול להוביל לירידה ביכולות הזיכרון. הרי אפילו זיכרון מידע פשוט, כמו מספרי טלפון, נפגע כתוצאה מהתלות בגאדג'טים.
מחקרים שנערכו כדי לבדוק האם זה אכן המצב הראו שאנו "משחררים" ככל שאנחנו סומכים על הטכנולוגיה להחליף את הצורך לזכור. בניסויים שנערכו לבחינת הנושא, למשל, מצאו החוקרים שהמשתתפים זכרו פחות מידע כאשר סברו שהוא שמור במחשב, גם כאשר התבקשו במפורש לזכור.
האם יש גם יתרונות לטכנולוגיה הזו? - ודאי. האינטרנט מציב בפנינו אתגרים קוגניטיביים חדשים, ומאפשר גישה למידע עצום שמשפר את היכולת לקבל החלטות ולסנן מידע. בנוסף, טכנולוגיות חדשות יוצרות "אוריינויות" חדשות, כמו אוריינות חזותית ומשחקית.
לכן, אין תשובה חד משמעית והתמונה מורכבת: האינטרנט יכול לשפר יכולות מסוימות אך לפגוע באחרות. הכניסה המאסיבית של ה-AI לחיינו, עם סוכני AI ומודלי השפה הגדולים (LLMs כמו קלוד ו-ChatGPT) גם היא ודאי משפיעה ותשפיע הרבה יותר ואף תחמיר את התלות בטכנולוגיה ואת הנכונות האנושית להשתמש ביכולות המוחיות שלנו.
אז מה אפשר לעשות בעניין?
חלק מהחוקרים ממליצים על "חדרי כושר למוח" – תוכנות ופעילויות שנועדו לאמן יכולות קוגניטיביות כמו זיכרון וריכוז. אך חשוב גם להפחית את הזמן שאנחנו מבלים מול מסכים ולתרגל חשיבה עמוקה ללא התערבות טכנולוגית.
יעזרו גם קריאה, מחקר, איסוף חומרים עצמאי והתמודדות עם מטלות מסוימות בדרך הישנה, כשאפשר לוותר על האפליקציה או מנוע החיפוש. לבסוף, חשוב להבין שהשימוש בטכנולוגיה הוא כלי ותלוי בנו איך אנחנו משתמשים בו. שימוש מאוזן יכול להביא לתועלת רבה, בעוד ששימוש יתר ופיתוח תלות בה עלולים להזיק.
זה מה שעושה הרשת למוח האנושי ולחשיבה והזיכרון:
http://youtu.be/cKaWJ72x1rI
הנה השפעת הרשת על המוח האנושי:
http://youtu.be/qoFMGLTjUTM
הירידה בקריאה והריכוז היורד (עברית):
https://youtu.be/hQu3deT4aSs
והשינויים הללו של המהפכה הטכנולוגית פוגעים ביכולות הקוגניטיביות של הדורות הבאים (בעברית):
https://youtu.be/RmVJ1acLGic?long=yes
