פירוק מיתוסים על בינה מלאכותית: כיצד היא כבר מעצבת את עולמנו (ומה היא לא!)

לדוגמא, שירותי סטרימינג כמו נטפליקס מציעים המלצות מותאמות אישית באופן עקבי, ועוזרי קוליים בטלפונים חכמים, דוגמת סירי או אלקסה, מספקים תשובות לשאלות בקלות. אלו אינם קסמים, אלא דוגמאות שגרתיות ליישומים של בינה מלאכותית הפועלים ברקע.

בינה מלאכותית היא כוח טרנספורמטיבי, והשפעתה משולבת בשגרתנו היומיומית באופן שקט ורחב. היא אינה רק קונספט עתידני מסרטי מדע בדיוני או איום רחוק, אלא מציאות קיימת השזורה במרקם חיינו. לעיתים קרובות, היא פועלת מאחורי הקלעים, הופכת תהליכים לחלקים, מהירים ומותאמים אישית, עד כדי כך שקיומה כמעט ואינו מורגש. תופעה זו, של שילוב בלתי נראה של AI, יוצרת פער ידע משמעותי בקרב הציבור הרחב. מכיוון שפונקציות ה-AI (כמו אלגוריתמי המלצות או זיהוי הונאות) אינן מתויגות במפורש או מזוהות באופן מודע כבינה מלאכותית, אנשים עשויים לזלזל בהשפעתה הנרחבת כיום. חוסר ההבנה הבסיסי הזה הופך את הציבור לפגיע יותר למיתוסים סנסציוניים ולחששות חסרי בסיס לגבי בינה מלאכותית, משום שחסר להם ההקשר להעריך טענות כאלה באופן ביקורתי. הבנת האופן שבו טכנולוגיות אלו פועלות וכיצד הן יכולות להועיל חיונית. מטרת דו"ח זה היא לפרק את המושג "בינה מלאכותית" לחלקים מובנים, להפריד עובדות מבדיון, ולהציע פרספקטיבה מאוזנת ומושכלת על התחום. 

מהי בינה מלאכותית, באמת? מדריך פשוט

בינה מלאכותית, בפשטותה, היא תוכנת מחשב המתוכננת לחקות היבטים של אינטליגנציה אנושית, כגון למידה, חשיבה ופתרון בעיות, על מנת לבצע משימות ספציפיות. יש להדגיש כי מדובר במכונות המדמות אינטליגנציה על בסיס תכנות ונתונים, ולא בהכרח בעלות תודעה או רגשות במובן האנושי. 

היחסים בין בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) ולמידה עמוקה (DL) ניתנים להבנה באמצעות אנלוגיה של בובות קינון או מעגלים קונצנטריים. AI היא המושג הרחב ביותר – הסט המלא של הבובות. למידת מכונה היא שיטה ספציפית בתוך AI – בובה קטנה יותר בפנים. למידה עמוקה היא טכניקה מיוחדת אף יותר בתוך ML – הבובה הפנימית ביותר. מרבית האינטראקציות שלנו עם בינה מלאכותית כיום נופלות תחת למידת מכונה או למידה עמוקה.

מערכות בינה מלאכותית פועלות על ידי צריכת כמויות עצומות של נתונים, כגון טקסט, תמונות או סרטונים. לאחר מכן, הן משתמשות באלגוריתמים מורכבים כדי לעבד נתונים אלה, לזהות דפוסים, ולקבל החלטות או לבצע תחזיות. איכות וכמות הנתונים הן קריטיות לאופן שבו ה-AI לומדת ומתפקדת. אופייה מונע הנתונים של הבינה המלאכותית מסביר הן את כוחה העצום והן את מגבלותיה הטבועות. מצד אחד, הוא מסביר מדוע בינה מלאכותית יכולה לבצע משימות מורכבות כמו זיהוי תמונות או עיבוד שפה טבעית – היא אומנה על מערכי נתונים עצומים של דוגמאות, מה שמאפשר לה לזהות מתאמים סטטיסטיים מורכבים. מצד שני, הוא חושף מדוע ה-AI הנוכחית אינה "אינטליגנטית" או "מודעת" באמת כמו בני אדם; היא אינה "מבינה" במובן קוגניטיבי, אלא מזהה דפוסים סטטיסטיים. הבנה זו מובילה ישירות להבנה מדוע בינה מלאכותית יכולה להפגין הטיות (אם נתוני האימון שלה מוטים) ומדוע היא אינה יכולה ליצור באמת באופן מקורי ובעל כוונה. 

הבחנה זו חיונית להבנת היקף היישומים הנוכחיים של בינה מלאכותית, שהם בעיקר "בינה מלאכותית צרה" המופעלת על ידי ML ו-DL. ידע יסודי זה מסייע לבסס את ההבנה, ומקל על קבלת הפריכה של מיתוסים נפוצים בהמשך הדו"ח.

בינה מלאכותית בכיסכם ומעבר לו: יישומים יומיומיים

השפעת הבינה המלאכותית ניכרת בדוגמאות קונקרטיות במגוון רחב של מגזרים, תוך הדגשת יתרונותיה הפרקטיים והאופן שבו היא הופכת את חיינו לקלים, יעילים ומחוברים יותר.

החיים הדיגיטליים: חוויות מותאמות אישית וגישה למידע

בינה מלאכותית היא האדריכל הבלתי נראה מאחורי העולם הדיגיטלי המותאם אישית. היא אוצרת את עדכוני המדיה החברתית, מבטיחה שהמשתמשים יראו את התוכן הרלוונטי ביותר עבורם, ומפעילה את תוצאות מנועי החיפוש, ומסייעת למצוא בדיוק את מה שמחפשים. מנטפליקס המציעה את הצפייה הבאה ועד אמזון הממליצה על מוצרים, בינה מלאכותית לומדת את ההעדפות וצופה את הצרכים, מה שהופך את האינטראקציות הדיגיטליות למותאמות באופן ייחודי. יכולתה של בינה מלאכותית לנתח כמויות עצומות של נתוני משתמשים (כולל היסטוריית גלישה, רכישות קודמות ודפוסי אינטראקציה) מאפשרת לחברות לצפות צרכים אינדיבידואליים ולהתאים חוויות בדיוק כה רב, עד שהיא משנה באופן מהותי את דפוסי הצריכה. זה יוצר לולאת משוב חזקה: ככל שה-AI אוספת יותר נתונים על משתמש, כך היא יכולה להתאים אישית טוב יותר, מה שמוביל בתורו למעורבות מוגברת של המשתמש, שביעות רצון, ובסופו של דבר, הסתמכות על שירותים אלו המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

התפתחות זו מתרחבת גם לאופן שבו מוזיקאים משתמשים בוויזואליות משופרת ב-AI בקונצרטים כדי ליצור רגעים ראויים לשיתוף, מה שמחזק את המותג שלהם ומתיישר עם מגמות בידור חי המעניקות עדיפות למופע חזותי ופוטנציאל ויראלי. אפילו צמיחת הוצאת ספרים עצמאית ופרסום עצמי, במיוחד ברומנים רומנטיים, נהנית מפלטפורמות כמו Kindle Direct Publishing, המשתמשות ב-AI כדי לחבר מחברים עם קוראים.

נוף המדיה החברתית המתפתח, שבו פלטפורמות כמו אינסטגרם וטיקטוק מתחרות יותר ויותר עם יוטיוב על ידי התבססות על תוכן מונע אלגוריתמים ובעל הפקה גבוהה, מטפח חווית צריכה פסיבית יותר. במקביל, קיימת מגמה נגדית של רשתות בהשראת נוסטלגיה שצוברות תאוצה על ידי מתן עדיפות לפשטות, אותנטיות וחיבור. בינה מלאכותית ממלאת תפקיד מכריע הן באלגוריתמים המתוחכמים האוצרים תוכן מלוטש והן בקידום קהילות מעורבות בפלטפורמות מתפתחות. יתר על כן, פלטפורמות מדיה חברתית הופכות במהירות ליעדי קניות מרכזיים, כאשר בינה מלאכותית מאפשרת חוויות קנייה חלקות בתוך האפליקציה ומאפשרת ליוצרים לייצר רווחים מפוסטים באופן ישיר. צעירים גם משתמשים יותר ויותר במשחקים כדרך עיקרית ליצור חברים, כאשר משחקים מרובי משתתפים המופעלים על ידי בינה מלאכותית ופלטפורמות חברתיות כמו דיסקורד מטפחים אינטראקציה חברתית משמעותית. 

ניהול כספים: פיננסים חכמים ואבטחה

בינה מלאכותית משנה את האופן שבו אנו מנהלים את הכספים שלנו. אפליקציות פיננסיות אישיות משתמשות ב-AI כדי לסייע בתקצוב, מעקב אחר דפוסי הוצאות ואף במשא ומתן על חשבונות. באופן קריטי, בינה מלאכותית חיונית לזיהוי הונאות, מנתחת באופן מתמיד דפוסי עסקאות בזמן אמת כדי לאתר פעילות חריגה או חשודה, ובכך מגנה על קניות מקוונות ובנקאות. 

בריאות ואיכות חיים: שיפור הטיפול

בתחום הבריאות, בינה מלאכותית משמשת כעוזר רב עוצמה. היא מסייעת באבחון מחלות על ידי ניתוח תמונות רפואיות בדיוק מדהים, עוזרת בפיתוח תוכניות טיפול מותאמות אישית המבוססות על נתוני מטופלים עצומים, ומאיצה באופן משמעותי את מחקר פיתוח התרופות החדשות. יש להבין כי בינה מלאכותית היא כלי המשפר את יכולותיהם של אנשי מקצוע רפואיים, ולא תחליף לרופאים או אחיות אנושיים. יכולתה של בינה מלאכותית לשפר את היעילות והנגישות של שירותים ציבוריים ותשתיות קריטיות מתרחבת מעבר לאינטראקציות צרכניות אישיות; היא משנה באופן מהותי את אופן הפעולה של מערכות חברתיות רחבות היקף. על ידי מתן תחזוקה חזויה, בינה מלאכותית יכולה למנוע תקלות בתחבורה ציבורית לפני שהן מתרחשות, מה שמוביל לשירותים אמינים יותר. לוחות זמנים אופטימליים משפרים את זרימת התנועה והתחבורה הציבורית, מפחיתים עיכובים ועומסים. באופן מכריע, תכונות נגישות המופעלות על ידי בינה מלאכותית הופכות שירותים לנגישים יותר עבור אנשים עם מוגבלויות. זהו שינוי משמעותי מפתרון בעיות תגובתי לאופטימיזציה פרואקטיבית מונעת נתונים, המוביל להקצאת משאבים טובה יותר, הפחתת בזבוז וחווית משתמש משופרת ברמה חברתית. 

התניידות: נסיעה בטוחה וחכמה יותר

נסיעתכם היומיומית מושפעת ככל הנראה מבינה מלאכותית. אפליקציות ניווט משתמשות ב-AI כדי לספק עדכוני תנועה בזמן אמת ולייעל מסלולים, ובכך לסייע במניעת עומסים. מעבר למכוניות פרטיות, בינה מלאכותית ממלאת תפקיד בפיתוח כלי רכב אוטונומיים ומייעלת מערכות תחבורה ציבורית באמצעות תחזוקה חזויה (הפחתת תקלות) ואופטימיזציה של לוחות זמנים (מזעור עיכובים), מה שהופך את הנסיעה ליעילה ובטוחה יותר עבור כולם.

עתיד העבודה והיצירתיות: הגברת הפוטנציאל האנושי

בינה מלאכותית כבר מייעלת משימות אדמיניסטרטיביות בתחומים שונים, ממעקב נוכחות ודירוג בחינוך ועד אוטומציה של תהליכים חוזרים בייצור. היא גם הופכת לשותפה יצירתית, כאשר כלים כמו MovieGen של אינסטגרם מאפשרים ליוצרים לערוך סרטונים באמצעות הנחיות טקסט פשוטות, מה שהופך עריכה מתקדמת לנגישה לכולם. המסקנה העיקרית היא שבינה מלאכותית מבצעת משימות חוזרות או עתירות נתונים, מפחיתה שגיאות אנוש ומגבירה את הפרודוקטיביות, ובכך משחררת עבודה אנושית למשימות יצירתיות, מאתגרות אינטלקטואלית וייחודיות לאדם.

האלגוריתמים של הבינה המלאכותית הם המנוע המרכזי המניע את האבולוציה הרב-גונית הזו. הם אחראים לאצור את התוכן ה"מיוצר היטב" ששומר על מעורבות המשתמשים, לזהות ולהגביר "רגעים ראויים לשיתוף" ויראליים שמחזקים מותגים, ולהפעיל את חוויות ה"קניות חלקות בתוך האפליקציה" שמקלות על עסקאות ישירות. זה יוצר מערכת אקולוגית חדשה ודינמית שבה יוצרים בודדים, המוגברים על ידי טווח ההגעה ויכולות המיקוד של הבינה המלאכותית, יכולים להפוך לשחקנים כלכליים ישירים, ובכך לטשטש למעשה את הגבולות המסורתיים בין יצירת תוכן, אינטראקציה חברתית וקמעונאות. הגידול האקספוננציאלי בתוכן שנוצר על ידי משתמשים (UGC) ובמסחר חברתי הוא תוצאה ישירה של יכולתה של הבינה המלאכותית להתאים ביעילות תוכן לצרכנים ולהקל על עסקאות בקנה מידה גדול.

מעבר להייפ: הפרכת מיתוסים נפוצים על בינה מלאכותית

חלק זה מתייחס ישירות לתפיסות שגויות וחששות נפוצים, ומספק טיעוני נגד ברורים המבוססים על המציאות. מטרתו היא להרגיע את הקוראים ולספק פרספקטיבה מאוזנת, המפרידה בין בדיון סנסציוני למציאות המעשית של בינה מלאכותית.

מיתוס 1: בינה מלאכותית חושבת ומרגישה כמו בני אדם.

זוהי אולי התפיסה השגויה הנפוצה ביותר, הניזונה ממדע בדיוני. יש להסביר כי בינה מלאכותית נוכחית מעבדת מידע ומגיבה על בסיס אלגוריתמים מורכבים ודפוסי נתונים עצומים. היא יכולה לחקות שיחה או ליצור טקסט שנראה "אינטליגנטי", אך היא חסרה הבנה אמיתית, תודעה, רגשות או כוונה. היא מנבאת את המילה או הפעולה הבאה על בסיס הסתברויות סטטיסטיות, היא אינה מבינה או מרגישה. צ'אט-GPT, לדוגמה, הוא מודל שפה מתוחכם, לא ישות חושבת. חשוב לציין כי קיימים תהליכים קוגניטיביים רבים שאינם ניתנים לשכפול על ידי תוכנת מחשב, לפחות במקרה של בינה מלאכותית כפי שאנו מכירים אותה כיום.

מיתוס 2: בינה מלאכותית תחליף את כל המשרות.

חשש זה שולט לעיתים קרובות בכותרות. יש להפריך אותו על ידי הסבר כי בעוד שבינה מלאכותית ללא ספק תבצע אוטומציה של משימות רבות וחוזרות או צפויות בתעשיות שונות (כמו ייצור, הזנת נתונים, שירות לקוחות ופיננסים), היא גם יוצרת משרות חדשות ומגבירה את היכולות האנושיות. ההיסטוריה הראתה כי התקדמות טכנולוגית מובילה בדרך כלל לאבולוציה של משרות וליצירת תפקידים חדשים, ולא לאבטלה המונית. בינה מלאכותית משחררת בני אדם לעבודה יצירתית, אסטרטגית ואמפתית יותר.

מיתוס 3: בינה מלאכותית תמיד אובייקטיבית ומושלמת.

רבים מניחים שמכיוון שבינה מלאכותית מסתמכת על נתונים ואלגוריתמים, היא חייבת להיות ניטרלית ונטולת הטיות מטבעה. זוהי תפיסה שגויה. מודלי בינה מלאכותית הם אובייקטיביים ומדויקים רק כמו הנתונים שעליהם הם אומנו. אם נתוני האימון מכילים הטיות חברתיות קיימות (לדוגמה, הבדלים גזעיים, מגדריים, סוציו-אקונומיים), הבינה המלאכותית תלמד ותשקף את הפגמים הללו, ולעיתים אף תגביר אותם. תופעה זו נצפתה בתחומים כמו זיהוי פנים ואלגוריתמי גיוס עובדים. יש להדגיש את הצורך הקריטי במקורות נתונים מגוונים, ביקורת מתמשכת ופיקוח אתי בפיתוח בינה מלאכותית כדי למתן הטיות אלו.

הטבלה הבאה מציגה את ההבדלים המרכזיים בין מיתוסים למציאות:

מיתוס 4: בינה מלאכותית מיועדת רק לגאוני טכנולוגיה.

יש להרגיע את הקוראים שבינה מלאכותית אינה תחום בלעדי למדעני מחשב. כפי שהודגם על ידי נוכחותה הנרחבת בחיי היומיום (טלפון, שירותי סטרימינג, קניות מקוונות), בינה מלאכותית נגישה יותר ויותר ומשולבת בעולמו של כל אחד. יתר על כן, כלים חדשים צצים המאפשרים אפילו למשתמשים לא טכניים להתנסות בבינה מלאכותית, כמו פלטפורמות לבניית יישומי בינה מלאכותית גנרטיבית ללא צורך בקידוד.

מיתוס 5: בינה מלאכותית היא פתרון אוניברסלי / שרביט קסמים.

בעוד שהיא חזקה להפליא, בינה מלאכותית אינה תרופת פלא שיכולה לפתור כל בעיה בפני עצמה. יעילותה תלויה במידה רבה בגורמים כמו איכות ורלוונטיות הנתונים שלה, שיקולים אתיים קפדניים, והאופי הספציפי של הבעיה שהיא נועדה לטפל בה. בינה מלאכותית יעילה ביותר כאשר היא משולבת באופן מושכל במערכות ותהליכים רחבים יותר, ומשמשת ככלי מיוחד ולא כפתרון "קסם" עצמאי.

פגיעותה של בינה מלאכותית להטיות טבועות בנתוני האימון שלה מצביעה על הכרח אתי קריטי שיש לשלב לאורך כל מחזור החיים של ה-AI – החל מאיסוף ואיסוף ראשוני של נתונים, דרך אימון המודל, ועד לפריסה הסופית ולניטור מתמשך של מערכות AI. העיקרון של "זבל נכנס, זבל יוצא" חל לא רק על דיוק טכני אלא גם על הגינות, שוויון והשפעה חברתית. בהתחשב בהשפעתה הנרחבת של הבינה המלאכותית, מערכות AI מוטות עלולות להיות בעלות השלכות ממשיות, מוחשיות ולעיתים קרובות מזיקות על חייהם של אנשים (לדוגמה, השפעה על אישורי הלוואות, הזדמנויות עבודה או אפילו תוצאות משפטיות).

המרכיב האנושי: מדוע אנו עדיין חשובים

בעוד שבינה מלאכותית מצטיינת בעיבוד נתונים ואוטומציה של משימות, קיימות תכונות אנושיות בסיסיות שאינן ניתנות לשכפול ויהפכו לבעלות ערך רב אף יותר בעולם מונע בינה מלאכותית:

• יצירתיות וחשיבה מקורית: בינה מלאכותית יכולה לערבב דפוסים קיימים וליצור תוכן המבוסס על מערכי נתונים עצומים, אך חדשנות אמיתית, ביטוי אמנותי המונע על ידי ניסיון אישי, וסיפורי סיפורים בעלי משמעות עמוקה ומקורית נשארים בתחום האנושי הייחודי. בינה מלאכותית היא כלי ליצירה, לא היוצר עצמו.
  
   
• חשיבה ביקורתית ופתרון בעיות מורכבות: בעוד שבינה מלאכותית יכולה לנתח נתונים ולהציע פתרונות, היכולת לתכנן אסטרטגיה, לקבל החלטות מורכבות במצבים מעורפלים, ולפתור בעיות לא מוגדרות הדורשות אינטואיציה, אמפתיה וחשיבה אתית היא ייחודית לאדם.
  
   
• אינטליגנציה רגשית ואמפתיה: בניית מערכות יחסים אמיתיות, הבנת רגשות אנושיים עדינים, ניווט בדינמיקה חברתית מורכבת, ומתן טיפול חומל הם אינטראקציות אנושיות עמוקות שבינה מלאכותית אינה יכולה לשכפל. כישורים אלו חיוניים בתחומים כמו בריאות, חינוך ושירות לקוחות.
  
   
• אינטואיציה וניסיון חיים: החלטות אנושיות מושפעות לעיתים קרובות מידע סמוי, ערכים אישיים ושנים של ניסיון חיים שבינה מלאכותית, הפועלת אך ורק על נתונים ואלגוריתמים, אינה יכולה לשכפל.

השפעתה העיקרית של הבינה המלאכותית על כוח העבודה היא באמצעות אוטומציה והגברה, ולא החלפה סיטונאית של בני אדם. זה מצביע על עתיד שבו יכולות אנושיות "מוגברות" על ידי בינה מלאכותית, במקום להפוך למיושנות. בינה מלאכותית עתידה לקחת על עצמה משימות חוזרות, עתירות נתונים, מסוכנות או שגרתיות, ובכך לאפשר לבני אדם למקד את האנרגיה והכישורים שלהם בפונקציות מסדר גבוה יותר. אלה כוללות יצירתיות, חשיבה ביקורתית, אינטליגנציה רגשית, קבלת החלטות אסטרטגיות ובניית יחסים בינאישיים – תחומים שבהם בינה מלאכותית עדיין מפגרת באופן משמעותי. זהו לא רק אבולוציה של תפקידי עבודה, אלא שינוי מהותי באופי העבודה עצמה, שבו שיתוף פעולה בין אדם ל-AI הופך למודל הפעולה הסטנדרטי.

במקום לחשוש מבינה מלאכותית כגזלנית משרות או איום על הרלוונטיות שלנו, עלינו לראות בה שותפה מתוחכמת. בינה מלאכותית יכולה לטפל במשימות השגרתיות, המסוכנות או עתירות הנתונים, ולאפשר לנו להעלות את המיקוד שלנו למה שבאמת הופך אותנו לאנושיים: חדשנות, חיבור עמוק ופתרון בעיות מורכבות.

מבט קדימה: ניווט באבולוציית הבינה המלאכותית

הבינה המלאכותית היא תחום המתפתח במהירות, עם התקדמות מתמדת ויישומים חדשים המופיעים באופן קבוע. בעוד ש"בינה מלאכותית כללית" (AGI) – בינה מלאכותית שיכולה לבצע כל משימה אינטלקטואלית שאדם יכול – היא מטרה תיאורטית ארוכת טווח המתוארת לעיתים קרובות במדע בדיוני, הרוב המכריע של הבינה המלאכותית שאנו מתקשרים איתה כיום היא "בינה מלאכותית צרה", המיועדת למשימות ספציפיות (כמו זיהוי פנים או תרגום שפה). הבחנה זו חשובה לניהול ציפיות וחששות.

בהתחשב בדינמיות הטבועה הזו ובפער המשמעותי בין מציאות הבינה המלאכותית הנוכחית (כלים מיוחדים) לתפיסה הציבורית (המואצת לעיתים קרובות על ידי תיאורים סנסציוניים של בינה מלאכותית חזקה), קיים צורך מתמיד וגובר בחינוך ציבורי מתמשך ובהפרכת מיתוסים. מה שמובן לגבי בינה מלאכותית היום עשוי להתפתח במהירות מחר, ושמירה על ציבור מיודע דורשת לא רק הסברים ראשוניים אלא גם עדכונים שוטפים ותובנות נגישות. זה מרמז גם על כך שהפחדה המבוססת על בינה מלאכותית תיאורטית עתידית (כמו "בינה מלאכותית סופר-אינטליגנטית" שתשתלט על העולם) היא במידה רבה לא במקומה, כאשר היישומים הנוכחיים הם בעיקר צרים, מועילים ותחת שליטה אנושית.

יש לעודד מעורבות מושכלת ולמידה מתמשכת. על הקוראים להישאר סקרנים, להעריך באופן ביקורתי מידע על בינה מלאכותית, ולהבין שבינה מלאכותית היא כלי רב עוצמה הדורש הנחיה אנושית, שיקול דעת אתי ופיקוח מתמשך. הבנת בינה מלאכותית היא המפתח לניצול יתרונותיה ולניווט באתגריה באחריות.

מסקנה: אימוץ עתיד מונע בינה מלאכותית

בינה מלאכותית כבר משפיעה באופן חיובי על חיינו, והופכת אותם לנוחים, יעילים ומותאמים אישית יותר באינספור דרכים. החל מהמלצות חכמות המפשטות את בחירותינו ועד לאבחון רפואי משופר המשפר את רווחתנו.

המסקנה היא אופטימית ומעצימה, ומעודדת את הציבור לראות בבינה מלאכותית לא ככוח מסתורי או מאיים, אלא ככלי רב עוצמה שתוכנן על ידי בני אדם. כאשר היא מובנת ומשמשת באחריות, בינה מלאכותית יכולה לשפר באופן משמעותי את היכולות האנושיות, לטפח חדשנות, ולתרום לבניית חברה יעילה, מחוברת ומשגשגת יותר. העתיד אינו עוסק בהחלפתנו על ידי בינה מלאכותית, אלא בניצול בינה מלאכותית לבניית עולם טוב יותר, יחד.