למה בכלל צריך בית ספר בעולם של ChatGPT? התשובה שכל הורה ותלמיד צריכים לקרוא

החדשות בקצרה:

• מחקר של מרכז טאוב: מיומנויות היסוד נעשות קריטיות יותר בעידן ה-AI.
• מיומנויות היסוד הקריטיות: אוריינות קריאה ומתמטיקה ופתרון בעיות אדפטיבי.
• מחברי המחקר מזהירים: הסתמכות יתר על AI תפגע ביכולת להתקדם ולצמוח.
• פרופ' גיל אפשטיין: "כדי לבדוק מה ה-AI עשה חייבים לדעת בעצמכם את הבסיס".

זו שאלה שהמוני אנשים מתמודדים איתה כל הזמן, וביום כמו היום (שלישי), כשילדי ישראל חוזרים לבתי הספר, היא אקטואלית מתמיד: מה הטעם בלימודים ובכישורים כמו מתמטיקה בעולם שבו בלחיצת כפתור הבינה המלאכותית יכולה לחשב הכול ולאתר את כל התשובות בשבילנו? מחקר חדש שמפרסם היום מרכז טאוב מציע תשובה: מיומנויות היסוד לא רק שלא מאבדות מערכן בעולם ה-AI - הן הופכות לקריטיות מתמיד.

החוקרים בדקו את התשואה שמניבה השליטה באותן מיומנויות יסוד - כלומר את היתרונות שיש לעובד שיודע לקרוא היטב, לחשוב מתמטית ולפתור בעיות - והשוו אותה בין מקצועות שחשופים לבינה מלאכותית ואלו שיותר מוגנים מפניה. הממצא שהעלו הוא שדווקא במקצועות שחשופים יותר להשפעת ה-AI מיומנויות היסוד שומרות יותר על ערכן. המשמעות? עובדים, תלמידים (וההורים שלהם) צריכים להתגבר על הפיתוי בהעברת ביצוע מיומנויות בסיסיות לידי ה-AI.

"אתה אומר, 'מה אכפת לי, הוא [ה-AI] יעשה את זה בשבילי, יופי' - אבל אז אתה לא תוכל להתקדם", מתאר את הבעיה פרופ' גיל אפשטיין, פרופסור לכלכלה באוניברסיטת בר-אילן וחוקר ראשי במרכז טאוב. "ה-AI יכול לעשות את כל הדברים הפשוטים האלו, אבל אם אתן לו לעשות אותם - אתקע בדברים הפשוטים. אם אדע לעשות את הדברים הבסיסיים כמו שצריך - אדע גם להתקדם ולצמוח".

מה הן מיומנויות היסוד הקריטיות האלו?

המחקר שעליו חתום אפשטיין יחד עם מיכאל דבאוי ופרופ' אבי וייס מבוסס על סקר מיומנויות הבוגרים הבין-לאומי של ה-OECD, המכונה PIAAC. הסקר נערך בישראל ב-2023-2022 עוד לפני שכלי בינה מלאכותית גנרטיבית כמו ChatGPT הפכו לחלק מהיום-יום. הבדיקה התמקדה באופן שבו מיומנויות יסוד השפיעו על השכר במקצועות שכבר ידוע, ממחקרים קודמים, עד כמה הם חשופים להחלפה על ידי בינה מלאכותית, בהשוואה למקצועות שפחות חשופים לכך.

מה בעצם נכנס תחת ההגדרה "מיומנויות יסוד", שהן כל כך קריטיות כאן? מדובר בהגדרה רחבה בהרבה מקריאה וכתיבה וחשבון בסיסי:

• אוריינות קריאה: הבנת הנקרא ברמה עמוקה, היכולת להעריך את הטקסט, להשוות בין מקורות ולגזור מסקנות.
• אוריינות מתמטית: היכולת לחילוץ מידע כמותי ממצב אמיתי, לקרוא גרפים, להבין אחוזים ולזהות כשמתקבל מספר לא הגיוני.
• פתרון בעיות אדפטיבי: תחום חדש יחסית במחקר, שמתייחס ליכולת להתמודד עם בעיה שהנתונים בה משתנים תוך כדי תנועה וללא נוהל מוכן.

"אתה יכול לתת ל-AI לכתוב בשבילך, לעשות חשבון בשבילך ולעשות הכול - אבל אם אתה רוצה לבדוק מה הוא עשה ואיך הוא עשה את זה, לבקר אותו ולהוציא מוצר טוב יותר, אתה חייב לדעת בעצמך את הבסיס", אומר אפשטיין. "תשתמשו ב-AI, חובה להשתמש ב-AI, כולנו חייבים לדעת להשתמש בו - אבל צריך לדעת גם לעבוד בלי AI, לדעת את הדברים הבסיסיים. אסור לנו לדלג על השלב הזה".

ישראל בתחתית דירוג בעלי המיומנויות

האם מערכת החינוך בישראל בכלל מקנה לתלמידים את היכולות האלה? כאן אפשטיין נזהר: "אני לא איש חינוך", הוא אומר, ונמנע מהמלצות פדגוגיות, אבל מצביע על נתון מסקר PIAAC, שלדבריו מדבר בעד עצמו: ישראל דורגה במקום ה-25 עד ה-27 מתוך 31 מדינות OECD במיומנויות היסוד הנבדקות. "אני רואה מספרים", הוא אומר, "והמספרים אומרים לי, עם החשיבה הביקורתית שלי, שמשהו לא טוב".

פרופ' אבי וייס, נשיא מרכז טאוב, מכוון את אותה נקודה ישירות להורים: "החשש מאובדן כישורים בסיסיים בעידן המדיה החברתית והמסכים הוא אמיתי ומדאיג", הוא אומר. "רבים מבני הנוער מרגישים שהבינה המלאכותית מייתרת את הצורך להשקיע במיומנויות יסוד, אך במציאות ההפך הוא הנכון: היכולת לעבוד עם הבינה המלאכותית ולצידה תדרוש מדור העתיד מיומנויות מתקדמות אף יותר מאלה הקיימות היום".

החוקרים אף קוראים למשרד החינוך ולמשרד העבודה להשקיע ביתר שאת בפיתוח ובשיפור מיומנויות היסוד של העובדים.

איך כל זה מתורגם בסופו של דבר לשכר?

כשמגיעים לשאלה איך כל זה מתורגם בפועל לשכר, החוקרים פחות אופטימיים. הפגיעה הפוטנציאלית בגובה השכר כתוצאה מהחלפת עובדים - שבתרחיש קיצוני יכולה להגיע עד ל-9% - מתקזזת כמעט לגמרי בהשוואה לחיסכון בעלויות העבודה למעסיקים ולעליית הפריון. אבל הקיזוז הזה נעשה ברמת המשק ולא ברמת העובד הבודד: המעסיקים והמדינה יהנו מהפריון הגבוה יותר, בשעה שהעובד לא בהכרח יראה שינוי בתלוש השכר שלו.

בין העובדים עצמם צפויה חלוקה נוספת: לפי החוקרים, בעלי מיומנויות יסוד גבוהות ימשיכו להרוויח יותר ממי שפחות מיומן, בערך באותה מידה כמו לפני כניסת הבינה המלאכותית. במקצועות שחשופים במיוחד ל-AI, ההפרש בשכר בין בעלי המיומנויות הגבוהות לכל היתר לא יתכווץ ואולי אפילו יגדל. כלומר, מי שפחות מיומן - יהיה חשוף יותר לפגיעה בשכר. וזה בדיוק מה שהופך את רכישת המיומנויות האלו, עם חידוש שנת הלימודים, לקריטית במיוחד.