האם בינה מלאכותית "תהרוג" משרות סייבר?

לאחרונה אני שומע גם את אנשי הסייבר שואלים בחשש, האם יחליפו אותנו בבינה מלאכותית גם בתחום שמקדש ניסיון, יצירתיות ויוזמה? האם גם משרות הסייבר הנחשקות יעברו אוטומציה ויהפכו אותנו למיותרים? האם אנו הולכים לאבד את מקום העבודה שלנו?

לפני זמן לא רב אנשים חששו שטכנולוגיות אחרות – שהיו חדשות באותה תקופה – יחסלו משרות אנושיות. כפי שציינו מחברי הספר "The Second Machine Age": "מחשבים וקדמה דיגיטלית עושים לכוח השכל – היכולת להשתמש במוח שלנו כדי להבין ולעצב את הסביבה שלנו – את מה שעשו מנוע הקיטור ודומיו לכוח השרירים". בהתאם להיגיון זה, חלק מהעבודות הפיזיות שלנו כבר נפלו בקרב למכונות, וכעת הטכנולוגיה בשלה לתקוף גם עבודות הדורשות מיומנויות קוגניטיביות. האם עלינו, כאנשי סייבר, לפחוד מההתפתחויות הללו? האם נהפוך למיותרים בקרוב?

לפני שצוללים לדיכאון וייאוש, אני מציע ללמוד מההיסטוריה.

בספרו "Learning By Doing: The Real Connection Between Innovation, Wages, And Wealth", מביא ג'יימס באסן את הדוגמה המאלפת של פקידי הבנק והכספומטים. מאחר שהבנקים העסיקו פקידי אשנב רבים, והכספומטים נוצרו במטרה להחליף אותם, רבים האמינו כי היה זה רק עניין של זמן עד שהכספומטים ישתלטו על משרות בנקאיות. הכספומטים הראשונים בארה"ב הותקנו ב-1971 על ידי הבנק הלאומי הראשון של סיאטל, ועד שנת 1976 הותקנו למעלה מ-5,000 מכשירים. ב-1980, ההנהלה הבכירה של Wells Fargo חזתה, כי בעקבות הגידול בעסקאות אלקטרוניות יצטמצם מספר הסניפים באופן דרמטי, בעוד שבשאר הסניפים יהיו "מעט, אם בכלל, אנשי צוות"; ועד שנת 1984 למעלה מ-40% ממשקי הבית בארה"ב כבר החזיקו בכרטיסי כספומט.

למרות הדיגיטליזציה המסיבית של הבנקאות, מספר העובדים בבנקים לא הצטמצם; להיפך, הוא גדל. תחילה, הכספומטים אכן החליפו פקידים והקטינו את מספר העובדים בסניף טיפוסי מ-20 ל-13. ירידה זו הובילה לכך, שהיה משתלם יותר להפעיל סניף, מה שהוביל למבול של פתיחת סניפים חדשים. פתיחת הסניפים הגדילה את הביקוש לפקידים, ובכך המספר המצטבר של עובדי הבנקים בארה"ב גדל במקום לרדת.

"פרדוקס ג'בונס, הקרוי על שמו של הכלכלן וויליאם סטנלי ג'בונס, קובע, שכאשר משהו הופך ליעיל יותר, אנחנו צורכים ממנו יותר. בספרו "שאלת הפחם" משנת 1865, ג'בונס הבחין שככל שהיעילות של מנוע הקיטור גדלה והוא הפך חסכוני יותר (צרך פחות פחם), סך צריכת הפחם עלתה מכיוון שבעקבות ההתייעלות אנשים החלו להשתמש יותר במנועי קיטור"

דוגמה עדכנית יותר נשענת על מהפכת הבינה המלאכותית בהדמיה רפואית. מחקר שנערך לאחרונה ניתח את ההשפעה של מערכות מבוססות בינה מלאכותית על עולמות הרפואה. לדברי המחברים, "תוכנות ומכשירי הדמיה מבוססי בינה מלאכותית עשויים לסייע ואף להתחרות עם רדיולוגים, תוך שינוי המודל הנוכחי של רפואה ובריאות בהיבטים רבים". על פי המחקר, ההכנסות של חברות ההדמיה הרפואית מבוססת AI צפויות לגדול מכ-0 דולר ב-2017, לכ-2.9 מיליארד דולר ב-2025. על פי דוח "AI in Medical Imaging Market", במהלך התקופה של 2021-2030, השוק העולמי של פתרונות בינה מלאכותית בהדמיה רפואית צפוי לצמוח לפי CAGR של 36.87%, מ-1.24 מיליארד דולר ב-2021 ל-20.9 מיליארד דולר ב-2030.

אפשר לתאר את פרצופם המודאג של רדיולוגים כאשר הם רואים נתונים אלו, מהחשש שגם המקצוע שלהם ייכנע ל-AI, בעודם מוחלפים בתוכנת מחשב. אולם נראה שהחששות מוקדמים. למרות מגמת הדיגיטליזציה, נראה שה-AI בינתיים לא "גונב" את העבודה של הרדיולוגים. למעשה, ההיפך הוא הנכון: במהלך שנות הפריחה של הבינה המלאכותית ברדיולוגיה ב-2019-2022, הביקוש לרדיולוגים בארה"ב זינק פי שלושה, מכ-1,000 לכ-3,000 משרות פנויות, לצד עלייה משמעותית בשכר.

פרדוקס ג'בונס

פרדוקס ג'בונס, הקרוי על שמו של הכלכלן וויליאם סטנלי ג'בונס, קובע, שכאשר משהו הופך ליעיל יותר, אנחנו צורכים ממנו יותר. בספרו "שאלת הפחם" משנת 1865, ג'בונס הבחין שככל שהיעילות של מנוע הקיטור גדלה והוא הפך חסכוני יותר (צרך פחות פחם), סך צריכת הפחם עלתה מכיוון שבעקבות ההתייעלות אנשים החלו להשתמש יותר במנועי קיטור. באופן דומה, כאשר למדנו לחמם כבשנים לייצור ברזל עם פחות פחם, סך צריכת הפחם עלתה מכיוון שכעת היה משתלם יותר לייצר ברזל, ובניית מפעלי ייצור ברזל חדשים – עם כבשנים חסכוניים – משכה יותר משקיעים.

הפרדוקס הזה הוא שהבטיח, שכספומטים לא "הרגו" משרות בנקאיות, הדמיה רפואית מבוססת בינה מלאכותית לא העלימה את הרדיולוגים, ושהבינה המלאכותית לא "תמחק" את אנשי הסייבר, אלא תיצור עוד יותר משרות.

בינה מלאכותית בסייבר

למרות השימוש הגובר בטכנולוגיות AI באבטחת מידע בעשור האחרון, קשה לומר שהביקוש לאנשי סייבר הולך ופוחת. זה למעלה מעשור שאנו משתמשים בבינה מלאכותית כדי לתעדף התראות על התקפות, ובכל זאת – מרכזי ניטור סייבר משוועים לכוח אדם. אנחנו משתמשים בבינה מלאכותית כדי לזהות תוכנות וקבצים זדוניים, ובכל זאת איננו יכולים למלא את המשרות הפנויות עבור אנשי תגובה לאירועים (Incident Response) ואנשי הנדסה לאחור (Reverse Engineering). אנחנו משתמשים בפתרונות מבוססי בינה מלאכותית כדי לזהות אנומליות ברשת, ובכל זאת חסרות לנו ידיים עובדות בצוותי הגנה. לא זו בלבד שבעיית כוח האדם אינה נפתרת – היא הולכת ומחמירה. על פי דו"ח " 2022 ISC2 Cybersecurity Workforce Study", המחסור בכוח האדם בכל תחומי הסייבר הולך וגדל משנה לשנה – וזאת למרות הטמעת פתרונות AI למשימות אבטחת מידע.

ככל שמהפכת ה-AI ממשיכה, אני סבור שהביקוש לאנשי סייבר צפוי לגדול עוד יותר. הודות לג'בונס ולמרות החששות כי בינה מלאכותית תחליף את המומחיות האנושית, נראה שככל שטכנולוגיית AI מבשילה יותר, הביקוש לכוח אדם בתחום הסייבר גדל עוד יותר. בניגוד לדעה הרווחת, אם ההיסטוריה מלמדת אותנו משהו, מהפכת הבינה המלאכותית תהיה גורם מהותי בהגדלת הביקוש לאנשי סייבר.

הכותב הוא מנהל המחקר, הפיתוח והחדשנות במרכז לחקר הגנת הסייבר של אוניברסיטת בן-גוריון בנגב.