זו כבר מזמן לא קלישאה: הבינה המלאכותית משנה דרמטית את שוק העבודה. לפי דוח Future of Jobs של ה-World Economic Forum, עד סוף העשור ייווצרו כ-170 מיליון משרות חדשות, ובמקביל כ-92 מיליון ייעלמו כליל. 41% מהמעסיקים צופים צמצום בכוח האדם בעקבות AI ואוטומציה, ואלו יחייבו 59% מהעובדים לעבור הכשרה מחדש, Upskilling או Reskilling. לפי מחקר עדכני של מקינזי, עד 2030 צפויות להשתנות כ-39% מהמיומנויות הנדרשות בתעשיות. מכל אלה ברור שגם האקדמיה, כמי שמכשירה את דור העובדים והמהנדסים הבא, לא יכולה לקפוא על השמרים.
"מהפכת ה-AI גדולה מהמצאת האינטרנט, והאקדמיה צריכה להשתנות ב-180 מעלות", אומר פרופ' יוסי רוזנוקס, נשיא אפקה, המכללה האקדמית להנדסה בתל אביב. את השינוי הנדרש הוא מעמיד על שלוש רגליים: ראשית, לאור הקצב המהיר וחוסר הוודאות, עולה הצורך בלמידה רחבה ורב-תחומית, כמעין "תעודת ביטוח" לביקושים המשתנים בשוק העבודה. דוגמה טובה היא תואר דו-חוגי ייחודי שנפתח באפקה להנדסת חשמל ומדעי המחשב, שילוב של חומרה ותוכנה, על כלל לימודי החובה שבשתי הדיסציפלינות. הוא גוזר, אמנם, ויתור על חלק מלימודי הקצה, אך לדברי פרופ' רוזנוקס, אלו ממילא ישתנו עד סיום התואר, ובזכות הבסיס האיתן ויכולות ה-AI, קל יהיה להשלים אותם עצמאית.
הנקודה השנייה נוגעת לכישורי חיים, תחום שאפקה מובילה בו כבר למעלה מעשור, באמצעות שילוב מיומנויות כחלק בלתי נפרד מתוכנית הלימודים: עבודת צוות, למידה עצמית ועידוד חשיבה עצמאית. כעת ההכרח מתחדד: "בלי כישורים חיוניים נפסיד בתחרות, כי מישהו יעשה זאת טוב יותר. דווקא מול יישומי AI, שנוטים לרַצות את המשתמש ולעתים כוללים טעויות והזיות (Hallucinations), נדרשת חשיבה ביקורתית: איך מצליבים מידע, על מה ניתן להסתמך, ומה עלול להיות מוטעה או מוטה. צריך גם לדעת לשאול שאלות, כשדי בשינוי קל של הפרומפט כדי לקבל תוצאה מדויקת ומהירה יותר. היבט נוסף הוא אתיקה וערכים, דווקא משום ש-AI עלול להוביל אותנו למחוזות בעייתיים. חשוב ללמוד גם הומניסטיקה והיסטוריה, ואנחנו משלבים במסלולים קורסים באתיקה".
ד"ר שרון ילוב הנדזל, ראש התוכנית לתואר שני במערכות תבוניות AI באפקה, מתארת מאמץ מתמשך למצוא דרכים להנחלת המיומנויות. כחלק מכך, היא אימנה שלושה מודלים בשלוש צורות אימון שונות ושתלה בכל מודל פגם זדוני אחר. הסטודנטיות והסטודנטים בקורס, שמורשים להשתמש רק במודלים שלה, נדרשו להתחקות אחר הפגם כדי לקבל תשובות מהימנות. לדבריה, "רבים נופלים בפח, אבל מקבלים שיעור לחיים. ההבנה היא שעצם השימוש הוא כבר בסיסי יחסית לדור הזה. אנחנו עוסקים היום הרבה יותר בבחינה של המודל, בחיפוש נקודות קריסה ובעבודות תיאורטיות ומעמיקות סביבו. האתגר הגדול הוא כמובן להמציא את עצמנו כל הזמן מחדש בחזית הטכנולוגיה".
למידה פעילה
הרגל השלישית שמציב פרופ' רוזנוקס היא הפדגוגיה עצמה: "במקום ללמוד מהמרצה, עוברים בהדרגה לגישה של למידה עם המרצה. אחת הפרקטיקות באפקה שמאפשרת זאת היא "הכיתה ההפוכה": חלק ניכר מהלימוד מתבצע עצמאית, בקמפוס או בבית, גם בעזרת כלי AI אדפטיביים שיודעים להתאים את עצמם לרמת הלומד. בכיתה, במקום להאזין במשך שעתיים להרצאה פרונטלית ולצלם נוסחאות מהלוח, מתקיימת למידה אקטיבית משותפת. לאפקה, שבה ממילא לומדים בקבוצות קטנות, יש כאן יתרון מובנה".
אשר לתרגילי הבית, גם הם חייבים להשתנות: "יש טעם בלהעביר אותם לשיעור בקמפוס, תוך ניצול הזמן שהתפנה מלימוד החומר העיוני. כך ניתן לשלוט באופן מהימן במה שנעשה בסיוע AI לעומת אופליין, והערך של התרגיל עולה". פרופ' רוזנוקס נמנע בשלב זה מלהכריע בשאלת השימוש באותם כלים גם במבחנים, אך בהחלט לא פוסל זאת: "כשבוחנים בלי חיבור לרשת, יוצרים סיטואציה מלאכותית שלא מתקיימת בשוק העבודה. האתגר הוא לבנות מודל הערכה שבודק גם את החשיבה, שיקול הדעת והיכולת להסביר את הדרך". ד"ר ילוב הנדזל מחדדת את הדילמה: "פתרון אפשרי הוא להמיר מבחן בפרויקט, וגם אז, זה כבר לא להגיש נטו, אלא לשבת איתם אחד-אחד להגנה על עבודת הגמר, כמעט כמו שנהוג בדוקטורט".
אבל השינוי עוד רחב בהרבה. פרופ' רוזנוקס: "המסלול כולו חייב להיות אג'ילי, להתעדכן תוך כדי התואר בהתאם לשינויים בעולם ובתעשייה. זה שינוי מז'ורי לאקדמיה, גוף שמרני יחסית, שנוהג להציג את הקוריקולום לארבע שנים עוד לפני שמתחילים". גם כאן יש לאפקה יתרון מובנה של גמישות מוסדית שמאפשרת לה להגיב במהירות לצורכי התעשייה. ושינוי נוסף: "משך הלימודים יצטרך להתקצר. לדעתי, זה אפשרי ואף מתבקש, כשממילא בשנים ג'-ד' הרוב כבר עובדים, והגישה הנכונה והמקובלת כיום היא Lifelong learning. זה חשוב במיוחד בישראל, שבה מגיעים ללמוד מאוחר יותר אחרי שירות צבאי. מה גם שבמוסדות המובילים בעולם נדרשות כ-150 שעות לתואר בהנדסה, לעומת 200-180 בארץ".
בינה קיומית
ד"ר ילוב הנדזל מנסחת את האתגר האקדמי החדש: איך מלמדים תחום שמתפתח בקצב כל כך מהיר ובונים תוכנית לימודים שנשארת רלוונטית גם כשהכלים משתנים? מבחינתה, תפקיד האקדמיה הוא גם לסנן בין טרנדים חולפים לבין מגמות טכנולוגיות שהופכות לתשתית ומניעות את המדע והתעשייה קדימה. לכן התשובה היא להעלות את הרף. ה-AI אינו מחליף את הלימודים, אלא משנה את נקודת הפתיחה: משימות שבעבר דרשו זמן רב מתבצעות כיום מהר יותר, ולכן אפשר לצפות מהסטודנטיות ומהסטודנטים לשאול שאלות עמוקות יותר, להבין את מגבלות הכלים ולהפעיל שיקול דעת מקצועי, מחקרי ואתי. "מדעי הליבה היו ונשארו הבסיס", היא מדגישה. "דווקא כשהטכנולוגיות משתנות מהר, היסודות חשובים מתמיד. זה מחייב לעדכן כל הזמן את תוכניות הלימודים, ומאפשר לחבר את הלמידה טוב יותר לצורכי התעשייה". לשאלה עם איזה מדען היה שמח לשבת לקפה, פרופ' רוזנוקס עונה כי לתחושתו אפלטון, דה וינצ'י ואיינשטיין היו שמחים לקחת את מכונת הזמן ולבוא אלינו. פרופ' רוזנוקס מסכם: "אין ספק שזו תקופה מרתקת. AI הוא מכפיל כוח בתעשייה, וקצב התמורות גדל אקספוננציאלית. היום, כשילדים של חברים שואלים אותי מה כדאי ללמוד, אני אומר להם להתחיל ממה שמרתק אותם, אבל לבחור מקום שייתן להם בסיס חזק וכלים להמשיך ללמוד ולהתפתח. כי העולם אולי ישתנה עד שיסיימו את התואר, אבל היכולת לחשוב, להסתגל ולפתור בעיות היא בדיוק מה שיאפשר להם להוביל בו".
בשיתוף אפקה, המכללה האקדמית להנדסה בתל אביב
