במשפחתו של איליה גורליק יש סיפור שחזר וסופר לו פעמים רבות. כשהיה בן שלוש, הוא רץ על חוף באוקראינה וקרא שוב ושוב באותן מילים: "אני יהודי". אימו ניסתה להשתיק אותו, אך הילד כבר קלט דבר מה שילווה אותו במשך שנים: הוא לא נראה כמו האנשים סביבו והוא יצטרך ללמוד לראות את העולם בבהירות יוצאת דופן.
הבהירות הזאת הפכה עם השנים למשמעת.
בבית שבו גדל גורליק, כסף מעולם לא היה הערך העליון. יושר היה חשוב. משמעת הייתה חשובה. עבודה קשה הייתה חשובה. אך מעל כל אלה עמדה תכונה אחת: חשיבה ביקורתית. ציפו מהילד לא רק לפעול, אלא גם להסביר מדוע. נימוק לא היה קישוט אינטלקטואלי, אלא תנאי בסיסי של חיי היום-יום.
"תמיד הייתי צריך להסביר את הסיבה למעשים שלי", הוא נזכר. ההרגל הזה לא עזב אותו.
הוא היה ילד שאפתן וחסר מנוחה, שרצה לשלוט בכל מה שניצב מולו: מוזיקה, מתמטיקה, אנגלית ותחרויות. כבר בגיל חמש החליט שיהיה מתמטיקאי ודמיין את עתידו בוודאות השמורה לילדים ולמאמינים אמיתיים.
ואז הגיע הראשון מבין הכישלונות שעיצבו אותו. חלומו היה ללמוד מתמטיקה באוניברסיטת מוסקבה. איליה ידע שקבלה לשם כמעט בלתי אפשרית עבור סטודנט יהודי בברית המועצות, אך למרות זאת התכונן במשך שנים. כמו מועמדים יהודים רבים אחרים, הוא נדחה. זו הייתה מכה קשה. הוא הרגיש, לדבריו, "מרוסק כמו חרק". אך במקום שהדחייה תכבה את שאיפתו, היא הקשיחה אותה. בגיל 25 השלים דוקטורט בהנדסת מכונות, בחלקו בזכות מזל, כפי שהוא מודה, אך בעיקר משום שהיה נחוש להוכיח שהוא מישהו.
"מספיק טוב" איננו מספיק טוב
השילוב הזה בין שאפתנות למשמעת הוביל אותו אל עולם הטכנולוגיה. הוא ייסד את Deltix, פלטפורמה למסחר ;כמותי שנרכשה בהמשך על ידי EPAM Systems; שימש CTO ב-Parametric Technology Corporation; הוביל חדשנות בתחום הבינה המלאכותית ב-EPAM; ובנה פלטפורמות AI ארגוניות במסגרת DialX.
אבל מסלול הקריירה שלו לא היה סיפור של הצלחה מתמשכת, נקי מכישלונות. בשלב מסוים, לאחר שסייע להוביל חברה להנפקה, הוא נדחק החוצה מן הארגון שבנה. הוא הפסיד כסף, הרגיש נבגד והוא החל לשאול את עצמו מדוע בעצם רדף אחר הצלחה גלויה ורועשת. החוויה שינתה אותו. הוא הפסיק להזדקק לכך שיראו אותו, והחל לחשוב ביתר עומק על העקרונות שעליהם הוא באמת רוצה לבנות.
לכן, כאשר הופיעה הבינה המלאכותית הגנרטיבית, איליה זיהה בה דבר מוכר: ברק טכנולוגי הכרוך בהייפ ובאי-ציפיות.
המודלים היו מרשימים. הם ידעו לענות על שאלות, לכתוב הסברים, לנתח נתונים ולהפיק מסקנות בטוחות בעצמן לפי דרישה. אך בסביבה ארגונית, הזיות של מודל והיעדר דטרמיניזם אינם דבר שניתן לקבל. ההיגיון היה בדרך כלל נסתר. הלוגיקה הייתה לעיתים קרובות בלתי ניתנת לבדיקה. ואנשים כבר החלו לבטוח בתשובות שמעולם לא אימתו.
עבור איליה גורליק, החלק המפחיד לא היה האפשרות שה-AI יטעה. בני אדם טועים כל הזמן. מה שהדאיג אותו היה דבר מאיים יותר: שאנשים יקבלו את תשובת המכונה מבלי לערער עליה כלל. "הדבר המסוכן הוא לא שהמערכת מקבלת החלטה שגויה", הוא מבהיר, "הדבר המסוכן הוא שלא מאמתים אותה".
התפיסה הזאת הפכה לאחד היסודות של DistilX, שאותה הקים יחד עם אלכסי ואווילאו, מנהל הנדסי שבמשך שנים בנה לצידו מערכות קריטיות לביצוע משימות. נקודת המוצא שלהם הייתה חדה: בתחומים עתירי סיכון, "מספיק טוב" איננו מספיק טוב. תשובה רצינית חייבת להפוך להחלטה שהארגון יכול לבדוק, לאמת, לשחזר ולהגן עליה.
בנק שבוחן סיכון אשראי, חברת ביטוח שמתמחרת חשיפה, בית חולים שמסמן סיכון אצל מטופל, או פלטפורמת מכירת רכב שמדרגת לידים למכירה, אף אחד מהם אינו יכול להרשות לעצמו להסתפק בהסבר מסוג "המודל המליץ". הלוגיקה חייבת להיות גלויה. ההנחות חייבות להיבדק. המומחה האנושי חייב להישאר בשליטה.
DistilX הופכת אפוא חשיבה של כלי AI ללוגיקה עסקית דטרמיניסטית, ניתנת להרצה וניתנת לביקורת. מומחה בתחום מתאר בעיה; המערכת פורסת מסלול חשיבה; כל שלב הופך גלוי ונקשר לנתוני החברה. המומחה יכול לאתגר את המסלול, לאשר אותו ולהעביר אותו להפעלה חוזרת בסביבת ייצור. בסוף התהליך מקבל הארגון דוח אימות נכונות, המתעד בדיוק כיצד התקבלה ההחלטה ונושא עמו חותמת אישור אנושית.
אבל כאשר איליה מתאר את המוצר במילים הפשוטות ביותר, הוא אינו פונה לשפת הארכיטקטורה הארגונית. הוא מכנה אותו, כמעט בחיוך, "חדר כושר למוח".
זו מערכת שנועדה לגרום לאנשים לשאול מדוע הם יודעים את מה שהם חושבים שהם יודעים. היא לוקחת את מיטב יכולות ה-AI, רוחב היריעה, המהירות ויכולת ההסקה, וקושרת אותם לאימות, לוולידציה ולחישוב דטרמיניסטי. מה שהיא מסרבת לעשות הוא לאפשר למוח של המשתמש להתעצל.
לעמוד במבחן הביקורת
הביטוי הזה עשוי להיות הדרך המדויקת ביותר להבין הן את החברה והן את האיש שעומד מאחוריה. איליה גורליק אינו מנסה לגרום לבינה מלאכותית להישמע קסומה. הוא מנסה להפוך אותה לאחראית. חיים שלמים לימדו אותו לחשוד בתשובות קלות, לערער על סמכות, לשרוד דחייה ולדרוש נימוק במקום שבו אחרים מסתפקים בביטחון עצמי.
כעת, כאשר חברות ממהרות לחבר כלי AI לתהליכי עבודה עסקיים אמיתיים, המשמעת הזאת מתחילה להיראות פחות כמו ספקנות ויותר כמו ראיית הנולד. הגל הראשון של הבינה המלאכותית סנוור את העולם בתשובות. DistilX מהמרת שהגל הבא יהיה שייך להחלטות שיכולות לעמוד במבחן הביקורת.
ואולי משום כך הסיפור שלו חשוב. הוא אינו בונה עוד חברת AI. הוא בונה טכנולוגיה שעוצבה על ידי חיים שלמים סביב שאלה עיקשת אחת: איך אנחנו יודעים שזה נכון?
