לשם מה צריך אוניברסיטה בעידן הבינה המלאכותית?

הבינה המלאכותית מעמידה בפנינו שאלה לא כל כך נעימה: בשביל מה האוניברסיטה נחוצה? אם בכלל. אם אוניברסיטה היא בראש ובראשונה מקום שבו מרצה שיודע מעביר ידע לסטודנט שעדיין אינו יודע, הרי שחלק ניכר מן המודל הזה אכן הולך ומתיישן.

בעבר ההרצאה הייתה טכנולוגיה מצוינת. ספרים היו יקרים, הספרייה הייתה מקומית, מומחים היו משאב נדיר, ומורה פרטי לכל סטודנט היה נחשב למותרות בלתי אפשרית. האינטרנט כבר ערער קשות את המודל הזה. נראה שהבינה המלאכותית משלימה את המלאכה. היום לראשונה יש לכל סטודנט מעין מורה פרטי, כמעט בחינם, שמסוגל להסביר את אותו רעיון עשר פעמים בעשר דרכים שונות, להתאים את ההסבר לרמתו, לענות על שאלות, לתת תרגילים ולנתח מיד את הטעויות.

במובנים מסוימים הוא כבר מורה טוב יותר מן המרצה הממוצע. הוא אינו מתעייף אחרי שלושה שיעורים, אינו מתרגז משאלה טיפשית, ואינו נאלץ להסביר אותו חומר בו-זמנית לשלושים אנשים בעלי רמות רקע שונות לחלוטין.

לכן הטיעון ש״צריך אוניברסיטה כדי להקנות ידע״ הולך ונחלש.

אבל מכאן כלל לא נובע שאין עוד צורך באוניברסיטה.

• ראשית, האוניברסיטה קובעת מסלול.

המתחיל אינו רק אדם שאינו יודע את התשובות. הוא גם אינו יודע אילו שאלות עליו לשאול. סטודנט שנה א׳ להנדסת חומרים עדיין אינו יודע מדוע הוא זקוק לתרמודינמיקה, קריסטלוגרפיה, דיאגרמות פאזות, דיפוזיה ומכניקת שבר, עד כמה עליו להבין כל אחד מן הנושאים האלה ובאיזה סדר ללמוד אותם.

לכן מרצה טוב נחוץ פחות ופחות כמקור מידע, ויותר ויותר כאדם שמסוגל לומר: את זה אתה חייב לדעת. זה שימושי. זה אופנתי כרגע, אבל משני. וכאן אתה עדיין מבין את התחום כל כך מעט, שאפילו אינך מסוגל לנסח את השאלה הנכונה.

• שנית, האוניברסיטה יוצרת התנגדות.

למידה עצמית מובילה אותנו באופן טבעי למקומות שמעניינים אותנו, שקל לנו להבין ושנעים לנו לעסוק בהם. חינוך אמיתי מכריח אותנו שוב ושוב ללכת דווקא למקום שאליו איננו רוצים ללכת. הבינה המלאכותית עלולה להפוך לשותפה מושלמת לנוחות אינטלקטואלית: להסביר בלי סוף, לרמוז, לעזור, להחמיא וליצור תחושה נעימה שהבנו.

בשלב מסוים האוניברסיטה צריכה לומר: לא. עכשיו תפתור בעצמך. ואף יותר חריף: ״לא, כל זה הוא שטות! זרוק לפח ותמשיך לחשוב ולנסות.״ וזה משום שמטרתה של בעיה לימודית איננה לקבל תשובה. התשובות הן כיום כמעט בחינם. הדבר בעל הערך הוא השינוי שהתרחש במוחו של הסטודנט בתהליך שבו הגיע לתשובה.

מכאן שגם שיטות הערכה חייבות להשתנות. אם אפשר להכין מטלה בעזרת AI בתוך עשרים שניות, בדיקת התוצר המוגמר כמעט שאינה אומרת דבר. צריך לבדוק יכולת. הנה בעיה שאינך מכיר. הנה הנתונים. מותר לך להשתמש ב-AI. עכשיו הסבר מה אתה עושה. מדוע בחרת בשיטה הזאת? מדוע התוצאה סבירה מבחינה פיזיקלית? ועכשיו מצא את הטעות בתשובה של ה-AI.

וכאן מתגלה פרדוקס: כדי להשתמש היטב בבינה מלאכותית, עדיין צריך לדעת משהו בעצמך. מומחה יכול לקרוא תשובה כתובה להפליא ולחוש שמשהו אינו מסתדר עוד לפני שמצא את הטעות המדויקת. מתחיל קורא את אותו הטקסט וחושב: כמה משכנע!

זוהי תוצאה של מודל פנימי של התחום, שנבנה במשך שנים. אי אפשר להוריד אותו בכל פעם מחדש ממכשיר חיצוני. לכן ייתכן שה-AI יקטין את הצורך לזכור כמויות עצומות של מידע טכני, ובאותו זמן דווקא יגדיל את חשיבותו של ידע בסיסי, עמוק ומאורגן היטב.

• לאוניברסיטה יש תפקיד נוסף: היא מכניסה את האדם אל תוך התרבות המקצועית. כימאי אינו פשוט אדם שיודע הרבה כימיה. כימאי יודע מה נחשב ראיה בכימיה; מתי אסור לסמוך על גרף יפה; מתי חייבים לחזור על ניסוי; היכן קירוב סביר הופך לקירוב בלתי מוצדק; איך נראית תוצאה חשודה; ומה הנתונים מאפשרים לטעון — ומה לא. חלק גדול מן הידע הזה קשה מאוד לניסוח פורמלי. זו אומנות מקצועית. לומדים אותה בעבודה לצד אנשים אחרים.

• ולבסוף, האוניברסיטה ממלאת עוד שני תפקידים שלא תמיד נעים לנו לדבר עליהם: חִברות והסמכה. היא מכניסה צעירים לסביבה שבה הם פוגשים אנשים חכמים מהם, פחות חכמים מהם, מוכשרים מהם; מתווכחים, מתחרים, משתפים פעולה, טועים ובהדרגה נכנסים לקהילה מקצועית.

והתואר אומר לעולם החיצוני יותר מאשר ״האדם הזה השלים מספר מסוים של קורסים״. הוא אומר: במשך כמה שנים הצבנו בפני האדם הזה מכשולים שונים ובדקנו באופן בלתי תלוי אם הוא מסוגל להתגבר עליהם.

וככל שה-AI הופך את ייצורם של טקסטים מרשימים, תוכנות, פרויקטים ותיקי עבודות לזול יותר, כך אפשר לסמוך פחות על התוצר עצמו — והערך של בדיקה אמינה של היכולת האמיתית דווקא עולה.

לכן אולי האוניברסיטה לא תיעלם. אולי מה שייעלם הוא האוניברסיטה של המאה העשרים.

חלק גדול מהעברת המידע אפשר למסור למכונה. את ההסבר הראשוני — למכונה. את התרגול — לסטודנט יחד עם המכונה. את המידע הטכני והאנציקלופדי — להשאיר לחלוטין מחוץ לכיתה. ואת זמנו היקר של המרצה האנושי לשמור לדברים שבהם באמת דרוש אדם: הצבת בעיות, דיון, עבודה במעבדה, פרויקטים, זיהוי תפיסות שגויות, עימות אינטלקטואלי והערכה.

האוניברסיטה תהיה אז פחות דומה לבית ספר ויותר דומה לסדנה. הפרופסור לא ייעלם. מה שייעלם הוא הפרופסור בתפקיד ספר לימוד מדבר.

אבל אז עולה שאלה נוספת, לא נעימה אפילו יותר. למה ארבע שנים? למה סמסטר? למה הרצאה צריכה להימשך 45 או 90 דקות? למה עשרים או מאה אנשים צריכים ללמוד אותו נושא באותו קצב? למה תואר ניתן פעם אחת בסוף הלימודים, במקום מפה שמתעדכנת באופן רציף ומציגה יכולות שנבדקו בפועל?

כמעט שום דבר מכל אלה אינו חוק פדגוגי. אלה בעיקר שרידים היסטוריים של האופן שבו ארגנו חינוך המוני.

ולכן ייתכן שהשאלה האמיתית של עידן הבינה המלאכותית איננה:

״האם אנחנו עדיין צריכים אוניברסיטה?״

אלא:

״איזה חלק מן האוניברסיטה המודרנית הוא באמת אוניברסיטה — ואיזה חלק הוא בסך הכול טכנולוגיה מיושנת להעברת מידע?״