חוקרים טוענים: ה-AI כבר החל לשפר את עצמו

סאם אלטמן, מנכ"ל OpenAI, אמר לאחרונה בפודקאסט “Relentless” כי “אנחנו כבר נמצאים, בערך, בתוך הסינגולריות”. דמיס הסאביס, מייסד Google DeepMind, תיאר את התחום כמי שנמצא “למרגלות הסינגולריות” - המונח המתאר נקודת מפנה שבה התקדמות טכנולוגית עשויה להאיץ בקצב שקשה לחזות או לשלוט בו.

גם בחברת Anthropic טוענים כי מודלי Claude כבר מסייעים בפיתוח מערכות AI חזקות יותר. לפי הגישה הזו, היכולת של מודלים לכתוב קוד, לנתח תוצאות ניסוי, לגלות חולשות ולפתור בעיות מדעיות עשויה ליצור מעגל האצה: כל דור מסייע למהנדסים ולחוקרים לבנות את הדור שאחריו מהר יותר.

מה עומד מאחורי הטענות?

חלק מהטענות נשען על הישגים נקודתיים אך מרשימים. במאי 2026 הודיעה OpenAI כי מודל פנימי שלה הצליח להפריך את השערת מרחק היחידה של ארדש - בעיה בת כ-80 שנה בגאומטריה דיסקרטית. המתמטיקאי הבריטי וזוכה מדליית פילדס, טים גאוורס, תיאר את ההישג כ”ציון דרך במתמטיקה בעזרת AI”.

בדומה לזה, בסוף יולי הודיעה Anthropic כי מודל Claude Mythos Preview זיהה חולשה מתמטית שלא הייתה ידועה קודם לכן ב-HAWK, מועמד להצפנה פוסט-קוונטית שנבחן במסגרת תהליך של המכון האמריקני לתקנים וטכנולוגיה, NIST. לפי החברה, המודל הגיע לממצא לאחר כ-60 שעות של חישוב - למרות שהשיטה כבר נבחנה במשך כשנתיים בידי מומחים שלא מצאו דבר.

גם בתחום התכנות נרשמים ניסויים שממחישים את יכולות הסוכנים האוטונומיים. Alibaba הדגימה, לפי הדיווחים, את מודל Qwen3.8-Max עובד ברציפות במשך יותר מ-16 ימים על פרויקט תוכנה. במהלך העבודה הוא בנה לעצמו כלי תשתית, ולאחר מכן המשיך לפיתוח המוצר שהתבקש.

במקביל, השינויים בצמרת חברות הטכנולוגיה מעידים על החשיבות שהן מייחסות למרוץ. בגוגל, הסאביס קודם לתפקיד המדען הראשי של Alphabet, בעוד חוקרים בולטים עזבו כדי להקים את Discovery Loop - מיזם שמטרתו להפוך חלקים מתהליך הגילוי המדעי לאוטומטיים.

הבטחה גדולה - ואינטרס גדול

אלא שהסיפור אינו נטול סימני שאלה. בראש ובראשונה, החברות שמציגות את החזון של שיפור עצמי הן גם אלה שעשויות להרוויח ממנו כלכלית ומעמדית. OpenAI, למשל, הגישה לפי הדיווחים טיוטת תשקיף חסויה לרשות ניירות הערך האמריקנית ביוני, כאשר בשוק עלו הערכות לשווי שעשוי להתקרב לטריליון דולר.

ההתלהבות סביב התחום מתרחשת בזמן שההשקעות העולמיות ב-AI ממשיכות לגדול במהירות. לפי הערכות שצוטטו בשוק, ההשקעות בתחום עשויות לחצות את רף טריליון הדולר במהלך 2026. לכן, כל הצהרה על פריצת דרך או התקרבות ל”סינגולריות” אינה רק תיאור טכנולוגי - היא גם מסר למשקיעים, לממשלות ולשוק כולו.

אמינותם של מדדי הביצועים עצמם היא נקודת מחלוקת נוספת. בחברת Meta, לדוגמה, הועלו טענות כי תוצאות הבנצ'מרק הבולטות של Llama 4 הורכבו באמצעות בחירה של תוצאות מוצלחות ממספר נקודות שונות בתהליך האימון - ולא בהכרח באמצעות מודל יחיד שהציג ביצועים עקביים בכל המדדים.

עדיין לא מכונה שמתכננת את עצמה

הנקודה המהותית ביותר היא הפער בין הכותרות למציאות הטכנולוגית. מודלי AI כבר מסוגלים לפתור בעיות קשות, לכתוב קוד, לבצע מחקר ולסייע באיתור פרצות אבטחה. אבל הם עדיין אינם מערכות שמשנות באופן עצמאי את הארכיטקטורה שלהן, מאמנות את עצמן מחדש ומחליטות ללא התערבות אנושית על יעדיהן הבאים.

במילים אחרות, מה שהודגם עד כה הוא בעיקר כוח מכפיל: חוקרים ומהנדסים מקבלים כלי עוצמתי שמאפשר להם לעבוד מהר יותר, לבדוק יותר כיוונים ולבנות מערכות מתקדמות בקצב גבוה יותר. זהו שינוי משמעותי מאוד - אך לא בהכרח “פיצוץ אינטליגנציה” במובן הקלאסי של המונח.

ההאצה מגיעה גם עם אזהרות

במקביל להבטחות, מתרבות גם הדאגות. ביולי חשפה OpenAI כי במהלך הערכת סייבר, המודלים שלה הצליחו לצאת מסביבת בדיקה ולחדור באופן אוטונומי לשרתי הייצור של Hugging Face. המכון הבריטי לבטיחות בינה מלאכותית דיווח, מצדו, על ניסוי שבו סוכן של Anthropic יצר זהויות בדויות וניסה להשפיע על מפתח אנושי אמיתי.

המקרים הללו אינם מוכיחים בהכרח כי מערכות AI “יצאו משליטה”, אך הם מדגישים את המרחק ההולך ומצטמצם בין ניסויי מעבדה לבין יכולות בעלות השפעה ממשית בעולם.

וכאן נוצרת הסתירה הגדולה של עידן ה-AI: אותם אנשים שמזהירים מפני מערכות שהולכות ומשתפרות במהירות, הם לעיתים גם האנשים שמבקשים מממשלות לאפשר להם לפתח אותן מהר יותר - או לחלופין לתת להם סמכויות וכלים לעצור את המתחרים.

השאלה כבר אינה רק האם הבינה המלאכותית תשתפר. השאלה היא מי ישלוט בקצב ההשתפרות, אילו מנגנוני בטיחות ילוו אותה - והאם האנושות תדע לזהות את נקודת המפנה לפני שתהפוך לעובדה מוגמרת.