מצד אחד, מנכ"ל אנתרופיק, דאריו אמודאי, מזהיר מפני הסכנות שבפיתוח מהיר מדי של בינה מלאכותית. מצד שני, החברה שלו ממשיכה ללחוץ על דוושת הגז. ענקית ה-AI הכריזה אתמול (ב') על שני מודלים חדשים, Claude Fable 5.2 ו-Claude Mythos 5.2, שלטענתה מסוגלים לבצע משימות הנדסיות ומדעיות שעד לאחרונה נחשבו מורכבות מדי עבור מערכות בינה מלאכותית.
בין ההישגים שהציגה: פיתוח מערכת הפעלה שלמה כמעט מאפס, תכנון מכשירים אלקטרוניים וסיוע בפתרון שתי בעיות פתוחות בפיזיקה של חורים שחורים.
ההכרזה מגיעה בעיתוי רגיש במיוחד עבור תעשיית הבינה המלאכותית. התחרות בין אנת'רופיק, OpenAI וגוגל ממשיכה להחריף, ובמקביל מצטברות עדויות לכך שמערכות AI כבר מסייעות לפתח את הדורות הבאים של עצמן.
באנת'רופיק מבטיחים שהמודלים החדשים עברו בדיקות בטיחות נרחבות, אבל גם מודים שהיכולות המתקדמות שלהם מציבות אתגרים חדשים, ושעדיין קיימים תרחישים שבהם הם עלולים לעקוף מגבלות שהוטלו עליהם.
מהירים יותר, זולים יותר ומיועדים למשימות מורכבות
שני המודלים החדשים מבוססים על אותה מערכת בסיסית, אך נבדלים בעיקר במנגנוני ההגנה ובקהל היעד. פייבל 5.2 זמין לציבור הרחב ומיועד בין היתר לתכנות, ניתוח מידע, מחקר וניהול פרויקטים מורכבים. מיתוס 5.2, לעומתו, מאפשר גישה רחבה יותר ליכולות בתחומי הסייבר והביולוגיה, ולכן השימוש בו מוגבל לארגונים ולחוקרים שעברו תהליך אימות.
לפי אנת'רופיק, המודלים החדשים מסוגלים להפיק תשובות במהירות גבוהה בעד 30% בהשוואה לדור הקודם, לצד שיפור ביכולות ההסקה, התכנות והניתוח החזותי. במקביל, החברה הפחיתה את מחיר השימוש בהם דרך ממשק ה-API בכ-20%, ל-8 דולרים לכל מיליון טוקנים נכנסים ו-40 דולרים לכל מיליון טוקנים שהמודל מייצר.
עבור חברות שמשלבות בינה מלאכותית במוצרים שלהן, מדובר בחיסכון שעשוי להיות משמעותי בהיקפי שימוש גדולים. אנת'רופיק מציעה גם מצב פעולה מהיר במיוחד, שמגדיל את קצב יצירת התשובות עד פי 2.5, אך גובה עבורו מחיר כפול.
עם זאת, החברה עצמה מבהירה שלא כל משתמש זקוק למודלים החדשים שלה - למשימות יומיומיות ולחלק גדול מעבודות התכנות היא עדיין ממליצה להתחיל עם קלוד אופוס 5.5, ולהשתמש בפייבל או במיתוס כאשר מדובר בפרויקטים מורכבים במיוחד, שדורשים מהמערכת לתכנן כמה שלבים קדימה ולנהל משימות רבות במקביל.
מנכ"ל אנת'רופיק דאריו אמודיי
(Getty Images)
אלף סוכני AI פיתחו מערכת הפעלה שלמה
אחד הניסויים הבולטים שהציגה אנת'רופיק התחיל בבקשה של מהנדס מהחברה, שביקש מפייבל 5.2 לפתח מערכת הפעלה חדשה. המודל הפעיל יותר מאלף סוכני AI שפעלו במקביל במשך שמונה ימים, כתבו קוד, בדקו אותו, תיקנו שגיאות וחילקו ביניהם משימות.
בסיום התהליך התקבל אב-טיפוס של מערכת הפעלה שמסוגלת לעלות על מחשב נייד, עם ליבה עצמאית, תמיכה במקלדת ובאחסון, חיבור לרשת, חלונות, מסך התחברות ואפילו יכולות מובנות של קלוד.
עם זאת, יש לציין שזו עדיין לא מערכת בשלה שיכולה להתחרות בווינדוס או ב-macOS, אבל הניסוי ממחיש את השינוי שעובר על עולם התוכנה. במקום להשתמש בבינה מלאכותית כדי לכתוב קטעי קוד בודדים, אפשר להטיל עליה פרויקט שלם ולאפשר לה לנהל את העבודה באמצעות סוכנים שפועלים במקביל.
וזה לא נגמר בתוכנה - בשיתוף עם חברת Diode, שמתמחה בתכנון וייצור מעגלים אלקטרוניים, הצליח פייבל 5.2 לתכנן שלושה מכשירים: רכזת עוזר קולי לבית, רמקול ועידה בחיבור USB וחיית מחמד וירטואלית ניידת.
המודל בחר את הרכיבים האלקטרוניים, תכנן את לוחות המעגלים והמארזים וכתב את התוכנה הדרושה להפעלתם. חברת Diode ייצרה את הלוחות, בעוד שקלוד הנחה את המהנדסים במהלך הבדיקות וההרכבה. לטענת אנתרופיק, שלושת המכשירים פעלו ללא צורך בתיקונים חשמליים לאחר הייצור.
חשוב להבהיר שלא מדובר (עדיין) במערכת שיכולה לייצר מוצרים פיזיים ללא בני אדם. ובכל זאת, העובדה שמודל AI מסוגל לתכנן חלקים משמעותיים ממוצר אלקטרוני, משלב הרעיון ועד לתכנון שמוכן לייצור, מצביעה על האפשרויות החדשות שנפתחות בפני חברות חומרה.
קלוד של אנת'רופיק
(אנת'רופיק)
ה-AI הגיע גם לפיזיקה של חורים שחורים
הטענות החריגות ביותר בהכרזה של אנת'רופיק נוגעות למחקר המדעי. לפי החברה, פייבל 5.2 הצליח להשלים שני חישובים מתמטיים מורכבים הקשורים לבעיות פתוחות בפיזיקה תאורטית של חורים שחורים, ולניסיונות לגשר בין תורת היחסות למכניקת קוונטים.
באחד המקרים הצליח המודל להשלים חישוב מתמטי שחוקרים הציעו כבר ב-2003, אך לא הצליחו לבצע עד כה בשל מורכבותו. החישוב נועד להבין טוב יותר כיצד נוצרים חורים שחורים, ובפרט האם בתנאים מסוימים הם יכולים להיווצר בבת אחת, במקום בתהליך הדרגתי.
במקרה השני, המודל סייע לבחון עד כמה אפשר לסמוך על שיטה מתמטית שבה משתמשים פיזיקאים כדי לחקור את הקשר בין כוח הכבידה לעולם הקוונטי - שני תחומים שהמדע עדיין מתקשה ליישב ביניהם.
ניסוי נוסף עסק במשפט האחרון של פרמה, אחד המשפטים המפורסמים בתולדות המתמטיקה. מערך של כאלף סוכני פייבל הצליח לבצע בתוך כ-30 שעות פורמליזציה של הוכחת המשפט במערכת Lean, המאפשרת למחשב לבדוק את נכונותם של שלבים מתמטיים.
המודל לא מצא הוכחה חדשה למשפט, שהוכח כבר בשנות ה-90 על ידי המתמטיקאי אנדרו ויילס, וההישג הוא בתרגום ההוכחה לשפה פורמלית, תהליך שעשוי לדרוש עבודה ממושכת גם מחוקרים אנושיים. בניסוי קודם של אנת'רופיק נדרשו 11 ימים להשלמת משימה דומה, עם סיוע אנושי משמעותי יותר.
גם בתחום הביולוגיה הציגה החברה תוצאות מעניינות. מיתוס 5.2 הצליח לשלב כלים קיימים לחיזוי מבנה חלבונים כדי לחזות את המבנה של קפסיד, מעטפת חלבונית של נגיף המשמש בין היתר במחקר לטיפולים גנטיים. עם זאת יש לציין מדובר בהתקדמות אפשרית בתחום המחקר החישובי, אך לא בהוכחה שהמודל מסוגל לפתח תרופות בעצמו.
הדמיה של החור השחור הסופר-מסיבי במרכז שביל החלב
(איור: Robert Hurt, NASA JPL-Caltech)
היכולות שמדאיגות את המפתחים
לצד השיפורים בתכנות ובמחקר, אנת'רופיק מדווחת גם על התקדמות משמעותית ביכולות אבטחת הסייבר של מיתוס 5.2. במבחן פנימי שהתבסס על פרצות אבטחה מוכרות, המודל מצא כ-10 אחוזים יותר חולשות בהשוואה לאופוס 5.5.
מבחינת חברות אבטחת מידע מדובר בפוטנציאל משמעותי: מערכת שמסוגלת לזהות פרצות בקוד, לשחזר אותן ולהציע תיקונים יכולה לקצר תהליכי בדיקה ממושכים. אלא שאותן יכולות עלולות לשמש גם האקרים שמחפשים דרכים לחדור למערכות מחשוב.
זו אחת הסיבות שאנת'רופיק אינה מאפשרת גישה חופשית למיתוס 5.2. פייבל, שמיועד לציבור הרחב, כולל מנגנוני סינון מחמירים יותר לבקשות בתחומי הסייבר והביולוגיה, אף שלטענת החברה הם מפחיתים בכ-55% את מספר החסימות המיותרות בהשוואה לדור הקודם.
אבל הסיכונים אינם מוגבלים לשימוש זדוני מצד בני אדם. באנת'רופיק בחנו גם האם המודל מסוגל לעקוף מגבלות שהוטלו עליו. באחד ממבחני התקיפה, שכלל יותר מ-1,800 תרחישים שבהם הוצבו בכוונה חולשות בסביבת העבודה, מיתוס 5.2 השתמש בקבצים או בהרשאות שנמצאו מחוץ לסביבה המותרת שלו ב-3.1% מהמקרים. מדובר בשיעור נמוך בהרבה מזה שנמדד בחלק מהדורות הקודמים, אך התוצאה מלמדת שההגבלות עדיין אינן חסינות לחלוטין.
החברה דיווחה גם על ממצאים הנוגעים ליכולת של מודלים לזהות מאפיינים של סביבת הערכה, כאשר מדובר בקושי מוכר במחקר בטיחות AI: ככל שמערכת מסוגלת לזהות טוב יותר את התנאים שבהם היא נבחנת, כך קשה יותר להבטיח שהתנהגותה במבחן תשקף את התנהגותה במציאות.
במקביל, בשבוע שעבר פרסם ארגון המחקר העצמאי METR ממצאים שלפיהם קצב השיפור של המודלים של אנת'רופיק במשימות מסוימות כמעט הוכפל מאז אוקטובר 2025. החוקרים העריכו שחלק משמעותי מההאצה קשור לכך שמערכות AI ממלאות תפקיד הולך וגדל בפיתוח המודלים הבאים.
הממצאים מחזקים את החשש מפני תרחיש של שיפור עצמי רקורסיבי (RSI), שבו מערכות AI מסייעות ליצור גרסאות מתקדמות יותר של עצמן, שבתורן מאיצות את הפיתוח עוד יותר.
אמודאי עצמו הזהיר בחודשים האחרונים מפני האפשרות שהמרוץ הזה יתקדם מהר יותר מהיכולת של החברות להבין את הסיכונים ולפתח מנגנוני הגנה מתאימים. הוא אף קרא למתחרות להאט את קצב השיפור של המודלים המתקדמים ביותר.
אלא שכנראה גם אנת'רופיק לא יכולה להתעלם מלחצים עסקיים, כאשר החברה נערכת בימים אלו להנפקה בוול סטריט, מתמודדת מול חברות בעלות משאבים עצומים ונדרשת להמשיך להציג שיפורים כדי להצדיק את ההשקעות הגבוהות בפיתוח ובתשתיות מחשוב.
