אפתח בווידוי: זייפתי תוצאה של ניסוי. זה קרה כשהייתי תלמידת כיתה א'. המורה ביקשה מכל תלמיד בכיתה להציג בתורו את ניסוי הנבטת השעועית שקיבלנו לעבודת בית - משימה שפרחה מזיכרוני לחלוטין. כשהגיע תורי, במקום להציג נבט, אמרתי למורה שממש ניסיתי, אבל השעועית שלי פשוט לא נבטה. המורה נתנה לי ציון 100 בליווי מבט אוהד. "על המאמץ שהשקעת", היא הסבירה.
מלבד רגשות האשם המלווים אותי עד היום, למדתי עיקרון כלכלי חשוב: לא כל כך פשוט לעודד אדם אחר לפעול ולהשקיע. מכיוון שאי אפשר לראות את המאמץ שהושקע עצמו, יש לתגמל על תוצאת המאמץ (למשל גובה נבט השעועית). אבל הקשר בין מאמץ לתוצאה יכול להיות ״רועש״ מאוד - קורה לא מעט שמשקיעים ובכל זאת נכשלים.
מדור חוקרים פרטיים - הטורים הקודמים
האהדה שזכיתי לה מהמורה, אף שהרגשתי שהיא אינה מוצדקת, שיקפה היגיון כלכלי: אם נתגמל אך ורק על הצלחה מוחלטת, זה עלול להרתיע מפני לקיחת סיכונים. זהו למשל ההיגיון שמאחורי ציון המגן בבחינות הבגרות - גם תלמידה שלא כל כך הצליחה בבחינה יכולה לקבל ציון סופי טוב, ולכן יכולה "להרשות לעצמה" את הסיכון להיבחן בבחינת בגרות של 5 יח״ל. מנגד, ברור שתגמול מלא על כישלון (כמו זה שקיבלתי מהמורה) גם הוא לא הדרך לעודד מאמץ.
עקרונות פשוטים אלה הם הבסיס לתורה כלכלית-מתמטית עמוקה בשם "תורת החוזים", העוסקת במערכות תמריצים להנעה לפעולה ובאיזון בין מאמץ לבין סיכון. בשנת 2016 הוענק פרס נובל להוגי תורה זו, כשבנימוקי הפרס תוארו חוזים בתור ה"דבק" של הכלכלה, שבלעדיו לא ניתן להוציא לפועל מיזמים מורכבים הדורשים מאמץ משותף.
באותה שנה השלמתי דוקטורט במדעי המחשב באוניברסיטת סטנפורד, לאחר מסלול לא שגרתי שכלל גם תואר ראשון במשפטים והתמחות בבית המשפט העליון. תורת החוזים נראתה לי נושא מרתק למחקר, אבל לא היה ברור לי איך היא משתלבת עם האלגוריתמים החישוביים מהדוקטורט שלי.
3 צפייה בגלריה
מכרות de Bruoux בצרפת. לכורים שילמו שכר יומי, אבל למנהל העבודה שילמו לפי מספר המטרים שהתקדם הצוות באותו יום. זוהי דוגמה לחוזה פשוט אך גאוני – האם זה החוזה הנכון לכלכלת האינטרנט?
(התצלום לקוח מאלבום פרטי של משפחת טלגם-כהן)
"האסימון נפל" כשביקרתי עם משפחתי במכרות de Bruoux העצומים שבצרפת. בעוד ילדיי שעטו בשמחה לתוך ארבעים קילומטרים של מחילות שנחצבו במכושים לעומק ההר, "נתקעתי" אני בכניסה ליד שלט שהסביר איך תמרצו את הכורים לבצע את המפעל האדיר הזה בזמן קצר בלי אמצעים טכנולוגיים. התברר שלכורים רגילים שילמו שכר יומי קבוע, אבל למנהלי העבודה שילמו לפי התוצאה - מספר המטרים שהתקדמו הכורים באותו היום.
זה חוזה פשוט אך יעיל: התגמול למנהלים הוא פונקצייה פשוטה (ליניארית) של משתנה אחד (מספר המטרים), וזה מספיק לעודד מאמצים לטובת בעל המכרה. כמדענית מחשב תהיתי אם ואיך אפשר לייעל עוד יותר את העיקרון הזה במקרים שבהם גם הגדרת התפוקה וגם המדידה שלה מורכבות הרבה יותר, כמו למשל בכלכלת האינטרנט. מכאן נולד הרעיון של ״חוזים אלגוריתמיים״.
נניח שבמקום כריית מכרה נרצה לתמרץ יצירת תוכן, למשל סרטון יוטיוב (YouTube). ליוטיוב גישה לנתונים רבים המעידים על מידת ההצלחה ועל איכות הסרטון (כמות הצפיות ומִשכָן, מאפייני הצופים, התגובות ועוד). הנתונים יוזנו לאלגוריתם מוסכם מראש שיקבע את התשלום ליוצרת התוכן. תכנון נכון של האלגוריתם - בעזרת כלים ממדעי המחשב - יבטיח מיצוי של הנתונים, ואיזון מדויק בין ההשקעה ביצירת התוכן לבין התשלום.
יחד עם שותפיי למחקר, הראינו כי חוזים מתוחכמים שבהם אלגוריתם מחשב את התשלום יכולים להיות הרבה יותר יעילים מחוזים פשוטים ליניאריים (כמו חוזה הכרייה), בעוד יתרונם הגדול של החוזים הפשוטים הוא בעמידותם בפני שינויים ובפני אי-ודאות. לייעול תמריצים באמצעות אלגוריתמים יכולה להיות משמעות כלכלית וחברתית נרחבת: ייעול כזה יכול להשפיע על כלכלת האינטרנט, על תמריצים לעמידה ביעדי פליטות פחמן, על תמריצים ליזמי חברות הזנק, על תמריצים במערכת הבריאות ועוד.
3 צפייה בגלריה
מימין לשמאל: זהר ברק, עמרי פורת, פרופ׳ ענבל טלגם-כהן, תמר גרבוז, ד״ר שאול רוזנר ובתיה ברזק
( צילום: חן גלילי)
כיום, בין היתר בזכות מענק ERC מהאיחוד האירופי, גיבשה קבוצת המחקר שלי הבנה מעמיקה יותר של יכולותיהם של חוזים אלגוריתמיים ושל הדרך לחשב או ללמוד אותם בלמידת מכונה, וזוהי רק ההתחלה. ההתפתחות בגזרת מודלי השפה הגדולים יוצרת שימושים חדשים לחוזים כאלה, והפעם - כשה"עובד" שמנסים לתמרץ הוא הבינה המלאכותית. מכשול גדול לשימוש בבינה מלאכותית הוא בעיית ה"יישור" (alignment), כלומר הצורך להבטיח שהיא תעבוד באמת לטובתנו. האם קרה ששאלתם משהו את ChatGPT וקיבלתם תשובה ארוכה ו"חופרת" שלא באמת עוזרת? האם היו פעמים שבהן הרגשתם שהצ׳אט עונה לא לעניין או פשוט מתעצל? מה אם יכולנו לאמן את הבינה להגיב לתמריצים ולתגמל אותה לפי מידת היותה של תשובתה שימושית? זהו אתגר גדול, אבל יתרון אחד שמשחק לטובתנו הוא שבינה מלאכותית באמת מסוגלת להבין חוזים אלגוריתמיים מורכבים.
ייתכן שבעתיד הלא רחוק יהיה לכל אחד מאיתנו סוכן בינה מלאכותית אישי שיתקשר איתנו ועם סוכנים אחרים באמצעות חוזים אלגוריתמיים, ובכך ישיג בשבילנו את התוצאות הטובות ביותר בכל משימה שניתן לו - מהזמנת טיסות ועד לקידום מיזם בעבודה. ובינתיים, למי שרוצים לעודד את העובדים, את התלמידים, או במקרים מסוימים אפילו את הילדים שלהם להשקיע: אל תסתפקו ב"תודה על המאמץ" - דרשו לראות תוצאות!
ענבל טלגם-כהן היא פרופסור חבר בבית הספר למדעי המחשב באוניברסיטת תל אביב וחברת סגל אורחת בטכניון - מכון טכנולוגי לישראל.
לאתר החוקרת: http://www.inbaltalgam.com
"חוקרים פרטיים" הוא מדור ב-ynet שנוסד ביוזמת האקדמיה הצעירה הישראלית שבו חוקרים מסבירים מדוע החליטו לעסוק בתחום המחקר שלהם. המדור נערך בסיוע פרופ' נעמה גבע-זטורסקי, פרופ' אורי בן-דוד ופרופ' ארז בן-יוסף מהאקדמיה הצעירה הישראלית.
