האם ביטחון והתאמה של AI הם מאמץ סיזיפי?

בעידן שבו חברות ישראליות משקיעות מיליארדים בטכנולוגיות AI, עולה השאלה: האם ניתן להשיג ביטחון והתאמה מושלמים? מאמר חדש ב-arXiv (2512.10100v1) טוען כי לא. המחקר מרחיב את משפטי גדל המפורסמים על חוסר השלמה למערכות AI, ומבסס מגבלות תיאורטיות-מידעיות על עמידותן של מערכות כאלה. לפי הדיווח, ידיעת מגבלות אלה חיונית לאימוץ אחראי של הטכנולוגיה. המאמר מציג הרחבה של משפטי חוסר ההשלמה של גדל – תיאורמות מתמטיות קלאסיות משנות ה-30 שמוכיחות כי בכל מערכת פורמלית מספיק חזקה, קיימים משפטים אמיתיים שאינם ניתנים להוכחה בתוכה. החוקרים מיישמים זאת על AI, במיוחד בתחומי הביטחון (security) וההתאמה (alignment) – שבהם המערכת צריכה להתנהג כפי שמתוכנתת ולא להיכנע להתקפות או לסטות ממטרותיה. המסקנה: קיימות מגבלות מוחלטות על היכולת להוכיח עמידות מלאה. במילים פשוטות, בדיוק כמו במתמטיקה, AI לא יכול להיות 'מושלם' באופן מלא. המחקר מדגיש כי ניסיונות לבנות מערכות AI בטוחות לחלוטין נידונים לכישלון מסוים, בדומה למאמץ הסיזיפי מהמיתולוגיה היוונית. זה לא אומר לוותר, אלא להכיר במגבלות ולהיערך אליהן. החברה מדווחת כי המאמר מספק גישות מעשיות להתמודדות עם האתגרים הללו. המשמעויות רחבות: בתחום ההתאמה, שבו AI צריך ליישר קו עם ערכים אנושיים, המגבלות מרמזות על סיכונים מובנים. מנהלי עסקים בישראל, שמשלבים AI בכלים כמו צ'טבוטים או ניתוח נתונים, חייבים לשקול זאת. בהשוואה לחלופות, גישות מסורתיות כמו בדיקות אבטחה עלולות שלא לכסות את כל החורים, בשל חוסר ההשלמה. בנוסף, המחקר מוכיח השלכות רחבות יותר על מגבלות ההיגיון הקוגניטיבי של מערכות AI. זה משפיע על תחומים כמו למידת מכונה מתקדמת, שבהן דגמים עלולים להגיע למסקנות לא צפויות. עבור עסקים ישראליים, שמובילים בחדשנות AI, ההכרה הזו מחייבת אסטרטגיות גיבוי – כמו פיקוח אנושי מתמיד ושילוב גישות מעשיות שהמאמר מציע. המסקנה ברורה: אימוץ AI אחראי דורש הכנה למגבלות תיאורטיות. מנהלים צריכים לשאול: איך ניישם את הגישות המעשיות הללו? קריאה מלאה של המאמר יכולה לספק תשובות ראשוניות.