אתם יושבים מול המסך, מנסים להוציא מה-ChatGPT ניסוח ממוקד להצעה עסקית. כמו כל שיחה טובה, אתם רוצים לוודא שהדברים נשארים אדיבים, מדויקים ולא חושפים מידע רגיש. באותה מידה שבה אתם מצפים מחבר אנושי לשמור על כללי נימוס וסודיות, כך אתם מצפים גם מה-בינה המלאכותית לעבוד לפי כללים ברורים.
מהו קוד אתי בבינה מלאכותית?
קוד אתי הוא אוסף עקרונות שמגדירים “מותר” ו”אסור” בשימוש בבינה מלאכותית. הוא נועד לשמור על זכויות אנשים, למנוע אפליה ולוודא ששיקולים כלכליים לא יאפילו על אחריות חברתית. במילים פשוטות, זהו ספר חוקים שמזכיר למפתחים, לארגונים וגם לכם, המשתמשים, שהטכנולוגיה צריכה לשרת אנשים – לא להפך. קוד אתי טוב עוזר לזהות מראש מצבים בעייתיים ולפתור אותם לפני שיהפכו לנזק אמיתי.
כמו תמרור בכביש
דמיינו את הבינה המלאכותית כנהג אוטומטי ואת הקוד האתי כתמרור “עצור”. התמרור לא מונע מכם להגיע ליעד, הוא רק מבטיח שתעצרו, תבדקו שאין סכנה ותמשיכו בבטחה. באותו אופן, הקוד האתי לא חוסם את הכוח היצירתי של ה-AI, אלא מוסיף עצירה קצרה שמוודאת שאין פגיעה בפרטיות, בהוגנות או בביטחון. ככל שהתמרורים ברורים ועקביים, הנהיגה חלקה ובטוחה יותר – וזה בדיוק מה שקוד אתי עושה למערכות חכמות.
חמשת העקרונות לשימוש אחראי
1. שקיפות – להסביר למשתמש איך נאסף ועובד המידע. 2. הוגנות – למנוע הטיות שעלולות לפגוע בקבוצות שונות. 3. פרטיות – לאסוף רק מה שנחוץ ולהצפין נתונים רגישים. 4. בטיחות – למנוע תוצאות מסוכנות, כמו הנחיות מזיקות. 5. אחריות – לוודא שיש אדם אמיתי שמפקח ומתקן טעויות. שילוב העקרונות האלו יוצר בסיס אמון בין האדם למכונה ומקטין סיכונים עסקיים וחברתיים.
איך מיישמים? קראו תמיד את מדיניות הפלטפורמה לפני העלאת מידע רגיש, גבשו הנחיות פנימיות לצוות, ובקשו מה-AI לציין מקורות או רמת ודאות כשאפשר. אם עולה ספק מוסרי, עצרו – בדיוק כמו ברמזור – והתייעצו עם מומחה או קולגה. כך תשמרו הן על ערכים והן על היעילות שה-AI מביא לעבודה היומיומית.
כשכלל אחד קטן משנה את כל השיחה
הקוד האתי נשמע מופשט עד הרגע שבו ChatGPT מסרב לנסח בדיחה שוביניסטית, או כש-Midjourney מטשטש את דיוקן הילד שביקשתם להעלות לפוסטר שיווקי. זו לא “תקלה”; זה רגע שבו הכללים שקראתם עליהם בפרק הקודם מקבלים צורה מוחשית. המודל בודק את ההנחיות הפנימיות שלו בדיוק כמו שאתם בודקים את לוח הפגישות לפני שליחת מייל ללקוח.
באותו אופן, Claude יוסיף לעיתים משפט זהיר: “ייתכן שהמידע מיושן” – תזכורת לשקיפות ולגבולות הידע שלו. ברקע פועלת מערכת חוקים שמעדיפה לחסום תשובה לא ודאית מאשר לספק לכם טעות שעלולה לעלות כסף או אמון. כך עיקרון האחריות מתורגם ברגע לחוויית משתמש מאוד יומיומית: הסירוב הקצר מציל אתכם מלצרוף הצעה עסקית עם נתון שגוי.
למה המודל לפעמים עוצר, שוכח או מתנצל
כשאתם רואים את ההודעה “I’m sorry, but I can’t help with that”, אין פה גחמה של המערכת אלא ניגוד בין ההוראות שלכם לבין ההוראות הבסיסיות שלה. תחשבו על שני מנהלים שמבקשים מאותו עובד לבצע משימות סותרות; הוא נאלץ לבחור במי לשמוע. עבור המודל, הקוד האתי הוא המנהל הבכיר, ולכן הבקשה שלכם נדחקת לשוליים.
ומה לגבי רגעים שבהם הוא “שוכח” הנחיה קודמת? הזיכרון הזמני נועד לצמצם סיכון של חשיפה לא רצויה. ברגע שהשיחה מתארכת, חלק מההקשר מתגלה כפחות רלוונטי או רגיש ומוסר מן השיחה כדי לשמור על פרטיותכם ועל בטיחות המערכת. אם תבחנו את השורות שמוחזרות בצ’אט, תגלו שכל קפיצה כזו היא תוצאה של תעדוף עקרונות: קודם פרטיות, אחר כך נוחות.
מה עושים מחר בבוקר
הדרך הפשוטה ביותר למזער התנגשויות היא לנסח מראש בקרת נזקים משלכם: לפני כל פרומפט, שאלו “האם המידע פה יזיק אם יודלף?”; אם התשובה מהססת – השמיטו את הנתון. בזמן שהמודל עובד, אפשר לבקש ממנו להסביר בקצרה את שיקולי הבטיחות מאחורי תשובה מוגבלת. לא רק שתקבלו שקיפות טובה יותר, אלא שגם תאספו תיעוד פנימי שמקל על דיון צוותי אם מתגלה פער.
כשאתם זקוקים לחומר רגיש, חלקו את המשימה: בקשו מ-ChatGPT לנסח שלד כללי, ואז הוסיפו בעצמכם את המספרים שבכל מקרה לא רציתם לשתף במערכת חיצונית. זה בדיוק יישום עיקרון המידתיות; אתם אוספים רק את מה שהמודל צריך. ולבסוף, זכרו שההתניה לתמרור “עצור” עובדת לטובתכם: אם חשתם שהבינה המלאכותית מהססת, קחו צעד לאחור, בדקו את גבולות הקוד האתי שלכם, וחזרו לשיחה עם הוראות מדויקות יותר. ההתקדמות אולי איטית בחצי דקה, אך היא חוסכת שעות של תיקונים ומונעת פגיעה במוניטין.
