עושים עתיד עם רן לוי - השינוי הגדול של עולם העבודה: תומר סיימון, המדען הראשי של מיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח

בתקופת הקורונה, כארבעים אחוזים (!) מהעובדים שקלו להחליף את מקום עבודתם. שוק העבודה ספג, אם כן, זעזוע משמעותי - ועושה רושם שהזעזועים האלה רק בראשיתם. כיצד השפיעה העבודה מהבית על ארגונים, מנהלים ועובדים? איזו השפעה יש לכלי בינה מלאכותית על הפרודוקטיביות של עובדים? כיצד משתנה עולם המחקר המדעי בעקבות חדירתם של כלי בינה מלאכותית, ולבסוף, האם ואיך אפשר לשלב כלי בינה מלאכותית במערכת החינוך הישראלית, ומה צריך לעשות כדי לעזור למורים לנצל את הכלים החדשים האלה?

---

תאריך עליית הפרק לאוויר: 28/01/2024.

[מוזיקת פתיחה]

קריין: רשת "עושים היסטוריה".

[מוזיקה]

רן: שלום וברוכים הבאים ל"עושים עתיד". אני רן לוי.

[מוזיקת רקע]

יכול להיות ששמעתם את המונח הזה, שזכה לפופולריות לא מבוטלת בתקופת הקורונה, The Great Resignation - ההתפטרות הגדולה. המילה "גדולה" מתאימה מאוד בהקשר הזה. על פי האורח שלי בפרק, ד"ר תומר סיימון, המדען הראשי של מיקרוסופט ישראל, סקר שביצע החברה העלה שלא פחות מ-40% מהעובדים שקלו להחליף את מקום עבודתם בתקופת הקורונה, לעומת כ-5% בזמנים רגילים. שוק העבודה אם כן, ספג זעזוע רציני בתקופת הקורונה, ועושה רושם שהזעזועים האלה רק בראשיתם. בשיחה שלי עם תומר דיברנו על ההשפעה של עבודה מהבית על ארגונים, מנהלים בארגונים ועל העובדים עצמם. איזו השפעה יש ל-Generative AI, למשל Chat GPT, על הפרודוקטיביות של עובדים בארגון, וספציפית איזו השפעה יש ל-Copilot על הפרודוקטיביות של מפתחי תוכנה. כיצד משתנה עולם המחקר המדעי בעקבות חדירתם של כלי בינה מלאכותית, ולבסוף, האם ואיך אפשר לשלב כלי בינה מלאכותית במערכת החינוך הישראלית, ומה צריך לעשות כדי לעזור למורים לנצל את הכלים החדשים האלה.

אחרי הפרק הזה, "עושים עתיד" יוצאת לפגרה לתקופה לא ידועה בשאיפה לא ארוכה מדי. זה לא שנגמרו לי אנשים מעניינים לשוחח איתם, להפך, יש לי רשימה של עשרות אורחים פוטנציאלים, כולל כאלה שאתם, המאזינים, המלצתם עליהם. אבל התקופה הנוכחית היא תקופה מאתגרת בכל מיני מובנים, ואני מרגיש שאני צריך כרגע להתמקד על כמה תחומים חשובים לחברה ולרשת הפודקאסטים שלנו, אז בינתיים אני אפסיק להוציא פרקים חדשים של הפודקאסט. אגב, למקרה וחששתם, "עושים היסטוריה" ממשיכה כרגיל, ואני אחזור להעלות פרקים של "עושים עתיד" ברגע שהתנאים יאפשרו זאת. האזנה נעימה.

[מוזיקת רקע]

ד"ר תומר סיימון הוא המדען הראשי של מיקרוסופט ישראל מחקר ופיתוח. קודם לכן היה עתידן ודירקטור בכיר לחדשנות ומחקר אקדמי של חברת אמדוקס, הוא חבר במספר ועדות לאומיות, ומלווה בכירים רבים במערכת הלאומית הישראלית בבניית אסטרטגיות ארגוניות ולאומיות. במהלך משבר הקורונה הוא היה חבר בצוות ראש הממשלה לבניית אסטרטגיית יציאה, והחזרת המשק לפעילות עסקית ותפקוד. היי תומר.

ד"ר סיימון: אהלן.

רן: ברוך הבא ל"עושים עתיד".

ד"ר סיימון: תודה רבה.

רן: תודה רבה שהגעת. במקרה שלך זה אפילו די קרוב יחסית,

ד"ר סיימון: כמה דקות צעידה.

רן: מיקרוסופט והמשרדים שלנו ממש באותו הרחוב פחות או יותר.

ד"ר סיימון: כן, כן.

רן: אז ככה בתור נקודת התחלה. בוא נחזור קצת אחורה, ככה בפתיח הזכרתי שהיית חבר בוועדה של הקורונה.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: אז נחזור ככה את השלוש שנים אחורה ומגיפת הקורונה עשתה שינויים די משמעותיים, טלטלות די משמעותיות בשוק העבודה. אתה קראת לזה באחת ההרצאות שלך, The Great Reshuffle.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: reshuffle בעברית - ערבוב מחדש, או משהו שכזה. למה הכוונה?

ד"ר סיימון: אז תראה, כשמסתכלים רגע על נתוני האבטלה, נגיד לפני ואחרי הקורונה, זה נראה אותו דבר. אבל אם אתה מסתכל על הפרטים, משהו קרה, אני אתן לזה מטאפורה לשיטפונות בנגב, שרואים את זה, את הגשרים של הנגב, השיטפון עובר. יש חול מתחת לגשר, מתחת לעמודים, ואחרי שיטפון זה נראה אותו דבר. אבל בזמן השיטפון הייתה התחתרות מאוד מאוד עמוקה, כמעט כל החול שהיה שם הוסע ושקע חול חדש, אבל לפני ואחרי זה נראה אותו דבר. וכשמסתכלים על נתוני העבודה, אז רואים שאנשים… ההתפטרות הגדולה הגיעה אחר כך וקרה משהו בפנים, במהלך הקורונה, כי זה אילץ הרבה מאוד אנשים, אילץ ואיפשר להרבה אנשים לחשב מסלול מחדש, כי פתאום כל, זה לא רק היה בישראל, זה בכל העולם, אף אחד לא עובד, הכל סגרים, כאילו אי אפשר להגיע למשרדים.

רן: פתאום אתה בבית, פתאום יש לך הרבה זמן לתחביבים שלך או לחילופין אתה תקוע עם הילדים בסיר לחץ.

ד"ר סיימון: אז אפרופו, מי שהמחקרים, וגם אחד מה-Work Trend Index בכלל של מיקרוסופט מ-2021 מראה, שמי שהכי הושפע זה דווקא ההורים. הרווקים, רווקות, לא היו בילויים, לא היו מקום, אז פשוט עבדו. אוקיי? אבל פתאום ההורים חיים ביחד, והיה איזה מושג, ועוד מעט נחבר את זה בחזרה ל-Great Reshuffle, שקראו לזה work-life balance, האיזון הזה בית-עבודה. ואני לא מקבל את המושג הזה כבר מבערך 2014, אני קורא לזה work-life integration, כי העבודה זה חלק מהחיים שלנו, וזה רצף אחד, ואנחנו צריכים לראות איך באמת עושים את האינטגרציה בצורה הרבה יותר נוחה, ולא איזה איזון שאנחנו באיזו מלחמה בין העבודה לחיים שלנו. בקורונה, פתאום העבודה והחיים ביחד במקביל… אני רגע אשים זה… נשים הושפעו מזה הכי הרבה, כי קראו לזה…

רן: דווקא נשים, אתה אומר?

ד"ר סיימון: כן, קראו לזה ה-double double shift, כי בדרך כלל, זה היה לפני הקורונה, זה היה נקרא double shift, שבעצם אישה הייתה עובדת בעבודה, חוזרת הביתה וצריכה לטפל בילדים, זה המשמרת השנייה ולתחזק את הבית, ופתאום היא צריכה לעשות הכל במקביל כל הזמן. אז זה היה נקרא ה-double double shift של הנשים. רק בסגר השלישי בערך בעולם זה התחיל להתאזן, ומקומות העבודה התחילו להבין, רגע, יש פה איזה משהו, אנחנו חייבים להסדיר ולהוריד את הדבר הזה.

אבל, אנחנו נגיע כנראה גם, אולי יותר מאוחר, להאדרת הכישורים, אבל אחד מהדברים שהגבילו הרבה מאוד אנשים, שרוצים ללמוד או להגיע לאיזה מקצוע זה… או תפקיד, גיאוגרפיה. לא כל האנשים יכולים לקום ולעזוב את העיר שלהם, את המדינה שלהם, ו… לעזוב. בארצות הברית זה מדינה, אומה, נקרא לזה, הרבה יותר ניידת, אבל רק מי שיש לו תואר ראשון ומעלה. מי שאין לו השכלה גבוהה כמעט ולא נייד. ופתאום העבודה מרחוק פתחה לי הרבה אפשרויות. אני, רגע, אני לא צריך לעבור מדינה, או יבשת, אני יכול לעשות את העבודה הזאתי מרחוק, וזה איפשר…

רן: אבל זה טוב לחברות, פתאום נפתחו להם עוד…

ד"ר סיימון: talent pools מאוד מאוד רחבים.

רן: כן.

ד"ר סיימון: אבל זה עזר גם לטפל באיזה… משבר זהות של אנשים, upskilling, האדרת כישורים בעברית, שאולי נוכל להגיע גם אל זה, ופתאום אני יכול לעבוד במה שאני רוצה אולי, כי אני לא חייב לעבור. ואנשים, זה הגיע אחר כך ב-20… סוף 2021, תחילת 22', קוראים לזה The Great Resignation, ההתפטרות הגדולה… הסקר, יש כל חצי שנה, מיקרוסופט מנהלת באינטנסיביות, מתחילת הקורונה, מה שנקרא Work Trend Index, כל חצי שנה סקר מאוד מאוד מקיף של שוק העבודה ומגמות, כל פעם ב… באספקט אחר. בסוף 21' זה הראה שבעצם 40% מהעובדים שוקלים להחליף מעסיק… באותה שנה. וזה היה כאילו, רגע, זעזוע, רגע מה קורה, 40% מהעובדים, זה…

רן: כמה זה הנומינל בדרך כלל?

ד"ר סיימון: 5% בשנה,

רן: הווו…

ד"ר סיימון: זה כאילו, במקרה זה… המספרים.

רן: קבוצה ענקית!

ד"ר סיימון: זה, בגלל זה זה The Great Resignation, אבל הם לא שאמרו רגע, "להתפטר ואלך להיות מובטל". "אני רוצה לשנות את הקריירה שלי, אני יכול לשנות תעשייה, אני יכול לעבור תעשייה", ופה זה רגע של ה-Great Reshuffle, אנשים פתאום הבינו שיש להם הזדמנויות, אולי להגשים חלומות, אולי רגע פתאום המגבלה הזאת של המקום הפיזי של העיר שלי, אני יכול להתחיל להתמודד דרך הדיגיטל הזה, עם הזדמנויות מאוד מאוד גדולות מסביב לעולם, וזה החלק מה-Great Reshuffle שהגיע ביחד עם ה-Great Resignation. היו כל מיני מגמות מאוד מאוד מעניינות שאם אתה מסתכל על העומק, אתה רואה את ההתחתרות, אבל לפני ואחרי אתה רואה כאילו, במספרים, באחוזים, בממוצע, נראה כאילו שלא היה שינוי.

רן: מדהים לחשוב, כמה שלמגפות, בהיסטוריה האנושית, יש השפעה על ה… על החברה… המוות השחור, במאה ה-14.

ד"ר סיימון: אז המוות השחור… יש הרבה מאוד הקבלות לקורונה, ומה שקרה לאחר מכן…

רן: הוא למעשה ביטל את השיטה הפאודלית ומשמה נפתח הפתח לרנסנס. והנה הגיעה הקורונה, ועשתה רישאפל חזק,

ד"ר סיימון: נכון, אבל תראה את האינפלציה, תראה את מה שקרה, כי המוות השחור או המגפה השחורה בעצם הרגה כ-50% משוק העבודה, ואז לא היו עובדים. ובעצם, המגפה השחורה, המוות השחור, לא משנה, היה אחד מהמעצימים הכי גדולים של נשים בתקופה הזאתי כי לא היו עובדים ואז הייתה צריכה לקחת, רחמנא ליצלן, נשים לעבודה, וזה פתח להם המון המון הזדמנויות, שאחר כך לצערנו נסגרו. אבל גם השכר קפץ ב-50%, אם אתה מסתכל על מה שקרה לפני שנה וקצת, התחרות בשוק והשכר שהלך ועלה בהרבה מאוד סקטורים, זה הרבה מאוד השפעות של אחרי מגפות עולמיות כאלה, שפתאום יש צורך בשוק, כי גם בקורונה מתו הרבה מאוד מיליונים ברחבי העולם, והייתה השפעה, פחות על גיל העבודה אבל הרבה מאוד על מקומות העבודה, ואנחנו רואים הרבה מאוד אפקטים מאוד מאוד דומים, בין המגפה השחורה לקורונה, על הכלכלה ועל שוק העבודה.

רן: הזכרת את המונח "האדרת כישורים".

ד"ר סיימון: נכון.

רן: מה הכוונה?

ד"ר סיימון: אז upskilling, אנחנו… שאנחנו עכשיו מדברים, ושוק העבודה אנחנו מדברים שיש בעצם, כל הזמן דיברו על reskilling, הכשרה מחדש… יש reskilling, upskilling ו-outskilling, זה השלושה ה-skilling של איך אני עכשיו יכול לרכוש כישורים חדשים, אז reskilling זה איך אני עושה הסבה מקצועית. אני עכשיו בהייטק ורוצה לעבור להוראה אז אני צריך ללכת ללמוד מקצוע חדש, ממש reskilling, להכשיר את עצמי מחדש. upskilling זה בעברית זה "האדרת כישורים", זה איך אני עכשיו מפתח, ונוצרת… עכשיו יש AI, אז אני צריך לעשות upskilling, ללמוד כישורים שלא ידעתי וזה עדיין בתחום המקצוע שלי.

רן: הליבה של המקצוע.

ד"ר סיימון: הליבה שלי, ואז אני צריך להאדיר את הכישורים שלי בנושא הזה. outskilling זה נושא שהתפתח גם בשנתיים האחרונות, גם אפרופו בעקבות הקורונה בעיקר, של מעסיקים שמבינים את האחריות שלהם בשוק העבודה, ולפני שהם מפטרים עובדים הם נותנים הכשרה, שתיתן להם skilling למצוא את התפקיד הבא שלהם ביתר קלות.

רן: הוו, זה ממש פילנתרופיה…

ד"ר סיימון: זה מבט, זה מבט מרחיב של לא מעט מעסיקים… ו-upskilling זה חוזר לעידן של שוק העבודה, ומה שאנחנו מדברים עכשיו עם הבינה המלאכותית, איך אני עובד לצידה, בכל מקצוע, בכל סקטור, פתאום הבינה המלאכותית, ה-Chat GPT הזה, עם Generative AI, יכול לעזור לי, ואני צריך לעשות עכשיו את האדרת הכישורים הזאתי, כדי לעשות את התפקיד שלי, ולהביא ערך גבוה יותר. גם אם אני רוצה להתקדם, זה היה גם האדרת כישורים, אם אני רוצה להתקדם בניהול…

רן: אהם.

ד"ר סיימון: לך תלמד ניהול, זה upskilling. זה כל מיני כאלה דברים שאני רוצה לעשות, אז זה רק עוד מושג שילווה אותנו, אני משער.

רן: כן, תכף גם אנחנו נדבר באמת על ההשפעה של בינה מלאכותית, על ההקשר הזה.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: אבל אם עדיין נשאר בגבולות של ה-Great Reshuffle, ראינו איזושהי השפעה על שוק העבודה, מעבר לניוד הזה שאנשים שעזבו מקום אחד עברו למקום אחר, היו לזה עוד השלכות בעולם האמיתי?

ד"ר סיימון: כן, קודם כל… הייתה עוד… יש עוד תופעה של התפטרות שמלווה אותנו כבר כמה שנים מאז הקורונה, שזה רגע ל… המחסום ול-upskilling… יש בעצם שלושה חסמים ל-upskilling, אחד זה רגע בכלל איך אני רוכש, אחד זה זהות ואחד זה מיקום… וחלק מזה זה הזהות שהיום אתה רואה את Gen Z, שזה בעצם עד גיל 25-6 כזה בערך בשוק העבודה, מעדיפים להיות מובטלים מאשר לעבוד בעבודה שלא מביאה להם ערך או לא תורמת להם, שהם חושבים שלא שווה לעבוד בשבילה. וזה… גם רואים את זה, וזה גם קצת מטה את המספרים, כי כשאתה בודק אבטלה, השיעור רק כאלה שמחפשים עבודה. ויש כאלה שנמצאים לא מובטלים… כאילו מובטלים, אבל לא מחפשים עבודה, אז הם לא נספרים בכלל במדידה הזאתי. זה שיעור המועסקים, וזה גם רגע מאוד מאוד מעניין לראות את הדבר הזה. בארצות הברית למשל, כל תחום ה-hospitality, מסעדות, האמת רואים את זה גם בארץ, שהרבה אנשים לא רוצים לשטוף כלים, לא רוצים להיות מלצר. כאילו, ואז היה מחסור מאוד מאוד קשה למסעדנים למצוא את העובדים האלה, ו… "לא רוצה. אני מעדיף להיות מובטל, כאילו, לשבת בבית, לא לעבוד, מאשר לעבוד בעבודה שהיא לא תורמת לי לקידום, לפיתוח הרוח שלי, לפיתוח הקריירה שלי, לפיתוח העצמי שלי", וזה אנחנו רואים מסביב לעולם את הדבר הזה.

רן: מעניין, זה חלק מאיזושהי מנטליות של הדור החדש, אולי, שהוא ספג באיזה שהיא צורה, כאילו.

ד"ר סיימון: דור חדש, תפיסה יותר חשובה של "מה אני? איזה… מה הזהות שלי? מה אני רוצה לתרום? האם אני מוכן לשבור את הזהות שלי?". אפרופו, יש את ה… זה חוזר למהפכה התעשייתית הראשונה, אבל… נוצר הצווארון הכחול והצווארון הלבן. יש משהו שנקרא pink collar, צווארון ורוד, ופה אנחנו רואים מעבר מאוד מאוד גבוה של דווקא גברים לעבודה. צווארון ורוד זה עבודות ש… סקטורים שבצורה לא פרופורציונלית, נשים עושות אותן… מורות, גננות, בארצות הברית זה גם ספָּריות, זה כל מיני מקצועות האלה, ושאוטומציה לא יכולה לגעת בהם. אנחנו צריכים את הקֶשר, עובדות סוציאליות, אפרופו, ואז אנחנו רואים גם מעבר של הרבה מאוד גברים לפינק קולר, יש שם איזה משבר זהות כזה שהם צריכים לעשות עם עצמם, ואנחנו רואים כזה מעבר גם ברחבי העולם לפינק קולר של גברים.

רן: אז אחד מההשפעות הכי דרמטיות אני חושב שהזכרנו כבר בקשר של הקורונה, זה העבודה מהבית.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: וזה אומר שהרבה ארגונים, גם בישראל, גם בכל העולם, פתאום צריכים ללמוד, היו צריכים בבת אחת ללמוד להסתדר עם סיטואציה של… פתאום הארגון כבר לא נמצא באיזשהו לוקיישן אחד, אלא כולם מבוזרים ברחבי העולם. איך זה השפיע על ארגונים כשאתה מביט על זה ממבט על?

ד"ר סיימון: מהרבה מאוד אספקטים, אני אתחיל רגע מהתפיסה הכי קלה רגע של סייבר, כביכול. סייבר זה אומר שאתה עכשיו, הנה הגענו פה למבנה שלך, אולי יש לך רשת ארגונית, אני עכשיו עובד שלך בחברה, ואז אני מתחבר לרשת, אני מקבל את כל האמצעי האבטחה ברשת. אבל פתאום הלפטופ זה המשרד שלי, אני מכל מקום. עכשיו איך, אין את המשמעות ל-perimeter, אין גבול לארגון, כי יש גם את כל מה שנקרא digital nomads, אז אני יכול לעבוד מכל מקום. אם אני כבר, מה אכפת לך אם אני עובד עכשיו מהבית או מחו"ל? אם אני נותן לך את ה… אז פתאום זה אומר שאתה צריך לתת לי שירותים, ופתאום להגן עליי איפה שאני. זה רגע הרחבת הסייבר, אבל זה אומר שפתאום כל העובדים צריכים חיבוריות תמידית, וזה משהו שהארגונים לא ידעו לעשות… ופתאום ה… הארגונים נותנים רוחב פס מהארגון החוצה, ופתאום אני צריך לתת רוחב פס מאוד מאוד גבוה מהחוצה לתוך הארגון. וזה גרם להרבה מאוד שינויים. גם בתעבורת האינטרנט, יש שינוי מאוד מאוד גדול בתעבורת האינטרנט בזכות, בגלל הדבר הזה, אבל הרבה מאוד שינויים. וכמובן, ארגונים שלא היו רגילים לעבוד בכלים דיגיטליים, היה זינוק מאוד מאוד גדול, אני לוקח את ה-teams כדוגמה, זה היה עלייה של מעל 300% בשימוש בארגונים, וזה רגע חלק מהתהליך הזה.

רן: כן, לא הכרנו מושגים כמו teams, כמו זום, דברים כאלה. כמעט לא השתמשנו בהם.

ד"ר סיימון: היה, אבל זה היה כאילו אולי לפגישות בתוך הארגון, שאני עובד עכשיו מול ארה"ב אז אנחנו נפגשים ב-teams, אבל פתאום רגע, זו הדרך לעבוד. וזה הצד ש… לתעשיות או ניהול מסורתי גם היה קושי עם זה כי הרבה פעמים, ואני לוקח רגע ניהול מסורתי גם בישראל, בישראל היה מאוד נהוג, רגע, אם אתה מגיע למשרד, אז מבחינתי אתה עובד, ראיתי אותך במשרד, זה בסדר. אבל עכשיו, איך אני בכלל, אתה בבית…

רן: זהו, זה כבר שאלה של…

ד"ר סיימון: אתה עובד?

רן: איך הניהול אולי מסתדר?

ד"ר סיימון: אז הניהול היה צריך להשתנות.

רן: איך המנהלים מסתדרים?

ד"ר סיימון: וזה רגע חלק ממה שקרה ולא קרה בחלק מהארגונים, אבל זה חלק מהשינויים, שאפרופו מתוך, השתי חמישיות, מתוך ה-40% העובדים שרצו להתפטר, הסיבה הראשונה, מעל 50% מהעובדים אמרו בגלל שהמנהל שלהם לא התחשב בקשיים של העבודה מהבית, ואז אמרו, "רגע, אם לא מתחשבים בי, התרבות הארגונית לא משתנה ומתאימה את עצמה לדבר הזה, אני לא רוצה להיות פה. אני רוצה להיות במקום שמאפשר לי את התהליך הזה", וזה רגע חלק מהתהליכים שמנהלים צריכים היו פתאום לשנות את הדרך שהם מודדים ומסתכלים על התפוקות שלי. בדרך כלל זה היה, שוב, ראו אותי במשרד מבחינתם אני עובד.

רן: כן, אתה מתקתק על המחשב, סימן שאתה עובד.

ד"ר סיימון: כן, נגמר. ואז רגע זה היה צריך איזה בגרות ניהולית אחרת ותהליך ניהולי, שינוי התרבות הארגונית… אני יכול להגיד שהרבה מאוד ארגונים עברו בסגר הראשון לדיגיטל, כשנגמר הסגר, החזירו את הכול, כי חשבו, "טוב, זה נגמר", ואז נאלצו להתמודד עם זה שוב בסגר השני. היו תהליכים מאוד מאוד מעניינים, אבל אני יכול להגיד שהרבה מאוד מהתעשייה המסורתית, אפילו הפיננסית, נקרא לזה חצי מסורתית, חזרה לאחור כמעט במלא אחוז גם בישראל.

רן: זאת אומרת, חזרו למשרד הכוונה?

ד"ר סיימון: חזרו למשרד, וכמעט לא מאפשרים לעובדים, וזה רגע חלק ממה שיש פה, איזה איזון שנצטרך לראות איך מאזנים אותו, אבל נצטרך, לא 100% בבית, לא 100% במשרד, צריך לראות רגע איך כל ארגון לפי הסוג שלו מוצא את ה-balance, וכן מאפשר לעובדים לשמר את הגמישות, וזה גם אחד מה… במחקר, ב-Work Trend Index, הראו ש… וזה גם חלק מה-Great Reshuffle, אנשים מחפשים סקטור, מעסיק, עבודה, שמאפשרת לגמישות עם החיים שלי. כאילו שזה, מבינים רגע, החיים והעבודה אחד הם, ובואו נראה איך אנחנו מנהלים אותם בצורה רציפה.

[פרסומת]

רן: זאת אומרת, אם אני מבין מה שאתה אומר, אז עושה רושם שזה לא עומד להשתנות לגמרי חזרה. זאת אומרת הגלגל הזה לא יחזור לאותו מקום שהיינו ונעבוד עכשיו מהמשרדים.

ד"ר סיימון: אני מקווה.

רן: אלא… אתה מקווה?

ד"ר סיימון: כן.

רן: למה אתה מקווה?

ד"ר סיימון: כי אני רואה מקומות שחזרו, כן.

רן: אז, אז בוא תן לי להיות ה… אתה יודע, ה-reteam…

ד"ר סיימון: כן.

רן: או האיפכא מסתברא כמו שאומרים. לעבוד מהבית, מבחינת המעסיק, אני לא באמת יודע אם העובד שלי עובד. זאת אומרת, צורך העניין עכשיו הוא… הלך לראות סרט.

ד"ר סיימון: אוקיי.

רן: מה עושים?

ד"ר סיימון: אז השאלה רגע, מה אתה מגדיר את העבודה, ואיזה, איך אתה מודד את התפוקות או את הערך, ואכפת לך רגע אם אני עובד עכשיו, אם אני כותב את המסמך שביקשת ממני, מהים, בהוואי, קיבלת אותו. אם זו ההגדרה שלי, איכפת לך גם באיזה שעות אני עובד? הרי כל השמונה עד חמש הלך למפעלים של המאה… של המהפכה התעשייתית הראשונה. כאילו ההגעה הזאת למשרד והעבודה אז במשמרות מאוד מדויקות, התשע שעות האלה, הכל מהמהפכה התעשייתית הראשונה, אנחנו במהפכה התעשייתית הרביעית, אנחנו צריכים לעבור כמה וכמה שינויים, אפרופו, חוקי העבודה בישראל הם מותאמים למהפכה התעשייתית השנייה. זה רגע…

רן: יש לנו עוד איפה להתקדם, כאילו…

ד"ר סיימון: לא השתנו כמעט מ-1956, זה דיון מאוד מאוד מעניין לראות איך זה משפיע על שוק העבודה הישראלי, אבל זה, אנחנו צריכים עוד לעשות פה כברת דרך בניהול, בתפיסת הניהול, בכלים, במעבר הזה, כי ככל שעובדים גם, לא רק מפתחים, יעבדו עם AI לצידם, אולי הערכות זמנים, אולי נעשה יותר עבודה, אולי נעשה את זה ביותר מהר, אז רגע, הרבה מאוד שינויים שהניהול עדיין צפוי וצריך לעשות וצריך כבר להתכונן אליו היום.

רן: אז, אז בוא נדבר על זה באמת. איזה שינויים התרחשו מאז שבעצם Generative AI נכנס לחיינו בשנה האחרונה?

ד"ר סיימון: תראה, אני חושב שזה היה אנדרו אִנְג שאמר ב-2017, 2018 שכל דבר שלבן אדם לוקח עד שנייה לעשות, בינה מלאכותית היא יכולה לעשות את זה כבר, זה פתאום אנחנו, שנים בודדות לאחר מכן, וזה לא שנייה. זה כבר שעות של עבודה, ולפעמים ימים של עבודה אני יכול לעשות, לרכז את זה בשעה שעתיים של עבודה ולסיים את זה, וזה רגע חלק… האצה מאוד מאוד משמעותית. נורברט וינר, הוא היה מתמטיקאי, מדען מחשב, פילוסוף אמריקאי. בתחילת המאה ה-20, הוא בעצם עוד נולד במאה ה-19 בכלל… אבל חלק מהדברים שהוא אמר ששתי… הוא לקח את כל המהפכות התעשיות, אמר בעצם, חילק את זה לשתיים אחרות לגמרי. הוא כתב את זה כבר אחרי, במהפכה התעשייתית השנייה, כלומר, לקראת השלישית שכבר התחילו המחשבים. הוא בעצם אמר, "המהפכה התעשייתית הראשונה שאנחנו החלפנו את ה… שריר האדם כמקור האנרגיה, המהפכה השנייה", והוא אמר את זה שוב בשנות ה-50, "שתהיה להחליף למוח". רגע של… להחליף את ה-brain power, בהתחלה את ה-muscle power, ואז את ה-brain power. אז הוא אמר, "זה עדיין לא קורה, זה מתעצב", אבל הוא כבר אמר רגע, "לשם זה הולך".

ועכשיו פתאום יש לנו איזו אוגמנטציה מדהימה, ליצירתיות שלנו, למי שאנחנו, ולהביא את זה ביחד עם Generative AI ולייצר פתאום דברים מעמיקים, מקיפים, מאוד מאוד מהר, ולעשות איטרציות, אולי פינג פונג, אם לא להיעלם לך עכשיו, שביקשת ממני איזה מסמך, עכשיו תחקיר לאיזה פודקאסט שאתה עושה, ונעלם לך לשבוע, ולא, פתאום איזה איטרציות מהירות, מתחילים לכוון, ומתחילים רגע לעבוד הרבה יותר אג'ילי, זה מי שבנושא הזה, ו… פידבקים, ושוב, שרשרת הערך משתנה, וזה גם התהליך… ז'אק אלול כתב ספר מרתק, עליו אני אמליץ גם, שנקרא "The Technological Society", כתב אותו בינואר 64', עוד מעט 60 שנה. וחלק הוא, בחן את החברה הטכנולוגית, אבל לא דרך הטכנולוגיה, אלא דרך השיטה שמטמיעה הטכנולוגיה, כי זה טכניקה, זה שיטות, הטכנולוגיה מכניסה לנו המון המון דברים. אני אתן דוגמה אחת ש… מהפכת הדפוס, אנחנו אמצע המאה ה-15, ומהפכת הדפוס לא הכניסה לנו דפוס, היא הכניסה בעצם, מה שאפשרה למשל למדינות, או לארגונים, זהו בירוקרטיה, פתאום יש טפסים, יש ניירות, יש תהליכים…

רן: כן.

ד"ר סיימון: וזה רגע חלק…

רן: יש רישום מסודר.

ד"ר סיימון: יש רישום מסודר, יש אישורים, אתה יכול למלא את הטופס שלך, ופתאום רגע, זה טכנולוגיה, זה דפוס, פתאום זה תהליך כזה שהטכנולוגיה מאפשרת, ואז יש תהליך מאוד מאוד משולב של טכניקה, שיטה והטכנולוגיה עצמה, ואז השילוב הזה משנה לנו את החברה ומשנה לנו את הדרך שבה אנחנו בכלל פועלים בעולם הזה. שוק העבודה עבר כמה וכמה שינויים מאוד מאוד גדולים. קודם כל, אם אנחנו חוזרים ל… אני אגיד במרכאות, "האדם הפרימיטיבי" או האדם של העולם הישן, לא עבדו. היו צריכים לעשות את המינימום, לא הייתה תפיסה כזאת של ללכת לעבודה. אני עושה את המינימום כדי לשרוד, וכאילו, אני לא עובד. כאילו, אחד השינויים הכי גדולים בכלל היו עם וויליאם הכובש באנגליה, 1066, שהוא מגיע פתאום בכיבוש הנורמני לאיזה עם אחר, והיה שם ברטר, ופתאום רגע, הוא דורש מיסים, לאסוף מיסים, צריך לממן מלחמות, צריך לממן כלכלה, פתאום שלטון, ואז התחילה שם תפיסת עבודה, עם שכר. שזה גם רגע, אתה גם רואה כל מיני אירועים כאלה מאוד מעניינים, אבל זה תקופה מאוד מאוחרת כבר. אנחנו כאילו, זה לפני אלף שנה, פחות מאלף שנה… וזה לא, יש לנו היסטוריה הרבה יותר ארוכה, לא הייתה תפיסת עבודה בכלל, בדבר הזה, וכשאנחנו מתקדמים עם הזמן, אז המהפכה… היית רוצה בסוף, היו לך איזה כישורים מינימליים, שיכולת לעבוד גם פה וגם פה ולעשות את זה למרות שאני לא אגע רגע ב-apertenship, אני יכול לגעת בזה קצת אולי כשנדבר על חינוך, ואיך הוא משתנה, אבל אני לא הייתי צריך באמת ללמוד כמעט משהו חדש, יכולתי לעבור בין תחומים, וכבר זה היה כאילו…

רן: אז מה שנקרא unskilled work, או משהו כזה.

ד"ר סיימון: unskilled. בגדול, זה היה skilled, אבל זה באמת מינימלי. פתאום המהפכה התעשייתית הראשונה מגיעה, ופתאום רגע, אני צריך רגע, שם זה היה עדיין בסיסי, שזה skilled, אבל פתאום, רגע, אני צריך כבר השכלה. במהפכה התעשייתית השנייה, תחילת המאה ה-20, פתאום אנחנו צריכים תואר בהנדסה, תואר בתארים מתקדמים, כלומר, אני צריך פתאום לעשות את זה קפיצת השכלה ולמידה מאוד מאוד משמעותית. upskilling או reskilling, שלא היה כבר, אבל עכשיו אני מדבר איתך 100 שנה, כאילו, מאה וקצת שנים, לא אלף שנה. מאה וקצת, פתאום אנחנו מתחילים בתהליך של כישורים נדרשים ואינטנסיביים יותר ויותר ללמידה, עד לדוקטורט וכולי וכולי, ששוב, במאה ה-19 כמות הדוקטורטים הייתה בעולם שולית מאוד, ובכלל, רמת האוריינות השפתית והמתמטית הייתה כמעט לא קיימת. ופתאום, בגבול הזה של סוף המאה ה-19 עד המאה ה-20, העולם היה צריך מהפכת אוריינות שפתית ומתמטית מאוד מאוד גבוהה… ושם זה היה פתאום, ואז אנחנו מאז בגדול במרוץ, של כל המאה ה-20, המהפכה התעשייתית השלישית, בטח הרביעית, כל פעם, רגע, כישורים, מחשבים, תלמד את התוכנה הזאתי, וזה פתאום נהיה עולם מאוד מאוד שונה. וזה מתחבר גם למה שקרה, נסגור את המעגל עם הקורונה, כי זה חלק מהמרדף הזה, לאנשים גם נמאס מה"מרוץ עכברים" הזה, רגע אני אקרא לזה, וחלק פרשו, הלכו ל-reshuffle, הלכו ל… לא פרשו משוק העבודה, פשוט הלכו לסקטור אחר, שהם יכולים להיות רגע ב… יותר רגוע.

רן: אפשר להוריד את הרגל מהגז.

ד"ר סיימון: יותר רגוע, תן לי, אני רוצה להגשים את עצמי, אני רוצה לעשות את העבודה שלי, אני לא צריך את המרדף הזה. ופה עכשיו חוזר שאנחנו ברביעית, אז רגע, שוב, ה-AI הזה, פתאום פה. ועכשיו איך אני לומד אותו? אבל, וזה רגע מתחבר ל-Generative AI שמביא לנו את זה פתאום ברמה אחרת לגמרי, כי דרך השפה, אני לא צריך תואר, אני לא צריך כלום, אני פשוט צריך יכולות שפה פשוטות ולהתחיל עם פרומפטים, לדבר איתו ולקבל תוצרים. וזה פה עשה קצת איזה איזון מאוד מאוד משמעותי שהוריד, או לחץ על הברקס מבחינת המרוץ הזה ומאפשר לאנשים לעשות עכשיו יישור קו מאוד מאוד גדול של כישורים, פותר הרבה מאוד בעיות שכבר רואים גם של אי שוויון גם בחינוך, גם בהרבה מאוד דברים, וזה מאפשר לנו לעשות את ה-upskilling הזה ביותר קלות, וזה חוזר למנהלים, שהמנהלים רגע… אף אחד לא נולד מנהל, אף אחד לא נולד מנהיג, אני צריך ללמוד, צריך להכשיר את עצמי, צריך להתפתח. בטח אם אני עכשיו מנהל צוות, אני רוצה עכשיו להיות מנהל קבוצה, מנהל חטיבה, אני צריך upskilling, אני צריך לראות איך אני עושה את זה. וזה רגע לשנות את שיטות הניהול, את דרך הניהול, את בגרות הניהול, את ההבנה של הניהול, את ה… לחבר את זה פתאום לצד העסקי. אם אני מנהל פיתוח, רגע להבין איך זה משפיע. וזה רגע דורש ממני גם upskilling, ואז אם עכשיו כל המפתחים שלי משתמשים ב-GitHub Copilot למשל, כולם כותבים קוד, אז רגע, איך זה משפיע עליי? זה לא משפיע עליי? אני כאילו חלק נפרד מזה? זה כאילו רחוק ממני? ולא, זה חלק שפתאום האדוות האלה מגיעות גם לתפקידים הניהוליים, ואנחנו נראה את זה עם השפעות מאוד רחבות בסוף על תהליכים ארגוניים.

רן: אז גם המנהלים צריכים ללמוד כל הזמן, אסור להם להפסיק…

ד"ר סיימון: חייבים, חייבים. שוב, זה חלק מהתהליך, אבל שוב, אני חושב שה-Generative AI הוריד וקרב מאוד את היכולת ללמוד. אני לא צריך קורס, אני לא צריך עכשיו ללכת לאוניברסיטה, אני יכול פשוט להתחיל לדבר בשפה שלי, אני לא חושב שצריך אפילו את הקורסים של הפרומפטים האלה.

רן: זה מדהים, אני לומד בכמויות.

ד"ר סיימון: בדיוק.

רן: דרך ה-AI.

ד"ר סיימון: זה הכל זמין, הכל זמין, דפדפן ונגמר.

רן: אני באמת קראתי איזשהו ניתוח מאוד מעניין שאומר שההשפעה של הטכנולוגיה בסגנון Chat GPT ודומיו, היא לא תהיה כל כך, או כרגע לפחות, לא כל כך משפיעה על מה שנקרא high skilled people, זאת אומרת המומחים, כי הם כבר נמצאים ב-level שהם יודעים מה הם עושים, אלא שזה לוקח את כל האנשים שהיו ב-level נמוך יחסית מבחינת היכולות שלהם, ומעלה אותם כלפי מעלה.

ד"ר סיימון: זה על פערי האי-שוויון, וזה רגע אחד, כבר רואים, יש כבר מחקרים שמראים מהשנה האחרונה, שאפשר לסגור את פערי האי-שוויון הזה שתמיד ראינו בחברות, בכישורים, ופתאום אין באמת, חיבור לאינטרנט, רוב הכלים האלה באמת חינמיים, כאילו בתהליך, בבינג זה בא פשוט חינם, GPT4 חינם. דברו איתו, על הכל, מה שאתם רוצים, תעלו קבצים, תייצרו תמונות, תעשו מה שאתם רוצים, זה זמין לכם בחינם, תתחילו לייצר. תומך בעברית מלא, ופשוט תעבדו עם זה, ואין חסם. וזה רגע הכלי הזה שפתאום רגע, זה לא רחוק לי, אני צריך כסף עכשיו להכשרה, זה רחוק, זה… פשוט תדברו, תנהלו חצי שעה שיחה עם זה, על מה שאתם רוצים, תתחילו עם משהו שכואב לכם, בבית, עבודה, מטלה, תתחילו לדבר ותראו שזה… אי אפשר לחזור לאחור.

רן: כן, אנחנו תכף אולי נעמיק על הנושא הזה של חינוך, באמת, ואיך הכלים האלה עוזרים בחינוך, כי זה עוד משהו שאתה מתעסק בו הרבה… אבל אולי נתמקד בכלי ספציפי שנכנס חזק, שזה ה-Copilot, שזה ספציפית בעולם התוכנה…

ד"ר סיימון: כן.

רן: אז הנה כלי שהוא לא Generative AI במובן שאנחנו מכירים, Chat GPT, שבו אתה כותב לו בהכרח "תכתוב לי קוד כזה וכזה", אלא הוא, תוך כדי כתיבת קוד, מציע לך דברים, זאת אומרת מין באמת טייס משנה…

ד"ר סיימון: נכון.

רן: כמו ה-Copilot, כמו השם. אז אני מניח שמיקרוסופט, זה כבר נכנס מאוד חזק אצלכם בתוך הארגון, ואני מניח שזה נמצא כבר בכל החברות שכותבות קוד for a living, כמו שאומרים, אז הנה יש לנו כבר שנה או אולי אפילו כבר שנתיים…

ד"ר סיימון: נכון.

רן: זה התחיל לפני Chat GPT.

ד"ר סיימון: יולי 21'.

רן: מה אנחנו רואים על הפרודוקטיביות של מפתחים עם כלי בינה מלאכותית כזה, מותאם ספציפית לצרכים שלהם?

ד"ר סיימון: אז אנחנו עוד, האמת, אנחנו שלושים שנה לאינטרנט, 93' בערך התחיל הסיפור הזה, זה שהתחיל האינטרנט וכל המהפכה הדיגיטלית האמיתית. מדברים כל פעם, רגע, עכשיו אנחנו נראה את הזינוק בפרודוקטיביות של העובדים, אם אתה בוחן את ה-20 שנה האחרונות, האמת זה כבר 22 שנה האחרונות, אז כל שנה זה בערך אחוז, שני אחוז שיפור הפרודוקטיביות, כלומר, זה סוג של איזו התייעלות כזאתי של פלוס אחד, ולא עשינו שום דבר, לא ראינו באמת את ההבטחה הזאתי. פתאום ה-Generative AI ו-GitHub Copilot כדוגמה, אנחנו רואים את זה כבר double digits, כלומר, עשרים, שלושים, ארבעים, ועכשיו גם ב… לפני…

רן: זאת אומרת, יש שיפור ברור בפרודוקטיביות.

ד"ר סיימון: מובהק! בכנס האחרון של GitHub, זה היה באוקטובר, כבר רואים שזה מעלה למפתחים ב-50% את הפרודוקטיביות, וזה רגע חלק מהאימוץ והתהליך הזה, ואז אתה מבין, רגע, זה game changer, ואז אני חוזר רגע למנהל, רגע, אם אני כמנהל יודע שאני יכול עכשיו להביא כלי שמפתחים אוהבים מאוד, ומשפר את הפרודוקטיביות של הצוות שלי, של הקבוצה שלי, של הארגון שלי ב-50%, אם אתה לא עושה את זה, זה כבר איפה אתה… כאילו, האחריות שלך כמנהל לארגון, אם יש לך, אני אקח את הדוגמה רק בשביל ה… אם יש לך 1,000 מפתחים, אתה יכול כאילו לייצר לך 1,500 מפתחים בלי לגייס 500 מפתחים, רגע בתהליך הזה. וזה רגע חלק מה-scale האדיר הזה של… ואני אומר רגע, בעיקר שביעות הרצון של המפתחים מאוד מאוד גבוהה בזה, כי פתאום זה מאפשר להם להתעסק באלגוריתמיקה, בחשיבה של מדעי המחשב, ולא לעשות כל מיני טסטים או כל מיני דברים כאלה של דוקומנטציה, שפשוט תייתר… תיקח את זה ממני, תן לי להתמקד במה שאני רוצה בערך הכי גבוה, וגם כמובן בשביל מה שגייסנו אותך, בשביל המוח שלך, ולא בשביל כל מיני משימות, ופה זה ה-GitHub Copilot מזניק וזה באמת קדימה את היכולות האלה.

רן: אנחנו רואים גם איזשהו איבוד מסוים של כישורים שפעם נחשבו הכרחיים? זאת אומרת, אתה יודע, הדוגמה אולי הקנונית שקופצת לי לראש מיד, זה וואלה, נכנסו טלפון עם סלולרים, שכחנו מספרי טלפון. פעם כולם זכרו מספרי טלפון, היום את ה… של הילדים שלי אני אפילו לא יודע. יש איזשהו שינוי גם בצורת העבודה של המפתחים, שוואלה, כבר לא צריך איזשהו כישור שפעם תפסנו אותו כחובה?

ד"ר סיימון: תראה, קודם כל מפתחים עדיין מתלוננים ש…פגישות, תנו לי לעבוד, תפסיקו לקחתי לפגישות. אבל כן, אנחנו רואים את כמות הזמן, יש איזה, ה-"Mythical Man-Month", זה ספר מ-1975 בערך, שבגדול הראה גם שמפתחים כותבים, בוא נשאל אותך, כמה שורות קוד כותב לפי הספר מפתח ביום?

רן: כמה שורות קוד הוא כותב?

ד"ר סיימון: כן.

רן: וואו… אני אנחש 500.

ד"ר סיימון: [צוחק] הווו וואה.

רן: אתה אומר, הייתי גבוה מדי? או…

ד"ר סיימון: אתה בשני סדרי גודל, 9. עכשיו…

רן: מה 9?

ד"ר סיימון: 9 שורות קוד ביום.

רן: [בפליאה] 9 שורות קוד ביום?

ד"ר סיימון: כן, ובגדול…

רן: זה ביד אני כותב 9 שורות קוד. [צוחק]

ד"ר סיימון: עכשיו, זה חוזר לנושא אחר בכלל, איך אתה מגדיר, וזה חוזר רגע לניהול, איך אתה בכלל מגדיר פרודוקטיביות של מפתח, כי יכול להיות שהוא מחק 1000 וכתב 9.

רן: נכון.

ד"ר סיימון: רגע…

רן: זה מצוין.

ד"ר סיימון: זה מעולה, כאילו…

רן: יום שמחקתי בו 1000 שורות, זה יום פרודוקטיבי בטירוף.

ד"ר סיימון: אבל רגע, אני סופר את השורות שאתה כותב, ואז רגע…

רן: זהו, כן.

ד"ר סיימון: איך אני מודד? מה אני מודד? איך אני מסתכל? בגלל זה זה קצת מחייב שינוי בניהול ושינוי בתפיסה. אבל כן, אנחנו רואים, וזה רגע, גם בזמן, וגם באיכות הקוד, וב… זה עולה. וזה רגע מה שאנחנו יכולים. ופתאום אתה משחרר את המפתחים, את המהנדסים שלך, את הטאלנט, שלפעמים הוא הכי יקר שלך בארגון, תתמקד במה שאתה טוב, אל… דוקומנטציה? בבקשה, GitHub, תכתוב את הדוקומנטציה על הקוד, תסביר לי מה הקוד הזה עושה, תפטור אותי מזה. זה אחד הדברים הכי מעצבנים למפתחים, או עכשיו מישהו בכלל, בוא תעבור על הקוד שלי, מפתחים זה המשימה השנייה שהם הכי אוהבים, אבל אתה יכול להיכנס ל-GitHub Copilot, תסביר לי מה הקוד הזה עושה, פשוט מסביר לך שורה שורה מה הקוד הזה עושה. וכאילו, במקום עכשיו לשבור את הראש בתהליך אתה יכול ישר להתמקד, אז אני יכול להגיד לך שאנחנו רואים את זה כבר בארגונים. הזמן לפתרון באגים, לזיהוי של באגים, לכל מיני תיקונים ותקלות, זה משתנה, ושוב פעם, זה האדוות אלה כלפי מעלה, לניהול, עכשיו אתה כמנהל, כהנהלה, האם אתה יכול להרשות לעצמך להשאיר את זה רק למפתחים או שאתה אומר "אני צריך לשנות פה משהו"? התרבות הארגונית, הניהול שלי אמור להשתנות, וזה מעגל שאנחנו נראה פה בשנים הקרובות.

רן: מצד שני, אני חושב שברמה האישית, אני חושב, וזה מצחיק, כי פתאום אני מרגיש שאני קצת ככה, אני הופך להיות grumpy old men כזה בשלב מסוים, כשאתה למשל נותן ל-Copilot לכתוב לך regex, זה אומר שאתה לא יודע regex, זה פשוט אומר שאתה לא יודע, אתה לא מכיר את זה, אתה יודע שלבקש הוא ייתן לך את זה, אבל זה גם לא אומר לך שום דבר.

ד"ר סיימון: פעם פתרנו לוגריתמים בסולמות כאלה ובחוברות?!

רן: זהו, בדיוק, אז מצד אחד אנחנו יודעים שאוקיי, זה שהמציאו את C אומר שהוא לא צריך לדעת יותר Assembler, מצוין, אנחנו נותנים יותר פרודוקטיביות, ומצד שני זה גם מרחיק את המפתחים, במקרה של C ספציפית, מהברזלים של המחשב, ואז תוכנות פחות יעילות… פחות יודעים לעשות אותם ממש ממש טוב. יש אפקט כזה גם ב-Copilot? זאת אומרת, יכול להיות שהכלים האלה מרחיקים אותנו עוד יותר מאלמנטים מסוימים של ידע שאולי חבל לאבד אותם באיזשהי צורה?

ד"ר סיימון: אני אתן את הזווית השנייה שזה רגע, שעוד לא דיברנו על הדמוקרטיזציה המאוד מאוד מדהימה של הבינה המלאכותית המחוללת, ה-Generative AI מאפשר. Copilot כדוגמה, מדעי המחשב, תחום, ואם נחזור ל-upskilling או reskilling, אם עכשיו אני רוצה להיות בהייטק, ואני צריך עכשיו לעשות תואר במדעי המחשב שלוש שנים, הסיכוי שאני אעשה את זה, אלא אם כן יש לי משפחה שתממן או הון שיממן אותי שלוש שנים לא לעבוד או לעבוד במלצרות או לא יודע במה…

רן: לא יקרה.

ד"ר סיימון: לא יקרה! ופתאום, אם יש לי את החשיבה הזאת, חשיבה חישובית, חשיבה אלגוריתמית שאני לא צריך מדעי המחשב, פתאום בשפה טבעית, שאפרופופו, מה זה Assembler, מה זה C#, C++, C? השפת תיווך, בין שפת האדם לשפת המחשב שמתרגם, פתאום אני לא צריך את זה. דבר בשפה שלך ותייצר איזו תוכנה שאתה רוצה, אוקיי? וזהו רגע הדמוקרטיזציה, כלומר עכשיו זה נגיש להרבה יותר. לאנשים בארגון שיש להם איזה גישה למחשבים, שרוצים לפתח משהו לעצמם, יכולים, לא צריך להיות בצוואר הבקבוק של ה-IT או של המפתחים, פתאום אפשר להסתכל טיפה אחרת על הארגון, וזה גם אם אני בחוץ, לתלמידים, להורים, לכל מי שרוצה, פתאום המדעי המחשב, הקופסאות השחורות, ה-black magic הזה, זמין לכולם. וזה רגע גם scale מאוד מאוד גדול שמאפשר לארגונים פתאום לעשות מהפכות דיגיטליות שלא רק ה-IT או מפתחים מובילים אלא גם פתאום המנתחים, האנשים העסקיים, שרגע עם גישה קצת מדברים, הם שולטים בעסק, ופתאום הם יכולים לכתוב לעצמם תהליכים, תוכנות קטנות, ורואים דברים מאוד מאוד יפים.

רן: כן, האמת היא שפה אתה צודק לגמרי, כי זה גם מה שראינו במעבר הזה, מ-Assembler לשפות תכנות עיליות, מה שנקרא, בתקופת ה-Assembler היו רק מעט מאוד מפתחים, כי מי המשוגעים שיעשו דברים כאלה? ופתאום כששפה עילית נכנסה, מספר המפתחים בעולם גדל בצורה דרמטית.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: וסף הכניסה ירד, כאילו.

ד"ר סיימון: בשלוש ארבע שנים האחרונות, אני מדבר עוד לפני ה-30 בנובמבר 2022, עם הוצאת Chat GPT, התחילה עלייה מאוד מאוד גדולה ב-Low-Code No-Code Platforms. שמיקרוסופט, עם Power Platform, והפתיחה הזאת שאני לא צריך לקודד. כאילו, אני יכול בשפה, אם זה נוסחה באקסל, ואם זה ב… כאלה, ופתאום, הייתה זינוק, באמת, זינוק שהוא מעבר לזינוק נחשוני, שכאילו מאפשר לי, לכולם, לפתח באמת מה שאתם רוצים, ורק תסתכל מה עברנו בשנה האחרונה, איזה קצב, איפה התחלנו, בכמה אורך הפרומפט, ופתאום זה 300 עמודים, ולא מוגבל, ופתאום כבר Multimodal, וכאילו, אין הגבלות. וזה רק בשנה.

[פרסומת]

רן: אז אתה יודע, אם אני מבקש ממך ככה לעשות… ממש ככה זינוק קדימה, להסתכל מבט קדימה. אז עכשיו בעצם עולם התוכנה עובר שינוי.

ד"ר סיימון: מהפכה ממש, כן.

רן: ממש מהפכה דרמטית. כשאתה חושב, אתה יודע, עשר, עשרים, שלושים שנה קדימה, איך אתה מדמיין לעצמך את עולם התוכנה העתידי הזה? ברור שזה ניחוש כי אנחנו לא יודעים אפילו מה יהיה בעוד חצי שנה, מי יודע? אבל בהינתן השינוי הזה?

ד"ר סיימון: ואני אגיד רגע כל דבר על הערכות טכנולוגיות או תחזיות טכנולוגיים, החוק הראשון בטכנולוגיה זה מה שאנחנו עושים, אובר אסטימציה בטווח הארוך, ואנדר אסטימיישן בטווח הקצר… וזה רגע, חלק, שלרוב, התחזיות הרחוקות, ואני יכול להגיד לך כמה חוקרים של מדעי המחשב ושל בינה מלאכותית, הבכירים ביותר, אמרו שאת המהפכה הזאתי שקרתה בשנה האחרונה, לא יראו בתקופת חייהם בכלל, ופתאום זה פה, אוקיי? אז גם לעשרים שנה אני אומר, יכול להיות שזה יקרה גם לפני, אבל זה רגע חלק מהשינוי. אני חושב שעדיין… מהנדסים ואלגוריתמיקה להמשיך לפתח את הטכנולוגיות הבאות, אנחנו נצטרך את אנשי מדעי המחשב, את הליבה הזאתי, אבל את כל היתר, אנחנו נראה את אותה דמוקרטיזציה הזאתי, שהרבה אנשים יוכלו לפתח ולקחת את הכלים האלה. כבר היום, רגע אני לוקח את זה כדוגמה, גם את המהפכה שאפילו Wix עשו לפיתוח אתרים, אז, ואפרופו מקצועות, היה פעם בשנות ה-2000 וובמאסטר? יש וובמאסטרים? [רן צוחק] מקצועות כאלה שהם מוזרים? היה ACO engineers, זה כאילו מקצועות שבאו והלכו עם המהפכות האלה, אבל כי הדמוקרטיזציה מאפשרת לנו פתאום לכולם לעשות… היום, גם עם GPT4 בתוך בינג אתם יכולים לפתח אתר אינטרנט לבד, לבד, ממש לבד. יכתוב לכם את כל הקוד, יעצב לכם את זה, יעשה לכם את כל התמונות.

רן: הילד שלי בן 11 עושה את זה.

ד"ר סיימון: אז, וזה רגע המשמעות של הדמוקרטיזציה, וזה חלק קדימה. אני יכול להגיד שבשלוש ארבע שנים האחרונות… אני חושב שההמלצה שלי של… גם זה היה בראייה קדימה, של ללמוד מדעי המחשב, אבל דו חוגי, לעשות את זה עם עוד משהו. תעשו את זה עם פסיכולוגיה, עם פילוסופיה, עם משהו כזה. כי אנחנו רואים את האיזון הזה ואני חושב שהחלק האנושי, וזה רגע כמו ה-Copilot, מביא, הרוח האנושית והפיתוח האנושי וזה רגע מתחבר גם לחינוך, מה אתם מביאים פנימה. וזה רגע יהיה גם שינוי ליצירתיות, לכל החשיבה המתקדמת הזאת, ולראות גם, כמובן, כל ה-intersection הזה בין טכנולוגיה לחברה, קדימה, אבל אני חושב שזה רגע חלק מהשינויים מאוד מאוד מדהימים שאנחנו נראה… שפות הפיתוח ימשיכו להתפתח, אבל אני חושב שיהיה פה איזה סף כזה שבסוף זה חלק מהדברים, להרבה מאוד מהדברים, GPT like יעשה לך את העבודה.

רן: אתה חושב ש… אנחנו באמת נחזה באיום הזה שיתממש של פיטורים המוניים, של שיעורי אבטלה מאוד מאוד גדולים כתוצאה ממהפכת הבינה המלאכותית?

ד"ר סיימון: תראה, אני רגע אומר שיש שינויים, שוק העבודה משתנה ומתעצב לו. מקצועות משתנים, אני רגע לוקח את O-NET. O-NET זה בסיס הנתונים הכי גדול של, זה נקרא BLS, Bureau of Labor Statistics האמריקאי, שזו נקרא סוכנות העבודה הכי רצינית בעולם. ממליץ מאוד לאנשים להיכנס לשם. יש להם שם 1,200 או 1,400 מקצועות, כל מקצוע מפורט ממש, מה עושים, איך עושים, איזה כלים צריך, באמת, תיאור משרה מטורף לכל דבר. היום כבר זה ירד רק ל… זה הגיע ל-98% מהמקצועות בכל סקטור, דורשים כבר לפחות כישור דיגיטלי אחד. רק שני אחוז,

רן: בכל סקטור צריך איזשהו כישור?

ד"ר סיימון: בכל סקטור כבר. וזה רגע, אתה אומר כבר שאתה מבין רגע, חוזר ל-upskilling, האדרת כישורים רגע, אני לא יכול להישאר מאחור, והמאחור זה לא כזה פער, היום שוב, חוזר לפערי שוויון, הפער הוא מאוד קטן. חצי שעה שאתם יושבים עם עצמכם, עם bing chat כזה, ואתם סוגרים את הפער הזה, אני רגע אומר עד כדי כך, בתהליך הזה, וזה רגע חלק מהשינוי במקצועות. אני לא רואה את השינוי שאתה מדבר עליו, אנחנו כן נראה מקצועות חדשים, שינויים במקצועות, אבולוציה של תפקידים, על הטווח הארוך חסר משמעות רגע לדבר פה, אנחנו רואים כבר את ההתעצבות והשינויים עכשיו, וזה רגע חוזר ל-upskilling הזה שהוא כבר לא חסם להיום, וזה רגע חלק, זה כבר לא אותו מרדף שהיה, לא אותו קושי גם.

רן: זאת אומרת אתה אופטימי באופן עקרוני? שאנחנו לא נחזה את אותה מכת אבטלה אדירה, ש-30, 40, 50 אחוז מהשוק יהיו מובטלים, אתה יודע, יש תרחישי אימה כאלה ש… שמדברים עליהם כל הזמן.

ד"ר סיימון: כן.

רן: זה לא משהו שאתה מאמין בו, אם אני מבין בין השורות?

ד"ר סיימון: לא רואה את זה כרגע.

רן: אני מקווה מאוד שאתה צודק כי זה משהו שהוא מלחיץ הרבה אנשים לחשוב עליו, אני שומע אנשים שאומרים לעצמם, "מה שווה לי בכלל ללמוד תכנות היום?"…

ד"ר סיימון: אני אגיד…

רן: "לא תהיה לי עבודה".

ד"ר סיימון: אני אגיד…

רן: אתה אומר…

ד"ר סיימון: אני רק שם איזה דיון פילוסופי מאוד מעניין בצד… שוק העבודה, השמות משפחה ביהדות זה לרוב זה מקצועות…

רן: נכון.

ד"ר סיימון: אוקיי? הרוב זה מקצועות. נגר, מלמד, כל אלה, זה כאילו זה מקצועות, וזה התחיל ברפורמציה באירופה, כשהשם הזה הגיע, זה כאילו זו תקופה מאוד מאוחרת. המאה ה-16, רק המאה ה-16 שהתחלנו לחבר את הזהות שלנו עם העבודה. שוב, זה משהו מאוד מאוחר, 400-500 שנה שזה ההיסטוריה, בכל ההיסטוריה האנושית, 400-500 שנה ולפני זה, לא נולדתי כדי לעבוד. החיים שלי היו למטרות אחרות.

רן: עובד בשביל לשרוד, אבל זה לא החיים שלך.

ד"ר סיימון: נכון. החיים שלי היו אחרים למטרות אחרות וכולי, ואז רגע השאלה, אולי זה יתעצב אחרת וזה אולי זה גם מתקשר למה שאמרתי לך על Gen Z, ש"רגע, אני לא רוצה לעבוד בשביל זה, אני רוצה לעבוד בשביל ערכים יותר גבוהים, כאילו, ואני לא צריך לרדוף", אז…

רן: אז אולי זה כאילו השלב הבא בהתפתחות. כאילו, זה לא רק שאני, המקצוע שלי זה אני, אני רוצה ממש להזדהות עם המקצוע שלי.

ד"ר סיימון: זה מעניין, אבל זה שאלה מאוד טובה של איפה, כי גם השם משפחה עבר, אתה יודע, מאב לבן, כי לא יכולת לשנות מקצוע באירופה, כאילו, אבא שלך היה נגר זה אומר שאתה נגר, אוקיי? אין שינוי. ועכשיו רגע, אנחנו מבינים שזה חסר משמעות באמת, אז שינויים מאוד מאוד מקיפים גם בתפיסה, אבל לזכור, זה 400-500 שנה גג, שאנחנו בתפיסה הזו של "אני מגדיר את עצמי לפי מה שאני עובד ולפי מה שלמדתי" שזה משהו מאוד מאוד חדש.

רן: טוב שלא הקטע הזה של שם משפחה המשיך גם עד היום, אחרת… [צוחקים]

ד"ר סיימון: כן, כן.

רן: רן VHDL, זה לא נשמע… [צוחקים]. לך תסביר את זה בעוד 200 שנה.

ד"ר סיימון: כן.

רן: אוקיי, אז אנחנו נמשיך בעולם של הבינה המלאכותית, אבל הפעם נעזוב את עולם העבודה ונעבור לעולם המחקר, אקדמיה ובהמשך חינוך. אז אנחנו רואים את הבינה המלאכותית חודרת יותר ויותר גם לעולמות המחקר. איך זה בא לידי ביטוי במה שאתה רואה?

ד"ר סיימון: אז אני יכול להגיד, חודשיים לפני ש-Chat GPT יצא, התפרסם איזה מאמר אקדמי שלי שקראתי לו "The scientist of the scientist", המדען של המדען. כי בשנתיים שלוש לפני שיצא Chat GPT בכלל, התחלתי לראות הרבה מאוד שינויים בעולם המחקרי שבינה מלאכותית נכנסת ככלי מאוד מאוד מהותי בעולם המחקר. עולם המחקר ועולם האקדמיה, כמה שזה, אני אומר, עולם פתוח ומחקר, הוא מאוד מאוד סגור לשינויים, אוקיי? מאוד מאוד…

רן: זה, זה מעניין.

ד"ר סיימון: מאוד קשה לשינויים.

רן: נשמע הפוך ממה שצריך להיות, אנשים שאמורים להיות על הקצה של ה…

ד"ר סיימון: אבל התחלת כבר לראות הרבה מאוד מחקרים של, שבינה מלאכותית, שכבר חוזה תוצאות מהצוות ניסויים, וזה כבר בחלק השני של Generative AI, אבל לפני Generative AI היה לנו כבר בינה מלאכותית שעיצבה ניסוי קוונטי שלם, שכבר רגע, אם אני רק הגעתי עם ההשערה וכל היתר זה הבינה מלאכותית, אז התפקיד של המדען פתאום זה כמו ה-Copilot, מדען שעושה לי את העבודה, וזה, יש… זה גם, זה מאותו ספר של ז'אק אלול שאמר בעצם, יש איזה, קרה איזה שינוי מאוד מעניין בעולם המדע, שאם אנחנו הולכים ליוון העתיקה, אפלטון למשל, היה תיאורטיקן, הוא לא הסכים להנדסה, הוא לא הסכים ליישום המדעי, הוא רק בדיונים, ואז בעצם כשהשיטה המדעית התקבעה, השיטה קובעת, ולא המדע. וזה רגע חלק איזה דיון שמאוד מעניין רגע, רגע, השיטה המדעית, הביקורת עמיתים, בתהליכים, הבירוקרטיה של האקדמיה היא שצריכה להוביל את התהליך המדעי או שהמדע צריך, ואני חושב שפה Generative AI יכול להחזיר אותנו לעסוק במדע, ולשחרר אותנו מהשיטה, אני קראתי לזה המהפכה המדעית השנייה.

רן: איך הוא יכול ל… לעזור בקטע הזה?

ד"ר סיימון: כי א', אני יכול להגיד, יש לך כבר, וזה מהשנה האחרונה, יש כבר מאמרים, מאמר אפילו של חוקר ישראלי שעשה "from data to paper", הוא נתן את הדאטה ל-Chat GPT, וכל המחקר וכל הניתוח שלו וכל הסטטיסטיקה וכל ההקדמה, הכל נכתב כבר אוטומטי, אז רגע, אוקיי, מעניין…

רן: אבל גם, יש פה גם בעיה, כי שוב, זה קופסה שחורה ה-AI הזה, נכון להיום לפחות.

ד"ר סיימון: אבל אתה קורא את זה, אתה, זה נשלח לביקורת עמיתים, זה עבר ביקורת עמיתים, כלומר אתה רגע אומר, אוקיי, זה מעניין… "Nature" בדיוק לפני… ממש בסוף נובמבר, שחררו גם איזה מחקר על שנה לתוך Chat GPT, מי משתמש בזה? מי לא משתמש בזה? הרבה מגזינים בתחילת השנה בכלל אסרו, וזה חוזר גם עם מערכת החינוך, אסרו להשתמש בזה, כאילו, מה פתאום להשתמש בזה? זה, אז היום רוב העיתונים כבר אומרים, אוקיי, אם אתה משתמש בזה תוסיף את זה בכלים ובשיטות שלך, כאילו תצהיר על השימוש בזה, וזה רגע איזה שינוי שאנחנו נראה לאט לאט… קורה, כי בשנים האחרונות הייתה המון ביקורת על השיטה המדעית והבירוקרטיה המדעית מכל הכיוונים, גם על האפקטיביות של אולי סוף עידן הערכת העמיתים הזאתי, שמעכבת…

רן: יש אלטרנטיבה להערכת עמיתים?

ד"ר סיימון: אני חושב שיש לך אתרים כמו "Archive" למשל, שפתאום כל ה-pre publishing כשאתה מקבל את כל המאמרים לפני שהם עברו את כל התהליכים האלה, אז יש לך כל מיני תהליכים, יש גם אולי מדענים היום, חוקרים באקדמיה נמדדים על הפרסום ועל כמה ציטוטים הוא קיבל. אבל רגע, אם עכשיו חוקר מתראיין על המחקר שלו באיזה, אצלך בפודקאסט, ופתאום יש מאה אלף האזנות בדבר הזה, רגע, אולי זה יותר טוב מאיזה ארבעה ציטוטים באיזה עיתון? כאילו, איך אני מסתכל על זה? אם הנגשתי את המדע שלי…

רן: אבל חלק מהתהליך, בלתי נפרד מהתהליך של החשיבה המדעית או השיטה המדעית, זה בדיוק אותה עין בוחנת של העמיתים שלך שמוודאים שמה שאתה עשית זה באמת נכון. מאה אלף מאזינים בפודקאסט הם לא שווי ערך לפרופסור שמבין בתחום.

ד"ר סיימון: נחזור לאדיסון, טסלה, כל מיני מהנדסים כאלה גאונים עבדו בשיטה המדעית? עשו את הפריצות דרך שלהם דרך השיטה המדעית? הם עבדו בכל מיני גראז'ים ועשו את כל הדברים שלהם, לא באקדמיה.

רן: אתה יודע, על כל דוגמה כזו אפשר להביא דוגמאות של אנשים אחרים שלא עבדו בצורה הזו וכשלו ו… ועשו טעויות, הטעו אנשים אחרים וכדומה, אבל זה מה שיפה בשיטה המדעית, שבסוף בסוף, אנחנו כן מצליחים בגלל שיש תמיד ביקורת והכל. אי אפשר לוותר על סתם ככה.

ד"ר סיימון: לפני שלוש שנים זה היה נחשב המשבר של ה-reproducibility של המאמרים בפסיכולוגיה, 60% מהמחקרים אי אפשר לשחזר אותם?

רן: אבל זה גם חלק מהתהליך המדעי, זה, זה שמישהו ניסה לשחזר, ולא הצליח, זה לימד אותנו משהו שאנחנו צריכים לדעת.

ד"ר סיימון: כן, אבל אתה אמרת הערכת עמיתים, אבל רגע עשית לי הערכת עמיתים על המחקר וזה מחקר שהוא חד פעמי, אז כאילו, אני יכול לעשות generalization, הכללה? כאילו השיטה המדעית רגע זה לקחת מדוגמה אחת ולנסות להכליל, ואם אתה אומר לי 60% לא, אז רגע, אבל זה הערכת עמיתים, אז רגע… וזה חוזר דרך אגב ל… אני לא זוכר את הציטוט ש"המדע מתקדם מהלוויה אחת at a time"…

רן: [צוחק קלות] כן, אנשים לא משנים את דעתם, פשוט מתים.

ד"ר סיימון: נכון…

רן: כן.

ד"ר סיימון: אבל זה חוזר גם ל… היה פה, קוואזי-מדען בישראל, שזכה בפרס נובל אחר כך, כי ה… כי בתקופה שהוא חקר, הוא…

רן: על מי אנחנו מדברים?

ד"ר סיימון: שכטמן.

רן: שכטמן, כן, נכון… הוא התארח בתוכנית הזו לפני מספר פרקים.

ד"ר סיימון: קראו לו קוואזי-מדען, שהוא… ניסה, כי הוא היה, הוא הגיע עם תפיסה שכל כך נגדה את התפיסה המדעית, שאמרו, "אתה ריג'קט", וזה הערכת עמיתים, "לא מעבירים אותך", כאילו, ואז איך אתה יכול להביא מדע שהוא משנה את הפרדיגמה? והמדע זה לא קונצנזוס, אוקיי? ויש פה הרבה מאוד בעיות, האם מדע זה קונצנזוס או לא, זה שאלות שחווינו אותם גם דיונים עליהם בשנים האחרונות… אני אגיד לך רגע ב… וזה אותו, מאותו ספר של ז'אק אלול שוב, שנות ה-60, תחילת שנות ה-60, שהוא אמר בעצם, "התפיסה המדעית תמיד תלויה בקיום של מה שלא שייך אליה". בסוף, ואז היא לא משתנה, היא לא מוכנה לקבל דברים חדשים או שונים, וזה רגע חלק מהתהליך הזה, אבל שוב, פה בשנה האחרונה, שלוש שנים אחרונות, הבינה המלאכותית משפיעה, ואני חושב שתהיה לזה השפעה מאוד מהותית כי העיתונים כבר הסירו, כמעט כל העיתונים הסירו את האיסורים שלהם. האקדמיות הבינו רגע, מספיק, זה כלי, זה עוד מחשבון, זה כאילו, תגיד לי רגע, אסור להשתמש במחשבון? כאילו, איפה זה? וזה רגע אני חושב שלוקח זמן. יש פה אדוות יותר איטיות באקדמיה, אבל אנחנו מתחילים לראות ששנה into the revolution, אנחנו מתחילים לראות כבר שאת הסדקים האלה של… מבינים, כבר יש פה שינוי מאוד מאוד עמוק.

רן: אתה חושב שהבינה המלאכותית תאיץ את קצב המחקר? ותהיה לזה גם השפעה על הקצב, הזמן שחולף בין גילוי לגילוי?

ד"ר סיימון: אני לא זוכר את הכנס, היה כנס לפני שלושה חודשים, כנס מדעי שאתה צריך להגיש לזה מאמרים, הכמות זינקה במעל 100% בכמות המאמרים.

רן: וואלה.

ד"ר סיימון: וזה רק Generative AI, כלומר גם הזמן שלך לייצר מאמרים פתאום מתקצר, ואז רגע אתה אומר, רגע, אבל יש לי כמות מוגבלת של כנסים או עיתונים, אז רגע, אתה אומר, 90% או 95% מהמאמרים בכלל לא מתפרסמים. איך מתמודדים עם זה? זה, זה עולם מאוד מאוד מורכב שצריך לראות, אבל זה בשיטה הקיימת, אני חושב שיצטרכו לפתח פה איזה שיטה, אבל אני חושב שבסוף ה… אני חוזר לאותו מדען של מדען, אני חושב שיש לנו פה… מהפכה שהרבה מאוד מדענים מאמצים את זה כבר, הניתוח של הנתונים זה לא עכשיו איזה כלי סטטיסטיקה, זה כבר עם כלי AI… זה אותו דבר שלקחו את המחברת של קפלר של ארבע שנים של תצפיות על כוכבים, והוא לקח לו בערך ארבע שנים לחשב את שלושת החוקים של תנועת הכוכבים, נתנו את זה לבינה מלאכותית ובמספר שעות, רק על פי האקסל שלו, המחברת שלו, הוציאה, פלטה את שלושת החוקים.

רן: זאת אומרת, היא ניסחה את זה…

ד"ר סיימון: ניסחה את זה…

רן: מהר יותר, אם היה לו את זה…

ד"ר סיימון: נכון.

רן: היה חוסך ארבע שנים של עבודה.

ד"ר סיימון: אז עכשיו גם כשאתה לוקח איסופי מידע, אתה רוצה לקחת, אתה יכול א', לתקף לאחור, אבל גם אולי למצוא חוקים חדשים. תן לי את התצפיות של הטבע, ובוא, קח את ה-Generative AI ובוא תסביר לי למה זה קורה? אולי מה החוקיות שאתה רואה פה? ואז רגע אולי זה מאוד מעניין, וזה יכול להאיץ, זה יכול לעזור למדענים גם אולי, אם אני רוצה להגיע לאיזה פריצת דרך ויש לי הרבה שלבים, אז אולי אני יכול פתאום לקצר כמה שלבים כדי להקפיץ אותי כבר קדימה בשלב מהיר יותר, זה מאוד מעניין, מה שקורה.

רן: אז המחקר מושפע כבר, אפשר לראות את ההשפעה. לעומת זאת, מערכת החינוך… בישראל, אבל אני מתאר לעצמי שזה נכון בכל העולם, בינתיים עושה רושם שלא כל כך מושפעת מהדבר הזה. אני צודק? זאת אומרת, אני במקרה שבוע שעבר הרצתי בכיתה של הבן שלי על Chat GPT, המורה לא ידעה על זה, חצי מהתלמידים בכיתה לא שמעו על זה אף פעם, או שמעו על זה אבל לא ידעו מה זה אומר. הפתיע אותי, האמת היא, קצת. אתה חושב שזה מייצג?

ד"ר סיימון: מפתיע לשמוע. אני לא… באיזה כיתה?

רן: ה'.

ד"ר סיימון: ה', אז… מפתיע אותי לשמוע את זה, שנה לתוך המערכת, וזה רגע אני חושב שזה חוזר ל-upskilling ולשינויים, אבל מערכת החינוך, צריך להגדיר מה המטרות שלה, ומה המטרות של חינוך, אני חושב שזה רגע, יש פה גם איזה אי-התאמות, איך אנחנו מכינים אנשים להיות חברים בחברה האזרחית, לפיתוח הרוח האנושית וכולי וכולי… אבל… ה… מערכת החינוך עברה כמה שינויים מאוד מאוד מהותיים, אבל בצורתה המקורית, עוד מעט ניגע בשושלת הדור ואיך היא קשורה לזה… אבל… במהפכות התעשייתיות, אנחנו רצינו להכין עובדים לשוק העבודה. אז במהפכה התעשייתית הראשונה, שוב, הבתי ספר התעצבו, זה 1809 בגדול… עם הכיתה שזה היום, אתה רואה שהכיתות נראות אותו דבר, לא משנה מה לומדים בהם, זה אותו דבר. זה היה רגע איזה copy-paste כזה של המפעלים של פעם. גם הבית ספר, המקרה של הבית ספר, היה של המפעלים של המהפכה התעשייתית הראשונה, אתה מגיע ללמוד את שלושת הכישורים, שזה היה נקרא "triple R".

"Reading", "Writing" ו-"Arithmetics", אוקיי? אבל זה היו רמת האוריינות של פעם, של אוכלוסייה ללא אוריינות, שתוכל לעבוד בשוק העבודה של המהפכה התעשייתית הראשונה. במהפכה התעשייתית השנייה, כבר רגע, אקדמיה וכל המערכת החינוך נשארת אותו… בגדול אותו דבר. אנחנו מגיעים ל-1956… אירוע ספוטניק. ספוטניק, נקודת ציון, יש שתי נקודות ציון חשובות בחינוך, אחת זאת ואחת שושלת הדור… ספוטניק, פתאום ברית המועצות משגרת לווין, כדור מתכתי שטס בחלל ועושה ביפ, וארצות הברית ב… בהיסטריה מהדבר הזה.

רן: איך הרוסים עברו אותם, כן.

ד"ר סיימון: במה אבל? הם לא דאגו מהלווין, הם דאגו מהטיל. זה אומר רגע, פעם ראשונה, ארצות הברית היבשתית נמצאת תחת איום צבאי. תמיד המלחמות, אחרי מלחמת העולם הראשונה, יוצאת המעצמה, המלחמות היו באירופה, באסיה, שום דבר לא היה קרוב ליבשת האמריקאית. פתאום רגע, ברית המועצות, הרוסים, יש להם איום ישיר. וזה היה רגע אותו ספוטניק מומנט, רגע ספוטניק, והייתה ועדה מדהימה בארצות הברית, ואמרו, "לא נכשלנו צבאית, אנחנו לא צריכים עכשיו להעביר עוד מאות מיליארדים או עשרות מיליארדים למערכת הביטחון, כשלנו בשרשרת של מערכת החינוך שלנו". הם העבירו חוק שנקרא NDEA, National Defense Education Act, והם עשו עדכון, רפורמה, מקיפה מקצה לקצה למערכת החינוך האמריקאית, שזה לא יקרה יותר כזה דבר, שלא יקרה יותר רגע ספוטניק ל… למדינה.

הם לא העבירו את זה שוב פעם לצבא, 60 מיליארד דולר למערכת החינוך, ואני מדבר איתך על 1957, והם שמו שם את תוכנית המחוננים, את ההשקעה ב-STEM, והם ממש אמרו, "אנחנו בסוף חייבים להשקיע בידע ובכישורים ובמוכנות של הבני נוער שלנו, כדי לבנות את התעשייה ואת הביטחון הלאומי של המדינה". זה לא מתחיל מהצבא, זה מתחיל מהחינוך, וזה רגע הייתה מהפכה שהם עשו… וזה רגע חלק שאני חושב שגם לנו יש פה איזה רגע ספוטניק כזה שאנחנו חייבים לעשות משהו עם מערכת החינוך שלנו פה לשינוי, ויש פה הזדמנות מדהימה לדבר הזה, וזה חוזר רגע לשינוי. ופה אני חושב שגם ההוראה, גם הלמידה וגם ההערכה, פעם ראשונה יכולות ויכולים להשתנות, אני אומר, די בקלות, עם Generative AI, עם GPT ו-Copilot כזה למורים. אפרופו רק לפני… ימים ספורים, זמן קצר, Copilot באופיס, פתאום זמין לכולם, רגע, זה כבר כאילו בזמין, ואז כשאתה פותח קובץ "וורד", Copilot קופץ לך קודם. כאילו, "מה אתה רוצה לכתוב? אל תכתוב, בוא",

רן: "אני אכתוב בשבילך, תגיד לי מה אתה רוצה".

ד"ר סיימון: "תגיד לי מה אתה רוצה, ובוא נכתוב את זה ביחד". וזה רגע פתאום זמין, אז גם אם מורים מפחדים, אבל רגע, אבל מה זה השפעה על החינוך? אין בעיה. אל תעשו את זה מול התלמידים, תשתמשו בזה בשבילכם. אתם רוצים לכתוב סילבוס חדש? אתם רוצים לכתוב תוכן? תשתמשו בזה. פתאום אתה, עשיתי את זה עם… דיקן של אחת הפקולטות. סילבוס זה תהליך שהוא סיוט לכתוב, אוקיי? זה יכול לקחת ימים עד שבועות כי אתה מתבלבל, אתה, אתה… חשש, אי ודאות, אני צריך לתקף את זה, לבדוק, שאני מלמד את הדברים הרלוונטיים בהשוואה לסילובוסים אחרים. פתאום אתה אומר, מה אתה רוצה? תעשה פרומפט, פרומפט לא מוגבל למשפט, אתה יכול אז גם לשים פסקה, תגדיר מי הסטודנטים, מי אתה, מה אתה רוצה ללמד, איזה, מה הדגשים. סילבוס ייצא בתשע דקות בערך. סיימנו סילבוס עם כל האיטרציות כבר, ואתה אומר, "אוקיי, זה מדהים. כאילו, מוריד ממני". ופה אפשר להסתכל על זה, אני חושב, של מורים, שיאמצו את זה קודם כל עבורם, על ה… יש, אני לא זוכר את המחקר, אבל זה מראה שבערך 17 עד 18 שעות בשבוע, מורה מתעסק בבירוקרטיה וכל מיני מטלות אדמינסטרטיביות שמוטלות עליו, זה יומיים בשבוע, יומיים עבודה. שרגע, ואז אם אני חוזר לשחיקה המאוד מאוד גבוהה של המורים במערכת החינוך, רק אם יודעים לעשות את זה עבור עצמם, להקל עליהם את השחיקה הזאת ולהתעסק, אפרופו, במה שהם רוצים, עבודה עם ערך גבוה ושליחות, לדבר יותר עם התלמידים, אם אתם יכולים להחזיר, בוא ניקח את זה, 50% מהזמן, 8 שעות יותר, תדברו עם התלמידים במקום עם המסמכים שלכם.

אני חושב שרק אם זה 8 שעות כאלה, אנחנו עושים פה מהפכה מקצה לקצה, וגם להחזיר את תחושת הערך והשליחות שלהם, להוריד את השחיקה, וזה לפני בכלל שאני אדבר על משהו שאל מול התלמידים, אל ההוראה, אל ההערכה של העבודות, של השיעורים, אבל צריך לזכור שגם התלמידים לא מחכים. כאילו, אז כיתה ה' זה יסודי, אבל חטיבת ביניים, תיכונים, אני משער ש-90% ומעלה מהילדים כבר משתמשים בזה, כי אי אפשר שלא, לענות על שיעורי בית ואז אתה לא יכול לבקש, לדרוש מתלמידים לא להשתמש בזה, כאילו זה כמו תגיד להם לא להשתמש במחשבון, עד כדי כך, ופה זה אתה מחייב כבר את השינוי של הלמידה, ואז זה כבר נקרא לזה מהפכה שנייה שאפשר לעשות, איך מלמדים? מה מלמדים? כאילו, וזה רגע חלק של התהליך הזה של גם הלמידה, ההוראה, ואיך אני מעריך את העבודות של התלמידים כי הם כנראה עושים את זה ביחד. אז אפשר אולי לשנות, תפסיקו עם העבודות, תפסיקו עם המבחנים, אולי לדבר, לשיחה, לראות שהם מבינים, לעשות איזה שינוי שצריך קצת לעשות, והיום המחקרים אומרים שתלמיד, כמה שניות בשבוע תלמיד תיכון מדבר בכיתה? בנושא השיעור.

רן: שניות בשבוע?

ד"ר סיימון: אני כבר אמרתי לך כבר.

רן: [צוחק קלות] אתה סופר את זה בשניות כבר, הוו וואה.

ד"ר סיימון: הייתי צריך לשאול כמה זמן אבל…

רן: אני מניח ש…

ד"ר סיימון: 17.

רן: 17 שניות הוא מדבר ב…

ד"ר סיימון: 17 שניות בנושא השיעור.

רן: כן.

ד"ר סיימון: עזוב הפרעות.

רן: לא עם חברים שלו, כן.

ד"ר סיימון: אתה מבין שזה, כאילו, היום אנגלית מלמדים בהתכתבות, וזה רגע, אז עכשיו גם עם משרד החינוך, אנחנו עובדים על ה-Reading Progress, שזה מוטמע ב-teams, פתאום בינה מלאכותית שיודעת לעזור לתלמידים ללמוד אנגלית, כי היום למשל בשיעורים, הם לומדים, זה כמו ללמוד שחייה בהתכתבות אבל זה אנגלית בהתכתבות. המורֶה, מורָה במקרה הזה, אפרופו pink collar, כותבים על ה… לוח, מדברים, התלמידים כותבים, 17 שניות מדברים, לא… האנגלית הדבורה מאוד מאוד נמוכה. אז Reading Progress זה כלי שפותח במיקרוסופט, מוטמע בתוך ה-teams ממש ל-Education, בשיתוף גם פה, המרכז שלנו, המרכז הפיתוח בהרצליה, שזה אומר, הגרסה הראשונה הייתה, המורה נותנת טקסטים שמאושרים על ידי משרד החינוך, עשינו גם שיתוף פה עם האקדמיה לעברית ללשון ש… לתמוך גם בעברית.

התלמיד או התלמידה מקריאים את הטקסט אל מול המחשב, עם אוזניות ומיקרופון, או עם המחשב, והבינה המלאכותית מנתחת להם את ההגייה של המילים, איפה הם מתקשים אולי להגות, ואז רגע עושה ניתוח מאוד מאוד טוב, שמאפשר, כי היום מורה לא יכול לעבור על 40 תלמידים בכיתה, "בוא תקרא רגע טקסט", זה לא, לא ייגמר בכלל. אבל פתאום כל אחד יכול לדבר כמה שהוא רוצה על המחשב, המורה מקבלת את כל הדוחות ההתקדמות, רואה את המילים שהתלמידים מתקשים, תלמידים ספציפיים, ופתאום, רגע… זה השלב הראשון, השלב על הקצב, על איזה מילים מתקשים, זה יכול להמליץ על טקסטים שמשתמשים במילה הזאת הלאה, כדי להעמיק, אבל עכשיו פתאום עם ה-Generative AI, אז הנה עכשיו אתה קיבלת איזה טקסט, ואתה מתקשה באיזה מילה, ואתה אוהב כדורגל, אז הטקסט הבא שזה יג'נרט לך למקום…

רן: על משהו שאתה אוהב.

ד"ר סיימון: על כדורגל, שאתה אוהב, עם המילים, ויישלב את המילים שאתה התקשת בהם, ותנסה ללמוד את זה, אבל גם, וזה מכריח אותך להקריא. זה בוחן לך את הקריאה, את ההגייה של כל מילה, ונותן לך ניתוח אישי שלך, ואתה יכול לעבוד איתו וזה בקצב אישי, וזה פתאום יכול לעשות מהפכה מאוד מאוד גדולה… של… ביכולת שלנו באנגלית, ואני חושב שזה אחד הכישורים הכי חשובים, שפה שנייה, ובטח שאנגלית, אפרופו בינה מלאכותית מחוללת על הכול, אנגלית היא בסוף ה-שפה!

רן: זה הלינגואה פרנקה של העולם.

ד"ר סיימון: של העולם.

רן: כן.

ד"ר סיימון: ופה זה רגע פתאום מאפשר לנו, וזה זמין, עכשיו לא רק ב-teams, כל אחד יכול, אפילו הורים יכולים להשתמש בזה לעצמם או לבית. וזה דוגמה אחת של פתאום רגע, איך אני כמורה, ושוב, משנות ה-60 מדברים על פרסונליזציה בתחום הלמידה. כלומר, איך אני מאפשר, כמורה, או כבית ספר, לכל מורה… לכל תלמיד, ללמוד בקצב שלו? אבל אנחנו באיזה מפעל כזה, שאנחנו לא יכולים לעשות שוֹנוּת. זה רגע בסוף היה, שתי התעשיות, או הסקטורים שלא אִפשרו שונות, זה היה בריאות וחינוך, שלא משנה מה יש לך, איזה גודל, איזה משקל, איזה מגדר, קח אקמול 500 מיליגרם, וקח אותו, זה לכאב. פתאום רגע אנחנו עוד יודעים שזה רפואה מותאמת אישית עברה מהפכה מאוד גדולה, אבל זה גם בחינוך. והחינוך עוד לא עשה את המהפכה הזאת, ופתאום, את הפרסונליזציה, דרך הבינה המלאכותית ובעזרתה, אפשר לעשות פרסונליזציה מדהימה שהמורה מעצים את עצמו ואת התלמידים, ומאפשר הרבה יותר אינטראקציה עם התלמיד. שום דבר, וזה לא מחליף את המורה, ולא יכול להחליף את האינטראקציה הזאתי ואת הליווי הזה, אבל כן להעצים ולאפשר זמן הרבה יותר איכותי, ולמידה הרבה יותר מותאמת. פתאום יש לנו את אותו אלמנט שמאפשר למידה מותאמת אישית, אמיתית.

רן: אז התשובה שלך פה, נגעת בהמון המון זוויות מעניינות, אז יש פה משהו, יש פה הרבה דברים מעניינים לפרק. קודם כול, התחלת מלהגיד שהמורים יכולים כבר להשתמש בזה.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: אבל, שוב, אנחנו מדברים פה על מערכות חינוך של אלפי מורים, עשרות אלפי מורים.

ד"ר סיימון: 270 אלף.

רן: 270 אלף מורים,

ד"ר סיימון: בישראל.

רן: בישראל?

ד"ר סיימון: כן.

רן: מדהים. אתה לא יכול להשאיר את זה לידיו של המורה הפרטי, כי כל מורה, יש כאלה שמעניין אותם לעשות את הדברים האלה, ויש כאלה שלא. אתה מזהה או או יודע לומר מה יכול לעשות משרד החינוך, כדי להפוך את השימוש בכלים החדשים האלה למשהו מובנה בעבודה של המורה הממוצע? ולא להשאיר את זה…

ד"ר סיימון: אז אני רוצה רגע להתחיל…

רן: ליוזמות?

ד"ר סיימון: אז אתחיל דווקא מה What's in it for me למורים. אם אתה מורה כבר ואתה יודע, מורֶה מורָה, ואתה יודע שיש לך איזה קונץ פטנט כזה שיכול פתאום לחסוך לך, אני רק לוקח את העבודה הסיזיפית שאתה מושקע בה, רק את זה, תעשו את זה לעצמכם.

רן: אז יש את האינסנטיב, כאילו, יש את המוטיבציה.

ד"ר סיימון: האינסנטיב שם, עזבו את השינוי של ההוראה, אתם לא מאמינים בזה, בסדר, תעשו את הצעד הראשון, תקטינו את העול הבירוקרטי עליכם, ואפרופו זה פתאום למנהל הבית ספר, פתאום הוא יכול לקבל דו"חות, וזה חוזר לניהול, רגע, פתאום רגע, אני מקבל את הדו"חות הרבה יותר מהר בצורה אוטומטית, הכל בדאטה, פתאום רגע, אני יכול להבין מה קורה… מה קורה בבית ספר, לא פעם בשנה, באיזה סקר בשאלון שלא עוזר לי כבר אלא בזמן אמת. אני יכול לרגע להבין מה קורה ואת הקצב של ההתקדמות ולעשות שינויים, ושוב, אתם לא מאמינים בשינוי הזה? תתחילו עם השינויים לעצמכם, ממש אגואיזם טהור, תקלו על עצמכם את העול, וזה, ושוב זה Copilot, אתם רוצים סילבוס, הוא יעזור לכם בכתיבה, ייעץ לכם, אתם קוראים, תשנו מה שאתם רוצים, תוסיפו, תעמיקו, אבל זה שלכם.

רן: אז אתה אומר, משרד החינוך צריך עדיין להשאיר את זה ברמת ה-grass roots? זאת אומרת זה יבוא מלמטה השינוי?

ד"ר סיימון: לא, אני חושב שזה שילוב של… top down ו-bottom up, אבל אני חושב שהרוח של ה-top down, כאילו, מהנהלת המשרד ולעודד ולכל השימוש, אני רגע אומר נמצאת, הוציאו מסמכים כבר ונהלים איך לעבוד עם זה וכולי, אבל צריך לשלב את זה עם ה-bottom up הזה של לראות איך לעזור למורים שמתקשים אולי, שפוחדים לעשות את הצעד הראשון, אז אפשר לדבר על הכשרות, אפשר כאלה, אפשר באמת דברים פשוטים לעשות, אבל אני חושב שגם יש אצלנו קהילה שמנהלת, זה נקרא MIE, Microsoft Innovator Educator, [כך במקור] בישראל יש כמה עשרות כאלה, שמורים שאומרים, "אני מנהל את הקריירה שלי", בסוף כל בן אדם מנהל את הקריירה שלו ועושה את ההחלטות, אחראי על הקריירה שלו. אז אנחנו מנהלים קהילה של המורים ה… החדשניים, וכל רבעון לפחות, הם נפגשים, מדברים, מציגים, מקבלים סקירות, מקבלים חומרים, מקבלים נגישות לכל הדברים הכי מתקדמים, והם דוחפים את עצמם, את הכיתות ואת הבתי ספר. אני חושב שבעידן הזה, וזה מתקשר ל-upskilling, הפער הוא מאוד מאוד קטן. כאילו, תתנסו, הילדים… הילדים בכיתה משתמשים בזה, וזה רגע, וזה חוזר רגע… ל… למכונת הזמן. אני חושב שמדע בדיוני, אפרופו, אני חושב שקיימת מכונת זמן, והיא הכיתה. היום כשאתה נכנס לכיתה אתה חוזר 200 שנה לאחור, וזה לא יכול להיות. ואם נחזור לקורונה, הקורונה גרמה גם להרבה בעיות אבל גם להרבה תובנות, כי למעשה בקורונה פעם ראשונה שזה עבר הכל הביתה, אבל פתאום גם ההורים היו בכיתה, וראו מה לומדים, איך לומדים. אז זה הוסיף עוד הרבה מאוד עומס נפשי ולחץ על המורים, אבל פתאום ראו, ועכשיו אם אנחנו מסתכלים על מה שקרה בשלוש שנים האחרונות, גם עם המהפכה של המחשב הקוונטי, והבינה המלאכותית בטח, ילד בחוץ, משתמש ב-Chat GPT, מטיס רחפנים, שומע כבר על מחשבים קוונטיים, רואה מכוניות אוטונומיות, נכנס לכיתה וחוזר למהפכה התעשייתית הראשונה. הוא מבין לבד כבר, "תקשיב, זה לא רלוונטי". כאילו, ופה, אם המורה… אם הוא עכשיו משתמש והמורה אומרת לו לא להשתמש, אז הוא אומר, "רגע, לאיזה חיים את מכינה אותי? זה אפילו לחיי העתיד, זה לחיי ההווה". לחיים שקורים עכשיו בחוץ זה לא מתאים, ועל פה אנחנו צריכים לעשות פה איזה איזון מאוד מאוד ברור, ויש פה כלים מדהימים, גם במהלך המלחמה עכשיו… מיקרוסופט הנגישה למשרד החינוך את כל הכלים בחינם, את כל הכלים, את כל הבינה המלאכותית, גם למורים, גם לתלמידים. הצוות פה בהרצליה, במרכז המחקר והפיתוח, עבד ימים ולילות, כולל סופי שבוע, כדי להנגיש את כל היכולות האלה בעברית ובערבית למערכת החינוך, מה שהיה אמור להיות לתוך 24', פתאום זמין פה.

רן: הלו"ז הוקדם.

ד"ר סיימון: הוקדם משמעותית, וזה רגע חלק מהמחויבות והשליחות זה של הישראלים שראו פה, שעובדים רגע, אנחנו פה בשביל המדינה, והנגישו את הכלים הכי מתקדמים, שלא יגידו זה רק באנגלית, עברית וערבית מלא, וזה זמין פה, וזה רגע חלק מהמחויבות הזו שלנו גם לחברה שאנחנו עובדים בה, החברה האזרחית שאנחנו עובדים בה, וזה גם חלק מהתהליך הזה, והכל, והכל מונגש, והכל באמת בחינם למורים, למשרד החינוך, להכל, וזה פשוט פה.

רן: קודם כל זה מדהים, המאמץ הזה, זאת אומרת ההתגייסות פה זה, זה באמת משהו מטורף. ואתה אומר, תלמיד נכנס לכיתה, חוזר חזרה 200 שנה אחורה, אבל הנה שוב זה מחזיר אותנו ככה פול סייקל אל הקורונה. למדנו מהקורונה, או לפחות הקונצנזוס מכל מי שאני מדבר איתו, שלימודים דרך זום נכשלו. זאת אומרת שהניסיון הזה לקחת את הכיתה ולשחזר אותה דרך הזום, לא עבד, התלמידים לא באמת למדו, המורים לא באמת לימדו, וזה לא עבד. אפשר גם לקחת את זה אפילו צעד אחד יותר קדימה ולהגיד בתחילת 2010 כזה, פחות או יותר, היה מאוד אופנתי לדבר על קורסים מקוונים, מרובי משתתפים, מה שנקרא "מוקים"…

ד"ר סיימון: מוקים.

רן: ב… בהקשר של האוניברסיטה בדרך כלל. וגם זה, הסטטיסטיקה מראה שאחוזים בודדים מסיימים.

ד"ר סיימון: שני אחוז.

רן: זהו, שני אחוזים. אז עושה רושם שלפחות הכיוון הזה, לשנות את התפיסה המסורתית של מה זו כיתה ואיך לומדים, לא עבד לנו. מה אפשר כן לעשות אולי?

ד"ר סיימון: אז שני דברים. קודם כל, בתפיסה של מוקים וכל הקורסים, זה היה בעצם ה-Massive Open Online Courses, שעכשיו יש איזה קורס מגניב ב-MIT, ומוגבל נגיד ל-80 מי שבכיתה, פתאום לא, יכול 80 אלף מכל העולם להשתמש בו. אז… וזה חוזר רגע למה אני מודד. אז אני מסכים, שני אחוז מסיימים, וניגשים למבחן, אבל הרבה מאוד מקשיבים, אולי עוזבים, אבל לוקחים את מה ש… שחסר להם, זה חוזר לעוד משהו, שינוי שצריך לעשות באקדמיה, עם הנקודות זכות. קורס אחד, שתיים, שלוש, פתאום, אבל רגע, אני רוצה, מתוך השלוש נקודות האלה אני רוצה רק לעשות את הנקודה. כאילו, למה אתה לא מאפשר לי? אני רוצה להרכיב לי את הנקודות לבד.

רן: זאת אומרת הקומפרמנטיזציה הזאת היא של מספר, של מקצועות שלמים, שאתה חייב להשלים את כולם.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: אתה אומר, זה כבר לא בהכרח פרדיגמה ש…

ד"ר סיימון: MIT הקימה האוניברסיטה בצד, לצידה, שעובדת כבר אחרת לגמרי, וכאילו, "עכשיו אתה מחייב אותי עכשיו לקורס של שש נקודות. אבל אני רוצה רק את השתיים המגניבות שמעניינות אותי לקריירה שלי, ולמה ש… למה אתה לא מאפשר לי?" אז רגע זה רגע חלק מהצד, המוקים ניסו לענות על זה, אבל אחרי זה התפתחו כל ה-micromasters וכל ה-nanodegrees. אבל זה הצד. הצד של… אני חוזר עכשיו ללמידה מרחוק. הלמידה מרחוק בכלים, היא לא נכשלה, אני רגע חוזר ל-2010, ד"ר רובן פואנטדורה פיתח איזה מודל מאוד מעניין. זה נקרא סאמר, SAMR. הוא אמר, ארבע רמות של TechEd, Technology for Education, שאני משווה, הראשון זה S, זה הרמה הכי נמוכה, Substitution. במקום ללמד בכיתה, אני מלמד בכלי מקוון, ב-teams, זה. הרמה השנייה זה אוגמנטציה, אני כבר לא רק משתמש, אני כבר עושה שימוש בעזרים טכנולוגיים במהלך הלימוד. M ו-R זה הרמה השנייה של כבר ה-Enhancement, שזה היה כבר Modification, איך אני משנה כבר, עושה שינוי או Reimagine, כאילו מדמיין מחדש כבר את הדרך של הלמידה. ומה שאנחנו רואים ב… המורים שאימצו את הכלים האלה, וב-teams, תלמידים מחפשים את ה-engagement, הם לא מחפשים להיות יושבים פסיביים ומקשיבים. אז אם עכשיו המורה לא עשה שום שינוי, ובמקום להעביר את זה בכיתה, מעביר את זה בכלי מקוון, אז אין שינוי, זה כאילו לא יוצר את ה-engagement, הוא לא מנצל שום דבר, ואז כאילו…

רן: הוא נשאר ב-level הראשון.

ד"ר סיימון: נשאר ב-level הראשון. ופתאום רגע באוגמנטציה ב-Modification, והיום ב-Reimagine ממש, אפשר לעשות כבר ממש שינוי, וזה רגע כבר הולך להוראה ולמידה לשנות את זה. ופה מורים שעשו את השינוי הזה, בין אם זה מרצים באקדמיה ומורים, אנחנו רואים כאן סיפורים מדהימים של הצלחות, של engagement הרבה יותר גבוה בכיתה.

רן: איך? תן לנו דוגמאות למה זה.

ד"ר סיימון: אני אתן לך חלק מהדוגמה. חלק מהדבר, שאם עכשיו אתה מופנם, אתה שקט, ואתה לא רוצה להרים את היד ולדבר בכיתה או לעלות ללוח, מהבית אין לך את החסם הזה. הלוח נגיש לכולם מבלי לעמוד אל מול הכיתה, אוקיי? ואז רגע זה מאפשר לכולם, לכל סוג של אופי, לכל סוג של ילד וילדה, להשתתף בשיעור, כל אחד בצורה הנוחה שלו. ופה זה גם קשור לפרסונליזציה הזאתי. אני לא שם את הדבר הזה שכולם חשופים, כולם לימודים, כל אחד באמת אופי שונה. אז רגע, זה התהליכים, ופה, טימס אפרופו וזה, החלק גם פותח פה במרכז. המפלצת הרגשות זה Social Emotional Learning. ממש לאפשר לתלמידים להביע את הרגשות ולעשות צ'ק אין רגשי, לפני השיעור, במהלך השיעור ואחרי, ואז אתה מאפשר גם…

רן: מה זה צ'ק אין רגשי? מה הכוונה?

ד"ר סיימון: כשאתה מתחיל בתחילת היום או בתחילת השיעור, אתה עושה צ'ק אין, יש לך איזה מפלצת רגשות כזאת, אייקונים יפיפיים שאומרים לך, אני כועס, אני פוחד, אני זה, ואז זה מאפשר גם למורה להבין את מצב הרוח של הכיתה. יותר כולם אדומים, אולי קרה משהו בחוץ ואז מפריע, ואז רגע, אני מבין שאני צריך רגע להתעסק במשהו אחר ולא להתעלם מהכל, נכנסנו לכיתה, אני באתי ללמד עכשיו שיעור בגיאוגרפיה ולא מעניין אותי מה קורה בחוץ. אבל פתאום אתה מבין, רגע, נגיד, עכשיו אתה רואה שמרבית הכיתה שלך אדומה, אתה לא יכול להתעלם מזה. וזה רגע אותם פידבקים מאוד מאוד מהירים, בטח בתקופות חירום ולחץ אחרות, ה-Social Emotional Learning הוא חלק מאוד מאוד משלים של מערכת החינוך, וזה כבר עוד כלי שמשלים בתוך ה-teams, ואז אתה מקבל כבר סביבת למידה וניהול הכיתה, וניהול כמובן, פתאום אתה רואה את זה ברמת הבית הספר, המנהל כאילו רואה כבר מה קורה בבית הספר מיד, וזה מאפשר לך לעשות התערבויות הרבה יותר מיידיות, ולא לשנות את מערכת השעות פעם בשנה, אלא לעשות את ההתאמות בזמן…

רן: בזמן אמת.

ד"ר סיימון: בזמן שאתה צריך, כאילו לראות את המידע בזמן אמת ולעשות פעולות בזמן רלוונטי. וזה רגע החלק הכי חשוב פה.

רן: אפרופו הנושא של ה-לשבור את הנקודות שדיברת עליו, לתתי נקודות וכדומה, זה מזכיר לי רעיון יפה שעלה פה באחת השיחות, אני כבר לא זוכר איזה… איזה אורח זה עלה, יכול להיות שזה היה דן שכטמן, שחינוך היה נורא קרוב לליבו. איזשהו קונספט שאומר עם בינה מלאכותית, ליצור… במשחקי מחשב יש את הקונספט הזה שנקרא "TechTree", אתה כאילו לומד משהו מסוים, זה פותח לך עוד אפשרויות. למדת, אני מדבר במשחקי מחשב, כמו משחק כמו "Civilization", למדת את הכימיה…

ד"ר סיימון: כן…

רן: אתה עכשיו יכול לפתח ברזל…

ד"ר סיימון: כן, נכון.

רן: וכדומה וכדומה. מעניין אם אולי בעולם, סביב הבינה המלאכותית, אפשר לשנות את הקונספט של מקצועות, עכשיו אני לומד מקצוע שנקרא ביולוגיה, מקצוע שנקרא פיזיקה, ברמת הרעיונות.

ד"ר סיימון: בוא, תן לי רגע לעצור, אז זהו. זה שאנחנו עדיין קוראים לזה מקצועות, אומר שאנחנו תקועים במהפכה התעשייתית הראשונה.

רן: זה לפני 200 שנה, אתה אומר.

ד"ר סיימון: 200 שנה.

רן: מה האלטרנטיבה?

ד"ר סיימון: בעצם, תחומי ידע, תחומי דעת, אנחנו יודעים שמה שאתה לומד, זה, אין לך שום מקצוע שאתה יוצא איתו היום מתיכון, אני שם בצד תיכונים מקצועיים והשכלה מקצועית, היום פחות מ-2% מהתלמידים בישראל בתיכונים הם בתיכונים מקצועיים… אז אתה יודע שאתה לא יוצא עם מקצוע, גם אם למדת חמש יחידות מדעי המחשב, אתה יודע שאתה לא הולך לפתח שום דבר, אוקיי? אז זה תחומי דעת, זה שאנחנו עדיין קוראים לזה מקצועות, זה עדיין מקבע את אותה תפיסה ישנה שאנחנו צריכים מאוד מאוד לעסוק בשינוי שלה.

רן: זה יוצר בעיה אחרת, אם אתה רוצה לשנות את זה. זאת אומרת, לי באופן אישי זה נורא מושך אותי הקונספט הזה של לתת לתלמיד את הסקרנות שלו, לפתח את הידע שלו לפי הסקרנות שלו. עכשיו, למדתי משוואה מסדר ראשון, אני עכשיו יכול או להתקדם למשוואה מסדר שני או שאני יכול ללמוד את היישום של משוואה מסדר ראשון בעולם הכימיה, לצורך העניין. אבל מצד שני, איך אתה עושה הערכת… הערכה ב-ע' של תלמידים, בעולם של חינוך פרסונלי שכזה, שבו כל אחד לפי דרכו?

ד"ר סיימון: זה מחייב כבר שינוי כבר, אני אקרא לזה מסדר שני או שלישי של לא רק של המורים אלא של מערכת החינוך, איך אני מלמד ואיך אני מעריך. כי גם היום, כשאתה כותב כבר את התרגיל למבחן, אתה מגיע עם הרבה מאוד מחשבות פנימה, ואתה מבטל את החשיבה המדעית שלי, אוקיי? ואם אני לא פתרתי את זה בדרך שלך, אוי ואבוי, אוקיי? ואנחנו יודעים שרגע הגעתי לתוצאה בדרך אחרת, אני חשבתי על משהו, קראתי משהו. אפשר להגיע במשוואות להרבה מאוד דרכים. ופה זה רגע חלק מהשינוי שצריך לעשות, שינוי כבר אחר. איך מלמדים את תחומי הדעת האלה ואת הידע, ובכלל איך מלמדים מדע, שהיום זה, אני… אני לא חושב שכבר נשאר, היום רק כימיה ביולוגיה כמעט, זה יותר כמו טבע, כימיה כמעט לא מלמדים יותר, פיזיקה נשאר קצת, אבל שוב, זה בעיקר המכניקה והדברים ה… של פעם. אני רגע אומר, למרות שיש לזה תרומה מאוד מאוד חשובה להתנסות שלי במרחב, אבל איפה ניקח רגע, ניקח את המכניקה הקוונטית? יחסות? לא נוגעים בקונספטים המורכבים, וזה רגע עוד חלק מאותו פער שאיפה אנחנו תקועים, כאילו זה הרי היה במאה ה-20, ואנחנו לא יודעים, אנחנו מלמדים במאה ה-19, כאילו סליחה, אז צריך רגע לעשות פה כל מיני שינויים, וזה כמובן יחייב שינוי בהערכה. אני יכול להגיד, הייתי חלק מהצוות של… עבודות הגמר, ואני חושב שכבר שנה הבאה, השנה, יהיו שינויים בהערכת העבודה, ורוצים להוסיף פרזנטציה ומצגת ושכאילו התלמיד מציג את העבודה, וכאילו, הערכה היא לא רק על העבודה שאני יכול לעשות עם Chat GPT, אלא באמת, בוא תראה לי שאתה, אין בעיה, תשתמש בזה, זה בסדר, השתמשת בזה אפילו, אולי יצרת עם DALL-E את המצגת, הכול טוב. אבל בוא תראה לי שאתה יודע, כבר, אתה מבין את מה שלמדת, ואתה מבין, וזה רק חלק מהתהליך של שינוי שיצטרכו לעשות.

רן: אני לא רואה סיבה שכלי בינה כאלה גם לא יוכלו גם לעשות את ההערכה הזאת בעצמם. בסופו של דבר, זה מה שאני עושה הרבה פעמים כשאני משתמש בהם, אני לא נותן להם ללמד אותי בהכרח, אלא אני מסביר להם מה אני מבין, והוא אומר לי, טעית פה, טעית פה, טעית פה.

ד"ר סיימון: אז אני אקח את זה, הרי ה… חלק מה-Generative AI, זה one shot, few shots וכאלה, אני יכול עכשיו, אם אני עכשיו נותן מבחן בתנ"ך, בגיאוגרפיה, לא משנה מה, הרי זה אותם שאלות לאותו דבר, אתה יודע מה אתה רוצה לבדוק. אז לקחת מבחן שניים, אתה יודע כבר איך לעשות את האוטומציה של הבדיקה כבר במבחן, אתה תעשה את הפרום שלך, ותבדוק. המחקרים בחו"ל מראים שכבר זה הבדל של נקודה, בין הערכה של Chat GPT להערכה של המורה, אוקיי? אז רגע, אתה מבין כבר, אוקיי, תשתמשו בזה להערכה, וזה מה שזה אומר. תשנו את זה, תורידו ממני את העול.

רן: עוד שינוי.

ד"ר סיימון: נכון, ואז תוסיפו את ההערכה שלכם, שחלק ממה שבינה מלאכותית לא תוכל לעשות, זה לראות את התלמיד ואת השינוי ואת התהליך שהוא עבר בתהליך התפתחות הלמידה. וזה רגע למה חייבים את המורה הזה, לתת הפידבקים האישיים, ואי אפשר לעשות אוטומציה של הציונים או לעשות הכול. הוא יכול לעזור לי, אבל עדיין המורה פה הוא חלק קריטי בתהליך הזה.

רן: אנחנו מגיעים ככה לקראת סוף הראיון אז זה הזמן לשאלות כיפיות, ואחת מהשאלות…

ד"ר סיימון: נהניתי מהכול.

רן: [צוחק קלות] אני שמח. אחת מהשאלות שאני הכי אוהב לשאול זה, אם אני עכשיו נותן לך תקציב אינסופי, משאבים אינסופיים, כמה זמן, כמה עובדים שאתה צריך, כל הפנטזיות, איך אתה משנה את מערכת החינוך הישראלית בשביל להתאים אותה למה שאתה תופס לשינוי ההכרחי לעתיד?

ד"ר סיימון: הייתי שם… הדבר הראשון שהייתי מתחיל, זה ב… הכשרות לכל המורים, אוקיי? יש אנשים, אני עובד מאוד צמוד איתם, ואני רואה באמת אנשים מדהימים, ערכיים, עם שליחות, שאנחנו רוצים אותם שם, אוקיי? צריך לעזור להם רגע לעשות את המעבר הזה, כי חלק מהפער שנפתח, אנחנו, אני אומר לך רגע, זה פער קל, רגע תפתח דפדפן, אבל לאנשים שלא עשו שנים רגע מעבר לתוך הדיגיטל והתמצאות, זה רגע עדיין צעד מפחיד, אני הייתי עוזר, לעזור להם אפילו עם אותה ערכת פרומפטים כזאת, בשבילם, לנושא שלהם, לעזור להם את הצעדים הראשונים, וממש לעזור להם להוביל. ומהצד השני, אנחנו, אני חושב שהייתי מעצים מאוד את בתי הספר ונותן יותר אוטונומיה לשטח, וזה רגע חלק מהתהליך הזה של פחות מריכוזיות, ריכוזיות. יש אנשי מקצוע שוב במשרד החינוך שנותנים הרבה מאוד ערך וצריך לראות את האיזון הזה. ואני חושב שה-top down עם האסטרטגיה ומה שמובילים עכשיו, הייתי כרגע מתחיל ב-upskilling מסיבי לכל המורים. זה רגע אני אומר לעזור להם, ללוות אותם, מעין מנטורים כזה, של לעשות להם את החצי שנה שנה הקרובה, לעזור להם לעשות את המהפכה הזאתי כי אנחנו מבינים שזה העתיד שלנו, אוקיי? מערכת החינוך זה פשוט העתיד שלנו.

רן: אז ככה, לשאלה אחרונה ככה לקראת סיום. ספר, פודקאסט, סרט, סדרה, משהו שאהבת בשנים האחרונות ואתה רוצה להמליץ למאזינים.

ד"ר סיימון: תראה, אני קורא הרבה מאוד ספרים אז אני קודם כל רוצה, למי שמתעניין בעולם, בטח עכשיו שמתעסק רגע קצת בבינה מלאכותית, מוטרד, יש משבר קיומי, לא משבר קיומי, איך מאחדים את זה, responsible AI, אז אני כן לוקח את הספר של ז'אק אלול, "The Technological Society", זה 60 שנה, אבל זה ספר שמנתח כל כך עמוק את היחסים של חברה, תפיסה, אנחנו עם הטכנולוגיה ועם השיטה, הוא קורא את זה technique, אז אני מאוד מאוד ממליץ, אפילו רק לקרוא את ה…

רן: מעניין.

ד"ר סיימון: שלושה-ארבעה פרקים ראשונים, זה נותן פתאום מבט מעמיק, עמוק, שוב, 64', זה 60 שנה, שזה מרתק… גם על חלק, יש את בנדיקט אנדרסון, "Imagined Communities", יש כל מיני ספרים כאלה שקצת, לתת את הזום אאוט ולהסתכל על ה… על התמונה היותר רחבה שלנו.

רן: פילוסופיה של של הטכנולוגיה והחברה אולי?

ד"ר סיימון: זה חלק מזה, זה חלק מהתהליכים האלה, אז… יש גם, אם מישהו רוצה קצת על חדשנות וניתוח מאוד מעניין של חדשנות אז יש ספר חדש של… ואצלב שמיל או סמיל, "Innovation and Invention", שהוא עושה ניתוח מאוד עמוק של מה זה חדשנות, מה זה המצאה, וכאלה שהצליחו, כאלה שנכשלו, והוא עושה ניתוח עומק מאוד להסתכל מה הביא להצלחה ומה הביא לא להצלחה, וזה מאוד מעניין. ואחרון זה על "Gutenberg Parenthesis", "הסוגריים של גוטנברג", ספר ממש לאחרונה על מהפכת הדפוס ומה זה עשה לעולם. כאילו כמה היא הייתה חשובה, כי המאה ה-15, שלוש טכנולוגיות…

רן: זה נשמע לי נורא מעניין.

ד"ר סיימון: מאוד מעניין. כי הוא שינה הרבה מאוד דברים.

רן: זה נושא מרתק.

ד"ר סיימון: לפעמים היה שם דיליי מאוד גדול, ואז גם אנחנו רגע רואים, אולי איפה הדיליי של הבינה המלאכותית, אם אנחנו משווים, 1,450 בגדול ככה, אז איפה אנחנו לעומת המהפכה הזאתי, וזה לקח… צרפת אמרו, איגודי… והגילדות של הכותבים, 20 שנה הדפו את הטכנולוגיה הזאתי, "לא בבית ספרנו", אוקיי? הם רצו להמשיך לכתוב… אז, ואז רגע ניתוח תרבותי של הדבר הזה. בסוף, המאה ה-15 היא מאה מאוד מעניינת של שלוש המצאות, הדפוס, המצפן ואבק השריפה, ועשה שינויים מאוד גדולים בעולם.

רן: כן, מדהים לחשוב שכל ה… כמעט כל השינויים הדרמטיים האלה, 500 שנה האחרונות, זאת הייתה התחלה שלהם, וכאילו…

ד"ר סיימון: כן, לזכור אבל, מהמאה ה-15 עד המאה ה-18 היה pause רציני…

רן: וזהו…

ד"ר סיימון: וזה כלום.

רן: כמעט שום דבר…

ד"ר סיימון: נכון.

רן: ואז קפיצה מטורפת…

ד"ר סיימון: נכון.

רן: בתרבות האנושית.

ד"ר סיימון: נכון.

רן: אנחנו חיים בעידן מטורף, והשנתיים שלוש האחרונות אני חושב הם בכלל מטורפות. [צוחק קלות]

ד"ר סיימון: ואני חושב שאנחנו עוד לפני האצה מדהימה של שינויים, וזה רגע חלק מה…

רן: אתה מסתכל באופן עקרוני על העתיד, בתקווה או בחשש?

ד"ר סיימון: בתקווה, ואם יש חשש, אז איך אנחנו מפיגים אותו? ויש כל מיני… עשית פה, כל מיני חוקרי עתידים, גם בעתידנות, אני למדתי עתידנות באוקספורד ויש כל מיני שיטות, איך עושים את זה. אז אני מאוד אוהב את ה-Sinar Planning, כלומר להסתכל רגע לעתיד, ואז לראות איך אנחנו גורמים לעתיד הזה לקרות, אוקיי? יש מדינות שלמות שעובדות על זה, אפרופו כל האסטרטגיה של מונגוליה נעשתה ככה, והם עשו שינוי מדהים כמדינה.

רן: מונגוליה?

ד"ר סיימון: מונגוליה.

רן: באמת? מה? איזה שינוי?

ד"ר סיימון: בחמש עשרה שנה האחרונות, אם אתה תסתכל על הכלכלה של מונגוליה, הם עשו שינוי מדהים, הם לקחו את העתידנות, ואת כל האסטרטגיה הלאומית שלהם בנו לפי זה. כי חלק מהבעיה שלנו כבני אדם, שמביאים לך דאטה, דרך פעולה אפשרית, או ב… כמנהל מפנים כמה אופציות, אתה תגיד, "אבל תגיד לי, מה הכי סביר?" אני לא יודע מה הכי סביר. כאילו ב… תן לי זה 80%, זה 20% זה… זה לא יכול להיות. אז בעתידנות זה יותר plausibility, כאילו, כל העתידים האלה סבירים, בוא נראה, כאילו, בעתיד, איך אני בונה תוכנית אסטרטגית שאני יכול לפגוש שלושה עתידים שונים, אבל אני אבנה תוכנית שיודעת, קודם כל לכוון לאחד שאני רוצה, וגם יודעת להתאים את עצמי לשינויים, ולא שהאסטרטגיה שלי תתרסק ברגע שהמציאות משתנה. וזה רגע חלק מהתהליך שאנחנו רואים את זה מאוד חזק ברחבי העולם.

רן: וואו, נראה לי שיש לנו נושא מעניין לשיחה בפעם הבאה שניפגש, עתידנות ואיך עושים אותה, בהמשך לפרק הקודם עם דוד פסיג… תומר סיימון, תודה רבה, שיחה מרתקת.

ד"ר סיימון: תודה רבה.

[מוזיקה]

---

לעוד פרקים של הפודקאסט לחצו על שם הפודקאסט למטה