לקסיס נקסט- חיפוש משפטי

התפתחות הבינה המלאכותית (AI) בשנים האחרונות הייתה מסחררת. בתוך זמן קצר מאז השקת מערכות כמו ChatGPT, אנו עדים לשיפורים אקספוננציאליים בטכנולוגיות AI, המשפיעות כמעט על כל תחומי החיים. לעומת זאת, קובעי המדיניות ומחוקקים מתקשים לעמוד בקצב – תהליך החקיקה והרגולציה נותר איטי בהרבה מקצב החדשנות הטכנולוגית. המאמר הבא בוחן את הפער בין מהירות התפתחות ה-AI לבין יכולת הרגולציה לעמוד בקצב זה, בהיבטים משפטיים בינלאומיים. נסקור את האתגרים שבהסדרת התחום, השפעת הרגולציה על שוק העבודה ועל חדשנות טכנולוגית, והשלכות אתיות של רגולציה או היעדרה. כמו כן, נדון באופן שבו מדינות וארגונים פרטיים מתמודדים עם הסוגיה, תוך הבאת דוגמאות מעשיות לרגולציות קיימות ולפרצות משפטיות שהתגלו.

הקצב המהיר של פיתוח AI לעומת איטיות החקיקה

בעוד שחוקרים עוסקים ב-AI כבר עשורים, השנתיים האחרונות היו חריגות במהירות ההתקדמות והעניין הציבורי. מאז הופעת ChatGPT ועד היום, הפיתוח בטכנולוגיות AI הפך למירוץ מואץ, עם הישגים חדשים כמעט מדי חודש. ממשלות מוצאות עצמן במצב חסר תקדים: הן נדרשות להסדיר תחום מתפתח במהירות עצומה, כאשר המידע והמומחיות בנוגע לטכנולוגיה נמצאים בעיקר אצל חברות פרטיות. כפי שציין דו"ח מקיף מאוניברסיטת סטנפורד, "המדיניות הממשלתית והרגולציה מפגרות אחרי הקצב המהיר של ההתפתחות הטכנולוגית". מצב זה יוצר פער רגולטורי משמעותי: מצד אחד, אי אפשר להמתין עד שהתמונה תתבהר לחלוטין – כי אז הנזק כבר עשוי לקרות; מצד שני, פעילות נמהרת עלולה להוביל לרגולציה לא יעילה או מזיקה.

החקיקה ברמה הלאומית והבינלאומית מתקשה להדביק את הקצב. חוקים ותקנות חדשים בדרך כלל מצריכים שנים של ליבון וניסוח, בעוד שטכנולוגיות AI מתפתחות בחודשים. לדוגמה, בזמן שחברי פרלמנט דנים בחוק פוטנציאלי להסדרת אלגוריתמים, חוקרים ומפתחים עשויים להשיק דור חדש של מודלים שמציג אתגרים שונים לגמרי. הפער הזה מעמיד את המחוקקים בפני דילמה: לפעול מהר ובנחישות כדי לצמצם סיכונים, או בזהירות ובאיטיות כדי לאפשר לחדשנות לפרוח? כפי שסוכם בדו"ח סטנפורד, אם הרגולטורים יפעלו באגרסיביות יתר במטרה למנוע כל סיכון היפותטי, הם עלולים "לעכב את פיתוח הטכנולוגיה"; אך אם יגיבו בשמרנות רבה מדי, הם עשויים "להחמיץ את ההזדמנות לנווט את התעשייה לכיוון התפתחות בטוחה". מכאן ברור שהאתגר העיקרי הוא יצירת איזון נכון בין חדשנות לבטיחות.

היבטים משפטיים בינלאומיים ומסגרות רגולטוריות גלובליות

המהפכה הדיגיטלית היא חוצת-גבולות, ולכן גם הרגולציה של AI מקבלת מימד בינלאומי. ארגונים בינלאומיים ומדינות מובילות פועלים במקביל לגבש עקרונות וסטנדרטים משותפים. אחד הצעדים הראשונים היה המלצות ה-OECD לבינה מלאכותית (2019), אשר 42 מדינות אימצו, כולל ארה"ב וישראל. עקרונות אלו מדגישים פיתוח AI באופן אמין, שקוף ובכפוף לערכי זכויות אדם ודמוקרטיה. בהמשך, בשנת 2021 אימצה אונסק"ו את "ההמלצה בנושאי אתיקה של בינה מלאכותית" – הסטנדרט הגלובלי הראשון בתחום, החל על 193 מדינות. מסמך זה קורא לכך שמערכות AI יפותחו ויופעלו בהתאמה לחוק הבינלאומי ולחוקי מדינות, תוך הגנה על זכויות אדם, כבוד אנושי ועקרונות אתיים. אף שמסמכי אונסק"ו וה-OECD אינם מחייבים משפטית, הם מציבים קו מנחה ערכי למדינות.

פריצת דרך משמעותית התרחשה במאי 2024: מועצת אירופה אימצה טיוטת אמנה בינלאומית ראשונה מסוגה על בינה מלאכותית – מסמך מחייב עבור מדינות שיחתמו עליו. אמנה זו מיועדת לקבוע סטנדרטים משפטיים מחייבים לשימוש במערכות AI בדמוקרטיות, ומסדירה את כל מחזור החיים של מערכת AI – מתכנון ופיתוח ועד לשימוש. בין היתר, האמנה מדגישה שמירה על זכויות אדם, דמוקרטיה ושלטון החוק, ומחייבת שקיפות (למשל סימון תוכן שנוצר בידי AI) ופיקוח אנושי הולם. מדינות שיצטרפו יחויבו לאמץ צעדים לזיהוי סיכונים והפחתתם, להבטיח שמערכות AI אינן מפלות ופועלות תוך הגנת הפרטיות, וכן ליצור כלים משפטיים להגנת נפגעי הפרות זכויות אדם שנגרמו על ידי AI. ראוי לציין כי האמנה החריגה מפעולה ישירה תחומים רגישים כמו ביטחון לאומי ומחקר ופיתוח, כדי לא לפגוע באינטרסים חיוניים – מה שמדגיש את המתח בין ביטחון וחדשנות לבין הצורך ברגולציה. האמנה תיפתח לחתימה גם למדינות שאינן באירופה (למשל ארה"ב, יפן וישראל), ובכך מנסה ליצור סטנדרט גלובלי חדש.

גם האו"ם נכנס לתמונה: מזכ"ל האו"ם אנטוניו גוטרש הביע תמיכה בהקמת גוף פיקוח בינלאומי על AI, בדומה לסוכנות הגרעין (IAEA). הרעיון הוא לייצר מסגרת גלובלית שתעקוב אחר פיתוחי AI מסוכנים, תוודא עמידה בכללים משותפים, ותסייע למדינות בפיקוח. אף שיש מחלוקת אם מודל כמו IAEA מתאים ל-AI (יש הטוענים ש-AI שונה מנשק גרעיני והפיקוח צריך להיות גמיש יותר), עצם הדיון מעיד על הלחץ הגובר ליצור פורום בינלאומי לתיאום רגולציה של AI.

אתגרי ההסדרה: ידע, מומחיות וגבולות האחריות

פער המומחיות הוא אתגר מפתח. בעוד שהחדשנות מובלת על ידי תאגידי טכנולוגיה, סטארט-אפים ואקדמיה, לרשויות הממשלתיות לרוב חסר הידע הטכני העדכני. המשמעות: קשה לעצב רגולציה יעילה בלי הבנה עמוקה של אופן פעולת אלגוריתמים מודרניים. מערכות AI מבוססות למידת מכונה עמוקה (Deep Learning) פועלות כ"קופסה שחורה" – קשה לנתח, לשחזר או לבקר אותן בכלים מסורתיים של חוק ורגולציה. בניגוד למוצרים הנדסיים קלאסיים (מכוניות, מזון, תרופות) שאפשר לבדוק, התנהגות של מודל AI נובעת מאימון על דאטה ולא מתכנון מפורט ידני. מאמר של חוקרים מאוניברסיטת ברקלי מציין שמודלי AI מודרניים "אינם ניתנים לניתוח או ביקורת ישירה מול התקנות, משום שהתנהגותם צצה באופן בלתי-צפוי מתהליך האימון ולא מעיצוב מכוון". לכן, יש צורך בגישות רגולטוריות חדשות: שילוב מומחי AI בגופי הפיקוח, פיתוח כלים לבדיקה אוטומטית של הטיות ועמידה בדרישות, ואולי אף רגולציה עצמית מסוימת בענף תחת הנחיית המדינה.

מה להסדיר – פיתוח או שימוש? שאלה אסטרטגית נוספת היא מיקוד הרגולציה. חלק מהמחוקקים שוקלים להגביל כבר את שלב הפיתוח – למשל, לקבוע רישוי מיוחד לפיתוח מודלים גדולים, או לאסור פיתוח סוגי AI "מסוכנים". אחרים טוענים שהגישה הנכונה היא הסדרת אופן השימוש בטכנולוגיה, לא המדע שמאחוריה. אנליסטים מציינים שבתחומים אחרים, הממשלות נטו להסדיר שימוש לרעה ולא בהכרח את היצירה: "אין חוק שמסדיר איך לבנות מחשבים, אבל אם אדם משתמש במחשב כדי לבצע פשע – הוא יישא באחריות". על פי גישה זו, יש לאפשר המשך מחקר ופיתוח חופשי ככל האפשר, ולהתערב רק כאשר טכנולוגיית AI משמשת בפועל באופן שפוגע בציבור. מאמר דעה שפורסם לאחרונה טוען כי רגולציה כבדה על פיתוח תזיק במיוחד לסטארט-אפים וחדשנות: חברות גדולות יכולות לגייס צבאות של עורכי דין כדי לציית לחוקים מורכבים, אך סטארט-אפ קטן לא יוכל להתמודד עם נטל כזה. המסקנה שם היא ש"על המדיניות להתמקד באופן שבו משתמשים ב-AI, ולא באופן שבו בונים אותו"​

a16z.com. גישה זו עשויה לתמרץ תחרות וחדשנות, אך המבקרים חוששים שהיא תשאיר פרצות – למשל, מה אם טכנולוגיה מסוכנת תפותח ללא פיקוח ואז תזלוג לשוק האפור?

אחד האתגרים הוא הקושי להגדיר גבולות ברורים ל-AI: האם צ'טבוט גנרטיבי הוא "מוצר" שצריך רישוי? האם מודל קוד פתוח שניתן להריץ בבית זקוק להסדרה? ההגדרות המשפטיות לרוב מפגרות אחר הטרמינולוגיה המדעית. כך, מחוקקים מתלבטים האם למקד את הכללים לפי טכנולוגיה (למשל איסור על שימוש בזיהוי פנים במרחב הציבורי) או לפי תחום שימוש (למשל חובת דיווח כשהשלטון משתמש בכלי AI לקבלת החלטות). יש ויכוח אם חקיקה צריכה להשתמש בשפה טכנית מדויקת – מה שעלול להתיישן מהר – או בנוסח גמיש יותר המבוסס על עקרונות (כמו "חובת הוגנות ושקיפות").

השפעת הרגולציה על שוק העבודה

התפתחות ה-AI כבר מורגשת בשוק העבודה. אוטומציה, צ'טבוטים, ואלגוריתמים לקבלת החלטות משפיעים על עובדים, לעיתים מחליפים משימות שבעבר בוצעו בידי אדם. דו"חות רבים מזהירים מפני היקף משרות שעתיד להיעלם או להשתנות עקב AI, אך גם מצביעים על הזדמנויות לייעול וליצירת מקצועות חדשים. הרגולציה של AI בתחום הזה היא חרב פיפיות: מצד אחד, רוצים להגן על עובדים מפני אפליה והחלטות לא הוגנות שמתקבלות על ידי מכונה; מצד שני, עודף רגולציה יכול להרתיע חברות מאימוץ טכנולוגיות שעשויות דווקא להגביר פריון וליצור צמיחה, מה שעלול לדכא הזדמנויות תעסוקה חדשות.

הגנה על זכויות עובדים והוגנות

אחד התחומים הראשונים שקיבלו תשומת לב רגולטורית הוא שימוש ב-AI בגיוס ובניהול עובדים. אלגוריתמים למיון קורות חיים, תוכנות לניטור תפוקה, ומערכות להערכת עובדים – כל אלו נפוצים יותר ויותר. אך הם מעלים חשש כבד להטיות ואפליה: למשל, ידוע על מערכת גיוס שקודמה בחברה גדולה שהתגלתה כמפלה נגד נשים, עקב נתוני העבר שעליהם אומנה. בתגובה לחששות הללו, רגולטורים החלו לפעול. באירופה, חוק ה-AI (יפורט בהמשך) מגדיר במפורש מערכות AI להחלטות העסקה וקידום כמערכות בסיכון גבוה המחייבות דרישות שקיפות ובקרה מוגברות. הוא אוסר גם על שימושים מסוימים, כגון ניסיון לנתח רגשות של עובדים באמצעות AI – פרקטיקה שנתפסת כפולשנית מדי, עם חריגים צרים בלבד. בארה"ב, הרגולציה פדרלית עודנה בפיתוח, אך כבר רואים צעדים ברמת המדינות: בניו יורק נכנס לתוקף חוק חלוצי המחייב מעסיקים לבצע "בדיקת הטיה" (Bias Audit) לכלי AI שהם משתמשים בהם בהליכי גיוס, ולפרסם את תוצאות הבדיקה. חוק זה נועד לחשוף הטיות גזעיות או מגדריות במערכות סינון אוטומטיות. עם זאת, מבקרים מציינים פרצות – למשל, החוק חל רק על כלים אוטומטיים לקבלת החלטות, וישנן דרכים לעקוף את ההגדרה כדי לא להיכלל בתחולתו. כבר היו דיווחים כי עסקים מצאו דרכי מילוט: לדוגמה, חלקם טוענים שהכלים שלהם אינם "אוטומטיים לחלוטין" אלא בסיוע אנושי קל, ובכך מנסים להימנע מהחובה החוקית.

הרגולטורים גם בוחנים את הגנת הפרטיות של עובדים. ניטור מוגזם בעזרת AI – למשל מעקב תמידי אחר פעולות עובדים דרך מצלמות חכמות או ניתוח הקשות מקלדת – עלול לפגוע בפרטיותם ובכבודם. באיחוד האירופי, תקנות פרטיות (GDPR) כבר מספקות חלק מההגנה, ומגבילות איסוף מידע ביומטרי או מעקב בלתי מוצדק. חוקי AI חדשים צפויים להשתלב עם עקרונות אלה, כדי לוודא שהטמעת AI במקום העבודה לא תהווה "האח הגדול" חדש. גם ארגוני עובדים מעורבים בדיון: יש הקוראים לחייב שקיפות מלאה מול עובדים על כל שימוש ב-AI המשפיע עליהם (לדוגמה, הודעה למועמד לעבודה שהראיון שלו מנותח על-ידי אלגוריתם), ואף לאפשר זכות ערעור מול החלטה אוטומטית.

הכשרת כוח העבודה ויצירת משרות חדשות

השפעת הרגולציה על שוק העבודה אינה רק בהגנות – היא גם עשויה לעצב את קצב אימוץ ה-AI במגזרים שונים. אם הרגולציה תהיה מחמירה מאוד, מעסיקים עשויים להסס להשתמש בכלים חדשים, מה שיכול להאט פרודוקטיביות וצמיחה. לעומת זאת, רגולציה נכונה עשויה להגביר אמון הציבור והעובדים ב-AI, ולאפשר אימוץ רחב יותר. גישה אחת היא השקעה בהסמכות ותקנים וולונטריים: למשל, לעודד חברות לקבל תו תקן לאתיות של AI במקום העבודה. ככל שהעובדים עצמם יחושו שבינה מלאכותית בסביבתם מפוקחת ומבוקרת, כך יתפתח שיתוף פעולה יעיל יותר בין אדם ומכונה.

בנוסף, ממשלות שוקלות רגולציה משלימה של הכשרות והסבות מקצועיות. העולם המתפתח דורש מיומנויות חדשות – ניתוח נתונים, תפעול מערכות AI, וגם מיומנויות רכות שקשה יותר להחליף באוטומציה (כמו יצירתיות, תקשורת בין-אישית). מדינות מסוימות מקדמות יוזמות חוקיות המחייבות מעסיקים להשקיע בהכשרת עובדיהם כשתפקידם משתנה עקב אוטומציה. אחרים בוחנים יצירת "רשת ביטחון" חדשה – אולי בצורה של מיסוי קל על רווחי אוטומציה שיופנו להכשרת עובדים מפוטרים.

השפעת הרגולציה על חדשנות טכנולוגית ויזמות

חדשנות ורגולציה נמצאות לעיתים במתח: רגולציה קפדנית מדי עלולה לדכא יצירתיות ויזמות, בעוד היעדר רגולציה עלול לפגוע באמון הציבור ובסופו של דבר גם ביכולת לאמץ טכנולוגיות חדשות.

מצד אחד, מפתחים ויזמים חוששים שרגולציה כבדה בטרם עת ("רגולציית יתר") תהפוך את פיתוח ה-AI למקור סיכון משפטי כבד, מה שירתיע השקעות. למשל, אם כל סטארט-אפ יצטרך לעמוד מיד בתקני בטיחות מחמירים כמו בתעשיית התעופה, רבים לא ישרדו. דוגמה בולטת היא הדיון סביב חוק הבינה המלאכותית של האיחוד האירופי (AI Act). החוק מסווג מערכות AI לקטגוריות סיכון (ממערכות אסורות לחלוטין, דרך בסיכון גבוה ועד בסיכון נמוך או ללא סיכון). עבור מערכות בסיכון גבוה – כגון כלי רפואה, תחבורה אוטונומית, או אלגוריתמים לקבלת החלטות קריטיות – החוק מטיל שורת דרישות: תיעוד טכני מפורט, ניהול סיכונים, אבטחת מידע, שקיפות למשתמש, ופיקוח אנושי. אי-עמידה יכולה לגרור קנסות עתק (בחוק הוצעו קנסות עד 30 מיליון אירו או 6% מהמחזור הגלובלי, ובגרסה הסופית המספרים עודכנו עד 35 מיליון אירו או 7% מההכנסות). חברות סטארט-אפ הזהירו שהעלויות הכרוכות בעמידה בדרישות אלו עלולות לחנוק את היכולת שלהן להתחרות. מפתח ישראלי, לדוגמה, שירצה להשיק שירות AI גלובלי, ייאלץ להתאים עצמו לדרישות האירופיות (שכן החוק חל גם על חברות מחוץ לאירופה שמספקות שירותים לתושבי האיחוד). כך הופך הרגולציה האירופית לסטנדרט דה-פקטו עולמי, דבר המעורר חשש שבסופו של דבר רק תאגידי ענק יוכלו לעמוד בו.

מצד שני, רגולציה חכמה יכולה דווקא לתמוך בחדשנות. איך? על ידי יצירת ודאות משפטית – חברות יידעו מה מותר ואסור, ויוכלו לתכנן בהתאם. בנוסף, רגולציה שנועדה להגן על הציבור עשויה להגביר את האמון ב-AI, מה שיוביל לשימוש נרחב יותר. ההיגיון הוא שכאשר צרכנים ועסקים יודעים שיש פיקוח, הם יסמכו יותר על מערכות AI ויאמצו אותן. דוגמה לכך היא התחום של רכבים אוטונומיים: ללא מסגרת רגולטורית ברורה, ייתכן שהציבור יחשוש מרכבים כאלה. אך אם הממשלה מגדירה תקני בטיחות, חובת דיווח על תקלות ותחום אחריות ברור במקרה של תאונה, יותר אנשים יסכימו לנסוע ברכב אוטונומי – ובכך ימריצו את החדשנות בענף. יתרה מזו, רגולציה יכולה ליצור "תחרות על האתיקה" – חברות יתחרו מי מצייתת ומדגימה אחריות חברתית טוב יותר, מה שיתרום לדימוי המוצר.

גוף חשיבה של אוניברסיטת אוקספורד טען שהמפתח טמון בביסוס אמון: אם מטרת הרגולציה היא לעודד אימוץ טכנולוגי, עליה להתמקד בהפחתת סיכונים שמערערים אמון הציבור​

theregreview.org​

theregreview.org. למשל, לחייב מעורבות ציבורית ודיון פתוח בשימושי AI ממשלתיים, כדי שהאזרחים יחושו שליטה. בנוסף, החוקרים מציעים רגולציה "גמישה" – במתכונת רגולציה זריזה (Agile) – כזו שמתעדכנת תדיר בהתאם להתקדמות הטכנולוגית, בניגוד לחקיקה קשיחה שנחקקת פעם בעשור. בפורום הכלכלה העולמי (WEF) קראו לגישה זו, מחשש שרגולציה מקוטעת ומפגרת תהווה "איום רציני על ההתקדמות בצמצום סיכוני AI". מדינות מסוימות שוקלות אפילו "ארגזי חול רגולטוריים" (Regulatory Sandboxes) ל-AI: סביבות ניסוי שבהן חברות יכולות להשיק מוצר חדש תחת פיקוח, לקבל משוב רגולטורי, מבלי להסתכן בענישה. מודל כזה נוסה בהצלחה בפינטק (FinTech) ויכול להתאים גם ל-AI.

השלכות אתיות של רגולציה – או היעדרה

הוויכוח על רגולציה של AI הוא לא רק טכני-משפטי, אלא גם ערכי. מה מונח על כף המאזניים?

• אחריותיות (Accountability): בהיעדר רגולציה, מי יישא באחריות כאשר AI פוגע? לדוגמה, אם רכב אוטונומי גורם לתאונה קטלנית, או אם אלגוריתם רפואי החמיץ אבחון וגרם נזק – האם היצרן אחראי, המפעיל, או המפתח האלגוריתמי? ללא מסגרת, האחריות מטושטשת, ונפגעים עלולים למצוא עצמם ללא סעד. רגולציה חכמה מבהירה שרשרת אחריות. למשל, חוקי האיחוד האירופי המוצעים יקלו על נפגעים לתבוע יצרני AI על נזקים, בין השאר באמצעות היפוך נטל ההוכחה במקרים מסוימים (על החברה להוכיח שהמוצר לא היה רשלני).
• שוויון ואי-אפליה: אתית, לא יתקבל שאוכלוסיות יופלו או ייפגעו שיטתית כתוצאה משימוש ב-AI. ללא רגולציה, חברות עלולות – גם אם לא בזדון – לפרוס מערכות הטובות לאוכלוסיות מסוימות ופחות לאחרות. ראינו דוגמאות למערכות זיהוי פנים שמדויקות יותר לגברים לבנים לעומת נשים או מיעוטים אתניים, מה שהוביל למעצרים שגויים. חקיקה יכולה לאסור שימוש בכלי AI מפלים ולחייב בדיקות הוגנות. כך, חוק ה-AI האירופי אוסר קטגורית על מערכות "ניקוד חברתי" הפוגעות באופן לא הוגן בפרטים, וכן אוסר זיהוי פנים בזמן אמת במרחב ציבורי ברוב המקרים – בשל סכנת הפגיעה הלא-מידתית בזכויות יסוד​theregreview.org.
• חופש וחדשנות לעומת פיקוח וריכוזיות: בהיבט פילוסופי, יש הטוענים שיותר מדי רגולציה ב-AI עלולה להטות את הכף לכיוון שליטה ריכוזית בטכנולוגיה. למשל, אם רק ממשלות וגופי ענק יורשו לפתח מודלים מתקדמים, עלולה להיווצר התלכדות כוח בידי מעטים, ואיבוד הגיוון הדמוקרטי ביצירה הטכנולוגית. לעומת זאת, ללא רגולציה בכלל, הכוח גם עלול להתרכז – כי חברות ענק ינצלו את היעדר הפיקוח כדי לבצר את מעמדן. לפיכך, השאיפה האתית היא לרגולציה מאזנת: כזו ששומרת על הטכנולוגיה פתוחה לתחרות הוגנת, מגנה על הציבור, אך לא נותנת לגורם אחד לשלוט בלי מצרים.
• השפעות חברתיות רחבות: AI יכול להשפיע על הדרך בה אנו חושבים, מקבלים מידע ומקיימים אינטראקציות. אלגוריתמי המלצה ברשתות חברתיות, צ'טבוטים שיוצרים חדשות מזויפות, וכלים ליצירת תוכן ("דיפ פייק") – כל אלו מעמידים אתגרים אתיים של אמון, אמת ותמרון תודעתי. לרגולציה יש תפקיד אתי להגן על החברה מפני ניצול לרעה של AI להפצת דיסאינפורמציה או לפגיעה בשיח הדמוקרטי. כבר כעת, בתקופות בחירות או משברים, אנו רואים הצפה של תוכן מלאכותי המיועד להשפיע על דעת הקהל. האם יש לחייב סימון תוכן שנוצר על-ידי AI? מועצת אירופה, למשל, גרסה שכן – האמנה הבינלאומית שלהם דורשת סימון תוכן שמיוצר בידי AI כחלק מעקרונות השקיפות. אתית, מדובר בדרישה להבחין בין "האמת" האנושית ל**"ייצור סינתטי"**, כדי שלא נאבד לחלוטין את היכולת לדעת מה מקורי ומה מזויף.
• היבטי סיכון קיומי: חלק מהדיון האתי נסוב סביב תרחישי "מדע בדיוני" שהפכו לפתע למוחשיים יותר – למשל AI על-אנושי שעלול לפעול נגד האנושות, או יצירת כלי נשק אוטונומיים קטלניים. יש חוקרים שמזהירים שסיכונים אלה, גם אם סיכוייהם נמוכים, מצדיקים רגולציה מונעת. מנגד, אחרים טוענים שהתמקדות בתרחישי קיצון עלולה להוביל לחקיקה דרקונית מדי היום. הפתרון שמוצע לעיתים הוא מנגנוני פיקוח זהירים: רישוי מיוחד לפרויקטי "בינה מלאכותית כללית" (AGI) או איסורים ספציפיים (כמו שהאו"ם מקדם דיון באמנה לאיסור רובוטי הרג אוטונומיים). בין אם החשש הקיומי הוא ממשי או לא, מבחינה אתית יש כאן דילמה: חופש מחקר מול חובת זהירות כלפי הדורות הבאים.

מדינות וארגונים: גישות שונות להתמודדות עם האתגר

מבט על הזירה הגלובלית מגלה מגוון גישות רגולטוריות מצד מדינות וארגונים פרטיים, הנובעות לעיתים מערכים חברתיים שונים:

• האיחוד האירופי: כאמור, מוביל קו של אסדרה מקיפה מקדימה. חוק ה-AI האירופי (שעדיין בתהליך אישור סופי ויישום) הוא הניסיון הנרחב ביותר ליצור מסגרת כוללת. הוא משלב גישת ניהול סיכונים (Risk-based) – התאמת רמת הפיקוח לרמת הסיכון של השימוש, כדי למזער פגיעה בחדשנות כשאין צורך. בנוסף, האיחוד משלים את החוק עם יוזמות נוספות, כמו הצעת דירקטיבה לאחריות אזרחית שתקל על תביעת נזקים מ-AI, ותקנות פרטיות נלוות. ההשראה היא מה-GDPR: אירופה מאמינה שכשם שהובילה את רגולציית הפרטיות והפכה אותה לתקן עולמי, כך תעשה ב-AI. עם זאת, מבקרים כאמור מצביעים על כשלים פוטנציאליים ופרצות: למשל, חוק ה-AI לא מכסה בפועל את כל סוגי ההטמעות של AI (ייתכן ויאפשר "פיקוח עצמי" לחברות באופן שאינו מספק), ומדינות לחץ הכניסו חריגים (למשל צרפת התעקשה לאפשר זיהוי פנים מסוים למטרות ביטחון). ארגוני חברה אזרחית מזהירים שבלי אכיפה חזקה, החוק עלול להישאר הצהרה יפה בלבד.
• ארצות הברית: בגישתה המסורתית, ארה"ב עד כה נמנעה מחקיקה פדרלית כוללת ל-AI. תחת הממשל הנוכחי יש אמנם "מסמך זכויות ה-AI" מנחה שפורסם על ידי הבית הלבן, אך אין חוק מקיף. במקום זאת, המיקוד הוא בהנחיות וולונטריות (NIST הציעה מסגרת לניהול סיכוני AI עבור תעשייה) ובחוקים ספציפיים ברמת המדינות. מספר מדינות (כמו אילינוי, קליפורניה) חוקקו חוקים נקודתיים – למשל, אילינוי דרשה הסכמה מודעת להערכת וידאו של מועמדים לעבודה. ניו יורק, כאמור, חוקקה את חוק בדיקת ההטיה בגיוס. גם סוכנויות פדרליות נכנסות לתמונה: רשות הסחר (FTC) הזהירה שהיא תשתמש בסמכויותיה נגד "אלגוריתמים לא הוגנים" תחת דיני הגנת הצרכן הקיימים, וה-EEOC (נציבות שוויון הזדמנויות בעבודה) הצהירה ש-AI מפלה הוא תחת הרדאר שלה. למעשה, בארה"ב מתהווה פסיפס של רגולציות סקטוריאליות. יש אף דיון בקונגרס על הקמת רשות פדרלית חדשה ל-AI, אך הדברים עוד בראשיתם. גישת השוק החופשי האמריקאית נותנת משקל רב לחשש מבלימת חדשנות, ולכן נוקטת כרגע צעדים הדרגתיים וזהירים. יחד עם זאת, העדר חוק פדרלי אחיד עלול ליצור "מרוץ לתחתית" בין מדינות – חברות יכולות לפעול ממדינה עם כללים מקלים יותר. כדי למנוע זאת, כנראה יגבר הלחץ לחקיקה פדרלית בשנים הקרובות, במיוחד אם אירופה תתקדם וחברות אמריקאיות ייאלצו ממילא לציית לחוקי חוץ.
• סין ומדינות אחרות: סין נוקטת גישה שונה – היא מתמקדת הרבה בצנזורה ושליטה בתוכן שנוצר על ידי AI. רגולציות שהוציא הממשל הסיני (כמו כללי שירותי ה-AI הגנרטיבי) מחייבות למשל שכל תוכן שנוצר בידי AI יתמוך בערכי המפלגה ולא יערער יציבות (במדיה שלנו – מתוך ההקשר הרחב, ניתן להבין שסין מאוד קונטרולית בשימוש ב-AI). סין ממהרת להסדיר, אך הדגש אצלה הוא בטחון משטרתי יותר מאשר זכויות הפרט. מדינות דמוקרטיות קטנות יותר נוטות להמתין ולראות: רבות מהן יישרו קו עם הסטנדרטים של ה-EU או ה-OECD, חלקן מנסות להיות גמישות כדי למשוך השקעות (למשל, מדינות במזרח אסיה כמו סינגפור וקוריאה יוצרות קווים מנחים אבל נמנעות מהגבלות נוקשות כדי להפוך למוקד חדשנות ידידותי ל-AI).
• ישראל כדוגמה למדינה "נגררת": בישראל, נכון לתחילת 2024, לא נקבעה עדיין רגולציה ייעודית ל-AI. כפי שסיכם זאת מאמר ב-GeektIme: "בכל הקשור לכללים והנחיות לפיתוח של AI מדינת ישראל החליטה 'שלא להחליט'". בישראל קיימים חוקי פרטיות, איסורי אפליה, וחוקים מגזריים (למשל בתחום הבריאות) שיכולים לחול גם על AI, אך אין מדיניות כוללת. למרות זאת, ישראל עוקבת בדריכות אחר אירופה וארה"ב. משרד החדשנות והמדע הקים ועדות לגיבוש המלצות, וקהילת AI מקומית (כמו קהילת סינרגיה שהוזכרה בתוצאות החיפוש) מכנסת דיונים. סביר שהחקיקה באירופה "תקרין" על ישראל, בדומה לאופן שבו GDPR השפיע על חוקי הפרטיות המקומיים. גם המגזר הפרטי בישראל מתחיל לאמץ הנחיות אתיות וולונטריות – כמה חברות הייטק ישראליות פרסמו קודים אתיים לשימוש ב-AI, מתוך הבנה שהן פועלות גלובלית וצריכות לעמוד בסטנדרטים בינלאומיים.
• ארגונים פרטיים ותעשייה: מלבד מדינות, גם לחברות טכנולוגיה ותעשייה תפקיד חשוב. ראינו יוזמות כמו OpenAI, שקראה בעצמה לרגולציה ממשלתית שקולה, ואפילו רמזה על הצורך ברישוי מודלים גדולים בעתיד. חברות גדולות הקימו במשותף את שותפות ה-AI (Partnership on AI) במטרה לקדם מחקר אחראי ושיתוף ידע עם קובעי מדיניות. חלק מהתאגידים מפתחים כלים פנימיים לבקרה אתית – למשל, צוותי "AI Ethics" שמטרתם לבחון מוצרים לפני השקה. יש גם סטנדרטים שקמים מהשטח: תקן ISO חדש (ISO 42001 אולי) למערכות AI אמינות נמצא בפיתוח. ככל שהתעשייה תרגיש שאי-רגולציה מוחלטת תוביל לאובדן אמון ולהתערבות גסה יותר של ממשלות, ייתכן שנראה רגולציה עצמית מוגברת, כדי להוכיח שאפשר לסמוך על החברות. אך בכך יש גם סכנה: רגולציה וולונטרית עלולה להיות "רכה" מדי, או לשמש יחסי ציבור ללא שיניים אמיתיות.

דוגמאות מעשיות: חקיקה קיימת ופרצות שהתגלו

לצד הדיון התיאורטי, כבר נחקקו מספר חוקים ותקנות ברחבי העולם, וחלקם חשפו בעיות יישום או פרצות בלתי צפויות:

• חוק ה-AI של האיחוד האירופי (AI Act): כפי שפורט, חוק זה יוצר מודל רגולטורי מקיף ראשון בעולם. עם זאת, יש טענות שהוא "רך מדי" בנקודות מסוימות: למשל, האיסור על "זיהוי פנים בזמן אמת" חל רק במקומות ציבוריים ולא במרחב פרטי, ומאפשר חריגים לביטחון. ארגוני זכויות דיגיטליות התריעו שהחריגים הללו עלולים להפוך לכלל, אם לא יהיו גבולות ברורים. פרצה נוספת היא שעל פי הגרסאות הראשונות, אכיפת החוק ברובה התבססה על הערכת סיכונים עצמית של החברות (Self-assessment). מתנגדי השיטה אומרים שזו חתולת שומרת על השמנת – אי אפשר לצפות מחברה לשפוט אובייקטיבית את הסיכונים של עצמה, ועלול להיות תמריץ להקל ראש. במהלך הדיונים, הפרלמנט האירופי דרש פיקוח חיצוני חזק יותר. ימים יגידו עד כמה החוק יהיה אפקטיבי בפועל, אך הוא בהחלט יהווה אבן בוחן לכל העולם.
• חקיקה בארה"ב: NYC Bias Audit Law: החוק בניו יורק על בדיקות הטיה בכלי גיוס אוטומטיים נכנס לתוקף בינואר 2023. בתוך חודשים התגלו קשיים: מעט מאוד חברות פרסמו דוחות כנדרש בתחילה, לעיתים בטענה שהכלים שלהן לא נכנסים תחת החוק. מסתבר שהגדרת "כלי החלטה אוטומטי" (Automated Decision Tool) אפשרה לחלק לטעון שמוצריהם הם "מסייעי החלטה" בלבד. בעקבות זאת, חברי מועצה בניו יורק ובמדינת ניו יורק כבר דנו בתיקוני חקיקה לסתימת הפרצות​fisherphillips.com. דוגמה זו ממחישה שרגולציה על AI דורשת הבנה טכנית מדויקת בניסוח – אחרת כוונת המחוקק עלולה להתמסמס בפרקטיקה.
• פרטיות נתונים ובינה מלאכותית: שערוריית Clearview AI – חברה שאספה מיליארדי תמונות מרחבי האינטרנט ללא רשות, כדי ליצור כלי זיהוי פנים – הדגישה פער רגולטורי בתחום הפרטיות. באירופה, רגולטוריות פרטיות (לפי GDPR) קנסו את החברה ואסרו פעילותה, כי האיסוף ההמוני הפר זכויות פרט. בארה"ב, לעומת זאת, לא קיים חוק פדרלי להגנת נתונים, ו-Clearview הצליחה למכור את שירותיה למשטרות מקומיות. רק לאחר תגובת נגד ציבורית ומשפטית (תביעות אזרחיות, והגבלות בכמה מדינות) החברה צמצמה פעילות. מקרה זה מראה שפרצה בחוק – בהיעדר חוק פרטיות מקיף – אפשרה שימוש שנוי במחלוקת ב-AI לזיהוי פנים.
• רכבים אוטונומיים (Tesla Autopilot): במשך שנים, טסלה שיווקה את מערכת ה"Autopilot" שלה כמעין נהיגה עצמית, בעוד שבפועל היא מערכת סיוע הדורשת ערנות נהג. הרגולציה לא השיגה את השיווק – לא היו כללים פדרליים ברורים בארה"ב לגבי פרסום מערכת נהיגה אוטונומית. כתוצאה, משתמשים מסוימים הפריזו באמון במערכת וקרו תאונות. רק לאחר מספר תאונות קטלניות והפעלה של רגולטור הבטיחות (NHTSA) לחקור, החלו לצוץ קווים מנחים. כעת, שוקלים לחייב יצרנים לדווח נתונים סטטיסטיים על תפקוד מערכות נהיגה אוטונומיות, ולהטיל אחריות אם השיווק היה מטעה. הפרצה כאן הייתה היעדר תקינה לגבי דרגות אוטונומיה – לא היה אסור לקרוא למערכת "נהיגה עצמית מלאה" גם אם לא הייתה כזו בפועל.

דוגמאות אלו מדגישות שרגולציה של AI היא תהליך למידה. לומדים מהטעויות, מעדכנים ומתקנים. חלק מהיופי (והקושי) ברגולציה טכנולוגית הוא הדינמיות שלה: לא די בחוק אחד קבוע, אלא נדרש מעקב מתמיד והתאמה למציאות, כי השחקנים תמיד יחפשו דרך לעקוף, בין אם בתום לב ובין אם במכוון.

סיכום: לקראת איזון בין חדשנות לאחריות

הדיון סביב רגולציה של בינה מלאכותית חושף מתח מובנה בין הקִדמה הטכנולוגית השועטת קדימה לבין מערכות החוק, הממשל והאתיקה המנסות לרדוף אחריה. ברור כי היעדר רגולציה מוחלט אינו אופציה בת-קיימא: יותר מדי מונח על הכף – זכויות הפרט, בטיחות הציבור, הצדק החברתי ואפילו אמון הציבור בטכנולוגיה. מנגד, גם רגולציה דרקונית מדי עלולה לגרום נזק – החל מבלימת חדשנות מצילת-חיים, דרך הגירה של מוחות ועסקים למדינות מקלות יותר, ועד יצירת שוק שחור לטכנולוגיות אסורות.

כדי להתמודד עם קצב ההתפתחות, מספר עקרונות עולים מהדיון הגלובלי: גמישות רגולטורית (חקיקה הניתנת לעדכון מהיר), שיתוף פעולה בינלאומי (כדי למנוע "אזורים פרוצים" וללמוד זה מזה), מעורבות מומחים מהתעשייה והאקדמיה (לגשר על פערי הידע), וגישה רב-שכבתית – שילוב של חקיקה, תקנים תעשייתיים, אתיקה וולונטרית ואכיפה בפועל. כמו כן, הולך ומתחדד הצורך להסדיר ערכים ועקרונות – הוגנות, שקיפות, אחריותיות – יותר מאשר טכנולוגיות ספציפיות שמתיישנות מהר.

אחת התובנות החשובות היא שהרגולציה יכולה וצריכה להיות כוח מאפשר ולא רק מגביל. רגולציה טובה יוצרת "מגרש משחקים" הוגן, שבו חברות קטנות וגדולות כאחד יודעות את הכללים, והציבור מרגיש מוגן. למשל, אם כלל החברות צריכות לעמוד בדרישות שקיפות, אז חדשנות בשקיפות הופכת עצמה לתחום תחרות – מי יצליח לפתח מודל AI מתקדם שהוא גם מוסבר ובר-בקרה? בכך, הרגולציה עשויה לתמרץ פתרון בעיות אתיות וטכניות שבלעדיה לא היו מקבלות תשומת לב.

בסופו של יום, האחריות היא של כל בעלי העניין – ממשלות, ארגונים, חברות ואזרחים – לוודא שהבינה המלאכותית תשמש ככוח לטוב, ותמנע ככל האפשר נזק. אנחנו בעיצומה של מהפכה תעשייתית חדשה, והחקיקה היא אחד הכלים לעצב את פניה בצורה ערכית. ייתכן שבטווח הקצר תמיד נחוש שהחוק צעד אחד מאחור, אבל עם הזמן ועם למידה קולקטיבית, אפשר לקוות שיווצר איזון בו הקצב המהיר של ה-AI משתלב עם בלמים ותקנים הולמים. הרגולציה לא בהכרח תרדוף לנצח – אם נשכיל לבנות מסילות בטוחות לרכבת המהירה של ה-AI, נוכל לנסוע עליה בביטחון, אל עתיד של חדשנות אחראית.

מקורות:

• Florence G’sell, Regulating Under Uncertainty: Governance Options for Generative AI, Stanford Cyber Policy Center (מהדורה מעודכנת ספטמבר 2024) – "המדיניות הממשלתית והרגולציה מפגרות אחרי הקצב המהיר… עם זאת, שפע של חוקים מוצעים ובתוקף צץ בעולם"; "רגולציה יעילה של טכנולוגיות מתפתחות מציבה מחוקקים בפני בחירות קשות… אם יפעלו באגרסיביות למנוע סיכונים – אולי יעכבו את הפיתוח; אם בשמרנות – אולי יחמיצו הזדמנות לנווט את התעשייה לכיוון בטוח".
• Brian Judge et al., When Code Isn’t Law: Rethinking Regulation for AI, Policy & Society (2024) – "מודלי AI מבוססי למידה עמוקה אינם ניתנים לניתוח, להגדרה או לביקורת ישירה מול תקנות. התנהגותם צצה באופן בלתי-צפוי מהאימון ולא מעיצוב מכוון". עם זאת, המאמר מציע לאמץ אלמנטים מהמודל המסורתי של רגולטור מומחה (כמו בתעופה או גרעין) עם התאמות: "ממשל יעיל של AI יצריך כנראה סמכות מרוכזת, משטרי רישוי, חובת דיווח על דאטה ואימון, אימות פורמלי של התנהגות מערכת, ויכולת להתערבות מהירה".
• Matt Perault, Regulate AI Use, Not AI Development, Andreessen Horowitz (ינואר 2025) – "ממשלות נהגו זמן רב להסדיר טכנולוגיה לפי אופן השימוש בה, לא אופן יצורה… אין חוק שמסדיר איך בונים מחשבים, אבל אם משתמשים במחשב כדי לפגוע בצרכן – האחראי יישא בתוצאות". "כדי להגן על הצרכנים ובו בזמן לאפשר לטכנולוגיה להגשים פוטנציאל ולאפשר ל'טכנולוגיה קטנה' להתחרות בענקים, המדיניות צריכה להתמקד איך AI משמש, לא איך בונים אותו"​a16z.com.
• שקד פלדמן-יפתח, אמנה בינלאומית בנושא בינה מלאכותית, law.co.il (מאי 2024) – "מועצת אירופה אימצה אמנה בינלאומית ראשונה מסוגה, לקביעת סטנדרטים משפטיים מחייבים לשימוש במערכות AI בדמוקרטיה. האמנה מסדירה את המסגרת המשפטית לכל שלבי מחזור החיים של מערכת AI – מתכנון, דרך פיתוח ועד לשימוש". "האמנה קובעת כללים לשימוש במערכות AI במגזר הציבורי והפרטי, עם דגש על שמירה על זכויות אדם, דמוקרטיה ושלטון החוק. היא מטילה דרישות שקיפות ופיקוח, כולל סימון תוכן שנוצר בידי AI. הצדדים יידרשו לאמץ אמצעים לזיהוי סיכונים והערכת צעדים להפחתתם. כן עליהם להבטיח שמערכות AI מפותחות ומשמשות באופן שמבטיח שוויון ופרטיות, וליצור כלים משפטיים להגנת קורבנות הפרות זכויות אדם הקשורות ל-AI".
• עו"ד אבי מורה ואביבה שוידל, "כאן זה לא אירופה": מה אנחנו יכולים ללמוד מאירופה על רגולציה של AI?, גיקטיים (ינואר 2024) – "מספר מדינות בעולם החלו לקבוע נורמות, נהלים וכללים לשימוש ב-AI, אך מדובר באסדרה נקודתית, ולא קיים סט כללים אחיד. כל זה צפוי להשתנות בקרוב. לפני שבועות אחדים נחתם בפרלמנט האיחוד האירופי נוסח סופי לחוק ראשוני שיסדיר את תחום ה-AI באירופה. החוק נועד להתמודד עם הדילמות האתיות הקשורות ל-AI ולוודא שמערכות AI שמשמשות את אזרחי האיחוד עומדות בסטנדרטי שקיפות, בטיחות ונורמות החוק – כולל שהן ניתנות למעקב, אינן מפלות, ידידותיות לסביבה ומפוקחות על ידי בני-אדם. החוק מקטלג מערכות AI לפי רמות סיכון, מטיל חובות שונות בהתאם לרמת הסיכון, ואף קובע קנסות משמעותיים על חברות שלא יעמדו בו (בין 7.5 מיליון אירו או 1.5% מהמחזור העולמי, עד 35 מיליון אירו או 7% מהמחזור)".
• Clifford Chance Briefing, What Does the EU AI Act Mean for Employers? (אוגוסט 2024) – "חוק ה-AI של ה-EU מסווג AI להקשרי שימוש. באופן משמעותי למעסיקים, נאסר שימוש ב-AI להסקת רגשות במקום העבודה (עם חריגים מוגבלים). כמו כן, AI בתחום התעסוקה וניהול עובדים מוגדר 'בסיכון גבוה', כולל מערכות לגיוס, החלטות לגבי יחסי עבודה (קידום, פיטורין), הקצאת משימות לפי התנהגות, או ניטור והערכת עובדים. מערכות אלה יחויבו לעמוד בהתחייבויות שקיפות מחמירות ודרישות נוספות".
• Janaina R. V. Gomes, Is the Artificial Intelligence Act Trustworthy?, The Regulatory Review (מאי 2023) – "חוק ה-AI המוצע של ה-EU מבקש לקדם אימוץ טכנולוגיה ע"י טיפול בסיכונים שבפריסת AI. דרך הסדרת סיכונים, החוק שואף להגביר אמון ב-AI, מה שיוכל להגביר צריכת מוצרים ושירותים ולבסוף להמריץ חדשנות. אך במאמר אקדמי, חוקרים מאוקספורד טוענים שמסגרת ניהול הסיכונים של החוק לא תספיק לייצר אמון, במיוחד בשימוש ממשלתי. הם ממליצים לאמץ גישה משתתפתית יותר לאחריות ציבורית על שימוש ה-AI במגזר הציבורי"​theregreview.org.
• Roy Maurer, AI Employment Regulations Make Compliance 'Very Complicated', SHRM (נובמבר 2024) – "בזמן שפעולה פדרלית בארה"ב היא בעיקר ברמת העלאת מודעות והנחיות, בתי מחוקקים במדינות החלו ליישם חוקים שמטרתם לצמצם אפליה מונעת-AI. רייצ'ל סי (יועצת משפטית) ציינה שה-EEOC (נציבות שוויון הזדמנויות תעסוקה) הכריזה שאכיפת AI הוא עדיפות אסטרטגית; הנציבות מקבלת תלונות על אפליה שקשורות ל-AI במקום העבודה, ומתעניינת בחקירה ואף בתביעות פוטנציאליות, למרות שעוד לא פעלה רבות בשטח זה". היא הזכירה גם שה-EEOC פרסמה ב-2023 הנחיות טכניות למעסיקים כיצד למדוד פגיעה עקיפה כאשר כלי סינון משתמשים ב-AI, ואף הגישה חוות-דעת משפטית (amicus brief) התומכת בתובע בתיק נגד חברת תוכנה (Workday) באשמת אפליה באמצעות AI.