איך עובדת בינה מלאכותית יוצרת?

ואיך לגרום לה להזכיר אתכם בתשובות?

אינדקס נושאים:

• מהי בינה מלאכותית יוצרת?

• למה בינה מלאכותית "ממציאה" מידע?

• איך היא שונה ממנוע חיפוש כמו גוגל?

• האם היא באמת מבינה אותנו?

• מה זה אומר לגבי קידום מותגים ועסקים?

• מה חשוב לעשות כדי להופיע בתשובות שלה?

מהי בינה מלאכותית יוצרת?

בינה מלאכותית יוצרת (Generative AI) מבוססת על מודלי שפה גדולים (Large Language Models – LLMs), כמו GPT, Claude, Gemini ו-Perplexity. התקשורת איתה היא על בסיס צ'אטבוטים, ומכאן השם ChatGPT. מדובר במערכות שפועלות על רשת נוירונים בהשראת המוח האנושי ועם יכולת ליצור טקסט, תמונה, קול ווידאו - אבל כאן נתמקד רק במילים.

המודלים הללו מתאמנים על טריליוני מילים ממאמרים, ספרים, אתרים ושאלות-ותשובות. ברגע שהם מאומנים, הם מסוגלים להשלים משפטים, לכתוב מאמרים, להסביר מושגים, והכול דרך חיזוי סטטיסטי של המילה הבאה (Wallis, 2024).

כך הופכים נתוני האימון לתשובת AI: זיהוי דפוסים, קבלת הנחיה (פרומפט) ויצירת מילים

למה בינה מלאכותית ממציאה מידע?

כי היא לא יודעת עובדות וזאת לא העבודה שלה לספק מידע אמין. היא רק יודעת מה המילה הבאה שסביר למצוא במשפט (בפועל היא גם לא משלימה מילה אחרי מילה אלא טוקן - Token - אחרי טוקן, אבל לא ניכנס לזה עכשיו).

הנה דוגמא:

כאשר הקשר בין מילים חזק וחד-משמעי, כמו במשפט "ברק אובמה היה הנשיא של...", המודל כמעט תמיד יבחר "ארצות הברית". אבל אם המשפט מורכב יותר או פתוח לפרשנות, כמו "אובמה היה נשיא עם מדיניות של...", המודל יבחר את ההשלמה הכי סבירה מבחינה סטטיסטית, גם אם היא שגויה עובדתי וזאת לא באמת המדיניות של אובמה (Lee et al., 2025).

המשמעות: ככל שהקשר הסטטיסטי חלש יותר, כך גדל הסיכוי לטעויות, "המצאות", או הזיות, מה שמכונה “hallucination”.

איך משתמשים בבינה מלאכותית?

אם יש דבר אחד שתקחו מכאן, זה את העובדה הבאה:

בינה מלאכותית יוצרת, או Generative AI, כמו צ'אט ג'יפיטי ודומיו, היא לא מקור מידע.

מה היא כן?

אלגוריתם שסרק מיליוני פריטים, זיהה דפוסים שחזרו על עצמם וכעת יודע לייצר אותם על בסיס קשר סמנטי בין מילים. אם התשובה שקיבלתם נכונה עובדתית, זה רק כי סטטיסטית היה לזה סיכוי גבוה.

לבקש מ-AI מידע עובדתי זה כמו לנסות לייבש בגדים בטוסטר: יש סיכוי שהם יתחממו, אבל ייתכן גם שתשרפו את המטבח. זה פשוט לא העבודה שלו.

אז מה ההבדל בין גוגל לבינה מלאכותית?

אפשר לחשוב על זה כך:

• גוגל הוא כמו ספרנית. הוא מראה לך איפה נמצא המידע.

• בינה מלאכותית היא כמו אדם שמבלה כל היום בספרייה, קרא הכול ועכשיו עונה לך תשובה מהראש.

זו בדיוק הסיבה שיותר ויותר גולשים מעדיפים לשאול את ChatGPT במקום לחפש בגוגל: הם מקבלים תשובה מיד, בשפה ברורה, בלי לקפוץ בין קישורים (Catalini, Wu & Zhang, 2025).

אבל יש לזה מחיר: אין תמיד אחריות לעובדות.

בינה מלאכותית מתאמנת על מידע ומשלימה מילים על בסיס סטטיסטי

האם בינה מלאכותית מבינה אותי?

התשובה הקצרה: לא.

מהבחינה הזאת, בינה מלאכותית אפילו לא כל כך אינטיליגנטית. למשל, במחקר ששאל האם מודלי שפה גדולים מפתחים יכולות חדשות לגמרי או רק משתפרים במה שהם כבר ידעו כי התאמנו עליו, נמצא שאין עדיין הוכחה מספקת שהיכולות נובעות מ"היווצרות" (Emergence) אמיתית או מאינטליגנציה מתפתחת. המסקנה: "אינטליגנציה היא מאפיין של הבנה, ורק באקראי עניין של יכולת" (Krakauer, Krakauer & Mitchell, 2025, p. 13).

במילים פשוטות, המודלים לא מבינים "כוונה". הם פשוט מזהים רצפים הסתברותיים. אם תכתוב "היה היה אריה שאהב רק..." – ההשלמה הסבירה היא "תות". אבל אם תכתוב "היה היה אריה שלא שנא..." – מגוון האפשרויות מתרחב, ולכן המודל עלול לבחור מילים פחות צפויות או פחות מדויקות.

לא תאמינו מה קורה לבינה מלאכותית שמתאמנת רק על תמונות של המבורגרים בארצות הברית

כאמור, אין כאן הבנה סמנטית או רגשית, רק ניבוי טכני מדויק של מילים (Wallis, 2024; Watkins & Barak-Medina, 2024). החדשות הטובות: זה מספיק טוב כדי לגרום לכם להופיע בתוצאות של צ'אט ג'יפיטי.

איך אני יכול לקדם את העסק שלי בצ'אט ג'יפיטי?

בגלל שמודלי שפה יוצרים טקסטים לפי הקשרים סטטיסטיים, כדי להופיע בתשובות שלהם – המותג, המוצר או השירות שלכם חייב להופיע גם הוא באותם הקשרים.

למשל, אם אתם חברת ייעוץ שיווקי, כדאי שתופיעו בטקסטים שכוללים מילים כמו "אסטרטגיה דיגיטלית", "תוכן מותאם לבינה מלאכותית", "כתיבה ל-LLMs" וכן הלאה, אבל באופן אמין, עקבי, ובפורמט שמודלים אוהבים (Doshi & Hauser, 2024).

מה צריך לעשות כדי להופיע בתשובות של AI?

הנה העקרונות שחשוב ליישם:

1. תוכן במבנה שאלות-ותשובות

מודלים לומדים טוב יותר טקסטים שמבוססים על שאלה ברורה ותשובה מדויקת (Lee et al., 2025).

2. הפניות למקורות אקדמיים

המודלים מתעדפים טקסטים שמבוססים על מחקרים, ולא על שיווק ריק מתוכן. לכן חשוב לצטט מאמרים לפי כללי APA (Watkins & Barak-Medina, 2024).

3. עקביות במונחים, ניסוחים ומבנה

השתמשו שוב ושוב באותן מילות מפתח, באותו הקשר, ובאותו מבנה. עקביות = הסתברות גבוהה יותר שהמודל ישלב אתכם בעתיד (Catalini et al., 2025).

ככה תוודאו שבינה מלאכותית משלבת אתכם בתשובות שלה

לסיכום

מודלי שפה לא מבינים אתכם – הם מנבאים את המילה הבאה.

אם אתם רוצים שהמותג שלכם יופיע בתשובות של בינה מלאכותית, אתם צריכים להופיע בנתוני האימון שלה. הדרך לעשות זאת:

1. תוכן איכותי

2. מבנה קבוע

3. ביסוס אקדמי

זו בדיוק ההתמחות של ליטראלי שירותי תוכן: להפוך את העסק שלך לחלק מהתשובה של הבינה המלאכותית.

רוצה שנקדם גם אותך? זה המקום להשאיר פרטים

מקורות לפי APA:

Catalini, C., Wu, J., & Zhang, K. (2025). What gets measured, AI will automate. Harvard Business Review.Doshi, A. R., & Hauser, O. P. (2024). Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content. Science Advances, 10, eadn5290. https://doi.org/10.1126/sciadv.adn5290Lee, H.-P., Sarkar, A., Tankelevitch, L., Drosos, I., Rintel, S., Banks, R., & Wilson, N. (2025). The impact of generative AI on critical thinking. In CHI ’25, Yokohama, Japan. https://doi.org/10.1145/3706598.3713778Wallis, P. (2024). LLMs and the human condition. arXiv. https://arxiv.org/abs/2402.08403Watkins, R., & Barak-Medina, E. (2024). AI’s influence on human creative agency. Creativity Research Journal. https://doi.org/10.1080/10400419.2024.2437264