.png)
הבנה ודעה על מהפכת ה-Agentic AI באקדמיה על פי מאמריו של אלכסנדר קוסטוב
- shlomoyona
- Apr 29
- 4 min read
סדרת המאמרים (חלק ראשון, חלק שני ו- חלק שלישי) שפרסם דוקטור אלכסנדר קוסטוב באביב 2026 מציגה חזון רדיקלי לגבי השפעתם של סוכני בינה מלאכותית אוטונומיים על מדעי החברה. קראתי את הפרסומים הללו וברשימה הזאת שלי אספר מה הבנתי ומה דעתי על מה שהבנתי. מעניין להתייחס לא רק לתובנותיו המרכזיות, אלא גם לתגובות על המאמרים האלה בקהילה המדעית.
הטיעון המרכזי של קוסטוב הוא שסוכנים מבוססי מודלים מתקדמים מסוגלים כיום לבצע את מרבית מטלות המחקר הכמותני, קידוד הנתונים וסקירת הספרות באופן שעולה על יכולותיהם של חוקרים אנושיים ממוצעים. מתוך כך, קוסטוב מציג מספר השלכות מעשיות למערכת האקדמית.
ראשית, דפוס המאמר האקדמי הסטנדרטי איבד את תוקפו, כי עלות הפקתו ירדה כמעט לאפס ולכן, לדעתו של קוסטוב, יוביל בהכרח לדעיכת המודל הכלכלי של כתבי העת ולעלייה חדה בשיעורי הדחייה.
שנית, לאור האוטומציה של תהליכי ניתוח ועיבוד הטקסט, הערך המדעי המרכזי צפוי לעבור למחקר איכותני ולאיסוף נתוני שטח מקוריים שאינם נגישים אוטומטית למכונה.
שלישית, קוסטוב מסיק כי על מוסדות המחקר לזנוח את העיסוק האובססיבי בזהות כותב הטקסט ולהתמקד אך ורק בנכונות התוצר הסופי ובערכו המדעי.
המסקנה המעשית והחשובה ביותר שהוא מציע היא שילוב סוכנים אוטונומיים על ידי מערכות כתבי העת עצמן, כדי לבצע בדיקות שחזור חישובי אוטומטיות ואימות קוד לכל מאמר שמוגש לפרסום, בטרם יעבור לשיפוט עמיתים.
סף הכול אני מתחבר לדברים האלה. ראוי היה מאז ומעולם לא להתעסק בזהות הכותב, בקליקה המדעית ובקשרים אלא בתוכן עצמו ובאיכות המחקר עצמו. ככל שפרסומים מדווחים על נתונים וניסויים ותוצאות, ראוי היה מאז ומעולם לדעתי לפרסם את הדברים בצורה של מחקר בר-שחזור וראוי היה מאז ומעולם לוודא ולבדוק היטב לפני הפרסום, הרי זה הערך של ביקורת והסינון המשמעותי ביותר שאמור להיות לפרסומים מדעיים בכתבי העת, לא?! גם ההתייחסות ליתרון היחסי שנותר למחקר אקדמאי אל מול התפתחויות הבינה המלאכותית והאוטומציה באמצעות סוכנים נשמעת לעניין.
עד כאן דעתי על עיקרי הדברים אז מעניין להתייחס גם לתגובות באקדמיה, בתעשייה וברשתות החברתיות לפרסומים הללו של קוסטוב.
סדרת המאמרים עוררה טלטלה מקצועית וחשפה קיטוב עמוק בקרב חוקרים. מצד אחד, קהילות מסוימות ברשתות החברתיות האקדמיות הגיבו בעוינות אישית חריפה, שכללה קריאות לפסילת מחקריו של קוסטוב ואף איומים על ביטחונו התעסוקתי. התנגדות זו נשענת בחלקה על טיעון התוכי הסטוכסטי שבו השתמש כדי לטעון שהמודלים רק ממחזרים הסתברויות של מילים ללא יצירת ידע או הבנה אמיתית, ולכן תוצריהם נטולי נשמה מחקרית. טיעון התוכי הסטוכסטי הוצג והמונח נטבע על ידי אמילי בנדר וטינתית גברו ביחד עם מרגרט מיטשל ואנג'לינה מקמילן-מייג'ור במאמרן משנת 2021, פרסום שעורר סערה ציבורית רבה, במיוחד לאחר שגברו ומיטשל עזבו את עבודתן בגוגל בעקבות מחלוקת על תוכנו.
מנגד, חוקרים ומהנדסים בכירים גיבו את היתכנותן הטכנולוגית של טענותיו. דוח מפורט שפורסם על ידי חוקרי מכון ברוקינגס, סולומון מסינג וג'ושוע טאקר, אימת הלכה למעשה את היכולות של סוכני בינה מלאכותית לקצר תהליכי פיתוח חבילות קוד סטטיסטיות ועיבוד נתונים משבועות לימים ואף לשעות בודדות. עם זאת, תמיכה מקצועית זו מלווה בהסתייגות כי הטכנולוגיה פועלת כמכפיל כוח שדורש מומחיות אנושית קפדנית, וששימוש שאינו מבוקר עלול להוביל לניוון קוגניטיבי בקרב חוקרים מתחילים.
אף על פי שקוסטוב מיטיב לזהות את הכיוון הטכנולוגי, בחינה ביקורתית חושפת פערים משמעותיים וסילוף נתונים בין הצהרותיו לבין המציאות ההנדסית שלנו בימינו כעת:
כדי להדוף ביקורת על ההזיות של המודלים, קוסטוב טוען כי רוב המחקר האנושי הוא ממילא מדע גרוע ורפש פגום. הוא מבסס זאת על מחקר שפורסם בכתב העת Nature באפריל 2026 בהובלת אוליביה מיסקה, שמצא שיעור שחזור של 53.6 אחוזים במדעי החברה וההתנהגות. אבל, קוסטוב מתעלם מממצאים שפורסמו באותו חודש ובאותו כתב עת על ידי אבל ברודור, שבחן ספציפית את תחומי הכלכלה ומדע המדינה, שהם תחומי המומחיות של קוסטוב עצמו. מחקר זה הוכיח כי יותר מ-85 אחוזים מהמאמרים בתחומים אלו שוחזרו בהצלחה חישובית מלאה. הסתרת נתון עובדתי זה מחלישה את הניסיון שלו לנרמל טעויות אלגוריתמיות באמצעות הקצנת הכשלים האנושיים. אישית אני מסכים עם העמדה של קוסטוב אבל גם מסכים שה-צ'רי פיקינג שלו בסימוכין העמיד אותו ואת עמדתו באור שלילי.
קוסטוב מציג את ירידת עלות כתיבת המאמרים כהזדמנות אקדמית שתביא לדמוקרטיזציה. אולם, מציאות זו הוכחה כמסוכנת בסביבות טכנולוגיות אחרות שפתוחות לציבור. פרויקט איתור הפגיעויות Curl נאלץ להיסגר בתחילת 2026 משום שהוצף בדיווחים אוטומטיים כוזבים שהופקו על ידי סוכנים שחיקו שפה של מומחי סייבר. העדויות מהשטח מראות שללא חסמי כניסה מחמירים, מהירות הייצור אינה מקדמת את המדע, אלא עלולה לייצר מנגנון שמציף ומשתק את מערכות הביקורת האנושיות. נו... אז ברור שביקורת וסינון ואחריות אמורות להיות בראש סדר העדיפויות בפרסומים שאמורים לשרת את הציבור ולקדם את האנושות... לא ברור לי מה מפתיע כאן? מה... שעושים מה שקל ולא מבקרים (בכלל או כראוי) חומרים שמוגשים לפרסום ושלא נוהגים באחריות ולא מנסים לאמת תוצאות ולשחזר ולבדוק כמו שצריך...? נו באמת.
קוסטוב פוטר בביטול את הדרישה לגילוי נאות על שימוש בבינה מלאכותית, בטענה שהיא מעודדת שקרים ואינה תורמת לבחינת התוצר. בניגוד לעמדתו, הקהילה המדעית אימצה תקנים מעשיים שרואים בשקיפות עקרון מתודולוגי הכרחי לשחזור. תקן מוסדי כדוגמת GUIDE-LLM מחייב חוקרים לדווח על פרמטרים ל-AI, כגון טמפרטורה, seed, גרסת מודל ותיעוד מלא של הפרומפטים. ללא נתונים טכניים אלו, תהליך המחקר הופך לקופסה שחורה שאינה ניתנת לשחזור, פגם מתודולוגי שאותו קוסטוב עצמו מצהיר כי חובה למגר. אני לא מבין מה זה משנה אם יש או אין שימוש ב-AI או בכל דבר אחר. מה שמשנה זה מה ההשערה, מה המתודולוגיה, באילו נתונים השתמשו וכיצד ומה התוצאות והמסקנות והיכולת לשחזר את המחקר, תוצאותיו ומסקנותיו. כל הדיון כאן עוסק לטעמי בטפל ולא בעיקר.
לסיכום, הצגתי את עמדתו של קוסטוב בקיצור נמרץ, את הביקורות נגדו ואת דעתי. ומה דעתכם?
צריכים עזרה עם AI/GenAI/AgenticAI/AI Platform ועם מעבר מהוכחת יכולת לעבודה בסקייל מלא באנטרפרייז?
זקוקים לשותף טכנולוגי עתיר ניסיון שיודע לספק שירותי מחקר ופיתוח Hands-on, מארגוני אנטרפרייז ועד סטארט-אפים, על מנת להוציא חזון אלגוריתמי שלכם מהכוח אל הפועל?
רוצים מחקר אלגוריתמי יישומי?
הבה נדבר!
שלמה יונה,
מייסד ומדען ראשי,
מתמטיקאי מחקר ופיתוח בע"מ
053-7326360
פודקאסט על החברה ועליי, שלמה יונה, ואופן העבודה שלנו ואיתנו:
Comments