כולם מדברים על המשרות שייעלמו בגלל הבינה המלאכותית. אבל אילו מקצועות חדשים היא תייצר?
השאלה הזו פתחה אצלנו שיחה ארוכה, עם עוד הרבה שאלות המשך. ריכזנו אותן כאן, יחד עם התשובות.
מי עושה את העבודה הזו, ואיפה?
יותר אנשים ממה שנדמה, ובכל העולם. העבודה האנושית שמאחורי הבינה המלאכותית הייתה עד לא מזמן כמעט בלתי נראית. לפי ארגון העבודה הבינלאומי (ILO), עשרות מיליוני אנשים עשויים לעסוק בתיוג, מיון, ניקוי ואימות של נתונים — רובם דרך פלטפורמות דיגיטליות או חברות מיקור חוץ במדינות מתפתחות.
עכשיו הביקוש ל"נתונים אנושיים" מטפס בסולם הכישורים. חברות אימון AI מגייסות מתמטיקאים שיתעדו הוכחות, עורכי דין שיעריכו כתבי טענות ופרופסורים שיבדקו חיבורים, כך דיווח הניו יורק טיימס. פלטפורמות ייעודיות כמו Mercor מפרסמות משרות כאלה בתעריפים של יותר מ-100 דולר לשעה.
המגמה גלובלית:
- בסין — עורכי דין, אדריכלים ומהנדסים שלא מוצאים תעסוקה מלאה פונים לעבודות גיג מקצועיות באימון מודלים (Rest of World).
- בארה"ב — עובדים מיומנים מעל גיל 50 משתמשים באימון AI כ"עבודת גשר" בין קריירות או לקראת פרישה (הגרדיאן).
איך נראית העבודה של מאמן AI בפועל?
השיטה המרכזית נקראת RLHF — למידת חיזוק ממשוב אנושי. בקווים כלליים היא פועלת בשלושה שלבים:
- הדגמה — המומחה כותב תשובה לדוגמה, כפי שאיש מקצוע היה עונה.
- הערכה — המומחה מדרג כמה תשובות של המודל, מהטובה לגרועה, ומסביר למה.
- חיזוק — המודל לומד מהדירוגים להעדיף את סוג התשובות שהמומחים בחרו.
התוצר של התהליך הוא יותר ממשימה שהושלמה. הוא תיעוד מפורט של הדרך שבה איש מקצוע מגיע להחלטה — בדיוק החלק בעבודה שקשה הכי הרבה להחליף.
עד כמה התעשייה מעריכה את השיקול האנושי האותנטי? לפי דיווח ב-404 Media, עובדי קבלן פוטרו לאחר שהשתמשו ב-AI כדי לבצע את משימות האימון עצמן. חלק מחברות האימון אוסרות זאת במפורש. האירוניה ברורה: בני אדם נדרשים לעבוד "ידנית" כדי לשפר מערכות שעשויות בעתיד לבצע חלק מאותן משימות.
אם אני מאמן את ה-AI, אני שותף במה שהוא ירוויח?
בינתיים לא. היום חל הכלל המוכר של עבודה קבלנית: המומחה מקבל תשלום על הזמן שלו, ולא מחזיק בשום חלק מהמוצר הסופי.
מחקרים על בעלות על ידע מקצועי מצביעים על בעיה מובנית בהסדר הזה. כשעובדים מבינים שהידע שלהם עלול לאמן מערכת שתבצע עבודה דומה לשלהם, יש להם תמריץ לשמור חלק ממנו לעצמם. ויש בעיה נוספת: אם כל עובד מוכר את הידע שלו לבד, מעסיקים יכולים לשחק עובדים זה נגד זה — כל מי שמשתף מחליש את כוח המיקוח של עמיתיו.
הדילמה בשורה אחת: ככל שהמומחה משתף יותר, המודל משתפר — וכוח המיקוח שלו ושל עמיתיו נשחק.
יש דרך שמומחים יקבלו חלק ברווחים?
עדיין לא בפועל, אבל יש הצעות רציניות. הבולטת שבהן היא בעלות קולקטיבית. חוקרים מהרווארד, MIT ואוניברסיטת מישיגן מציעים להקים "גילדות ידע" — גופים בהובלת העובדים, שיתייחסו למומחיות מקצועית כאל "הון ידע" וינהלו משא ומתן קולקטיבי על השימוש בה.
לפי ההצעה, גילדה כזו תוכל לקבוע כללים בשלושה תחומים:
- הסכמה — מתי ובאילו תנאים מותר להשתמש בידע של החברים.
- פרטיות — מה נשאר בתוך הגילדה ומה מועבר למודל.
- תמורה — איך מתחלקים ברווחים. אחת הדרכים למדוד ערך: כמה שעות עבודה מערכת ה-AI חוסכת.
לטענת החוקרים, מודל כזה ייתן לעובדים חלק ברווחי הפריון של ה-AI, ובמקביל יקטין את התמריץ להסתיר ידע. הרעיון משתלב בדיון רחב יותר על קואופרטיבים של נתונים, שהרווארד ביזנס ריוויו מתאר כחזית הבאה של יחסי העבודה.
הגילדות עדיין רחוקות מהמציאות. קשה לעקוב אחרי התרומה של כל מומחה בנפרד, וקשה עוד יותר לחלק את הרווחים בהוגנות. אבל העיקרון שמאחוריהן צובר תאוצה: חוקרי מכון ברוקינגס קוראים למוסדות שיחברו ממשלה, עסקים ואיגודים לתכנון משותף של AI במקום העבודה. העובדים הם שיודעים איך המשימות מתבצעות בפועל — ושיתוף שלהם עשוי לבנות גם את האמון שנדרש כדי שישתפו את הידע מלכתחילה.
אם ה-AI לומד מהמומחים, מאיפה יגיעו המומחים הבאים?
זו אחת השאלות הפתוחות הגדולות. כל הוויכוח על בעלות מניח שיהיו עוד מומחים שאפשר ללמוד מהם, וזה ממש לא מובטח.
שיקול דעת מקצועי נבנה לאורך שנים, ובדרך כלל מתחיל דווקא במשימות השגרתיות שבהן מתמחים לומדים את המקצוע. לפי דוח הפורום הכלכלי העולמי Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work, יותר משליש מהעובדים הצעירים בעולם חשופים ברמה בינונית עד גבוהה לאוטומציה של משימות. חשיפה לא אומרת שהמשרה תיעלם, אלא שחלק משמעותי מהמשימות בה עשוי להשתנות.
עכשיו חברו את שני הקצוות: הבכירים מעבירים את שיקול הדעת שלהם למודלים, והמשימות של המתחילים עוברות לאוטומציה. התוצאה עלולה להיות קריסה של מודל ההתמחות המסורתי — הסולם שבו מתחילים הופכים למומחים.
הפתרון, לפי הדוח, אינו לשמר עבודה שחורה לשמה. הוא לתכנן מחדש תפקידי כניסה, כך שה-AI ישמש כלי למידה ולא יעקוף את הדור הבא לגמרי.
מה עוד משתנה בשוק העבודה בגלל ה-AI?
30% מהעסקים בבריטניה כבר משתמשים ב-AI. לפי הלשכה הבריטית לסטטיסטיקה (ONS), זה הנתון לספטמבר 2026 — והתפקידים המנהליים והמשרדיים הם שמושפעים יותר מכולם.
הבוס הדיגיטלי צופה בכם. עובדים רבים יותר מנוטרים כיום על ידי מערכות AI, כך דיווח הגרדיאן. הטכנולוגיה משנה לא רק את אופן העבודה, אלא גם את מידת הפיקוח עליה.
גיוס בטוח יותר, אנושי פחות? מול דיפ-פייקים, זהויות בדויות ומועמדויות שנכתבו בעזרת AI, צוותי גיוס פונים לבדיקות זהות וכלי אבטחה מבוססי AI כדי לאמת מי באמת עומד מול המסך.
אז מה השורה התחתונה?
מאמן AI מומחה הוא אחד המקצועות החדשים הבולטים שה-AI כבר יצר. לשאלה אם המומחים האלה צריכים גם להחזיק חלק במה שהמודל מרוויח, עדיין אין תשובה מוסכמת. גילדות ידע ובעלות קולקטיבית הן עדיין הצעות, לא חלק מהמציאות בשוק העבודה. הכיוון ייקבע לפי השאלה אם פלטפורמות, מעסיקים או ארגוני עובדים יתחילו לנסות מודלים חדשים של משא ומתן, הסכמה וחלוקת רווחים.
אבל הוויכוח גדול יותר מעבודות גיג. הוא שואל איך מחלקים את הערך של ידע שנצבר במשך קריירה שלמה — ואיך נבטיח שיהיו מספיק אנשים שצוברים אותו, כדי להמשיך ללמד גם בני אדם וגם מכונות.