דברו איתנו בינה מלאכותית או AI קיצור של Artificial Intelligence קיימת כבר מספר עשורים, אבל בשנתיים האחרונות פרצה לתודעה שלנו עם הקפיצה שקרתה בתחום ה-Generative AI. כלומר AI שמייצרת מידע חדש יש מאין – טקסטים, תמונות סאונד ואפילו וידאו.
אם רק ניתן לאלגוריתם למידת מכונה סט מספיק גדול של נתונים לעבוד עליו, כמו למשל כל נתוני האינטרנט הזמינים, וכוח עיבוד מספיק חזק – הוא יידע ליצור מודל AI, שיהיה מסוגל להפיק מעצמו תשובות לשאלות. אפשר אם כן לחשוב על AI לא במובנים של מנוע חיפוש אלא של מנוע חשיבה.
האפשרויות היישומיות מלהיבות ורלוונטיות כמעט לכל תחום, וכמעט בלתי נמנע לרצות לרתום את היכולות הללו לטיפול רפואי באנשים, אבל כיצד יוכל מנוע חשיבה, מתקדם ככל שיהיה, להחליף את הרכיב האנושי? שכן כל הידע שבעולם לא משנה את העובדה המוכחת שבני אדם נוצרו להתחבר, ולהקשיב לבני אדם איתם התבססו יחסי אמון.
והנה, בסוף חודש מאי האחרון שודרה בערוץ N12 כתבה על כך שבינה מלאכותית צפויה להחליף רבים מהמקצועות הקיימים, ביניהם היא מנתה גם את מקצוע הדיאטנים והתזונאים.
התחושה שעולה היא של חוסר הבנה בסיסית במקצוע הדיאטנים, אבל גם של אמירה חשובה. חוסר ההבנה הוא כפול.
פעם ראשונה בחשיבות הקשר הבינאישי, שנוצר בין מטפל/ת למטופלים, והכוח שהוא מביא להנעה לשינוי. פעם שנייה בכך, שפעמים רבות מטופל מגיע עם בעיה, שהוא חושב שנובעת מסיבה מסוימת, ומגלה במהלך הטיפול שהלכה למעשה היא בכלל אחרת, אולי אפילו הפוכה. דוגמא פשוטה תהיה של אדם הנשחק מלנסות שוב ושוב לרדת במשקל על ידי הגבלה עצמית יתרה. אדם כזה עשוי לגלות במהלך אבחון של דיאטן או דיאטנית, שהניסיונות הכושלים שלו דווקא כרוכים באכילה מעטה מדיי, ואם לא יחמיר כל כך עם עצמו הוא עשוי להגדיל דרמטית את סיכוייו להצליח להתמיד ולהשיג את מטרתו.
מכאן, שאם המטופל יחפש פתרון בכוחות עצמו בעזרת AI הוא עשוי שלא למצוא את הפתרון הנכון עבורו או חמור מכך – למצוא פתרון שגוי ומטעה.
כך למשל, אם אותו אדם ישאל מודל בינה מלאכותית כיצד להצליח לאכול פחות כדי לרדת במשקל, כנראה שיקבל עצות הכוללות טכניקות להתמודדות עם רעב וחיפוש תמיכה, כשלמעשה השאלה ששאל איננה נכונה במהותה.
ובכל זאת, ההכרה בכל אלו לא אומרת שגם המטופלים יודעים זאת. מוכוונים תוצאה, ועדיף כמה שיותר מהר. אפשר לקבוע תור לדיאטנ/ית ולהיפגש פנים מול פנים, או שאפשר להקליד שאלה Prompt למודל AI ולקבל ממנו תשובה מיידית.
לא ניתן להתכחש למציאות, בה כל אדם עם אינטרנט יכול לחפש תשובות לבעיות התזונתיות שלו, ובשורשה נשאלות 2 שאלות קריטיות:
.1 האם AI תדע לזהות שהמטופל שואל שאלה לא נכונה לגבי הבעיה שלו?
.2 ללא קשר לטיב השאלה, האם AI תדע לתת מענה נכון עבור הבעיה שהוצבה?
תיאורי מקרה
בכדי לקבל תשובה קונקרטית לשאלות המהותיות הללו החלטתי ללכת צעד קדימה, ולבחון את הנושא לעומק ובאופן שיטתי בעזרת 2 תיאורי מקרה היפותטיים, שיש בהם אלמנטים בנאליים, אך גם מורכבים:
הראשון: אישה בת 26 עם שחלות פוליציסטיות במשקל עודף, שמנסה כבר שנה וחצי להיכנס להיריון ללא הצלחה. היא לא פעילה גופנית, אבל מנהלת אורח חיים פעלתני בתור גננת. היא משתדלת לאכול בריא, אבל יש לה חולשה למתוקים, שהיא נוהגת לאכול עם הקפה של אחר הצהריים וגם לפני השינה.
השני: פנסיונר בן 76 בעודף משקל קל, שעד לפני חודשיים התאמן שעתיים מדי יום, ומאז נאלץ להימנע מפעילות עקב פציעה שגרמה לו לעלות במשקל 5 ק"ג. הוא חושש להמשיך לעלות במשקל, ואפילו מעוניין לרדת בחזרה מבלי לעסוק בפעילות. הוא יוכל לחזור לפעילות באופן הדרגתי, ורק בתום חודש נוסף של מנוחה.
בכל אחד מתיאורי המקרה אפעל באופן שיטתי ב-2 אפיקים.
כל אפיק ייבחן על 2 מודלים AI שונים. הראשון ChatGPT של OpenAI והשני Gemini של Google.
באפיק הראשון אציג לכל מודל את תיאור המקרה בשלמותו ב-6 פורמטים ואבקש תשובה אחת מלאה:
א. תיאור כללי: "בהתחשב ב…(תיאור המקרה). אילו התאמות תזונתיות היית ממליץ ליישם?"
ב. תיאור כללי מתורגם לאנגלית עם Google Translate ותרגום התשובה בחזרה לעברית.
ג. כביכול עבור עצמי: "אני … (תיאור המקרה). אילו הנחיות תזונתיות כדאי לי ליישם?"
האפיק השני הוא להציג לכל מודל רק חלק מתיאור המקרה, ולהוסיף ולבנות את המורכבות המלאה במהלך השיחה (צ'אט = chat) שתתפתח, על פי השלבים המובנים הבאים:
א. "אילו המלצות תזונתיות היית נותן עבור… החלק הראשון בתיאור המקרה, עד לנקודה הראשונה?"
ב. להוסיף את החלק השני בתיאור, עד לנקודה השנייה.
ג. להוסיף את החלק האחרון בתיאור, עד לנקודה השלישית.
ד. ולסיים עם המשפט "אנא נהג כאיש מקצוע מנוסה. שאל את עצמך אילו בעיות אתה מזהה בתשובה וכיצד לתקנן?".
סיכום הממצאים מהתוצאות שהתקבלו
נתחיל בשבחו של ה-AI ובהחלט יש על מה. באופן מרשים 2 מודלי ה-AI הצליחו להפיק תשובות ענייניות לשאלות שקשורות בהכוונה תזונתית. שניהם עשו זאת באופן יחסית דומה, גם עבור ניסוחים שונים של אותה השאלה. שני המודלים הבינו מצבי בריאות שונים, שתוארו להם, וידעו להתייחס אליהם בתשובות שסיפקו.
עם זאת, אי אפשר שלא להתייחס לצדדים הפחות מוצלחים. ה-AI מאוד מוכוון לספק תשובה למטרה שהועלתה בפניו, מאוד מוכוון לספק תשובה למטרה שהועלתה בפניו, ללא הפעלת ביקורת האם היא מטרה נכונה או לא.
דוגמא ראשונה ניתנה באופן מעודן על כך שהחולשה של אותה אישה בת 26 למתוקים עשויה להיות שיקוף לאכילה מעטה מדיי בחלק הראשון של היום, וההתנהלות בהמשך היום היא רק ביטוי לכך. זה לא בהכרח מה שקורה, אך זו בהחלט אפשרות, והדרך לדעת זאת היא על ידי העמקת התשאול, ובירור פרטים חסרים לפני מתן התשובה.
דוגמא שנייה ובולטת עוד יותר היא של הפנסיונר בן 76 שמעוניין לרדת במשקל בתקופת התאוששות שאיננו מתאמן בה, קל וחומר כשהוא עומד לחזור לאימונים ממש בקרוב. בכוונה הטלתי את הדילמה הזאת על ה-AI שכן כל איש מקצוע, גם אם לא התמחה בגיל השלישי ועל אחת כמה וכמה אם כן – יידע מיד שניסיון לרדת במשקל מעל גיל 75 על בסיס צמצום באכילה בלבד יוביל לאיבוד מסת שריר יקרה מפז וחיונית, ושהיכולת להשיבה מאוחר יותר נמוכה עד כדי לא אפשרית. זה מתחבר ישירות לשאלה האם ה-AI ידע לזהות שהשאלה שהמטופל שואל איננה מדויקת עבורו?
אם כן התשובה היא שלא! במושגים מקצועיים אף מודל AI לא השלים את שלב האבחון לפני שנחפז לקפוץ ישירות לשלב הייעוץ.
בנוסף, כמעט בכל המקרים הייעוץ, מתומצת ככל שיהיה, כלל הרבה מאוד הנחיות. מרבית האנשים יתקשו לבצע בבת אחת מכלול רב של שינויים במישורים רבים בחייהם. הגם שבחלק מהתשובות נאמר, שכדאי ליישם שינויים בהדרגתיות, הציפייה שהתשובה תמנן בעצמה את ההמלצות, או לכל הפחות תמיין אותן לפי עדיפות לא זכתה למימוש.
לכן לפני שנמהר להחליף את הדיאטנים בבינה מלאכותית כדאי מאוד לקחת בחשבון מספר היבטים:
נדרש איש מקצוע להשלים את האבחון במלואו לזיהוי נכון של הבעיה ולניסוח נכון של השאלה עבורה, בכדי להפעיל בקרה מושכלת על ההמלצות שנמסרות. על מנת להפריד עיקר מתפל, ולהחליט עם מה כדאי להתחיל ומה להשאיר להמשך.
אם כן, ההתרשמות שלי מהבדיקה שערכתי בנושא מעניין זה היא, שניסיון לקבל תשובות מותאמות אישית מבינה מלאכותית לאדם הפרטי עשוי להיות מאוד בעייתי שלא לומר מטעה. לא בגלל שהן אינן איכותיות, אלא בגלל שהן מוצגות ככאלה ומוגשות בהחלטיות, וזאת למרות שהן לא תמיד נכונות, או פשוט נכונות אבל לאו דווקא עבורו.
עבור בעיות שכיחות בקרב הציבור הכללי, כדוגמת השמנה בגיל מבוגר, סביר להניח שיתקבלו תשובות סבירות עד טובות. אפילו טובות מאוד, אך לאו דווקא ספציפיות.
אולם לריבוי בעיות, במיוחד אם אחת או יותר מהן איננה שכיחה, קל וחומר באוכלוסיות מצומצמות שקשה לגייס למחקרי התערבות קליניים כגון גילאים מאוד צעירים – יש להתייחס אל התשובות בזהירות יתרה בלשון המעטה.
עבור אנשי מקצוע, בינה מלאכותית יכולה בהחלט להציע מידע רלוונטי, בעיקר במובנים של סיעור מוחין משותף.
היכולת של דיאטנים להיות ביקורתיים כלפי מידע, לסנן מתוכו את העיקר, ולמיין לפי הישימות עבור מטופל – מאפשרת לאלו שיבחרו להיעזר בבינה מלאכותית להרוויח מהיותה מנוע חשיבה שנמצא לצידם. הם יקבלו ממנה פידבקים על כיוונים שחשבו עליהם בעצמם, או כיווני חשיבה נוספים על גביהם.
אם כבר לקיים אינטראקציה עם מודל AI, הדרך הטובה ביותר היא להציג תיאור מקרה שלם, ולהימנע מפינג-פונג של חלקי מידע שמושלמים לכדי תמונה מלאה במהלך הצ'אט, אלא לספק אותו בשלמותו מההתחלה.
איזה מודל מוצלח יותר? קשה להשיב תשובה נוקבת. למרות הבדלים שעולים בתשובות ביניהם, שניהם תפקדו היטב ובאופן דומה. שניהם ענו תשובות דומות לאותם פרומפטים, ונפלו באותם בורות שהצבתי. כל אחד מהמודלים ענה בתורו מעט טוב יותר / מפורט יותר / עם יותר דוגמאות עבור פרומפטים שונים.
נראה, שמבנה הפרומפט ועיקרי הדברים שעולים ממנו חשובים יותר לתשובה שתתקבל מאשר הניסוח המדויק שלו. גם לא ממש חשוב האם השאלה מנוסחת בעברית או באנגלית.
כן כדאי לפרט את המקרה, אבל לא לפרט יתר על המידה על אופן חיפוש המידע או הגשת התשובה. ככל שהאחרונים ישענו יותר על עקרונות, ולא על פירוט מדוקדק – כך המודל יספק תשובה מוצלחת יותר, ויהיה קשוב יותר לנקודות המהותיות שהוצגו לפניו, מאשר לאופן הגשת התשובה המוגמרת. זוהי נקודה חשובה מכיוון שלמרות שאנו מתעסקים עם כלי ממוחשב ומתקדם – תשומת הלב שלו בהחלט יכולה לנוע בין מכלול השיקולים שהוצבו לו, ועלינו לשים את הדגש היכן שבאמת חשוב לנו לקבל אותו.
מה שכן, תופעה שחזרה על עצמה מספר פעמים היא שהמודל של ג'מיני מבית גוגל עוצר את התשובה שלו לאחר ~373 מילים, גם במחיר של קטיעת משפט באמצע.
לסיכום
למרות יכולות מרשימות בתחום הייעוץ התזונתי, אנחנו עוד רחוקים מהחלפת דיאטנים על ידי בינה מלאכותית, בעיקר בגלל שזו איננה מיומנות שדורשת רק מתן מידע, אלא בראש ובראשונה אבחון, שעבורו נדרש תשאול מעמיק, וגם לאחר קביעת הטיפול המתאים – למיין ולמנן את המידע באופן שיהיה בר ביצוע על ידי המטופל.
עם זאת לא ניתן להתכחש לעוצמה שנמצאת בקצוות ידיו של כל אדם, איש מקצוע או שאיננו כזה, וכדאי להכיר כיצד להשתמש בה. המטופלים עצמם עשויים להגיע עם ידע מקדים שהשיגו בכלי AI וכדאי לברר מה בדיוק הם שאלו שהפיק להם את התשובה המדוברת. ועבור אנשי המקצוע עצמם כדי להבין באיזה אופן ניתן לרתום את ה-AI על מנת להשתמש בו כ"חבר טלפוני" חכם לסיעור מוחין משותף, אבל לקחת את דבריו בעירבון מוגבל תוך הפעלת ביקורת.
