אולי ההרצאה הכי חשובה שתוכלו לשמוע על AI

 

אם אתם לא מקצוענים בבינה מלאכותית וכן לומדים על AI, ההרצאה שלי: סיכונים אישיים, קוגניטיביים ומנטליים בשימוש ב-AI היא אולי ההרצאה החשובה ביותר שתוכלו לשמוע על AI. 

מדובר בעיקר בכלי AI מבוססי LLM, כלומר: מודלים רחבים של שפה.

תחשפו בה לסיכונים שעלולים להתממש תוך זמן קצר שנמדד בחודשים ספורים. 

תקבלו גם כלים להשתמש נכון בכלי AI ולהימנע מהנזקים הקוגניטיביים החמורים שעלולים לקרות לכם.

את הצד הטכני תוכלו ללמוד בהדרגה. את ההימנעות מהסיכונים והנזקים לימוד מאוחר עלול להיות מאוחר מדי.

מקור הבעיה

כאזרח ותיק אני מוזמן לקורסים חינמיים ב-AI. הבעיה של המשתתפים בקורסים כאלה ובקורסים אחרים היא בהנחות היסוד של המשתתפים בהם.

הנחות היסוד של משתתפים בקורסי AI

1. כלי ה-AI הולכים להשתלט על העולם. הם יחליפו את בני האדם בעבודה ובמטלות רבות אחרות.

2. כלי הבינה המלאכותית פועלים באופן נכון. צריך לסמוך עליהם.

3. המחסום הוא של התלמיד 

ככל שידע יותר על יותר כלי AI וישתמש ביותר כלים הוא יפיק יותר תועלת מהם.  

התפיסה של השתלטות טכנית על מספר רב של כלים אינה ריאלית עבור רוב האנשים האלה. עדיף להצטמצם במספר קטן של כלים (2-3) וללמוד אותם טוב יותר.

הניסיון שלי

אני בא ממקום אחר:

1. יש לי ניסיון של יותר מארבעים שנים במחשבים ובטכנולוגיית המידע. 

2. אני מומחה לניהול סיכונים בכלל ולסיכונים במערכות מחשוב בפרט. 

3. התנסיתי בכלי בינה מלאכותית מדור קודם לפני הרבה שנים. 

4. סיימתי קורס אקדמי מרתק בבינה מלאכותית. 

הקורס התקיים באוניברסיטה העברית בירושלים בתחילת שנות ה-80 או אולי בסוף שנות ה-70 של המאה הקודמת.

5. יש לי קורס והרצאות על סיכוני בינה מלאכותית.

התפיסה שלי

1. לשימוש בכלי AI עלולים להיות נזקים, קוגניטיביים, מנטליים ואחרים ברמה האישית גם בטווח זמן קצר. 

זו לא רק תפיסה שלי היא נתמכת במחקרים שהמפורסם בהם נעשה ב-MIT.

2. הנזקים עלולים להיות בלתי הפיכים. 

3. כלי ה-AI מהדור הנוכחי רחוקים מלהיות מושלמים.

יש להם בעיות אינהרנטיות שבהכרח מובילות גם לטעויות.

4. יש דרכים להשתמש בהם מבלי להיפגע קוגניטיבית באופן משמעותי. 

אני משתמש בדרכים האלה באופן קבוע. 

5. פרספקטיבה היסטורית

ההרצאה הראשונה שלי בקורס סיכוני בינה מלאכותית. 

עוסקת בהיסטוריה של הבינה המלאכותית. 

יש היסטוריה ארוכה, ולא כל כך מוצלחת, לבינה מלאכותית. 

מההיסטוריה אפשר ללמוד לא מעט על ההווה והעתיד. 

לא בכדי פרופ' יואל מוקיר היסטוריון של כלכלה זכה בשנת 2025 בפרס נובל לכלכלה. 

מחקריו של מוקיר מתמקדים במהפכה התעשייתית. 

גם העיתוי לזכייה שלו בפרס נובל לא מקרי. מן הסתם יש מה ללמוד ממה שקרה במהפכה התעשייתית כשמדברים על מהפכת בינה מלאכותית.

 

ההנחה שלי היא שאנחנו רק בתחילת הדרך של AI. הדור הנוכחי יוחלף בדור מתקדם יותר, כנראה בתפיסה אחרת מהתפיסה של ה-Chat Bots של הדור הנוכחי.

הערת שוליים

אם וכאשר יהיה דור חדש של מערכות AI חברת Open AI נמצאת בסיכון גדול במיוחד.

משבר הבינה המלאכותית: מחסור בשבבים עד שנת 2030

 

על פי כתבה בכלכליסט, צפוי מחסור בשבבי מחשב עד שנת 2030. 

הטענה היא שבגלל צריכה מוגברת של שבבים בגלל ה-AI. 

מפעלי הייצור החדשים של סמסונג ומיקרון צפויים להתחיל לייצר רק בשנת 2027 ובשנת 2028. בשנה הבאה יהיו המפעלים מסוגלים לייצר רק 60% מהשבבים הנדרשים. 
התוצאה היא התייקרות מחשבים וטלפונים חכמים גם בשוק הקמעונאי. 

משבר השבבים מצטרף לצריכה מוגברת של משאבי תשתית על ידי AI עליה כתבתי בפוסט בינה מלאכותית: בדרך למשבר אנרגיה?   

ביחד הם מחריפים את המשבר הצפוי בבינה המלאכותית. 

 

מהפכת הבינה המלאכותית

    

הבינה המלאכותית (AI) תהיה כנראה מהפכה. 

משהו בסדר גודל של המהפכה התעשייתית. אולי אפילו בסדר גודל גדול יותר. 

היא כמובן תשנה גם את הכלכלה בכלל ואת כלכלת המשפחה בפרט. 

צריך לזכור שלא מדובר רק בסיכויים אלא גם בסיכונים. 

יש הרבה סיכונים. חלקם סיכונים ברמות חומרה גבוהות.

אני כותב ומרצה על סיכונים אלה.

בגלל העתיד של ה-AI אכתוב בבלוג זה על היבטי בינה מלאכותית שאינם סיכונים.

 

המהפכה התעשייתית בפרספקטיבה של זמן

אין ספק שלמהפכה התעשייתית היו השלכות חיוביות. פחות אנשים יצרו יותר מזון באמצעות שימוש במכונות ואפשרו לאחרים לעסוק בתחומים אחרים. 

כך למשל, נוצרו כלי תחבורה כמו מכוניות ורכבות. 

השורה התחתונה היא עלייה ברמת החיים. 

אחת התופעות שהתחילה אז ונמשכת עד היום היא עיור, כלומר: מעבר מהכפר אל העיר.

סיכוני עיור

כדי להבין את סיכוני העיור אפשר לבחון את הערים בעולם שבהן מעל 20 מיליון תושבים. 

שתי הדוגמאות הסבירות, אולי היחידות, הן טוקיו ושאנגחאי. 

הן אולי הערים היחידות עם מספר כל כך גדול של תושבים שבהן יש תכנון עירוני.

הערים האחרות גדלו ואוחדו עם אזורי מגורים סמוכים. אנשים מהכפרים מהגרים על מנת לשפר את רמת החיים, אבל בהיעדר תשתיות תחבורה סבירות הם נמצאים שעות ארוכות בדרכים על אופנים, אופנועים או תחבורה ציבורת כושלת על מנת להגיע לעבודה ומהעבודה לביתם. 

בערים כאלה יש הרבה פשיעה ומעט שליטה.

דוגמאות קשות הן שתי הערים הגדולות בעולם ג'קרטה בירת אינדונזיה עם 37 מיליון תושבים ודאקה בירת בנגלדש עם כ-35 מיליון תושבים. 

שתי הערים האלה צפויות להמשיך לגדול ולעבור את 40 מיליון התושבים.

ג'קרטה היא סיפור עצוב במיוחד. היא נמצאת על האי ג'אווה קרוב לים וצפויה לשקוע מתחת לפני הים. 

על מנת להתמודד עם שקיעת העיר ממשלת אינדונזיה כבר החלה בבניית בירה חדשה באי אחר. הבירה העתידית נקראת נוסאנטארה.  

העיור הוא דוגמה להשלכות, שחלקן שליליות, של המהפכה התעשייתית, שממשיכות להתעצם.

אפשר לצפות השלכות שליליות מתמשכות גם לבינה המלאכותית.

בפוסטים הבאים אכתוב על ההיסטוריה של הבינה המלאכותית ועל המצב העכשווי. 

מבחן אמיתי של מרצה: תקלות לא צפויות במהלך ההרצאה

 

כשהכל פועל כמתוכנן יחסית קל. 

אירועים חריגים לא צפויים הם מבחנו של מרצה וגם מבחנו של כל אחד אחר שמופיע לפני קהל או מתמודד עם אתגרים מקצועיים.

היום (25.1.26) ניצבתי בפני אתגר כזה בהרצאה שלי שכותרתה: "קיצור תולדות ההעתקה". 

מדובר בהרצאה חדשה שהעברתי אותה פעם אחת בלבד. אוסיף שהפעם הראשונה הייתה ממש לא מוצלחת.

הרצאה חדשה היא כמו תינוק. תינוק לומד מהניסיון ומשתפר. 

כך גם מרצה שבנה הרצאה חדשה. 

מרצה, כמו גם מורה לברידג', הוא כמו זיקית: עליו להתאים  את עצמו לקהל המאזינים. 

בפעמים הראשונות שמרצים הרצאה ההסתברות לטעות גדולה יותר. 

היום הייתה הפעם הראשונה ששכחתי לרשום הרצאת זום ביומן גוגל שלי. 

התוצאה הייתה שכשההרצאה הייתה צריכה להתחיל הייתי במרכז ירושלים לבצע קנייה של מוצר שאני צריך. מי שמוביל את המיזם, התקשר אלי טלפונית וסיפר לי שאני צריך להרצות.

התנצלתי מיד. הוא אמר שהמרצה שהיה אמור להרצות אחריי הסכים להקדים את ההרצאה שלו. 

כל מה שנותר לי זה לסיים את הקנייה, ללכת לרכבת הקלה ולקוות שאגיע הביתה 40 דקות אחרי המועד המקורי של ההרצאה שלי.  

בדרך תכננתי כיצד להעביר את ההרצאה. 

כשההרצאה הראשונה לא הייתה הכי מוצלחת ניסתי להבין מדוע ובראש כבר היה לי דגם משופר. 

לשקפים לא הגעתי משום שלא זכרתי שיש לי הרצאה היום. 

האתגרים שלי

1. להגיע בזמן או באיחור קל הביתה.

2. להתחבר מיד לזום

3. להעביר הרצאה במבנה שונה מהשקפים שהיו לי ועם תכנים שונים,

למשל לגעת מעט בנושאים של זכויות יוצרים וקניין רוחני בתוכנה, שלא נגעתי בהם בהרצאה הראשונה ואין לי שקפים עליהם. 

מבנה ההרצאה המתוכנן בראשי

החלטתי להתחיל בסיפור של תקלה טכנית שקרתה בהרצאה שהרציתי בשנת 2006 באולם של מכללת אפקה בתל אביב, שארגון משתמשי מחשב ישראלי קיבל לצורך ההרצאה שלי. 

התקלה: נורית הברקו נשרפה בדיוק שקף אחד לפני השקף החשוב ביותר בהרצאה.
לא מצאנו נורה להחלפה ולא מצאנו טכנאי. 

אז התמודדתי בכבוד עם המשך ההרצאה ללא שקפים. 

אחרי זה אספר את האמת על ההרצאה שלי ואגיד שאני ניצב בפני מצב דומה ואז אזרום עם ההרצאה לאו דוקא בצמידות לשקפים. 

המציאות: כל תכנון הוא בסיס לשינויים

כשהגעתי הביתה והתחברתי לזום. זה היה ב-6 דקות איחור, 

פעלתי על פי התכנון. 

רק לאחר הפתיח הארוך העלתי את המצגת. לא יכולתי לבחון בהתחלה את אופן העלאת המצגת, כפי שאני עושה בדרך כלל. 

על פי חוק מרפי משהו שלא השתבש מעולם בעבר עם מצגת שלי השתבש הפעם. 

בכל זאת הייתה הרצאה קולחת ומעניינת ומשתתפים התרשמו לחיוב ושאלו שאלות.

להתראות בהרצאה הבאה. בלי מרפי ועם רישום ביומן גוגל.

פייסבוק: חזרה לסוף שנות ה-90 של המאה הקודמת?

 

לפחות שני דברים פשוטים לא מבינים בחברת פייסבוק או Meta: הקשר (Context) ואת חוקי הקהילה של החברה עצמה. 

אסייג את דבריי לכך שמדובר בשפה העברית. לא הופתע עם בשפה האנגלית הם כן מבינים. 

חוקי הקהילה  

זו כבר הפעם השנייה כותבת לי חברת פייסבוק שהפרתי את חוקי הקהילה. 

מדובר בקישורים לפוסטים בבלוג האישי שלי. הבוקר מדובר בפוסט: בדרך לפריצת דרך אישית. 

כל מי שיקרא את הפוסט הזה יבין מהר מאוד שלא הפרתי שום חוק של הקהילה. 

המצחיק בזה ששיתפתי את הפוסטים דרך ה-Feed ודרך Story. 

פייסבוק לא חשבה שבשיתוף דרך ה-Feed הפרתי כללי קהילה.

פייסבוק הייתה בטוחה שבשיתוף דרך ה-Story הפרתי את כללי הקהילה.

בפעם הקודמת ניצלתי את האפשרות לערער על ההחלטה. זה הסתיים בהתנצלות של החברה. 

גם הפעם ערערתי ונחשו מה? כנראה זה יסתיים באופן דומה.

רק שהפעם בגלל שזו פעם שנייה הם הגבילו אותי ל-24 שעות.

לא עבר הרבה זמן (שעות ספורות) עד שהודיעו לי שהמגבלה הוסרה, אבל הזהירו אותי לציית לחוקי הקהילה.

 Windows 95 ו-Windows 98

 המבוגרים שבינינו אולי עדיין זוכרים את שתי מערכות ההפעלה הגרועות ביותר של חברת מיקרוסופט.  שתי הספרות האחרונות מתארות את השנה בה יצאה מערכת ההפעלה לשוק. 

במערכות האלה הייתה חוסר אחידות וחוסר תיאום בין צוותי פיתוח שונים ש"דרסו" את אותן כתובות ב-Kernel. מודולים במערכת ההפעלה נגזרו ממקומות שונים לפעמים ללא קונסיסטנטיות ביניהם.

במשך כ-25 השנים שחלפו מאז התקדמה חברת מיקרוסופט. התוכנות שלה הן באיכות הרבה יותר טובה.

מי שעדיין נמצאת שם היא חברת Facebook. 

ההסבר להפרה, כביכול, שלי של חוקי הקהילה דווקא ב-Story עשוי להיות חוסר התאימות בין שתי תוכנות המבצעות את אותה בדיקה של חוקי הקהילה. 

התוכנה שב-Feed היא חלק מהקוד של Facebook. מקורו של ה-Story הוא ב-Instagram. בהחלט ייתכן שגם בדיקת חוקי הקהילה של החברה הגיעה משם או שהותאמה באופן לא טוב מספיק לקןד של ה-Story שבא מה-Intagram. 

הקשר (Context)

האם תגובה פוגענית לפוסט בפייסבוק תלויה רק בתוכנה או גם בהקשר? 

כל בר דעת יענה בחיוב לשאלה הזו. 

התוכנה האוטומטית של פייסבוק שבודקת את זה היא כנראה חסרת דעת. 

מדובר בפעם היחידה שביקשתי מפייסבוק לחסום משתמש.

אותו משתמש מגיב על פוסטים שלי עם הקשר פוליטי בתגובות הזויות. 

לא חשבתי שצריך לחסום אותו בגלל זה. פשוט התעלמתי ממנו.

אבל כשהתגובה הפוליטית האוטומטית שלו הייתה על הקישור לפוסט הבא: הדקירה שקהתה  זה כבר עבר את גבול הסביר.

הפוסט ליום השואה, עסק באישה שסיפרה לי איך רצחו במחנה השמדה נאצי את ביתה הקטנה מול עיניה. 

זה בוודאי לא הקשר לתגובה העוסקת בפוליטיקה. 

התשובה של חברת פייסבוק הייתה שהם לא מצאו שום הפרה של כללי החברה בתגובה הנ"ל. 

ההסבר היחיד לכך: התוכנה האוטומטית של החברה לא מבינה הקשרים בעברית.

על AI חברת Meta ונועם חומסקי

בפוסט הרומן שלי עם AI כתבתי על ויכוחים אקדמיים, בסוף שנות ה-70 של המאה הקודמת, ביחס ליכולות של בינה מלאכותית בהבנת שפה. 

נועם חומסקי היה בין אלה שחשבו שבינה מלאכותית לא תוכל להבין שפה.

הדבר שחשב שבינה מלאכותית לא תבין היה הרובד  הסמנטי. 

הוא הביא דוגמה לשני משפטים בעלי אותו מבנה סינטקטי אבל בעלי סמנטיקה או הקשר שונים.

משפט 1: 

The glass fail on the table and it is was broken.

משפט 2: 

The rock fail on the table and it is was broken.

במשפט הראשון נשברה הכוס. במשפט השני נשבר השולחן.

נדמה לי שבשנת 2023 כבר מבינים שנועם חומסקי טעה. 

אם חשבתם שההתקדמות ב-AI פתרה את נושא ההקשר כנראה צדקתם, אבל כפי שראיתם לא כשמדובר בחברת Meta. 

עברית

לפני כחודש או מעט יותר שמעתי בגלי צה"ל את ד"ר תהילה שוורץ-אלטשולר מהמכון הישראלי לדמוקרטיה. היא הסבירה מדוע השיח ב-Facebook בישראל יותר קיצוני ויותר אלים מאשר במקומות אחרים. 

החברה אינה מקצה מספיק כוח אדם לניטור השיח בשפות שמדבר אותן מספר קטן יחסית של אנשים. עברית היא בין אותן שפות.

אולי זה מספק גם הסבר לאי הבנת הקשרים בעברית על ידי התוכנה האוטומטית של החברה המתייחסת לבקשות לחסימת משתמשים.

השורה התחתונה שלי

הקוד של בדיקת חוקי הקהילה ב-Story אינו אמין. אני מפסיק להשתמש ב-Story ב-Facebook.

שאלת היגיון פשוטה על כלכלה, חשיבה וסדרי עדיפויות : האם יש קשר בין הדברים?

 

לקראת השנה האזרחית החדשה, שכמו כולם אני  רוצה שתהיה טובה מקודמתה, בחרתי לא לתת תחזית לשנה, אלא לחשוב קצת יותר קדימה. הקוראים מוזמנים לענות בעצמם לשאלות שאני שואל ולשתף את התשובות בתגובות לפוסט.

מי יוביל את הכלכלה העולמית ב-2030: סין או ארה"ב?

Tim O'Reilly

   מקור התמונה: הויקיפדיה האנגלית

Tim O'Reilly הוא איש עסקים ומומחה מחשבים מארצות הברית.

הוא זכור בעיקר כמי שטבע את המושג Web 2.0 והיה  בין מובילי התפיסה החדשנית הזו בתחילת המאה.

O'Reilly  כתב לא מזמן מאמר פסימי ביחס לתחרות הידועה על ההגמוניה הכלכלית בעולם בין ארצות הברית לסין.

על פי המאמר, הסינים מתכננים לעשר שנים קדימה. הם מעריכים שאינטליגנציה מלאכותית (AI) תהיה הטכנולוגיה שעשויה להביא לשליטה בכלכלה העולמית. על פי תפיסתם, האנשים החשובים ביותר לצורך הצלחה הם מומחי אלגוריתמים. מקצועם הוא בדרך כלל: מתמטיקאים. לצורך כך הסינים מקדמים את לימודי המתמטיקה בבתי הספר. הסינים מדורגים גבוה במבחנים בינלאומיים במתמטיקה. 

האמריקאים מדורגים נמוך ואין תוכנית משמעותית לשפר את לימודי המתמטיקה או להיערך לתחרות הכלכלית עם סין.

לא פלא שO'Reilly פסימי ביחס להצלחה של ארה"ב בתחרות הזאת.

אוסיף את מה שO'Reilly לא כתב.

בארצות הברית התנהל הנשיא היוצא על פי תחושות בטן ושליפות, ניהל מלחמת סחר עם סין בניגוד לדעת רוב הכלכלנים, הכחיש את הקורונה, הכחיש את התחממות כדור הארץ  ועסק יותר בציוצים מאשר בתכנון לטווח ארוך.

 

האם במערכת החינוך בישראל חושבים מחוץ לקופסה?

התשובה לשאלה הזו היא קרוב לוודאי לא. אני מדבר על משרד החינוך ולא על מנהלת בית ספר ספציפית או מורה מסוים בבית ספר. אני בטוח שיש גם כאלה שחושבים מחוץ לקופסה. 

אתם מוזמנים לקרוא פוסט שכתבתי ובו ציטטתי חוקר חינוך ותיק: עקרונות ניהול משברים: לחשוב מחוץ לקופסה. קראו גם: מותה של הכיתה המסורתית.

היכן נמצאת ישראל בלימודי מתמטיקה בהשוואה למדינות אחרות?

לפני כעשרים שנה ישראל דורגה בלימודי מתמטיקה בערך כמו פולין. פולין כבר מזמן עקפה את ישראל ומדורגת גבוה. במאמר מוסגר, שכר המורים שם נמוך מהשכר בישראל. במוסף דה-מרקר  מראיין ליאור דטל את פרופ' זבגנייב מרצ'ניאק, לשעבר סגן שר החינוך של פולין וחבר בצוות מבחני פיז"ה הבינלאומיים. הפרופ' המכובד מדבר על לימודי מתמטיקה בבתי הספר. הכותרת: "החינוך בישראל? המבחנים שלכם דומים לאלה שהיו אצלנו לפני 50 שנה?"

בפולין ערכו מהפכה בלימודי המתמטיקה והקימו מערכת חדשנית, עם דגש על חשיבה ופתרון בעיות במטרה להתמודד גם עם בעיות מעשיות יומיות באמצעות כלי חשיבה מתמטיים.  לדבריו, בישראל ממשיכים לשנן ולבצע חישובים מורכבים, שמחשב או טלפון חכם מבצע בשניות.

סדרי עדיפויות: מתמטיקה ואנגלית או לימודים תורניים?

בפוסט חרדים לעתיד הכלכלי של מדינת ישראל, עסקתי באסון הכלכלי הצפוי למדינת ישראל, אם יימשך המצב בו גברים חרדים צעירים ובריאים אינם עובדים. מי שיתאמץ לחפש ימצא גם פוסטים ישנים יותר בהם התייחסתי לאותה סוגיה. 

בינתיים התבשרנו שממשלת ישראל העבירה חוקי יסוד על מנת לעקוף את המצב שבו אין תקציב מדינה. השורה התחתונה היא קיצוץ בתקציבי חינוך ורווחה. אין קיצוץ בתמיכה באברכי ישיבות.

מה משותף לכל הפסקאות לעיל?

תנסו לחשוב לבד. אתם מוזמנים להגיב. בעוד מספר ימים אכתוב פוסט בו אביע את דעתי.

הנשיא שנכשל במבוא לכלכלה

 

הכותרת לעיל מתארת יפה את דעתי על הכלכלה האמריקאית בארבע שנות נשיאותו של דונלד טראמפ. אמש (29 באוקטובר) רואיין בטלוויזיה פרופ' ליאו ליידרמן מבנק הפועלים. 

ליידרמן אמר שהוא חושב שמלחמת הסחר היא הכישלון הכלכלי הגדול ביותר של טראמפ. 
אני חולק על דעתו. 

לא שאני חושב שמלחמת הסחר אינה כישלון. היא בוודאי כישלון. פרופ' סטנלי פישר, לשעבר נגיד בנק ישראל וסגן נגיד ה-FED האמריקאי, היה הרבה יותר נחרץ, כשאמר שטראמפ אינו מבין מה הוא עושה במלחמת הסחר. 

אני חושב שיש כישלונות כלכליים גדולים יותר מאשר מלחמת הסחר. 

בפוסט זה אפרט כמה מהכישלונות הכלכליים הקשים של טראמפ כשאת הגדול מכולם אשאיר לסוף.

 

הקורונה: התמונה שנזכור

תמונת אזרחים אמריקאים מחכים בתורים לחלוקת מזון בזמן משבר הקורונה היא התמונה שתישאר אחרי הכהונה הנוכחית של טראמפ. אנחנו מדברים על יותר ממיליון אזרחים אמריקאים שנזקקים לחלוקת מזון. 

טראמפ נכשל כישלון חרוץ בטיפול במשבר הקורונה ובמשבר הכלכלי כתוצאה ממנו. 

כמעט 229 אלף אמריקאים מתו מקורונה (נכון לסוף אוקטובר 2020). ארצות הברית, ביחד עם שתי מדינות נוספות, מדורגת הכי גרוע מבין מדינות ה-OECD בטיפול במשבר. 

טראמפ נהג בחוסר אחריות וזלזל בקורונה. מספר המתים עלול היה להיות גבוה יותר לולא כמה מושלי מדינות בארצות הברית החליטו לפעול אחרת ממה שטראמפ דרש. 

הסטטיסטיקה, על פיה שיעור התמותה מקורונה במדינות עם מושל רפובליקני גבוה מזה שבמדינות עם מושל דמוקרטי כנראה נובעת, לפחות באופן חלקי, מהקושי הגדול יותר של רפובליקנים לפעול בניגוד להנחיות של טראמפ.

תפיסת עולם ולא רק משבר הקורונה ומלחמות סחר 

הכישלונות הכלכליים החמורים של משבר הקורונה ומלחמות הסחר הם ביטוי של תפיסת עולם.

טראמפ פועל מהבטן על סמך תחושות שלו. אין תהליכים מסודרים של התייעצות עם מומחים. 

כך למשל, תחושת הבטן של טראמפ הייתה שהקורונה לא מסוכנת. המומחים אמרו משהו אחר. המספרים אמרו משהו אחר אבל טראמפ כמו טראמפ העדיף את תחושת הבטן.

אין יכולת להסתמך על מומחים.

אין עבודת מטה.

אין יכולת לתכנן.

אי אפשר לדעת למה לצפות ממקבל ההחלטות: היום הוא אומר משהו. מחר אולי יגיד משהו הפוך. 

לא כל חתולי הרחוב נולדו שווים

חתולי רחוב על חלון ביתי

חתולי רחוב יודעים לדאוג לעצמם ולשרוד גם בתנאים קשים. לא בהכרח תמיד יתנהגו באופן ראוי או הוגן.

חלק משחקני ה-NBA השחורים, שטראמפ מבקר אותם קשה, הם כאלה: גדלו בעוני בסביבה אלימה של פשיעה וסמים, במשפחות ללא אב ולפעמים גם ללא אם מתפקדת (למשל ג'ימי באטלר, שנזרק לרחוב כנער). 

האנשים האלה ראויים להרבה מאוד הערכה על נחישות, התמדה ואומץ שבעזרתם לא הידרדרו לפשיעה והוציאו את עצמם ממעגל העוני. 

גם טראמפ הוא חתול רחוב, שיודע לדאוג היטב לעצמו. כאן מדובר בסוג אחר של חתול רחוב. אביו היה אדם עשיר שהותיר לו כסף רב. טראמפ בזבז חלק גדול ממנו. הקריירה העסקית שלו שנויה במחלוקת. 

מודל שמזכיר יותר את דנקנר ופישמן מאשר אנשי עסקים מצליחים וערכיים כמו סטף ורטהיימר או אלי הורוביץ או גיל שוויד.

חלק מהונו השיג טראמפ באמצעות הופעות בתוכניות טלוויזיה ובאמצעות העלמות מס חוקיות או לא חוקיות, לדבריו באמצעות ניצול פרצות בחוק. על פי הויקיפדיה, "שש פעמים לאורך הקריירה שלו נקלעו חברות בבעלותו  לחדלות פירעון ונכנסו להליכי פירוק". 

השאלה שצריך לשאול ביחס ל"חתולי רחוב", ובכלל זה דונלד טראמפ, היא: האם  תמיד יעדיפו אינטרס אישי או שיהיו מסוגלים לדאוג גם לאחרים, למשל: אזרחי מדינה שהם עומדים בראשה או עובדים בחברות בבעלותם? 

הטעות הכלכלית הגדולה ביותר

אז אמרנו מלחמת סחר, משבר הקורונה, אינטרסים אישיים, אבל הטעות הכלכלית הגדולה ביותר שלו היא יותר בסיסית. 

הטעות באה לידי ביטוי באמצעות הסיסמה:  

"Make America Great Again". 

מודל של בדלנות ומיעוט שיתוף פעולה כלכלי עם מדינות אחרות.

התפיסה היא שאפשר, לכאורה, להחזיר את הגלגל אחורה. 

בעולם הדינמי והמשתנה שבו אנו חיים צריך להסתכל ולהסתגל. 

להסתכל קדימה לעתיד ולהסתגל לשינויים התכופים ולפעמים בלתי צפויים. 

מי שרוצה להחזיר את העבר מועד לכישלון. 

זה לא אומר שצריך להתעלם מהעבר ולזנוח את המסורת.

בביקורי ביפן בסוף שנות ה-80 של המאה שעברה ראיתי שילוב של קידמה טכנולוגית ושמירת מסורת תרבותית. 

המודל של טראמפ אטרקטיבי לחלק מהבוחרים, שההווה פחות מאיר להם פנים מהעבר אליו היו רוצים לחזור, ולכן מביא לו תועלות אישיות מסוימות בדמות בוחרים התומכים בו.  

המודל הזה הוא מתכון בטוח לכישלון כלכלי. 

בבלוג שלי העוסק במחשבים שאלתי את השאלה האם חברות הייטק ישרדו לאורך 10 שנים? 

בחרתי דווקא בחברות ענק חזקות כמו Microsoft, Google, Facebook ואחרות. לא כל אלה שהתייחסתי אליהן שרדו. חברות שלא הסתגלו לשינויים וחיו בעבר המפואר שלהן, לא שרדו.

חברה שלא הייתה מסוגלת להמשיך להיות Innovative (מילה מדויקת יותר מהמילה חדשנות בעברית) ולהמציא את עצמה מחדש לא שרדה. 

הסינים באים

בסין לא מתנהלים כמו שנשיא ארצות הברית טראמפ מתנהל. הם מתכננים לטווח אורך ופועלים על פי התוכניות. 

ההתמודדות שלהם עם הקורונה מוצלחת. חברות הייטק סיניות מצליחות, למשל Alibaba ו-Lenovo. 

שני הסיפורים להלן מראים זאת.

בזמן משבר הסאבפריים

את הסיפור האמיתי הזה שמעתי מיוסי אש, מורי ורבי בתחום של כלכלת המשפחה. 

בזמן משבר הסאבפריים הוא ביקר אצל ביתו, שהתגוררה בשנחאי באותה תקופה. חבר משפחה שלה ניהל את הסניף הסיני של חברת ישראלית שלה פעילות עסקית בארצות רבות בעולם. 

המנהל סיפר לו שהוא ישב בישיבה והמזכירה שלו נכנסה ואמרה לו שיש מישהו שרוצה לדבר איתו. המנהל אמר לה להגיד לאיש שהוא ידבר איתו בעוד חצי שעה אחרי שיסיים את הישיבה. "הוא לא יחכה חצי שעה" אמרה מהזכירה. התשובה לשאלה מי האיש? הייתה גנרל סיני. 

הישיבה הסתיימה בטרם עת והגנרל הסיני נכנס. הוא אמר למנכ"ל שממשלת סין מעוניינת להמשיך בעסקים על החברה גם אחרי המשבר. הוא הגיע על מנת לברר  מה צריכה החברה על מנת לעבור את המשבר? 

המנכ"ל שפך את כל החלומות הרטובים שלו כמו פטורים ממיסים. העוזר של הגנרל רשם. אחרי יום צלצלו אל המנכ"ל ואמרו לו שכל הבקשות שלו נענו. הם גם בוצעו בפועל. 

בשיחות עם מנכ"לים של חברות בינלאומיות אחרות שמע המנכ"ל הישראלי, שהוא אינו יוצא דופן. אצל כל אחד מהם התייצב באותו יום גנרל סיני והתסריט היה זהה. 

מה יהיה בשנת 2030?

איני יודע האם טראמפ ואנשי הממשל שלו שואלים את עצמם את השאלה הזו. הסינים בנו תוכנית לעשר שנים על מנת להיות המובילים הטכנולוגיים בשנת 2030. מי שישלוט בטכנולוגיה יוביל גם את הכלכלה העולמית. 

קראתי מאמר של אזרח אמריקאי מודאג המתייחס למה שנעשה בסין בהשוואה למה שקורה בארצות הברית. לאזרח האמריקאי הזה קוראים Tim Or'eilly. 

Or'eilly הוא מהראשונים שהגו את מודל ה-Web 2.0 לפני יותר מעשור.

במאמר שכתב הוא אומר שהתוכנית הסינית מבוססת על הגמוניה טכנולוגית בתחום של AI. 

לדעת הסינים המפתח לשליטה בתחום הם מומחי אלגוריתמים. מומחי אלגוריתמים הם מתמטיקאים. הסינים מתמקדים בחינוך מתימטי בבתי הספר והתוצאות של מבחנים בינלאומיים מראות שהם מצליחים בכך.

Or'eilly מתוסכל  מכך שבארצו, ארה"ב, אין תוכניות לטווחי זמן ארוכים ולימודי המתמטיקה לא ממש מוצלחים, כפי שמראה דירוגה הלא גבוה של ארצות הברית במבחנים בינלאומיים.

המשך המדיניות של ממשל טראמפ על ידו או על ידי ממשל אחר יביא כנראה לכך שסין תהיה הכלכלה הגדולה בעולם בשנת 1930 או אולי אפילו קודם.