בשנת 1998 הציגו סרגיי ברין ולארי פייג׳ מנוע חיפוש ניסיוני שאינדקס לפחות 24 מיליון דפי אינטרנט. החידוש לא הסתכם ביכולת למצוא מילים. PageRank השתמש במבנה הקישורים של הרשת כדי להעריך סמכות: קישור לדף נתפס כהצבעת אמון, ומשקלה נגזר מחשיבות האתר המקשר. כך נוצרה היררכיית ידע שנראתה טכנית וניטרלית, אף שכבר במאמר היסוד הודו המפתחים כי האינטרנט הוא אוסף בלתי מבוקר שבו כל אדם רשאי לפרסם כל דבר. בתוך שנים למדו בעלי אינטרסים כיצד להשפיע על ההיררכיה הזאת באמצעות מילות מפתח, חוות קישורים, אתרי קש ופעולות שנודעו כ־Google bombing. מאבק על האמת הפך למאבק על המיקום שבו האמת מופיעה.
המעבר ממנועי חיפוש למודלי שפה משנה את האובייקט שעליו מתנהל המאבק. גוגל הציג רשימת קישורים והותיר למשתמש לבחור ביניהם. מודל שפה קורא, משווה, מסכם ומגיש ניסוח אחד הנחזה למסקנה. בעבר ביקש המפעיל להגיע למקום הראשון בתוצאות החיפוש. כיום הוא מבקש להיכנס למשפט הראשון בתשובה. זוהי קפיצה משליטה בנראות להשפעה על הסינתזה, ומיתרון בדירוג ליכולת להשתתף בעיצוב הזיכרון המכונתי.
מודל שפה אינו מאגר מסמכים ואינו מחזיק השקפת עולם במובן האנושי. במהלך האימון הוא מעבד כמויות גדולות של טקסט ומעדכן מיליארדי פרמטרים כדי להעריך את ההסתברות לרצף הלשוני הבא. אם אותו קשר מופיע שוב ושוב בין יהודים לבין בנקים, תקשורת, נאמנות כפולה או שליטה פוליטית, המודל עשוי לקלוט אותו כתבנית סטטיסטית גם כאשר אין לו שום יכולת “להאמין” בעלילה. אימון בטיחות, משוב אנושי וסינון נתונים נועדו לדכא את הקשר המזיק, אך הם פועלים לאחר שהתרבות האנושית כבר הוטבעה בתוך המערכת על הטיותיה, מיתוסיה וההבדלים העצומים בין שפות.
משתמש בודד בדרך כלל אינו משנה את משקלי המודל בשיחה אחת. דבריו משפיעים על חלון ההקשר, ולעיתים נשמרים בזיכרון אישי או נכללים, בכפוף למדיניות המערכת, בתהליכי שיפור עתידיים. ההבחנה קריטית: השפעה על תשובה נוכחית אינה שקולה ללמידה קבועה. עם זאת, המודל הבסיסי הוא רק שכבה אחת. מערכות עכשוויות מחוברות למנועי חיפוש, מאגרי מסמכים, זיכרונות משתמשים ומערכות RAG, השולפות מידע חיצוני בזמן מתן התשובה. התוקף אינו מוכרח לחדור אל המשקלים. לעיתים די בכך שישתול מידע במקום שאליו המערכת פונה כדי לברר מה נכון.
מה זה הזרקת מידע? הזרקת הנחיה מחדירה למסמך או לאתר הוראה המנסה לגרום למודל לחרוג מן המשימה המקורית. הרעלת אימון מכניסה לקורפוס דוגמאות שנועדו ליצור הטיה, חולשה או דלת אחורית. הרעלת RAG שותלת מסמכים במאגר שממנו המערכת שולפת מידע. הרעלת זיכרון מנסה להפוך טענה זדונית לפרט שיישלף בשיחות עתידיות. NIST מסווג את המנגנונים האלה כתקיפות על שלמות מערכת הידע, ו־OWASP מצביע על הקושי המבני של מודלי שפה להפריד באופן קשיח בין מידע שיש לנתח לבין הוראה שיש לבצע.
בהקשר האנטישמי, תרחיש האיום המתוחכם איננו מיליוני משתמשים המשכנעים צ׳אטבוט לשנוא יהודים. התרחיש הסביר יותר הוא בניית שכבת מקורות מלאכותית סביב טענה קיימת. מפעיל אחד יכול ליצור מאות מאמרים, לתרגמם לעשרות שפות, לפרסמם באתרים בעלי חזות עיתונאית, לייצר ביניהם ציטוטים מעגליים ולהעלות גרסאות נוספות לרשתות חברתיות. מנוע שליפה עלול לפרש את התוצאה כריבוי מקורות, אף שבפועל מדובר במקור יחיד שהתחפש למערכת אקולוגית שלמה.
הסכנה גדלה משום שמודלים גנרטיביים מוזילים כמעט לאפס את עלות הגיוון. מסנן כפילויות עשוי לזהות אלף עותקים זהים, אך יתקשה יותר לזהות אלף ניסוחים שונים של אותה עלילה. טקסט אחד יכול להפוך למאמר אקדמי מדומה, דיווח חדשותי, שרשור ברשת, תסריט לסרטון ועדות אישית מומצאת. בכל גרסה משתנים הסגנון, סדר הטענות והאוצר הלשוני, בעוד הגרעין הנרטיבי נשמר. זהו ייצור תעשייתי של מראית עין אפיסטמית.
מדגם של CyberWell בחן 307 פרסומים אנטישמיים שנוצרו באמצעות AI והופצו בפייסבוק, אינסטגרם, טיקטוק, יוטיוב ו־X בין ינואר 2025 לפברואר 2026. כ־98.4 אחוזים מהם הופיעו מיוני 2025 ואילך. המדגם קטן מכדי לייצג את העולם ואינו מאפשר לחשב איזה חלק מכלל האנטישמיות נוצר במכונה. חשיבותו אחרת: הוא מתעד את המעבר מתופעה ניסיונית לפרקטיקה זמינה, שבה דימויים אנטישמיים, זיופים ותוכן מקודד מופקים במהירות העולה על יכולת הבדיקה והאכיפה.
גם כאן נדרשת הפרדה בין מספר האנטישמים, מספר הפרסומים ומספר החשיפות. ארבעים מפעילים יכולים להפיק עשרות אלפי מסרים; מערכת המלצה יכולה להציג כל מסר למאות אלפי משתמשים; ואותו אדם עשוי לפגוש את אותה עלילה בתריסר גרסאות. מבחינה פסיכולוגית, החזרה מייצרת אשליה של קונצנזוס. מבחינה מודיעינית, מדובר בהגדלת חתימה ללא הגדלה מקבילה של כוח האדם. יהודים עשויים לחוות ווליום עצום שחלקו סינתטי, אך אין פירוש הדבר שהאיום מדומיין. ווליום מלאכותי מסוגל לנרמל שפה, לעודד חיקוי, להרחיב פחד ולהעניק לתוקף בודד תחושה שהוא פועל בשם ציבור רחב.
מחקר של המכון לדיאלוג אסטרטגי יצר עשרה חשבונות ניסוי שהוגדרו כבני 15 בבריטניה. בתוך ארבעה עשר ימים נחשפו החשבונות בטיקטוק ובראמבל לאלפי סרטונים, ובהם תוכן אנטישמי, גם בלי שחיפשו אותו במישרין. הממצא אינו מוכיח שהצופים אימצו את העמדות, אך הוא מבהיר שהאלגוריתם אינו רק משקף ביקוש. הוא בוחר את רצף החשיפה. מודל עסקי המתגמל כעס, חרדה והפתעה מעניק יתרון מבני לתוכן קונספירטיבי, משום שעלילות אנטישמיות נבנו היסטורית סביב אויב נסתר, שליטה חשאית, בגידה וכוח בלתי נראה.
מנגד, אין כיום ראיה מספקת לקבוע שהבינה המלאכותית היא שהגדילה את מספר המחזיקים בעמדות אנטישמיות בעולם. סקר Global 100 של הליגה נגד השמצה כלל יותר מ־58 אלף נשאלים ב־103 מדינות וטריטוריות, המייצגות לפי הסקר 94 אחוזים מהאוכלוסייה הבוגרת בעולם. כ־46 אחוזים מן הנשאלים קיבלו לפחות שישה מתוך אחד עשר סטריאוטיפים אנטישמיים, שיעור שהארגון תרגם לכ־2.2 מיליארד בני אדם. עוד נמצא כי 21 אחוזים לא הכירו את השואה או סברו שהיקפה הוגזם או שלא התרחשה. אלה נתונים חמורים, אך המדד אינו מזהה מה יצר את העמדות ואינו מאפשר לבודד את תרומת AI ממלחמות, חינוך, דת, משברים כלכליים, קיטוב פוליטי ומסורות אנטישמיות שקדמו למחשב.
הכרונולוגיה עצמה מחייבת זהירות. מחקר של UNESCO משנת 2022, לפני חדירת הצ׳אטבוטים הגנרטיביים לשימוש המוני, מצא כי 16.2 אחוזים מתוכן השואה שנבדק בפלטפורמות מרכזיות הכילו הכחשה או עיוות. בטלגרם הגיע השיעור ל־49 אחוזים, בטיקטוק ל־17 אחוזים ובפייסבוק ל־8 אחוזים. AI לא יצר את המאגר האידאולוגי הזה. הוא קיבל בירושה זירה שכבר הייתה מזוהמת והוסיף לה כושר ייצור, תרגום, התאמה ואוטומציה.
לאחר 7 באוקטובר 2023 התחברו שלושה תהליכים: זעזוע גיאופוליטי, קיטוב עולמי והתבגרות מהירה של כלים גנרטיביים. האירוע והמלחמה סיפקו את האנרגיה הפוליטית; הפלטפורמות סיפקו את מערכות ההפצה; AI סיפק את יכולת ההפקה. משום כך קשה לייחס לו סיבתיות עצמאית. הוא לא יצר את הזעם, אך הפך אותו לתוכן רב לשוני. הוא לא המציא הכחשת זוועות, אך אפשר לייצר תמונות נגדיות, קולות מזויפים ו”ראיות” מותאמות לכל מחנה.
במישור ההיסטורי מתרחש שינוי מסוכן אף יותר. דו״ח UNESCO מ־2024 תיעד מודלים שהמציאו אירועי שואה, ציטוטי עדים ותופעות שלא התקיימו. תוכנות שאפשרו שיחה עם דמויות היסטוריות ייחסו לנאצים אמירות המטשטשות את אחריותם. הסכנה אינה מתמצה בכך שמשתמש יאמין לזיוף. ריבוי זיופים מעניק למכחיש את “דיבידנד השקרן”: אם ניתן לייצר כל צילום, קול ועדות, אפשר לטעון שגם הראיות האותנטיות יוצרו במחשב. המתקפה עוברת מן העובדה ההיסטורית אל עצם האפשרות להוכיח עובדה.
דווקא משום כך AI מציע לצד המתגונן יכולת חסרת תקדים. הוא מסוגל לזהות תרגומים של אותו מסר, למפות זמני פרסום, לחשוף ציטוטים מעגליים, לאתר אשכולות בוטים, להבחין בין התפרצות אורגנית למבצע מתואם ולהראות שעשרת אלפים פרסומים נוצרו בידי כמה עשרות חשבונות. הוא מסוגל להשוות סרטון למקורו, לתמלל מאות שעות, לזהות מעבר מסטריאוטיפ לאיום ולמקד את תשומת הלב האנושית בנקודות שבהן קיים סיכון ממשי. הבינה המלאכותית מגדילה את הרעש, אך גם מעניקה לראשונה יכולת לקרוא את מבנה הרעש בקנה מידה עולמי.
ההשוואה לגוגל המוקדמת נעשית רלוונטית עוד יותר. מי שהבין בתחילת שנות האלפיים כיצד פועלים דירוג, מטא־דאטה, קישורים וסמכות, צבר נוכחות שקשה היה למתחרים מאוחרים להשיג. כיום מתגבשת דיסציפלינה המכונה GEO או AEO, אופטימיזציה למנועים גנרטיביים ולמנועי תשובה. השאלה אינה כמה פעמים אתר ישראלי מופיע בחיפוש, אלא אם המידע שבו בנוי כך שמערכת AI תוכל למצוא אותו, לפרש אותו, לאמתו ולצטטו.
בפברואר 2026 קיימה ועדת המשנה של הכנסת לבינה מלאכותית דיון תחת הכותרת “ישראל מנהלת מלחמת תודעה מול מנועי הבינה המלאכותית”. יו״ר הוועדה, ח״כ אורית פרקש הכהן, כינתה את התחום “החזית השמינית” והזהירה כי ישראל מפסידה בה. עצם הדיון מלמד שהבעיה זוהתה. הוא אינו מוכיח שנבנתה תשובה אסטרטגית. מן המידע הפומבי עולה שהאחריות נותרה מפוצלת בין מערך ההסברה הלאומי במשרד ראש הממשלה, משרד החוץ, משרד התפוצות והמאבק באנטישמיות, צה״ל וגופים אזרחיים. כל אחד אוסף מידע ומפיק תוצרים, אך לא הוצגה לציבור תשתית לאומית אחודה של ידע מאומת, רב לשוני וקריא למכונה.
מערכת ההסברה הישראלית פועלת בעיקר לפי היגיון של אירוע. מתרחש משבר, נאספים חומרים, מופק סרטון, נכתב מסר, נרכש קהל ומתנהל ויכוח קצר. מודלים לומדים דורשים היגיון מוסדי אחר: ארכיון קבוע, כתובות יציבות, מסמכי מקור, תמלילים מלאים, מטא־דאטה אחיד, סימון ישויות, תרגומים שנבדקו אנושית, היסטוריית תיקונים, רישיונות שימוש וממשק פתוח לשליפה. סרטון ויראלי משפיע על מחזור החדשות; קורפוס איכותי עשוי להשפיע על מערכות ידע במשך מחזורי אימון רבים.
ההזדמנות האסטרטגית של ישראל אינה להרעיל מודלים בתעמולה נגדית. פעולה כזאת תהיה שגויה מוסרית, קלה לניצול תעמולתי ועלולה להביא לכך שמנועים יורידו את דירוגם של מקורות ישראליים. היתרון האפשרי טמון בבניית תשתית שקופה יותר מזו של היריב: לכל טענה מקור ראשוני, לכל סרטון גרסה מלאה, לכל תרגום מסמך בשפת המקור, לכל הערכה סימון ברור שהיא הערכה, ולכל טעות מנגנון תיקון גלוי. בעולם רווי תוכן סינתטי, שקיפות אינה חולשה הסברתית. היא נכס חישובי.
לישראל נדרש קורפוס פתוח בעברית, אנגלית, ערבית, פרסית, צרפתית, ספרדית וגרמנית, שיחבר בין מסמכים, מפות, עדויות, החלטות משפטיות, תיעוד פורנזי, הצהרות וארכיוני טרור. יש להעניק לכל פריט תאריך, בעלות, מקור, שרשרת אימות ומעמד ראייתי. יש להבחין בין עובדה מאומתת, טענה ישראלית, טענת היריב, מידע במחלוקת והערכה מודיעינית. ההבחנה עשויה להיראות מסורבלת למי שמבקש סיסמה, אך היא בדיוק מה שמעניק למקור סמכות בעיני חוקר, עיתונאי ומערכת שליפה.
במקביל נדרשת מעבדת הערכה שתבדוק בקביעות את המודלים המובילים באלפי שאלות ובכמה שפות. עליה למדוד אילו מקורות המודלים שולפים, כיצד הם מתארים אירועים, האם הם מזהים סטריאוטיפים אנטישמיים, מה משתנה בין אנגלית לפרסית, והיכן מופיעים ציטוטים מומצאים או אסימטריות מושגיות. גוף כזה לא ידרוש “תשובות פרו ישראליות”. הוא יציג לחברות הטכנולוגיה מבחנים ניתנים לשחזור, שיעורי שגיאה ומאגרי תיקון.
החלון אינו נסגר לחלוטין, מפני שמודלים עוברים עדכונים ומערכות RAG שולפות מידע חדש. אולם התשואה על כניסה מוקדמת גבוהה בהרבה. מקור שמופיע היום עשוי להיכנס לארכיונים, לקבל קישורים, להיות מצוטט במחקר, להישלף בתשובות ולהפוך בעצמו למקור לתכנים נוספים. כך נוצר הון אפיסטמי מצטבר. מי שייכנס מאוחר יידרש לא רק לפרסם עובדה נכונה, אלא לפרק רשת של תשובות, ציטוטים ונגזרות שכבר התבססה.
ישראל זיהתה את החזית, אך טרם הוכיחה שהחליפה את תפיסת ההסברה בתפיסת ידע. ההבדל אינו סמנטי. הסברה מבקשת לשכנע אדם ברגע נתון; תשתית ידע מבקשת להבטיח שגם אדם וגם מכונה יוכלו לאתר עובדה, להבין את מעמדה ולשחזר את מקורה. בראשית גוגל נאבקו מדינות וארגונים על המקום הראשון ברשימת התוצאות. בעידן המודלים הלומדים המאבק מתנהל על הנתונים, המקורות והיחסים שמהם תנוסח התשובה.שרשראות הידע לא יקבע לבדן מה המכונה תאמר, הם יקבעו, אם כאשר המכונה תחפש את העובדות, יהיה לה היכן למצוא אותן.
עדיין אין תגובות!