"מערכת בינה מלאכותית היא מערכת מבוססת מכונה שלמטרות מפורשות או משתמעות מסיקה מהקלט שהיא מקבלת, כיצד לייצר פלטים כגון תחזיות, תוכן, המלצות או החלטות היכולות להשפיע על סביבות פיזיות או וירטואליות. מערכות AI שונות נבדלות ברמות האוטונומיה וההסתגלות שלהן לאחר היישום" – זוהי ההגדרה העדכנית שמציע האירגון לשיתוף פעולה כלכלי ופיתוח, ה-OECD, למערכות בינה מלאכותית. זהו עדכון להגדרה ב"עקרונות הבינה המלאכותית", מסמך שהאירגון פרסם כבר ב-2019. באופן בולט נשמטה מההגדרה הנוכחית הדרישה שהמערכות יפותחו על-פי מטרות שהגדיר בן אנוש.
ביחד עם עדכון ההגדרה פרסם ה-OECD מסמך הסבר: "נושאים הנכללים בדרך כלל במונח "AI" ובהגדרה של מערכת בינה מלאכותית כוללים ... טכניקות כגון למידת מכונה וגישות מבוססות ידע, ותחומי יישומים כגון ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית, זיהוי דיבור, מערכות תומכות החלטות חכמות, (ו)מערכות רובוטיות חכמות, כמו גם יישום חדשני של כלים אלה בתחומים שונים. טכנולוגיות בינה מלאכותית מתפתחות בקצב מהיר וסביר להניח שטכניקות ויישומים נוספים יצוצו בעתיד. הגדרת ה-OECD שואפת להיות גמישה (ולשקף) הבנה רחבה של בינה מלאכותית", אומר המסמך.
דגשים מתוך המסמך החדש –
- האוטונומיה של מערכת בינה מלאכותית פירושה המידה שבה מערכת יכולה ללמוד או לפעול ללא מעורבות אנושית.
- ההסתגלות (Adaptability, במקור) קשורה בדרך כלל למערכות בינה מלאכותית המבוססות על למידת מכונה, שיכולה להמשיך ולהתפתח גם לאחר שהסתיים פיתוחה הראשוני. המערכת משנה את התנהגותה באמצעות אינטראקציה ישירה עם קלט (input) ונתונים, לפני או אחרי שהיא מיושמת בפועל.
- מהי מטרה משתמעת בבינה מלאכותית? כאשר המטרה הסופית אינה מתוכנתת במפורש אלא מוסקת מנתוני האימון וארכיטקטורת המערכת (למשל, כשהיא מתגמלת מודלים גדולים של שפה, כמו GPT של OpenAI או LLAMA2 של מטא, על יצירת תגובה סבירה).