לגיעה לבינה מלאכותית אמינה בתחום המורשת התרבותית

מדוע כלים חכמים חשובים עבור העבר שלנו

ממקדשים הרוסים ועד קלפים שבירים, מומחי מורשת של היום נשענים על כלים דיגיטליים כדי להבין ולהגן על שרידי ההיסטוריה האנושית. בינה מלאכותית (AI) יכולה לבחון נפחי עצומים של תמונות, סריקות ותיעוד במהירות רבה יותר מכל אדם, אך גם לטעון או לפרש באופן מוטעה את הסיפורים שמספרים המוצרים האלה. מאמר זה חוקר כיצד ניתן להפוך את ה‑AI לא רק לחזק, אלא גם להוגן, שקוף ומעורר אמון כשמשתמשים בו לחקר ושמירה על מורשת תרבותית.

עוזרים חדשים לאוצרות ישנים

מוזיאונים, ארכיאולוגים ושמרנים פונים ל‑AI כדי לסווג תמונות, למפות נזקים במבנים ולשחזר פרטים שאבדו מאובייקטים שבורים. טכניקות שפותחו במקור לרכבים אוטונומיים או לקניות מקוונות מסייעות כעת לפרש רצפות פסיפס עתיקות, פסלים ורחובות היסטוריים. עם זאת, נתוני מורשת הם לעתים בלתי מסודרים ומחולקים באופן לא אחיד: אזורים ותקופות מסוימים מתועדים לעומק, בעוד אחרים מופיעים רק ברישומים מפוזרים. אם ה‑AI ילמד בעיקר ממונומנטים ידועים ואוספים מערביים, הוא עלול להתעלם או לפרש באופן שגוי את המורשת של קבוצות מיעוט או מקומות פחות מוכרים. המאמר טוען שבגלל שמורשת תרבותית מעצבת זהויות וזיכרונות, טעויות כאן אינן רק תקלות טכניות אלא סוגיות אתיות.

איפה האלגוריתמים יכולים להיכשל

המחברים מיפו את הדרכים הרבות שבהן הטיה יכולה להשתלשל ל‑AI המשמש בתחום המורשת. חלק מההטיות נובעות מחוסרים בנתונים: למשל, פסיפסים פגועים שבהם אריחים חסרים מבלבלים מערכות זיהוי דפוסים, או רישומים היסטוריים שמותירים קהילות שלמות מחוץ למסמכים. אחרות נובעות מייצוג לא שוויוני: מאגרי נתונים פופולריים נוטים להכיל מטבעות, אייקונים ומבנים מאירופה, מה שמשאיר פריטים לא‑מערביים תחת‑מוצגים. אפילו כאשר החומר קיים, התיוגים עשויים להשתנות בין מומחים, ותמונות ברשתות החברתיות של אתרים מפורסמים משקפות לעתים צילומי תיירים במקום פרספקטיבות מקומיות. המאמר מקבץ בעיות אלה לקטגוריות כמו נתונים חסרים, ייצוגיות חסר של מיעוטים, הבדלים הקשריים בין אזורים ודעות מיושנות הקפואות בסריקות או בארכיונים ישנים. לכל סוג מוצעות אמצעי נגד מעשיים, מהרחבת אוספים הכוללים נרטיבים של מיעוטים ועד לעדכון שגרתי של מודלים דיגיטליים עם שינויי אתרים.

להפוך החלטות מכונה למובנות

המחברים טוענים שאמון אינו תלוי רק בנתונים טובים יותר אלא גם בהסברים ברורים יותר. מערכות AI מודרניות רבות פועלות כ"קופסאות שחורות": הן מתייגות קשת כגותית או קיר כפגוע בלי להראות מדוע. המאמר מציע גישה רב‑שכבתית להסבריות. שכבה אחת בוחנת את המנגנונים הפנימיים של המודל, אחרת בוחנת כיצד ההיסטוריה וההקשר המקומי משפיעים על החלטותיו, וכן שכבות שמתמקדות במה שהממצא משמעותי בפועל וכמה הביטחון של המערכת. ההסברים יכולים להיות גלובליים, המתארים את התנהגות המערכת באופן כללי, או מקומיים, המתמקדים בתחזית בודדת לגבי מבנה או חפץ ספציפי. כדי לשפוט האם ההסברים באמת עוזרים, המחברים מגדירים מדדים פשוטים שמרכזים את האדם, כגון שביעות רצון משתמשים, סקרנות, אמון והשפעה על איכות ההחלטות.

בדיקת המסגרת על נתוני מורשת אמיתיים

כדי לראות כיצד רעיונותיהם עובדים בפועל, החוקרים שבים ומנתחים מערכת AI מוקדמת שפורטת עננים נקודתיים תלת‑ממדיים צפופים של מבנים היסטוריים. המערכת הזו טובה מאוד בהקצאת כל אשכול נקודות לאלמנטים ארכיטקטוניים כגון קשתות, חלונות או עמודים באופן אוטומטי, אך היא לא נבנתה עם הוגנות או שקיפות במרכז. בהערכה לפי המדדים האתיים החדשים, מומחים מצאו שהם מבינים אותה רק בחלקה, ושהמערכת לא מסבירה פרשנויות חלופיות. המחברים מציעים להשתמש במודלים חדשים שמשלבים הסבריות בעיצובם. מודלים אלה משווים חלקים של מבנה לצורות "פרוטוטיפיות" שלמדו ומדגישים אילו דוגמאות הובילו לתיוג מסוים, כדי שמומחי מורשת יוכלו לראות ולדון בהנמקות במקום לקבל תשובה לא שקופה באופן עיוור.

לבנות שומרי תרבות עמידים לעתיד

במילים פשוטות, מאמר זה טוען שעל ה‑AI לסייע לשיקול האנושי בעבודת מורשת, לא להחליפו בשתיקה. על‑ידי חיפוש שיטתי אחר הטיות והתעקשות שמערכות יסבירו את בחירותיהן בשפה ובוויזואליות שמומחים יכולים להבין, המסגרת המוצעת שואפת לשמור על יישור ה‑AI לערכי הכללה, דיוק וכבוד למגוון תרבותי. המחברים מציעים שעיצובים מודעים לאתיקה דומים עשויים להיטיב גם בתחומים רגישים כמו בריאות, חינוך וסביבה. במורשת התרבותית, המסר ברור: רק AI שקוף, הוגן ופתוח לשאלות יכול לזכות באמון לעזור לספר את סיפורינו המשותפים של העבר.

ציטוט: Paolanti, M., Frontoni, E. & Pierdicca, R. Towards trustworthy AI in cultural heritage. npj Herit. Sci. 14, 131 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02403-z

מילות מפתח: מורשת תרבותית, בינה מלאכותית אמינה, הטיה אלגוריתמית, בינה מלאכותית מוסברת, שימור מורשת