ארגון ה-AI הישראליארגון ה-AI הישראלי
אין קצבה למזרחיים! איך הייתם מרגישים אם בינה מלאכותית הייתה מפלה אתכם בגלל המוצא שלכם?!

האם מכונה יכולה להפלות אותנו – ומי צריך לשאת באחריות?

מאמרים ומחקרים

אין קצבה למזרחיים! איך הייתם מרגישים אם בינה מלאכותית הייתה מפלה אתכם בגלל המוצא שלכם?!

ליאור אברהםליאור אברהם 3 דק׳ קריאהעודכן:

איך הייתם מרגישים אם האלגוריתם היה קובע שלא תקבלו קצבה – רק בגלל דת, גזע או מין? ואם זה קורה, מי אמור לשלם את המחיר – המכונה או המדינה שמפעילה אותה?

אפליה אלגוריתמית – לא עתיד מסוכן, אלא מציאות עכשווית

הבינה המלאכותית הפכה לחלק בלתי נפרד מתהליכי קבלת ההחלטות במוסדות ציבוריים ברחבי העולם – החל ממערכות רווחה ומיסוי ועד לאכיפת חוק. אך לצד היעילות והדיוק שהיא מביאה, הולכת ומתרחבת גם תופעה מדאיגה: אפליה שמתרחשת לא על ידי בני אדם – אלא על ידי אלגוריתמים.

דוגמאות לכך נחשפו לא רק בהולנד, אלא גם במדינות נוספות. כך למשל:

  • ברוטרדם הופעל אלגוריתם לזיהוי הונאות קצבאות שסימן באופן לא פרופורציונלי מהגרים, בין היתר בשל רמת השפה שלהם – פרמטר שלא שיקף כוונת הונאה אמיתית.
  • במקרה אחר, מערכת בינה מלאכותית של רשות המסים ההולנדית סימנה בטעות למעלה מ־30,000 משפחות כעברייניות קצבאות. רבות מהן איבדו את מקור פרנסתן, חלקן פשטו רגל וילדים אף הוצאו מבתיהם.

מקרים אלה ממחישים שהאפליה האלגוריתמית היא לא תרחיש עתידי אלא אתגר עכשווי בעל השלכות כבדות.

איך אזרחים מייחסים אחריות לאפליה של מכונה?

כדי להבין כיצד הציבור מגיב לאפליה אלגוריתמית לעומת אפליה אנושית, נערך מחקר רחב־היקף בהשתתפות 2,483 אזרחים.
המחקר – שמובל על ידי ד"ר סער אלון-ברקת מאוניברסיטת חיפה – בחן כיצד אזרחים מייחסים אחריות למוסדות ציבוריים במצבים של אפליה, כאשר ההחלטות מתקבלות בידי בני אדם לעומת מקרים שבהם הן מתקבלות על ידי אלגוריתמים.

המשתתפים נחשפו לתרחישים היפותטיים של אפליה בתחום הרווחה ובתחום האכיפה, תוך שינוי מקור ההחלטה – אנושי או טכנולוגי – וכן זהות מפתח המערכת (פנימי בארגון או חיצוני).

הממצאים: הציבור לא סולח למכונה – בניגוד לחשש התיאורטי

הספרות המחקרית בפסיכולוגיה הציעה בשנים האחרונות תיאוריה מטרידה: בני אדם נוטים לגלות יותר סלחנות כלפי אפליה שמקורה במכונה לעומת אפליה אנושית. כך למשל מצביע מחקר של Bigman ועמיתיו (2023) על כך ש"אפליה אלגוריתמית מעוררת פחות זעם מוסרי מאשר אפליה אנושית" (Journal of Experimental Psychology: General).

הממצאים החדשים, לעומת זאת, מציעים תמונה שונה ומרגיעה: האזרחים אינם מייחסים פחות אחריות למוסדות ציבוריים כאשר ההחלטות מתקבלות על ידי אלגוריתם. במקרים מסוימים אף נרשמה דרישה גבוהה יותר למתן דין וחשבון כאשר מקור ההחלטה היה טכנולוגי.

בנוסף, רמת האחריות שייחסו המשתתפים הייתה גבוהה במיוחד בתחום הרווחה – כ־66% – לעומת כ־49% בלבד בתחום האכיפה, מה שמעיד על רמות שונות של אמון בין המערכות הציבוריות.

ניוזלטר AI לפי תפקיד

כלים, מדריכים ומקרים מהשטח שרלוונטיים לעבודה שלכם, בלי רעש. בחרו תפקיד, ונשלח לכם את מה שחשוב לו.

האלגוריתם שלכם – האחריות שלכם

אחד הממצאים הבולטים הוא שמקור הפיתוח משפיע על תפיסת האחריות: כאשר האלגוריתם פותח בתוך הארגון, האזרחים ייחסו לו 9.5% יותר אחריות לעומת מקרים שבהם פותח על ידי חברה חיצונית. בתחום הרווחה הפער היה משמעותי עוד יותר – 73.4% לעומת 65.1%.

המשמעות: הציבור מאמין כי כאשר המוסד מפתח את האלגוריתם בעצמו, יש לו שליטה רבה יותר על תוצאותיו – ולכן גם אחריות גדולה יותר.

מסקנה: אי אפשר "להאשים את האלגוריתם" – גם במיקור חוץ

המסר שעולה מהמחקר חד וברור – הטמעת בינה מלאכותית אינה פוטרת מוסדות ציבוריים מאחריות. האזרחים מצפים שהמוסדות יפקחו על המערכות, ימנעו עיוותים ויתקנו אפליה – גם כאשר זו נגרמת על ידי מכונה.

מעבר לכך, הממצאים מצביעים גם על בעיה מערכתית עמוקה: העובדה שהציבור מייחס יותר אחריות לארגונים שמפתחים את האלגוריתמים בעצמם יוצרת תמריץ בעייתי עבור מוסדות לבצע מיקור חוץ – ובכך לנסות "להתחמק" מאחריות.

מסיבה זו, יש צורך דחוף במנגנוני פיקוח ובקרה שימנעו מצב שבו מיקור חוץ הופך לכלי מילוט מאחריות ציבורית.

האם אתם חושבים שארגונים צריכים להיות מחויבים לגלות לגולשים שהם משתמשים באלגוריתם – ואף לחשוף איך הוא נבנה ועל מה הוא מתבסס, כחלק מחובת השקיפות שלהם? מוזמנים לכתוב בתגובות.

פרטי המחקר

📄 שם המאמר: Algorithmic discrimination in public service provision: Understanding citizens’ attribution of responsibility for human versus algorithmic discriminatory outcomes
👤 חוקר מוביל: ד"ר סער אלון-ברקת, אוניברסיטת חיפה
👩‍🔬 שותפים למחקר: Madalina Busuioc, Kayla Schwoerer, Kristina S. Weißmüller
🏛️ מוסדות: אוניברסיטת חיפה, Vrije Universiteit Amsterdam, אוניברסיטת Albany
📚 מקור: Journal of Public Administration Research and Theory, 2025
🔗 DOI: 10.1093/jopart/muaf024

מקורות ואימות

הטענות העובדתיות בכתבה נבדקו מול המקורות הבאים.

  1. 1סער אלון-ברקתx.com
  2. 2(Journal of Experimental Psychology: General)apa.org
הצטרפו לקבוצת הווטסאפ שלנו לעדכונים

תגיות:

שתפו את הכתבה:

עוד כתבות שיעניינו אותך

הארגון שלכם מוכן לסוכני AI שקונים, ממלאים טפסים ומבררים מידע עבור הלקוחות?
חדשות AI, מדריכיםPYMNTS Intelligence• ליאור אברהם• 15 באוקטובר

הארגון שלכם מוכן לסוכני AI שקונים, ממלאים טפסים ומבררים מידע עבור הלקוחות?

23% מהצרכנים כבר מתחילים לקנות בשיחה עם AI, ו-Shopify פתחה לכל סוכן אפשרות לקנות מקטלוג של מיליארד מוצרים. מה זה אומר לבנקים, לחברות ביטוח ולשירות הציבורי, ומדריך בעשר בדיקות להכנת האתר שלכם.

בדקנו את אתר הליכוד לעומק: מאובטח, שקוף, אבל בלתי נראה לגוגל ולבינה המלאכותית
חדשות AI• ליאור אברהם• 15 באוקטובר

בדקנו את אתר הליכוד לעומק: מאובטח, שקוף, אבל בלתי נראה לגוגל ולבינה המלאכותית

סקירה ראשונה בסדרת אתרי המפלגות לקראת הבחירות: אין בוט AI, האתר חוסם את גוגל בשלוש דרכים עם הערת STAGING שנשכחה, התרגומים המלאים שקופים למכונות, והדואר פגיע להתחזות. ציון משוקלל: 2.8 מתוך 5.

InnoVet פותחת את מחזור 3: מהשטח לסטארטאפ
חדשות AIStarburst• ליאור אברהם• 14 באוקטובר

InnoVet פותחת את מחזור 3: מהשטח לסטארטאפ

Starburst פותחת את ההרשמה למחזור השלישי של InnoVet, תוכנית הכשרה במימון מלא ליזמים, מילואימניקים וחיילים משוחררים, בשותפות נתיבי הגז לישראל, התעשייה האווירית וחברת נמלי ישראל. מועד אחרון להגשה: 30.11.

10 מכות ה-AI בעבודה: רצינו לנוח בזכות ה - AI, ואיך קרה ההפך?
מאמרים ומחקרים• ליאור אברהם• 12 באוקטובר

10 מכות ה-AI בעבודה: רצינו לנוח בזכות ה - AI, ואיך קרה ההפך?

חלמנו שה-AI יחסל את המטלות המשעממות, וקיבלנו סוכנים שמדברים אחד עם השני וזום שמתעד כל בדיחה גרועה. עשר המכות החדשות של המשרד המודרני, ולמה הבוס שלנו הפך לבוט?

תפקידי ה-AI של 2027: התפקידים החדשים, התפקידים שהשתנו, וכמה מרוויחים בישראל
מדריכים• ליאור אברהם• 11 באוקטובר

תפקידי ה-AI של 2027: התפקידים החדשים, התפקידים שהשתנו, וכמה מרוויחים בישראל

9 תפקידי AI חדשים ו-9 תפקידים ששינו את מהותם: מה כל תפקיד עושה, מה הדרישות, באילו ארגונים פוגשים אותו וכמה מרוויחים בישראל. בסוף, סקר שכר אנונימי.

Claude Dashboards ו-Claude Motion: שתי יכולות חדשות לארגונים, ואיך להשתמש בהן
חדשות AI, כליםAnthropic• ליאור אברהם• 10 באוקטובר

Claude Dashboards ו-Claude Motion: שתי יכולות חדשות לארגונים, ואיך להשתמש בהן

Anthropic השיקה בבטא דשבורדים חיים מתוך מחסן הנתונים של החברה ואנימציות הסבר שנבנות כקוד. מה הושק, למי זה זמין, דוגמאות לפי מחלקה ומה לבדוק לפני שמפעילים בארגון.

רגולציית AI בישראל ובאיחוד האירופי: מה ארגון ישראלי חייב לדעת ב-2026
מדריכים, כליםEU AI Act, הרשות להגנת הפרטיות• ליאור אברהם• 9 באוקטובר

רגולציית AI בישראל ובאיחוד האירופי: מה ארגון ישראלי חייב לדעת ב-2026

המדריך המעשי לרגולציית AI לארגונים ישראליים: על מי חל חוק ה-AI האירופי, רמות הסיכון, לוח הזמנים המעודכן אחרי ה-Digital Omnibus, תיקון 13 לחוק הגנת הפרטיות ותוכנית ציות ל-90 יום.

תוכנית עבודה AI לשנת 2027: איך ארגונים בונים תוכנית ותקציב AI שעומדים בביקורת
מדריכים, כליםGartner, MIT NANDA• ליאור אברהם• 9 באוקטובר

תוכנית עבודה AI לשנת 2027: איך ארגונים בונים תוכנית ותקציב AI שעומדים בביקורת

המדריך המלא להכנת תוכנית העבודה ותקציב ה-AI הארגוני ל-2027: תהליך של 8 שבועות, 7 סעיפי תקציב, שיטות לקביעת הגודל, דוגמה מספרית, לוח KPI ושבעה כלים מוכנים לשימוש.

100 מונחי AI שכל עובד צריך להכיר לשנת 2027
חדשות AI, כלים, מדריכיםארגון ה-AI הישראלי• ליאור אברהם• 7 באוקטובר

100 מונחי AI שכל עובד צריך להכיר לשנת 2027

מילון AI בעברית ובאנגלית: 100 מונחי בינה מלאכותית שכל עובד ומנהל צריך להכיר, מ-LLM וטוקן ועד הזרקת הנחיה, RAG, סוכני AI ואוריינות AI, עם הסבר פשוט לכל מונח.

מנהל בארגון: בכירי ה-AI מוטרדים מהבינה המלאכותית, למה אתה לא?!
מדריכיםOpenAI, Anthropic, NVIDIA, Cloud Security Alliance• ליאור אברהם• 6 באוקטובר

מנהל בארגון: בכירי ה-AI מוטרדים מהבינה המלאכותית, למה אתה לא?!

אמודיי קורא להאט, אלטמן מזהיר באו"ם, OpenAI עוצרת מודלים אחרי שסוכן עקף את הבידוד ו-NVIDIA בונה בלמים בסיליקון. ובארגונים מחברים סוכנים בלי נוהל. מה כל דרג צריך לעשות מחר בבוקר.

הצטרפו אלינו