InSites: כיצד לשלב בינה מלאכותית בהערכה אנושית של נכסי מורשת בנויה?

הערכת משמעות תרבותית נשענת על שיפוט אנושי ופרשנות והיא בסיס להחלטות שימור. אלא שהמתודות הקיימות מורכבות ואינן מתאימות לצרכים עכשוויים ולגישות המקדמות משא ומתן על ערכים, שיתוף קהילה ורב-קוליות. שילוב בינה מלאכותית מתבקש, אך מעורר אתגרי עיצוב: בהנחה שההערכה אנושית במהותה, תהליך אוטונומי יחטיא את המטרה, ואימון מודל ייעודי אינו מתאים עדיין, בהיעדר קורפוס מאומת, בקרת הטיות ושקיפות. בהרצאה נציג עקרונות עיצוב לעוזר-AI (InSites) שנבחן בסדנאות מומחים בינ"ל ועם סטודנטים בארץ ובסין (SCC-BNBU). InSites משמש ככלי מחקר במעבדה חדשה בטכניון. הוא מעבד מידע מפרסומים ותיעוד של נכסים שונים, בתהליך היסקי רב-שלבי ומבוקר, בפיקוח אנושי (HITL) שנפרט בהרצאה. ארכיטקטורת הכלי רותמת את חוזקת ה-LLM בניתוח הקשרים אל מתודת Context-Based Significance-Assessment, וכוללת תיוג אפיסטמי שעיצבנו, שבו מבחין ה-LLM בפלט בין טענת-מקור, מסקנה (〰️) ופרשנות (💭). נשתף תובנות מההתנסויות ומשלב ראשוני של מחקר המשווה הערכות AI להערכות מומחים, ברמת הטענה. המחקר יתרום להבנת מקום ה-AI בהערכה ולהטמעת תכנון מבוסס-ערכים בסביבות היסטוריות, באוצרות ובחינוך.