OECD Multilingual Summaries

OECD Science, Technology and Innovation Outlook 2018

Summary in Hebrew

סקירת OECD לשנת 2018 בנושא מדע, טכנולוגיה וחדשנות

תקציר בעברית

מספר גורמי שינוי משבשים צפויים להשפיע על פעילויות בנושא מדע, טכנולוגיה וחדשנות (STI). בין גורמים אלה ניתן למנות את האטת הפריון בהקשר של אוכלוסיות שמזדקנות במהירות, את השפעותיו של שינוי האקלים והצורך במיתון ובהסתגלות ואת הגלובליזציה ותפקידם ההולך וגדל של המשקים המתפתחים. גורמים מניעים אלה יוצרים ההזדמנויות ואתגרים למדע, לחדשנות ולטכנולוגיה. הם מעצבים את הציפיות החברתיות והמדיניות בכל הנוגע למטרות המדע, הטכנולוגיה והחדשנות ומשפיעים על דרכי הביצוע של פעילויות בנושא מדע, טכנולוגיה וחדשנות. גורמים מניעים רבים יוצרים "אתגרים חברתיים חשובים", כמו למשל, בנושא הזדקנות בריאה, אנרגיה נקייה ובטיחות תזונתית. אתגרים כגון אלה כלולים ביעדי פיתוח בר קיימא (SDGs) שזוכים למקום בולט יותר ויותר באג'נדות המדיניות של מדע, טכנולוגיה וחדשנות.

אם ייטיבו לנהל אותן וישתמשו בהן לצד חדשנות חברתית ורפורמות מדיניות, הרי שהתקדמויות מדעיות וטכנולוגיות יכולות מתן רבים מאתגרים אלה. בעשר השנים הבאות, הנדסה גנטית יכולה לגרום למהפכה בטיפולים הרפואיים המודרניים, ננו‑חומרים וביו‑סוללות (bio‑batteries) יכולים לספק פתרונות של אנרגיה נקייה, ובינה מלאכותית יכולה להפוך ל"כלי העיקרי לגילוי תרופות".

ואולם, טכנולוגיות חדשות דוגמת בינה מלאכותית והנדסה גנטית שמציגות הזדמנויות מעולות יכולות גם לגרום לנזק ניכר. ככל שהטכנולוגיה עצמה נהייתה מורכבת ונפוצה יותר, כך גם מניעה, תיקון או מיתון השפעותיהן השליליות נהיו חשובים יותר, גם אם קשים יותר. מהירותו של השינוי הטכנולוגי ואי‑הוודאות הסובבת אותו מאלצים את קובעי המדיניות לפקח על טכנולוגיות מפציעות.

ממשלות צריכות להיות גמישות יותר, להגיב מהר יותר, להיות פתוחות יותר להשתתפות בעלי עניין ומושכלות יותר. ממשלות אחדות כבר מנסות גישות חדשות מקדימות ומשתפות לתכנון מדיניות ואספקתה, אך מדיניות STI צריכה עדיין לאמץ שיטות אלה.

דיגיטציה משנה את שיטות החדשנות והמדע

דיגיטציה משנה תהליכי חדשנות, מפחיתה את עלויות הייצור, מקדמת חדשנות פתוחה ותוך שיתוף פעולה, מטשטשת את הגבולות בין חדשנות בייצור לחדשנות בשירות, ובאופן כללי מאיצה את מחזורי החדשנות. נתונים נהיו התשומה העיקרית בפעילויות חדשנות, וחידושים רבים מגולמים בתכנות או בנתונים. למצב זה השלכות בכל הנוגע לתמיכת המדיניות בחדשנות העסקית, שצריכה (בין היתר) להבטיח גישה נרחבת לנתונים.

דיגיטציה מספקת הזדמנויות חדשות לערב בעלי עניין בשלבים השונים של תהליך החידוש. מתחילות להפציע מספר שיטות פתוחות, המאופיינות בשיתוף פעולה יצירתי ובתגובתיות חברתית. במרבית המדינות יש כיום אתרים ייעודיים, כמו למשל מרחבי יוצרים, מעבדות מסוג living labs ומעבדות ייצור, שתומכות בפעילויות של מי שעשויים להתברר בממציאים "לא‑מסורתיים". גם חברות מבוססות יכולות לעסוק בהמצאות כוללניות. מתחילות להופיע שיטות דוגמת תכנון מבוסס ערך וסטנדרטיזציה. הן יכולות להפוך לכלים רבי‑עוצמה לתרגום ושילוב ערכי ליבה חברתיים, הגנות ויעדים בפיתוח הטכנולוגיה.

כל תחומי המחקר נהיים יותר ויותר עתירי נתונים. גישה משופרת לנתונים מבטיחה יתרונות רבים, ובכללם פריצות דרך מדעיות חדשות, פחות כפילויות ויכולת טובה יותר לשכפל תוצאות מחקר, אמון משופר במדע וחדשנות רבה יותר. ממשלות נדרשות למלא כאן תפקיד: עליהן לעזור למדע להתמודד עם אתגרי המדע הפתוח במספר דרכים. לשם כך עליהן להבטיח שקיפות ואמון בין קהילת המחקר ובין החברה המורחבת, לאפשר שיתוף נתונים חוצה מדינות ודיסציפלינות, ולהבטיח הכרה וגמולים שיעודדו חוקרים לחלוק נתונים.

בינה מלאכותית ולמידת מכונה עשויות להגדיל את פריון המדע, לאפשר צורות חדשניות של תגליות ושפר את יכולת השכפול. למערכות בינה מלאכותית עוצמות וחולשות שונות מאלה של מדענים אנושיים, ומצפים מהם שישלימו אותם. ואולם, מספר אתגרים מעכבים את השימוש הנרחב בבינה מלאכותית במדע, למשל הצורך להפוך ולשנות שיטות בינה מלאכותית כך שיפעלו בתנאים מאתגרים ומשתנים, חששות בנוגע לשקיפות המוגבלת שקיימת בקבלת החלטות מבוססת למידת מכונה, אספקה מוגבלת של השכלה ספציפית וקורסי הכשרה בנושא בינה מלאכותית, והעלות של משאבים חישוביים עבור מחקר בינה מלאכותית מובילים.

מדיניות STI ומשילות נהיות מוכוונות משימה יותר ויותר

בקו אחד עם יעדי פיתוח בר‑קיימא, ממשלות מעוניינות להפנות את השינוי הטכנולוגי מהמסלולים הקיימים לעבר טכנולוגיות מועילות יותר מבחינה כלכלית, חברתית וסביבתית, ולעודד באופן זה השקעות פרטיות ב‑STI. שינוי זה עורר עידן חדש של מדיניות STI "מוכוונת‑משימה", שבו ממשלות מעוניינות לעבוד יותר מקרוב עם הסקטור העסקי ועם החברה האזרחית על מנת לנווט את כיוון התקדמות המדע והטכנולוגיה לעבר יעדים שאפתנים, בעלי רלבנטיות חברתית.

ואולם, אפשר שהמגמות העדכניות בהוצאה הציבורית על מחקר ופיתוח אינן שוות ערך לשאיפה המקבילה ולאתגרים המפורטים במדינויות מוכוונות‑משימה. משנת 2010 ואילך, נרשמה יציבות או ירידה בהוצאות מו"פ של הממשלות החברות ב‑OECD בכללותו וכמעט בכל אחת מקבוצת שבע המדינות, לא רק בסכומים מוחלטים ויחסית לתוצר המקומי הגולמי, אלא גם כחלק מסך ההוצאה הממשלתית. בין השנים 2009 ‑ 2016, באזור OECD, פחת חלקה של הממשלה במימון הכולל של הוצאות מו"פ ב‑4 נקודות האחוז (מ‑31% ל‑27%). למרות שבמדינות רבות פוצתה ירידה זו בעלייה בזיכוי המס של מו"פ, ממשלות אחדות עדיין יתקשו לנווט פעילויות מחקר וחדשנות לעבר הכיוון האסטרטגי הרצוי.

עדיין נותר חוסר איזון מגדרי משמעותי במדע ובחדשנות, בתקופה שבה גיוון כוח העבודה נחוץ בדחיפות כדי לטפל ביעדי פיתוח בר‑קיימא. האשמים העיקריים לכך הם גורמים מבניים מושרשים עמוק, ובכללם סטראוטיפים מגדריים ומסלולי קריירה מחקרית שמפריעים לקיים חיי משפחה תקינים. רוב המדינות כללות מגוון מגדרי כיעד מפתח בתכניות STI שלהן. עם זאת, יוזמות המדיניות עודן מקוטעות, ונדרשת גישה אסטרטגית ושיטתית יותר לטווח הארוך.

ממשלות יכולות להפיק תועלת מאימוץ טכנולוגיות דיגיטליות לתכנון, יישום וניטור מדיניות STI. כלים כמו ביג‑דאטה, סטנדרטים של שימוש ברכיבים או בציוד של מערכת אחרת ועיבוד בשפה טבעית יכולים לספק לממשלות נתונים גרעיניים ומועילים יותר כדי לתמוך בניסוח ותכנון מדיניות. על ידי קשירת דאטה סטים שונים, כלים אלה יכולים להפוך את בסיס הראיות עבור מדיניות STI, ולעזור להוכיח את הקשרים בין הוצאות מדע וחדשנות ובין תוצאות במציאות. ואולם, ניטור תרומתם של מדע, טכנולוגיה וחדשנות ליעדי פיתוח בר‑קיימא גלובליים ורב‑ממדיים עודנה משימה מאתגרת שתדרוש פיתוחים חדשים בסטטיסטיקה ואינדיקטורים.