Sven Nõmm: AI tuli, nägi, genereeris – mis edasi?

Sven Nõmm: AI tuli, nägi, genereeris – mis edasi?. 16.04.2025. Viimastel aastatel on vestlusrobotid ja muud tehisintellektil (AI) põhinevad süsteemid muutunud laialdaselt kättesaadavaks. Nende võime jäljendada inimese oskusi ja käitumist on ületanud julgemadki ootused ning nende mõju paljudele meie elu aspektidele on muutunud ilmselgeks. Sageli võrreldakse AI laialdast kasutuselevõttu tööstusrevolutsiooniga – ja põhjusega. Sarnasusi on mitmeid. Arvamused ja ootused AI leviku mõjude osas on vastuolulised. Mõned on avastanud endale uue digitaalse vestluskaaslase, kes aitab toime tulla argitoimetustega või tööelu korraldamisega – kui on näiteks vaja planeerida ajakava või täita rutiinseid ülesandeid. Teistes tekitab sama areng paanikat: kartust töö kaotamise, senise elustiili muutumise ees. Ent paanika on halb nõuandja. Proovime olukorda rahulikult analüüsida. AI kui teadusdistsipliin: nähtamatu ajalugu Kuigi AI-rakendused on meie igapäevaellu jõudnud alles hiljuti, on distsipliin olemas olnud üle kuuekümne aasta. Maailma ülikoolides on tehtud tehisintellekti vallas uurimistööd juba aastakümneid. Ettevõtted, valitsused ja kaitseorganisatsioonid on toetanud valdkonda uurimistoetuste ja spetsialiseeritud asutuste – nagu Bell Labs – kaudu. AI on elanud üle kaks “talve” – ajajärgud, mil kõrged ootused ei realiseerunud ja huvi valdkonna vastu vaibus. Ometi kasvasid samal ajal ärisektoris AI-põhiste tehnoloogiate rakendused ja nendest saadav tulu. AI on elanud üle kaks “talve” – ajajärgud, mil kõrged ootused ei realiseerunud ja huvi valdkonna vastu vaibus. Ometi kasvasid samal ajal ärisektoris AI-põhiste tehnoloogiate rakendused ja nendest saadav tulu. 1980. aastate lõpus töötas arvutiteadlane Yann LeCun välja esimese konvolutsioonilise neuronivõrgu (CNN), mis võimaldas USA Postiteenistusel tuvastada käsitsi kirjutatud numbreid. Seda tehnilist saavutust märkasid toona vähesed. Nüüd aga peetakse seda paljude teadlaste hinnangul pöördepunktiks süvaõppe arengus – valdkonnas, millest on kujunenud paljudele tänapäevase tehisintellekti nähtav ja tuntav osa. Tõsiasi, et AI-teadlased suutsid innovatsiooni jätkata isegi AI-talve ajal, kinnitab tehnoloogia sügavamat potentsiaali. Miks AI järsku rambivalgusesse tõusis? Tänapäevased AI-põhised süsteemid toimivad põhimõttel, mille kohaselt võtab algoritm – programm – mingi sisendi ja toodab väljundi. Sisendiks on tavaliselt objekt, mida tuleb analüüsida, ja väljundiks selle objekti kohta antud hinnang või ennustus. Selleks et süsteem oskaks toota soovitud tulemusi, tuleb teda eelnevalt õpetada – s.t treenida. Treenimiseks kasutatakse suuri andmekogumeid, mille põhjal õpib masin sisendi ja väljundi vahelisi seoseid. See protsess ei ole lihtne – tegemist on keeruka töövooga, mille algoritmide täpsus sõltub andmete kvaliteedist, arvutusvõimekusest ja õpimeetoditest. AI-süsteemide toimimine sõltub kolmest põhikomponendist: Meetoditest– algoritmidest, mille täpsus ja keerukus on viimastel aastatel hüppeliselt kasvanud; Andmetest– mida kogutakse ja töödeldakse suures mahus, sageli interneti kaudu; Infrastruktuurist– pilveteenustest, kiipidest ja seadmetest, mis võimaldavad süsteemide kasutamist. Kõik need kolm komponenti on teinud hiljuti läbi kvalitatiivse ja kvantitatiivse hüppe. Tulemuseks on täiesti uue tasemega tehnoloogiad, mis mõjutavad meie igapäeva- ja tööelu isegi siis, kui me ise tehisintellekti otseselt ei kasuta. See on peamine põhjus, miks on AI tänases ühiskonnas sedavõrd suure tähelepanu all. AI mõju tööturule ja ülikoolide roll Suurim mure, mida tehisintellektiga seostatakse, on hirm töökoha kaotuse ees. Tõepoolest, AI rakendamine muudab tööturgu ja osa töökohtadest võib kaduda. Kuid erinevalt tööstusrevolutsioonist elame me nüüd ühiskonnas, kus riigil ja ülikoolidel on võimalus pakkuda ümberõppe, karjäärimuudatuste ja uue tehnoloogia kasutuselevõtu kaudu inimestele tuge. Ülikoolide roll selles üleminekus on märkimisväärne. Nad saavad toetada teadmiste ja oskuste omandamist, pakkuda teaduslikku tuge ning soodustada paindlikkust ja avatud mõtlemist. Uute tehnoloogiate mõjus igapäevaelule ei ole midagi uut – viimase 30 aasta jooksul on tulnud ja läinud palju tehnoloogiaid, mis on meie eluviisi muutnud. Seetõttu pole mõistlik eitada, et tehisintellekt muudab meie töötamise viise. AI-põhised süsteemid suudavad analüüsida tohutuid andmehulkasid, mida inimene läbi töötada ei jõuaks. Neid saab kasutada andmeteaduses, IT-s, teadusuuringutes ja paljudes tööstusharudes. Parimatel juhtudel vabastab AI inimese rutiinist ja avab uusi loovuse võimalusi. Samas ei saa eirata negatiivseid mõjusid – kui delegeerida ülesanded masinale, võivad kaduda mitmed oskused. Ülikoolides on märgata, et tudengid kasutavad AI-tööriistu, et vältida kordusharjutusi. See ohustab teadmiste sügavust ja praktiliste oskuste arengut. Tehisintellekti on programmeerimisel ja kirjutamisel üha lihtsam kasutada. Aga AI-tööriistade käsitlemine eeldab siiski nii tehnilisi kui ka eetilisi teadmisi. Pelk oskus kasutada AI abi ei saa asendada süvitsi minevaid teadmisi. Seega tuleb leida klassikalise ülikooliõpetuse ja uute digioskuste vaheline tasakaal. See eeldab ülikoolidelt paindlikkust ja tudengitelt vastutust. Tuleb leida klassikalise ülikooliõpetuse ja uute digioskuste vaheline tasakaal. See eeldab ülikoolidelt paindlikkust ja tudengitelt vastutust. AI ei ole kõikvõimas Levinud on eksiarvamus, nagu suudaks tehisintellekt lahendada kõik probleemid. Tõsiasi on see, et iga uue süsteemi loomine nõuab mitmeid töövoo etappe ja treeningtsükleid. Esmapilgul võib tunduda, et AI-lahendusi on lihtne kasutada, kuid see nõuab tehnilist taiplikkust ja riskide maandamise oskust. Lisaks puudub rakenduste eluea osas kindlus. Isegi igapäevaste rakenduste tasandil esineb „hallutsinatsioone“ – eksitavaid vastuseid – ning mõnel juhul käituvad süsteemid ebastabiilselt. Tehnoloogia tasandil kohtab jätkuvalt andmekogude kvaliteedi, mudelite suuruse ja vajaliku arvutusvõimsusega seonduvaid muresid. Keskkonnamõjude leevendamiseks tehakse pingutusi, kuid sotsiaalses plaanis kerkivad esile hoopis uued küsimused. Üha keerukamaks muutuvad küsimused, kuidas kaitsta isikuandmeid ja mõtestada intellektuaalomandit, samas kui ühiskond ootab tehisintellekti otsuste selgitatavust ja usaldusväärsust. Tulevikustsenaariumid: teadmatus ja lootus Tehisintellekti arengut on keeruline ennustada. Võib arvata, et lähitulevikus toimub mõni uus „suur läbimurre“. Investeeringud ja rahastamine suurenevad, infrastruktuur paraneb. Kuid lahendamist jäävad ootama andmekaitse, eetika ja õiguspärasus küsimused. Teine oluline murekoht on kvalifitseeritud spetsialistide puudus. Kuigi esimesed sammud on tehtud, vajame rohkem haridusprogramme, karjäärikursusi ja laiemat ühiskondlikku teadlikkust. Kuigi AI ei ole tehniliselt enam noor, on see sotsiaalses mõttes alles lapsekingades. See tehnoloogia alles õpib ühiskonda sulanduma ja selle toimimise loogikat mõistma. Vaim masinasse! Kuigi AI ei ole tehniliselt enam noor, on see sotsiaalses mõttes alles lapsekingades. See tehnoloogia alles õpib ühiskonda sulanduma ja selle toimimise loogikat mõistma.