Tehisintellekti on arendatud pikalt, kuid just viimase aastaga on toimunud läbimurre loova tehisintellekti (ingl generative AI) vallas. Ühtäkki võivad pea kõik tehisintellekti enda kasuks tööle panna, et luua tekste, pilte, videoid ja muusikat. Kuidas mõjutab see töötajaid ja tööandjaid, arendab või hoopis pärsib meie oskusi?
EBSi koolitaja Kristiina Tuisk selgitab, et just keele- ja pildimudelitel põhinevate tehisintellekti tööriistade ja äppide kättesaadavus segab ära töövõtjate kaardipaki. „Need tööriistad võimaldavad töötajatel nii oma seniseid ülesandeid kiiremini ja paremini täita,“ selgitab ta. „Mingeid töid saab AI abil automatiseerida ja kiirendada. Teisalt annab AI töötajatele võimsad hoovad, mis avavad inimestes selliseid oskusi, mille saavutamine oleks muidu väga keerukas,“ lisab EBSi koolitaja ja ettevõtte Agrello AI-arenduste juht Jarmo Tuisk. „Ma pole kunagi olnud disainis osav, aga tänu AI-äppidele saan nüüd luua visuaale, mis sotsiaalmeediapostituste jaoks on täiesti piisava kvaliteediga,“ toob Kristiina näite. „Minu võimekus tööturul on tänu sellele laiem.“
„Oluline on mõista, et AI ei hakka asendama tippe, kuna seda pole treenitud tippude, vaid kogu maailma järgi,“ sõnab Kristiina. „Kui inimene juba oskab midagi väga hästi, näiteks kirjutada sotsiaalmeediapostitusi, siis tehisintellekt ei anna talle selles võitu. Vastupidi, tõenäoliselt kulub tal AI-ga pusimise peale rohkem aega kui postituse nullist kirjutamisele. Kui aga kirjutamine pole töötaja tugevus, saab ta tänu AI-le ülesande rahuldaval tasemel tehtud ja tema organisatsiooni jaoks võib selline oskuste tase ollagi piisav,“ selgitab Jarmo.
„AI annab baastaseme võimeid juurde ja rikastab teatud maani töötajate oskusi,“ täiendab Kristiina. „Uuringud on näidanud, et produktiivsus tõusebki tänu oskuste juurde andmisele just vähesemate oskustega töötajate hulgas. Neil on tehisintellektist kõige rohkem kasu,“ lisab Jarmo.
Tehisaru tugevused ja piirangud
„Keelemudelil põhinev tehisaru aitab märgata tekstides seoseid, mida me ise nii kiiresti ei suuda näha. Näiteks pikkade tekstide kokkuvõtted – tehisaru oskab välja tuua peamised ideed ja mõtted, mida tekst pakub, ja luua seoseid. Ajurünnakutes on AI abiks ideede pakkumisel. Inimene väsib sageli umbes kolme idee juures, aga tehisarul neid piiranguid pole, ta suudab ideede vahel välja tuua veel rohkem seoseid.
Samuti võib AI osata teema kohta välja tuua aspekte, mille peale ise poleks tulnud. Seoste loomise ja laiendamise oskus ongi ilmselt see, mis on ChatGPT kasutamise juures nii köitev,“ selgitab Jarmo. „AI aitab üle ka n-ö valge lehe hirmust, kui pea on tühi ja ühtegi mõtet ei tule,“ täiendab Kristiina. „Üldistes järeldustes või teemaarendustes on tehisintellekt usaldusväärne, kuid oluline piirang on see, et AI ei pruugi olla faktides täpne ja need tuleb alati üle kontrollida,“ rõhutab Jarmo. „Tehisintellektiga on seotud hallutsineerimise risk – AI võib välja pakkuda teavet, mida päriselt ei eksisteeri. Näiteid on nii koolikirjanditest, kus on tsiteeritud autoreid, keda ei eksisteeri, kui ka kohtuistungitest, kus viidatakse kaasustele, mida pole olemas.“ Hallutsineerimise probleemi on arendajatele teadvustatud, kuid lõpuni vältida pole seda praegu võimalik. Varasemast veelgi olulisemaks saab kriitilise mõtlemise oskus – järjest enam tuleb endalt küsida, kas see, mis mulle kuvatakse, on tõde.
Kristiina toob välja veel ühe murekoha, milleks on teksti- ja pildimudelite kallutatus. „Süüdi pole aga tehisintellekt, vaid mudelid toodavad uut sisu selle põhjal, mis on neile õppimiseks sisestatud, ehk materjale, mida ühiskonnas ongi rohkem. Näiteks tuli ühe koolituse käigus välja, et tehisintellektil põhinev pilditööriist ei suuda luua naissoost kohtunikku. Põhjus on selles, et õppimiseks antud pildimaterjalil on kohtunikku kujutatud pigem stereotüüpselt tõsiilmelise mehena. Tehisintellekt aitab taastoota meie stereotüüpset kujutlust ühiskonnast,“ selgitab Kristiina.
See tähendab, et vähemuste osa peame ise rohkem märkama ja tehisintellekti mudelitele treenimiseks erinevat infot andma. „Õnneks on see probleem teadvustatud ja uuemates pildimudelites on rohkem kaasavust ja erinevaid inimtüüpe,“ kinnitab Jarmo. „Oluline on ka see, et keelemudel ei ole mõeldud andmete analüüsiks ega kalkuleerimiseks. Ta saab sellega teatud piirini hakkama, kuid pole selle jaoks loodud,“ lisab Jarmo.
Tehisarule käskluste andmine kui tuleviku oskus
„Me suhtleme tehisintellektiga, kasutades sõnu ja käsklusi (ingl prompt). Tuleviku oskus on selgelt, võimalikult konkreetselt ja täpselt sõnastada tehisintellektile tööülesanne. Oleme omavahel teinud nalja, et lapsevanem võiks olla hea promptija ehk ülesande püstitaja, sest elu on talle õpetanud konkreetsete ülesannete andmist. Kui ütled lapsele, et korista tuba ära, siis võib ta lükata sokid voodi alla või koristada väga korralikult. Kui aga anda konkreetsed juhtnöörid,, mis koristamise käigus peab juhtuma, saab laps aru, mida talt oodatakse.
Tehisintellekt on üsna sarnane,“ selgitab Jarmo. „Arvatakse, et ülesannete andmise oskus on midagi, mis inimestel on olemas, aga see ei pruugi nii olla. Kui tihti me pöörame organisatsioonis tähelepanu ülesannete andmise kvaliteedile? See on midagi, mis vajab juurde õppimist, kui tahame tehisintellektist päriselt kasu saada,“ lisab ta. „Kui tegemist on korduva ülesandega, mida saaks tehisaru aidata ka tulevikus teha, tasub käskluse timmimisele rohkem tähelepanu pöörata.
Samamoodi on ju töötajatega – kui arutad niisama põgusalt, kuidas midagi teha võiks, on see erinev olukorrast, kui määrad uuele töötajale tema rolli või annad tööjuhendi. Viimasel juhul tuleb kõik hoolikalt läbi mõelda, sest nii hakkabki töötaja tulevikus tegutsema,“ räägib Jarmo
Tuleviku töötajad
„AI tööriistad on väga lihtsalt omandatavad. Koolitustel näeme, et mõni AI-äppide katsetaja on keeleliselt või visuaalselt niivõrd hea, et tema pildid on kohe alguses väga heal tasemel. Neil inimestel avalduvad uued võimed just tänu sellele, et oskavad prompt’e hästi sõnastada ja hiljem tagasisidestada. Usun, et tööturule tekib üsna kiiresti inimesi, kes on nagu Šveitsi armeenoad, kuid terade asemel suudavad nad tänu oskuslikule promptimisele hoopis uusi oskusi rakendada. Laialdaste oskustega – ilmselt just sellised on tuleviku töötajad. Ettevõtete väljakutseks saab oskus selliseid inimesi ära tunda ja ettevõtte seisukohalt hästi rakendada,“ leiab Kristiina.
„Samal ajal on ka hulk inimesi, kes vajavad AI tööriistade õppimisel tuge, et need hakkaksid tööle nii, et neid saaks päriselt praktikas kasutada. Teine väljakutse on märgata, milliseid tööriistu just sellele ettevõttele on tarvis, ning mõelda läbi, kuidas töötajad neid kasutama hakkavad.
Praegu on ettevõtetes AI entusiastid, aga juurutamine ja kasutama hakkamine on eraldi ülesanne,“ selgitab Kristiina. Jarmo täiendab: „Lisaks käskluste andmisele (ingl prompt engineering) saab tulevikuoskuseks tagasiside andmine tehisintellekti loodule. Kui tahta integreerida AId ettevõtte tegevusse, siis on päris keeruline osata hinnata, kas tehisaru vastas hästi. Tuleb osata muuta sisendit nii, et vastus oleks inimlikum ning ettevõtte imagole vastavam. Pilgu peale viskamine on selgelt inimese roll.“
Jarmo toob välja ka tehnoloogia arenguga seotud kitsaskohad. „Muudatused ja murrangud on aina kiiremad ja neil, kes jäävad maha, tekib lihtsamini protest uute oskuste õppimise vastu, kuna uue omandamine võib tunduda liialt keeruline. Juba praegu on neid, kes õpivad tehisintellektiga seonduvat, kuna pelgavad tööturult kõrvale jääda.“ „Lõhed oskustes kärisevad palju kiiremini kui varem. Õhinapõhisus hakkabki ilmselt olema suure rolliga, sest tööandja ei jõua kõiki järele koolitada,“ pakub Kristiina.
Kus kasutatakse?
Loovat tehisintellekti kasutatakse blogipostitustes, sisuturundusartiklites, sotsiaalmeediapostitustes, aga ka ettevõtete sisefunktsioonides, näiteks personali- või õigustarkvaras. Lepingute ja taoliste tekstide koostamisel on samuti aina enam näha tehisintellekti panust. „Inimese roll kvaliteedi kontrollimisel peab kindlasti jääma. On suurepäraseid näiteid, kus autor on öelnud, et tegi tehisintellektiga koostööd,“ rõhutab Jarmo.
Turvalisus
„Lihtne soovitus on: ära sisesta tehisintellekti äri- või riigisaladust ega ka kellegi isikuandmeid, sest me päriselt ei tea, kuidas mudelit treenitakse ja kuidas andmeid kasutatakse,“ võtab Kristiina turvalisuse teema kokku.
„Oluline on meeles pidada, et oma aja ja infoga me treenime ChatGPTd,“ ütleb Jarmo. Jarmo soovitab igas ettevõttes läbi mõelda ja kehtestada digihügieeni reeglid ja juhendi AI-äppide kasutamiseks – mida sisestada ja mida mitte. „Näiteks tuleks leppida kokku, et ei sisesta isikuandmeid, kliendivestlusi koos andmetega ja ärisaladusi. See eeldab muidugi, et ettevõte on läbi mõelnud, milliste andmetega nad üldse majandavad ja kuidas andmeid hoitakse. AIga seonduv on vaid osa sellest.“