Keset suurt suve ja enne algavat sügishooaega on hea hetk mõtiskleda veidi selle üle, et kuhu organisatsioonid tehisintellekti juurutamises jõudnud ning mis veel ees ootamas on. Ehk siis - vastata küsimusele, mida eelseisvad kuud ja ehk ka aastad AI rakendajate lauale toovad?

Enamus meist on juba harjunud kasutama ChatGPT-d, et saada vastuseid küsimustele või abi tekstide loomisel. Aga mis siis, kui ChatGPT oskaks lisaks vestlemisele ka sinu eest päriselt tööd teha – näiteks otsida faile sinu Google Drive'ist, lisada sündmusi kalendrisse või teha kokkuvõtteid tööalastest vestlustest Gmailis? Just selleks loodigi Model Context Protocol (MCP).

Teenusedisain ja tehisintellekt – veel mõnda aega tagasi kõlas see kombinatsioon pigem tulevikuteemana. Nüüdseks on AI jõudnud ka sinna. Küsimus pole enam "kas", vaid "kuidas"... Kuidas tehisintellekt suudab aidata mõista kasutajat sügavamalt? Kuidas aitab AI simuleerida päris inimeste käitumist? Kui täpne see selles on?

Kui ma ühel kolmapäeva varahommikul kell 6.45 end Terevisiooni saates AI tuvastamisest rääkimas avastasin, ei osanud arvatagi, et sellest saab alguse masse kõitev diskussioon teemal, et kas meie inimeseks olemist hakkab tulevikus määrama see, kui pikka mõttekriipsu me oma tekstidesse lisame. Just see väike nipp jäi paljudele kõrvu, kui ma rääkisin, et tegelikult on AI loomingut inimloomigust üha raskem eristada ning meile on jäänud kätte vaid mõned õblukesed õlekõrred - näiteks kasvõi see, et ChatGPT’le meeldib mõttekriipsuna kasutada pikka em-kriipsu (em-dash).

IMFi värske uuring viitab sellele, et AI mõju Euroopa tootlikkuse kasvule võib lähima viie aasta jooksul olla üsna tagasihoidlik.

Sel kevadel on ilmunud kaks olulist artiklit, mis mõlemad keskenduvad lähiaja väljakutsetele seoses üha kiireneva tehisaru arenguga. Mõlema üldiseks eesmärgiks on juhtida tähelepanu sellele, et AI arengute positiivsete tulemuste kõrval tuleb teadvustada ka võimalikke ohte ja väljakutseid, ehk siis tegemist on AI joondumise ehk alignment-valdkonna kirjutistega.

AI tööriistade kasutamine tarkvaraarenduses on kiiresti arenenud ja toonud kaasa uusi võimalusi nii arendajatele kui ka tiimidele tervikuna.

Mida teevad arutlevad mudelid (reasoning models)? Kas o1 Pro on 200 eurot kuus väärt? Mis ilmaimet siis need suured mõtlevad mudelid meile pakuvad? Need ja paljud teisedki küsimused on praegusel ajal igati asjakohased, sest eesliini mudelite (frontier models) maailmas on toimumas ülikiired arengud ja pakkumises on nii täiesti tasuta kasutatavaid mõtlevaid mudeleid (nt OpenAI o3-mini või DeepSeek R1) kui ka ülikalleid mudeleid nagu o1 Pro.

Viimased nädal aega on kõik AI’ga veidike sügavamalt kokkupuutuvad tegelased olnud üsna elevil uue Hiina päritolu mudeli DeepSeek’i pärast. Miks?