ChatGPT ei ole üks keelemudel, vaid tehisarurakendus, mille kaudu kasutaja suhtleb eri mudelite ja tööriistadega. Vikerraadio „Huvitajas“ rääkisime Indrek Jakobsoniga ka sellest, mis eristab assistenti agendist, kuidas tehisaru muudab töö sisu ning miks hea tulemus eeldab inimeselt kriitilist mõtlemist ja masina teadlikku juhtimist.
Kolm ja pool aastat tagasi panime Kristiinaga kokku tasuta veebikoolituse tehisaru abil piltide loomisest. Mõte oli üsna tagasihoidlik: kes ikka sellise nalja eest maksma hakkab. Kohale tuli ligi kakssada inimest ja sellest sai alguse kõik ülejäänu.
ChatGPT jõudis avalikkuse ette 30. novembril 2022 ja saab tänavu nelja-aastaseks. Koolitustel ei küsita endiselt kõige sagedamini, kuidas midagi teha, vaid mis see asi õieti on. Vikerraadio saates „Huvitaja“ alustas saatejuht Indrek Jakobson päris algusest, nagu hea tava ette näeb: kõigepealt tuleb mõisted selgeks teha. Siin on kuus kohta, kus vestluse käigus asjad paika loksusid.
Kuula saadet Vikerraadio veebis.
Tehisaru, tehisintellekt või ikkagi lihtsalt AI?
Esimene küsimus oli aus ja praktiline: kuidas seda asja üldse nimetada? Vastus on tegelikult lihtne. Kasutada tasub nimetust, mis endale paremini sobib, sest kõik kolm osutavad sisuliselt samale nähtusele. Mulle endale on aja jooksul külge jäänud „tehisaru“, sest see kõlab eesti keeles voolavalt. Kõige vähem on kinnistunud lühend TI. Küllap leidub keeletundlikumaid inimesi, kes oskavad seletada, mis vahe on arul ja intellektil, kuid igapäevatöös pole seda vahet vaja.
Eestis on sellel jutul ka oma eellugu. Mõni aasta enne ChatGPT tulekut räägiti meil palju krattidest ning esimesed riiklikud kratiprogrammid said alguse juba 2019. aastal. Kratti mõtestati tollal abilisena, kes lahendab ülesandeid või vastab küsimustele. See kattub üsna hästi sellega, mida kutsume praegu assistendiks või agendiks. Tehnoloogia oli muidugi varasema põlvkonna oma, kuigi ka seal kasutati masinõppe algoritme, mida õpetati inimeste soove ära tundma.
Kas krati võib siis tehisaruks lugeda? Siin tasub olla ettevaatlik, sest tehisaru on üsna elastne mõiste ja seda saab kõvasti venitada. Üks piir on siiski olemas ja seda tasub meeles pidada.
„Klassikaline tarkvara on inimeste loodud ja süstematiseeritud koodi hulk. Tehisarusüsteemi võtmekomponent on see, et seda ei kodeerita, vaid pigem kasvatatakse läbi näidete ja treenitakse.“
Kui süsteemi mõni komponent osaleb protsessis tänu treenimisele, mitte ainult rangelt ette antud reeglitele, on paslik öelda, et tegemist on mingil moel tehisarusüsteemiga.
ChatGPT ei ole mudel
Mõisted on aga alles pool häda. Teine pool algab siis, kui jutt läheb konkreetsetele tööriistadele. Küsimusele, kas ChatGPT on suur keelemudel ehk LLM, vastasin lühidalt: „Ei.“ See on ilmselt saate kõige kasulikum lause.
„ChatGPT ei ole mudel. ChatGPT on tehisarurakendus, mille kaudu me saame mudelitega suhelda.“
Suur keelemudel on ainult üks oksake suures tehisarupuus. Lisaks keelemudelitele on olemas mudelid, mis kirjutavad kõne tekstiks, loovad pilte ning teevad videot ja heli. ChatGPT võib sama kasutajaliidese taga ühendada tekstiloome, pildiloome, hääle ja eri tööriistad. Täpne mudelivalik võib aja jooksul muutuda, kuid rakenduse ja mudeli eristus jääb alles. Pikemalt oleme seda vahet avanud ka generatiivse tehisintellekti ja suurte keelemudelite õppematerjalis.
Praktikas tuleb vahe välja siis, kui paluda ChatGPT-lt pilti. Pildi loob selleks mõeldud pildimudel, kuid kasutaja soovi aitab tõlgendada kogu rakendus. Kui soovida kena sügispilti, kus puud võiksid juba kollased olla, võib süsteem täpsustada lähteülesandes valgustust, kompositsiooni ja muid detaile ning anda selle seejärel pildimudelile edasi.
Assistent ja agent
Sama segadus kordub teisegi mõistepaariga, mida koolitusreklaamides praegu palju kasutatakse. Saatejuht pakkus välja mõnusalt piltliku seletuse: kas assistent on alles tööle tulnud algaja ja agent juba James Bond?
Päris nii see pole, kuigi tasemevahe on tõesti olemas. Mõlemad aitavad ülesandeid lahendada paremini kui otse keelemudeli poole pöördumine, kuid nende tegevusulatus on erinev.
„Assistent vaatab juhendit, mis talle on talletatud, vaatab sinu prompti ja vaatab, mis failid talle kättesaadavad on. Agendil on lisaks võimalus suhelda teiste tarkvaradega ja valida tööriistu.“
Assistendi ehitamiseks piisab sageli sellest, et talletada tööjuhend tekstina ja lisada mõned failid, mille poole ta saab pöörduda. Assistendi töö piirdubki nende sisendite põhjal vastuse koostamisega. Agent läheb sammu võrra kaugemale, sest tööriistade valimise võimalus lubab tal lahendada ka pikemaid ja mitmesammulisi ülesandeid. Erinevus pole seega tarkuses, vaid tegevusulatuses. Assistent püsib etteantud raamides, agent saab vajaduse järgi kaasata uusi tööriistu. Üks praktiline näide tööriistade ühendamisest on MCP ja ChatGPT connector'ite kasutamine.
Töö ei kao ära, ta tõuseb astme võrra
Kui mõisted on paigas, saab rääkida ka sellest, mis inimesi kõige rohkem huvitab. Kas tehisaru võtab töökohad ära? Seda küsitakse igal koolitusel ja vastus on hirmujutust huvitavam.
Mõnes rollis on surve juba nähtav. Lihtsamaid tõlketöid on vähem vaja ning muutumas on ka algtaseme kodeerija töö, mis seisneb suuresti inimese soovide tõlkimises masinale arusaadavasse keelde. Viimase nelja aasta jooksul on aga välja koorunud laiem muster.
„Need ametid, mis tegelesid varem madalama taseme tööga, peavad tegema upgrade'i ja tegelema kõrgema taseme tööga. Ametikoht jääb samaks, aga töö olemus muutub.“
Seda on näha näiteks raadio- ja uudistemajast tuttava ameti, keeletoimetaja, töös. Kui varem oli keeletoimetaja põhiülesanne jälgida, et kirjavigu sisse ei jääks, saab suure osa tehnilisest kontrollist nüüd masinale delegeerida. Amet ise ei kao, vaid liigub astme võrra ülespoole: nüüd tuleb veel enam vaadata, et keel oleks ka ilus, täpne ja olukorda sobiv.
Siit tuleb ka vastus küsimusele, millised oskused lähiaastatel rohkem maksma hakkavad. Esile tulevad eelkõige kriitiline mõtlemine ja loov probleemilahendus. Need on geneerilised ja isegi igavad sõnad, tunnistan seda ka ise, kuid mida paremini inimene suudab olukorda kriitiliselt hinnata ja seejärel loovalt lahenduse leida, seda kindlamalt tunneb ta end muutuvas töömaailmas.
Tehisaru levib horisontaalselt. See ei liigu kenasti järjekorras ühest valdkonnast teise, esmalt IT-sse, siis turundusse ja seejärel raamatupidamisse, vaid jõuab korraga ärisektori, avaliku sektori ja kolmanda sektori tegevustesse. Esimesed lained tabavad lihtsalt ameteid, kus veedetakse kõige rohkem aega arvutiekraani taga. Seetõttu on AI juurutamine eelkõige juhtimise küsimus, mitte ainult uue tarkvara paigaldamine.
Masinat tuleb osata juhtida
Levinud etteheide on, et tehisaru ei anna õiget vastust, vaid kõige tõenäolisema. Esimese põlvkonna vestlusmudelite puhul kirjeldas see kasutuskogemust üsna hästi. 2024. aasta septembris avalikustatud o1-preview tõi laiema kasutajaskonnani arutlevad mudelid, mis kulutavad enne vastamist rohkem arvutusaega lahenduskäigu läbimiseks, eri strateegiate proovimiseks ja vigade märkamiseks.
See ei tähenda, et kasutaja vastutus kaoks. Kui paluda tehisarul mõni õigusakt üles otsida ja selle põhjal midagi teha, võib süsteem eelistada kõige kiiremini leitavat tulemust. Sageli võib selleks olla kellegi blogipostitus või tõlgendus, mitte algallikas. AI-rakenduste veebivastused sõltuvad sellest, millised allikad otsing neile leiab, ning kasutaja ei saa seda täielikult kontrollida.
Küll aga saab oskusega riski vähendada. Kogenum kasutaja seab otsingule kvaliteedikriteeriumid: palub blogipostitused välistada ja kasutada allikana näiteks Riigi Teatajat. Siit tuli saate kõige meeldejäävam võrdlus.
„Kui sa saad aru, et sul on rool, sul on pedaalid ja sul on käigud, siis suudad sa neid kombineerides linnas palju paremini autoga sõita kui teades ainult, et sul on rool.“
Promptimine on selles pildis ainult üks komponent. Küsimus on laiemalt selles, kui hästi inimene masina tööpõhimõtteid mõistab. Üks huvitav pisidetail jäi saates kõrva: nii Indrek kui ka mina kasutasime loomulikult sõna „prompt“, samal ajal kui ChatGPT ise pakub eesti keeles välja sõna „viip“. Paari aasta pärast on päris vahva vaadata, kumb peale jäi.
Koolides: kiiremini asemel paremini
Täpselt sama küsimus kehtib ka koolis. Riikliku TI-Hüppe programmi ava-aastal osales 154 Eesti 156 gümnaasiumist, ligi 5000 õpetajat ja 20 000 õpilast. Seetõttu on küsitud pisut kahtlevalt: kas tegemist on ebaõnnestumisega, kui õpilased kasutasid tehisaru peamiselt selleks, et töö kiiremini valmis saada?
Ebaõnnestumine see pole, vaid täiesti ootuspärane esimene etapp. Uue tööriista puhul püütakse esmalt töö lihtsalt kiiremini valmis saada. Kolme lapse isana näen seda kodus iga päev.
„Ei tohiks keskenduda niivõrd sellele, kas tehisaru teeb lapse eest töö ära. Ta teeb seda tööd ära. Õpetame lapsi niimoodi, et see töö saaks parem.“
Sellest kasvavad välja teise taseme oskused: kuidas masinat juhendada nii, et tulemus oleks parem. Sealt tuleb ka ebamugavam järeldus: litsentside ostmisest enam ei piisa, vaid vaja on aktiivset õpet ja läbimõeldud metoodikaid.
Ausalt öeldes oleme selles kõiges alles katsetamise faasis. Alles nüüd on organisatsioonides tekkinud soov mõelda kompetentsimudelitele ehk sellele, kuidas süstemaatiliselt hinnata töötajate oskust tehisaru kasutada. Sama küsimus tuleb esitada hariduseski. Milline on laste AI-kompetentsimudel? Mida peaks oskama seitsmeaastane, mida üheteistaastane ja mida kindlasti gümnaasiumilõpetaja?
Lõpetuseks: kas tehisarul on mõtet ilma inimeseta?
Saate lõpus jõudsime kohta, millest ei pääse mööda ükski pikem AI-vestlus. Levinud on arvamus, et ühel hetkel jõuab tehisaru ise järeldusele, et mõtleb inimesest paremini, on täiuslikum liik ega vaja enam inimest või ülejäänud maailma.
Pakkusin vastu ühe veidi ootamatu mõtte, mis jääb kummitama.
„Kümne aasta pärast on tehisarul meid sama palju vaja kui meil tehisaru, et üldse kuhugi edasi areneda või oma olemasolu põhjendada. Kui see tehisaru sealt natukene edasi mõtleb, siis ta saab aru, et tema olemasolul ei ole mõtet, kui ei ole inimest.“
Kui tahad oma meeskonnaga mõisted selgeks saada ja tehisaru teadlikumalt juhtima õppida, vaata Productory AI-koolituste ülevaadet.
Vikerraadio saade „Huvitaja“, saatejuht Indrek Jakobson. Intervjuu Jarmo Tuisuga, 4. september 2026.