Tehisintellekti hetkeseis Eestis ja ülevaade ettevõtjale

Allikad ja fookus

Teema on kõigi jaoks uus ja seda põnevam. Kliendiuuringute eesmärk on aidata mõista inimest ja mõtestada ärisid. Fookus on suuresti päris inimesel, aga kui ajas lisandub tööriistu, mis on mõistlikud ja aitavad elu lihtsamaks muuta, siis käime loomulikult ajaga kaasas. Hetkel püüan teemat enda jaoks mõtestada ning teen seda Sinuga koos – koos on lihtsam.

Huvitav fakt lähiajaloost võrdlusena ehk 100 miljoni kasutajani jõudmiseks läks aega:

• internetil 7 aastat
• mobiiltelefonil 16 aastat
• Facebookil 4,5 aastat
• ChatGPT’l 3 kuud

Seminarid-allikad, millele siin artiklis tuginen ja mis on Eesti-kesksed:

1. Kevadkonverents 2024: AI-ta ennast tulevikku, TalTechis, 06.04.2024 (JCI);
2. Tõstame kliendikogemuse (CX) juhtimise uutesse kõrgustesse, Teletornis, 04.04.2024 (OIXIO Digital);
3. AI-ajastu võimaluste tutvustus Eesti ettevõtjatele ja turundajatele, online 02.04.2024 (Teet ja Kati Torim);
4. Podcast: Inimeseks olemise mõtestamine tehnoloogia arengu taustal, Ööülikool, Kristjan Korjus jt.

Mõisted

Uue teemaga nägin, et ka mulle endale on vaja mõisted korra uuesti üle korrata. Kasutan siis üllatus-üllatus AI abi ja palun tal ennast tutvustada:

• Tehisintellekt ehk tehisaru (TI eesti keeles, AI inglise keeles) on arvutisüsteemide valdkond, mis keskendub inimliku mõtlemise, planeerimise, õppimise ja analüüsi jäljendamisele, st, et tehisintellekti eesmärk on luua süsteeme, mis suudavad teha otsuseid ja lahendada probleeme sarnaselt inimestele, kuid kasutades selleks arvutuslikke algoritme ja andmeid. Tehisintellekti kasutatakse mitmel viisil:
  • Andmete analüüs ja ennustamine: TI võib analüüsida suuri andmekogumeid ning tuvastada mustreid ja seoseid. Näiteks ennustavad masinõppe algoritmid ilmateadet, aktsiaturu liikumist ja terviseriske.
  • Automaatne otsustamine: TI võib teha otsuseid, valides parima võimaliku lahenduse. Näiteks autonoomsed sõidukid otsustavad liiklusolukordades, millal pidurdada või pöörata.
  • Kõne- ja kujutise tuvastus: TI võib tuvastada kõnet, teksti ja objekte piltidel. Näiteks kasutatakse seda häälassistendi rakendustes ja turvakaamerate süsteemides.
  • Loominguline sisu loomine: TI võib luua kunsti, muusikat, luuletusi ja isegi kirjutada tekste. Näiteks OpenAI loodud DALL·E 2 suudab tekstikirjelduste põhjal luua realistlikke pilte ja kunsti.
• OpenAI asutati USA-s 2015. aastal ning eesmärk on arendada turvalist ja kasulikku üldist tehisintellekti (AGI). AGI on süsteem, mis on inimestest üldiselt targem ja suudab enamikku majanduslikult väärtuslikust tööst paremini teha. OpenAI visioon hõlmab AGI-d, mis toetab inimkonda, suurendab küllust, kiirendab maailmamajandust ja aitab avastada uusi teaduslikke teadmisi.
• GPT – Generative Pre-trained Transformer on OpenAI poolt loodud keelemudelite perekond. Need mudelid suudavad luua inimese-sarnast teksti, tuginedes varasemale kättesaadavale infole. GPT-4 on hetkel viimane põlvkond. Suured keelemudelid on tehisintellekti ja keeletehnoloogia valdkonnas juba mõnda aega olemas olnud. Need mudelid, sealhulgas ChatGPT, põhinevad transformerite arhitektuuril. Lisaks ChatGPT-le on olemas veel mitmeid teisi suuri keelemudeleid, mida on treeninud ettevõtted nagu Google, Meta AI, HuggingFace, DeepMind, Nvidia ja Microsoft.
• ChatGPT on tavainimesele kõige tuntum side. See on OpenAI poolt loodud juturobot, mis suudab vastata küsimustele, luua tekste ja isegi pildikirjeldusi. See on üks paljudest suurtest keelemudelitest, mida on treenitud tohutul hulgal tekstidel. ChatGPT põhineb GPT-3 mudelil, millel on hetkel umbes 175 miljardit parameetrit ehk väärtust, mis talletavad treeningandmetest õpitud teadmisi. ChatGPT on tavainimesele:
  • Vestluspartner – saab esitada päringuid ja saada vastuseid.
  • Kaaslane – suudab luua dialoogi ja olla toeks.
  • Teabeallikas – pakub teavet erinevate teemade kohta.
  • Õpetaja – võib aidata õppimisel ja probleemide lahendamisel.

Eestis tehtud head näited AI-ga avalikust sektorist

Eestis on juba mõned aastad tehtud tehisintellektiga pilootprojekte ning siin mõned head näited:

• Rahvusarhiiv – isikutuvastus fotodel;
• Häirekeskuse ohuhinnang;
• Teede Tehnokeskus – Eesti teede hooldus ja ohutus;
• TalTech – iseautod ja muusemibussid;
• Tartu Ülikooli Kliinikum – haiglarobotid;
• Päästeamet – lendavad droonid päästetöös;
• Ida-Tallinna Keskhaigla – robotkirurgia;
• Notarite Koda – isikutuvastamine;
• Politsei- ja Piirivalveamet – automaatne piirikontroll ehk ABC värvad Tallinna lennujaamas;
• ERR – tekstid muutmine kuulatavaks, kiirkirjutaja;
• Maksuameti ümbrikupalga ja käibemaksupettuste kratt.

Vaata pidevalt täienevat nimekirja: https://www.kratid.ee/kasutuslood-kratid 

Õhus olevad küsimused

Millele otsitakse vastust ja mis on õhus:

• Miks AI-d kasutada? Mis juhtudel?
• Mida aitab AI täna ära teha?
• Mida ja kuidas AI-lt küsida?
• Milliseid regulatsioone peaks kasutama?
• Millised on soovitud ja soovimatud tagajärjed? Mida saame määrustega toetada?
• Milline on AI mõju lühiajaliselt, pikaajaliselt?
• Millised on riskid täna / homme?
• Millist infot tehisintellektiga jagada ja millist mitte?
• Kui võtta tasuline versioon ettevõttesse, siis kuidas panna paika piirid andmete kasutamiseks? Mis siis kui kõige populaarsem küsimus on: palju juht palka saab?
• Miks me õpetame (üli)koolis seda mida me õpetame ja kuidas me peaksime seda tegema homme?
• Kuidas parendada AI eesti keele võimekkust? Kellega me peaksime keelemudelites liituma? Kellega koostööd tegema?
• Kui tehisarule on samasugune ligipääs kõikjal maailmas, sh Põhja-Koreal, Venemaal, Hiinal jt, siis kuhu see võib viia?
• Kes ja kuidas haldab lõpuks maailma informatsiooni?
• Kui palju servereid, energiat, vett jm resursse vajab AI ja kuhu see geopoliitiliselt ning klimaatiliselt meid viib?
• Paljudes riikides on tulemas valimised. Kas ja kuidas AI neid nüüd muuab?

Mõned kasulikud AI tööriistad

Automatiseerimise loogika töösutus on olnud 3D – dumb, difficult ja dangerous ehk masin las teeb nüri, keerulise ja ohtliku töö ära. Täna võimegi AI-d võtta kui praktikant, kellele mõned asjad delegeerida. Näiteks lasta teha koosoleku kokkuvõtet, lasta PDFist välja võtta tabel, analüüsida ja teha kokkuvõte, tõlkida jms.

1. Üldised abimehed nii tasulise kui tasuta versioonina: ChatGPT, Copilot, GoogleAI. Hea koht, kust alustada. Nt Copilot suhtleb vabalt eesti keeles.
2. Eesti keele automaattoimetaja;
3. Sotsiaalmeedia sisu ja visuloomise assistendid;
4. Boosting Loyalty GPT – turunduspartner, kes aitab nt turundusplaani koostada.
5. AudioPen – tekstiliste kokkuvõtete tegemine, sh eesti keelne suuline intervjuu, koosolek, esinemine;
6. OpusClip – subtiitritega videod;
7. ElevenLabs ehk lased kloonida enda häält ning teha videoklipp enda häälega nt korea keelde või sisselugeda enda audioraamat.
8. Streaming Avatar – kui soovid live’s vastamiseks anda kõnerobotile näo, st tunde, et sinuga suhtleb inimene (jah, see toimub juba reaalajas!)
9. LTX Studio Storytelling – storytellingu ehk videoklipiks või filmiks stenaariumi loomine vaade-vaate järel, kus sina saad öelda, mis tegelased, mis tegevused, mis võtmes. Kaugel ei ole ka aeg, et kõik saavad ise lasta luua oma filme, sh Tõe ja Õiguse järgmise järje.

Vaata pidevalt täienevat nimekirja: https://gptstore.ai/ 

Samal ajal kaadri taga ehk kuidas AI siis tegutseb ja sulle infot koondab:

Promting ehk lähteülesanne AI-le

Teet ja Kati Torim rõhutasid lähteülesande olulisust – mida küsid, seda saad, nagu ka muus elus. On asju, mille peale me veel ei tule robotiga suhtlemisel, nt: kui sa ei tea, ütle või kui ma ise ei ole vastusega rahul, siis kindlasti anda tagasisidet – tegemist on õppiva süsteemiga. Lähteülesandes tasub ära märkida, mis tasemel ja stiiliga sa vastust ootad, nt magistritasemel.

Tormitel oli promtinguks ka oma promtingu valem:

1. kontekst
2. täpsustus
3. kavatsus
4. formaat

Siinkohal ei saa ma seda täpsemalt lahti kirjutada, küll aga koolitavad nad huvilisi seda ka kasutama. Minule õpetas see seda seda, et lähteülesanne saab olla väga-väga põhjalik, selleks, et päriselt häid vasteid saada.

Kliendikogemus (CX) saab tervikuks

Klient ei näe, kas ettevõte tema kohta andmeid salvestab või mitte, aga ta kogeb kas väga head, keskpärast või kehva kokkupuudet brändi / ettevõtte / organisatsiooniga. Kui siiani oli takistuseks see, et andmeid koguda on keeruline (erinevad tarkvaraprogrammid), analüüsida on keeruline, siis selles on AI-st suur abi. Esiteks on suured tegijad (nt Microsoft) hoolitsenud selle eest, et kliendiga seonduv info jookseb ettevõttes kõik terviklikult ühes süsteemis ning iga osapool, kes temaga kaadri taga kokku puutub, saab kiire ülevaate ja oskab aega raiskamata teda õigesti kõnetada. Nii et personaalsed pakkumised, kus kellegi aega ei raisata, ongi tõeks saamas. Suuuuuur edasiminek, eks?

Kaks põhiküsimust, mis ajatud ja mida tasub ka küsida, kui tahta kliendikogemust parendada:

1. Kas me teame, mis probleemi me lahendame?
2. Mis sellest kliendi jaoks muutub?

Kindel on see, et tehnoloogia muudab kliendi ootusi, st kui sa saad kuskil mugavat, sujuvat, personaalset kogemust, siis sa otsid seda igal pool, teadmata, mis tehnoloogia seda taustal võimaldab või pidurdab. Nii võibki öelda, et kliendikogemus alustab, hoiab ja lõpetab suhte. See on homne konkurentsieelis, kui see on väga hästi inimlikult ja tehnoloogiliselt kujundatud.

Küsid, et milline platvorm siis seda toetab? Näiteks Microsoft Dynamics 365

Eestis aitab seda juurutada OIXIO.

Regulatsioon ehk seadusandlus

Meelis Kitsing arutles selle üle, millised on tehisitellekti stsenaariumid ja mis seis on määrustega. Oleme kõik ilmselt täheldanud seda, et EL seadusandlus liigub teosammul. Kui nüüd dikteerib tehnoloogia arenguid, siis eriti AI muudab protsessid ülikiireks – muutused toimuvad kuudega. Seega ei teata ette, mida peaks reguleerima, sest pole veel praktikat. Kui aga praktikat juurde tuleb, on see aegunud. Saab näha, kas määrused saavad takistuseks või pigem nende puudumine.

Sama teemal pikemalt ka Postimehe artiklis: Euroopa Liidu tehisaru määrus: Brüsseli efekt või defekt?

NB! Ka iga ettevõte võiks teha oma AI strateegia – miks ja kuidas meie seda kasutame, et reguleerida kasutust oma ökosüsteemis. See puudutab ka töökohti. Uuring: tehisintellekt ohustab lähikümnendil 5% Eesti töökohtadest.

Ennustused lähitulevikuks

1. Juurde tekib rääkivaid-liikuvaid olendeid, sh influencereid, kes pole päris ja millest on keeruline aru saada. Ilmselt lollitatakse meid varsti ära ka nt konverentsiesinejaga, kes ei ole päris, aga vestleb ka peale ettekannet küsimustele vastates vabalt reaalajas.
2. AI tööriistad aitavad hetkel kokku hoida aega ja raha, nt video loomisel. Mida kiiremini omandada uued oskused, seda kindlamalt püsid konkurentsis – nii inimese kui ka ettevõttena.
3. Tõendusmaterjal ei ole enam pilt või foto – pead suutma end kaitsta või tõestada teistmoodi, et olid kuskil või mitte. Nt Liis Lemsalu tänas Digiloo keskkonda, et sai tõestada enda mitte seotust narkootikumidega ja lükata ümber kuulujutud. Digiloo keskkond ei ole lõppkasutajate kontrolli all ehk sinna ei saa ise lisada ega kustutada sisu. Küll aga saab mujal tekitada nüüd selliseid pilte-videosid, mis tõetruud ja millel pole tegelikkusega mingit pistmist. Inimesed muutuvad skeptiliseks ja soovivad inimkontakti taas rohkem.
4. Juurde tekib palju rumalust ja usaldamatust – mida küsid, seda saad. Kui sa üle ei kontrolli ja seda jagad, suurendad ka usaldamatust enda vastu. AI ei ole näinud päris elu, seega pole tal loogikat nagu meil. Nt kui palud pilti forellist meres, võid vabalt saada pildi fileelõikudest, mida tema näinud taldrikul.
5. Paljudes riikides on tulemas valimised ja kuidas AI tulemusi mõjutab, saame näha.

Kokkuvõttes

Optimistid arvavad, et tehisaru täiendab meid, pessimistid arvavad, et AI hakkab meid asendama ja muudab elu põrguks. Nii nagu iga uue asjaga – tuleb võtta see aeg, end kurssi viia, leida enda jaoks need asjad, mida AI lihtsustab ja mitte muutuda laisalt sõltuvaks. Mõtle näiteks olukorrale, kus elekter kaob ära – AI kaob koos temaga ja ikka pead ise oskama olukordi lahendada – oma väikese aju ja kogemustepagasiga. Nii et iga uus asi on hirmutav, aga anname talle kõigepealt võimaluse sõbraks saada, nii nagu seda tegime autode, arvutite, mobiiltelefonidega.

Siin on üks ülevaade sellest, kui kiiresti keegi uuendustega kaasa läheb. Saad hinnata enda puhul miks sa sellega nii kaua venitad ja kui kiire kohaneja sa elus muutustega oled.

Lõpetuseks: Kristjan Korjuselt, AI arendajalt, küsitakse podcastis, et kas ta ei pelga, et AI võib lõpetada meie elu varem kui me ise sooviksime. Ta vastab muhedalt: “Ega me ju nagunii ei tea, millal me sureme ja sureme nagunii.”