Vabariik
Sarnased artiklid
Üha enam räägitakse tehisintellektist ehk AI-st (artificial intelligence – tehisintellekt ing. k). Mõni oletab, kuidas see hakkab tulevikku mõjutama, mõni hoopis pakub vastavateemalisi kursuseid ja lubab iga soovija kiirelt asjatundjaks muuta. Mõnele tundub, et tehisintellekt hakkab pakkuma uusi võimalusi, mõni kardab aga hoopis massilist töökohtade kadu.
Tuleviku ennustamine on tänamatu töö, aga mõtiskleda sel teemal võib.
Ludiitide eksitus
Inimene kardab tundmatut tulevikku. Näiteid sellest pakub ajalugu küllaga. Nii näiteks vallandas tööstusrevolutsioon Euroopas hirmu, et töökohad võivad üldse kaduda ning inimesi hakkavad täielikult asendama masinad. Praeguseks me teame, et masinapurustajate – ludiitite – arusaamad osutusid ekslikeks, kuid omal ajal ei tundunud see sugugi eksitava mõttena ning inimesed tundsid siirast muret mehhaniseerimise mõjude pärast. Ja mitte ainult masinapurustajad, vaid ka paljud majandusteadlased ja ettevõtjad olid sama meelt. Alles majandusteadlane David Ricardo (1772-1823) hakkas oma töödes mainitud hirmu hajutama. Ludiitide hirm osutus alusetuks, kuid ometi jättis inimeste (eriti suurärimeeste) usk masinate kõikvõimsusesse oma jälje. Ja tõsi on ka see, et üsna pika perioodi vältel koheldi lihttöölisi tõesti väga vastikult, kuna neid peeti mõttetuteks olenditeks, kes varsti nii ehk naa kaovad. Paljuski tingis just selline mentaliteet marksismi tekke.
Kuid seegi on tagantjäreletarkus ning ise ulatuslike, korraga pikaajaliste kui ühiskondi juurteni raputavate arengute keskel olles kipub pilk ähmastuma. Nii näiteks oli 19. sajandi lõpu Suurbritannias tõsine arutelu selle üle, kuidas tuleviku linnaplaneerimise keskne – ja ületamatu – probleem seisneb hobusesõnnikus. Mida suurem on linn, seda rohkem on seal hobuseid, kes toodavad aina rohkem sõnnikut, mille äraveoks on vaja üha rohkem hobuseid, kes toodavad üha rohkem sõnnikut… Teadupärast lahendas sõiduautode kasutuselevõtt probleemi iseenesest. Nii võib ka lähiajal tehnoloogia tuua endaga läbimurdeid tekkida, mis mõjutavat inimese ja tehisintellekti suhteid viisil, mida me ei oska ennustada ning kaotada nii mõnega praegu põletavaks peetava probleemi.
#learntocode
Vast on päris paljudele jäänud sotsiaalmeedias ja internetis sima sagedased pakkumised ja üleskutsed osaleda veebikursustel, mis õpetavad programmeerima. Tihti nimetatakse just IT-oskust tõhusa ravimina ebamäärase tuleviku ja töökoha kaotuse vastu.
Sellega seoses meenub huvitav juhtum kümne aasta tagusest ajast. Nimelt tõid kiired ja suured muutused USA energeetikasektoris endaga kaasa kaevurite koondamislaine. Loomulikult kutsus see esile kaevurite pahameele ning vajaduse leida probleemile kiire lahendus. Aastatel 2002-2013 New Yorki juhtinud linnapea Michael Bloomberg käis foorumil Future of Energy (Energia tulevik) välja mõtte, et kaevurid võiks ära õppida programmeerimise – viidates Mark Zuckerbergi varem lendu lastud lausele, et ta võtaks päevapealt tööle suure hulga programmeerijaid. Fraas „learn to code” – „õpi koodi kirjutama” oli toona mõeldud tõsiselt ning selles polnud polnud ei irooniat ega sarkasmi ning kuulukse paar kaevurit õppisidki programmeerima ja leidsid uuel erialal hästi tasustatud tööd.
Kuid lugu pole sellega kaugeltki läbi. Nimelt haarasid hüüdlausest „learn to code” kinni mõned aktivist-ajakirjanikud, kes tegid sellest lööklause peamiselt Twitteris – mille lühike formaat armastabki lühidust ja tabavust – nahutades fraasiga kõiki, kes kurtsid töökohtade kaotuse üle. Eriti said isehakanud intellektuaalide käest nahutada mõttetud sinikraed, kelle töökohad suurkapitali teenistuses niikuinii pididki kaduma ajaloo prügikasti.
Eriti paistsid selle mitte eriti teravmeelse „teravmeelitsemisega” silma ärklevate meediaväljaannete BuzzFeed ja The Huffington Post töötajad. Saatuse irooniana koondas BuzzFeed 2019. aastal 15% töötajatest ning The Huffington Post likvideeris ühe toimetuse täiskoosseisus. Muidugi ei saanud Twitteris resideeruvad vallandatud ajakirjanikud lasta sel kuidagi sündida ilma avaliku kisa ja kärata.
Seepeale hakkasid aga patriarhaadi tingimustes teravnenud naistevastase vägivalla, klassivõitluse ja muu säärase üle kurtvatele ajakirjanikele teised kasutajad soovitama kas kaevuriametit või ütlesid „learn to code” – „õpi progema”. Õnneks võtsid siiski ootamatult ohvrirolli sattunud vastse töötu head ja kaastundlikud ekskolleegid asja tõsiselt, otsustasid kollektiivselt solvuda ning tol perioodil kaasnes teemaviite #learntocode kasutamisega kasutajakonto viivitamatu kustutamine. Vaatamata asjaolule, et seesama #learntocode oli varem nende samade inimeste lemmiksoovitus. Aga need ju kaks täiesti eraldi asja, eks?
Aga tõsiselt – kas tõesti garanteerib programmeerimisoskus inimesele kindla töökoha ka näiteks ChatGPT arenedes? On väidetud, et just nimelt programmeerijad, andmeanalüütikud ja tarkvaraarendajad satuvad esmajärjekorras löögi alla, sest ChatGPT kirjutab juba praegu koodi üsna hästi või siis vähemasti aitab paljusid tüütuid asju automatiseerida. Selge, et see ei puuduta väga häid spetsialiste. Küll aga kujutab endast tõsist ohtu neile, kes ei kuulu oma eriala vaieldamatusse tippu.
„…ja taevas oli taevakarva sinine…”
Olime sel suvel huvitava sündmuse tunnistajad – streikisid nii Hollywoodi stsenaristid kui näitlejad. Streigi põhjustas hulk erinevaid põhjuseid, üks huvitavamaid oli aga nõudmine hoiduda tehisintellekti kasutamisest filmistsenaariumide kirjutamisel. Ühest küljest on see arusaadav. Teisest küljest oleks ilmselt ChatGPT kirjutanud miljardeid maksma läinud sarjale „Rings of Power“ vaevata paremaid dialooge kui see puine jura, mis ekraanil kõlas.
Suur osa kunstist ja humanitaarteadustest kujutab endast mitte täielikult algupärast loomingut vaid olemasoleva kompilatsiooni. Muidugi võib selle üle vaielda, aga ometi on tõsi, et igasugune looming toetub eelnevale, igal autoril, kunstnikul või heliloojal on lemmikteosed, mille järgi ta joondub või millega ta arvestab. Ja kui võrdleme näiteks Elvis Presley 1961. aasta hitti „Can’t Help Falling in Love“ prantsuse helilooja Jean-Paul-Égide Martini 1784. aasta lauluga „Plaisir d’amour“, siis näeme, et kompileerimist on meie ümber rohkemgi kui paistab.
Mõnel juhul on kompileerimine nii totaalne, et loomingust polegi põhjust rääkida. Nii tundub, et terve meie Delfi tööka kollektiivi võiks asendada ChatGPT-ga, ilma et lugejad vahet märkaks. Inimene ei suuda kompileerimises võistelda ChatGPT või mõne analoogse tehisintellektil põhineva tootega. Et erineda tehisintellektist, tuleks autoril ilmutada kriitilist mõtlemist, analüüsioskust, võimet esitada fakte algupärase ja ootamatu nurga alt, suutlikkust esitada ootuspärasest erinevaid alternatiivseid lahendusi ja arutluskäike ning vallata seejuures veel värvikat ja isikupärast kõnepruuki – see loetelu pole ammendav. Olgem ausad: enamik niinimetatud loomeinimestest, ajakirjanikest kõnelemata, pole selleks lihtsalt võimelised.
Selle põhjus on muidugi haridussüsteemis ning levinud ettekujutuses õnnestunud elust, mis tihtipeale hõlmab kõrghariduse omandamist. Mida selle haridusega edasi teha, pole alati selge. Ameerika Ühendriikides on see praeguseks võtnud juba väga raskekujulise vormi.
Kõrgharidus rahastab end seal valdavalt õppemaksust. Nii on õppurite suur hulk ülioluline ja kui ülikoolis on liiga vähe tudengeid, tehakse lihtsalt teaduskondi juurde. Seejuures peab teaduskond olema selline, et siseneda oleks lihtne, väljalangemine aga väga keeruline. Kui veel soodustada õigest soost ja rassist esindajate eelisjärjekorras kõrgkooli astumist ning nende hoidmise seal sõltumata akadeemilisest võimekusest, on loodud masin, mis trükib korraga raha ning väga kindla stambi järgi loodud inimesi.
Ja mida hakkab feministliku tantsu või eksperimentaalse matemaatika teaduskonna lõpetaja hiljem tegema, ei huvita enam kedagi peale bakalaureuse enda, kes hakkab endale ajapikku esitama imelikke küsimusi nagu: „Miks ma Starbucksis õppelaenu maksmiseks kohvi ette kannan?” ja muidugi – „Kelle süü see on?”
Kindlasti mitte ChatGPT süü, kuid teistpidi on ka selge, et mida arenenumad on tehisintellektil põhinevad teenused, seda ahtamad on mainitud feministliku tantsu või eksperimentaalse matemaatika lõpetajal leida tööd, mis ei kujuta endast Starbucksi klienditeenindaja ametikohta.
Kas demokraatlik leping on ohus?
Kujutagem nüüd ette situatsiooni kus sellised – aga ka teistsuguse haridustaustaga – inimesed hakkavad massiliselt ühiskondlikust elust välja langema. Võimalik, et siis tõuseb senisest veelgi enam päevakorda jutt kodanikupalga vajadusest. See küll päästab paljud näljasurmast, aga kodanikupalk võtab ka inimeselt agentsuse ehk võime langetada iseseisvaid otsuseid. Kui inimene pole enam töötaja, kui teda pole kellelegi vaja, siis kas teda on vaja valijana?
Demokraatlik leping kujutab endast suhet valitseva eliidi ja valitsetavate vahel. Selle lepinguga annavad valijad mandaadi valitsejale, legitimeerides nõnda võimu teatud perioodiks. Jumalast salvitud kuningas näiteks säärast lepingut ei vajanud – oli ta ju Jumalast seatud.
Demokraatlik lepingu on otseselt seotud ühiskonna moderniseerumisega: kui riigid suutsid hakata moodustama mitmesajatuhande ja isegi mitme miljoni mehe suuruseid armeesid, muutis see (potentsiaalseid) võimusuhteid ühiskonnas, sest relvaga ümber käima õppinud meeste soovidega tuli hakata arvestama. Kuna naised esialgu armees ei teeninud ning tehastes ei töötanud, siis polnud nende hääleõigus ega haridus ka oluline. Feminism ja patriarhaat ei mängi siin mingit rolli. Olukord muutus jällegi, alles ühiskonna moderniseerudes, mil kõigepealt vajati lihtsalt uusi töökäsi, seejärel aga ka üha rohkem inimesi ametitesse, mis eeldasid haridust. See sillutas viimaks tee ka naiste valimisõigusele.
Mis juhtub aga ühiskonna ja sõja edasise moderniseerimise käigus? Kui üha rohkem sõdivad droonid ja ühel hetkel ka täisautomatiseeritud relvasüsteemid, robotid? Ning kui üha rohkem ka n-ö valgekraelistest töödest teeb ära tehisintellekt?
Millist demokraatlikku lepingut vajab ühiskond, kus „kodaniku”-palk on taandanud kodanikud lihtsalt riigi ülalpeetavateks ning neid pole vaja ka selleks, et vajadusel riigi eest oma verd valada? Mis õigused jäävad inimesele ning – kellele on teda tarvis?
Mis siis jääb?
Võttes nüüd eelneva, üsna mitmes suunas hargnenud jutu kokku, saab siiski teha paar üldistavat järeldust.
Esiteks – inimest eristab masinast kriitiline ja originaalne, isikupärane mõtlemine, mida võib vast nimetada ka hingeks.
Teiseks – igasuguse andmetöötluse puhul kehtib printsiip „rämps sisse = rämps välja” ehk masin ei suuda ise kindlaks teha, mis andmeid ja mis eesmärgil ta töötleb. Vaja läheb kriitilise mõtlemisega inimest, kes protsessi juhiks.
Kolmandaks – kriitilise mõtlemise tagab inimesele hea haridus ning ka töökus, millega endas loovust ja iseseisvast mõtlemist edasi arendada. Seda ei anna kõikvõimalikud ärklevad erialad, mille sisu tegelikkusega on tinglik ning mis pigem valetavad õnnetutele ja vastavate eeldusteta õppuritele nagu oleks neis peidetud andeid, mida kuri maailm ei lase teostada.
Mis viib neljanda järelduseni – kellel tõepoolest reaalseid loomingulisi andeid pole, võiks tõsimeeli hakata kaevuriks, sest tundub, et lähiaastatel ei asenda tehisintellekt veel neid erialasid, mis eeldavad individuaalseid käelisi oskusi nagu seda läheb vaja kaevuri, elektriku või santehniku ametis.
Priit Karumaa, Vabariik Meedia kolumnist
