Tehisintellekti (TI) tänapäevase käsitluse alguseks võib pidada 1956. aastal Dartmouthi ülikoolis toimunud suvelaagrit, millest võtsid osa mitmed hiljem tehisintellekti vallas silmapaistvad teadlased. Juba siis arutleti teemal, kuidas mõne põlvkonna jooksul saavad masinad sama targaks kui inimesed. 

Ajalugu läks teisiti ning mitmel korral anti juba TI asjus alla (n-ö AI talv). Praegu oleme selles seisus, kus keelemudelite kiire areng on avanud palju uusi põnevaid võimalusi. Teiselt poolt on see pannud inimesi ka muretsema, kas ja millist tööd nad tulevikus teha saavad. Milline on meie tulevik tehisintellekti ajastul? Milliseid oskusi on vaja tööturul?

Mida võime tuleviku kohta arvata?

Kõigepealt olgu märgitud, et siinsed hinnangud ja arvamused toetuvad 2025. aasta alguse parimatele teadmistele ja kõige uuematele uuendustele. Täpset tulevikku ei oska keegi ennustada. 

Tehisintellekti üha laiema populaarsusega seoses tekib lähiajal väga suur nõudlus kõrgema taseme ekspertide järele, kes oskavad tehisaru süsteeme arendada, hinnata, hallata ja juhtida. IT-sektor on mitu aastat olnud väga edukas tööandja ning moodustab arvestatava osa Eesti ekspordist.

Aastal 2023 eksportis Eesti IKT-sektor 3,6 miljardi euro eest teenuseid, moodustades 12 protsenti kaupade ja teenuste koguekspordist. 2024. aasta kolmandas kvartalis oli info ja side valdkonnas Eesti keskmine brutopalk 3506 eurot ehk ligi 1,8 korda suurem Eesti keskmisest palgast. 

Vaadakem veel arve. Statistikaameti andmetele toetudes, oli 2023. aastal masinõpet kasutanud ettevõtete osakaal Eestis 1,6 protsenti, 2024. aastal juba 3,8 protsenti. Vähemalt ühte tehisintellekti tehnoloogiat kasutas 2023. aastal 5,1 protsenti ettevõtetest, 2024. aastal juba 13,9 protsenti. Võrdluseks: Eurostati andmetel oli viimati nimetatud osakaal Taanis 2024. aastal 27,6 protsenti, Rootsis 25,1, Soomes 24,4 protsenti, Euroopa Liidu keskmine 13,5 protsenti. Kuigi oleme Euroopa Liidu keskmisest napilt kõrgemal, siis on näha, et võiksime sihtida kõrgemale. 

Ei ole ühtegi põhjust arvata, et selle aasta lõpuks jõuame 30 protsendi piirimaile. Selline hüpe vajab väga suurt paradigma muutust paljude ettevõtete jaoks. Sellise muutuse saavad tuua TI-insenerid, kes mõistavad, kuidas tehisintellekti alla kuuluvaid masinõppe või neurovõrgu protsesse arendada ja juhtida.

Arendaja rolli muutus

Arendaja või programmeerija amet on muutumas. Tehisintellekt oskab väga hästi kirjutada sellist koodi, mida ta on varem näinud ehk mida on vaja paljudes rakendustest sarnasel kujul kirjutada. Ta oskab hästi kirjutada väga konkreetselt piiritletud lahendusi, kus juhend tuleb talle ette anda. Lõpuks on tulemus täpselt nii hea, kui hea on talle ette kirjutatud juhend.

Võib mõelda nii, et programmeerimiskeele asemel kirjutame "juhendi keelt" ehk viipa (prompt), aga peame siiski oskama tehisintellektile selgeks teha, mida me temalt ootame. Arvatavasti võib viiba kirjutamise õpikõver olla lihtsam kui mõne programmeerimiskeele õppimine, kuid koodikirjutamise oskus aitab kiiremini suunata tehisintellekti õiges suunas.

Programmeerimisel toimub probleemi tükeldamine väiksemateks osadeks ning need väikesed osad kirjutatakse arvutile arusaadaval kujul koodi. See oskus on väga vajalik ka näiteks keelemudelile koodi kirjutamise juhendamisel.

Isegi kui mudelid lähevad aja jooksul paremaks, siis korraldus "Kirjuta programm, millega saab oma tegevusi planeerida" võib tähendada erinevatele inimestele (ja tehisintellektile) erinevaid asju. Pigem tuleb ära kirjeldada konkreetsed nõuded ja juhised, et tulemus oleks ootuspärane. See ei viita tehisintellekti nõrkusele. Ükskõik kui targaks ja osavaks need targad süsteemid muutuvad, peab inimene (või tellija/klient) suutma täpselt kirjeldada, mida on vaja luua.

Tehisintellekt võimaldab arendajal väiksemaid tükke palju kiiremini ja efektiivsemalt valmis kirjutada. Väiksemate klotside õige kokkupanemine annab tulemuse. Meil on vaja inimesi, kes suudavad valideerida, et tarkvarast loodud väiksemad ja suuremad tükid on korrektsed. See vajab teadmisi nii probleemi lahendamisest, programmeerimisest kui ka testimisest.

Kogu rakenduse loomise elutsükkel hõlmab tegelikult veel rohkem: vajadused tuleb kaardistada, hiljem tuleb loodud rakendust testida ning teha tagasiside põhjal parandusi ja täiendusi.

Hüpe algab koolidest

Selleks, et toetada TI-inseneride kujunemist, tuleb teadlikult rõhku panna mitmekesisele ettevalmistusele. Võrreldes praegusega peavad IT-s tööd soovijad tegema teadlikke valikuid ning panema rohkem rõhku sellele, et nad oleksid võimelised tehisintellektiga koostööd tegema.

Olulised on sügavamad teadmised programmeerimisest ja projektijuhtimisest, aga ka suhtlemisoskus, analüüsi- ja kohanemisvõime ning paindlikkus. Kuna kogu valdkond on väga kiiresti arenev, peab TI-insener selleks valmis olema. 

Leian, et ka ülikooliharidus peab selleks inimesi ette valmistama. Väga oluline on anda tugev tehniline põhi võimega olla loov, et oma tugevusi koos TI-ga ära kasutada.

Tehisintellekt on kahtlemata selline murranguline tehnoloogia, mille kiire kasutuselevõtmine kõikides eluvaldkondades annab tervele riigile konkurentsieelise ning viib arenguhüppeni, millest räägivad ettevõtjad, president ja haridusvisionäärid.

Tehisintellekti kevadest peavad kõik osa saama, kuna koolidel ja ülikoolidel on kanda ülioluline roll, kas meie elu läheb tehisintellektiga paremaks, kas oleme tänu tehisintellektile tervemad ja õnnelikumad ning kas uuest tehnoloogiast võidavad kõik või ainult mõned.

Kommentaar ilmus esmalt Tallinna Tehnikaülikooli ajakirjas Mente et Manu.