jervan_plekktrumm_transcript.txt

Joonas Hellerma: Tere õhtust ja tere tulemast vaatama vestlussaadet Plek trumm ja tänase kohtumise teema on meil tehisintellekt ja küsimus seisab selles. Kas tehisintellekti viimaste aegade kiired arengud on tõepoolest eksistentsiaalseks ohuks inimkonnale? Tänase saate külaline on selles küsimuses pigem konservatiivne ja mõningad ohud seal paistavad, mis need täpselt on ja mis on tehisintellekt praeguses hetkes. Selles tänane saade ja tere tulemast, Kert Jerven, Tallinna Ülikooli professor, saatesse plek trumm.
Joonas Hellerma: Mul on hea meel teid siin kohata ja kuna juttu on tehisintellektist
Joonas Hellerma: Siis oleme tänase saate ettevalmistuses kasutanud ka tehisintellekti abi ja teeme siis saate käigus sellise väikese uuringud testi. Oleme pannud sellesse küsimustiku, mis hakkab kohe siin voolama ka ühe tehisintellekti poolt.
Joonas Hellerma: Siis väljamõeldud küsimuse ja vaatame, kas te tunnete selle küsimuse ära ja kui te tunnete, siis kuidas siis on, kas Turingi test on siis läbitud või läbi kukkunud, kuda pidi see käib?
Gert Jervan: Ta kindlasti ei ole läbitud sellepärast, et see on ainult üks lause kõikvõimalikest lausetest, mida tehisintellekt võib genereerida.
Joonas Hellerma: Aga no küsimus on selles, kas te tunnete ära teise intellekti mõtted või, või mitte, nii et vaatame, kuidas meil läheb. Aga et alustada siis päris asja tuumast, mis see tehismõistus või tehisintellekt siis siis ikkagi on.
Gert Jervan: No ilusal lapsel on palju nimesid. Meil on kasutusel ei ai, ai, teisintellekti, kunstmõistus, tehismõistus, neid nimesid on väga palju ja ma arvan, et Eestis veel ei ole niisugust head ühist arusaama, et milline tegelik nimi on, aga jääme siis täna tehisintellekti juurde. Ja tehisintellekt on tegelikult äärmiselt lai mõiste ja tehisintellekt on nüüd üks osa arvutiteadlasest, mis läheb tagasi juba kuskil tsirka viiskümmend aastat. Nii et teisi intellekti ei ole tegelikult arvutiteaduse mõistes mitte midagi uut. Ja tehisintellekti arendamine on ka käinud niimoodi väga suurte erinevate lainetega, seal oli suur tehisintellekti, kuldaeg oli seitsmekümnendatel, siis uuesti üheksakümnendatel. Aga peamiselt jäi see selle taha kinni, et tolleaegne arvutusvõimsus ei olnud lihtsalt veel väga.
Gert Jervan: Suur ja seetõttu ei olnud võimalik salvestada suuri andmehulkasid, ei olnud väga suuri arvuteid saadaval mistõttu tehisintellekti areng mõningatel hetkedel nii-öelda seiskus. Ehk tekkisid, muututakse on AI Winters või siis tehisintellekti talve, kus siis oli teada, et tehisintellekti algoritmid on olemas, aga nendega ei olnud suurt midagi peale hakata. Aga nüüd on suurem muutus on toimunud viimasel ajal, kui arvutusvõimsus on väga kiiresti kasvanud, meil on suured võimekused, andmeid Talletada ja tehisintellekt on jõudnud väga paljudesse erinevatesse eluvaldkondadesse ja, ja tehisintellekt ei ole nüüd midagi niisugune üks ühesugune mudel vaid tehisintellekti, me võime kohata tänapäeval valvekaamerat, siis me võime tehisintellekti kohata enda veebiteenustes. Kui me tellime endale näiteks taksot, siis selle takso leiab arvatavasti tehisintellektil töötav algoritm.
Gert Jervan: Tehisintellekti me leiame väga erinevates seadmetes ja ta on, vahetevahel on ta väikene, ta lihtsalt näiteks tegelebki pildi peal mingi teksti väljalugemisega numbrituvastusega vahetevahel on ta keerulisem nagu näiteks seesama see algoritm, mis tegeleb sõidujagamise puhul. Aga vahetevahel võib tehisintellekt olla ka väga suur ja see, mille ümber on viimasel ajal võib-olla kõige rohkem tähelepanu tekkinud ongi siis väga suured tehisintellekti mudelid, mis siis ilmutavad tõesti mõneti juba inimesele omalt intelligentsust ja see on nüüd see, mis on nagu siis pannud nagu maailma teatud määral kihama. Et me näeme arenguid, mis võib-olla on kiiremad, kui me suudame praegusel hetkel mõista ja ka vahetevahel ka selgitada, nii et tehisintellekt iseenesest ta on kõikjal meie ümber. Ja siin ei ole kindlasti nüüd see teema, et noh, et me tahame nüüd, et kogu tehisintellekti areng peaks seisma minema. Absoluutselt mitte.
Joonas Hellerma: No kuna on siin ees ikkagi seal ides tehis, mis on siis nende kõige suuremate võimsamate mudelitega võrreldes see põhiline, ikkagi erinevus inimmõistusest praegu kas loomulikul mõistusel, sellel mõistusel, mida me loodame, et meil siin peas siis tuksub, on tal veel mingi eelis, mingisugune privileeg selle tehisliku mõistuse ees?
Gert Jervan: Ja inimese aju on kordades ja kordades ja kordades keerulisem kui see tehisintellekt, mis tänasel päeval välja arendatud, nii et, et inimese ajuni on sealt veel tänasest päevas veel väga pikk maa minna. Nüüd iseküsimus on see, et kui pikk see maa on ja kui palju arendusi see nõuab ja kui palju panust see nõuab ka nii-öelda nii teoreetilise poole pealt kui ka puhtalt juba sellise rakenduse poole pealt. Aga ka nüüd öelda seda, et see tehisintellekt, mida me tänasel päeval näeme siin läbi erinevate nii-öelda töövahendite, mis on meie jaoks valmis loodud sealt on ikka inimese ajuni veel väga pikk maa minna.
Joonas Hellerma: No miks seda tehisintellekti üldse on arendama hakatud, mis on see põhiline motiiv seal seal taga, siin oli küll juttu nendest väga erinevatest rakendustest ja see kõik on väga, väga tore, aga ma usun, et keegi ei hakanud tehisintellekti alguses arendama sellepärast et kuskil taksoäpis seda kasutada, seal peab olema mingisugune teine motiiv tiiv, et miks see üldse nii-öelda reaalsuseks on saanud.
Gert Jervan: No tehise intellekti üks teemasid on kindlasti otsuste tegemine. Ta teeb meie eest otsuseid, ta lihtsustatud otsuseid ja need otsused võivadki olla väga lihtsad. Need otsused võivad olla oluliselt keerulisemad ja, ja selle areng, kui me nüüd läheme tagasi jällegi sinna viiskümmend aastat tagasi, kui see areng hakkas toimuma, siis ikkagi ta oligi mingite andmete pealt järelduste tegemine väga lihtne asi, mida tegelikult ka inimene tahab teha. Ja, ja sealt tulebki võib-olla ka see niisugune klassikaline arusaam, et tegemist on nagu tehisintellektiga on see, et keegi antud juhul siis arvuti või miski, et see, antud juhul arvutiprogramm teeb mingeid otsuseid talle antud andmete põhjal. Ja, ja see, kui me tänasel päeval on välja jõudnud, on lihtsalt see, et neid andmeid, mille põhjal tehakse otsuseid, on võimalik seal tehisintellektile anda väga-väga suures koguses. Ja need otsused, mida ta teeb, võivad olla väga keerulised otsused, sellepärast et see tehisintellekti mudel, mis ise teeb neid otsuseid, on oma olemuselt väga suur ja väga keerukas, ehk tal on suur võime teha erinevaid otsad.
Joonas Hellerma: Me tuleme veel kohe selle suure internetimaailma juurde, mida siis tehisintellekt praegu nagu kasutab oma otsuste tegemisel ja inimesega suhtlemisel. Aga võib-olla üks inimlik aspekt ka siia juurde, et kui on juba ära toodud seda, et tehisintellekt on väga paljudes asjades, ka sellel tänasel tasemel võime kui, kui inimene, siis kas selle kõige taga on ka mingisugune inimlik ikkagi uudishimu siis ka näha, et kuhu selle kõigega üldse nagu välja võiks, võiks jõuda või miks inimest üldse peaks nagu huvitama see, et keegi on temast siin oluliselt paremate võimetega või, või, või tugevam mingisuguses aspektis.
Gert Jervan: Ma ei julgeks öelda, et ta on tänasel päeval võimekam kui inimene, ma arvan, et see on niisugune üle võlli praegusel momendil. Me näeme kindlasti üksikuid aspekte, kus ta on inimesega võrreldav ja see on nüüd selline, mida siis kutsutakse niisugune eesti keeles hea väljend võib-olla puudub, aga siis võime selle kohta öelda tehis üldmõistus või tehis tavamõistus, kus siis ongi see, et nagu mingites operatsioonides ta on inimestega täiesti võrreldav, et mingite tekstide koostamisel noh, tulemus on kohe väga hea. Aga, aga miks, miks me seda teeme? Ma arvan, et see ongi, ühelt poolt on see inimlik uudishimu.
Gert Jervan: Et see on üks osa ikkagi innovatsioonist, see on üks osa teadusest, see on üks osa arendusest siin ei ole mitte te ainult teaduslik pool, vaid see on ka väga selgelt niisugune ka arenduslik pool, sest et ka praeguste nende väga suurte mudelite taga on ikkagi maailma suurfirmad, mis on sinna pannud väga palju innovatsiooni, raha ja võimekust nende mudelite arendamisel. Ja, ja ma arvan, et siin on ka ikkagi väga palju sellist nagu klassikalist mida me näeme nii äris, teaduses, kus iganes me tahame tõestada, et me suudame seda teha. Jess WeCan ja, ja sealt me näeme seda, kus tekib ka mõne nagu selline ettevõtete vaheline võidujooks, et kes suudab võimsamaid mudeleid arendada ja selle tõttu ka olla nii-öelda esirinnas selle nendes arengutes. Aga et noh, öelda, et me oleme nüüd praegu jõudnud inimese tasandini, seal on veel, ma arvan, veel pikk
Joonas Hellerma: No võib-olla selline klassikaline ettekujutus sellisest tehismõistusest pärineb kusagilt tõesti kuuekümnendate seitsmekümnendate sellistest Science Fiction filmidest, seal stardi trek, sellised robotid tulevad, suhtled nendega ja nii edasi praegu tegelikult kogu see asi on seotud üldsegi ühe sellise jutu robotiga nagu justkui selline väikene jututuba GT.
Joonas Hellerma: Mis siis selle jutu roboti juures nii erilist On miks just sellest, kogu see selline suur tähelepanu ja arutelu nüüd ka sellest tehisintellekti võimalikust ohust miks ta just sealt lähtub sellest jutu robotist?
Gert Jervan: Me peaksime minema tegelikult natukese ajast tagasi. Me peaksime ajas minema tagasi umbes kaks aastat kui tuli välja esimene, väga suur keelemudel, mille nimeks oli GPT. Kolm. Sel GPT-l ei ole väga head eestikeelset tõlget, nii et jääme selle ingliskeelse lühendi GPT k juurde, aga selle kohta öeldakse on suur keelemudel.
Gert Jervan: Ja GPT kolmel ei olnud niisugust toredat võimalust, et sa küsid tema käest niimoodi dialoogivormis, et, et noh anna mulle näiteks Tallinna vanalinna kirjeldus või kirjeldab mulle, mis osad peavad olema näiteks mingi ettevõtte arengukavas või midagi muud taolist. Tänapäeval GPT juturoboti käest küsitakse üpris tihti. Aga kui nüüd eelmise aasta lõpus tuli välja see jat KPT, mis on tegelikult selle GPT3me edasi arendus kutsutakse GPT3 p viis mudeli peal siis esiteks, ta tehti kättesaadavaks laiadele inimhulkadele, seda võib igaüks kasutada enda arvutist. Ja teiseks, tal on niisugune väga tore dialoogiliides, nii et iga inimene saab minna ja küsida talt küsimusi ja see tekitas niisuguse efekti, et ta oli kõikidele kättesaadav väga lihtsalt, sa ei pidanud olema arvutiteadlane, sa ei pidanud mingit programmi kirjutama, et temaga suhelda. Ja sellest tekkis niisugune teade too, et meil on selline tööriist olemas. Ja loomulikult ta oli siis väga huvitav ja kuna ta oli selline tööriist, mis tõesti ei vajanud mitte mingisugust eelnevaid arvutialasid teadmisi, see on umbes täpselt nii, nagu lähed suvalise otsingu mootori leheküljele ja kirjutad, et leia mulle, ma ei tea draamateatri mängukava, eks ole. Siis tänu sellele jõudis kogu see teema ka avaliku teadlasesse ja noh, loomulikult, mida rohkem inimesed seda kasutavad, seda rohkem niisugust põnevust ta tekitas, et noh, et proovime, mida ta veel oskab, mida ta veel oskab, mida ta veel oskab. Ja, ja ma arvan, et see oligi nüüd see üks asi, mis tõi ta nagu inimeste teadvusesse, ütleme niimoodi, et ta tõi selle laboritest välja, et arvutiteadlased On nende teemadega tegelenud pikemat aega, nagu ma ütlesin, GPT3 tuli juba välja siin paar aastat tagasi. Aga see ei jõudnud ajakirjade esikülgedele ega midagi muud taolist. Ja need inimesed, kes siin räägivad AI-ga seotud ohtusest, nad on rääkinud nendest juba kümneid aastaid piltlikult öeldes, et, et teema ei ole uus.
Joonas Hellerma: Olgu, aga nüüd nii-öelda massid nägid, said lõpuks võimaluse ühe küllaltki sellise viimase viimase tehisintellekti siis sellise arenduse ga tõesti suhelda ja vaadata, mis ta siis on, ma saan aru, et kuskil laborites on need GPT ni ja veel mingid palju võimsamad variandid mis ületavad ka seda GPT 3mjati praegu kõvasti.
Gert Jervan: Just täpselt, et see areng toimub edasi.
Gert Jervan: Siin alles mõned nädalad tagasi tuli välja GPT 4, mis on siis sama Openai poolt loodud järjekordne veel suurem keelemudel ja, ja mida see tähendab, see tegelikult tähendab seda, et iga kord võetakse, tehakse mudel, mis on veel suurem, ehk selle mudeli sees on veel rohkem parameetreid ja mida need parameetrid tähendavad? Iga parameeter põhimõtteliselt on üks otsustuskoht, mida see mudel oskab teha. Ehk kui me nüüd võtame niisuguse väga meelevaldse võrdluse, siis ta on nii nagu inimese ajus on teatud mehhanismid, kuidas me teeme enda otsuseid, meil on teatud lülitused toimuvad ajus siis need lülitused on tegelikult samad, mis on selle mudeli parameetrid ja kui me räägime näiteks sellest samast GPT neljast, siis seal on suurusjärgus üks triljon erinevad parameetrid ehk üks triljon erinevat otsustuspunkti, kus ta saab neid nii-öelda otsuseid teha.
Joonas Hellerma: See kolossaalne mingisugune maht või arv.
Gert Jervan: Just täpselt just täpselt, ja see ajabki selle mudeli ühelt poolt hästi suureks, hästi keeruliseks ja annab talle selle nii-öelda intelligentsuse. Ja teiselt poolt, mis selle GPT nelja puhul on, siis väga oluline on see, et see, need andmed, mille pealt ta ennast treenib, ehk siis kuidas ta õpib. Ja, ja siin ongi, hakkab mängima see rolli see tänapäevane arvutitehnika või arvutite üldine võimekus, et meil on võimekus väga suuri hulki andmeid talletada, neid transportida, neid analüüsida ja selle pealt seda algoritmi treenida keerukamaks.
Joonas Hellerma: No osad kommentaatoreid siin on juba nimetanud seda praegust siis tehisintellekti, tema, tema selliseid rakendusi selliseks maailma ajalooliseks on võrreldud siin Gutenbergi trükipressiga ja, ja paljude teiste selliste väga suurte tsivilisatsiooni muutnud mingisuguste avastuste või leiutistega.
Joonas Hellerma: Mis annab siis sellele väikesele jutuboksile, mis kasutab kõiki neid suuri andmemahte ja millel on kõik need parameetrid siiski vot niisuguse maailma ajaloolise tähenduse, kas tal on see tähendus?
Gert Jervan: Ma arvan, et me oleme selle tee alguses, ma arvan, et me hakkame nägema väga palju väga keerulisemaid arenguid. Aga ka kindlasti on see. Ma ütleks suhteliselt märgilise tähendusega ka arvutiteaduse kontekstis, sest nagu ma ütlesin, selle teemaga on tegeletud juba tsirka viiskümmend aastat. Aga esimest korda me hakkame jõudma sinnamaale, kus see tehisintellekt hakkab meil jõudma siis lähedale või järele inimesele.
Gert Jervan: Nagu ma ütlesin, see ei ole kindlasti mitte üleüldine mõistus, nii nagu inimesed seda
Gert Jervan: Suudavad praegusel momendil omada aga üksikutes väga spetsiifilistes osades. Me näeme neid esimesi samme ja, ja nüüd ongi, kui me nende mudelite arendustegevusintellekti arendamisega edasi lähme, siis me hakkamegi jõudma üha lähemale ja lähemale sellele, kus siis arvuti hakkab omama inimesele sarnaseid.
Gert Jervan: Omadusi ütleme siis niimoodi selle kohta
Joonas Hellerma: No vähemasti on ta nii kaugele jõudnud, kui kunagi jõudis Dongi Hotel, kes luges läbi kõik raamatud ja läks pärast seda õigluse eest võitlema, nii et kui praegu küsida jat GPT-t mõne raamatu kohta ta annab suurepärased kokkuvõtted, nii et ta on lähedal vähemalt sellele tasandile. Üks küsimus on tekkinud veel selle informatsiooniga seoses siin räägib. Me räägime kogu aeg sellest, et see tehisintellekt siis, et tal on käes tohutu hulk informatsiooni, mis internet on. Mida see tegelikult tähendab, meil on internetis oma e-postikontod, sotsiaalmeediakontod, me arvame, need on privaatsed sinna, keegi teine ei pista oma lonti sisse ega ime sealt midagi välja. Kuskohast ta selle info siis võtab, kus kohas sa seal internetis lainetab ja kas ta on näiteks ka minu keemaili boksis, vaatab ka kirjad üle ja otsib tarkust sealt.
Gert Jervan: No esiteks on ta tõesti nii-öelda interneti läbi lugenud, ehk võtame siis selle informatsiooni, mis on internetis saadaval, selle kõik, mis on ta üles leidnud, on ta läbi lugenud. No ta siis ongi nüüd küsimus see, et kuidas me neid mudeleid treenime, milliseid andmeid talle kättesaadav teeme. Nüüd edasi, mis puudutab
Gert Jervan: Isiklikke emaile, mis puudutab mingisuguseid muid dokumente nii edasi siis loomulikult on, ettevõtetel on seaduslikud piirid, millest nad üle ei saa minna. On olemas eetilised piirid, kus nad ei tohiks üle minna, aga kui nüüd küsida väga täpselt, et millised andmed on nad läbi lugenud ja mille pealt nad ennast edasi koolitavad siis ega me väga täpselt ja väga kindlalt neid vastuseid ei tea tänasel päeval. Ja, ja see on ka võib-olla see üks teema, mille puhul ongi praegu ka selline mõneti selline tähelepanu need keelemudelil on see, et nende läbipaistvuse võib-olla ei ole sellisel tasandil, kus me seda tahaksime näha, et ollagi sada protsenti veendunud, et kõik, mis on minu isiklikud andmed ja ma ei räägi siin võib-olla isegi mitte niivõrd palju Mailbox'ist, aga meil on ka väga palju isiklikke andmeid, mis ei tarvitse olla salastatud, aga mida me ei taha avalikult jagada?
Gert Jervan: Et mis nende andmetega juhtub ja, ja noh, sellega seotud on ka näiteks see, mille pärast Itaalia ikkagi jat GPT kohta ütles konkreetselt, et Itaalias selle kasutamine on vähemalt hetkel keelatud või peatatud on see, et ei ole teada, kuidas käitub see antud mudel isiklike andmetega, see ei ole mitte nüüd see, et automaatselt isiklikud andmed lekivad kuhugile. Aga seesama küsimus, esmalt tahetakse aru saada, kuidas see mudel töötab, mis juhtub nende isiklike andmetega ja siis selle põhjal on võimalik teha järeldusi, kas selle kasutamine on okei või mitte. Ja siin on noh, väga suur vahe on kindlasti Euroopa ja Ameerika, kus Euroopas on väga selged andmekaitsedirektiivid, meie isiklikud andmed on väga selgelt kaitstud erinevalt Ameerikast, kus on palju liberaalsem suhtumine
Joonas Hellerma: Hästi, nii, et see ei olegi lõpuni praegu läbipaistev, mis selles, mis selles tehisintellekti arust siis tegelikult toimub, kuidas ta need vastused, mida me temalt pärime, kuidas ta need tegelikult tekitab?
Gert Jervan: Just, ja, ja see ongi nüüd see teema, millele siin on ka suhteliselt palju tähelepanu juhitud, et me peaksime aru saama, mis seal kasti sees toimub, sest tegelikult on see suur keelemudel väga selgelt noh, väga lihtsalt öeldes, must kast, andmed lähevad sisse, meie küsimus läheb sinna sisse, ta on ennast ära õppinud, ta on nende õpitud andmete pealt tekitanud endale teatud intelligentsuse ja ta genereerib meile vastuse. Aga me ei saa aru, kuidas ta sinna vastuseni jõudis, milliseid andmeid ta selleks kasutas ja mille mist põhimõttel.
Joonas Hellerma: Nii, ja nüüd hakkab asi minema ähvardavamaks. Kõigepealt tuleme siis selle kirja juurde, mis siin nüüd natuke aega tagasi, siis tuli välja suur selline kiri, see oli siis tuleviku elu instituut.
Joonas Hellerma: Kus on alla kirjutanud paljud teadlased ja, ja tehnoloogiaettevõtjad ja see, see, see kiri siis hoiatab selle tehismõistuse eest, et me täpselt ei tea, mis sealt tulla võib ja teeb ka mõned konkreetsed ettepanekud. Kõigepealt, mis organisatsioon see tuleviku elu instituut üldse on?
Gert Jervan: See on üks MTÜ
Gert Jervan: Nii nagu neid maailmas on suhteliselt palju seal on ka teatud side Eestiga, sellepärast et selle
Gert Jervan: MTÜ nõukogus on Jaan Tallinn, kes on omaaegne Skype'i asutaja ja
Gert Jervan: Siin Eesti startup maastikul kindlasti väga tuntud kuju ja.
Gert Jervan: Kui nüüd sellest kirjast rääkida, siis,
Gert Jervan: Ma arvan, et me peame siin olema väga selged sellega, et see kiri ei kutsunud üles mitte tehisintellekti arengut peatama vaid selle kirja mõte oli juhtida tähelepanu nendele väga suurtele aimudelitele selle võidu jooksule, mis praegusel momendil toimub ettevõtete vahel, nende väga suurte aimudelit tehisintellekti mudelite arendamisel. Ja ennekõike tõmmatagi tähelepanu sellele, et lisaks sellele arendustööle, mis toimub nendele mudelitele, me peaksime mõtlema ka nende mudelite arendamisega kaasas käivatele mõjudele. Ehk kui mõni tahab öelda, siis ka ohtudele. Aga ennekõike just seda, et me peaksime täpsemalt aru saama, mis on karu kõhus, enne kui me selle karu lahti laseme.
Joonas Hellerma: Hüva, teie allkiri on seal ka olemas, mis on siis ikkagi need need ohud, miks karta seda asja?
Gert Jervan: Seal on praegusel momendil mitu erinevat aspekti.
Gert Jervan: Üks aspekt on kindlasti kõik see, mis puudutab just nende mudelite puhul nende mudelitest arusaamist ehk mudelite kutsutakse, on läbipaistvus.
Gert Jervan: Mudelite selgitatavus ehk need otsused, mida me sealt saame, et kas me oskame nende neid selgitada, kas me saame aru, kas need on korrektsed üldse. Et kui me talt küsime küsimuse ja me saame vastuse, siis milline on tõenäosus, et see vastus on tegelikult tõesti korrektne?
Gert Jervan: Meil ei ole tänasel päeval väga häid niisugusi tunnetusi noh, välja arvatud see, kui me jälle inimesena oskame öelda, et noh, see vastus on õige või see vastu on vale. Aga, aga seal on ka seotud on, sellega on kindlasti seotud teatud eetilised aspektid. Sellepärast et, et neid mudeleid on üritatud kindlasti teha turvaliseks, et nad ei hakka kaks olema mõjutatud. Aga näiteks hiljutine Microsofti uuring
Gert Jervan: GPT-nelja kohta tõi välja, et tegelikult see mudel mõneti võimendab ühiskonnas olevat polariseerumist.
Gert Jervan: Kõige lihtsam näide, mida Aimaailmas on, see tegelikult on väga tuntud temaatika on see, et kuidas.
Gert Jervan: Käsitleda soorolle ja meil on teadupärast maailmas ametid, mis on rohkem domineeritud meeste poolt ja ameti, mis rohkem domineeritud naiste poolt. Ja nüüd on huvitav on vaadata, et kui näiteks kasutada inglise keelt siis kumba sugu hakatakse seostama teatud amet. Ja seal on niisugused huvitavad analüüsid, et kui näiteks maailmas keskeltläbi kaheksakümmend, kaheksakümmend viis protsenti lapsehoidjatest on naisterahvad siis GPT nelja puhul oli üheksakümmend üheksa protsenti vastustest, mis puudutasid lapsehoidjaid, on alati seostatud naisterahvastega ja noh, selliseid noh, nagu nii-öelda kõrvalekaldeid sellisest tegelikkusest hakkab sealt ilmnema. Sellele on suunatud väga palju teadustööd, sellel on väga palju
Gert Jervan: Niisuguseid põhimõttelise fundamentaalseid asju, aga praegusel momendil on ikkagi see, et meil ei ole väga head kontrolli nende protsesside üle.
Joonas Hellerma: No olgu, võib-olla see näide isegi esmapilgul võib tunduda natukene selline noh, marginaalsem, no mis seal ikka ka natukene seal sugudega eksib.
Joonas Hellerma: Võib-olla isegi mingisugused ideoloogilised kallutatused on sees, aga teie olete võrrelnud seda, seda praegust tehisintellekti tehnoloogiat, ütleme aatomi relvatehnoloogiaga ja see on oluliselt selline kontrastsem ja, ja võimsam analoogia, kui võib-olla need näited, mis teeb ta siis selliseks võrreldavaks, siis sellise tuumarelva tehnoloogiaga.
Gert Jervan: Ja ma tean, see võrdlus väga paljudele tekitab niisuguse mõneti allergilise reaktsiooni, sellepärast et tuumarelvad on tõesti noh, väga fataalsed, et relvastus, relvastusliik ja, ja kui me nüüd läheme nagu selle tehisintellekti arenguga võib-olla väga kaugele tulevikku, siis me võime näha seal teatud määral võib-olla samasugust problemaatit. Aga noh, see ei ole kindlasti tänase päeva teema veel, see on niisugune, kui me vaatame kaugemale tulevikku, aga miks on seda analoogi hea tuua, on see, et. Me näeme samasugust võidujooksu, et kui me lähme tagasi tuumarelvade ja üldse kuuma tuumatehnoloogia algusaegadesse siis ju oli ennekõike oli seda teemat vedas sõjandus, see oli rahvusriikide vaheline võidujooks ja noh, võidab see, kes esimesena saab pommi valmis juttu värkides või kel on suurem pomm olemas maailmas. Nüüd, mida me tänasel päeval näeme, tehisintellekti valdkonnas, on võidujooks ettevõtete vahel kes suudab teha suurema tehisintellekti, kes suudab kõige keerukama tehisintellekti valmis ehitada.
Gert Jervan: Ja.
Gert Jervan: Sellise võidujooksu puhul on tihtipeale see, et me oleme nagu mõneti nagu sihukese silma klapp, et me jookseme ainult edasi, me tahame saada järjekordselt uuemat asja, suuremat asja ja nii edasi ja, ja selle käigus siis unustatakse ära need kõrvalohud ja, ja mille pärast see tuuma näide on võib-olla ka veel nagu hea näide on see, et me teadupärast teame, et tuumatehnoloogial on nii sõjaline rakendus kui ka väga rahumeelne rakendus tuumaelektrijaamad no võib-olla on ikkagi veel väga pikka aega meil üks peamisi energiaallikaid. Et, et siin selle tehisintellekti puhul selles suhtes on ka hea seda võrdlust võibolla tuua, et kui seda tehisintellekti suunata õigetesse kanalitesse ja teha seda väga mõistlikult, siis sellest võib olla väga, väga suur kasu inimkonnale. Aga me lihtsalt peame teadvustama, et me peame kogu seda pilti vaatama.
Joonas Hellerma: Tähendab, kui juhtuks, et mõni korporatsioon, mõni ettevõte saab kätte selle ihaldatud mingisuguse väga võimsa tehisintellekti kas siis on, mis see põhiline oht võib-olla, et kõik hakkab valitsema tõesti maailmas, siis üks ettevõtte juhtkond või?
Gert Jervan: Ma ei ütleks, et see on võib-olla lähiaastate teema, aga seal on teatud riskid olemas seljaga näiteks üks asi, mida,
Gert Jervan: Briti valitsus, mis lasi alles mõned nädalad tagasi välja enda tehnoloogiastrateegia raamatu, kus vaadatakse tehnoloogia, kuhu Briti valitsus hakkab tulevikus investeerima
Gert Jervan: Kindlasti tehisintellekt on üks, kuhu nad tahavad väga palju investeeringuid suunata aga seal nad on toonud ohuna välja just täpselt selle, et võib tekkida ka väga selged andmemonopolid. Ehk sul on väga üksikud firmad, mis kontrollivad väga suuri andmehulkasid ja selle pealt suudavad enda mudeleid väga kiiresti.
Joonas Hellerma: Hästi, mõned sellised küsimused siia selle teema juurde veel, no võib-olla natuke sellest väärinformatsioonist juba oli juttu, mis puudutab siis neid soolisi, selliseid kallutatusi ja, ja nii edasi, aga siin on ka laiemalt tuntud mured, sellepärast et seesama tehisintellekt jäljendab ikkagi päris hästi juba ka näiteks kunsti ja, ja kultuuri, ta võib seal romaani kirjutada, muusikat teha.
Joonas Hellerma: Maali ära maalida ja see on olnud traditsiooniliselt tavaliselt see kriteerium, mida on arvatud, et vot see on see inimese pärusmaa. Nüüd, kui see ühel hetkel enam nii ei ole, siis mis, mida see võiks endaga kaasa tuua?
Gert Jervan: Ma arvan, et ta toob kindlasti kaasa mingi ühiskonna transformatsiooni, aga selle kohta on jällegi toodud niisugune ajaloos tore võrdlus, et kuskil sada pluss aastat tagasi tuli meile fotograafia. No esimese hooga kuulutati, et see on nüüd maalikunsti lõpp. No tegelikult tuli välja, et ega remranti hind sellest väiksemaks ei muutunud, pigem kõrgemaks. Ja, ja ma arvan, et eks siin on samamoodi, et selles teis intellektis me näeme väga suurt kasu, väga suurt abi. Sellepärast et nii mõnigi operatsioon selle tõttu toimub oluliselt kiiremini. Samas kindlasti toob see kaasa ka teistsugused muutused, sellepärast et kui mul on vaja näiteks kiiresti mingisugust pilti siis ma ei lähe enam linna pealt fotograafi otsima, vaid lasen selle tehisintellektil joonistada. Nii et.
Gert Jervan: Kindlasti me näeme transformatsiooni ühiskonnas. Milline ta hakkab olema, ma arvan, et seda me hakkame alles nägema.
Joonas Hellerma: No on juhitud ka tähelepanu, et et kuna see tehisintellekt ta võib produtseerida tohutu hulga igasugust uut andmemahtu, ka seal olemasoleva andmemahu pealt ja inimesed ei suuda seda kõike iial enam läbi lugeda ja siis nad vajavad jälle filtrit, tehisintellekt teeb neile töö ära, selgitab neile, mida üks või teine andmekogu sisaldab ja vat nii edasi, edasi edasi. Lõpuks tundub, et see tehisintellekt loob seda infot, tarbib seda infot, tõlgendab seda, kas see kõik kuidagi natukene selline mingi absurdi ei või minna.
Gert Jervan: Tal on kindlasti oma ohud ja siin ongi nüüd sama küsimus, et kui me räägime väärinfost, siis ma arvan, et väärinfo on niisugune väga hea näide, et me saame kasutada kindlasti tehisintellekti.
Gert Jervan: Väga suure koguse väärinfo väga kiireks genereerimiseks, et siin on ikkagi see klassikaline näide, mis juba läheb siis ka.
Gert Jervan: Poliitilise spektrisse on see, et kuskil kümmekond aastat tagasi Venemaal ju käivita nii-öelda trollivabrikud, mis hakkasid sotsiaalmeediat täis pumpama Venemaale sõbralikku informatsiooni. Tänasel päeval on seda võimalik tehisintellektiga teha kordades kiiremini, kordades võimsamalt. Ja selle negatiivne mõju on see, et kuna tehisintellekti mudelid õpivad olemasolevast informatsioonist, siis nad õpivad ära ka selle väärinfo tegemata vahet, kas tegemist on korrektse informatsiooniga väärinformatsiooniga ehk kui sa pumpad, nagu, või kui sa genereerid väga suures koguses vääriinformatsiooni hakkab see paratamatult mõjutama ka tehisintellekti ülevaid otsuseid, sest lähtub talle kättesaadavast informatsioonist, suutmata teha, tehes vahet vääriinfol või mitte väärinfol.
Joonas Hellerma: Kas me võiks ette kujutada ka olukorda, kus tehisintellekt on nii palju efektiivsem otsustaja? Ta näeb meie jaoks palju paremaid lahendusi kui sajast peast koosnev parlament või või valitsus, kes seal arutavad ja vaidlevad lõputult.
Joonas Hellerma: Kui hakkaks neid otsuseid tegema just nimelt selline tehis tehismõistus, kas elu võiks minna paremaks?
Gert Jervan: See on nagu seesama alatine vaidlus, et kas meil on vaja poliitikuid või meil on vaja tehnokraate valitsusse ja, ja ma arvan, et, et senikaua, kuni on ikkagi veel kokku lepitud, et meil on poliitiline süsteem, kus otsuseid ei tehta mitte alati ratsionaalsetest majanduspoliitilistest otsustest, vaid tehakse ilmavaatest lähtuvalt. Senikaua ka see poliitika jääb sellisel kujul kestma ja tehisintellekt võib-olla ma arvan, väga hea töövahend näiteks Eesti pangale majandusprognooside tegemiseks aga valitsuse otsused tihtipeale põhinevad ikkagi maailmavaatelistel põhimõtetel, mitte ilmtingimata kõige optimaalsematel otsustel.
Joonas Hellerma: Meil jääb ainult üle loota, et, et see tehismõistust ei armu mõnda maailmavaatesse ja, ja ei hakka ka seda propageerima, ei kandideeri näiteks riigikogu valimistel. Noh, haridus on ka veel üks teema, mis, mis selle tehisintellekti probleemiga nüüd üles kerkinud. Te olete ise olnud selline optimistliku meelelaadiga siin lootnud, et sellest saab, saab tulevases sellises hariduselus laste koolitamises oluline tugi või, või mingi lisajõud sellest eesintellektist samal ajal on, on ikkagi kriitikud öelnud, see põhiline moment on ikkagi see areneva kasvava inimese noh, suhe kas siis õpetajaga või, või siis ka teiste teiste omasugustega tehisintellekt on lihtsalt natuke liiga pehmekene, talt võib küsida igasuguseid asju ta leebelt kenasti vastab, aga ta ei paku seda tegelikult dialoogikogemust ja inimestel ei teki selliseid sotsiaalseid oskuseid, ei teki, ei teki palju, palju sellist, no mida tegelikult inimene oma elus vajab, et, et kus tehisintellekt seal selles koolisüsteemis teie arvates olla saaks?
Gert Jervan: Sa seda, et tehnilise intellekt on hea täiendus, et ta kindlasti ei asenda klassikalist õppetööd, kus on väga oluline, on see inimestevaheline kontakt. Aga kui me võtame selle
Gert Jervan: Niisuguse väga lihtsa näite, et võtame Eesti aja asustus, õpilased käivad kahekümne kilomeetri kauguselt kooli ja seda teaks iga päev selleks, et saada kokku õpetajaga, siis võib-olla on see koht, kus on näiteks seesama küsimus, et tehisintellektiga õpilane saab mõned päevad kodus ise pidada dialoogi ja seejärel kohtub näiteks kord nädalas õpetajaga koolimajas, kus siis veendutakse, mida on laps õppinud, ta saab kätte enda sotsiaalse poole ja nii edasi, et, et, et ma arvan, et ta, tema nii-öelda tark kasutamine võib tuua väga suuri mõjusid. Ja noh, seda on nagu korduvalt küsitud, noh, kuidas ülikooli suhtuvad, et kui me võtame nüüd tehnikaülikooli näite, siis olles IT teaduskonna dekaan, mina ütleks, et väga tore, et meil on tehisintellekt ja jat, GPT ja kõik nii edasi, nii edasi ega meie, kui tähendab, keegi on nagu mures, sellepärast et tudengid kasutavad seda kodutööde tegemiseks, siis mina ütlen selle kohta, et minu arvates on tudengitele antud valed ülesanded. See, et ta kasutab jad, GPT-d, see peaks olema nagu üks allikas, mida ta kasutab töö tegemiseks, aga me peaksime hindama hoopis midagi muud, mitte seda, kuidas ta kirjutab enda tekste valmis, selle jaoks on muud asjad. Nii et, et ma arvan, et see on nii nagu iga uue asjaga, me peame kohanema. Aga ma näen selles kindlasti rohkem kasu kui see, mis praegu nagu mõningates riikides on, et oi, keelame ära ja keelame ära. Ei, päris kindlasti mitte.
Joonas Hellerma: Nii aga elame ikkagi suures kliimakriisis rohepööre ja kõik, mis sellega kaasneb, nüüd kui energiamahukas see tehisintellekt on, kusagil on ju stepsel ikkagi seinas, igas operatsioon võtab energiat.
Gert Jervan: Tehisintellekt ja kogu arvutitehnika maailmas üleüldiselt on muutumas üheks kõige suuremaks energiatarbijaks üldse. Tänasel päeval on see võib-olla mõned protsendi maailma energia tarbest, aga siin ennustatakse, et lähima kümnekonna aasta pärast see võib olla kuni kakskümmend protsenti maailma energia tarbest, mis läheb siis võrkudesse serveri farmidesse, kõik nii edasi, nii edasi.
Gert Jervan: Ka tehisintellekt on väga energiamahukas, sellepärast et tehisintellekti puhul on see nii-öelda see treenimise protsess, kus siis me annamegi talle väga suures koguses andmeid, mida ta peab läbi töötama, ütlema ja kui me võtame sellesama paari aasta taguse GPT kolme siis lihtne niisugune illustratsiooni, et selle mudeli treenimiseks kulus circa kümme miljonit dollarit ja selle sees on siis arvutiaega, elektrienergia ja nii edasi. Ehk teiste sõnadega umbes kahe megavatine arvuti ehk arvuti, mis tarbis kaks megavatti pidi töötama umbes aasta aega selleks, et ära õppida need andmed, mis talle anti. Ja siin räägitakse, praegusel momendil räägitakse mudelitest, mille treenimine on kümneid miljoneid, sadu miljoneid ja jõutakse juba ka miljardi dollariliste kuludeni. Mudel.
Joonas Hellerma: No kas see tähendab, et me tegelikult peaks selle juhtme ikkagi välja tõmbama, meil on tarvis ju rohepöörde käigus energia tarbimist kõvasti kokku võtta, et see ei ole ju hea asi.
Gert Jervan: Jah, aga ma arvan, et selle rakendamisel on võib-olla võimalik ära tappa mõningad sellised tegevused, mille käigus meie energiatarve on, see on niigi väga suur, et, et küsimus on ikkagi jällegi see, et mille jaoks me seda asja kasutame. Et kui me lihtsalt kasutamegi seda selleks, et toredat dialoogi pidada, siis võib-olla tõesti ta ei ole võib-olla kõige mõistlikum rakendus, aga tal on väga palju teisi rakendusi ja nende teiste rakendustega, kui me suudame ühiskonda efektiivsemaks muuta me suudame väga palju protsesse ära optimeerida, siis võib olla meie summaarne energia nii-öelda võit energia tarbimises on oluliselt suurem kui see, mis me hakkame energiat kasutama arvutitehnika jaoks, et see lihtsalt see energiatarbimise raskuspunkt liigub mujale.
Joonas Hellerma: Ma tooksin meie vestluse lõpuks välja ikkagi ka veel need päris mustad stsenaariumid, et tegelikult seesama kiri, millest me oleme siin rääkinud, seda on isegi osa teadlasi jällegi pidanud isegi natuke leebeks selliseks liiga liiga mõõdukaks ja ja kuna see määramatus aste on ikkagi nii suur ja ei ole nagu aru saada, mis sealt täpselt tulla võib ja igasuguseid selliseid eksistentsiaalseid ohtusid on, et siis on olnud ka hääli, et ikkagi tegelikult tulekski panna päris seisma või täiesti täiesti ära lõpetada, kas see on juba praeguseks võimatu?
Gert Jervan: Ja seal on, need hääled on väga erinevad, on tõesti need, kes küsivad, et kuulge, millest üldse räägite, et siin ei ole mingeid probleeme, kuni täpselt nendeni, kes ütlevad, et noh, meil juba tegelikult praegu on liiga hilja sellega tegeleda.
Gert Jervan: Ma arvan, et tänasel päeval ei ole või vähemalt praegusel hetkel ei ole võimalik stepid välja tõmmata, need arengud toimuvad paralleelselt väga mitmetes suurfirmadest, need toimuvad ka riik sellepärast et on teatud riigid, kus seda tehakse täiesti riiklikul tasandil, nagu näiteks Hiinas. Ja, ja nüüd eeldada, et noh, et kõik lepivad kokku, et tõmbame nüüd homme päev juhtme seinast välja. No sellesse ma tegelikult eriti ei usu, aga ma arvan, et selle kirja üks mõju on kindlasti see, et sel teemal on hakatud rääkima ja selle mõju võib olla see, et toimuvad mingisugused nii-öelda pidurdused, mille käigus on aega natukese neid teemasid rohkem läbi mõtestada, läbi rääkida. Jah, ollakse arvamusel, et vahetevahel, et see on liiga kaugele läinud, aga ma ei näe siin tänasel päeval seda, et meil oleks võimalik teha väga kiireid, väga radikaalseid muutusi.
Joonas Hellerma: No on kardetud seda, et isegi kui proovida seda väljatõmbamist, et siis me vähemalt ühel päeval võime avastada, et sellele tehisintellektile see stepslis väljatõmbamine Talle see ei meeldi ja ta ei kavatse sellest tepsist enam lahkuda. Mis võiks olla siis see, mida see tehisintellekt, kui ta saavutab teatud sellise hea kompetentsi inimesega ikkagi teha võiks midagi sellist, mida inimene võib-olla ise ei taha, et temaga tehakse?
Gert Jervan: No siin on, läheb võib-olla natuke Sciens fictioni valdkonda või niisuguse kirjandusliku maailmasse aga, aga mõned inimesed mõtlevad, kalla päris tõsiselt, et ikkagi kui tehisintellekt, et arendab ennast teatud keerukuseni siis üks võimalik stsenaarium on ju see, et ta põhieesmärk on jääda ellu nii nagu igal organismile näeme seda viiruste ga, me näeme igasuguste muude asjadega, et põhieesmärk on jääda ellu. Ja, ja kui sa näed endal siis nii öelda vastutöötajaid, siis sa hakkad töötama selle nimel, et neid elimineerida. Kui me nüüd lähemegi täpselt sellisesse väga kaugesse vaatesse, siis üks võimalik arengustsenaarium ja siin on tõesti, me nüüd praegu fantaseerime, on see, et meie tehisintellekt jõuab sellisele nii öelda kognitiivses tasemele, kus ta proovib hakata elimineerima neid, kes töötavad talle vastu ja inimene võib-olla üks nendest organismidest.
Joonas Hellerma: Kas me tunneme sellel hommikul ära selle hetke, kui tehisintellekt on nii kaugele jõudnud, et midagi on nagu maailmas teistmoodi, kui ta on võib-olla asunud tegutsema mingil viisil või kõik jätkub nagu esmapilgul samamoodi?
Gert Jervan: Ei, ma arvan, et seda me sellisel kujul päris kindlasti ei tunneta, et need arengud on ikkagi pidevad ja, ja täpselt nii nagu kui tänasel päeval me ei tea, et tehisintellekt on meil valvekaameras või tehisintellekt, on meil kuskil äpis siis kui see tehisintellekt muutub oluliselt suuremaks, seda me ka meie igapäevast elu kontrollima juhtima. Ega me seda sellisel kujul kindlasti, ma arvan, ei tunneta.
Joonas Hellerma: Kui palju, ma ei tea, kas ülikoolis on uuritud seda võimalikku ma ei tea pikka perspektiivi viiskümmend aastat, sada aastat, et kui, kui me elaksime ühe sellise hea tugeva otsuseid tegeva tehisintellekt tehisintellektiga koos, ütleme, et me oleme ta kuidagi taltsutanud, ära midagi karta temast ei ole, aga ta tõesti osaleb parlamendis, on tal seal fraktsioon ja paljudes muudes muudes kohtades ta osaleb. Milline meie ühiskond, inimkond võiks, ütleme ma ei tea, saja aasta pärast välja näha.
Gert Jervan: No ma arvan, et see temaatika on ennekõike
Gert Jervan: Sotsiaalteadlaste pärumaa pärusmaa sellepärast, et see on ennekõike ühiskonna protsessidega seotud.
Gert Jervan: Mina julgen rääkida pigem arvutiteadlaste vaatest ja kui me nüüd võtame näiteks tehnikaülikooli, näiteks Tehnikaülikoolis, meil ongi põhieesmärk on tegeleda tehisintellekti. Kutsutakse on sellised mõisted nagu selgitatavus või arusaadavus ja usaldatavus ehk kas me saame usaldada tehisintellekti ja vaat need on nüüd need kohad, kus tegelikult ülikooli saavad kõige rohkem panustada ja, ja tehnikaülikoolis me olemegi võtnud nagu eesmärgiks, et luua.
Gert Jervan: Tehisintellekti või tehisintellekti meetodid, mida me saaksime usaldada, mis oleksid turvalised ehk see tehisintellekt, mis näiteks ka Eesti riigi puhul läbi meie krottide on kättesaadav, et see oleks tõesti turvaline kõikidele meie Eesti elanikele.
Joonas Hellerma: Aitäh suurepärane vastus, see viimane oligi küsimus, mille valmistas ette selle saate jaoks täna see suurepärane ja GPT kolm aitäh selle intervjuu eest ja meil on veel pisikene hetk siin saate lõpus, et ära kuulata teie kultuuri soovitus meie vaatajatele.
Gert Jervan: No mina soovitan kõigile teatrisse minna, teater on see koht, kus saab ennast täielikult välja lülitada ja kui saal on pime ja siis näed mis ekraan või vabandust, mis lava peal toimub, siis kõik teised mõtted, kaasa arvatud tehisintellekti kohta käivad mõtted lähevad peast minema.
Joonas Hellerma: Aitäh, see on suurepärane soovitus. Kohtume siis teatris ja veel kord aitäh selle selle vestluse eest ja ma südamest loodan, et et teil seal tehnikaülikoolis need head kavatsused ka tõesti realiseeruvad tehisintellektiga, aitäh. Tänu.
Joonas Hellerma: Head vaatajad, see oli Plektrummi vestlus tehisintellektist Gert Jervaniga Tallinna tehnikaülikooli professoriga suur tänu vaatamast, kohtume taas.