Tehisintellekti (TI) tänapäevase käsitluse alguseks võib pidada 1956. aastal Dartmouthi ülikoolis toimunud suvist laagrit, millest võtsid osa väga palju hiljem tehisintellekti vallas silmapaistvaid teadlasi. Juba siis arutleti teemal, kuidas mõne põlvkonna jooksul saavad masinad sama targaks kui inimesed. 

Ajalugu läks teisiti ja mitmel korral anti juba TI asjus alla (n-ö AI talv). Täna 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 saavad teha. Milline on meie tulevik tehisintellekti ajastul? Milliseid oskusi on tööturul vaja?

Mida võime tuleviku kohta arvata?

Kõigepealt olgu märgitud, et siinkirjutatud hinnangud ja arvamused toetuvad 2025. aasta alguse parimatele teadmistele ja kõige uuematele arengutele. 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 mitmeid aastaid 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%, 2024. aastal juba 3,8%. Vähemalt ühte tehisintellekti tehnoloogiat kasutas 2023. aastal 5,1% ettevõtetest, 2024. aastal juba 13,9%. Võrdluseks: Eurostati andmetel oli viimati nimetatud osakaal Taanis 2024. aastal 27,6%, Rootsis 25,1, Soomes 24,4%, Euroopa Liidu keskmine 13,5%. Kuigi oleme Euroopa Liidu keskmisest napilt kõrgemal, siis on näha, et võiksime sihtida oluliselt kõrgemale. 

Ei ole aga ühtegi põhjust arvata, et käesoleva aasta lõpuks jõuame 30% 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 paljudes rakendustest vaja 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 me peame siiski oskama tehisintellektile selgeks teha, mida temalt ootame. Arvatavasti võib viiba kirjutamise õpikõver osutuda lihtsamaks kui mõne programmeerimiskeele õppimine, kuid koodikirjutamise oskus aitab suunata tehisintellekti kiiremini õiges suunas.

Programmeerimise puhul 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 lõpuks tulemuse. Meil on vaja inimesi, kes suudavad valideerida, et loodud väiksemad ja suuremad tükid tarkvarast 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 rakendus testida ning tagasiside põhjal teha parandusi ja täiendusi.

Hüpe algab koolidest

Selleks et toetada TI-inseneride kujunemist, tuleb teadlikult rõhku panna mitmekesisele ettevalmistusele. Võrreldes tänasega peavad IT-s tööd soovijad tegema teadlikke valikuid ja rohkem rõhku panema 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 sellekski valmis olema. 

Leian, et ka ülikooliharidus peab selleks inimesi ette valmistama. Väga oluline on anda tugev tehniline põhi koos võimega olla loov, et oma tugevusi koos TI-ga ära kasutada. Sellepärast avasimegi Tehnikaülikoolis bakalaureuseõppekava, kus informaatika kõrval saab süvendatult uurida tehisintellekti arendamise ja juhtimise põhitõdesid. 

Tehisintellekt on kahtlemata selline murranguline tehnoloogia, mille kiire kasutuselevõtmine kõikides eluvaldkondades annab tervele riigile konkurentsieelise ja viib arenguhüppeni, millest räägivad ettevõtjad, president ja haridusvisionäärid. Tehisintellekti kevadest peavad saama osa kõik, kuna koolidel ja ülikoolidel on kanda ülioluline roll, kas meie elu läheb koos tehisintellektiga paremaks, kas oleme tänu tehisintellektile tervemad ja õnnelikumad ning kas uuest tehnoloogiast võidavad kõik või ainult mõned.

Artikkel ilmus Tehnikaülikooli ajakirjas Mente et Manu.