Öeldakse, et tööandja vaatab kasumit, mitte töötajat. Nad märkavad, kuidas aja jooksul töötajate kasulikkus langeb. Kuigi sotsiaalse arengu tõttu pöördus osa tähelepanust hoolivusele, elab mõte taustal edasi. Hoolivusega pürgitakse samuti töise tõhususe poole. Viimase aja tehisintellekti puudutavad uudised on vaid kumin harjumuspäraseid ehk vanu töösuhteid kõrvaldava TI-nimelise rongi saabumisest. Siis on näha, kas ja kui palju vaadatakse töötajat.

Tehisintellektil põhinevad lahendused ei pea olema tehniliselt küpsed. Neid ajendab proovima ja kasutama konkurentsi ning majandust tabavate kriiside põhjustatud närvilisus. Ekslik oleks aga loota, et masina väsimatu töövõime tõttu püsitakse võimete tipus. Ka masinate puhul on tõenäolisem saavutada vaid keskpärasus.

Kõige praktilisem võimalus töökoha säilitamiseks on kiire õppimisvõime. Suutlikkus käia ajaga kaasas, haarata maailmas toimuvat, märgata uut ja huvitavat ning osata kõike kombineerida vaimselt kasulikuks toodanguks. Lootus pelgalt hoolivuse nuppudel mängimisega töötab väga lühikest aega. Umbes sinnani kui raamatupidaja koostab aastaaruannet. Seega on parem mõelda õppimisele.

Sealhulgas õppida õppimisest. Õppida, kuidas märgata, mängida ideedega, koostada stsenaariume jne. Vanamoodsa õppimisega oma eriala müüride ja arusaamade keskel jõuavad ju võimed kiiresti viimase piirini. Kes seda ei usu, küsigu, miks tahetakse asendada teda koos kõigi teiste erialade inimestega asendada arvutiprogrammiga.

Vähemalt mõneks ajaks on õppimisvõime arendamine töökohast huvitatud inimestele pääsetee. Tehisintellekt peab ju samuti juurde õppima, aga see on parajalt keeruline. See võib osutuda nii keeruliseks ja kalliks, et tööandja on sunnitud sellest loobuma. Siis avanebki inimese potentsiaal.

Mõningaid tehisintellektil põhinevaid tooteid on kallis omada ja kasutada. Need vähesed esialgu töövõtjaid ei ohusta. Kunagi ammu, arvutite algusaastatel, märkis IBM-i juhtinud Thomas Watson Jr isegi, et inimene, kelle vastane maha surus, tõuseb püsti. Inimene, kelle surus maha mugavus, jääbki pikali. Õigemini on see samuti siia sobiv tsitaat.

Watsoni vahest meie ajani edasiöeldud tuntuim mõte pärineb aga 1943. aastast: "Ma arvan, et maailmas on turg võib-olla viiele arvutile.". Tsitaat levib tarkade ettenägematuse kurioosumina. Arvamus, mis on praegustele tavalistele inimestele arusaadavalt vale, võimaldab elada hetke targutavat suurelisust.

Toonases vaates nähti arvutit ainult arvutamise tööriistana. IBM-i juht peegeldas juba toona tärganud ootust, et masinlik võimekus ületab inimest arvutamises. Sestap see lihtsalt arvutab kõik maailma arvutusprobleemid kiiresti ära ja selliseid masinaid vajavad vähesed. Sama loogika võib kehtida suurte tehisintellektisüsteemide puhul. Palju suurem turg on kompaktsetele tehisintellekti-lahendustel. Sellistel, mida on õpetatud tegema konkreetset tööd näiteks natuke võimekamas sülearvutis.

Näited on juba olemas. Nende märkamiseks tasub vaid mõelda, mis varjub palju uudiseid põhjustanud Open AI loodud keelemudeli GPT lühendi taga. Kolmesõnaline mõiste algab kahe lihtsalt tõlgitava sõnaga generative ja pre-trained ehk "ette treenitult sepitsev". Kolmas sõna transformer tähistab TI-meetodit. Seega, piisava protsessori võimekusega arvutis jooksutatakse mitmesuguseid ette õpetatud TI-mudeleid, mis sepistavad tööandja soovitud ülesannetele lahendusi.

Selline tehisintellekt sarnaneb töötajale kahes olulises mõttes. Esiteks oskab ta teha inimese tööd. Teiseks keskendub ta olemasolevale ega õpi uut juurde. Tehisintellekti mudelite õpetamine, täiend- ja ümberkoolitamine on suured ja kallid tööülesanded. Lisaks kordades võimsama arvutiplatvormi vajadusele tähendab see kokkupuudet vahepeal muutunud maailmaga ehk tööd uute andmekogudega endisest võimekamal tehnoloogilisel platvormil.

Olgu näitena toodud GPT-3 mudeli treenimine, mis nõudis 175 miljardi parameetriga mudeli jooksutamist superarvutil. Töösse kaasatud protsessorite arvu pole avalikustatud, aga oletatakse, et 1024 võimsa graafikaprotsessoriga superarvutil kuluks sarnasele ülesandele 34 päeva. Metafoorseks "õppematerjaliks oli kahe terabaidine andmekogu. Kes soovib seda ise teha, arvestagu pelgalt arvutivõimsuse rendiks umbes 4,2 miljoni dollarini küündivat kulu.

Praktikas neid teadmisi nii "odavalt" ei saa. Open AI senised kulud on üle 10 miljardi dollari ja Microsoft maksis just äsja väikese osa eest 10 miljardit juurde. Sellega saavutatati pelgalt praegune tase. TI tarkuse kasvatamise kulud on märgatavalt suuremad. Järgmise GPT mudeli arendamisel arvestatakse juba 100 triljoni parameetriga. Taolist suutlikkust nii rahas kui ka teadmistes omavad tõesti vahest "ainult viis" organisatsiooni.

Lõpptulemusena loodud mudelid oleks siis need inimesi asendavad päris "töötajad". Näiteks on saadaval arvutisse laetavaid pildiloomise mudeleid. Nendega ilmselt proovitakse esmalt täiendada ja siis asendada illustraatorite tööd. Näiteid leidub juba paljudest loometööga seotud valdkondadest.

See toobki tagasi inimeste õppimismotivatsiooni juurde. Tehisintellektil põhinev töötaja on küll võimekas, aga ikkagi piiratud võimekusega. Maailm muutub. Ajas langeb TI-töötaja kasulikkus Sarnaselt inimesele. Uue tehisintellekti koolitamine või ostmine on kulukas. Seda ei tehta ja tõenäoliselt hakkab ka tehisintellektidest koosnevas töötajaskonnas domineerima keskpärasus.

Palju vabamalt valida saavatel inimestel on seega veel võimalus. Loomulikult ainult neil, kes tahavad ja oskavad õppida.

Esmaspäevast neljapäevani võib Kristjan Porti tehnoloogiakommentaari kuulda Raadio 2 saates "Portaal".