• Juturoboti tekstiloome potentsiaali ei tohiks kasutada asjatuks hirmutamiseks.
• Kirjutajad ja kirjutamise õpetajad ei peaks laskma robotitel enda eest otsustada, millised on head tekstid.
• Objektiivsed hea teksti omadused võivad kultuuriti erineda ning eesti kõrghariduse kontekstis tuleks neid veel uurida.
• Kirjutamine on sotsiaalne ja õppimisele suunatud tegevus, mille puhul on oluline protsessikeskne lähenemine ja tähenduslike kirjutamisülesannete kavandamine.
• ChatGPT ei tühista akadeemilist uurimistööd ega võta ülikoolis võimust.

Hirmu ilusad suured silmad

Märkimisväärsed saavutused tehisintellekti arendamises ning eriti juturobotid, sh ChatGPT, on viimasel ajal pakkunud palju kõneainet. Muidugi on see ootuspärane, sest tegu on võimsa ja uuendusliku tööriistaga, mis on kõigile võrdlemisi hõlpsalt ligipääsetav. Juturoboti tulekuga kaasnenud elevuse kõrval on sellega siiski seotud ka mitmetahuline probleemistik, mis hõlmab nii tehnoloogilisi, ühiskondlikke kui ka eetilisi küsimusi.

Üks ehk enim muretsema panev aspekt ChatGPT juures puudutab haridust, eriti teravalt just kõrgharidust ja akadeemilist maailma, sest üliõpilaste kirjalikel töödel - mida nüüd suutvat toota ChatGPT - on tavapäraselt olnud oluline kaal õppijate teadmiste ja nende väljendamise kvaliteedi üle otsustamisel. Samuti on kirjaliku eneseväljenduse oskus hädavajalik teadlastele, kelle edukust hinnatakse mh teaduspublikatsioonide alusel.

Juturoboteid puudutavatest aruteludest kohalikus arvamusruumis puudust ei ole². Siiski näeme akadeemilise väljendusoskuse uurijate ja õppejõududena, et neis diskussioonides ei ole eriti püütud mõtestada seda, mis üldse on kirjutamine ülikooli kontekstis ning kas ja kuidas mõjutab ChatGPT tulek siinmail kirjalike tekstide koostamist ja esitamist.

Veelgi enam, väga oluline on aruteludes silmas pidada kohalikku (kultuuri)tausta ning keskenduda eestikeelse kõrghariduse tingimustes eelkõige sellele, millised üldse on eesti akadeemilised tekstid¹ ning millistele tunnustele peaksime neis tekstides tähelepanu pöörama, et meie kohalik kirjutamistraditsioon ei mattuks ingliskeelsest robotist mõjutatud tekstide alla.

Niisiis on hakanud õppejõudude õudus(?)unenägudesse hiilima hirmuäratav ChatGPT, mis (või hoopis kes?) tudengite eest nende kirjalikud tööd heal või väga heal tasemel valmis kirjutab. Võib tunduda, et üliõpilased ise ei pea tegema enam muud pingutust, kui kirjutama paarirealise viiba ehk prompti, mille põhjal robot teksti välja võlub. Juba on näiteid juturoboti genereeritud tekstidest, mis on väidetavalt võrdväärsed hea või lausa väga hea üliõpilastööga.

Muide, tehisintellekti võimed hindaja ära petta ei piirdu ainult tekstiga, nt võitis hiljuti Sony World Photography konkursil auhinna Boris Eldagsen, kes tunnistas, et oli oma konkursitöö loonud tehisintellekti kasutades.

Üleüldist hirmu võimendavad meedia poolt mõnuga provokatiivselt sõnastatud pealkirjad, nagu "Kas tehisintellekt tühistab kirjaliku uurimistöö?" või "Tehisintellekti areng toob tagasi suulised eksamid. Mis veel muutub?". Lisaks sellele, et tegelikult on nende artiklite fookus sageli hoopis mujal, on seesugune sensatsioonihimu ka mõttetu ja tekitab segadust. Palju olulisem oleks teemat lahates lähtuda sellest, missugune roll on kirjutamisel kõrghariduses ning kuidas sellele nüüd, juturobotite ajastul, läheneda.

Tekst ei ole lihtsalt õiged sõnad õiges rivis

ChatGPT väga suur üldistusoskus võimaldab koostada kasutaja sisestatud viipade põhjal mitmekülgseid asjalikke tekste. Ka kvaliteetse teadusartikli kirjutamine on ChatGPT-le igati jõukohane, nagu tõestasid näiteks briti teadlased eesotsas Debby Cottoniga St Marki & St Johni Ülikoolist

Tuleb muidugi arvestada, et ChatGPT antud tekst võib küll esmapilgul näida sisukas, kuid tegelikult olla nonsenss. Esitatud faktide korrektsust tuleb alati hoolikalt kontrollida. See kehtib ka allikaviidete puhul, mida ChatGPT suudab enesekindlalt toota, kuid mis võivad olla lihtsalt suvalised väljamõeldised. Siiski vormiliselt on ChatGPT väljund selline, mille võiks vabalt originaalse üliõpilastöö pähe õppejõule hindamiseks esitada.

Eelöeldu valguses toob ChatGPT-suguse võimeka tööriista kasutamine tekstide koostamiseks vältimatult kaasa kuhjaga küsimusi, mis on seotud tekstiloome eri tahkudega.

Ühelt poolt puudutavad need küsimused lõpliku valmis teksti, st tekstiloome produkti käekäiku. Siia kuuluvad kahtlemata teksti keeleline kvaliteet ja korrektsus, vastavus nõutud vormile ja lugejate ootustele, aga ka plagiaadi ja autoriõigustega seotud aspektid. Viimaste puhul ootaks selgeid seisukohavõtte ja hea tava kokkuleppeid ülikooli tasandilt. Nendega on näiteks Tartu Ülikoolis juba algust tehtud.

Teiselt poolt on aga oluline mõista tekstiloome kulgu algusest lõpuni, st protsessi, ning mõtestada küsimusi, mis on seotud sellega, kuidas kirjutaja üldse jõuab n-ö nullist valmis hea akadeemilise tekstini. Muu hulgas tuleks vaagida, kui oluline on protsessis teksti sisuliste aspektide ja ülesehitusega tegelemine, eri allikatest info hankimine ja sünteesimine ning eelkõige oma argumentatsiooni ülesehitamine ja autori hääle leidmine.

Robot ei tea ega tohi ka otsustada

Tuleb märkida, et Eesti kõrghariduses on akadeemiliste tekstide kirjutamist pikalt peetud n-ö vaikimisi omandatavaks oskuseks. Selle teadlik, sh protsessikeskne õpetamine on meie kõrgharidusasutustes hakanud rohkem levima alles viimasel kümnel aastal. Veel paarkümmend aastat tagasi tuli üliõpilastel referaatide, esseede ja lõputööde kirjutamise oskused omandada passiivselt vaid valmis tekstide eeskujule toetudes.

Seetõttu pole meil seni kinnistunud selget arusaama sellest, milliseid aspekte akadeemiliste tekstide puhul väärtustada. Muidugi võib igaühel olla oma arvamus hea teksti omadustest, kuid objektiivseid hea teksti tunnuseid on keerulisem sõnastada ning neid tuleks eesti kõrghariduse kontekstis veel uurida. Kuna aga ingliskeelsete akadeemiliste tekstide omadused on nn angloameerika traditsiooni kujul hästi kirjeldatud, siis on teatud universaalsete angloameerikalike joonte tähtsustamine ka Eesti akadeemilises ringkonnas suhteliselt levinud. Näiteks rõhutatakse oluliste tunnustena süstemaatilisust, täpsust, impersonaalsust, neutraalsust, objektiivsust.

Samas ei ole inglise keelele sobivad võtted ja konstruktsioonid teiste keelte puhul alati kohased. Eesti doktorandide hulgas hiljuti tehtud ulatuslikus uuringus tuli selgelt välja, et doktoritööd kirjutavad noorteadlased tajuvad inglise keelest üle võetud keelemustreid probleemina.

Eriti teravalt tõusetub küsimus eestikeelse akadeemilise teksti tunnustest praegu, mil ei ole kindlat teadmist sellestki, millistele kirjutamistavadele tuginevad juturoboti koostatud tekstid. Muidugi lähtub ChatGPT pelgalt statistilistest andmetest ja väljastab seda, mida võimaldab roboti aluseks olev keelemudel.

Mudelis on aga sees kogu kättesaadav internet, mistõttu ei ole mõistlik eeldada, et ChatGPT-st saaks suurema pingutuseta kätte sellise akadeemilise teksti, mis sobitub ilma oluliste muudatusteta just siinse olukorra ja tavadega. Isegi kui pealiskaudse mulje põhjal tundub, et juturoboti tekst kõlbab küll, siis teadlastena on meie vastutus juhtida tähelepanu peenematele nüanssidele.

Lõõpuks ei ole hea mõte lasta robotisugusel tundmatul suurusel otsustada ei seda, mida, ega ka kuidas me kirjutajatena tahame midagi öelda.

ChatGPT-st hea teksti saamine nõuab üliõpilaselt erioskusi

ChatGPT võimaluste ja ohtude valguses ei ole vähetähtis ka see, milliseid teadmisi on vaja üliõpilasel selleks, et vajalike tunnustega, s.o hea tekst robotit kasutades tekitada. Siinkohal võime jätta sisuküsimuse hetkeks tagaplaanile ja keskendudagi esialgu teadusteksti kui tekstiliigi tunnustele.

Nimelt selleks, et kirjutada või lasta juturobotil genereerida mingi kindla tekstiliigi, näiteks essee, uurimisraporti või bakalaureusetöö esindaja, peavad kasutajal olema detailsed metatekstilised ja -lingvistilised teadmised selle tekstiliigi tunnuste kohta. Ta peab teadma, milline peaks olema teksti struktuur (st millised peatükid, aga ka millised sisulised funktsioonid peaksid olemas olema), kuidas tuleks esitada argumente, milliseid võtteid peaks kasutama oma väidete pehmendamiseks, lugeja kaasamiseks või muudele tekstiosadele viitamiseks, milliste vahenditega tagada just sellele tekstiliigile omased sidususvõtted.

Kõiki neid detaile peaks tudeng juba viipa koostades või hiljemalt tehistekstiga edasi töötades oskuslikult arvesse võtma. See tähendab, et kui üliõpilane kirjutab algusest peale ise, saab tekst vajalikud jooned protsessi käigus – teksti pidevalt täiendades, kohendades, ümber kirjutades, ent juturobotit kasutav tudeng peaks neid tunnuseid teadlikult otsima, et veenduda, kas pakutud tekst on kindla ülesande raames esitamiseks sobilik.

Järeltöö tekstiga tundub lihtne, aga kas ikka on, ja kas see tagab soovitud tulemuse? Komistuskiviks võib saada näiteks üliõpilase ülemäärane enesekindlus, mis ei võimalda päris adekvaatselt hinnata oma või roboti töö headust. Seletus peitub üldinimlikus Dunningi-Krugeri efektis, mis on levinud ka üliõpilaste seas.

Tegu on nähtusega, kus väiksemate teadmiste ja oskustega inimesed ei ole oma puudustest teadlikud ning hindavad seetõttu oma võimeid ja sooritust paremaks, kui need tegelikult on. Ilmselt toimib see efekt ka tekstide puhul, mis ei ole küll üliõpilase enda genereeritud, kuid mida ta oma nime alt esitab.

Siia lisandub veel liigse usalduse mõju: kui ühiskonnas levivad müüdid sellest, et ChatGPT-st saab suurepäraseid kõrgkooli tasemel esseid ja kokkuvõtteid, siis väheneb tõenäoliselt ka üliõpilaste valvsus. Robottekstidesse suhtutakse kriitikavabamalt, vaevumata neid põhjalikult üle vaatama ja neisse muudatusi tegema. Nii selgubki, et kui üliõpilane on saanud robotist teksti, mis tundub tema jaoks piisavalt hea, siis õppejõu arusaam headuse kriteeriumidest võib olla mõnevõrra erinev.

Teadusteksti kirjutades tuleb alati arvesse võtta ka erialasiseseid kokkuleppeid ja nüansse. Arvukad uurimused on näidanud, et valdkondade lõikes on akadeemiliste tekstide vahel olulisi erinevusi, millest kõrvalekaldeid asjatundja pilk kohe märkab. Sellise valdkonnatruu teksti promptimiseks juturobotist peab "kirjutaja" olema eriala sees vähemalt mõnda aega tegutsenud ja omama juba mõningast eksperditeadmist.

Oma senise õppejõukogemuse pinnalt võime kinnitada, et paljudel tudengitel, eriti just äsja ülikooli tulnutel, puudub selge arusaam sellest, milline peaks valitud eriala sees üks hea akadeemiline tekst olema. Siinjuures on oluline, et üliõpilased saaksid õppejõult selle kohta piisavalt juhatust. Vastasel korral satuvad kirjatöödes tähelepanu keskmesse eelkõige teksti pindmised omadused, nagu sõnavara ja grammatika.

Kui aga ka õppejõud lähtuvad tekste hinnates samuti vaid neistsamust pindmistest omadustest, siis on ChatGPT tekstidel päris suur potentsiaal meid lollitama ehk lolliks tegema jäädagi. Keeleliste parameetrite poolest ei pruugi ChatGTP oskused tõesti inimeste omadele alla jääda. Seevastu üliõpilase kui iseseisva mõtleja ja argumenteerija võimeid need teksti aspektid kuigivõrd ei näita.

Kirjutamine on teekond

Akadeemiliste tekstide kirjutamine, nagu igasugune kirjutamine üldiselt, on oma olemuselt sotsiaalne tegevus. See tähendab, et ühtegi teksti kirjutamist nõudvat ülesannet ei tohiks kavandada lihtsalt teksti enda pärast. Kirjutamine toimub alati laiemas sotsiokultuurilises sfääris, kus olulisel kohal on suhtlus: oma ideede ja seisukohtade esitamine lugejale ning teiste ideedega diskussiooni astumine on kirjutamise loomulik osa.

Lisaks sellele on uurimused näidanud, et kirjutamine õnnestub paremini, kui ülesanne on kirjutaja jaoks tähenduslik ja ta tunneb end kaasatuna laiemasse erialasesse diskussiooni.

Ülikoolis kirjutamise laiem eesmärk on alati õppimine: kirjutamine õppimise pärast. See on vahend, mis aitab üliõpilastel uusi ideid ja nähtusi paremini läbi tunnetada, sünteesida erinevad teadmisi ning arendada teadmistele tuginedes välja oma seisukohad. Kirjutamise käigus õppimist toetab omakorda protsessikeskne kirjutamine, mis tähendab teksti mitmekordset läbikirjutamist. Seejuures on meil õppejõududena võimalus ja kohustus tagada üliõpilastele toetav õpikeskkond.

Kirjutamine on küll aeganõudev protsess, kuid vaid nii saab toimuda sügavam õppimine, mille tulemusel omandatud teadmised on püsivad ja aitavad lahendada tegelikke probleeme. On üsnagi selge, et juturoboti tekste kasutades ei anna üliõpilased endale võimalust osaleda oma eriala mõtte- ja vestlusruumis ega ka õppida. Lihtsustatult jääb nende haridus selliselt kängu.

Siinkohal on vastutus eelkõige õppejõududel teha üliõpilastele selgeks, miks on kirjutamine neile kasulik. See saab edukalt toimuda toestava suunamise käigus, kus õppejõud mitte ainult ei anna kätte kirjatöö ülesannet koos tööjuhisega, vaid keskendub koos õppijatega mõtestatult teksti loomise igale sammule. Sealjuures on oluline ka õppija (samuti õppejõu) pidev refleksioon oma tegevuse üle: miks ma seda ülesannet teen, mida ma sellega saavutada soovin, kuidas mul sel teel parasjagu läheb. Mingi (kirja)töö nõudmine üliõpilastelt ja samamoodi selle esitamine üliõpilaste poolt üksnes hinde saamise pärast on eilne päev.

Selle nurga alt vaadatuna polegi taunitav, kui üliõpilased kirjutamisprotsessi käigus ka juturobotit kasutavad. Juhul kui nad saadud algtekstiga mõtestatult edasi tegelevad ja seda oma teadmistega sünteesivad, on ChatGPT pigem tõhusa tööriista rollis. Seda võib võrrelda kasvõi õigekirjakontrolli või automaatsete sõnastuspakkumistega tekstitöötluses.

Lisaks võib ChatGPT-st saadud tekst aidata üle saada kirjutamiskrambist, mis tekitab üliõpilastes sageli asjatut stressi. Protsessikeskselt lähenedes on õppejõul võimalik jälgida ja suunata seda, kuidas üliõpilased juturoboti abi kasutavad.

Kolle pole päriselt olemas

Niisiis, ChatGPT ajastu tulek ei tähenda kindlasti seda, et kirjalik uurimistöö sureb välja. Üliõpilane ei ole veel ekspert ja ChatGPT abiga pole tal ka erilist lootust eksperdiks saada, vaid ainult kaheldava väärtusega teksti genereerida. Küll aga on üliõpilastel võimalik ülikoolis õppida kriitilist mõtlemist ja oma eriala tavasid ning selle käigus eksperdiks kujuneda. Vaid nii tekib üliõpilastel pädevus hinnata erineva informatsiooni paikapidavust, sh ChatGTP genereeritud teksti kvaliteeti.

Õppejõududele on praegune olukord suurepärane võimalus oma õpetamise eesmärk ja meetodid ümber mõtestada. Keegi ei taha ju olla mõttetu õpetaja. Üliõpilaste motiveerimine on alati olnud oluline, kuid praegu läheb selleks vaja ajakohasemaid võtteid.

Soovitame küsida õppijatelt kvaliteetseid tekste, mitte lihtsalt vormitäiteks sobivaid kirjaridu. Kvaliteetsete tekstide saamiseks aga tuleb üliõpilasi nende tekstideni jõudmisel toetada. Väärtustama peaks eelkõige lõpliku tekstiversioonini jõudmise protsessi, mitte üksnes lõplikku teksti ennast.

Juturoboti täielikku potentsiaali ja ka võimalikke ohte peame alles tundma õppima. Pole mingit mõtet külvata hirmu, nagu oleks juturobot siin, et kirjalik uurimistöö tühistada ja õppejõududelt töö võtta (vt ka Bill Gatesi ähvardus õpetajate tuleviku kohta). Selle asemel tuleb hoopis leida parimad viisid, kuidas tehisintellekti pakutavaid võimalusi kõige mõistlikumalt ära kasutada.

Erinevalt robotist on luust ja lihast ning päris närvivõrkudega kirjutajal võimalik sügavamal tasandil mõtestada, millistele tavadele peaks loodav tekst vastama, et see sihtrühma hulgas soovitud eesmärgi saavutaks. On üsna kindel, et selline metatasandi mõtlemine saab tehisintellekti ajastul üha olulisemaks, sest just see eristab inimese loodud teksti roboti omast.

Artikkel põhineb 20. rakenduslingvistika kevadkonverentsil "Keel ja keelekasutajad" peetud ettekandel "Perspectives from the academic writing community on the impact of Generative AI: a discussion".

¹ Kasutame siin terminit "akadeemiline tekst" tähistamaks kõiki pikemaid ja lühemaid kõrgkoolides kirjutatavaid arutlevaid tekste.

² Vt nt TÜ akadeemilised arutelud I osa ja II osa, Andres Karjus TLÜ saates "Ekspert eetris", Kristjan Port ja Oliver Laas TÜHI jututoas, EKI keeletehnoloogid Eleri Aedmaa ja Helen Kaljumäe, Kurmo Konsa, Aarne Ruben jpt.