Tehisaru on tulnud, et jääda. Suurte keelemudelite põhised tekstisüntesaatorid oskasid veel hiljuti pakkuda vaid järgmist sõna või heal juhul järgmist lausekatket, tuntud kui autocomplete. Nüüd saavad nad juba hakkama ka kõikvõimalike muude praktiliste ülesannetega. Kirjutavad jutukesi, e-kirju, avaldusi, teevad kokkuvõtteid, viitavad aina paremini ka allikatele, lahendavad tekstülesandeid ning kirjutavad keskpäraseid esseesid ja kirjandeid – ja kui hästi küsida, siis või-bolla isegi päris häid.

Siin on oluline erinevus: ilma sisendita (ingl prompt) ei tee nad üldse midagi. Lühike sisend annab üldsõnalise väljundi ja toodab tapeeti. Täpne, ekspert-teadmisest kantud, sihtgrupi ja stiili defineerinud sisend annab üldjuhul parema väljundi. Sama kehtib ka nüüd juba fotorealismi küündivate pildigeneraatorite puhul.

Tehisaru-kriitikud kipuvad olema inimesed, kes proovisid paar korda midagi üldist küsida, said üldsõnalise väljundi, ja otsustasid, et neil pole selle teema pärast vaja muretseda. Tegemist on mingi järjekordse varsti lõhkeva tehno-mulliga, mingi väikese trendiga, mis peagi mööda läheb. Tehisaru suurte keelemudelite kujul on siiski pigem midagi interneti või kalkulaatori leiutamise momendi moodi.

Kui taskukalkulaatorid said laialt kättesaadavaks, arutati samuti, kas neid tohib koolis kasutada. Peast arvutamise õpetamine on siiani hariduse osa, aga ilma masina abil arvutamise oskuseta suuremat osa ameteid enam pidada ei saa. Vahepeal on küll kolinud sama masin nutitelefoni ja Excelisse. Selles suunas liigub ka tehisintellekt.

Neli valikut

Sisuliselt kõik haridusasutused algkoolidest kõrgkoolideni välja seisavad nüüd valiku ees, kuidas edasi minna. Õpilased ja tudengid kasutavad erinevaid tehisaru rakendusi juba nagunii. Loogiliselt on neli varianti ja ükski neist pole absoluutselt õige või vale. Tegemist on rohkem visiooniküsimusega: milline üks kool haridusasutusena soovib olla.

Esimene valik on ignoreerida ja teha mitte midagi. Teadliku otsuse vältimine tähendab sisuliselt selle vaikimisi valiku tegemist. Teine on informeeritud ignoreerimine. Saada küll aru, et tekstirobotid võimaldavad küll kõikvõimalike kirjatööde automaatset tootmist, kuid võtta seisukoht, et õppija peab ise otsustama, kas ta tahab seda kasutada, või midagi ise päriselt selgeks saada.

Kolmas variant on võtta vastupidine seisukoht: kuna ei saa enam eeldada ega kontrollida, et inimõppur on oma töö kirjutanud, tuleb (kontrollimata keskkonnas loodavad) kirjatööd õppekavast välja võtta. Tean õppejõude, kes on läinud ka seda teed. Neljas on kirjutamist siiski mitte ära kaotada, aga teha ülesanded nii huvitavaks, et õppija lihtsalt eelistab neid ise teha.

Kõik muud viisid edasi minna on nende variatsioonid. Igal variandil on oma plussid ja miinused. Millised need on?

Esimene, mitte millegi tegemine, on kõige lihtsam ja odavam. Miinus on kasvav ebavõrdsus hindamisel. Samal pulgal hinnataks õppijate ja tudengite töid, millest ühed on genereeritud mõne hetkega ja teiste kallal võib olla töötatud päevi. See võib tekitada õigustatult ka rahulolematust. Pikemas plaanis langevad õppetulemused, sest suure osa oskuste ja teadmiste omandamine vajab mõtestamist ja lihtsate ülesannete korduvat harjutamist.

Sama head tulemust ei pruugi anda protsess, kus õppija annab need järjest masina teha ja ainult heidab tulemustele pilgu peale. Nende teemade eiramisel on ka ühiskondlik ohukoht: tehisaruga seonduvad riskid vajavad täiesti uut digipädevust ja kriitilist mõtlemise uuenduskuuri. Riskide all ei pea ma siin silmas hüperboolset TI-apokalüpsist, vaid reaalseid ohte, nagu libauudiste levikut ja ühiskonna infokultuuri mõranemist.

Lisaks, kui õppijatele ei õpetata tehisaruga koostöös töötamist ja rakenduste sihipärast kasutamist, on nende positsioon hiljem tööturul nõrgem võrreldes nendega, kellele neid asju juba õpetatakse. Kui täiskasvanud õppija näeb, et kool ei anna talle vajalikke oskusi, otsib ta parema kooli. Olles koolitajana selle kevade jooksul suhelnud mitmete avaliku sektori asutuste ja erafirmadega, ei näe ma võimalust, et need oskused ei saaks ja jääks tööturul püsivalt oluliseks.

Teine variant on sõnaselgelt mõista anda, et see on õppija enda asi, kas ta soovib midagi ise õppida ja selgeks saada, või laseb teha oma tööd masinal. Õppekavasid ega hindamist ei muudeta. See võib töötada valdkondades, kus õpetatakse täiskasvanud inimesi. Vähem tõenäoline on selle edukas rakendamine laste peal, kes ei pruugi olla veel pädevad selliseid valikuid langetama. See on jätkuvalt odavam variant, aga rakenduvad kõik muud esimese variandi miinused.

Kolmas võimalus on eemaldada õppekavadest kõik kirjutamisülesanded, mida ei tehta klassiruumis õppejõud-valvuri valvsa silma all, või asendada need näiteks suuliste eksamitega. Kontrollida tehisaru kasutamist ei saa. Seega ei sobi enam ülesanded nagu uurimistööd, lugemispäevikud, loomingulised kodutööd. Ääremärkusena võib kasutust vaistlikult aimata, aga selle tõestamine on põhimõtteliselt võimatu ja tehnoloogiliselt mõttetu.

Lahendus on natuke kallim kui esimene ja teine variant, sest nõuab õppeainete ja -kavade kohendamist. Hindamine tuleb ilmselt mingis mõttes võrdsem. Kui seda lähenemist rakendada absoluutselt, võib aga paratamatult jääda mulje, et keskmist õpilast või tudengit tulebki rangelt kontrollida, sest muidu teeb ta kindlasti sohki ja viilib. Õppija võib seda suhtumist tajuda ja teha omad järeldused.

Miinused on, nagu eelmistes variantides, õppijate puudulik ettevalmistamine tööturu mõttes, aga ka päriselt lugemist-kirjutamist nautivate õppijate demotiveerimine ja suurem õpetajate töökoormus – suulised eksamid ja klassikirjandite kontroll võtab aega. Pehmem variant sellest oleks kirjatööd alles jätta, aga sisse viia kodutööde suuline lisakontroll vestluse või ettekande vormis. Jällegi tähendab see rohkem lisatööd, aga plussina võib see arendada õppija esinemis- ja väljendusoskust.

Neljas variant sisaldab samuti õppekavade ja ainetes kasutatavate meetodite ümbertöötamist, aga pigem eesmärgiga õppijat motiveerida – nii hästi, et ta lihtsalt eelistab ise kirjutada, ja tekstirobotit kasutab pigem kirjutamise abilise kui asendajana.

Teisisõnu, akadeemilist kirjutamist ootaks uuenduskuur. Hindamine lähtub ausõna peale kokku lepitud mängureeglite järgmisest. See poleks midagi uut näiteks võõrkeele-õpetajatele, kelle õuele tuli tehisaru juba aastaid tagasi masintõlke kujul. Muidugi saaks kõik koduülesanded Google Translate'iga ära teha, aga selle lauskeelamise asemel on olnud mõttekam õppijatele seletada, millal seda tasub kasutada ja millal mitte.

Sama kehtib ka generatiivsete keelemudelite puhul. See aga eeldab, et õppijat õpetatakse ka tegelikult neid tööriistu hästi ja otstarbekalt kasutama, mille tulemusel mõistetakse nende võimalusi, piiratusi, ohte ja rakendusi. Teenäitajad võivad siin olla ka näiteks humanitaarteadused, filosoofia ja semiootika. Tegemist on tehnoloogiaga, mille kasutamisel kuluvad ära oskused argumentatsiooni ja eneseväljenduse ning allikakriitika alal. Neid on vaja nii hea sisendi kirjutamiseks kui ka väljundi hindamiseks.

Kirjeldatud võimalus on neljast kõige kallim, sest nõuab õpetajate koolitamist ja õppekavade ning hariduse ümbermõtestamist. Samas on seda teed minejatel tõenäoliselt võimalik saada pikemas plaanis konkuretsieelis, seda nii koolina riigis kui ka riigina Euroopas.

Küsimused vajavad vastuseid

Oluline on aga mõista, et ühegi valiku puhul ei saa läheneda tehisaru kasutusele mustvalgelt. Selle kasutamine, eriti keelemudelite puhul, pole mitte sisse-välja lüliti, vaid sarnaneb keeratavale helivaljuse nupule.

Skaala vaiksema otsa ilmestamiseks kirjutasin selle teksti ise, aga küsisin ChatGPT-lt paari sünonüümi. Volüümi maksimumina keeratuna ütleb aga õpilane masinale, "kirjuta mulle mingi kirjand", ja esitab õpetajale esimese väljundi. Nende kahe vahel on kõikvõimalikke kombinatsioone, nagu teksti aluse genereerimine (tihti praktiline), ideestamine, oma teksti tagasisidestamine, õigekirjakontroll jpm. Lisaks on need võimekused edaspidi kättesaadavad otse Office'i ja Google Docs'i tööriistaribalt.

Tallinna Ülikoolis toimus veebruaris-märtsis minu vedamisel tehisintellekti teemal neli õppejõudude koolitust. Selle järel korraldasime ka väikese küsitluse Vastanud 83 õppejõust oli enamik ühel meelel, et õppekavad vajavad uuendusi, ja see on teema, kus kaasa peaks mõtlemad kõik, õppejõust ja instituudist kuni haridusministeeriumi ja valitsuseni välja.

Küsitluse viimane küsimus esitas seitse hüpoteetilist kasutus-stsenaariumi üliõpilastööde kontekstis, selle sama tehisaru-valjuse nupu võtmes. Selles küsimuses olid seisukohad seinast seina, alates igasuguse kasutuse automaatselt plagiaadiks pidamises (seda küll vähemuses), kuni selleni, et kõik kasutusviisid peaks olema lubatud.

Võib arvata, et palju erinevaid vaatenurki leiab ka kooliõpetajate hulgast. Vältida tuleks aga olukorda, kus õpilane või tudeng peab hommikul toimima ühes aines ühtede ja pärastlõunal teises aines kapitaalselt vastupidiste mängureeglite järgi. Vahepeal on ülikoolid küll välja töötanud esialgsed sisemised TI-juhised, ent arutelu tuleb jätkata

Näiteks ei saa mööda vaadata pigem eetilis-filosoofilisest küsimusest, kas õpetaja või õppejõud võib õppija esitatud tööd või teksti lasta tekstirobotil hinnata ja tagasisidestada. Käsu peale teeb näiteks GPT4 mudeli peal jooksev ChatGPT seda juba üsna adekvaatselt, muidugi jälle sõltuvalt sisendist ja käsust. Kui võib, kas õppijat peaks teavitama? Sarnaselt harjutuste genereerimisele võib ka see õpetaja aega palju kokku hoida.

Miinusena võib õppija või lapsevanem küsida, mis ta seal koolis käimisest saab. Samalt masinalt võiks ju siis ise ka tagasisidet küsida. Siin on ka teistpidine konks. Isegi kui õpetaja kirjutab ise tagasiside, aga õpilane tunneb, et see tagasiside pole tema ootustele vastav, võib tal tekkida kahtlus, ega õpetaja asemel ei teinud seda masin. Põhimõtteliselt on see ju võimalik.

Need kõik on küsimused, millega haridusasutused ja haridusega tegelevad struktuurid peavad paratamatult tegelema.

Ja see ei ole kõik...

Generatiivne tehisintellekt tegutseb mitmel elualal. Loodud on tekstiroboteid, pildimudeleid ning nüüd ka video- ja muusikageneraatoreid. Nagu iga uue tehnoloogia puhul, on ka sellel oma ohud ja riskitegurid.

Haridusasutuste roll peaks siin olema oma töötajaid ja õppijaid selles osas harida ja ette valmistada. Näiteks valeinfo levitamise potentsiaal on järsult kasvanud. Kõlavaid sotsiaalmeedia-postitusi, fotorealistlikke võltspilte ja autoriteetses toonis libauudiseid on võimalik toota sisuliselt lõpututes koguses. Kriitiline mõtlemine pole inimajaloos kunagi olnud nii vajalik kui praegu, sest me liigume kiiresti ajajärgu poole, kus pilt ja video pole enam usaldusväärne tõestusmaterjal.

Masinõppe mudelid on kõik treenitud mingite suurandmete peal, tihti pole isegi teada, mille peal. Paratamatult kanduvad aga genereeritud teksti ja pilti edasi eelarvamused, kallutatused ja muud treeningmaterjali iseärad.Sellega peab õppima arvestama ja seda võimalusel ennetama, et liikuda jätkuvalt võrdse ja võrdõigusliku ühiskonna suunas.

Tekivad ka täiesti uut moodi ohud. Ühe näitena kasutatakse keelemudeleid nagu ChatGPT ka koodi kirjutamisel. Nad on selles tihti üsna head, aga vahel luulutavad (hallucinate), pakuvad näiteks kasutada mõnda programmeerimiskeele paketti, mida pole olemas.

Hiljuti juhiti tähelepanu, et väga lihtne viis viiruste levitamiseks oleks analüüsida, mis on sagedasemad luulutatud soovitused, ja üles laadida samade nimedega aga pahavara sisaldavad paketid repositooriumidesse, kus need siis pimesi kasutamist ootama jäävad. Kohe muutuvad palju isikustatumaks ka automatiseeritud õngitsuskirjad. Proovige ise: kopeerige ChatGPT-sse mõne veebilehe sisu, kus teie nimi esineb, ja andke käsk seal leiduva info põhjal kirjutada libakiri kelleltki, keda seal lehel veel mainitud on.

Lisaks infoturbele ei saa mööda ka tehisaru röövkapitalistlikest aspektidest. Nii mõnedki keele- ja pildimudeleid, mis praegu reklaamtekstide kirjutajaid ja illustraatoreid tööta jätavad, on ilmselt arvestatavas mahus treenitud muu hulgas nende endi loodud (autoriõigustega) materjalide pealt. TI-firmad kasutavad konkurentsieelise saamiseks kohati küsitavatel viisidel kolmanda maailma tööjõudu. Nagu kõik suured tehnofirmad, salvestavad ja hoiustavad nad sinna juurde loomulikult kõiki teie andmeid, sealhulgas nt ChatGPT sisendeid.

Kokkuvõtteks

Probleeme seega jagub. Samas ei saa me kasutada neid vabandusena, et jääda passima, triivida otsustamatuses ja jätta investeerimata hariduse ja seega ühiskonna tulevikku. Jah, kapitalism ja maailm laiemalt pole ideaalne – selle artikli peal klõpsamise järel pakub Facebook teile tõenäoliselt TI-koolituse reklaami, teie seljas olev särk ja kingad on ilmselt Bangladeshis sentide eest tehtud, autod-bussid võimendavad kliimamuutusi ja ümbertöötlemata plastpakendid reostavad loodust.

Praegu hariduses tehisintellekti ignoreerida on sama, mis joosta paljajalu linna teise otsa piima ostma – ja siis tühjade kätega tagasi tulla, sest seda müüdi kahjuks ainult plastkotis.