Tehisintellekt ei ole enam tulevikutehnoloogia, vaid igapäeva töövahend. Siiski on üleval küsimus, kuidas kasutada AI-d nii, et see toetaks teadustööd ja õpetamis, ilma et kaoks inimese enda panus ja kriitiline mõtlemine. Vestlesime sellest TalTechi teadlase Sven Nõmmega.
Kuidas oled sina oma töös tehisintellekti juba kasutanud või kus näed, et AI võiks sind tulevikus kõige rohkem aidata?
Õpetamisel piiran kolmandate osapoolte tööriistade kasutamist. Seni on kõikide üliõpilaste ülesannete hindamine toimunud ilma tehisintellekti kasutamiseta. Kuid oma kursustel õpetan, kuidas arendada ja programmeerida tehisintellekti vahendite süsteeme. Oma isiklikus teadustöös olen ka ise arendanud mõned tehisintellekti vahendid. Nende tööriistade väljund annab mulle tulemused, mida ma avaldan.
Viimasel ajal olen pööranud tähelepanu ka tehisintellekti teooriale ja uuenduslikele tehnikatele selles valdkonnas. Kasutan teksti parandamise vahendeid ja koodi genereerimist valdkondades, kus pean vormindama väljunditulemusi või looma kõrgekvaliteedilisi graafikuid.
Hiljuti olen hakanud kasutama ka tööriistu, mis aitavad leida ja kaardistada artikleid kirjanduse ülevaatamiseks. Administratiivtöödes kasutan AI tõlkevahendeid ainult selleks, et mitte kirjutada sama teksti kaks korda erinevates keeltes. Aeg näitab, kas suudan neid proportsioone säilitada või pean leidma uue tasakaalu AI-põhiste vahendite kasutamises ja mittekasutamises.
Milline on olnud sinu suurim „ahhaa-hetk” seoses tehisintellektiga viimase aasta jooksul?
Vahetult enne eelmise aasta jõule tegelesin ma kõrgedimensiooniliste sensoritega ja avastasin, et minu kood ei töötanud teatud arvutiarhitektuuridel. Esmalt arvasin, et tegemist on mäluprobleemiga, kuid otsustasin oma kahtlust kontrollida ülikooli poolt pakutava ChatGPT EDU teenusega. Olin üllatunud viimase versiooni järeldusvõimest. AI abil mõistsin, et probleemi põhjustasid erinevad riistvaraarhitektuurid, ja AI suutis pakkuda välja alternatiivse koodi, mis ei sõltu GPU tüübist.
Hiljuti näitas üks minu doktorant, kuidas ta integreeris oma arendatavasse töövoogusse veel ühe populaarse AI-põhise tööriista. Eraldi võttes ei olnud see ahhaa-hetk, kuid kui ma ühendan selle tähelepaneku ahhaa-hetkega ja sellega, mis viimase aja jooksul on muutunud, siis on edasiminek olnud tohutu. Ma ei küsi kelleltki, milline olukord on viie aasta pärast. Küsimus on pigem selles, mis juhtub tehisintellekti valdkonnas ühe aasta jooksul. Veidi lohutavam on see, et ma näen endiselt, et teadlased pööravad palju tähelepanu masinõppe põhialustele.
Mis on sinu jaoks tehisintellekti kasutamisel kõige olulisem põhimõte või piir, millest kinni pead?
Minu töö tulemus peaks olema minu enda panus. Teksti esialgne versioon on alati minu kirjutatud. Koodi põhilised (uudsed) komponendid on samuti minu poolt koostatud ja ma loen läbi kõik artiklid, mida tsiteerin. Arvan, et samast põhimõttest peaks lähtuma kõikvõimalikel otstarvetel AI-kasutamine. Tehisintellekti kasutamisel peab inimene suutma säilitada kriitilise mõtlemise ning tegema kindlaks, et valminud töö, ülesanne või otsus on lõplikult siiski inimese enda ja mitte loovutama täielikult autonoomia AI-le.
Mida peaks üks ülikool sinu arvates AI-ajastul kindlasti hästi tegema, et toetada nii inimesi kui ka kvaliteeti?
Ma arvan, et AI toetuse osas teeb meie ülikool rohkem kui piisavalt. Pakub infrastruktuuri (nii riistvara kui ka tarkvara tasandil), korraldab seminare ning annab juhiseid ja koolitusi. AI on kiiresti arenev valdkond ja mõned vahendid, mida me praegu kasutame, võivad aasta pärast olla juba vananenud, kuid seminaride, AI-championide ehk selle tehnoloogia rakendamise eestvedajate ja koolituste süsteem jääb alles ja toimib töövoona, mille kaudu edastatakse informatsiooni, jagatakse kogemusi ja pakutakse võimalusi toetada ülikooli inimesi nende muutustega kaasakäimisel. Kus meil on puudujääke, on teadlikkus riskidest, mis kaasnevad liiga paljude ülesannete delegeerimisega AI-le.
Õpilased peaksid olema teadlikud, et korduvate harjutuste puudumine mõjutab negatiivselt nende õpinguid. Samuti peab tagama, et õpilane mõistab ning tegelikult ka omandab teadmised ja oskused, milleks nad mingit eriala õppima tulid. See on koht kus nii meie ülikool kui ka enamus õppeasutusi ülemaailma hetkel seisavad silmitsi väljakutsega, mis nõuab tõsist tähelepanu. Ja muidugi peame säilitama vähemalt ühe mitte-AI-õppesuuna neile, kes soovivad klassikalisemat lähenemist haridusele ja teadustööle.
Mul on hea meel, et AI-FTK on aidanud kaasa selle teadmiste jagamise ökosüsteemi loomisele. Kahtlemata oli 2025. aasta huvitav aasta. Fookustippkeskuse vastutusalasid kohandati, seminarid said mõningase populaarsuse, tekkisid esimesed rahvusvahelised kontaktid ja iga-aastane seminar kasvas ning ühendas meie ülikooli avaliku sektoriga. Loomulikult toob selle uue struktuuri juhtimine ülikoolis kaasa mõningaid väljakutseid. Vaadakem, kuhu see aasta meid edasi viib.