Alates sellest, kui istuv president “TI-hüppe” välja kuulutas, on Tehnikaülikoolis käinud tohutu TI-promo. Välja on kuulutatud AI-tšempionide programm (naljakal kombel on siinkirjutaja ka üks neist – leiti, et keegi peab aeg-ajalt ka kriitilist häält tegema) ning kõikidele töötajatele reklaamitakse igat sorti selle valdkonna koolitusi.
Iseenesest on tore, et uute tehnoloogiatega tegeldakse – Tehnikaülikool peabki seda tegema (kes siis veel?). Ent kogu see õppetöö segilöömine AI-agentide ja “TI-assistentidega” on selgelt üle võlli läinud. Mõned punktid:
* LLMide lollikindlus jätab endiselt soovida. Seni, kuni kasvõi üks sajast vastusest on moodsa terminiga tööplönn (ehk näiliselt ilus, aga sisuliselt täielik jama), ei tohiks neid reaalses keskkonnas kasutada – ka siis, kui paljudel juhtudel ongi vastus reaalselt kasulik. Programmeerijad teavad, et kõige salakavalamad on loogikavead – programm töötab ja annab näiliselt õige väljundi, kuid vastus on vale. Praegu teevad LLM-id lollusi palju rohkem kui ühel korral sajast.
* Kõik TI-hüppe all promotavad LLM-id on omandvara ning ligipääsetavad võrgust. “Tee linnuke kasti ja me ei kasuta sinu andmeid”-juttu võib rääkida lasteaialastele. Ja omandvara aspekti võis näha ülikoolis mõne päeva eest, kui ülikoolile ostetud ChatGPT Edu litsentsid osutusid nii piiravateks, et olid suuresti kasutud. Õnneks seekord õnnestus mingid privileegid lahti saada, aga õppetund oli väga selge.
* Mõju üliõpilaste õppimisele, mõtlemisele ja kirjaoskusele on selgelt negatiivne. Olen praeguse SPEAIT kursuse raames külastanud kolleeg Kristjani läbiviidavaid seminare, kus tudengid ettekandeid teevad. Nii Kristjan pealikuna kui ka esinejad on iseenesest väga vahvad, palju annab juurde ka taustal toimuv tekstivestlus. Aga… Pea kõik esitlusslaidid on nähtavalt tehtud LLM-iga ning esinemises on see kohe näha. Ei ole vahet, kas slaidid on teinud LLM või teine inimene – oluline on see, et autoriks ei ole esineja ise. Ja kohe on ettekanne kramplik, puine ja sõnasõnaliselt slaidi tekstis kinni. Ning ka küsimustele vastamise võime kannatab, kuna inimene ei ole kogu materjali eelnevalt läbi “seedinud” ega ka mitte läbi kirjutanud (see viimane oli väga oluline juba keskkooli ajal – ja äkki oli nõuka-aegse ülikooli käsitsi konspekteerimises tüütuse kõrval ka midagi kasulikku?). Seega on siin sama seis kui turvalisuse ja mugavusega – mugavad süsteemid kipuvad olema ebaturvalised, kuna turvameetmed on tüütud…
Niisiis, siinkirjutaja arvates võiks ja peaks LLM-idega tegelema, aga
* palju suurema rõhuasetusega kohaliku paigaldusega ja vabavaralistele LLM-dele (näiteks PrivateGPT, LocalGPT, Jan.ai jt), vältimaks tootjalukustust;
* tehisarule antavate ülesannete vastutusrikkust tuleks suurendada järk-järgult vastavalt nende veakindluse paranemisele. Praegu tehakse suure hurraaga liiga tõsiseid asju – ei ole mõte kilplaste kombel ehitada alguses valesti ja siis pärast pingutada vigade ülesleidmise ja ärapaikamisega.
* ehkki vastutuse osas on välja öeldud, et vastutab inimene, tuleks see palju paremini paika panna. Praegu luuakse tehisarusüsteemidesse paras hulk viitsütikuga pomme – kui siis mingi aja pärast pauk käib ja tükid lendavad, peaks olema ka võimalik selle paugu tekitanud laisik üles leida.
* enne laiemat promo ülikoolis tuleks palju enam selgeks saada tegelik laiem mõju erinevatele protsessidele (sh õppimisele).
