Eetiliseks tehisintellektiks valmisoleku kujundamine

TÖÖ VEEL SISESTAMISEL JA EI OLE LÕPLIK!!

Sissejuhatus

Lugedes erinevate eluvaldkondade uudiseid või poliitikakujundamises levivaid raporteid on üsna haruldane leida nägemusi või kirjeldusi, milles ei ole ühel või teisel moel välja toodud tehisintellektiga seotud kavatsusi või ponnistusi seda rakendada. Erinevate teadmiste või hoiakutega inimgrupid hindavad inimvõimetele vastava tehisintellekti tulekut kas siis halvaks või heaks ja kas siis peatselt toimuvaks või lausa ebatõenäoliseks. Üha kasvav teemakäsitlus AI kontekstis on aga paljuski seotud eetiliste küsimustega. Aruteludes tundub, et taaskord on tegu enamus rääkijaile abstraktseks või siis täiesti arusaamatuks jääva juhtumiga, aga vaatame lähemalt, mis on täpsemalt need eetilised nüansid, mida välja tuuakse. Juba aastaid on räägitud aktiivsemalt inimese intellektiga tehisintellekti saabumisest. On inimesi ja inimgruppe, kes näevad tehisintellektis inimkonna jaoks arengut, ja on gruppe, kes näevad selles vaid ohte. Paraku aitab tänane infoühiskond peamiselt kaasa just n-ö oponeerivate gruppide arvamuste levikule, sest arengule suunatud grupid, kes tegelikult teema sisu, võimalikkust ja mõju aduvad, keskenduvad pigem just arengule ning ei ole mures. Ilmselgelt on oluline inimeste teadlikkust tehisintellekti olemusest ning sellega kaasuvatest võimalustest ja riskidest märkimisväärselt suurendada – seda nii tehisintellekti loojate kui ka kasutajate vaatest. IT, sh tehisintellekt on ennekõike selline, milliseks inimene selle disainib koos selle toimimise eesmärkidega ja inimese poolt antud eetiliste lähtekohtadega. Ühe suurima väärarusaamana on täheldatud, et robotid asendavad ning tõrjuvad inimkonna välja. Siiani on tehisintellekti ja inimkonna suurima erinevusena osundatud, et inimene on suuteline ootamatus olukorras leidma lahendusi, samas kui tehisintellekt omamata vajalikku infot minevikuandmetest või sellest tulenevast trendist seda ei suuda. Raamatu „Life 3.0“ autor Max Tegmark toob erisusena välja ka eesmärgistatud tegevuse. Masinatele ehk tehisintellektile annab eesmärgi inimene, mille piires see ka toimib. Kui aga vaadelda inimest, siis igale inimesele on teada, kuidas ajas eesmärgid, ootused ja unistused muutuvad, mis ilmselgelt ei ole omane tehisintellektile, millele on inimese poolt eesmärk ette antud. Hirmu, et inimene ei oma võimalust tulevikus tehisintellekti kontrollida, maandab kasvõi teadmine, et tehisintellekti toimimiseks on vaja internetti. Internet on aga üsnagi inimeste käsutada. See omakorda viib meid aga inimeste enda olemuse ja eesmärkide üle arutlema. Mida vajame, et võimaldada tehisintellekti lisandväärtus majandusele ja ühiskonnale tervikuna, tagades samal ajal selle õiguspärase ja eetilise rakenduse. Käesolev rühmatöö on jaotatud suures osas kolmeks. Esimeses osas määratleme tehisintellekti ja eetika olemuse, sest igas käsituses on oluline esmalt mõista, kuidas antud kontekstis terminoloogiat või käsitust vaadeldakse. Teises osas toome välja tehisintellekti rakendamise regulatiivseid pingutusi (EK, OE jm) ning rakendamise praktikaid. Kolmandas peatükis käsitleme oskusi, teadmisi ja hoiakuid, mis aitaksid ühiskonnal tervikuna AI-ga evolutsioonilises arengus käsikäes eetiliselt ja turvaliselt toime tulla.

Eetika ja tehisintellekti olemus

Eetika (kreeka keeles ethos) on filosoofias moraali filosoofiline uurimine. Kitsamas tähenduses ühe traditsiooni, grupi või indiviidi moraaliprintsiibid. Eetika viitab moraalse kogukonna püüdlustele defineerida ühised väärtused, vajalikud tingimused, praktilised nõudmised ja reeglid, mis tagaksid kogukonna liikmete heaolu. "Eetika" osutab ka mingi kogukonna uskumuste ja väärtuste süsteemile, elukutse või organisatsiooni formaalsetele tegevusjuhistele (vrd: ideoloogia), mis toob käsituses väga selgelt esikohale ka riikide ja maailmajagude kultuuriliste erisustega arvestamise vajaduse. Arvestades tehisintellekti piiriülesust võib just see olla suurim väljakutse tehisintellekti rakendamise suunamisel või piiramisel. 1956.aastal "tehisintellekti" kui termini kasutusele võtnud John McCarthy omistas teminile intelligentsete masinate loomise. Tehisintellekti defineerimise katseid ja versioon on tänaseks tekkinud aga väga palju erinevaid. Kandvaim lähenemine tehisintellekti mõistmiseks näib olevat alustada terminist "intellekt", mida on Eesti Entsüklopeedias defineeritud kui mõtlemisvõime, mõistus, aru. Cambridge Dictionary kohaselt on intellekt "võimekus õppida, aru saada ja luua järeldusi ning seoseid või omada arvamusi". Lisades Max Tegmarki ("Life 3.0") nägemuse "võimekus saavutada kompleksseid eesmärke" joonistub välja just tehisintellekti ja inimintellekti erinevus täna. Tänane AI on kitsas – on võimeline olla hea vaid kitsas eesmärgis. See eristabki inimest tehisintellektist, et inimene või olla mitmes asjas hea – nii füüsiliselt, sotsiaalselt kui tehniliselt. Tehisintellekt, mis võitis Kasparovit 1997.a males, ei suutnud näiteks võita aga 4-aastast last trips-traps-trullis. Seni (vähemalt antud rühmatöö tegijatele teada olevalt) ei ole suudetud luua veel nn suurt tehisintellekti (artificial general intelligence), mis oleks inimintellektiga võrdne ehk suuteline mõistma ja õppima inimestega sarnaselt.

Tehisintellekti ja eetika regulatsioon ning praktikad

Kuigi võib tunduda jalgratta korduva leiutamisena, et erinevates maailmajagudes ning isegi riikides luuakse sama eesmärki käsitlevaid reeglistikke, annab lisaks teema uudsusele ja pidevale arengule selleks täiesti õigustatud aluse just ka kultuuride erinevus. Uurides käsitlusi on mõistlik alati kaasa ja läbi mõelda, et kas tegelikult nende piirangute või tingimustega üritatakse reguleerida reguleerimatut, sest kui seada tingimusi tehnoloogiale kui vahendile, jätab see võimaluse rakendamise otstarvet ning viisi üsna loovalt ette näha.

Tehisintellekti ja eetiliste põhimõtete käsitlused ning regulatsioonid Euroopas Euroopa Komisjon on viimastel aastatel oluliselt suurendanud investeeringuid tehisintellekti alasesse teadus- ja arendustegevusse läbi erinevate programmide, sh Horizon 2020. Aastatel 2018–2020 on selliseks sekkumiseks EK poolt planeeritud u 1,5 miljardit eurot. Sellistesse arendustegevustesse panustab lisaks EK-le ka kindlasti iga liikmesriik ise ning samuti erasektor oluliselt suuremas summas. Märkimisväärne ressursi suunamine mingisse valdkonda sunnib riike üle vaatama ka valdkonna regulatsioonid tagamaks valdkonna arengut, kuid ka maandamaks võimalikke riske. Kuna tegemist on väga kiiresti areneva ning paljuski veel teadmata mõjudega valdkonnaga, ei ole seni tekkinud uusi rangeid reegleid, vaid on loodud nn pehmemaid suuniseid ning kokku lepitud põhimõttelistes lähenemistes. Selline ootamatu olukord tekkis ju ka Eesti, mil Starshipi robot ja auto kokku põrkasid - kas roboti kontekstis kohaldub sõiduki loogika või jalakäija oma ning kes siis ikkagi on süüdi. Kõige esimene valdkonda reguleeriv ning tõesti ka kohustuslikuks rakendamiseks loodud õigusakt on Euroopa Parlamendi ja Nõukogu määrus 2016/679 füüsiliste isikute kaitse kohta isikuandmete töötlemisel ja selliste andmete vaba liikumise reguleerimiseks, laiemalt tuntud kui GDPR (The General Data Protection Regulation) raamistik. See oli esimene suur samm andmemajanduses süsteemsuse ja usalduse loomise suunas võimaldamaks tehisintellekti arendamisega jätkata. 2018. aasta aprilis otsustasid EL liikmesriigid tehisintellektile koordineeritumalt läheneda. Seda kokkulepet fikseeriti esmalt aprillis koostöömemorandumiga (Declaration of cooperation on Artificial Intelligence) ja sama aasta lõpus tegevuskavaga (Co-ordination Action Plan). See kokkulepe tõusetus vajadusest Ameerika ja Hiina kõrval konkurentsivõimeline püsida just ennekõike teadus- ja arendusvaldkonnas ning tehisintellektis isegi maailma liidriks kasvada. Eriti oluliseks peeti EK tasandil olla liider just inimestega arvestavas eetilises arendus- ja rakendustegevuses. 2019. aasta aprillis avalikustas 2018. aasta suvel Euroopa Komisjoni algatusel kokku kutsutud kõrgetasemeline tehisintellekti ekspertrühm eetikasuunised usaldusväärse tehisintellekti arendamiseks (The Ethics Guidelines for Trustworthy Artificial Intelligence). See oli esimene samm EK poolt planeeritud teekonnal, millele järgneb sidusrühmadelt tagasiside saamiseks ulatuslik katseetapp ja tegevus inimkeskse tehisintellekti küsimustes rahvusvahelise konsensuse saavutamiseks. Suuniste kohaselt seatakse usaldusväärsele tehisintellektile kolm ootust: 1. on seaduslik ja vastab kõigile kohaldatavatele õigusnormidele; 2. on eetiline, sh peab olema tagatud eetikapõhimõtete ja -väärtuste järgimine; 3. on tehniliselt on sotsiaalselt töökindel, st välistades tehisintellektiga tahtmatu kahju tekkimist (nt mingi igati korrektse eesmärgistatud tegevuse kaasuv tahtmatu mõju). Kõige värskemad suunised avalikustati 19. veebruaril 2020. aastal valge raamatuna nime all „White Paper on Artificial Intelligence. A European approach to excellence and trust“. Selle dokumendi loomise põhjus või vajadus ei ole valdkonna tegijatele lõpuni mõistetav. Ka valgesse raamatusse süvenedes ei mõista, millist uut teadmist või suuniseid see kõrvuti EU tehisintellekti strateegia või muude antud rühmatöös viidatud alusdokumentidele loob.

Eestis on 2019. aastal Majandus- ja Kommunikatsiooniministeeriumi ja Riigikantselei koostöös välja antud aruanne tehisintellekti kasutuselevõtuks häälestumiseks. Meie eksperdid rõhutavad olulisust riikide poliitika kujundamiseks ja rahvusvahelise koostöö edendamiseks usaldusväärse AI loomisel arvestada järgmist: 1. läbipaistvus ja selgitatavus ehk AI-st aru saamiseks on vaja mõistlikku info jagamist, sealhulgas juhul, kui AI tegevusel on teatud osapooltele olnud negatiivne mõju; 2. töökindlus, turvalisus ja ohutus ehk tuleb tagada eesmärgipärane AI toimimine, otsuste jälgitavus ning riskijuhtimisplaan kogu AI elutsükli jooksul; 3. aruandekohustus ehk AI rakendajad vastutavad AI otstarbeka toimimise eest; 4. investeerima tehisintellekti valdkonnas toimuvasse teadus- ja arendustegevusse ehk mõtlema nii pikaajalistele riiklikele investeeringutele kui erarahastuse kaasamisele (interdistsiplinaarse) teadustöö edendamiseks ja investeerima avaandmetesse; 5. kasvatama inimvara ja valmistama tööturgu ette tehisintellekti tulekuks.

Ülalviidatud valge raamat toob välja ka erinevate Euroopa riikide lähenemisi. Saksamaa andme-eetika komisjon on moodustanud viietasemelise riskide hindamisel põhineva regulatsiooni, mis katab alates 0-sekkumisest kuni absoluutse keelustamise juhtumeid. Malta on ellu kutsunud vabatahtliku sertifitseerimissüsteemi tehisintellekti jaoks. Igakülgset rõhutatakse aga EU-ülese lähenemise vajadust, sest fragmenteerituse risk õõnestab nii riikide siseturu DSM (Digital Single Market) toimimist kui ka EL konkurentsivõimet maailmas tervikuna.

Tehisintellekti ja eetiliste põhimõtete käsitlused mujal maailmas USA kaitsevaldkonnas on AI’l seatud 5 tingimust: Kaitsetööstus on kindlasti üks valdkond, mida on huvitav jälgida, et millisel viisil ja kuidas autonoomset sõjatehnikat arendatakse või kasutusse võetakse. Kui praegu on jäetud lõplik otsus (loe: päästikule vajutamine) ikkagi inimese otsuseks, siis arvestades statistilisi katsetusi on kahtluse alla seatud inimotsuse usaldusväärsus ning piisavalt kiire reageerimisvõime paremus tehisintellekti võrdluses. OECD tehisintellekti eksperdigrupp (AIGO)¹¹ ja liikmesriikide esindajad¹² on koostanud tehisintellekti soovitused. OECD soovitused käsitlevad sarnaselt USA ja EL-iga põhimõtteid usaldusväärse tehisintellekti vastutustundlikuks haldamiseks.

Hiina Kui rääkida tehisintellektist, siis ei saa kindlasti mainimata jätta Hiinat. 2017. aastal võttis Hiina vastu “Uue põlvkonna riikliku tehisintellekti arengukava”, milles seati lähiaastate eesmärgiks ehitada riiklik tehisintellekti tööstus, mis oleks väärt pea 150 miljardit USA dollarit, ja saada aastaks 2030 maailma juhtivaks tehisintellekti jõuks. 2019. aasta juunis avaldas riiklik tehisintellekti valitsemise ekspertkomitee uue põlvkonna AI valitsemise põhimõtted, mille kaheksa keskset põhimõtet on harmoonia ja sõbralikkus, õiglus ja õigus, kaasatus ja jagamine, privaatsusaustus, julgeolek ja juhitavus, jagatud vastutus, avatud koostöö, ja agiilne valitsemine. Eelmainitud arengukava kolm konkreetsemat eesmärki on aastaks 2020 jõuda Hiina AI tööstuse tasemes konkurentidele järgi, aastaks 2025 saavutada juhtroll mõnes AI valdkonnas ja aastaks 2030 saada peamiseks AI innovatsiooni keskuseks. Lisaks eelmainitule kavatseb Hiina võtta juhtrolli AI arendamisega seotud seadustes, regulatsioonides ja eetilistes normides, millest viimane kätkeb endas kavatsust aktiivselt osaleda ülemaailmses AI valitsemises ja seda juhtida. Selle saavutamiseks on valitsus muuhulgas hakanud koostööd tegema Hiina tehnoloogiaettevõtetega. Oma AI-plaanide abil soovib Hiina tõusta maailma suurimaks majandusjõuks ja pakkuda oma kodanikele lubatud jõukust. Lisaks kindlustab riik, et selle majanduslikud, sõjalised ja diplomaatilised huvid on kaitstud. Siseriiklikult kasutab Hiina juba praegu tehisintellekti mitmel moel, millest kõige tuntum on vast sotsiaalse krediidi süsteem. Süsteem seisneb selles, et kodanikele antakse sõnakuulekuse eest punkte, aga reeglite vastu eksijatelt võetakse punkte ära. Näiteks, kui inimene läheb rohelise tulega üle tee, maksab makse õigeaegselt ja järgib reegleid saab ta punkte, kuid vastupidise käitumise eest võetakse tal punkte vähemaks, kaasa arvatud sotsiaalmeedias oma riigi kritiseerimise eest. Sotsiaalne krediit määrab ära selle, milliseid ja mis tasemel teenuseid inimene saab. Suure arvu sotsiaalse krediidi punktidega inimene saab näiteks pangast soodsamatel tingimustel laenu ja kohtingurakendustes paremaid tulemusi, samuti on tal paremad võimalused reisida ja ametikõrgendust saada. Seega madala punktisummaga inimestel on väiksem võimalus raha teenida, riigist välja reisida ja partner leida.

Selline punktidel põhinev süsteem kindlustab seda, et Hiina kodanikud käituvad nii, nagu nende riik tahab. Samas tekitab see mitmeid küsimusi nii inimõiguste kui andmekaitse seisukohast. Hiinat turistina külastades ei sooviks ma, et minu iga sammu jälgitaks ja salvestataks, sest mul poleks aimugi, kuidas neid andmeid täpselt kasutatakse või kellel on neile ligipääs. Samuti pole Hiina just tuntud oma inimõiguste austamise poolest, mistõttu AI abil veelgi rohkem inimeste eludesse tungimine toob kindlasti kaasa aina rohkem inimõiguste rikkumisi riigi enda elanike vastu. Lisaks oma elanike hindamisele, on meedias ja ka rahvusvahelistes suhetes aina rohkem juttu sellest, et Hiina hindab välisettevõtteid vastavalt sellele, kuidas need käituvad. Sotsiaalse krediidi süsteemi meenutava süsteemi kohaselt võib see, kui ettevõte või selle töötajad Hiina juhtkonda kritiseerivad, tuua kaasa selle, et ettevõttel on raskem Hiina turule pääseda, talle kohaldatakse kõrgemaid maksumääru või ta ei saa Hiina ettevõtetega üldse koostööd teha. Süsteem peaks täisvõimsusel käiku minema 2020. aasta lõpuks. Kuigi Eestis elades võib tunduda, et oleme Hiinast väga kaugel, siis tänu tehnoloogiale (või hoopis selle tõttu?) ei ole eriti keegi Hiinast tänapäeval kaugel. Hiina ettevõtted toodavad nii suure osa maailmas kasutatavast tehnoloogiast, et võib kindlusega väita, et meie kõigi kodudes on tükike sellest Aasia riigist ning kuna osa Hiina AI-plaanist on ka tihedam koostöö ettevõtetega selles vallas, suureneb Hiina mõju meie kõigi eludes tõenäoliselt veelgi. Viimastel aastatel on siiski hakatud viimaks mõtlema selle peale, mis andmeid Hiinas toodetud seadmed nende kasutajate kohta tegelikult koguvad ja kes seda infot kasutada võib. Samas pole sugugi kindel, kas ja mil määral seda on võimalik reguleerida või täpselt kontrollidagi. Lisaks andmekaitse ja inimõiguste probleemidele, toob Hiina mõju suurenemine AI vallas tõenäoliselt kaasa ka selle riigi mõju suurenemise rahvusvahelistes suhetes. Juba aastaid on Hiina investeerinud suuri summasid mitmete riikide olulistesse infrastruktuuriprojektidesse, suurendades sellega ka enda mõju nende riikide välispoliitikas. (Seda peaks meeles pidama ka Eesti ja Soome, sest Hiina on lubanud Tallinna-Helsingi tunneli arendusse miljardeid eurosid investeerida.) Hiina arendatud AI eksportimine teistesse riikidesse, millega Hiina on Sergio Miracola sõnul juba algust teinud, tooks samuti kaasa Hiina mõju suurenemise nende riikide välispoliitikas.

Tehisintellekti kasutamise praktikaid erinevates valdkondades Tehisintellekti on rakendatud mitmetes valdkondades: meditsiin, õigus ja muu. Antud referaadis käsitleme meditsiini, juriidika ja linnakorralduse valdkonda.

Meditsiinis saab hetkel tehisintellekti rakendada järgmistes kliinilistes valdkondades: radioloogia, patoloogia (haigusõpetus), neuroloogia, vaimse tervise uuringutel, sõeluuringuid diabeedi avastamiseks, oftalmoloogia (silmahaigused), dermatoloogia, geneetika, andmeanalüüs kriisikolletes ja rahvatervise planeerimisel. Lisaks kliinilistele uuringutele saab tehisintellekti rakendada ka teadusuuringutel ja sõltuvusprobleemide ennetamisel ning avastamisel. Õigusvaldkonnas on proovitud rakendada tehisintellekti, et luua tasuta õigusabisüsteeme. Tasuta õigus­abisüsteem peaks ideaalis asendama paljude õigusabibüroode ja vabatahtlike organisatsioonide tööd. Paljudel õigusabibüroodel ja vabatahtlike organisatsioonidel on probleeme töömahtude planeerimisel, mille lahendamiseks palgatakse täiendavat personali või alltööna tellitakse täiendav juriidiline analüüs mõnes teises õigusabibüroost. Nagu meditsiinis, on ka juriidikas kasutatav tehisintellekt teadmusbaasi põhine. Tehisintellekti on katsetatud ka linnaliikluse korraldamisel. Seda alates valgufooride reguleerimisest kuni ühistranspordi korraldamiseni. Eesmärgiks oleks luua Smart City, mille analoog oleks tark maja.

Kasutades Boyd Coheni mudelit, siis targa linna intellekti tunnused on: majandus, looduskeskkond, valitsemine, kultuur- ja sotsiaalne aspekt, mobiilsus, inimesed. Samas IBM kasutab oma mudelis järgmisi tunnuseid: inimesed, taristu, operatsioonid(toimingud ja tegevused). Hitachi on parafraseeritud targa linna kontseptsiooni on järgnev, et keskkonnateadlik linn kasutab informatsiooni selleks, et kasutada ressursse ja energia tõhusamalt. Tehisintellekti saaks linnakorraldusel kasutada järgnevates valdkondades: ühistranspordi korraldamine, elektrienergia jaotuvus, prügi ja vanapaberi haldus, turvalisus, tervishoid, digitaliseerimine. Näitena: Kolumbias loodi simulaator, mis analüüsis seost valgusfooride ja liiklusummikute vahel. Eesmärk oli vähendada valgus­fooride elektritarbimist ja suurendada liiklusläbivoolu.

Ühed suurimad põhjused, mis takistavad tehisintellekti kasutuselevõttu üldisemalt: kulud, andmete kogumine, eetilised ja sotsiaalsed aspektid. Põhiline tehisintellekti arendustegevused on mõjutuste ja kalduvuste leevendamine, sest suurimaks probleemiks tehisintellektiga on andmebaaside mõjutused ja kalduvused. Näiteks 2017. aasta uuringu järgi kasutati Kanada lennujaama näotuvastusprogrammi, mis suutis tuvastada 99 protsendi täpsusega heleda nahavärvusega mehi, samas tumedanahaliste naiste tuvastamistäpsus oli 34 protsenti.

Võimekus tehisintellektiks ja tehisintellektiga

Aina rohkem on inimese kontekstis kõne all teadlikkus ja arusaam (isegi omaksvõtt) tehisintellektiga kõrvuti eksisteerida. See, et meie loomaaias hakkab sõitma isesõitev buss või ühe linnaosas liiguvad kõrvuti inimesed ning robotid (Starship toidukullerid), on kindlasti juba väga hea teadlikkuse tõstmise viis, aga omaksvõtu ja arusaamani on veel astuda. Oskuste ja tööturu mõttes räägitakse tehisintellektist kaheti: oskus ja võimekus tehisintellektiga tööstuse digitaliseerimise protsessis toime tulla ning oskus ja võimekus tehisintellekti arendada. Samalaadne käsitlus kohaldub ka haridusele: oskus ja võimekus tehisintellekti abiga hariduse pakkumist ja omandamist võimestada ning oskused tehisintellekti arendamiseks. Kuigi võib arutleda selle üle, kas AI toob haridusse rohkem võimalusi või riske, on ülekaalukalt kõne all siiski võimalused. Tõenäoliselt ei ole tänaseks veel piisavalt ilmnenud negatiivseid mõjusid, millistel juhtudel näiteks oskamatu õpidisain, valed suurandmed või siis õppijate/õpetajate andmekirjaoskamatus soovitud tulemusi kaasa ei too. Küll aga võib siis tänases teadmises (või teadmatuses) nõustuda, et võimalusi on mitmeid.

Antud juhul sooviks aga keskenduda ennekõike tehisintellekti loomise võimekuse kujundamisele. Riikide lähenemised on selles erinevad. Kui tehisintellektiga seonduvate teadmiste, oskuste ja hoiakute integreerimine üldharidusse ja kutseharidusse on alles lapsekingades, siis kõrghariduses on juba aastaid samme astutud. Mitmed riigid on disaininud tehisintellekti õppimise õppekavasid. Eesti ülikoolid on pidanud õigeimaks näha AI teemad ette osana informaatikaõppest tervikuna, sest on ju see vaid üks infotehnoloogia loomise võimalikke tulemeid.

Väga üldistatult võime loetleda AI-ks vajalike oskusblokkidena järgmisi: Programmeerimisoskus - infotehnoloogia loomiseks vajalikud oskused ja teadmised; Kriitilise mõtlemise oskus, millele on omased järgmised tunnused: selgus, detailidega arvestamine, info oskuslik kasutamine, teemas püsimine, järjekindlus, põhjalikkus, ausus, moraalsus; Andmekirjaoskus - andmeid kasutades või nendel põhinevate järelduste tõlgendamisel on oluline mõista, mida need andmed tegelikult ütlevad. Tihti on oht ja kalduvus keskenduda tulemustele, mis kinnitavad meie juba olemas olevaid arvamusi. Andmetel põhinevat tehnoloogia arendamiseks on vaja väga hästi mõista äriprotsesse ning andmete tekkimise ning vajaduse nüansse. IKT kutse-eetika - süvenedes küll Tartu Ülikooli eetikakeskuse käsitlusse, vajab see valdkond edasiarendamisel kiiresti hoogu juurde. Kui nüüd heita põgus pilk Tallinna Tehnikaülikooli infotehnoloogia instituudi ja Tartu Ülikooli arvutiteaduste instituudi õppekavasse, näivad AI-ks vajalikud õppeblokid juba bakalaureuseõppes tõesti vähemal või rohkemal määral olemas olevat.

Seda, kas tehisintellektiga kaasuv märksa tõsisem eetika, andmekaitse, juriidika jmt käsitlused lõpuks programmi mahutuvad või tekib tõesti ikkagi vajadus nende teemade võrra õppekava ümber kujundada või eraldi õppekava luua, näitab tõenäoliselt aeg. IT õiguse õppekava on Tartu Ülikoolis juba olemas. Kas tekib ka nt IT/AI ja psühholoogia või mingi muu pehmem valdkond kombinatsioonis infotehnoloogiaga, on huvitav seirata. On teada, et riigid (avalik sektor ja erasektor) vajavad aina enam küberspetsialiste ja andmeteadlasi. Tundub, et valdkonna kiirest arengust, delikaatsusest ja mõjust johtuvalt saab olema aina suurem nõudlus ka nn eetiliste häkkerite järele, kes valdkonda edasi viiksid ja ka pahalaste kavatsuste realiseerimist ennetaksid või välistaksid. Mõjus sõnum EK Nõukogult on järgmine: “A lot of government agencies, professionals and corporations now understand that if you want to protect a system, you cannot do it by just locking your doors”.

== Kokkuvõte ==

== Allikad ==

1. Tallinna Ülikooli eetikaterminite sõnastik (22.02.2020) 2. Max Tegmark. Life 3.0 3. https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/artificial-intelligence (22.02.2020) 4. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=uriserv:OJ.L_.2016.119.01.0001.01.ENG&toc=OJ:L:2016:119:TOC (22.02.2020) 5. https://ec.europa.eu/digital-single-market/en/news/eu-member-states-sign-cooperate-artificial-intelligence (22.02.2020) 6. https://ec.europa.eu/futurium/en/ai-alliance-consultation/guidelines#Top (22.02.2020) 7. https://ec.europa.eu/info/files/white-paper-artificial-intelligence-european-approach-excellence-and-trust_en (22.02.2020) 8. https://ec.europa.eu/transparency/regdoc/rep/1/2018/EN/COM-2018-237-F1-EN-MAIN-PART-1.PDF (22.02.2020) 9. https://www.riigikantselei.ee/sites/default/files/riigikantselei/strateegiaburoo/eesti_tehisintellekti_kasutuselevotu_eksperdiruhma_aruanne.pdf (22.02.2020) 10.https://www.defense.gov/Explore/News/Article/Article/2094085/dod-adopts-5-principles-of-artificial-intelligence-ethics/ (01.03.2020) 11.https://legalinstruments.oecd.org/en/instruments/OECD-LEGAL-0449 (22.02.2020) 12.Future of Life Institute, “AI Policy - China”, https://futureoflife.org/ai-policy-china/ (01.03.2020) 13.Dutton, T., “An Overview of National AI Strategies”, https://medium.com/politics-ai/an-overview-of-national-ai-strategies-2a70ec6edfd 14.Westerheide, F., “China - The First Artificial Intelligence Superpower”, Forbes, https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/01/14/china-artificial-intelligence-superpower/#cecad212f053 (01.03.2020) 15.Bermingham, F. & Swift, R., “China’s social credit system for business creates new and complex headaches for EU trade officials”, South China Morning Post, https://www.scmp.com/economy/global-economy/article/3036445/chinas-social-credit-system-business-creates-new-and-complex (01.03.2020) 16.Miracola, S., “How China Uses Artificial Intelligence to Control Society”, Istituto Per Gli Studi Di Politica In Internazionale, https://www.ispionline.it/it/pubblicazione/how-china-uses-artificial-intelligence-control-society-23244 (01.03.2020) 17.https://www.cadth.ca/sites/default/files/pdf/eh0070_overview_clinical_applications_of_AI.pdf (01.03.2020) 18.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S026736491830075X (01.03.2020) 19.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2090447919300851#b0005 (01.03.2020) 20.https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S193986541930493X#bib11 (01.03.2020) 21.https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000370307/PDF/370307eng.pdf.multi (01.03.2020) 22.https://digi.geenius.ee/rubriik/uudis/eesti-ulikoolid-naevad-vajadust-tehismoistuse-jargi-kuid-eraldi-eriala-sellest-ei-sunni/ (01.03.2020) 23.https://www.eetika.ee/et/arvutieetika/219914 (01.03.2020) 24.https://ttu.ee/sisseastujale/abituriendile/erialad/infotehnoloogia-teaduskonna-erialad/ (01.03.2020) 25.https://www.cs.ut.ee/et/sisseastumine/bakalaureuseope (01.03.2020)