Miks kardetakse tehisintellekti?

Tehisintellekt tavakodaniku igapäevaelus

Paljud meist mõtlevad, kuidas töötavad asjad meie ümber, kuid samas on ka selliseid inimesi, keda taolised teemad ei huvita. Reaalsuses on meie ümber palju rohkem tehisintellekti, kui üks võhik esialgu arvatagi oskaks. Üldiselt pole sellest lugu, kuid on ka selliseid inimesi, kellele tehisintellektist mõtlemine hirmu või ebamugavustunnet tekitab. Esialgu on raske öelda, et millest need hirmud tekivad, kuid eeldada võib, et paljud hirmud tulenevad teadmatusest või lünkadest teadmistes.

Kui alustada väga praktiliste näidetega, on võimalik kirjeldada mitmeid. Nt peaks keskmisele tehnoloogiahuvilisele tuttavad olema digitaalsed assistendid (Alexa, Siri jne) ja ChatBot'id. Lisaks võib tehisintellekti kasutada ka näiteks sõidukeid tuvastavad programmid (kaamerad, mille abil on võimalik tuvastada auto number) ja robottolmuimejad. On olemas ka teisi ning palju detailsemaid näiteid, kuid need on vaid mõned levinumatest inimeste igapäevases elus.

Kuidas need siis üldistatuna töötavad? Virtuaalsed assistendid, nagu näiteks Alexa ja Siri (omavad ka ChatBotide funktsioone), kasutavad isiku kohta kogutud informatsiooni selleks, et pakkuda kasutaja küsimustele personaalset lahendust. Aja jooksul kogutud informatsioon hõlmab endas andmeid kasutaja külastatud asukohtade, veebis tehtud ostude, perekonnaseisu jpm. [4] ChatBotid imiteerivad inimeste vestlust, kuid sellise võimekuse arendamiseks salvestavad nad reaalseid vestlusi inimeste vahel. Hiljem toimub õige vastuse otsimine tuginedes kogutud andmetele. ChatBotid erinevad teineteisest ka sellega, et ühed oskavad oma informatsiooni uuendada (ehk advanced chatbots) ja õppida iga vestlusega, teised aga taolist võimalust ei oma. Praktilise näitena võib tuua veebilehed kasutavad ChatBot'id, mis on loodud vastama inimeste küsimustele toodete või teenuste kohta. Kui ChatBot ei suuda vastata, leiab programm inimese, kes saab küsimusega tegeleda ja asjakohaseid vastuseid anda.[4]

Robottolmuimejad kasutavad tehisintellekti selleks, et koguda andmeid eluruumi ning selles paiknevate objektide kohta. Korrektselt kogutud ja analüüsitud info võimaldab tolmuimejal oma tööd paremini planeerida. Loogiliselt võimaldab tehisintellekt planeerida ka robottolmuimeja graafikut. Analüüsides eluruumi kohta käivat infot, võib tolmuimejaotsustada, kui tihti on vaja töötada ning ka seda, mis kellaajal see toimub. [7]

Sõidukite tuvastamise programme (Vehicle Recognition Identification) kasutab näiteks politsei kiiruskaamera trahvide määramiseks. Kaamerad paiknevad tee kõrval ning nende tööd toetab tehisintellekt, mis võimaldab analüüsida sõiduki kiirust ja auto registreerimisnumbri kohta käivat infot. Kui kaamera tuvastab rikkumise, saadab see info automaatselt süsteemi, kust see liigub edasi trahvide nimekirja ja hiljem juba rikkujale koos trahvinõudega. Koos teatega saadetakse rikkumise kohta käivad detailid, milleks on tavaliselt pilt situatsioonist, kellaaeg, rikkumise asukoht, trahvi ja juhised makse tegemiseks. [7]

Need on mõned näited tehisintellekti kasutamisest meie ümber, reaalsuses neid on palju rohkem. Tehisintellekti kasutamine on laialt levinud ja selle kasutamine varieerub igapäevastest toimingutest keerulisemate ülesannete lahendamiseni. Arvestades seda, et inimkond on huvigrupiti tehisintellekti teemal väga erinevalt informeeritud, on ka sellel teemal mitmeid eksistentsiaalseid ja protseduurilisi möödarääkimisi. Töö autorid on neid konflikte hirmude ja reaalse olukorra vahel märganud ning huvitatud teema detailsemast selgitamisest. Sellest tulenevalt on järgneva töö eesmärk selgitada valdkonna levinumaid müüte ning proovida erinevate spetsialistide abiga need realistliku või ebarealistliku situatsioonikirjeldusega seostada ja võimalusel ümber lükata.

Mis on tehisintellekt?

Intellekt aitab määratleda inimest kui olendit. Kõik, mida tsivilisatsioon pakub, on inimese intellektuaalse tegevuse tulemus [13]. Nii nagu mõistetakse erinevalt intelligentsust, on ka tehisintellekti terminile mitmeid võimalikke selgitusi. Näiteks on Nick Heath lugenud veidi tehisintellekti ajalugu ning märganud, et 1950. aastatel kirjeldasid Minsky ja McCarthy tehisintellekti kui mis tahes masinaga tehtavat ülesannet, mille puhul oleks varem olnud vajalik inimese intelligentsus [14]. Kaasaegsed definitsioonid on õnneks täpsemad. Sügise [1] sõnul on tehisintellektil võime saada hakkama paljude erinevate ülesannetega ja kohaneda uute olukordadega. See on ühtlasi üheks oluliseks omaduseks, mille järgi tehisintellekti eri vorme klassifitseeritakse [1].

Olemasolev teoreetiliste kontseptsioonide süsteem koos olemasoleva andmetöötlus võimsusega on toonud edusamme sellistes valdkondades nagu kõnetuvastus, kujutiste klassifitseerimine, masinõpe, isejuhtivad autod, kõndimise mehhanismid ja interaktiivsed programmeerimissüsteemid. Edusammud nendes valdkondades lähevad kaugemale laborist ja muutuvad majanduslikult elujõulisteks tehnoloogiateks, mis toovad märkimisväärseid rahasummasid, mis omakorda stimuleerivad uusi investeeringuid teadus- ja arendustegevusse. Nüüdseks on laialt levinud seisukoht, et tehisintellekti uuringud on näidanud jätkusuutlikku progressi ja nende mõju ühiskonnale suureneb vastavalt [13]. Tehisintellekti võib Sügise [1] sõnul kohanemisvõime ja intelligentsuse taseme järgi jagada kolmeks: kitsas tehisintellekt, üldine tehisintellekt ja superintelligentsus. Vaatleme järgnevalt erinevaid kategooriaid ning selgitame nende omapärad ja leviku.

Kitsas tehisintellekt

Tegemist on kõige levinuma tehisintellekti vormiga. Kitsa tehisintellekti termin iseloomustab Toomas Meemali [2] sõnul masina võimet käituda intelligentselt kitsas valdkonnas. Elena Sügise [1] materjalidest selgub, et selle termini puhul (ingl Artificial Narrow Intelligence (ANI)) on tegemist “nõrga” tehisintellektiga. Seda seepärast, et kitsas tehisintellekt suudab lahendada üht konkreetset ülesannet. Näitena toob Sügise [1] rämpsposti filtreeriva arvutiprogrammi, mis oskab ainult e-kirju sorteerida. Sellisel programmil ei ole Sügise [1] sõnul õrna aimugi sellest, kuidas fotolt nägusid tuvastada. Samas suudab näotuvastusprogramm just seda teha, kuid ei tea jällegi rämpspostist midagi [1]. Toomas Meemali [2] sõnul kuuluvad kitsa intellekti kategooriasse näiteks isesõitvate autode lahendused ja ka erinevad rakendused, mida on võimalik kasutada arvutis või telefonis. Nendeks võivad olla näiteks tõlkeprogramm Google translate või nutikas abimees Apple Siri. Kitsas tehisintellekt võib oma valdkonnas täita ülesandeid inimesest paremini, kuid neil puudub inimesele omane universaalsus – võime õppida ja toime tulla väga erinevate ülesannetega. Nii erilise võimekusega tehisintellekti praegu ei ole.[2].

Tugev tehisintellekt

Tugev ehk üldine tehisintellekt suudab tulla toime erinevate ülesannetega [2]. Üldine tehisintellekt (ingl Artificial General Intelligence (AGI)) ehk “tugev” tehisintellekt suudab lahendada suvalise ülesande, millega inimenegi hakkama saaks [1]. Näiteid tugevast tehisintellektist võib leida ulmefilmidest, kus on esitletud inimeselaadseid roboteid. Detailsemate näidetena võib tuua komandör Data Startreki filmidest, erinevad terminaatori mudelid või Ava filmist Ex Machina.[2]. Üldine tehisintellekt peaks Sügise [1] sõnul "suutma mõelda abstraktselt, õppida kogemustest, kanda lahendust üle ühelt probleemilt teisele, järeldada, planeerida. Sellisel tasemel tehisintellekt oleks võrreldav inimese intelligentsusega. Võib juhtuda, et tugeval tehisintellektil on ka teadvus, objektiivsed mõtted ja aistmisvõime." Sellist tehisintellekti tänapäeval ei eksisteeri ning Sügise [1] sõnul on raske ennustada, millal ja kas üldse taolise tasemeni jõuda võiks.

Superintelligentsus

Kolmanda tehisintellekti kategooriana esitleb Sügise [1] superintelligentsust (ingl Artificial Superintelligence (ASI)), mis on oma olemuselt võrreldamatult targem kui parimad inimintellektuaalid praktiliselt igas valdkonnas. Superintelligentsus on kõige muljetavaldavam, kuid samas ka kõige hirmuäratavam tehisintellekti tasand. Muretsejaid võib rahustada ning tehisintellekti ülemvõimu soovivad inimesi kurvastada aga see, et nii üldine tehisintellekt kui ka superintelligentsus on hetkel vaid teoreetilised kategooriaid ning reaalses elus võime täna kohata vaid kitsast tehisintellekti [1].

Kuidas on omavahel seotud robotid ja tehisintellekt?

Nagu varasemalt rääkisime, on tehisintellektil mitmeid definitsioone. Seda osaliselt ka seepärast, et seda terminit defineeritakse pidevalt ümber [3]. Mõned teemad klassifitseeritakse aja möödudes mitte-tehisintellektiks ja nagu ikka - aja jooksul kerkivad esile uued teemad [3]. Kui 50 aastat tagasi peeti automaatseid otsingu- ja planeerimismeetodeid AI valdkonda kuuluvaiks, siis tänapäeval õpetatakse neid meetodeid kõikidele IT-tudengile [3]. Meemali [2] arvates võib julgelt öelda, et kõik robotid ei ole tehisintellektid, kuid see ei välista võimalust, et robot võiks olla tehisintellekt. Tehisintellektiga robot kasutab piisavalt intelligentset tarkvara, täidab piisavalt keerulisi ülesandeid ning oskab reageerida muutustele keskkonnas [2]. Roboti korral saab väita, et intelligentne tarkvara teeb roboti intelligentseks ja seeläbi tehisintellektiks [2].

Juba vanadel kreeklastel olid müüdid robotite kohta ning Hiina ja Egiptuse insenerid ehitasid algelisi automaate, kuid kaasaegse tehisintellekti ametlikuks alguseks loetakse 1956. aastal New Hampshire'i osariigis Hannoveris Dartmouthi kolledžis toimunud konverentsi, kus võeti kasutusele mõiste "tehisintellekt". (https://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html)

Hirm tundmatu ees

Inimesed on alati kartnud kõike, mida nad ei mõista või suuda seletada. Näiteks keskajal oli kodanikel probleeme inimeste nõidadeks tembeldamisega. Nagu ikka tegelesid mõned kodanikud ennustamise, koduse ravimise või mõne muu nähtuse jälgimise või olukorra parendamisega. Kui tegevus aga kellelegi mõistmatuks jäi, võis süüdistatav avastada ennast hoopiski keerulisest oluukorrast, mille käigus heideti talle ette nõidumist. Rain Kooli [5] on ühes oma arvamusartiklis meenutanud nõidadega käitumise tavasid. Ta selgitas, et nõiaprotsessid ja nõidade hukkamine olid kesk- ja uusaegses Euroopas üsna tavaline praktika ning seejuures oli nõia mõiste üsnagi lai ja tõenduspõhjatu. Nõiaks võis liigituda mõni isehakanud posija ja esoteerik, samas võidi nõiaks tembeldada tõeline tark, kel loodusest leiduvate raviainete mõju käpas oli. Kogukonna silmis võis nõiaks päädida ka keegi, kes ülejäänutest kas füüsiliste või vaimsete omaduste poolest lihtsalt märgatavalt erines [5]. Selline näide ajaloost kirjeldab üpriski hästi seda, milleks võib olla võimeline asjatundmatu või sedadusse aetud rühm inimesi.

Mis täpsemalt võib avaliku hukkamõistuni viia ja kas sarnane saatus võib tabada ka tehisintellekti? Loodetavasti mitte, kuid ilmselt ei saa olla selgitustööd tehes liialt ettevaatlik. Kaasaegne kitsas tehisintellekt võib küll piirduda konkreetsete ülesannete täitmisega, kuid need süsteemid on oma eriala piires võimelised üliinimlikuks jõudluseks [14]. Mõnel juhul on need süsteemid suutelised näitama üles ülimat loomingulisust, mida võidakse pidada oma olemuselt inimlikuks nähtuseks [14]. Ron Schmelzer [6] kirjutas 2019. aastal, et üks levinumaid põhjuseid tehisintellekti kartmiseks peitub inimeste üldises ärevuses ja teadmatuses, milleks tehisintellekt võimeline võib olla. Schmelzer'i [6] sõnul ei meeldi inimestele mõte liiga nutikaks arenenud masinatest, sest me ei pruugi suuta neid kontrollida vastavalt enda vajadustele ja soovidele. Sellest tulenevalt kardetakse, et tehisintellekt muutub pahatahtlikuks või hoolimatuks inimkonna suhtes [6]. Ettevaatlikud ollakse ka põhjusel, et tehisintellektil põhinevate süsteemide muutumise ja arengu osas puudub üldine ja selget ning hästi ennustatav arengusuund [6]. Olekski imelik eeldada, et laiem avalikkus mõistab protsesse, milles isegi eksperdid alati ühel meelel pole.

Muretsevale tehnoloogiakasutajale võiks ehk meelerahu anda see, et kitsas tehisintellekt hõlmab endas seda, mida me tänapäeval arvutite töös näeme ning tugev tehisintellekt on täna realistlik vaid ideena. Nick Heath [14] rõhutab, et kitsa tehisintellektiga süsteemid on õpetatud või on õppinud täitma konkreetseid ülesandeid, ilma et neid oleks selgesõnaliselt programmeeritud. Erinevalt inimestest saavad kitsa tehisintellektiga süsteemid õppida või õpetada ainult määratletud ülesannete täitmist. Tugev tehisintellekt on kitsast väga erinev ning on oma olemuselt võrreldav inimese kohanemisvõime ja eksistentsiaalse suutlikkusega, mis võimaldab õppida täitma erinevaid ülesandeid. Tugevat tehisintellekti on võimalik kohata filmides, kuid reaalsuses seda tänapäeval ei eksisteeri. Lisaks sellele on valdkonnas tegutsevad eksperdid väga erinevatel arvamustel, kui kiiresti tugev tehisintellekt reaalsuseks saab.[14]. Ilmselt mängib tehisintellekti arenguga seotud ohtude tunnetamisel olulist rolli ka inimese haridustase ja suutlikkus kriitiliselt mõelda, mistõttu oleks hea teha valdkonna arengusuundade teemal tegema järjepidevat teavitustööd.

Hirm oma töökoha kaotamise ees

Oma peamise sissetulekuallika kaotamise pärast muretsevad inimesed ilmselt niigi ning ilmselt pole paljude jaoks uudne ka kirjeldus võimalikust stsenaariumist, mille käigus kaotatakse töökoht intelligentsele tehnoloogiale. Kui esimese automatiseerimislaine käigus vähenes sinisekraede töökohtade arv (peamiselt tootmises) siis nüüd hoiatatakse, et muretsema peaks ka valgekraed [6]. Brent Morgan [8] on märganud mitmeid võimalikke diskursusi, mis kirjeldavad suure osa inimtööjõu asendamist masinatega. Välja tuuakse fakt, et täna ohustab tehisintellekt otseselt autojuhte ning teisi logistika ja tootmise valdkondades töötavaid inimesi [6]. Morgan [8] leiab, et kartust töökriisiks pole ning arvab, et pigem tehakse tehisintellekti valdkonnas ülemäärast uurimis- ja arendustegevust. Brent Morgan [8] ennustab, et kuigi tehisintellekti kasutamine muudab inimkonna elu järgmistel aastatel kindlasti veelgi mugavamaks ja sunnib inimesi oma oskusi arendama, ei pruugi intelligentsed masinad inimesi täielikult asendada. On ju loogiline, et ettevõtetel säilib vajadus töötajate järgi, kes suudavad teha väga erinevaid ülesandeid ning omandada seejuures mitmeid uusi teadmisi ja oskusi.

Lihtsama töö tegijaid võib tõesti oodata ees vajadus uute teadmiste omandamiseks või isegi ümberõppeks. Kazimierz Rajnerowicz [12] uuris inimeste arvamust selle osas, et kuidas tehisintellekti areng nende elu muuta võib. Uuringut [12] tutvustavas artiklis toodi näide, et näiteks kassapidaja, autojuhi ja tõlkija töökohad on juba osaliselt automatiseeritud ning kasutusele on võetud iseteeninduskassad, autonoomsed veokid ja tõlketarkvara. Tulemustest [12] selgus, et inimeste arvates jäävad tehisintellekti arengu käigus alles politseinike, arstide ja juristide töökohad. Kindlaks karjäärivalikuks peeti Rajnerowicz'i uuringu [12] tulemuste järgi ka keskmisest rohkem loomingulist lähenemist nõudvaid elukutseid nagu näiteks kunstniku või muusiku ametit [12]. Nende tulemuste järgi võiks isegi arvata, et inimesed mõistavad mingil määral nõrga ja tugeva tehisintellekti omapärasid.

Siiski võib see optimism olla üleliigne. Nimelt leiab Schmelzer [6], et esialgu hirmsana tundunud stsenaarium on tänaseks saanud reaalseks olukorraks, mistõttu ei saa rääkida võimalikust ohust või hirmust, vaid reaalselt tulemusest. Morgan [8] usub siiski, et inimkond on masinate looja ja vastutab alati oma tehnoloogia juhtimise, käitamise ja kontrollimise eest. Lisaks pole loodud süsteemid veel nii arenenud, et nad suudaksid paljusid vajaminevaid ülesandeid iseseisvalt täita [6]. Brent Morgani [8] sõnul ei muutu inimeste omavaheline suhtlemine ja panustamine nutikate masinate tõttu kunagi aegunuks ning lisab, et inimeste ja arvutite tihedam koostöö muudab erinevaid protsesse tõhusamaks ja täpsemaks. Ilmselt nõustuks selle väitega nii mõnigi ettevõtja.

Tehnoloogia areng on Schmelzer'i [6] sõnul muutnud tänaseks paljusid tööstusharusid, kuid paljudel juhtudel pole sel tehisintellektiga suurt pistmist. Pigem on kirjeldatud areng tingitud automatiseerimisest ja protsesside sujuvamaks muutmisest, mis ongi eesmärgistatud lihtsustama ja kiirendama tööülesannete täitmist. Brent Morgan [8] selgitab, et masinaid kasutades tehakse palju töid täpsemalt ja tõhusamalt. Arend Hitze [11] leiab, et hoolimata füüsilistest ohtudest, mida superintellekt võib kujutada, kujutab tehisintellekti areng endas ka poliitilist ja majanduslikku ohtu, mis seisneb selles, et tarkade masinate laialdase kasutamise käigus arendatakse ja õhutatakse kapitalismi, sest tehisintellekt teenindab vaid neid, kellele ta kuulub. See võib olla täiesti realistlik kartus, mille realiseerumise tulemusena saavad rikkad veel rikkamaks ning vaesed vaesemaks.

Siiski võib ka see jääda vaid spekulatsiooniks, mis põhineb alusetutel hirmudel. Kui sooviksime luua masinatel töötava teeninduspunkti, peaksime päris detailselt erinevate protsesside teenindamisele mõtlema. Sügise [1] esitleb tehisintellekti arengu mõistmiseks tehakse erinevaid teste, mille lahendamisega peaks tehisintellekti algoritm või robot kindlasti ise hakkama saama. Sügise [1] kirjeldab, et näitena Turingi testi, mille käigus suhtlevad robot ja inimene (kohtunik). Kohtunik ei näe robotit või temaga suhtlevat teist inimest. Hiljem peab kohtunik tuvastama, kumb suhtluspartneritest oli robot. Kui seda teha ei suudeta, on tulemus tehisintellekti jaoks positiivne. Ilmselt on mõnigi meist sattunud vestlusmasinaga suhtlema ning avastanud selle, et veebipoodides kasutatavad vestlusrobotid on tõelised ajaröövlid ning üpriski puised.

Siiski on vähe selgitatud seda, et meie ootused tehnoloogia arengule aga ka hirmud võivad kohati utoopilised olla. Tänased tehisintellektid on ehitatud kindlate ülesannete täitmiseks ning neil puudub oskus oma piiridest välja murda [2]. Näiteks programm AlphaGo, mis hiljuti võitis kerge vaevaga parimat inimesest Go mängijat, ei suudaks võita algajat trips-traps-trullis või teha tassi teed. Samamoodi ei suudaks isesõitev auto õppida kitarril mõnd lugu mängima[2]. Kõige keerulisem on Sügise [1] hinnangul ülikooli lõpetamise test, mille puhul peaks tehisintellekt astuma ülikooli, osalema tundides, sooritama klassikaaslastega samad eksamid ning lõpetama ülikooli koos inimestega. Niisiis on vaid masinatel põhineva äri loomine just tehnoloogia piirangute tõttu küllaltki keerukas. Ilmselt ei peaks sel teemal ka ülemäära palju muretsema, sest ilmselt annab tehnika areng üpris konkreetsed suunitlused, kuidas masinate poolt asendatava töö eelistajad oma edasist karjääri planeerima peaks.

Hirm privaatsuse kaotuse ja turvalisuse vähenemise ees

Tehisintellekti süsteemide kasutuselevõtul on suur potentsiaal tuua ühiskonnale kasu, majanduskasvu ja edendada ELi innovatsioon ja ülemaailmne konkurentsivõime. Samas on üldtunnustatud, et teatud tehisintellekti spetsiifilised omadused tekitavad mõningaid probleeme, eriti seoses ohutuse, turvalisuse ja põhiõiguste kaitsega [15].

Kurjategijad kasutavad tehisintellekti kahel peamisel viisil: rünnaku kavandamiseks ja seejärel rünnaku läbiviimiseks [10]. Intelligentsed lahendused võimaldavad hõlpsasti ennustada, mistõttu sobivad nad mõlemale rünnaku järgule. Tehisintellektil põhinevad tehnikad suudavad õppida reaalset inimest tundma ning on seeläbi võimelised isiku käitumist robotite abil matkima [10]. Gregory [10] hinnangul võimaldab tehisintellekt tuvastada kiiremini “auke”, milleks võivad olla näiteks kaitseta võrk või allakukkunud tulemüür ning selliselt muutub kiiremaks kogu rünnaku protsess. Lisaks võimaldaldavad tehisintellektil põhinevad lahendused leida Gregory [10] sõnul "haavatavusi", mida inimene ei suuda. Seda seepärast, et robot saab hõlpsasti kasutada varasemate rünnakute andmeid ja märkab sedasi ka väga väikeseid muudatusi [10]. Paljud ettevõtted kasutavad tehisintellekti klientide vajaduste ennustamiseks, kuid sama kontseptsiooni kasutavad ka kurjategijad, et suurendada rünnaku õnnestumise tõenäosust [10]. Kasutades teistelt sarnastelt kasutajatelt või isegi täpselt sihitud kasutajalt kogutud andmeid, saavad küberkurjategijad kavandada rünnaku, mis tõenäoliselt selle inimese ründamisel "parimaid tulemusi" annaks [10].

ELis on alanud arutelu selle üle, kuidas neid probleeme lahendada. Euroopa Komisjon avaldas 2020. aasta veebruaris tehisintellekti käsitleva valge raamatu ja tegi ettepaneku luua usaldusväärse tehisintellekti jaoks Euroopa reguleeriva raamistiku. Euroopa Parlament võttis 2020. aasta oktoobris vastu kolm tehisintellekti käsitlevad seadusandlikud resolutsioone, mis hõlmavad eetikat, tsiviilvastutust ja intellektuaalomandit (IP), ning palusid komisjonil luua kõikehõlmav ja tulevikukindel Euroopa õigusraamistik tehisintellekti arendamise, juurutamise ja kasutamise eetiliste põhimõtete kohta, robootika ja sellega seotud tehnoloogiad. Seda silmas pidades avalikustas Euroopa Komisjon 2021. aasta aprillis ettepaneku võtta vastu uus tehisintellekti seadus. Komisjon teeb ettepaneku lisada ELi õigusesse tehisintellekti süsteemide tehnoloogiliselt neutraalne määratlus. Komisjon teeb samuti ettepaneku vastu võtta erinevad reeglid, mis on kohandatud riski põhisele lähenemisviisile nelja riskitasemega: Vastuvõetamatu risk AI. Tehisintellekti kahjulik kasutamine, mis on vastuolus ELi väärtustega (nt valitsuste sotsiaalne hinde määramine), keelatakse nende tekitatava vastuvõetamatu riski tõttu [15].

 • Kõrge riskiga tehisintellekt. Mitmeid tehisintellektisüsteeme (loetletud lisas), mis avaldavad kahjulikku mõju inimeste turvalisusele või nende põhiõigustele, peetakse kõrge riskiga süsteemideks. Ohutuse ja põhiõiguste järjepideva kõrgetasemelise kaitse tagamiseks kohaldataks kõikidele kõrge riskiga süsteemidele rida kohustuslikke nõudeid (sealhulgas vastavushindamine);
 • Piiratud riskiga tehisintellekt. Mõnede tehisintellekti süsteemide suhtes kehtivad piiratud kohustused (nt läbipaistvus);
 • Minimaalne risk. Kõiki teisi tehisintellektisüsteeme saab ELis arendada ja kasutada ilma täiendavate juriidiliste kohustusteta kui kehtivad õigusaktid.

Ettepanekut arutavad praegu kaasseadusandjad, Euroopa Parlament ja nõukogu (ELi liikmesriigid)[15].

Hirm kontrolli kaotamise ees

K.Rajnerowicz [12] kirjutab, et tema arvamusi otsivale uuringule vastanud inimeste seast uskus 57%, et tehisintellekti kättemaksuhimu või kuritahtlikke kavatusi pole vaja karta. Ka Maciej Cegłowski [9] arvab, et maailma vallutav arvuti on ulmeline troop. Inimestele võib mõjuda hirmutavalt meedias ja filmitööstuses kirjeldatud superintelligentsus aga ka see, et tehisintellekt võib jõuab punktini, kus ta ei hooli enam inimestest [6]. Piltlikult öeldes kardetakse Schmelzeri [6] sõnul, et Skynet Terminaatori filmisarjast saab reaalsuseks. Siiski on taolisi stsenaariume tõsiselt võtnud näiteks Stephen Hawking, Elon Musk ja terve hulk Silicon Valley investoreid, mistõttu peaksid ka tavainimesed taolise nähtuse võimalikkust arvesse võtma [9]. Inimesi teeb ettevaatlikuks levinud situatsioonikirjeldus, mis hõlmab endas tehnoloogia jõudmist punkti, kus ta saab ise õppida, täiustada ja leiutada, mis omakorda toidab võimalust, et inimkonnast saab hoopis tehnoloogia teenija [6].

Schmelzer [6] toob välja eksistentsiaalse küsimuse - mis on intelligentsus ning kuidas me mõõdame ja defineerime intelligentsust nii inimkonna kui ka arvutite ühise mõistena? Lisaks tekib Forbes'i kolumnistil [6] küsimus, et kuidas hakkab uus määratlus sobituma maailma nii praegu kui ka edaspidi? Ta [6] toob välja, et see kõik eeldab üldise tehisintellekti (Artificial General Intelligence(AGI)) saavutamist reaalses elus. Seejuures ei suuda inimesed luua ja rakedada kaitsemeetmeid, mis takistaks arvuteid kõige hirmsamasse rolli jõudmiseks. Vastuargumendiks on siinkohal see, et oleme AGI saavutamisest palju kaugemal, kui tegelikult arvatakse [6]. Arvestades ekspertide skeptilisust ja tänapäevase kitsa tehisintellektisüsteemi vägagi erinevat olemust AGI-st, on vähe alust karta, et üldine tehisintellekt lähitulevikus ühiskonda häirima hakkaks. Pigem usutakse, et AGI on oma olemuselt sajandite kaugusel valmimisest ning seda tingib meie piiratud arusaam inimaju tööst [14].

Hirm kuritahtlike kavatsuste ees

Ilmselt ei tule see kellelegi üllatusena, et riigid planeerivad tehisintellekti uurmiseks ja arendamiseks üpriski suuri investeeringuid. Kuigi riigid võistlevad omavahel tehisintellekti arendamises, ei peaks kartma eelkõige valitsusi. Seadused ja valitsemine on pigem selleks, et kontrollida ja korraldada käitumist avalikus ruumis. Pigem peaks kartma kurjategijaid, kes kasutavad tehisintellekti oma pahatahtlike või teistele ebaõiglast kahju tekitavate eesmärkide saavutamiseks [6]. Rajnerowicz'i [12] sõnul peetakse ebatõenäoliseks, et tehisintellekt võtab inimkonna üle kontrolli või kuulutab välja sõja ning viitab sellele, et tehisintellekti tegelikud ohud on seotud tehnoloogia väärkasutamisega kuritegude toimepanemiseks.

Kuidas hirmud seljatada?

SIIA KIRJUTAME KOKKUVÕTTE. ENAM VIIDATUD TEKSTI SIIA EI TOO, SIIN ON EELMISTE PEATÜKKIDE TÄHTSAIMAD MÕTTEKOHAD JA MEIE ENDA JÄRELDUSED

Tehisintellekti arenguga seotud kartused on täiesti loogiliselt põhjendatud ja üdini inimlikud, kuid nende põhjendustest on sageli puudu eksperdi kannatlik selgitus. Paratamatult tekitab uus nähtus mingis koguses hirmu ja ettevaatlikkust, kuid ühel hetkel võib see muutuda ebaterveks paanikaks. Selle äratundmine ja ennetamine on tehisintellekti spetsialistide ja tutvustajate jaoks tähtis. Tavainimene peab mõistma, et elame pidevalt arenevas maailmas, kus kiire kohanemisoskus võib suure tõenäosusega defineerida üksikiksiku või suurema rühma suutlikkuse hakkama saada. Ajad, mil ühte tööd tehti aastakümneid, on jõudmas lõpule.

Kui rääkida töökohtade kadumisest ja selle seosest tehisintellekti arenguga, oleks õiglane rääkida pigem ametite muutumisest aga ka uute töökohtade tekkest. Seda seepärast, et masinate arengu, automatiseerimise ja tehisintellekti arengu käigus võivad ametid küll kontseptsiooniliselt muutuda ning mõned ka ebaotstarbekaks muutuda, kuid loota on ka uute töökohtade teket. Muidugi seab tehnoloogia areng inimestele kõrgemad nõudmised ja sunnib uusi asju õppima, kuid ilmselt saavad kõik aru, et see on nende enda heaks. On ju tehnoloogia areng meie igapäevaelu oluliselt mugavamaks muutnud - küllap muudab ka edaspidi. Tekivad uued ja põnevamad tööalased väljakutsed ning võib arvata, et ühel päeval imestame isegi, miks me aastakümneid millegi nii lihtsa jaoks inimtööjõudu kasutasime.

Kasutatud kirjandus

[1] "Tehisintellekti Algkursus". [Online]. Saadaval: https://courses.cs.ut.ee/2020/Tehisintellekti_algkursus/Main/PARTITehisint. Viimati külastatud: 29.11.2021

[2] "Kes või mis on tehisintellekt?" [Online]. Saadaval: https://www.teeviit.ee/kes-voi-mis-on-tehisintellekt/. Viimati külastatud: 29.11.2021

[3] "Elements of AI" [Online]. Saadaval: https://course.elementsofai.com/ee/1/1 Viimati külastatud: 29.11.2021

[?] T. Lewis, "A Brief History of Artificial Intelligence", 04.12.2021. [Online]. Saadaval: https://www.livescience.com/49007-history-of-artificial-intelligence.html. Viimati külastatud: 28.11.2021

[??] P. Boucher, "Artificial intelligence: How does it work, why does it matter, and what can we do about it?" European Parliament Panel, for the Future of Science and Technology, 28.06.2020. [Online]. Saadaval: https://www.europarl.europa.eu/stoa/en/document/EPRS_STU(2020)641547. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[4] "What Is a Chatbot?", Oracle. [Online]. Saadaval: https://www.oracle.com/chatbots/what-is-a-digital-assistant/. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[5] R. Kooli, "Rain Kooli: üksikemad tuleriidale ehk 21. sajandi nõiajaht", ERR, 24.04.2017. [Online]. Saadaval: https://www.err.ee/591615/rain-kooli-uksikemad-tuleriidale-ehk-21-sajandi-noiajaht. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[6] R. Schmelzer, "Should We Be Afraid of AI?", Forbes, 31.10.2019. [Online]. Saadaval: https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/10/31/should-we-be-afraid-of-ai/?sh=36ce3a664331. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[7] G. Abramovich, "5 Examples Of AI In Our Everyday Lives", Adobe Experience Cloud Blog, 01.07.2018. [Online]. Saadaval: https://business.adobe.com/blog/perspectives/5-examples-of-ai-in-our-everyday-lives. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[8] B. Morgan, "Artificial Intelligence: Can it Replace Human Intelligence?", 08.02.2017. [Online]. Saadaval: https://medium.com/@BrentMorgan/artificial-intelligence-can-it-replace-human-intelligence-b250b9aec153. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[9] M.Cegłowski, "Superintelligence The Idea That Eats Smart People", 29.10.2016.[Online]. Saadaval: https://idlewords.com/talks/superintelligence.htm. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[10] J. Gregory, "AI Security Threats: The Real Risk Behind Science Fiction Scenarios", 15.05.2021. [Online]. Saadaval: https://securityintelligence.com/articles/ai-security-threats-risk/. Viimati külastatud: 28.11.2021.

[11] A. Hintze, "What an artificial intelligence researcher fears about AI", 14.07. 2017. [Online]. Saadaval: https://theconversation.com/what-an-artificial-intelligence-researcher-fears-about-ai-78655 . Viimati külastatud: 28.11.2021.

[12] K.Rajnerowicz, "Will AI Take Your Job? Fear of AI and AI Trends for 2021" 13.09.2021. [Online]. Saadaval: https://www.tidio.com/blog/ai-trends/ Viimati külastatud: 28.11.2021.

[13] Stephen Hawking, "Brief answers to the big questions" 2018

[14] [Online]. Saadaval: https://www.zdnet.com/article/what-is-ai-heres-everything-you-need-to-know-about-artificial-intelligence/. Viimati külastatud: 29.11.2021

[15] Tambiama Madiega, "PROPOSAL FOR A REGULATION ON A EUROPEAN APPROACH FOR ARTIFICIAL INTELLIGENCE / 2021-04",22.10.2021. [Online].Saadaval: https://www.europarl.europa.eu/legislative-train/theme-a-europe-fit-for-the-digital-age/file-regulation-on-artificial-intelligence Viimati külastatud: 30.11.2021