Kahe igapäevaselt TI kohta lugeva ja tegelikke ärilahendusi välja töötava tehisintellektispetsialisti omavaheline vestlus Keeletehnoloogiaettevõtte Tilde tehnoloogiaosakonna juht Giedrius Karauska vestleb SBA Groupi tegevusandmete haldamise juhi Audrius Patalauskasega TI tegelikust kasutamisest ja väljakutsetest, kuidas töötajad tehisintellekti vastu võtavad ja juhid TI loodud sisule reageerivad.
GIEDRIUS KARAUSKAS, Tilde: „Räägime küll palju TI-st, aga pole täielikult aru saanud, kuidas ettevõtted päriselt tulemuslikkuse parandamiseks TI-lahendusi otsima asunud on. SBA on suur ja tugev ettevõtete kontsern, mis tegutseb mitmes sektoris: tootmine, kinnisvara, ehitus ja investeeringute haldamine. Kuidas te ettevõttes TI võimalusi arutama hakkasite? Mis teid innustas?“
AUDRIUS PATALAUSKAS, SBA Group: Mis puutub üldistesse, mittegeneratiivsetesse tehisintellektidesse, mida varem nimetati masinõppeks, automatiseerimislahendustesse – me oleme neid alati suurel määral kasutanud. Aga ei keskendutud ühelegi tehisintellekti lõigule, automatiseerimislahendused sündisid loomulikult tootmisprotsesside efektiivsuse ja töötajate ergonoomika otsinguil. Hiljuti võitis üks SBA kontserni ettevõte nimega Inno Line intelligentse tööstuse konkursil auhinna mitmesuguste tehniliste lahenduste kasutamise eest, mis sisaldas mõningaid jälgi traditsioonilisest TEHISINTELLEKTIST. Neid lahendusi rakendati siselogistika, pildipõhise tootekvaliteedi hindamise ja tootmise planeerimise puhul. Sellised AI rakendused arenevad meie kontserni sees väga holistiliselt, kuid nüüd on minu peamiseks ülesandeks leida võimalusi genereeriva tehisintellekti ehk abiliste ja keelemudelite töölerakendamiseks. SBA kontserni põhiväärtus on juhtiv roll innovatsioonis, nii et niipea, kui turg hakkas sumisema generatiivsest TEHISINTELLEKTIST, eraldas juhatus eelarve ja seadis meid teele parimate tavade uurimiseks. Uurime, otsime ja värbame suuri partnereid, et leida parimad võimalused generatiivsest TEHISINTELLEKTIST maksimumi võtmiseks. Suurimat tulu saavad minu arvates firmad, kes saavad esimestena HAKKAMA generatiivse AI-ga.
GIEDRIUS: Just nii, tava omada ettevõttes pühendunud inimest või isegi tervet meeskonda AI lahenduste juurutamiseks ja arendamiseks muutub maailmas üha populaarsemaks, kuid sageli ei tea ettevõte, millist inimest palgata või ametisse nimetada. Milline on teie isiklik kogemus, kuidas sattusite AI-related ja milline oli teie tööliin enne seda?
AUDRIUS: „Arvan, et paljud teised nagu minagi on lihtsalt tehisintellektiga töötamise peale sattunud. Minu põhitöö on andmete haldamine ja analüütika. Tehisintellektile meeldivad korras andmed, sest see, mida sa talle annad, on see, mida sa temalt vastu saad. Seega arvan, et on üsna tavaline, et TI juurutamisele ja arendamisele keskenduvad andmeanalüütikud.“
GIEDRIUS: „Räägime masinõppemeetoditest, nii neurovõrkudest kui ka lihtsamatest lahendustest. Ütlesid, et teil on palju automatiseerimislahendusi. Äkki räägid mõnest väga edukast lahendusest, mis aitasid eriti tõhusust suurendada ja kulusid vähendada? Kui see saladus pole.“
AUDRIUS: Kindlasti pole see saladus – võib-olla on parim näide toote kvaliteedikontrolli süsteem, mis kasutab videokaameraid. Meie tehasel on umbes 60 punkti tootmisprotsessides, mille üle teostavad järelevalvet AI kaamerad, mis tabavad ja tuvastavad rikkeid, näiteks erinevaid ebakõlasid ja valesti joondatud auke, ning seejärel klassifitseerivad ja eraldavad heast partiist defektsed tooted. Selle lahenduse kasu on tõesti lihtne arvutada, kuna see on täiesti käegakatsutav: mitu vigast toodet ei jõudnud tellijani. Ja kui eemaldate need töövoost, ei teki teil mingit kahju, sest kliendile tarnitakse ainult kvaliteetseid kaupu. Samuti hakkame AI lahendusi kasutama, et ennustada, millal teatud masinad võivad kuluda ja kannatada rikke all. Nii saame ennetada plaaniväliseid seisakuid ja muuta need plaanipäraseks hoolduseks, vältides kiireid lahendusi ootamatule probleemile. See võimaldab suurendada tootmisvoo efektiivsust. Sellise lahenduse tagasipöördumist on muidugi keerulisem hinnata, sest AI ennustatud lagunemist ei pruukinud üldse juhtuda.
GIEDRIUS: „McKinsey uuringu kohaselt vähenevad TI-lahendusi kasutavate ettevõtete tegevuskulud esimesel aastal 25%. Mis te arvate, kas TI täieliku integreerimisega saaks ka teie töös sellise tulemuse saavutada? Kas olete TI suhtes pessimistlik või optimistlik?“
AUDRIUS: „Minu arvates oli McKinsey oma uuringus valiv. Esimesel aastal ennustaksin mina ainult generatiivset tehisintellekti kasutades 25% kokkuhoidu kõnekeskustega ettevõtetes. Sellistes ettevõtetes saab TI märgatavalt suure osa töövoost automatiseerida. SBA Groupi tõhusus suureneb varasemast rohkem tootmise tõttu ja TI aitab meil otsuseid teha ja neid selgemini edasi anda, ehkki seda ei saa võrrelda traditsioonilise kulusäästuga. Pealegi on generatiivsel tehisintellektil ka oma kulud. 2024. aasta juunis esitas Goldman Sachs McKinsey omadest palju tagasihoidlikumad andmed. Nende teatel prognoositakse järgmise 10 aasta jooksul ainult 1% või 2% tootlikkuse kasvu ja 1% SKP kasvu. Aasta tagasi ennustas sama pank 9% ja 6,1% kasvumäära. Aga ma olen selle tehnoloogia osas ikka optimistlik: see areneb uskumatu kiirusega.“
GIEDRIUS: Räägime veel ühest AI rakenduse tasemest: strateegiast, valitsemisest ja otsuste tegemisest. Järgmise 10 aasta jooksul peaks AI muutma paljude ettevõtete üldjuhtimise struktuuri, keskendudes üha enam „õppeorganisatsioonide” arendamisele, kus otsuseid teeb üha enam AI. Kas te arvate, et tulevikus võime eeldada, et juhid loodavad äristrateegiate kujundamisel täielikult AI mudelitele? Kas vajad veel „inimfaktorit”?
AUDRIUS: „Meie kontsernis areneb generatiivse TI valdkond üsna kummaliselt. Alguses arvasin, et see saab olema üsna tagasihoidlik. Mul oli tunne, et tiimile ja klientidele ei meeldiks mõni lahendus ja see lükataks tagasi, kui ütleksime, et TI oli asjaga seotud. Aga see pole nii. Kuu aega tagasi tegime ühe harjutuse, väikse häkatoni, kus SBA Groupi organisatsioonilise süsteemi arendamise juht valmistas koos TI-abilisega ette mõne ärisuuna strateegia materjalid. Andsime TI-abilisele kriteeriumid ja juhise neid hinnata ning anda ülevaateid ja soovitusi. Selguse huvides andsime tehisintellektile kogu aeg juhise lisada allikad, kust materjalid saadi. Genereerisime palju väärtuslikku sisu ja kuna see esitati korrektselt ja loogiliselt, siis võtsid kolleegid selle hästi vastu. Seda sisu arutati, kuni tehti otsuseid. Minu arvates hoidsime palju aega kokku. See on näide sellest, et inimesed võtavad TI kaasamise otsustamisse hästi vastu. Tõsi on, et TI vigu (nö hallutsinatsioone) on veel küll ja inimene peab sekkuma.“
GIEDRIUS: „Mis hetkel inimesed tehisintellekti usaldama hakkasid?“
AUDRIUS: „Hea küsimus. Arvan, et see juhtus siis, kui selle kasutamine mugavaks muutus, kui kvaliteedilävi ületati ja generatiivne tehisintellekt hakkas mõistlikuks. LLM-i (suured keelemudelid) võimaluste hindamiseks on palju teste, mis näitavad, et LLM ületab meid tavalistes intellektuaalsetes oskustes kaugelt.“
GIEDRIUS: „Jah, olen täiesti nõus, et see usaldus tuli siis, kui „piisavalt hea“oli seljataha jäetud. Meie hindame oma töös TI-põhiste süsteemide kvaliteeti rohke testimise teel. Näiteks masintõlke testimisel kasutame näitajaid, mida mõõdame testandmestikus, ja kõnetuvastust hindame veamäära(sõnade veamäär)alusel ehk selle põhjal, kui palju vigu TI sõnade tuvastamisel teeb. Ja kliendid küsivad alati, kas TI on piisavalt hea ja saab anda rahuldava vastuse. Seega olen samal arvamusel, et inimesed hakkasid sellistele süsteemidele tuginema siis, kui nad nägid, et need on piisavalt head. Aga mul on veel üks küsimus. Mainisite, et kontrollisite koos kolleegiga kõiki teabeallikaid, mille TI sellel väiksel häkatonil esitas. Kas lasete sellel näiteks 90% täpsusega automaatlahendustes sõltumatult ja ilma inimese järelvalveta töötada?“
AUDRIUS: Näiteks lahenduse puhul, mis eemaldab tootmisvoost defektsed osad, on jah eesmärk lasta sellel ilma inimeseta kulgeda, kui test tõestab, et 99% tööd on tehtud korrektselt. Ärilahenduste osas ei võimalda isegi ELi õigusaktid mõnel juhul AI-l otsuseid langetada, sest inimeste panus peab olema teatud. Ma arvan, et inimene kaasatakse alati otsuste tegemisse; kuigi AI tagab kiiruse ja efektiivsuse, peab reaalne inimene selle lõplikult vormistama.
GIEDRIUS: „Jah, olen täiesti nõus, et inimesi peab teavitama, kui süsteem on TI-põhine või kui otsuseid tuleb kontrollida. Sama teema GDPR-i (isikuandmete kaitse üldmäärus) kohta: kuidas teie ettevõtted sellega toime tulevad? Turul liigub igasuguseid jutte: mõnel on kõik keelatud ja mõnel kõik lubatud. Millisel seisukohal olete teie GDPR-i rakendamise ja TI katsetamise osas?“
AUDRIUS: GDPR rakendamist meie organisatsioonis juhendab äririskide osakond, mis hoiab lähisuhteid minu AI osakonnaga. Konsulteerime nendega ilma igasuguste reservatsioonideta. Kasutame kõikide AI eksperimentide puhul täiesti anonüümseid andmeid. Näiteks üks meie hulle eksperimente oli uurida töötajate eesmärke: tahtsime teada, kas töötajate isiklikud eesmärgid korreleeruvad meie ettevõtte omadega, kuidas saavad meie töötajad aru meie ettevõtete grupi väärtustest ja kas nad jäävad oma töös nende juurde. Küsisin AI-lt, kuidas teatud töötaja käitumine vastab meie ettevõtte väärtustele. AI vastas mulle: ma olen lihtsalt tehisintellekt ja ma ei oska inimest hinnata, aga kui küsida, kuidas nende käitumine väärtussüsteemi sobib, siis võin vastata (naerda). See tähendab, et isegi AI-l endal on integreeritud kaitsmed, mis tagavad vastavuse ELi määrustele. Kasutame väga usaldusväärseid partnereid ning meil on Google'i ja Microsoftiga lepingud, mis tagavad, et andmed ei välju EL-ist, neid ei kasutata muude koolitusmudelite jaoks ning neid hallatakse vastavalt GDPR-i nõuetele.
GIEDRIUS: "Ka mina olen kokku puutunud inimeste vastuseisuga TI suhtes. See polnud isegi genereeriv TI, vaid just kõnetuvastus. Inimesed saavad aru, et AI otsused võtavad nende töö üle ja nad kas peavad muutuma või surema välja nagu dinosaurused. Ja statistika näitab, et lähema viie aasta jooksul võtab AI üle umbes 30% andmeanalüüsi ja - haldusega seotud töökohta. Kas tunned oma organisatsioonides sisemist vastuseisu AI-le? Kas inimesed tunnevad ärevust?
AUDRIUS: „TI ei saa teid asendama, aga see saab asendama kolleegi, kes tehisintellekti ei kasuta (naeratab). See idee näitab ideaalselt seda, kui tähtis on tehnoloogia: TI kasutamine teeb sind tähtsamaks ja otstarbekamaks, sest saad tõhusamalt ja paremini töötada. Vaja on kohaneda ja õppida tehisintellekti kasutama ning edu saadab neid, kes sellega hakkama saavad.“
GIEDRIUS: Lõpuks mõelgem tulevikule. Hinnates seda, kui generatiivne AI on arenenud, näeme, et viimase nelja aasta jooksul on see liikunud valgusaastaid edasi. Mõned eksperdid arvavad, et aastaks 2027 võiks meil olla AGI; tehislik geneeriline intelligents, mis on võimeline õppima ja täitma nii ülesandeid kui ka inimest või veel paremat. Erinevalt praegustest kitsastest tehisintellekti (DI) süsteemidest, mis on spetsialiseerunud ühele valdkonnale, nagu kõnetuvastus või pildituvastus, peaks see suutma tegeleda mistahes kognitiivsete ülesannetega, mis sarnanevad nendega, mida inimaju suudab täita. On muidugi eksperte, kes väidavad, et selleks kulub 10, 20 või isegi 50 aastat või et seda ei juhtu kunagi. Aga kaalugem hüpoteetiliselt: kui me saame AGI mõne aasta pärast, milliseid muutusi te ettevõtluses ette kujutaksite? Kus me seda kõige rohkem kasutame?
AUDRIUS: „Mulle isiklikult meeldib Austraalia teadlase dr Alan D. Thompsoni üldise tehisintellekti definitsioon: see on masin, mis on võimeline tegutsema nagu keskmine inimene. Keskmine inimene on praegu kolmekümneaastane India naine. Tema hinnangul on AGI praegu 81% tasemel. Aasta tagasi oli see näitaja 55%. 12 kuu jooksul on olnud 26-protsendine kasv. Saavutame selle mõne aasta pärast, kui arengukiirus jääb samaks. Sellisel juhul ja kui see tehnoloogia on inimtööjõust odavam, siis arvan, et OpenAI tegevjuhi Sam Altmani 2024. aasta jaanuaris tehtud ühe inimese ükssarviku ennustus saab tõeks. See on väga oluline ühiskondlik muutus ning võib olla nii väga positiivne kui ka väga negatiivne.“
