Põhisisu algus

Tehisintellekt ei hakka kunagi arendajaid asendama. Küll aga võib tehismõistus saada arendaja assistendiks

06.02.2023

Viimaste kuude jooksul on tehisintellektil (AI) põhinevad tööriistad saanud meeletult tähelepanu – algselt GitHub Copilot ja nüüd ChatGPT – ning see on tõstnud päevakorda vana küsimuse: millal võivad arendajad hakata ootama koondamisteadet, kuna AI võtab nende töö ära? Elisa IT-juht Villu Teearu tõdeb, et kuigi arengud on huvitavad, siis IT-inimesed oma töö pärast kartma ei pea. AI ei hakka nähtavas tulevikus arendajaid asendama, küll aga võivad nad juba õige pea tööle asuda arendajate assistentidena.

2023. aasta esimese kahe nädala pealt võib üsna kindlalt väita, et tehisintellektist saab üks selle aasta märksõnu. ChatGPT ja teised populaarsed tehisintellektil põhinevad tekstirakendused on AI taas tähelepanu keskmesse kergitanud ning tõstatanud ohtralt küsimusi nii haridusvaldkonnas – kas ja kuidas õpetajad inimese ja AI loodud kirjanditel vahet tegema hakkavad – kui ka kõigis teistest valdkondades, kus tegevus õrnaltki midagi tekstilist riivab. Alates turundusest, lõpetades arendusega.

Kuigi möödunud aasta lõpusirgel rambivalgusesse tõusnud ChatGPT täidab igapäevaselt tehnoloogiaväljaannete pealkirju, siis pole see esimene või viimane kord, kui kuulutatakse, et just nüüd võtab AI arendajate töö ära. Kõige hiljutisem AI-tööriist pole ka esimene, mis suudab pealtnäha juba täna arendajate tööd teha. Anna sellele ülesanne ette ja vastu saad tüki koodi, mis ka päriselt töötab. Kõlab ju nagu keskmise arendaja keskmine tööpäev. Millises siis küsimus – asi ju töötab, miks ei võiks AI täna hakata arendajate põuda lahendama?

Arendaja töö pole lihtsalt klaviatuuri klõbistamine

Tehisintellekti puhul on oluline mõista, et sarnaselt inimestele, kes peavad millegi uue tegemiseks ka midagi uut õppima, peab ka AI millegi ära tegemiseks teadma, kuidas seda teha. Tehisintellekt elab andmetel ehk see suudab teha asju, mida on juba varem tehtud. Kuigi tänapäevased AI-lahendused on juba väga nutikad ja tunduvad kõrvalt vaadates kui must maagia, siis ei suuda need luua midagi sellist, mida pole kontseptsiooniliselt kunagi varem loodud.

Jah, kui tekstirobotile sööta ette käsklus, et kirjuta mulle luuletus, siis võib see päriselt riimuvaid ja isegi kriitikute jaoks vastuvõetavaid tekste toota. See sisu võib ka olla täiesti originaalne ning plagiaadidetektor saab südamerahus puhata, kuid see põhineb siiski millelgi. Kõik “uus” on loodud kellegi varasema töö peale ning kuitahes emotsionaalsed ja pisaraidkiskuvad ka värsked riimid poleks, ei pärine need AI südamesopist. Need on mingid mustrid, mingid loogikad ja mingid lähenemised, mis pärinev kellegi teise tööst.

Sarnane on olukord ka koodiga. Juba täna suudavad mõned tehisintellektil põhinevad tööriistad kirjutada koodi, mis päriselt töötab ja mida saaks päriselt kasutada. Niisamuti on väiksemaid, kergemaid ja korduvaid töölõike AI-põhistele lahendustele teha antud juba aastaid. Kuigi AI võib täna kirjelduse peale valmis kirjutada väga nutika tüki koodi, siis suudab see siiski teha vaid sedasorti asju, mida ta on varem kohanud, või mille kohta on ette antud nii detailne kirjeldus, et samahästi oleks võinud koodiread ise valmis trükkida.

Me ei ole veel kohas, kus saaksime AI-le sööta ette midagi sellist, mida pole kunagi varem tehtud ja eeldada, et see asi saab tehtud. Jah, see suudab valmis teha mingi tüki suuremast ja keerulisemast rakendusest. Öeldes sellele aga, et kirjuta mulle laotarkvara, mis suudab teha asju X, Y ja Z, kusjuures asi Y on midagi sellist, mida tehakse vaid minu majas, on tulemuseks üks segaduses tehismõistus.

Unikaalsus tuleb tehisintellektile ette sööta, ise ära teha. Järgmise koopia suudab see juba ise teha ning lisada sinna isegi oma “isikupära” – muuta mõne nupu värvi või muud taolist – aga kuskilt peab ta õppima, kuidas asju teha.

Arendaja töö pole pelgalt etteantud punktide järgi koodi kirjutada, vaid oma peaga mõelda, panna asju konteksti, näha laiemat pilti ning aja jooksul kogunenud oskuste pealt taibata, kuidas mõjutab mõni arenduses tehtav samm tema järgmiseid etappe või organisatsiooni tervikuna. AI muutub sellistes asjades küll järjest nutikamaks, kuid ei tundu realistlik, et see jõuaks nähtavas tulevikus inimmõistuse tasemele.

See pole aga halb asi

Kõik eelnev ei tähenda aga, et tehisintellektile IT-majades kohta ei jaguks. Muidugi on neile tööd, lihtsalt mitte arendajana. Arendaja assistendina on neil tööd rohkem kui ära teha jaksab, Kui AI tegeleb veidi lihtsama ja korduva tööga, lubab see arendajatel keskenduda keerulisemate ja väljakutsuvamate ülesannete lahendamisele. Iga keeruka rakenduse sees on hulk väiksemaid ja lihtsamaid juppe, seega pole ettekujutlematu, et mingis vaates ütleb arendaja AI-le, et tee siia see osa ära.

Arendajal võiks õigete nuppude vajutamiseks kulutada 10 minutit, AI teeb selle ära paari sekundiga. Võidavad kõik. Niisamuti võib AI-assistent olla kasulik juhtudel, kui arendaja mingi asjaga hätta jääb – läks meelest, kuidas konkreetses programmeerimiskeeles teha asja X? Hetkel lüüakse see küsimus sisse Google’isse, tulevikus saab aga samas koodikirjutamisaknas paluda AI-l konkreetne asi endale meelde tuletada. AI täidab oma ülesannet ja arendaja ei pea aega kulutama millelegi, millele tegelikult ei pea. Erinevaid assisteerivaid ülesandeid on veel kümneid, seega paistab tulevik paljulubav.

Riske peab mõistma

Siiski tuleb enne ummisjalu AI poole jooksmist mõista ka selliste süsteemide kasutamise riske. Igal majal on küll oma riskitaluvus, kuid enne tehisintellekti kampa võtmist tasuks kindlasti meeles pidada autorlust ja üldist töökorraldust.

Kuna AI töö põhineb kellegi teise tööl, on alati õhus küsimus, kas koodibaasi võib sattuda midagi sellist, mille kasutamiseks tegelikult õigust pole. Niisamuti tasub mõelda sellele, kuidas AI kasutamist meeskonnas reguleerida. Kindlasti pole me kohas, kus AI loodut võiks tuimalt lõppkasutajateni saata ning iga tehismõistuse poolt tehtud töölõik tuleb inimese poolt üle vaadata. Kui tehisintellekt kasutusele võtta, tuleb luua ka protsessid, kuidas valideerida selle tööd ja tagada, et arendajad AI-assistendi tehtu ka päriselt üle vaataks. Muidu võivad asjad õige pea hapuks muutuda.

Seotud märksõnad