"Filtrid, agendid ja 4 aastat AI-katsetusi: Miks tehnoloogia ei tohiks asendada sinu aju"

Mõtlesin, et kirjutan täna millestki, millest ma igapäevaselt laiemalt ei räägi või mainin seda vaid osaliselt muude teemade kõrvalt. Mainin kohe, et teema võib olla veidi tehnilisem kui teised postitused aga lugemist jagub kõigile. Tunnen lihtsalt, et nüüd on selleks sobiv hetk, sest eelneval 4-tunnisel lennul Eestisse ja tagasi oli mul piisavalt aega memo kirjutada ja täna seda veel täiendada.

Tehisintellekti kasutan tänaseks ehk juba 4 või 5 aastat – ma isegi enam täpselt ei mäleta, millal see pöörane teekond pihta hakkas. Igatahes olen selle aja jooksul proovinud laia spektrit erinevaid mudeleid: alates päevadest, mil need alles turule tulid ehk olid "lapsekingades", kuni tänaste tipplahendusteni välja.

Minu isiklik teekond sai alguse Google'i LLM (Suur Keelemudel) katsetustest. See oli aeg, mil tänane Gemini polnud veel Gemini, vaid eksisteeris teiste nimede all (minumeelest oli isegi enne Bardi). Esimesed sammud tehisarus olid tihtipeale puhtalt for fun. Avastasin Suno – tööriista, mis genereeris minu kirjelduse põhjal muusikat. Naljaga pooleks sai loodud lugusid sünnipäevadeks, tähtpäevadeks ja lihtsalt selleks, et testida: milleks see mudel üldse võimeline on?

Samal ajal katsetasin piltide geneerimist Midjourney's (kui teised sarnased lahendused jäid veel selgelt analoogsele tasemele alla) ning ka Google'il oli siis paralleelselt midagi sarnast laual. Pidevalt katsetasin uute asjadega, näiteks videote genereerimisega (oletan, et see oli Google Veo vms). Neid kiireid visuaalseid loominguid (sh Nano Banana jne) kasutan sageli selleks, et hoida aega kokku – saada sadade variantide seast ideid ning neist siis see kõige õigem tervik käsitsi kokku lüüa või uusi ideid genereerida.

Seda nn mängimise/katsetuste ajastut tahtsin ma muidugi kohe edasi arendada. Siinkohal pean jälle oma naist kiitma, kes peab kõike seda jura kõrvalt vaatama ja kuulama, sest ma käitun nagu laps kui järgmise avastuseni jõuan. Ehk siis üks hetk jõudsin ma TTS (Text-to-Speech) tehnoloogiateni. Lastele mõeldes lõin ise muinasjutte (promptiks olid vaid tegeleste nimed, asukoht ja muu sarnane) ja lasksin need sisse lugeda. Katsetasin nii Tartu Ülikooli "Nerokõne" erinevate kõnetämbritega kui ka ElevenLabs’iga, mis pakkus juba hämmastavalt loomulikku dünaamikat ning ilmselt oli midagi veel, mis täna meelde ei tule.

Arenguhüpped on olnud mega kiired ja halastamatud. Mudelite nimistu jätkuks pikalt (ei hakka ka enda kõiki läbi katsetatud mudeleid kirja panema) ja, olgem ausad, tuhanded neist on juba maailmast välja kukkunud lihtsalt seetõttu, mis taustal toimub – suurte korporatsioonide võidurelvastumine on tempokas.

Täna kasutan programmeerimiseks väga erinevaid mudeleid. Pikka aega sai abiks võetud Google AI Studio (Gemini varasemad versioonid), tänaseks aga panustan palju Antigravity, Claude Code, Sonneti mudelite, Cursor agendi versioonid, Lovable, Copiloti ja käsurea ehk CLI-rakenduste peale (mis säästsid heas koguses tokeneid ja andsid puhtama output'i). Olen testinud ka Groki ja Perplexityt. Minu fookus pole olnud toetuda vaid ühele hiiglasele, vaid valida tööriist vastavalt ülesande olemusele. Näiteks olen ammu avastastanud, et Gemini on sageli kõige tugevam ja kiirem mahuka dokumentatsiooni läbitöötamisel ja korrastamisel (sh peaks olema suurim context window ka).

Mida ma siis nendega teinud olen? Vaid lühike nimekiri:

• Uurimistööd automatiseeritud podcastideks: Ehitasin agendi, mis suudab läbi käia sadu lehekülgi toormaterjali, korjata sealt välja vajalikud andmed, koostada detailse struktureeritud uurimuse ja genereerida sellest podcast-stiilis helifaili. Tavatarbija, kes seda kuulab, ei pruugi isegi aru saada, et kogu sisu autoriks ja esitajaks on TTS ja tehisintellekt. See oli minu esimene tõsisem agendi katsetus.
• Koodi ülevaataja-agent: Kooliajal tehtud ülesannetest inspireerituna nägin ma, kuidas sellist loogikat saaks organisatsioonitasandil rakendada. Lõin agendi, mis töötab otseselt koodibaasi kallal: vaatab reaalajas üle parimad praktikad, analüüsib süntaksit, otsib loogikavigu ja annab arendajale argumenteeritud tagasisidet. See on minu teekonnal olnud üks absoluutseid kõrghetki ja meeletu eufooria enda saavutustes.
• Arendusmahu hindaja: Lisaks ehitasin mahuhinnangute agendi, mis toetub vektoriseeritud koodibaasile (kaasa on antud nii reeglid, vastavad dokumendid jms). Agent analüüsib uusi arenduspileteid ja annab subjektiivse prognoosi töömahule – kõike seda tuginedes süsteemi varasemale ajaloole ja varem kirjutatud koodile.

Ainus, mille osas ma olen tänaseni ettevaatlik, on Llama (ja teiste) mudelite lokaalne jooksutamine (OpenClaw jt). Peamiselt on mind tagasi hoidnud riistvaralised piirangud – korraliku, ilma liigse "hallutsinatsioonita" mudeli käitamiseks on vaja head graafikakaarti, mida mul lihtlase testimise jaoks kuskil serveris ootele pandud pole. Kuna minu enda taust on seotud ka mingil määral küberturvalisusega, siis tean vägagi detailselt, mida selliste avatud ja potentsiaalselt ebaturvaliste "karpide" lokaalsesse masinasse lubamine pikas perspektiivis tähendada võiks (mitte, et ma seda ikkagi teha ei sooviks). Kui minu käimasolevad muud projektid kunagi vaibuvad, tahan kindlasti OpenClaw tühjas linuxi masinas testida (mul isegi ideed olemas).

Kõik need katsetused on pakkunud mulle kordi rohkem reaalseid teadmisi kui mistahes ametlik koolitus. Miks? Sest ma pole eales huvitunud puhtalt sellest, et ah, teeme ruttu tulemuse ära ja jätkame tööga. Mind huvitab pigem tehnoloogia telgitagune: kuidas see konkreetne lahendus/väljund selleni jõudis? Ma tegelikult kahtlen pidevalt väljundis, küsin üle, ja nõuan, et see seletaks mulle rida-realt lahti oma loogika algpunktist lõppvastuseni (või vaatan lihtsalt mõtlemise alt, kuidas ta selleni jõudis)

Aga teate, siit jõuamegi minu tehnoloogilise filosoofia tuumani. Postituse mõte polnud siin ainult kogemusi jagada või rääkida minu saavutustest.

Ükski neist agentidest ega mudelitest pole aluseks, et usaldada tehisintellekti rohkem kui iseenda aju.

Ma pean AI-d tänasel päeval filtriks. See on käte pikendus. See on vahend, mis teeb minu eest ära igava, rutiinse, sadu tunde nõudva manuaalse töö. Mina ise kulutan säästetud aja hoopis mõttevahetusele, probleemide raamimisele ja uue loovuse äratamisele. Ma säästan aega.

Oluline on see ajastu, kus me täna elame.

Kui minu vanavanemad veel elasid ja jutustasid lugusid vanast ajast – ka halvematest, keerulisematest perioodidest maailma ajaloos –, arvasin nooruses tihti, et need hirmud meie mugavat elu enam ei puuduta. Et elu on lõplikult muutunud rahulikumaks, inimesed mõistlikumaks ja uut laiapõhjalist sõda (või midagi tuumapommi taolist) meie silmad enam ei näe. Ja ausalt, suuresti ma arvan seda ka täna.

Aga taustal? Taustal toimub midagi kordades massiivsemat.

Ma olen tehisintellekti abil loonud asju, mida ma oma manuaalse eluea jooksul mitte iialgi lõpule ei viiks. Ega isegi ei alustaks. Olgu mul ükskõik kui palju vaba aega või õppimistahet – inimressurssidel on piirid. AI on aga pannud mind kokku puutuma asjadega, mis on mind rohkem pahviks löönud kui isegi kõik need suured "maailmaimed" reaalses füüsilises elus, nagu päriselt.

Üks korrektne käsklus. Üks läbimõeldud prompt. Üks loogiline ja süsteemne kirjeldus.

Selle kõige väljundiks on tihti midagi sellist, mida sa ei oota isegi oma valdkonna tippspetsialistist inimeselt... rääkimata siis masinast. Mul on olnud hetki, kus ma olen oma lähedastele või töökaaslastele näidanud koodijuppe, algoritme või genereeritud lahendusi ning nende reaktsioon on alati segu hirmust ja vaimustusest (mitte, et ma ise sama ei teeks)

Mida pärivad meie lapsed?

Hiljuti rääkisin enda vanema pojaga pikemalt AI teemadel. Kuna see tehnoloogia imbub vaikselt aga kindlalt haridussüsteemi ja noorte igapäeva, on tallegi tekkinud tõsine huvi seda katsetada.

Mida ma talle ütlesin?

Ma palusin teda, et niikaua, kuni on vähegi võimalik, õppigu ta klassikaliselt iseseisvalt. Las ta loeb raamatuid, kuulab oma ala fanaatikuid, mõtleb asju ise läbi ja... kahtleb. Ma lausa keelasin tal pimesi tehisintellekti usaldada. Süsteemide kasutuseesmärk peab jääma nii täna kui ka tulevikus vaid selgeks abimeheks ("käed ja jalad"), mitte asendama analüüsivõimet ("aju").

Ma tunnistan, et täiskasvanuna ja mugavusest olen ka mina laisaks jäänud. Ma lasen suure osa oma tüütutest ülesannetest rahus automatiseerida ja eks tänapäeva tempol ei olegi enam tihti muud reaalset ellujäämisviisi. Aga ma sisimas loodan – ja see on minu jaoks tõsine hirm –, et uus generatsioon ei hülga tervet mõistust ega hakka masinat usaldama rohkem kui iseenda tuletatud teadmisi ja loovust.

Agendid, uued hiigelmudelid ja masinõpe ei tohiks kujutada endast meile ohtu, vaid peaksid olema need vahendid, millega me lahendame tegelikke probleeme. Asju, mis on päriselt meie elude kvaliteedi seisukohalt olulised. Uute haiguste ravimid. Insener-tehnilised ummikseisud. Loodushoid. Puhas ajaline võit inimestele, et me ei peaks töötama 8 tundi päevas exceli-tabelis tulpasid kokku lükates, vaid saaksime olla koos oma perega.

Ma olen realist ja tean muidugi, et elu pole mingi lihtne lillemeri. Suured muutused tulevad reeglina peale mõnd korralikku "pauku" või üleilmset kriisi, kus turud vappuvad ja mugavustsoonid kaovad. Lähima 5–10 aasta jooksul ootab meid igal juhul ees massiivne tööstuslik nihe. Lõputu hulk positsioone ja ameteid automatiseeritakse ning ka teaduses näeme metsikuid läbimurdeid.

Mina omalt poolt saan vaid loota, et minu enda poisid (ja tegelikult kogu see järeltulev põlvkond) suudavad selles keerises end just AI abil tunduvalt kiiremini harida, jätta need "tühised ja tüütud" igapäevategevused masina kanda ning suunata oma nutikuse sellele, et suunavad loovad agendid enda heaks tööle.

Miks? Ikka selleks, et jääks aega lihtsalt elu ennast nautida. Ja kui vaja, istuda jõe ääres, grillida, chillida ning lasta masinatel muretseda tüütute, ohtlike ning aeganõudvate tegevuste täitmise pärast.

Kui delegeerime masinatele oma rutiini, võidame tagasi oma aja, aga kui loovutame neile oma kriitilise mõtlemise, kaotame iseenda.