Tehisintellekt tegeleb järjest keerukamate ülesannetega

1. Tehisintellekti (AI) kasutuselevõtt muudab töö olemust, asendades ja muutes komponente inimtöös (OECD, 2019b [14]), ning töökeskkonda, nt ametiülesannete ümberkorraldamise kaudu (Lane ja Saint-Martin, 2021 [15]).
2. AI kasutuselevõtt võib kaotada suure hulga töökohti, samas luua ka uusi ning seniseid täiustada (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [16]). Eeldatavalt saab AI mõju töökohtadele olema suurim ametites või sektorites, mis tuginevad kõige rohkem ülesannetele, mida AI suudab ära teha (Lane ja Saint-Martin, 2021 [17]). Mõjusid on käsitletud ka trendides Väärtusmaailm teiseneb > Paindlikum töö- ja õpimaailm ning > Suurenev sotsiaalne sidusus leevendab süvenevat ebavõrdsust.
3. AI kasutuselevõtt hõlmab näiteks tervishoidu ja diagnostikat (CB Insight, 2018 [18]), kõrgtehnoloogiat, autotööstust ja montaaži, telekommunikatsiooni, transporti ja logistikat, finantsteenuseid, pakendatud tarbekaupu, jaemüüki. AI põimub ka sellistesse tehnoloogiatesse nagu loomulik keele mõistmine ja tekstianalüüs, loomuliku keele klassifitseerimine ja otsuste haldamine, visuaalne tuvastamine (sh pilt, nägu ja video), virtuaalsed agendid või vestlusliidesed („juturobotid”) ja robotprotsesside automatiseerimine. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [19], Zhang, 2021 [20])
4. Investeeringute mahu järgi hinnates kasvavad AI rakendajatest kõige kiiremini järgmised valdkonnad: autonoomsed sõidukid, ravimitööstus, näotuvastustehnoloogia, videosisu, pettuste tuvastamine ja finantssektor (Perrault jt, 2019 [21]).
5. Tehisintellekti kasutuselevõttu ettevõtetes motiveerib inimese võimekuse täiendamine (Lane ja Saint-Martin, 2021 [22]).
6. AI-l on võimekus luua täiendavaid innovatsioone, võimaldada teaduslikke läbimurdeid ja luua täiesti uusi tööstusharusid, mis võivad viia veelgi rohkemate töökohtade loomiseni kui senised edusammud tehnoloogias (Lane ja Saint-Martin, 2021 [23]; OECD, 2018a [24]). AI rakendused loovad uusi kõrge tootlikkusega ülesandeid, nagu näiteks ülitäpne tootmine (Lane ja Saint-Martin, 2021 [25]).
7. Tänu AI-le on võimalik lisaks rutiinsetele tööülesannetele automatiseerida järjest enam ka mitterutiinseid tööülesandeid (Lane ja Saint-Martin, 2021 [26]; Zhang, 2021 [27]). Kuna tehisintellekt veel ei ületa inimest loomingulises ja sotsiaalses intelligentsuses, arutlusoskustes ja ebakindlusega toimetulekus, jäävad need endiselt inimeste kanda, jättes AI-le täiendava ja kergendava rolli (Lane ja Saint-Martin, 2021 [28]), kuid tuleb tähele panna, et AI võimekust arendatakse edasi (Blue, 2020 [29]; Rosso, 2021 [30]).
8. On välja arvestatud, et AI töökohtade kasv toob kaudsete töökohtade loomise efekti, nt väidetavalt iga töökoht kõrgtehnoloogiaettevõttes loob viis täiendavat töökohta väljaspool seda ettevõtet (Lane ja Saint-Martin, 2021 [31]).
9. Vanemaealistel töötajatel võib olla AI kasutuselevõtuga seotud muudatustega keerulisem kohaneda (Lane ja Saint-Martin, 2021 [32]), näiteks kuna neil võib olla madalam motivatsioon ümberõppeks vähemaks jäänud tööaastate tõttu (Webb, 2019 [33]). Vt võimalusi ja vajadusi trendist Väärtusmaailm teiseneb > Suurenev sotsiaalne sidusus leevendab süvenevat ebavõrdsust.
10. Viiteid AI positiivsele mõjule palgakasvuks võib näha kõrgema haridustasemega või kõrgema palgaga ametikohtadel ja samuti ametites, mis on seotud tarkvara tundmisega. Eeldatavasti on need töötajad paremini võimelised kasutama AI-d oma töös ja tõstavad tootlikkust. Tootlikkuse tõus võib tasakaalustada AI kasutuselevõtust tingitud palgakasvu, mis omakorda tänu üldisemale heaolule tõstab eratarbimist, tekitades samas vajadust lihtsamate (veel automatiseerimata) teenustööde järele. Pole teada, kas senised AI kasutuse mõjud tööhõivele ja palkadele saavad olema samad ka edaspidi – see on väljakutse teadlastele, kes peavad püüdma ennustada täiesti uute tehnoloogiate ja senise tehnoloogia täiesti uute rakenduste mõju, ning poliitikakujundajatele, kes peavad mõju arvestavat poliitikat välja töötama. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [34])
11. Haridus ja kogemused, mis peegeldavad tööga seotud AI-rakendamise teadmiste ja oskuste olemasolu, tõstavad konkurentsivõimet tööturul (Lane ja Saint-Martin, 2021 [35]), pikaajalist töötust aitab vältida haridus ja koolitus (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [36]).
12. AI kasutuselevõtuga seotud ülesannete ümberkorraldamine võib tuua nii tööga rahulolu tõusu kui ka tõsta stressi. See, kas efekt on negatiivne või positiivne, tuleneb paljuski tehnoloogia kasutuselevõtu protsessist kui tehnoloogiast endast, siin on suur roll juhtkonna hoiakutel ja arusaamadel. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [37])
13. Juhul kui töötajad tunnevad, et otsused tehakse automatiseeritud protsesside kaudu, mis põhinevad andmetel, millele neil pole juurdepääsu ega kontrolli, on risk stressi ja ärevuse tekkeks. Kerkib mure seoses andmekaitse ja privaatsusega. Tekib ebakindlus otsustusprotsessi täpsuse ja õigluse suhtes, eriti kui viimane määrab edutamise ja tasustamise, ametijuhendi muutmise ning tööle võtmise ja töölt vabastamise. AI rakendamine töökohal viisil, mis suurendab survet töötajatele, või töötajate liigne jälgimine andmekogumise ja -töötlusega võib põhjustada stressi ja ärevust, tõmmata alla tööefektiivsust ning viia tootlikkuse langusele. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [38]) (EL-is kaitseb GDPR-i artikli 22 lõige 1.)
14. Luuakse töökohti, mis on tarvilikud AI enda edasiseks arendamiseks, hooldamiseks, käitluseks, reguleerimiseks ja auditeerimiseks (Acemoglu ja Restrepo, 2018 [39]), töötasu nendel töökohtadel on konkurentsivõimeline (CB Insight, 2018 [40]).

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.

1. Nõudlus tehisintellektiga seotud oskuste järele kasvab, oskusi võib vaja minna nii kõrge kui ka madala kvalifikatsiooniga ametikohtadel töötamisel (Lane ja Saint-Martin, 2021 [41]). Vajadus AI-oskuste järele on kasvanud kõigis majandussektorites, kuid rohkem nt teabe-, kutse-, teadus- ja tehnika-, rahanduse ja kindlustuse ning jäätmekäitluse valdkonnas (Perrault jt, 2019 [42]). Kasutusalade lõikes on AI-oskusi vaja näiteks järgmistes valdkondades: veebiostlemine ja -reklaam, veebiotsingud, isiklikud digiabilised, masintõlge, nutikad kodud, linnad ja taristud, autod (AI-põhised ohutusrakendused), küberturvalisus, võitlus desinformatsiooni vastu, tervishoid, transport, tootmine, toit ja põllumajandus ning avalikud teenused (Mis on tehisintellekt…, 2021 [43]). AI kasutamisvõimalused ja sellega seotud oskusvajadused varieeruvad valdkonniti, nt loomuliku keele töötlust (teksti ja kõne mõistmine ning loomine) saab kasutada tööstusharudes, kus on suures mahus kliendi- või operatiivandmeid tekstivormis, nt kõrgtehnoloogia, telekommunikatsioon, jaekaubandus, finantsteenused ja tervishoid; ning füüsilist robootikat saab kasutada tööstusharudes, kus füüsiliste kaupade logistikal on tarneahelas tähtis roll, nt autotööstus, kaupade pakendamine ja farmaatsia. Vähem nähakse AI-oskuste vajadust nt ehituses, kunstis, tervishoius ja sotsiaalhoolekandes. (Perrault jt, 2019 [44])
2. AI abil töötavate tehnoloogiate ülesehitamiseks ja juurutamiseks organisatsioonides ja ühiskonnas on vaja järgmiseid oskusi ja teadmisi: 1) matemaatika (teoreetiline taust AI-uuringute tegemiseks ja rakendamiseks), statistika (empiirilised oskused AI-mudelite sobitamiseks ja mõju mõõtmiseks); 2) masinõpe (iseõppivate ja muude juhendatud mudelite loomiseks); 3) statistiline programmeerimine (mudelite rakendamiseks); 4) tarkvaraarendus (rakenduste kujundamiseks ja skaleerimiseks) (Perrault jt, 2019 [45]). Oluline on tegeleda AI ohutusega (Amodei jt, 2016 [46]; Euroopa Komisjon, 2020f [47]), kuna AI-d kasutatakse näiteks üha enam selliste ülesannete automatiseerimisel, mis sisaldavad suhtlust keskkonnaga, nt isesõitvad autod (Hernández-Orallo jt, 2020 [48]). Tehisintellekti spetsialistidelt oodatakse üha enam ka sektorispetsiifilisi, insenertehnilisi ja äriteadmisi (Lane ja Saint-Martin, 2021 [49]) ning teadmisi eetilise ja usaldusväärse tehisintellekti väljatöötamiseks (Euroopa Komisjon, 2020f [50]).
3. On protsesse, mida AI ei suuda hetkel järele teha ning mis on paljudel töökohtadel üha olulisemad: loovus, originaalsus, keeruline arutlus, kriitiline mõtlemine ning sotsiaalne ja emotsionaalne intelligentsus (Lane ja Saint-Martin, 2021 [51]), kuid AI võimekus tulla toime nimetatud olukordadega võib muutuda. Ametialadel, kus sotsiaalse suhtluse komponent töös on väga oluline, on AI rakendamiseks vähem võimalusi (nt massaažiteraapia). Sama kehtib kõrgelt kvalifitseeritud teadustööga seotud ametialadel, mis nõuavad uudsete olukordade üle arutamist (nt teadlased). (Webb, 2019 [52])
4. Nõudlus PhD tasemel AI ekspertide järele kasvab, kuid väidetavalt veelgi rohkem vajatakse kõrghariduse esimese ja teise taseme teadmistega eksperte (80% AI-ga seotud tööpakkumistest nõuab vähemalt BA taset ning pooled seesugustest tööpakkumistest ei eelda BA-st kõrgemat haridust) (Lane ja Saint-Martin, 2021 [53]).

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.

1. Tehisintellekti aruka rakendamise abil on võimalik parandada nii otsuste tegemise kiirust ja kvaliteeti kui ka optimeerida eri majandusharude ning riigiaparaadi tegevusi. Eesti avaliku sektori tehisintellekti rakenduste arendus saab toimuda koostöös ametkondade, erasektori ning teadusasutustega. (Karu, 2021 [54]) Tehnoloogia peab aitama kaasa eesmärkide saavutamisele ning toetama selleks loodud protsesse ja protseduure, mis nõuab omakorda nii eesmärkide selgeks rääkimist, strateegias kokkuleppimist, protsesside kogupaketi ülevaatamist-uuendamist kui ka sisukate mõõdikute seadmist (Karu, 2021 [55]) ning andmeid AI koolitamiseks (CB Insight, 2018 [56]).
2. AI annab võimaluse töötada välja uue põlvkonna tooted ja teenused. Näiteks rohe- ja ringmajanduses, masinatööstuses, põllumajanduses, tervishoius, moes ja turismis võimaldab AI optimeerida müügikanaleid, parandada masinahooldust, suurendada toodangu mahtu ja kvaliteeti, parandada klienditeenindust ja säästa energiat. AI kasutamine avalike teenuste valdkonnas võib vähendada kulusid ning anda uusi võimalusi ühistranspordi, hariduse, energia ja jäätmekäitluse vallas. (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [57]) AI võime töödelda suures koguses andmeid ja õppida reaalajas võib muuta selle eriti sobivaks näiteks pideva tagasiside ja arenduse toetamiseks (Lane ja Saint-Martin, 2021 [58]).
3. AI kasutuselevõtuks on vaja korrastada andmeid ja protsesse, koostada juhendmaterjale, korraldada koolitusi ja suurendada teadlikkust, samuti demonstreerida AI näiteid (Karu, 2021 [59]) ja muudatusi organisatsioonilistes protsessides (OECD, 2019b [60]). Uue tehnoloogia kasutuselevõtt tõstab tulemuslikkust, kuid juurutamisel võib oodata mingil määral ka kulude kasvu (Karu, 2021 [61]1).
4. AI kasutamisest tulenev tööjõu tootlikkuse kasvuprognoos 2035. aastaks on 11–37% (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [62]). AI senine aeglane mõju tootlikkuse kasvule on tingitud AI rakendamise ettevalmistamise ja ümberkorraldustega seotud viivitustest: esmalt on vaja uut tehnoloogiat õppida, sellesse investeerida, seda juurutada, millele järgneb konkurentsist ja tehnoloogia arengust ajendatud kiirendus, seejärel aeglasema kasvu periood, kus tehnoloogia on laiemalt levinud (Lane ja Saint-Martin, 2021 [63]).
5. AI kasutuselevõtu kavandamisel tuleb võtta aega ja analüüsida, et võetaks kindlasti kasutusele tehnoloogia, mis hiljem osutuks ikka kasulikuks või et oskused ja uus tehnoloogia oleks omavahel vastavuses ning AI-d kasutataks talle sobivate ülesannete lahendamiseks (Lane ja Saint-Martin, 2021 [64]; Acemoglu ja Restrepo, 2018 [65]; Tehisintellekti võimalused…, 2020 [66]).
6. AI valdkonnas on eelis riikidel, kellel on kasutada suuremad AI arendamiseks vajalikud andmehulgad (Karu, 2021 [67]). Massilise teabekogumisega võivad rohkem andmeid omavad ettevõtted saada parema positsiooni, tõrjudes konkurendid eemale (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [68]). Tehnoloogia ja üleilmastumine tõstavad turu mahtu, AI-st tekkiv kasu liigub „võitja saab rohkem“-printsiibil (Lane ja Saint-Martin, 2021 [69]).
7. AI tõhusust mõjutavad selle arendus ja juurutamine, turutingimused, poliitikad ja institutsioonid (Lane ja Saint-Martin, 2021 [70]). AI kasutuselevõttu võivad pidurdada üldsuse ja ettevõtjate umbusaldus, puudulik taristu, initsiatiivipuudus, investeeringute nappus või – kuna tehisintellekti masinõpe sõltub andmetest – digitaalturu killustatus (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [71]).
8. aasta mais võttis OECD vastu tehisintellekti põhimõtted, mis keskenduvad AI usaldusväärsele ja vastutustundlikule haldamisele (OECD, 2019b [72]). EL-i koostatavas reeglistikus on kesksel kohal usalduse suurendamine AI vastu ning AI võimaliku mõju ohjamine üksikisikute, ühiskonna ja majanduse seisukohast. Samal ajal on eesmärk luua keskkond, mis võimaldaks Euroopa teadlastel, arendajatel ja ettevõtetel jõudsalt areneda. (Euroopa Parlamendi seisukoht…, 2021 [73]) AI loomist ja tegevust reguleerivate eeskirjade loomisel tuleb jälgida, et need ei pidurdaks innovatsiooni (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [74]).
9. Selleks et Eesti avalikus sektoris säiliks praegune hoog ning et ka erasektor tuleks avaandmete ja tehisintellekti teemaliste arutelude ja tegudega rohkem kaasa, on abiks, kui need teemad muutuksid riiklikul tasemel strateegiliseks rohkem kui paari ministeeriumi haldusalas ning et tagataks arendustegevusteks vajaminev püsiv rahastus (Karu, 2021 [75]).
10. Oluline on AI vastutustundlik kasutamine tööl, tõstmaks ohutust ja töökohtade kvaliteeti. Robotitel, sh AI-d kasutatavatel robotitel, on kasvav võimekus asendada töötajaid rasketes ja ohtlikes töökeskkondades, vähendades seeläbi tööohutuse ja töötervishoiu riske. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [76])
11. AI võib ühiskonnas tekitada ärevust, selle ennetamiseks on võimalik tööturg valmistada ette AI kasutuselevõtuks: toetada inimesi AI-süsteemide kasutamisel ja vajalike oskuste omandamisel, tagada õiglane üleminek, et AI-st saadav kasu jaguneks laialdasemalt ja õiglasemalt (nt sotsiaaldialoogi, koolitusprogrammide, ümber- ja täiendõppe kaudu), edendada ettevõtlust ja tootlikkust (Lane ja Saint-Martin, 2021 [77]).
12. Kui mõnes konkreetses valdkonnas on realiseerumas protsesside ulatuslik automatiseerimine, on vastutustundlik tõsta (ümber- või täiendõppe kaudu) selle valdkonna spetsialistide võimekust tasemele, kus nad kas suudaksid täiendatud süsteemis tekkinud uute ülesannetega hästi hakkama saada või leida sisulist, eneseteostusvõimalusi pakkuvat rakendust muudes valdkondades (Lane ja Saint-Martin, 2021 [78]; Karu, 2021 [79]).
13. Nii AI kui ka täiendõppe organiseerimisel tuleb tähele panna ebavõrdsuse süvenemise ohtu juhul, kui kõrgelt kvalifitseeritud kutsealadel töötavatel töötajatel avanevad paremad võimalused õppimiseks (nt parem juurdepääs elukestvale õppele) ja on oskused, mida ei saa hõlpsasti AI-ga automatiseerida (Lane ja Saint-Martin, 2021 [80]).
14. Kui AI viib töökohtade automatiseerimiseni mitmes tööstusharus, siis see omakorda võib tuua kaasa sektorite vahelise ebavõrdsuse, mistõttu oleksid üleminekud keerulised. Kuna tehnoloogia areng võib suurendada tootlikkust ja juhtida majanduskasvu, on põhjust uurida, kuidas AI-d saaks rakendada kaasaval viisil, suurendamata ebavõrdsust ja seega ka ühiskonna vastupanu tehnoloogia arengule. (Lane ja Saint-Martin, 2021 [81]) Vt võimalusi ja vajadusi trendist Väärtusmaailm teiseneb > Suurenev sotsiaalne sidusus leevendab süvenevat ebavõrdsust.
15. Andmete abil otsustamine võib ühest küljest vähendada eelarvamuste mõju (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [82]), teisalt tuleb AI treenimisel ennetada võimalikku kallutatust, et vältida diskrimineerimist (Euroopa Komisjon, 2020f [83]; Zhang jt, 2021 [84]). Tuleb minimeerida rakenduste kasutamisest võimalikult tulenevat diskrimineerivat mõju (vajalik on aktiivne kaasamine, õiglus, arusaamisõigus ja edasikaebamise võimalus) ning kujundada usaldusväärse AI arendamise eetikasuunised (seaduslik, eetiline (inimeste sõltumatuse austamine, kahju tegemisest hoidumine, õiglus ning selgitatavus), töökindel) (Karu, 2021 [85]). AI kasutamisel tuleb rõhutada õigust eraelu puutumatusele ja andmekaitsele (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [86]).
16. AI keerukus, ettearvamatus ja osaliselt autonoomne tegutsemine võivad luua raskelt kontrollitava olukorra, tuvastamaks, kas AI-lahendus on kooskõlas õigusaktidega (Euroopa Komisjon, 2020f [87]).
17. Vaja on otsustada, millised saavad olema algoritmile antavad volitused. Kui AI rakenduste rolliks saab mh parimana käsitatava otsustusvariandi pakkumine, tuleb luua analüüsitulemuste konfliktolukordade lahendamise protseduur (Karu, 2021 [88]). Vaja on selgitada, milline on AI vastutus AI kasutamisest tekkinud kahju korral (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [89]).
18. Tuleb otsustada, kellele kuuluvad intellektuaalomandi õigused siis, kui tegemist on tehisintellekti loominguga (Euroopa Parlamendi seisukoht…, 2021 [90]).
19. AI puhul peab tähelepanu pöörama küberrünnakutele ja laiaulatuslikule manipulatsioonivõimalusele (PwC, 2018b [91]). AI võimaldab luua süvavõltsinguid (Zhang, 2021 [92]) (realistlikke võltsitud video-, audio- ja pildimaterjale), mis võivad tekitada finantsriski ja mainekahju ning häirida otsustamist (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [93]). Veebiplatvormid kasutavad AI-rakendusi ebaseadusliku ja sobimatu veebikäitumise avastamiseks ja sellele reageerimiseks (Tehisintellekti võimalused…, 2020 [94]). Teadlased arendavad süvavõltsingu tuvastamise tehnoloogiat (Zhang, 2021 [95]).

Vaata lisaks megatrendi Digitehnoloogia ulatub kõikjale.