Rubriik: artikkel

Ülemaailmne tehisaru ehk AI hullus sai alguse pea kaks aastat tagasi, kui Chat GPT lansseerimisega jõudis esimene keelemudel laiade masside kasutusse. Kahe aasta vältel on ootusi AI osas aina ülespoole kruvitud. Ka Eesti ettevõtted pöörduvad IT-arendajate poole sageli ootusega, mis eeldab AI rakendamist oluliste funktsioonide teostamisse nii, et tööd peaks tegema vähem, seda saaks teha kiiremini ja vähema arvu inimestega ning vigu ei esineks.

AI-st rääkides tuleb lisaks juturobotitele vaadelda erinevaid masinõppe funktsioone, mida paljud ettevõtted kasutavad, näiteks prediktiivne analüütika kliendikäitumise ennustamiseks, pildituvastus kvaliteedikontrolliks, kliendihalduse automatiseerimine juturobotitega, suure hulga dokumentide seast relevantse informatsiooni kogumine ja dokumentide klasterdamine. Kõikide nende tegevuste ja kogu digimaailma alustalaks on andmed.

Probleem saab alguse vigastest andmetest

Andmete kvaliteedist ja struktureeritusest sõltub digilahenduste kvaliteet. Kui võrrelda tootmisega, siis andmed on nagu tooraine, millest toode tehakse – kui tooraine on ebakvaliteetne, siis ei saa ka lõppproduktil kõrget kvaliteeti olla. Andmetest tulenebki AI rakendamise suurim probleem. ühelgi ettevõttel ei ole andmed ideaalses olukorras. Et need oleksid kasutatavad, tuleb andmeid pidevalt korrastada, välja otsida ja vahel ka lisaks luua.

Kuni andmed pole ideaalsed, ei saa ka keelemudel või muud masinõppe funktsioonid täiuslikult töötada. IT-arenduse valdkonnas klientide ja partneritega suheldes näen, et ettevõtjate ootused AI-le on palju kõrgemad sellest, mida tehisaru tegelikult teha suudab.

Lihtsustatult öeldes loodavad ettevõtjad, et AI leiab ärilist kasvu takistavad probleemid üles, lahendab ära ja teeb seda tasuta keelemudelile tuginedes ilma rahata. Tegelikkuses see nii lihtne kahjuks ei ole. Arvuti saab teha otsuseid, aga nende taga on andmed, mida genereerivad inimesed. Kui andmed on kehva kvaliteediga, siis langetab robot ka nigelaid otsuseid.

Kasutaja peab olema järjest targem

Palju on räägitud sellest, kuidas keelemudelid ajavad kohati täielikku jama. Primitiivse näitena: olen ka ise juturobotilt enda üllatuseks teada saanud, et Juhan-Madis Pukk on Vanemuise teatri näitleja. Kui selliseid andmeid usaldaks minu potentsiaalne klient või tööandja, poleks ilmselt lootustki tehnoloogiasektoris tööd saada.”Iga otsing vajab seega nutika inimese topeltkontrolli ja vigade esinemist ei saa sellest hoolimata vältida.”

Vilunud vestlejal õnnestub saada tehisarult siiski üsna korrektseid vasteid ja paljude tööülesannete täitmine – näiteks ideekorje või tõlked – on tänu keelemudelite kasutamisele muutunud oluliselt lihtsamaks. AI-d kasutades tuleb alati arvestada, et keelemudel võib eksida, sest tema kasutada on vigaseid andmeid, mida inimesed massiliselt internetti sisestavad. Iga otsing vajab seega nutika inimese topeltkontrolli ja vigade esinemist ei saa sellest hoolimata vältida.

Lisaks faktiontrollile takistavad avalike keelemudelite laialdast kasutuselevõttu autoriõiguste ja andmelekke probleemid. Kuidas saaks ettevõtja olla kindel, et tehisaru geneeritud andmetes ei sisaldu autoriõigustega kaitstud teoseid? Üsna veendunud saab olla aga selles, et iga vestlus treenib keelemudelit. Kuna järgmisele kasutajale vastates kasutab tehisaru sisendina tõenäoliselt ka sinu ettevõtte inimeste esitatud materjale, tuleb elimineerida võimalus, et keegi töötajatest sisestab keelemudelisse konfidentsiaalseid andmeid.

Toimiv keelemudel ei ole tasuta

Lahenduseks, mis võimaldaks ettevõtjatel tehisarust suuremat kasu lõigata, on ettevõttesisene privaatne keelemudel, mille puhul kombineeritakse firma kontrollitud andmed välistest kanalites tulenevate valideeritud andmetega. Näiteks liidestatakse keskpanga valuutakursid, ennustused ja analüüs ettevõttes kasutusel oleva keskse tarkvaraga.

Privaatne keelemudel lahendab nii juriidika, andmete kontrolli kui ka turvalisuse probleemi. Majasiseseks kasutamiseks mõeldud keelemudeli arendamine on aga hoopis kulukam kui need investeeringud, mida planeerisid Eesti ettevõtjad AI revolutsiooni tuules oma eelarvesse. See ongi koht, mille osas ettevõtjate ootus ja AI tegelikkus kõige enam lahkneb.

Tehisintellektist oleks kasu küll, aga see on liiga kallis. Ettevõtja, kes julgeb privaatse keelemudeli arendamisse investeerida, peab lisaks kulukale juurutamisele arvestama riskiga, et investeering ei tasu end ära, kui selgub, et AI pole piisavalt täpne, usaldusväärne või kasulik.

Sama probleem valitseb ka teistes riikides. Gartneri haibitsükli teooria järgi pole keelemudelite aluseks oleva generatiivse AI ümber toimunud haip veel läbi, aga ülespuhutud ootuste piik on ületatud. 2024. aastal toodavad suuremat väärtust projektid, mis põhinevad mitte keelemudelitel, vaid teistel tehisintellekti funktsioonidel, mille rakendamist hõlbustavad standardiseeritud protsessid, mida keelemudelite jaoks seni veel ei ole.

Ka inimesed peavad kohanema, võttes arvesse, et AI ei lahenda kõiki probleeme, ent aitab siiski paljusid tööülesandeid lihtsamaks muuta. Robotitest on palju kasu igapäevatöö hõlbustamisel ja näiteks dokumenditöötluse tegemisel, aga inimese kriitiline meel peab säilima ja masina pakutud andmeid kinnisilmi usaldada ei saa.

Ettevõtetes tasub alustada auditist, mis aitab leida üles need kohad, kuhu saaks ja tasuks investeerida, et korduvaid ülesandeid AI abil kiirendada ja inimeste tööd tõhusamaks muuta. Gartneri kõver näitab aga selgelt, et tasuta imede lootmise aeg on kahjuks läbi.

Avaldatud ERR uudisteportaalis 29.09.2024: https://www.err.ee/1609471834/juhan-madis-pukk-kas-tehisaru-haip-ongi-labi

Liiga suur osa meie tööealisest elanikkonnast on tänaseks riigi palgal, mis ei ole enam kuidagi jätkusuutlik. Viimase kolme aasta jooksul on riigi teenistusse lisandunud ligikaudu 3900 uut töötajat.

Eurostati andmetel on viimase kahekümne aasta jooksul Euroopa Liidu riikidest kõige märkimisväärsemalt suurenenud valitsussektori tööhõive osakaal Eestis, Horvaatias ja Rumeenias. 2020. aastaks oli Eesti riigi palgal juba 23% tööealistest elanikest, millega olime Rootsi, Taani ja Soome järel neljandal kohal. Euroopa keskmine on samal ajal 16% ning püsinud viimased aastakümned samas suurusjärgus.

Massiline personali värbamine

Seejuures värbab riik kõige hoogsamalt just kõrgepalgalisi IT-töötajaid. Riigi seitse IT-maja – Rahandusministeeriumi Infotehnoloogiakeskus (RmIT), Siseministeeriumi Infotehnoloogia- ja Arenduskeskus (SMIT), Riigi IT Keskus (RIT), Riigi Infosüsteemi Amet (RIA), Registrite ja Infosüsteemide Keskus (RIK), Tervise ja Heaolu Infosüsteemide Keskus (TEHIK) ning Keskkonnaministeeriumi Infotehnoloogiakeskus (KEMIT) – on suurendanud oma personali umbes 15% aastas. Kui viis aastat tagasi töötas neis asutustes kokku umbes 800 inimest, siis nüüdseks on seal juba 1700 IT-spetsialisti. Näiteks SMIT-i töötajate arv on kasvanud suuremaks kui üheski erasektori IT-ettevõttes, tekitades olukorra, kus riigi asutused on muutunud üheks suurimaks konkurendiks IT-tööjõu turul. Lisaks suurtele infotehnoloogiakeskustele paisuvad nagu pärmitainas ka erinevate riigiasutuste IT-osakonnad.

Samas on Eesti majandus olnud kolm aastat languses ning see mõjutab ka IT-sektorit. IT-ettevõtted on raskustes, kuna nende kliendid on kaotanud suure osa oma investeerimisvõimekusest. Nüüd suunab ka riik märkimisväärse osa IT-tellimustest oma arendusmajadesse, jättes erasektori ettevõtted ilma olulistest lepingutest ja vähendades nende töömahtu.

Probleem ei piirdu ainult tellimuste äravõtmisega – IT-majad solgivad ka konkurentsi, kuna eraettevõtted ei suuda praeguses majanduskeskkonnas sammu pidada riigi kaks korda kiirema palgakasvuga. Selle asemel, et palgata üha rohkem arendajaid, analüütikuid ja testijaid, võiks riik osta nende teenuseid vajaduspõhiselt erasektorilt, samamoodi nagu tellitakse teede asfalteerimist, bussitransporti, koolide toitlustust ja muid teenuseid eraettevõtetelt. Riik peaks keskenduma sellele, et olla parem tellija ja omanik, mitte astuma eraettevõtlusega turule konkureerima teenuste osutajana. Paraku on riigiasutused ja ministeeriumid IT-valdkonnas endiselt ebapädevad tellijad.

Erasektor on palju efektiivsem

Praegune riigi tegevus on viinud selleni, et IT-majadest on kujunenud omamoodi monopolid, kuna ministeeriumid ja nende allasutused on kohustatud teenust üksnes neilt tellima. Seda isegi siis, kui avatud turul pakuks mõni eraettevõte seda märksa kvaliteetsemalt ja soodsamalt.

Eraettevõtted ei saa küsida arendus- või haldusteenuste eest rohkem raha, kui on riigihankelepingus ette nähtud. Samal ajal neelab riik eelarve ületamise hõlpsasti alla, kui ministeeriumitele kuuluvad IT-majad lähevad oma teenustega üle eelarve, sest sisemiste ressursside kasutamise üle ei peeta kuigi täpset arvestust.

Konkurentsi puudumise tingimustes ei ole IT-majadel motivatsiooni pakkuda head teenust ning teenuse saajal puudub võimalus nõuda kvaliteeti ja teostada kontrolli. Erinevalt erasektorist ei ole riigiasutustel võimalik teineteist hageda, kui tööd tehakse halvasti või hilinemisega. Seega ei ole keegi tegelikult vastutav tehtud vigade või eksimuste eest, mis toob kaasa ebatõhususe ja raiskamise.

Kokkuvõttes saab tõhus IT-arendus, -hooldus ja -haldus toimuda vaid turutingimustes, kus konkurents hoiab hinnad madalal ja kvaliteedi kõrgel. Riigi suurim probleem IT-valdkonnas seisneb selles, et riik on halb omanik, nõrk tellija ja kehv planeerija. Nüüd asutakse lisaks ka üha suuremate ampsudega halba teenust osutama. Kodanikena maksame selle kõik kinni.

Mina soovitan ministeeriumitele palgata oma IT-majadesse tugevaid portfelli-, programmi- ja projektijuhte ning erinevate valdkondade teenuste juhte. Riigi IT-lahenduste loomine ja haldamine tuleks aga sisse osta turukonkurentsi tingimustes.

Tehisintellekti jõudmine tavainimesele kasutatavale kujule tõi kaasa tohutu majandusmõju, hinnanguliselt 7,9 triljonit dollarit aastas. Tõelisest tehisintellekti (AI) läbimurdest ei saa aga rääkida enne, kui lahendatakse intellektuaalomandi, andmete kontrolli ja turvalisusega seotud küsimused, kirjutab Andres Aavik.

Poolteist aastat tagasi turule toodud esimene tehisintellekti AI-põhine keelemudel Chat GPT pani tehnoloogiasektoris alguse viimaste kümnendite suurimale revolutsioonile. AI-põhiseid lahendusi töötatakse välja kõikjal, nii Fortune 500 suurettevõtetes kui ka kodumaistes idufirmades.

Deloitte’i uuringu järgi usub 94 protsenti ettevõtete tippjuhtidest, et tehisintellektil põhinevad tehnoloogiad on tuleviku edu võti. Ajakirja Fortune andmetel on 92 protsenti Fortune 500 ettevõtetest juba mõne tehisarul põhineva lahenduse kasutusele võtnud.

Reaalsus ei ole siiski ainult värviline. Suuremad teenusepakkujaid OpenAI ja Microsoft kasutavad keelemudeleid Chat GPT ja Copilot treenides intellektuaalomandi kaitse all olevaid materjale ja registreeritud kaubamärke. Võib eeldada, et seda teevad ka teised olulised turuosalised, näiteks Google oma keelemudeliga Gemini (endine Bard).

Intellektuaalomandi küsimus

AI-abimehed ei oleks kaugeltki nii võimekad, kui treeningandmetes kasutataks vaid vabalt kättesaadavat materjali. Näiteks treenivad keelemudeleid fotod ja ajaleheartiklid, mille kasutamine autorilt luba küsimata või litsentsitasu maksmata on keelatud.

Eelmise aasta lõpus esitas The New York Times kohtule hagi, milles väidab, et Microsoft ja OpenAI kasutasid väljaande veebilehel avalikult kättesaadavaid artikleid, et luua tehisintellektil põhinevaid tooteid, mis konkureerivad ja ohustavad ajalehe võimet pakkuda veebipõhist uudisteenust.

Keelemudeleid treenitakse autoriõigustega kaitstud uudiste, artiklite, uurimuste, arvamuslugude, ülevaadete ja muu sisu kaudu, mis teoreetiliselt võimaldab tulevikus tehisarul toota meediasisu.”Kas AI abil loodud pildi autor on keelemudeli kasutaja või fotograafid, kelle loominguga keelemudelit treeniti?”

Suurbritannias süüdistatakse tehisintellektil põhinevat ettevõtet, et see treenis oma fotorobotit pildipanga Getty Images tasulise sisuga. Miks peaks ostma keegi tasulisi fotosid pildipangast, kui analoogse sama kvaliteediga pildi saab palju odavamalt genereerida tehisarul põhineva fotorobotiga? Õhku jääb ka autorluse küsimus. Kas AI abil loodud pildi autor on keelemudeli kasutaja või fotograafid, kelle loominguga keelemudelit treeniti?

Faktikontroll ja andmeleke

Lisaks lahendamata autoriõiguse probleemile takistab keelemudelite tõelist läbimurret andmete korrektsuse küsimus. Kuigi vilunud ülesandepüstitajal õnnestub saada tehisarult aeg-ajalt üsna korrektseid vastuseid, võib keelemudel ka täielikku jama ajada, tuletades või kasutades väljamõeldud fakte sündmustest, mida pole kunagi toimunud.

Kõik praegu avalikuks kasutamiseks kättesaadavad keelemudelid – nii tasuta kui ka tasulised – eksivad rängalt. Neid ei saa kasutada tõe allikana ja kõik saadud vastused vajavad pädeva inimese topeltkontrolli.

Kolmas oluline risk on konfidentsiaalsete andmete leke. Kas töötaja X, kes kasutab keelemudelit (või ka Google’i tõlki) näiteks lepingu tõlkimiseks, adub, et iga sisestatud päring ja infokild võib treenida ka keelemudelit? Teoreetiliselt on võimalik, et järgmistele kasutajatele vastust koostades kasutab AI-keelemudel muuhulgas ka tema sisestatud lepingus sisalduvat informatsiooni.

Ilmselt kasutatakse igas ettevõttes AI-d. Keegi kasutab keelemudelit tõlgina, teine vajab abi teksti kokkuvõtmisel, kolmas laseb koostada slaide või mõne illustreeriva materjali. Iga juht peaks võtma eelduseks, et keegi kolleegidest kasutab tehisaru oma igapäevatöös, ka siis, kui ametliku töövahenditena pole seda võimalust välja pakutud.

Kui konfidentsiaalset lepingut, aruannet või isikuandmeid ükski töötaja tõenäoliselt avalikult ei jagaks, siis tehisintellekti keelemudelit ei teadvustata avalikuna. Keelemudeliga suhtlemisest on saanud paljude inimeste jaoks uus “guugeldamine”, mis annab kiirelt vastuse ükskõik millisele küsimusele.

Erinevus on selles, et kui otsingumootorisse sisestatakse eelkõige märksõnu ja küsimusi, siis keelemudelile antakse lisaks analüüsida ka suuri andmemahtusid. Seejuures ei aduta riski, et järgmine kasutaja saab oma vastuse juba eelmise sisestatud andmetega targemaks treenitud tehisabiliselt.

Lahendus on privaatne keelemudel

Riskide minimeerimiseks võtab üha rohkem suurettevõtteid kasutusele privaatseid keelemudeleid.

Ettevõttesiseseks kasutamiseks luuakse sõltumatu AI-l põhinev keelemudel, mille treenimisel kasutatakse vaid majasiseseks kasutamiseks mõeldud kontrollitud andmeid, millele on omandatud ka autoriõigused. Sisestatud info, materjalid ja muud andmed ei liigu ettevõttest välja. Eestis tegutsevatest rahvusvahelistest ettevõtetest kasutavad selliseid mudeleid teadaolevalt näiteks Deloitte ja Telia.

Privaatne keelemudel lahendab nii juriidika, andmete kontrolli kui ka turvalisuse probleemi. Privaatsete lahenduste laialdasema kasutuselevõtu takistuseks on aga ülesseadmise ja opereerimise kõrge hind, kuigi vajalikku riistvara saab ostmise alternatiivina ka suhteliselt mõistliku hinnaga rentida.

Privaatne keelemudel areneb aeglasemalt, sest AI õpib kiiremini ja annab relevantsemaid vastuseid, kui kasutab avalikke andmeid, allikad pole piiratud ja kasutajaid on võimalikult palju. Majasiseselt ei saa panna miljardeid aastas arendustegevusse nagu teevad suurettevõtted Microsoft, OpenAI ja Google Copiloti, Chat GPT või Gemini arendamisel.

Euroopa Liit töötab välja AI vastutuse direktiivi, mille eesmärk on tugevdada tehisintellektil põhinevate lahenduste tekitatud kahju kannatanud isikute õiguskaitset. Direktiiv üritab tagada, et põhjendatud nõudeid ei takistaks tõendamisraskused ja et üksikisikul oleks võrdne võimalus saada hüvitist, sõltumata sellest, kas kahju põhjustas teine inimene, asutus või tehisintellekt.

World Economic Forumi tuleviku töökohtade raportis hinnati, et juba järgmiseks aastaks võib AI asendada kuni 85 miljonit töökohta. Tehisaru loob samaks ajaks juurde hinnanguliselt 97 miljonit uut töökohta. Uued ametid on teistsugused ja tõhusamaid, aga inimene on endiselt kõige olulisem komponent.

Artikkel on ilmunud ERR uudisteportaalis 21.04.2024: https://www.err.ee/1609318644/andres-aavik-tehisaru-ohtude-eest-kaitseb-privaatne-keelemudel

Eksport muudkui väheneb, sest Eesti tööstusettevõtetel ei ole tänu sisendhindade kallinemisele enam konkurentsieelist. Energiahinnad jäävad veel aastateks naaberriikidest kallimaks, Venemaalt ja Valgevenest ei saa enam odavat toorainet, tööjõukulud jätkavad kasvamist, logistiliselt asume halvas kohas ning oma väiksuse tõttu ei teki ka mastaabisäästu. Sellises keskkonnas tegutsedes ei saa me jääda lootma, et Põhjamaade ja Saksamaa majanduse õitsele puhkemisel tõmmatakse automaatselt august välja ka meie ettevõtted.

Digitaliseerimises on arenguruumi

Selleks et Eesti tööstus saaks tõusulaine saabudes ülejäänud Euroopaga kaasa purjetada, peavad meie ettevõtted arenema lääne konkurentidest tõhusamaks. Seda saab aga saavutada vaid siis, kui ettevõtted ise hakkavad oma tööprotsesse digitaliseerima, automatiseerima ning muudavad ettevõttesisese otsustamise andmepõhiseks. Uuringud näitavad, et oma tegevusi digitaliseerinud ja automatiseerinud ettevõtted on konkurentidest 20 protsenti efektiivsemad ja omas sektoris teistest jätkusuutlikumad.

Paraku näitab statistika, et Eesti ettevõtted on digitaliseerimise osas Euroopa Liidu keskmisest tasemest juba maha jäänud. Kui veel arvestada, et meie peamine eksporditurg on Skandinaavia maad, siis sealsete ettevõtetega võrreldes investeerivad Eesti tööstused suisa mitmeid kordi vähem nutikatesse IT-lahendustesse.

Majanduse seis on pannud ettevõtted kõhklema

Kahjuks on paljudel Eesti ettevõtetel kadunud investeerimisjulgus. Ühtpidi hirmutab majanduslangus ja vähenev müük, teisalt ka varasemad ebaõnnestumised IT-arendustesse investeerimisel. Eriti siis, kui on võetud korraga ette kogu majandustarkvara väljavahetamine ja see pole osutunud edukaks. Keskmistel ja väiksematel ettevõtetel pole sageli ka inimest, kes sooviks ja oskaks kogu digitaliseerimisprotsessi vedada ja nii need asjad jäävadki tegemata.

Samuti on pandeemia ja Ukraina sõja aastad tublisti kärpinud ettevõtete finantsvõimekust ja laenuraha on muutunud nende jaoks kalliks. Seega ühe hüppega ei olegi võimalik arenenud tööstustest mööda minna aga sammhaaval head tegevusplaani omades, oleks see eesmärk 3-5 aastaga saavutatav.

Sammhaaval suurema eesmärgi poole

Selliseid ettevõtteid aitaks järgmisele tasemele tõusta mikrodigitaliseerimine. Ehk siis tööprotsesside digitaliseerimine väikeste ampsudega sammhaaval suure eesmärgi poole. Selleks suureks eesmärgiks on arendada ettevõtte äriprotsessid paindlikumaks, tõsta tootlikust ja muuta inimeste töö targemaks.

Alustada tuleks lihtsatest ja elementaarsetest asjadest. Kaardistada, kuidas andmed ettevõtte sees liiguvad, vaadata üle tööprotsessid ja kes mille eest vastutab, struktureerida tegevused ning uurida välja tänapäevased lahendused, mis aitaksid tõsta efektiivsust ja vähendada ebatõhusust. Oluline on mõelda ka sellele, kuidas klient saaks teenust paremini, lihtsamini ja kiiremini. Majanduslanguse ajal on arukas need tööd ette võtta, sest meeskonnal on rohkem aega IT‑projektide elluviimisega tegeleda.

Euroopa Liit on seadnud eesmärgiks, et aastaks 2030 on vähemalt 90% väike- ja keskmise suurusega ettevõtetest saavutanud digitaliseerituse algtaseme. 75% Euroopa Liidu ettevõtetest peaksid selleks ajaks kasutama pilvandmetöötlusteenuseid, tegema suurandmete analüüsi või kasutama tehisintellekti. Kui Eesti ettevõtted tahavad püsida konkurentsis ja olla teistest edukamad, siis tuleks juba täna hakata tegelema digitaliseerimisega. Sammhaaval suure eesmärgi poole.

Artikkel avaldati Delfi Ärilehes 27.02.2024: https://arileht.delfi.ee/artikkel/120273706/tarkvaraekspert-ekspordi-taastamisest-me-ei-saa-pohjamaade-ja-saksamaa-majanduse-oide-puhkemisele-loota

Probleemid on nii tõsised, et järgmine võimalus taotluste esitamiseks avaneb alles kolme kuu pärast.

Tuhanded inimesed kulutasid kütteseadme uuendamise toetuse taotlemiseks oma tööajast tunde. Enne taotlusvooru algust konsulteeriti kohaliku omavalitsuse ehitusspetsialistiga, telliti mitmelt seadme müüjalt ja paigaldajalt hinnapakkumine ning agregaadi tehnilised andmed, koostati kütteseadme uuendamise tehniline kirjeldus jms. Paljud pidid hoone tehnosüsteemi ümberehitamiseks tellima lisaks ka 300-600 eurot maksva küttesüsteemide projekti.

Kui struktuuritoetuse uus e-keskkond taotlusvooru käivitumisel esimese minutiga ummistub, on taotlejate pahameel pärast sellist ettevalmistust igati põhjendatud. Inimesed üritasid seal tunde oma andmeid sisestada, kuni lõpuks teatati, et süsteem ei pidanud koormusele vastu ning taotluste vastuvõtmine peatatakse. See kõik toimus esmaspäeval kõige kiiremal tööajal.

Kui arvestada, et umbes 3000 inimest kulutas 4 töötundi dokumentide kokku ajamisele ning E-toetuse keskkonda sisselogimisele, siis nende poolt loomata jäänud väärtus, saamata jäänud tulu ning osade taotlejate kulutused ehitusprojektide tellimisele, läks ühiskonnale maksma umbes pool miljonit eurot.

Riigi Tugiteenuste Keskuse peadirektori asetäitja Urmo Merila nimetas ahjutoetusega toimunut pretsedendituks juhtumiks e-toetuste süsteemi ajaloos, sest taotlejate sedavõrd suur hulk oli esmakordne. Paraku on selliseid ülekoormusest tingitud kokku kukkumisi juhtunud riigi infosüsteemidega korduvalt ning kahjuks pole sellest õpitud. Pealegi on E-toetuse näol tegemist struktuuritoetuse uue e-keskkonnaga, mis loodi kasutajatele parema teenuse pakkumiseks ja pidi asendama varasemat, ajale jalgu jäänud süsteemi.

Kuidas on võimalik, et riigi jaoks olulise infosüsteemi arendamisel jäeti arvestamata oluliste taotluste populaarsusest tulenevad riskid? Võrdne olukord erasektoris oleks näiteks see, kui e-pood eeldaks, et nende jõulukampaania peale ei tule inimesed ostlema. Seda võinuks ju eeldada, et kui soovitakse hüvitada asja, mis kujundab inimeste kulutustest nii suurt osa, siis joostakse sellisele toetusele tormi. Sellest tulenev ülekoormus E-toetuse keskkonnale oli selgelt prognoositav. Koormustestide abil oleks olnud võimalik kontrollida süsteemi koormustaluvust ning vajadusel saanuks seda optimeerida, täiustada või protsesse muuta.

Potentsiaalselt populaarsete ja oluliste teenuste puhul peaksid olema koormus- ja turvatestid arendusprotsessi loomulik osa. Turvatestide tegemata jätmise tagajärgi avalikus enamasti ei näe, sest neid probleeme lahendatakse ja haavu lakutakse ilma kisa ja kärata.

Nii koormus- kui turvateste peavad läbi viima selle valdkonna professionaalid, mitte projekti arenduspartner, kes üldjuhul pole varasemalt nii spetsiifiliste asjadega süviti tegelenud. Koormustestide tulemuste lugemine on keeruline protsess, rääkimata sellest, et neid oskava Eestis koostada vaid vähesed spetsialistid. Samuti on miljoneid turvariske, millega tuleb testimisel arvestada.

Kuna põhjaliku testi läbiviimine maksab 10 000-20 000 eurot, siis tehakse turvatestimist olulistele infosüsteemidele heal juhul 2-3 aasta takka ning koormustestide osa jäetakse pigem lõppklientide kanda. Korrektne oleks aga teha alguses mõnikümmend protsenti suurem investeering ning testid automatiseerida. Siis on selgelt näha, kuidas uued arendused süsteemi koormustaluvust mõjutavad ning koheselt on olemas ka info uute turvariskide tekkimise kohta. Riskijuhtimise oluline eeldus on teadmine, millised on riskid ja nende võimalikud mõjud.

Kõrvalseisjana ei ole võimalik objektiivselt öelda, kas struktuuritoetuste e-keskkonda tabas oluline tehniline probleem, või lükati taotluste esitamine nii pikalt edasi eesmärgiga muuta ahjutoetuse taotlemise tingimusi. Kahjuks pole teada, kui suur oli süsteemi tegelik koormus, mille peale taotlusvoor kinni pandi. Juhul, kui toetus osutus populaarsemaks kui mõistuspärane 3000 taotlejat ning toetusrahale soovis kandideerida näiteks 12 000 inimest, tähendanuks see konkreetne fopaa Eesti majandusele juba 2 miljoni euro suurust hävingut.

Artikkel ilmus Delfi Ärilehes 27.09.2023: https://arileht.delfi.ee/artikkel/120235223/tarkvaraekspert-tehniline-torge-toetuse-taotlemisel-roovis-uhiskonnalt-asja-pool-miljonit-eurot

AI-st on tänavu ilmselt kõik midagi kuulnud ja paljud ka proovinud enda lõbuks või kirjatöö lihtsustamiseks juturoboti ChatGPT võimekust. Tõsiseltvõetavad eksperdid sh sajad teadlased ja nii mitmedki tehnoloogiatööstuse tuntud kõneisikud on palunud tehisintellekti loomise võidujooksus teha paus. Nende hinnangul ei arvestada piisavalt sellega kaasnevaid ohte ega tegeleta tehisintellekti mõju piiramise võimaluste loomisega. Kardetakse, et AI lahenduste loojad ei pruugi varsti enam suuta oma lahendusi kontrollida ning seeläbi võib kohale jõuda tehnoloogiline singulaarsus – AI ületab inimkonna võimed. Keegi ei tea, mis siis hakkab juhtuma.

Kui suured korporatsioonid näevad võimalust luua tehisintellektil põhinevaid tuhandeid uusi tehnoloogialahendusi ja -tooteid, siis samal ajal soovib kuritegelik maailm rakendada AI-d seevastu veelgi efektiivsemaks inimeste ja ettevõtete petmiseks ja röövimiseks.

Turvaanalüütikud ennustavad, et paari aasta pärast ulatuvad küberkuritegevuse kahjud üleilmselt juba 10,3 triljoni euroni. Maailma Majandusfoorumi andmetel on küberkuritegevus juba praegu üle 7,3 triljoni euro suurune äri ehk siis mahu poolest

kuues sektor maailmas. Näiteks lunavararünnakuid ettevõtete vastu tehakse iga 11 sekundi tagant.

Seega on kurjategijatel raha ja motivatsiooni investeerida tehisintellekti arendamisse. Küberkuritegevus kasvab AI toel nii keerukuses kui mahus. Neil tekib võimalus luua keerulisemaid ja iseseisvamaid nn tehisagente, mis suudavad iga päevaga järjest paremini päris inimest imiteerida, ise infot kokku panna ja olla kontekstiga kursis, et ohvritelt kiiremini ja rohkem raha välja petta. Kuritegevuseks saab väga hästi kasutada ChatGPT kõige tugevamat külge – põhjendada veenvalt täiesti suvalisi väiteid kui ainuõigeid fakte.

Tehisintellekt on tõhus tööriist ka autoritaarsetele riikidele, võimaldades neil kergemini luua ja levitada valeinformatsiooni ning sedasi ühiskondi mõjutada ja lõhestada. AI suudaks väga veenvalt selgitada sadadele miljonitele inimestele, et Russki Mir on ainus ja õigeim viis maailma päästmiseks. Trollivabrikutele sisu genereerimiseks juba kasutatakse erinevaid AI-põhiseid lahendusi, kuid see tulemus pole siiani olnud kuigi kvaliteetne. Tehisintellekti arenedes muutub selline valeinformatsioon aga väga usutavaks.

Näiteks juturoboti uusversiooni GPT-4 võimed on juba jõudnud täiesti uuele tasemele, suutes otsuseid teha 100 triljoni parameetri põhjal. Praegu ei reguleeri ega kontrolli selle arendamist ja uuringuid aga mitte keegi. Isegi kui kehtestada tehisintellekti arendamiseks ja kontrollimiseks üleilmsed ohutusprotokollid ja reeglid, ei takista need kurjategijate kavatsusi kurja AI loomiseks. Võib kindel olla, et nende tellitud arendustele ei seata eetilisi ja moraalseid piiranguid nagu seda on rakendatud chatGPT-le. Tehisaju suudaks genereerida röövelikke skeeme ja manipulatsioone, mille kõrval kahvatuvad isegi Sherlock Holmesi romaanist pärit kurja geeniuse Moriarty ajusünnitised.

Sisuliselt peavad valitsused ja ettevõtted hakkama veelgi rohkem investeerima küberjulgeolekusse. Eriolukordadega toimetulemiseks tuleb leida uusi vastumeetmeid ja palgata juurde oskustega spetsialiste. Kahjuks peab leppima ka sellega, et kõigel, mis AI-ga seotud, on tavapärasest kõrgem hinnalipik küljes. Seda nii vastavate kompetentside piiratuse kui ka projektide tavapärasest suurema ebaõnnestumise määra tõttu.

Kõige rohkem vajavad aga kaitset nõrgemad ühiskonnagrupid, kes ise ei taju ohtu ega oska end pettuste ja manipulatsioonide eest kaitsta. Nendeks on eelkõige lapsed ja vanurid.

Siinkohal oleks abiks tehisintellekti põhine assistent, mis aitaks inimestel reaalajas hinnata, kas saadud informatsioon, pildid, dokumendid vms on AI genereeritud või mitte. Kas pakutavad tegevused on nende jaoks ohutud ja turvalised? Sisuliselt tuleks luua tehisintellektist korravalvur, kes aitab paljastada valeinfot ning kurjategijate ja paariariikide ülesandeid täitvaid AI-lahendusi.

Artikkel ilmus Delfi Ärilehes 14.04.2023: https://arileht.delfi.ee/artikkel/120172926/tehnoloogiaekspert-paraku-tahavad-tehisaju-enda-teenistusse-ka-kurjategijad-ja-paariariigid

23.03.2023 käis Flowit Estonia tegevjuht Andres Aavik Äripäeva Raadios rääkimas nii küberturbest kui tarneahela juhtimisega seonduvast uurimustööst EAS Kredex Rakendusuuringute Programmi raames. Vaata lähemalt Äripäeva kodulehelt:

https://www.aripaev.ee/raadio/episood/eksperdid-andmeid-ja-seadmeid-tuleb-kuberohtude-valtimiseks-vaktsineerida