Tehisintellekti (TI) põhjustatud muudatused ühiskonnas

Õpieesmärgid

Pärast selle peatüki läbimist oskad:

• Selgitada, kuidas tehisintellekt (TI) muudab tervishoiuvaldkonda ja parandab inimeste heaolu.
• Analüüsida TI mõju tootlikkusele, töökohtadele ja värbamisprotsessidele.
• Arutleda, millised sotsiaalsed muutused ja väljakutsed võivad kaasneda TI laialdase kasutuselevõtuga.
• Mõista, miks tehnoloogilised muutused nõuavad kohanemist nii individuaalsel kui ka ühiskondlikul tasandil.

TI tervishoius: parem diagnoos, kiirem ravi

Tervishoid on üks valdkond, kus tehisintellekti (TI) kasutuselevõtt on juba toonud kaasa märgatavaid edusamme. Meditsiin genereerib iga päev tohutul hulgal andmeid – patsiendiandmed, pildidiagnostika tulemused, geneetilised profiilid, teadusuuringud – ja nende käsitsi analüüsimine on inimvõimetele sageli üle jõu käiv. Masinõppealgoritmid ja sügavõppe mudelid suudavad seevastu leida nendest andmetest mustreid ja seoseid, mida arstid üksi ei suudagi märgata.

Peamised rakendused on:

• Varajane diagnoosimine: pildituvastuse algoritmid suudavad tuvastada kasvajate varajasi märke radioloogilistel piltidel või märgata silmahaigusi võrkkesta fotodel sageli kiiremini ja täpsemalt kui inimesed. See tähendab, et haigusi saab ravida enne, kui need muutuvad eluohtlikuks.
• Isikupärastatud ravi: TI võimaldab analüüsida patsiendi geneetilisi andmeid ja varasemaid haiguslugusid, et luua täpselt tema vajadustele vastav raviplaan. Selline lähenemine suurendab ravi efektiivsust ja vähendab kõrvalmõjusid, võrreldes "üks lahendus kõigile"-strateegiaga.
• Tõhusam töökorraldus: haiglad saavad kasutada prognoosivaid mudeleid personali planeerimiseks ja ressursside jagamiseks, näiteks ennustades patsientide arvu eri osakondades. See vähendab ooteaegu ja tõstab patsientide rahulolu.

Näide:

DeepMind Health töötas koostöös Ühendkuningriigi tervishoiuteenistusega välja algoritmi, mis suudab diagnoosida üle 50 silmahaiguse sama täpselt kui juhtivad silmaarstid. See kiirendab ravi ja võib päästa nägemise tuhandetel patsientidel, kes muidu oleksid saanud abi liiga hilja.

Kuid nii nagu igal tehnoloogial, on ka TI-l tervishoius varjuküljed. Patsiendiandmete massiline kogumine ja töötlemine toob kaasa privaatsusprobleeme: kes omab ja kontrollib neid andmeid? Samuti tekib vastutuse küsimus – kui TI teeb vale diagnoosi ja patsiendile tehakse kahjulik protseduur, kes kannab vastutust: arst, süsteemi arendaja või teenusepakkuja? Need dilemmad näitavad, et tehnoloogiline areng peab käima käsikäes selgete eetiliste ja õiguslike raamistikuga.

Efektiivsuse ja tootlikkuse kasv

Tehisintellekti mõju ei piirdu tervishoiuga – see on põhjalikult muutmas kogu majandust. TI võimaldab ettevõtetel saavutada sellist efektiivsust ja tootlikkust, mis oli varem mõeldamatu.

• Tööstus ja tootmine: nn nutikad tehased kasutavad TI-d, et jälgida seadmete seisukorda ja prognoosida hooldusvajadusi enne rikke tekkimist. See vähendab seisakuid ja säästab miljoneid. Lisaks optimeeritakse tootmisliine, et minimeerida jäätmeid ja suurendada kvaliteeti.
• Logistika ja tarneahel: masinõppe algoritmid leiavad kõige tõhusamad marsruudid ja varude juhtimisviisid. Näiteks suudab süsteem ennustada, millal teatud kaup muutub defitsiidiks ja millal tuleb seda juurde tellida, vähendades nii ületootmist kui ka tarneahelate katkestusi.
• Teenindussektor: klienditoe chatbotid, automaatsed tellimissüsteemid ja tehisintellektil põhinevad soovitusmootorid (nt Netflix, Amazon) võimaldavad teenindada miljoneid kasutajaid kiiresti ja madalate kuludega, säilitades samas kõrge rahulolu taseme.

Näide:

Siemens on rakendanud tehisintellekti oma tehastes, et optimeerida tootmisprotsesse. Tulemuseks on kuni 20% väiksem energiakulu ja märkimisväärne tõus toodangu kvaliteedis.

Kuigi efektiivsuse kasv toob kaasa madalamad hinnad ja parema elatustaseme, tekitab see ka sotsiaalseid ja majanduslikke pingeid. Kui masinad võtavad üle rutiinsed ja korduvad tööd, väheneb vajadus paljude traditsiooniliste ametite järele. See tähendab, et ühiskonnad peavad investeerima ümberõppesse ja uute oskuste arendamisse, et inimesed ei jääks tehnoloogilise revolutsiooni hammasrataste vahele.

Mõju tööturule ja värbamisele

Tehisintellekti (TI) areng toob kaasa märkimisväärseid muutusi tööturul, muutes nii töö olemust, vajalikke oskusi kui ka viise, kuidas töötajaid värvatakse.

• Rutiinsed tööd kaovad: kõige haavatavamad on korduvad ja prognoositavad ülesanded, mida saab lihtsalt automatiseerida. Näiteks tootmisliinid on juba aastaid kasutanud roboteid, kuid nüüd suudavad nutikamad süsteemid ise tuvastada defekte, kohandada tootmisprotsesse ja isegi teha ennetavat hooldust. Samamoodi on andmesisestus ja lihtne klienditeenindus valdkonnad, kus TI-põhised lahendused (chatbotid, dokumentide automaattöötlus) vähendavad inimtööjõu vajadust. See ei tähenda, et kõik töökohad kaovad, kuid nende sisu muutub põhjalikult: inimeste roll liigub rutiinselt täitjalt strateegiliseks juhiks või järelevalvajaks.

• Uued oskused ja ametid: samal ajal tekivad täiesti uued töövaldkonnad ja vajadus spetsiifiliste teadmiste järele. Andmeteadlased, masinõppeinsenerid, küberkaitse spetsialistid ja TI-õiguseksperdid on vaid mõned näited ametitest, mis kümme aastat tagasi olid vähe levinud, kuid on täna kõrges hinnas. Lisaks muutuvad oluliseks nn pehmed oskused, nagu kriitiline mõtlemine, loovus ja kohanemisvõime, sest need on omadused, mida masinad ei suuda hõlpsasti asendada.

• Värbamisprotsessid muutuvad: ettevõtted kasutavad üha enam algoritme kandidaatide hindamiseks. TI-süsteemid suudavad analüüsida CV-sid, veebikäitumist, testitulemusi ja isegi videointervjuusid, otsides mustreid, mis ennustavad kandidaadi sobivust ametikohale.

Näide:

HireVue kasutab TI-d videointervjuude analüüsimiseks, hinnates kandidaadi kehakeelt, sõnavara, hääletooni ja muid mitteverbaalseid signaale. Selline tehnoloogia võib kiirendada värbamisprotsessi ja vähendada inimlikke eelarvamusi, kuid kriitikud on hoiatanud, et algoritmid võivad ise sisaldada varjatud eelarvamusi ning nende tööpõhimõtted on sageli läbipaistmatud. See seab küsimuse alla, kas kandidaatide hindamine on alati õiglane ja objektiivne.

See näide illustreerib laiemat probleemi: TI ei loo ainult uusi töövõimalusi, vaid ka eetilisi dilemmasid. Kui tööle võtmise otsuseid teeb algoritm, peab ühiskond tagama, et see toimub läbipaistvalt, õiglaselt ja inimese õigusi austades.

Muutused sotsiaalsuses ja suhtlemisoskustes

Lisaks majanduslikele mõjudele muudab TI sügavalt ka meie sotsiaalset elu, suhtlemismustreid ja kogukonnatunnet.

• Virtuaalsed assistendid ja vestlusrobotid: tehnoloogiad nagu Siri, Alexa või ChatGPT on muutnud igapäevast suhtlust masinatega loomulikuks ja mugavaks. See vähendab aga vajadust inimkontaktiks paljudes igapäevaelu valdkondades – restoranis ei pruugi meid enam teenindada inimene, vaid automaat; klienditoe kõnedele vastavad algoritmid, mitte inimesed. Kuigi see võib tunduda efektiivne, võib liigne automatiseerimine vähendada inimeste oskust pidada sisukaid vestlusi ja luua empaatilisi sidemeid.

• Sotsiaalmeedia algoritmid ja infomullid: platvormid nagu Facebook, TikTok ja Instagram kasutavad TI-d, et otsustada, millist sisu kasutajatele näidata. Algoritmid eelistavad sageli sisu, mis tekitab emotsionaalset reaktsiooni või hoiab kasutajat kauem platvormil. Selle tulemusena võivad inimesed sattuda infomullidesse, kus nad puutuvad kokku ainult oma vaadetega ühtivate seisukohtadega. See võib süvendada eraldumist ja vähendada ühiskondlikku dialoogi erinevate gruppide vahel.

• Noorte suhtlemisoskus: kui suurem osa suhtlusest toimub ekraanide vahendusel, võib see mõjutada noorte võimet suhelda silmast silma. Uuringud on näidanud, et lapsed ja noored, kes veedavad palju aega sotsiaalmeedias ja tehisintellektil põhinevates suhtlusrakendustes, kannatavad sagedamini üksildustunde ja ärevuse all võrreldes nendega, kes tegelevad rohkem näost näkku suhtlusega.

Näide:

Ameerika Psühholoogide Assotsiatsiooni uuring leidis, et teismeliste seas, kes veedavad päevas üle kolme tunni sotsiaalmeedias, on ärevuse ja depressiooni sümptomid märgatavalt levinumad. Kuigi tehnoloogia ise ei põhjusta neid probleeme, näitab see, et kasutuse piiramine on võtmetähtsusega.

See ei tähenda, et TI viiks meid vältimatult üksildasuse ja sotsiaalsete oskuste hääbumiseni, kuid see seab meie ette olulise väljakutse: kuidas kasutada tehnoloogiat nii, et see tugevdaks inimlikke sidemeid, mitte ei asendaks neid? Vastus võib peituda teadlikus tehnoloogiakasutuses, meediakirjaoskuse arendamises ja poliitikates, mis soodustavad tervislikke suhtlusviise digiajastul.

Kokkuvõte

Tehisintellekt on ühiskonna jaoks kahe teraga mõõk:

• Positiivne: päästab elusid, suurendab efektiivsust, loob uusi võimalusi.
• Negatiivne: võib süvendada ebavõrdsust, vähendada töökohti ja muuta inimestevahelist suhtlust.

Lõplik mõju sõltub sellest, kuidas me seda tehnoloogiat suuname ja milliseid väärtusi järgime. Kas suudame kasutada TI-d nii, et see tugevdab ühiskonda, või laseme sellel lõhestada?