Kellele kuulub loovus?

Katrin Tiidenberg: „Me ei ole abitud marionetid: oleme õppinud reguleerima leiutisi ja muutusi, millel on head ja ka halvad küljed.“

OLIVER LAAS

Taavi Suisalu vaatles EKKMi isikunäitusel „Tähelepanufiguurid“* tehnoloogia arengu mõju inimese psüühikale, eelkõige kujutlusvõimele ja kujutamistungile. Loovuse tähendus on masinõppe programmide tekkega muutumas, tuues endaga kaasa visuaalkultuuripöörde.

22. septembri vestlusringis „Meie kujutame teda, aga kuidas kujutleb tema meid?“ arutleti tehisintellekti mõju üle loomevaldkonnale ja pilditajule. Vestluses osalesid Tartu ülikooli arvutusliku neuroteaduse spetsialist Madis Vasser, kunstnik ja riigikantselei Euroopa Liidu sekretariaadi digilahenduste endine nõunik Valdek Laur, Tallinna ülikooli sotsiaalmeedia ja visuaalkultuuri professor Katrin Tiidenberg ning vestlust juhtis Tallinna ülikooli filosoofiadoktorant ja Eesti kunstiakadeemia nooremteadur Oliver Laas.

On kolm mõistet, mis omavahel ristuvad: tehisintellekt, loovus ja kunst. Kuidas te neid määratlete?

Madis Vasser: Tehisintellekt on masinlik, algoritmide tekitatud „miski“. Ühes psühholoogia aines ma kunagi kirjutasin, et kõik on loov. Näiteks, kui kass kõnnib üle kapoti, siis tema jäljed on väga loovad. Väga avaralt võiks öelda ka, et kõik on kunst.

Katrin Tiidenberg: Tehisintellekti osas olen nõus. Minu valdkonna teadlased püüdsid pikalt selle sõna kasutamisest hoiduda, sest sellel on turunduslik või brändinguline, populaarkultuuriline maik. Kui räägime tehnoloogilise võimekuse seisust, siis räägime masin­õppe mudelitest: algoritmidest, millele ei ole kõik sammud ette antud, vaid on öeldud, et siin on esimene samm ja järgmise otsustab ta juba ise andmete põhjal. Kuid iseseisev osa on siiski üsna väike. Sõna „tehisintellekt“ osutab aga millelegi palju iseseisvamale. Loovus on võime sooritada midagi originaalset ja värsket või saada milleski originaalseks ja värskeks. Kunst on vaataja silmades. See on piiri seadmise küsimus, kellel on võim otsustada, milline loovus kvalifitseerub kunstina.

Valdek Laur: Sõna „tehisintellekt“ kasutatakse liiga palju. Tehisintellekti pole veel päriselt olemas. Ei saa rääkida intelligentsest koodist. Algoritmide uurijate assotsiatsiooni looja David Waltz on osutanud, et kui räägitakse tehisintellektist, kujutatakse ette midagi ohtlikku. Parem võrdlusalus on ookean: ujud ookeanis, kus on meeletus koguses infot, mille sees hakkad tekitama seoseid. Loovuse osas mängivad võtmerolli agentsus ja taotlus. Mis tahes taotlusega teadlikult tekitatud uus seos võib käia loovuse alla. Kunsti puhul õpetati, et autor on tähtis. Autoril peab olema positsioon, sellest piisab, et kunsti teha. Mängu tulevad ka publik ja kriitiline vastuvõtt.

Tihti öeldakse, et evolutsioonis ilmneb loovus. Kas siin on agentsusega tegemist? Või kus on agentsus? Kas masinad või mudelid saavad olla loovad?

Laur: Mudel ise ei ole agentne. Agentne on inimene, kes on selle mudeliga interaktsioonis, mingil määral ka need, kes on algoritmi loonud. Masin praegu veel ei mõtle.

Tiidenberg: Kirjanduses räägitakse loovuse puhul juhuslikkusest või ka jumalikust sekkumisest või inspiratsioonist. Kuidas taotluslikkuse ja agentsusega (sellel on eesti keeles ilus vaste – toimevõimekus) ikkagi on? Mis puudutab masinõppelahendusi, siis mina olen ise teinud intellektuaalses elus läbi protsessi. Algul olin veendunud, et inimene on eriline – inimese agentsus on kvalitatiivselt niivõrd teistsugune, et teiste nähtuste puhul tuleb kasutada muud sõna –, aga praegu meeldib mulle mõiste „hübriidtoimevõime“. See päästab meid mõnevõrra ka mõtlemisest selle üle, mida masinõppelahendus mõtleb või ette kujutab. Kui mina kasutan masin­õpet nii, et ta teeb outsource-otsuseid, siis omistan talle toimevõimekuse, see aga tähendab, et ta ongi võimeline toimima. Mulle meeldib selline assamb­laaž­lik lahendus: mina ja tehnoloogia, koos oleme hübriidtoimevõimega.

Vasser: Kui vaadata masinlikke algoritme, siis neid nimetatakse ka masin­õppe agendiks. Algoritmid ei hakka ise vabast tahtest midagi tegema.

Laur: Tegelikult võid generaatorile panna ka null-prompt’i: nt sisestada „imagine“ (kujutle) ja jätta kõik mu tühjaks. Kummalisel kombel hakkavad ühel hetkel ilmuma india naised sarides. Miks, seda keegi täpselt ei tea.

Vasser: Loovust on raske defineerida. Üks populaarne algoritm oskas mängida go’d. Ta mängis maailma parimatega, kuid ühe mängu ajal tegi ta liigutuse, mille peale kommentaatorid olid pahviks löödud ja küsisid, kas see on masina loovus või viga. Ükski inimene ei teeks midagi sellist.

Mõnikord räägitakse loovusest evolutsioonilises, loomulike protsesside kontekstis, kuid välistatakse kunst. Kunst on eraldi tüüpi loovus. Hiljuti sai USA Colorado osariigis üks mängudisainer digikunstivõistlusel peavõidu pildigenereerimise rakenduse abil.

Hiljuti leidsin üles ühe saksakeelse raamatu ingliskeelse tõlke, kuid ei leidnud tõlkija nime – see oli masintõlgitud. Kas tõlkijad ja illustraatorid võib nüüd kuulutada töötuks? Kas see, mis juhtus Colorado osariigi võistlusel, oleks mõeldav ka Veneetsia biennaalil?

Laur: Kindlasti kvalifitseerub Colorados näidatu kunstiks, hoolimata sellest, et sisend oli ainult teksti-promt. Visuaal­generaatoritesse lausete kirjutamine ei ole päris niisama, sest tuleb kasutada keelt, millest algoritm aru saab. Ka piltide loomisel on oma viis ja oskus.

Kunstimaailmas ei ole promtimine midagi uut. Duchamp ei teinud pissuaari ise. Tommy Cash, kellel oli Kumus näitus, ei keevitanud ise mitte midagi kokku. Mis vahet on, kas see teine on arvuti või inimene? Me ei võta illustraatoritelt ja kunstnikelt tööd ära, nad saavad aega juurde, et tegeleda päris asjadega.

Tiidenberg: Kunstnikud olid algul hirmul ja pahased, sest suures osas on lahendused tehtud nende tööde, Deviantarti kataloogide, eriti digikunsti kogu järgi. Sageli, kui õpitakse tööriistadele käsklusi andma, öeldaksegi ette, kelle stiilis tuleb teos teha. Kui öelda algoritmile „Horse riding gloriously“, siis lisatakse ka mõne kunstniku nimi. Algoritmid tsiteerivad ja miksivad. Ka kunstnikke õpetatakse varem tehtud kunsti abil, see on alati kuulunud kunstitegemise juurde. Algoritmi puhul on see automatiseeritud, aga kas kvaliteet selle tõttu veel erineb?

Vasser: Juba on olemas ka sellised mudelid, mis küsivad kunstnikult, kas ta on nõus, et algoritm tema stiilis kunsti teeb. Nii nagu räägime ekspressionismist või kubismist, nii tuleb rääkida ka promtismist.

Tiidenberg: Milline on taieste eesmärk või kunsti funktsioon? Praegu mõjub algoritmi tehtud kunst faasinihkena ja pälvib seetõttu palju tähelepanu. Seda vaadatakse taiesena iseeneses.

Laur: Kahe aasta pärast ei ole enam haruldane, et näiteks stsenaariumi ei kirjutata ise, produtsendi jutule minnakse arvuti genereeritud storyboard’iga.

Kui illustraatorite puhul võib algoritmi kasutamine tähendada elukorralduse muutust, siis kunstimaailmas tegutsevate kunstnike puhul mitte nii väga. Ka varem on kasutatud teoste loomisel tehnilisi abivahendeid. Mõelgem kas või Mozarti muusikalise täringumängu peale, kus partituurid sõltuvad sellest, milline number täringuga visatakse, või dadaistide mängude peale. Tehisintellekt on veel üks tööriist. Minu võhikliku kõrvaltvaataja mulje järgi on kunstimaailm nõudluse ja pakkumise majandussuhtest isoleeritud, võrreldes näiteks illustraatori või tõlkija maailmaga.

Tiidenberg: Sõltub sellest, kelle nimi on alla kirjutatud, mõned saavad seda endale lubada tänu staatusele. Sel on tehnoloogiaga vähe ühist, rohkem sellega, kuidas toimivad staatus, kapital ja inimgrupid. Viimased kolm aastat on tekstipõhiste masinate lahendused läinud umbes kolme päevaga hapuks, on avastanud enda tarvis rassismi, seksismi jne ehk muutunud jätisteks.

Vasser: Mitte algoritmid ei avastanud rassismi ja seksismi, vaid sellise mõtteviisiga inimesed.

Laur: Algoritmid on peegel: algoritm võib olla sama, aga tulemus sõltub sellest, kuidas inimene sellega interakteerub.

Vasser: Esimesed pildigenereerijad nagu DALL-E olid üsna üheülbalised: kui nad pidid arsti kujutama, siis ilmus see valge meesarsti kujutisena ja inimene pidi kujutist mitmekesistama. Ka internetisisu on suuresti lääneriikide heal järjel inimese keskne.

Tiidenberg: Inimgeograaf Trevor Paglen ja andmeuurija Kate Crawford tegid projekti „ImageNet Roulette“, kus teadus kohtub kunstiga. ImageNet on üks suurimaid andmebaase, mille peal on välja õpetatud palju mudeleid, kuid need pildid on sildistanud ikka inimesed. Enamasti on asjade sildistamine olnud tükitöö ja seda on teinud nii-öelda kallutatud inimgrupid, kes pole läbinud tundlikkuse treeningut. Paglen ja Crawford tegid vastupidi: algoritmid sildistasid inimeste tehtud selfie’sid. See andis positiivseid hinnangulisi vastuseid, näiteks, et kujutatu viiks tumeda nahavärviga queer’ist sõbra maale vanaemale külla.

Vasser: Tartu ülikooli ühes loengus, kus oli juttu andmete kallutatusest, esitati küsimus, miks andmeid nii-öelda mürgitatakse, sest andmed pole ju halvad. Paljud programmeerijad mõtlevad nii, aga maailm on palju mitmekesisem. Keskkonna teemal oodatakse, et tehisintellekt pakub lahenduse, aga selle suurimad arendajad ja rahastajad on ameeriklased ja hiinlased. Kui ameeriklased küsivad algoritmilt, milline on suurim keskkonnaprobleem, siis vastab nende algoritm, et hiinlased. Ning vastupidi.

Tundub, et tehisintellekti praegused rakendused on lihtsakoelised – soovitavad, mida Netflixis vaadata. Kui jõutakse tehisliku üldintellektini, kes on tunnetuslikult inimesega võrdne, või isegi superintellekt, kes ületab inimese võimed, siis on paradiis maa peal. Selle kohta on aga ka hoiatavat kirjandust, küsitakse, kas tehisintellekti arendamine sellise piirini on ikka hea mõte. Kust tulevad sellised hirmud?

Vasser: On vähemalt kaks koolkonda: need, kes ootavad, millal see päev saabub, ja need, kes ütlevad, et lähenetakse täiesti valest otsast. Kuna tehisnärvivõrgud võtavad palju energiat, pole loogiline, et inimene ainult lisab andmeid ja nii jõutaksegi üldintellektini. Inimaju toimib hoopis teistmoodi. Praegust lahendust saab veidi arendada, aga mitte liiga kaugele. Hirmud tulevad ikkagi Hollywoodist.

Tiidenberg: Kui rääkida tehnoloogia ja sotsiaalsete muutuste suhtest, siis on kolm teoreetilist suunda. Tehnoloogiline determinism: väidetakse, et tehnoloogia põhjustab muutusi ja sellele omistatakse kõige suurem toimevõimekus. Skaala teises otsas on tehnoloogia sotsiaalne konstrueerimine: toimevõimekus on inimestel, kes loovad ja kasutavad tehnoloogiat, aga võivad seda ka vääralt kasutada. Nende vahepeal seisab sotsiaalse vastastikuse vormimise teooria, kus keskseks mõisteks on „lubatus“. Hirmud kaasnevad tehnoloogilise determinismi valdkonnaga, mis on ka kõige ahvatlevam, sest sellel on nii-öelda tugeva teooria tunnused: lubatakse kerge vaevaga ebakindlust vähendada või probleemid lahendada. Ajakirjanikud, aga ka õpetajad kipuvad kalduma tehnoloogilise determinismi poole ega jää ainult selle juurde, et tehnoloogia põhjustab sotsiaalseid muutusi, vaid leiavad, et näiteks nutitelefonid on saatnud hukatusse põlvkonna jagu noori, kuigi andmed seda ei kinnita. See nähtus on ärevusporno, tundub, et hirm ja paanika tekitavad veidral moel mõnu.

Laur: Palju räägitakse ka sellest, et hiiglaslik tehisnärvivõrk, mille oleme üles ehitanud, on äädikakärbse aju tasandil. Praegu ei saa rääkida inimajuni jõudmisest. See aga ei tähenda, et tehnoloogia ei sisalda ohtusid. Tehnoloogiasse tuleb suhtuda eluterve ettevaatlikkusega.

Tiidenberg: Palju huvitavam on vaadelda, kuidas inimene tehisintellektile reageerib, kuidas algoritmilised kujutelmad on üles ehitatud. Eriti algoritmid, mis on korporatiivomand ehk millest avalikult ei teata, kuidas need on ehitatud. Sealt tuleb antropomorfism, et algo­ritm vihkab mind ja peidab mu pilte ja sellepärast ma ei olegi populaarne.

Kuidas on tehnoloogia mõjunud inimesele, tema suhetele keskkonnaga, aga ka tehnoloogiaga? Kuidas on masinõpe muutnud meie suhteid?

Laur: Igasugune tööriist võib teha nii head kui ka halba. Algoritmid on tekitanud hästi palju ärevushäireid ja psühholoogilisi probleeme, aga võiksime ka peeglisse vaadata. Ma ei näe põhjust, miks algoritm meid ka aidata ei võiks.

Tiidenberg: Tehno- või moraalipaanika üks tunnus on, et eri põhjused on segunenud erinevate tagajärgedega. Enda meelest räägitakse tehnoloogiast, aga üsna sageli räägitakse hoopis kapitalismist või ebavõrdsusest, diskrimineerimisest vms. Me ei ole abitud marionetid: oleme õppinud kuidagi reguleerima leiutisi ja muutusi, millel on nii head kui ka halvad küljed. Millegipärast kipume aga rääkima, nagu oleksime täiesti abitud, nagu me ei saaks midagi muuta ja reguleerida ettevõtteid, kus nende teemadega tegeletakse.

Laur: Algoritmidel on suur potentsiaal. Näen seda eelkõige kommunikatsiooni vaatepunktist: tehisintellekti abil saab suhelda loomade, lindude, seente ja teiste elusolenditega.

Vasser: Näiteks taastuvenergia on paljuski ilus unistus, aga see ei aita olukorda lahendada, sest ka taastuvenergial on jalajälg. Liiga palju energiat ja aega kulutame selle peale, mida keegi asjast arvab, mis on väärtuslik ja mõistlik ja mis mitte.

Tiidenberg: Siingi on kaks aspekti. Esiteks utilitaarne, et taastuvenergiale kulub nii palju energiat ja kas see on ikka seda väärt? Ja teiseks nii-öelda baasteaduse kõige põhimõttelisem tees, et ei ole vaja uurida ainult seda, mis on kohe praktiliselt kasulik, vaid on vaja uurida pelgalt uudishimust ajendatuna. Enamik asju või nähtusi, mis on pärast osutunud hästi praktiliseks või kasulikuks, on tegelikult avastatud uudishimuprojekti kõrvalnähtusena. Iga hinna eest tuleks vältida seda, kuhu rahastajad tahavad meid suunata: et pühenduda tuleb ainult rakendusuuringutele.

Laur: Selleks et tehisintellekt saaks inimesele head teha, peab inimene ise heaks saama. Siis saab hakata rääkima kasusaamisest.

Vasser: Küsimused on vanad, aga praeguse aja relvad on palju võimsamad. Valitsuse võib kukutada ka tavalises magamistoas, kui toota seal mõjukaid võltsvideoid ja -pilte.

Laur: Vaidlen vastu: Ukraina sõda on näidanud, et võib võltsvideo teha, aga seda ei usuta.

Tiidenberg: Eelmisel aastal tuli väga hea uurimus välja selle kohta, et deep-fake’ide ehk masinmanipuleeritud videote suurim probleem ei ole mitte see, et inimesed usuvad neid, vaid et need suurendavad üleüldist ebakindlust. Tekib tunne, et enam ei saa midagi usaldada: infokeskkond on niivõrd räpane või üleküllastatud, et keegi ei suuda sellega enam üldse seostuda. Seega see, kuidas midagi relvana kasutatakse, ei tähenda ainult seda, mida kuvatakse, vaid mida see teeb kogu ökosüsteemiga.

Vasser: Maailm areneb väga kiiresti, kuid on reguleerimata, aga on ka selge, et arengul on lagi ees. Kunstil on väga tähtis roll nende probleemide nähtavaks tegemisel. Kunstnikel on suur võim tuua need küsimused ühiskonnas välja. Hiljuti tegi üks ettevõte robotkoera, mis vahvasti ringi kõndis, avas uksi jne. Kunstirühmitus MSCHF või ka idee­vabrik, nagu nad ennast ise kutsuvad, pani koerale aga relva selga. Kohe tuli suur skandaal, et sellist koera me küll ei tahtnud. Tehnoloogia tähendus sõltub eelkõige sellest, kuidas seda kasutatakse.

* Aleksander Tsapov, Kiirkohting: Taavi Suisalu. – Müürileht 5. IX 2022; Stefan Peeter, Võime sulgeda silmad ja kujutleda masinaid. – Sirp 23. IX 2022; Kaido Einama, Lõpuks ometi näeme, mida tehisintellekt meist arvab. – Postimees 27. IX 2022.