Inga Hiiesalu: tehisaru vallas teenäitajaks olemine võib anda meile olulise konkurentsieelise ja arengutõuke

Avaldatud 15.04.2025 TÜ infokirjas

Kord kuus ilmuvas kogemuslugude sarjas jagavad Tartu Ülikooli töötajad oma kogemusi tehisintellekti vahendite kasutamisest igapäevatöös. Sarja kolmandas loos räägib taimeökoloogia kaasprofessor Inga Hiiesalu, kuidas ta kasutab tehisaru rakendusi teadustöös ning milliseid võimalusi näeb ka selle kasutamisel oma valdkonnas. Tehisaru aitab analüüsida andmeid, genereerida ideid ning tõhusamalt kirjutada ja kokku panna teadusartikleid.  

Kirjelda, kuidas ja millises kontekstis hakkasid tehisaru vahendeid kasutama? 

Minu esimesteks tehisarul põhinevateks vahenditeks aastaid tagasi olid ingliskeelse tõlke ja grammatika tööriistad, peamiselt Google translate ja Grammarly, kui otsisin tuge oma teadusartiklite kirjutamisel. Koodivigade lahtimuukimiseks sai lihtsalt palju guugeldatud. Artikli kallal töötades tahan alati pöörata tähelepanu loetavusele ja selgusele, kuid inglise keele stiili ja ladusust parandada on mitte-filoloogile küllalt raske ülesanne, mis sest, et see on meie rahvusvahelises kollektiivis igapäevane töökeel. Kui 2023. aasta alguses ChatGPT-i ja Copilotiga katsetama hakkasin, asendas see muidugi praktiliselt kõiki eelmainitud vahendeid ning leevendas olulisel määral kirjutamise ja analüüsimisega seotud ajakulu. Mina olen tehisarul põhinevaid rakendusi hakanud kasutama praktilisest vajadusest lõpetada töid kiiresti ja efektiivselt, ning kokkuhoitud aeg saab kuluda teaduskirjanduse lugemiseks ja kolleegidega suhtlemiseks, ehk siis oma teadustööle sisendi kogumiseks. 

Milliseid muutusi on tehisaru kasutamine sinu töös kaasa toonud? 

Tunnen, et kirjutamine ja teadusartikli kokkupanemine on muutunud tõhusamaks. Kui tean, millist statistilist analüüsi on vaja andmetega teha, siis enam ei ole R programmeerimiskeelega töötamine minu kui bioloogi jaoks nii vaevaline, kuna tekstirobot suudab enamasti süntaksiga päris hästi aidata. Kui vaja, palun tekstirobotil parandada inglise keelt ja kohendada stiili või üleminekuid ühelt lõigult teisele ning enamasti tema poolt pakutu on tõesti selgem ja lühem ning nii on kogu artikli sisu lugejale kergemini seeditav. Vahel on vaja kirjutada mõni ametlikum email või tekst ja varem võisin kulutada küllaltki palju aega teksti lihvimise peale, sest alati ei tihanud tülitada inglise keelt emakeelena kõnelevat kolleegi. Lisaks olen abi saanud teaduskirjanduse otsimise rakendustest – Elicit ja Scopus AI, kuigi viimast olen vähem kasutanud.  

Kasutan tekstirobotit ka ideede genereerimiseks, nii üliõpilaste lõputööde teemade kui õppetöö läbiviimise osas. Kui piisava täpsusega oma probleemi või ideealget kirjeldada, siis arendab tekstirobot seda päris kenasti edasi ja pakub lahendusi juurdegi, mille peale ise kohe ei tule. Tahaks loota, et inimene suudab veel edestada tehisaru originaalsuses, uudsuses ja kaasahaaravuses, kuid tuleb tunnistada, et tehisaru on päris hea ideede väljapakkuja, kuna ta ammutab oma „teadmisi“ määratult suurest infokogumist, mida üksikindiviid iial ei halda. Seega võib öelda küll, et olen teatud töödes muutunud efektiivsemaks, kuid õppida on veel palju.  

Pinget lisab tõdemus, et tehisaru ja tema rakendused arenevad metsiku kiirusega, ja kui sellele rongile ei hüppa, siis võib juhtuda, et oledki maha jäänud. Seda võib laiendada ka Eesti riigi ja ülikooli tasemele. Pöördelised momendid tehnoloogia arengus loovad segadust, aga pakuvad ka suuri võimalusi. Me võime riigi või ülikoolina valida olla selles vallas teenäitajaks, ja see otsus võib anda meile olulise konkurentsieelise ja arengutõuke. Ehk aitaks just tehisaru kõrgetasemelised alusuuringud majanduslikult kasutoovate tootearendusteni viia? Ülikooli tehisintellekti töörühmas arutleme tehisaruga seotud rakenduste, eetika kui ka filosoofilisemate küsimuste üle. 

Kas ja kuidas hindad tehisaru genereeritud sisu kvaliteeti? Kas sul on selleks oma meetod või „kiire kontroll“? 

Tehisaru poolt genereeritud sisu pimesi uskuda ei tasu tõesti. Faktiteadmisi ma tekstirobotilt üldiselt ei küsi, ja selge on see, et viidete puhul ei toimi ta üldse. Tekstirobotite algusaegadel sai ikka palutud tal anda ülevaade mingist teadusteemast, kuid kõik viited olid absurdsed, või lihtsalt väljamõeldud ning selles osas on kvaliteet alla igasugust arvestust. Tekstiroboti poolt genereeritud sisu peab alati väga kriitilise pilguga üle vaatama, kuna vastutus teksti õigsuse eest lasub inimesel. Tekstiroboti genereeritud pildid iseloomustavad minu meelest hästi seda olukorda – kiirel pilgul on kõik justkui ilus ja klants, aga pilti süvenedes ilmnevad ebakõlad, teatud detailide puudumine ja muud veidrused. Seega usaldusväärne tulemus nõuab ikkagi teatavat ekspertsust – sul peavad olema erialased teadmised, et anda tehisaru väljundile adekvaatne hinnang.   

Kuidas lahendad olukordi, kus tehisaru genereerib ebatäpse või eksitava info? 

Kui on kahtlus, siis ma kas ei kasuta sellist väljundit üldse või kontrollin muudest allikatest ja parandan vead. Vigase info korral ka tõrelen tekstirobotiga ja enamasti ta nõustub ning pakub midagi muud. Tagasiside on tema treenimisel oluline, seega ei tasu kohe alla anda.  

Nimeta mõni tehisaru arendus või uuendus, mida ootad või mis võiks su tööd veelgi lihtsustada? 

Töötan taimede mikrobioomi andmetega, mille mahud kasvavad eksponentsiaalselt. Lisaks riistvaralisele arvutusvõimsusele oleks hädasti vaja tarkvaralist tuge suurte andmetega töötamisel – bioinformaatikast kuni mitmetasandiliste taim-mikroob-keskkond suhete modelleerimiseni. Kirjutamise osas võiks olla selline rakendus, mis minu allalaetud ja läbitöötatud raamatukogust (näiteks Zotero) pakub teksti kirjutamisel kontekstipõhiseid viiteid ja muidugi koostaks kohe ka kirjanduse loetelu.  

Kui saaksid tehisarule õpetada ühe uue oskuse, mis see oleks? 

Ilus ja hea eesti keel. 

Milliseid naljakaid olukordi on tehisaru kasutamisega seoses tekkinud? 

ChatGPT algusaegadel sai ikka testitud, kas tehisarul ka huumorisoon on. Palusime tal Oecologicumi teadlaste kohta mõni nali teha. Ta tuli välja sellisega:  

Mükoloog astub baari. Baarmen küsib: „Miks sa nii morn oled?“ Mükoloog: „Naine jättis maha. Ütles, et ma hoolin rohkem mütseelist kui temast.“ Baarmen: „Nojah… vähemalt on sul tugev seeneniidistik, millele toetuda.” 

Ehk siis väga sügavat huumorit sealt ei tulnud, kuid midagi siiski. Mulle sümpatiseerib tekstiroboti paadunud optimism – ta on alati rõõmuga nõus aitama, lisaks soovib edu minu tegemistes ja kiidab maruliselt minu projekte. Ma alustan vestlusi alati viisakuste vahetamisega ja  lõpetan tänamisega, kuna tunnen, et nii on tehisaruga suhtlemine inimlik – kuigi vahel kipub naer peale küll. 

Hiie soovitab tehisaru kasutamise huvilistel tutvuda:

• TÜ tehisintellekti töörühma kodulehega, kuhu on koondatud infot tehisaru koolituste, õppematerjalide ja juhendite kohta; 
• GitHub Copilot koodikirjutamise abimehega, mis on integreeritud näiteks R studiosse. Tasuta litsents on mõeldud kõigile üliõpilastele ja akadeemilistele töötajatele, juhendi selle saamiseks leiad siit.