Kas tehisaru teeb meid rumalamaks? Mida ütlevad uuringud ja kuidas täiskasvanul assistendiga õppida

Kas AI-assistent teeb meid rumalamaks?

Lühidalt: palju oleneb sellest, kes selles paaris mõttetööd teeb. Mõttetööd on inimesed tööriistadele andnud juba ammu ja sellel on ka nimi - kognitiivne mahalaadimine. Nii nimetatakse olukorda, kus inimene annab osa mõttetööst välisele abilisele, olgu see märkmik, kalkulaator, navigaator või AI-assistent.

Kui inimene oskab ülesannet juba lahendada, tuleb mahalaadimine talle ainult kasuks: assistent säästab aega seal, kus kõik on niigi selge. Täiskasvanul, kes on alles uue töö alguses, läheb aga koos ülesandega ära ka harjutamine. Seda riski kirjeldab VLT-teooria värskest tööst, mis on avaldatud teadustööde eeltrükkide avatud arhiivis arXiv: täpne tehisaru vihje parandab lahendust siin ja praegu, kuid võtab inimeselt harjutamise, ilma milleta ta ei õpi ise hakkama saama.

Seepärast on kasulikum küsida teisiti: kes selles paaris raskust tõstab? Kui inimese eest tõstab kangi treener, on rekord kirjas, aga inimese lihased jäävad samaks. AI-assistendiga on sama lugu: ülesanne on tehtud, kuid oskus, mille pärast inimene uude töösse tuli, ei liigu paigast.

Miks aitab assistendi vastuste kontrollimine reeglit meelde jätta?

Sest kontrollimine ongi see harjutamine, mille vihje muidu ära võtab. Sama arXivi töö kirjeldab mudelit, mis seob kaks asja: kui palju inimene assistenti usaldab ja kui sageli ta selle põhjendusi üle kontrollib. Nende kontrollide ajalugu seob mudel sellega, kas inimene jätab reegli meelde.

Siin tuleb kasuks teine mõiste - kalibreeritud usaldus. See on usaldus, mille assistent on välja teeninud: seal, kus ta on tavaliselt usaldusväärne, toetub inimene talle rahulikult, ja seal, kus ta kipub eksima, kontrollib sagedamini.

Assistent oskab eksida sujuvalt: toon on enesekindel, tekst korralik, kuid reegel on selles segi aetud. Pime usaldus laseb sellise vea läbi. Seepärast on põhjenduste ülekontrollimine õppimise osa. Usaldamatusega pole sel pistmist: inimene uurib, miks assistent oma järelduseni jõudis, ja omandab reegli selle käigus ise.

Kui raske peab ülesanne olema, et see õpetaks?

Oma võimete piiril. Seda kohta nimetatakse lähima arengu tsooniks: need on ülesanded, millega inimene üksi veel hakkama ei saa, kuid väikese abiga saab.

Ilmekas näide on ProACT-süsteem, mida kirjeldab samuti töö arXivis. Päästjaid treenitakse virtuaalreaalsuses (VR) ja süsteem kohandab treeningu raskust õppija senise edenemise järgi, et ülesanne poleks liiga raske ega liiga kerge. Põhjus on arusaadav: õppused päris tulega on kallid, ohtlikud ja neid on keeruline suures mahus korraldada.

Lähima arengu tsoonis saab püsida ka ilma simulaatorita. Valmis vastus viib inimese sealt välja: ülesanne on lahendatud, raskust pole mingit. Seepärast tasub vihjeid doseerida: küsida assistendilt lahenduse asemel suunda, ühte järgmist sammu või sarnast ülesannet, mis on eelmisest pisut raskem.

Kolm võtet: kuidas õppida AI-assistendiga ja oma oskust säilitada

Sellest kõigest kujuneb tööviis iga ülesande jaoks, mida inimene soovib aja jooksul ise tegema hakata:

• Kõigepealt oma mustand, siis vihje. Kasvõi visand: kirja kava, valemi esimene versioon, oma vastus kliendile. Assistent võrdleb ja parandab hiljem ning harjutamine jääb sellele, kes õpib.
• Põhjenduste kontrollimine õppimise osana. Palu assistendil selgitada, miks ta just nii otsustas, ja kontrolli üle vähemalt üks samm: dokumendi järgi, lihtsal näitel, mille vastus on teada, või terve mõistuse järgi. Nii kujuneb kalibreeritud usaldus ja reegel jääb meelde.
• Ülesanded oma võimete piiril valmis vastuste asemel. Küsi vihjet üheks sammuks, suunavat küsimust või ülesannet, mis on eelmisest pisut raskem. Kui ülesanne hakkab kergelt lahenema, tõsta latti.

Millal see tööviis takerdub ja mida siis teha

Tööviis on mõeldud oskuste jaoks, mida inimene tahab endale hoida. Kolmel juhul on see takistuseks, kuid igaühe jaoks on lahendus olemas:

• Tähtaeg on kukil. Mustandi kirjutamiseks pole aega ja valmis vastus päästab päeva. Mida teha: kasuta seda ning kui tähtaeg on möödas, vaata assistendiga üle üks võtmesamm ja korda seda ise.
• Inimene seda oskust ei vaja. Ülesanne tuleb ette harva ja ta ei kavatse seda õppima hakata. Mida teha: anna see rahulikult assistendile - siin töötab kognitiivne mahalaadimine inimese kasuks ja vabastab aega sellele, mida ta õpib.
• Pole millegagi võrrelda. Teema on täiesti uus ja assistendi põhjendusi pole võimalik kontrollida. Mida teha: palu tal näidata arutluskäiku samm-sammult ja kontrolli vähemalt üht sammu näitel, mille vastus on teada, või näita järeldust kolleegile, kes teemat tunneb.

Mida siis täiskasvanute AI-koolitusel õppida?

Seda, mida assistent inimese eest ei tee: ülesannet püstitada ja tulemust vastu võtta. Tehisaru kõrval on täiskasvanu ülesande püstitaja ja kontrollija: tema otsustab, mida ja milliste materjalidega teha, ning kontrollib, kas vastust saab töös kasutada. Assistent võib enesekindlalt eksida ja selle märkab see, kes asjast ise aru saab.

Sellele on üles ehitatud koolitusasutuse Intellektor õppekava „Tehisaru (AI) rakendamine organisatsiooni tööprotsessides“: osaleja õpib sõnastama AI-assistendile ülesande koos konteksti, materjalide ja tulemuse kriteeriumidega ning hindama vastust vastuvõtukriteeriumide järgi. Vähemalt 70 % kontakttundidest on praktiline töö osaleja enda tööülesannetega, nii et harjutab see, kes õpib.

Õppekava autor ja koolitaja on koolitusasutuse asutaja Andrii Ruban. AI-assistente kasutab ta igapäevatöös alates 2024. aastast ning juurutab AI-tööriistu kolme organisatsiooni tööprotsessidesse. Loe lähemalt koolitajate lehelt.

Kokkuvõttes: AI-assistent kiirendab tööd ja võib harjutamise ära võtta, tööviis „mustand - kontroll - ülesanne võimete piiril“ toob selle inimesele tagasi. Järgmine samm: visanda järgmise tööülesande juures kõigepealt oma variant ja ava assistent alles siis. Seda teed saab käia grupis ja oma ülesannete põhjal AI-koolitustel täiskasvanutele Tallinnas - õppetöö toimub vene keeles.