AF-i arutelu: tehisaru sunnib teadlasi muutma tööharjumusi ja väärtusi

07.08.2026

Tehisintellekt kiirendab andmete analüüsi ja artiklite valmimist enneolematu tempoga. Samal ajal ohustavad masinloodud tekstid teaduspublikatsioonide usaldusväärsust ja sunnivad uurijaid seniseid töömeetodeid fundamentaalselt ümber hindama.

Reedel arvamusfestivalil toimunud arutelul "Miljon sensorit, üks planeet: kuidas tehisintellekt asjades (AIoT) muudab teadust?" arutlesid eksperdid, milliseid probleeme ja võimalusi miljardite sensorite ning asjade interneti võrkudega põimuv tehisaru teadusele tekitab. Arutelus osalesid Tallinna Tehnikaülikooli (TTÜ) masinõppe töörühma juht Sven Nõmm, Tartu Ülikooli valitsemise ja õiguspoliitika kaasprofessor Helen Eenmaa, TTÜ Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituudi direktor Alar Kuusik, TTÜ doktorant-nooremteadur Uku Sildoja ja FinEst Targa linna tippkeskuse innovatsioonijuht Külle Tärnov.

Osalejad nentisid, et veel kümmekond aastat tagasi kulus ühe teadustöö andmete kogumiseks ja lahtimõtestamiseks aastaid. Tänapäeval suudavad algoritmid üheskoos teadlastega teadusartikli mustandeid genereerida aga loetud päevade või isegi lühema ajaga. Selle tulemusel upuvad akadeemiliste väljaannete toimetused tehisintellekti vorbitud materjalidesse.

Tartu Ülikooli valitsemise ja õiguspoliitika kaasprofessor Helen Eenmaa nägi teadusruumi puhtuses tõsist probleemi. "Ajakirjadele pakutakse väga palju teadustekste, mis on suuresti genereeritud keelemudelite abil. Ajakirjade toimetajad ütlevad, et käsikirjade maht on tohutult kasvanud ja 90 protsenti neist on tehisintellekti abil kirjutatud jama. Lisaks materjali filtreerimise lisatööle avaldavad paljud ajakirjad sellist jama," nentis kaasprofessor.

Väljaannetesse jõudev rämpssisu paneb lisaks toimetajate närvidele proovile ülikoolides juurdunud hindamismudeli. Kui praegu mõõdab suur osa akadeemilisi asutusi teadlaste edukust just avaldatud artiklite arvu järgi, siis masinate ajastul kaotab paljas statistika oma esialgse mõtte. Uues olukorras tuleks hindamiskriteeriumid kiiremas korras üle vaadata.

Humanitaarina pidas Eenmaa probleemi grotesksemaks muutumist seetõttu isegi tervitatavaks, sest rõhub vanale konnasilmale. "Publikatsioonide arv kasvab, kuid see ei näita enam kellegi teaduslikku taset ega võimalda teadlasi võrrelda. Eestis oleme läinud kvantifitseerimise lainega tugevalt kaasa ja teaduse hindamise süsteem on põhinenud sellel. Tehisintellekt teeb selle probleemi veel selgemaks: peame kiiresti mõtlema, kuidas hinnata teadlase kvaliteeti," sõnas kaasprofessor. Näiteks vaadatakse mitmetes välisülikoolides hoopis teadlaste viie parima artikli sisu.

Praegusest hindamismudelist lähtuv nõue pidevalt uusi tulemusi avaldada sunnib lisaks noorteadlasi töötama pöörases tempos. Nii pole ime, et paljud võtavad karjääri edendamiseks appi automaatsed abilised. Tallinna Tehnikaülikooli (TTÜ) doktorant-nooremteadur Uku Sildoja selgitas: "Kaasdoktorantide puhul on näha, kuidas teadustöö maht on tohutult kasvanud: esimesel aastal tehakse kuus teaduslikku artiklit ja käiakse kolmel konverentsil, kui vanasti võttis ühe artikli tegemine üks kuni kaks aastat. See on tohutult kiire, aga liiga autopiloodil lastes on see ohtlik ja kuskilt hakkab asi rebenema."

Akadeemiline võidujooks võib ahvatleda uurijaid nurki sirgeks sõitma. Nii taanduvadki eetikareeglid pingelistes olukordades sageli teisejärguliseks formaalsuseks. "AI teeb protsessid kiiremaks ja meil ei ole aega mõelda, et olla konkurentsis – me peame tulistama artikleid välja nagu Vändrast saelaudu. Seejuures võime jätta eetilised probleemid tahaplaanile, aga see on sama hea kui lasta AI-agent maailma peale laiali, ilma et seda saaks enam purki pakkida," hoiatas TTÜ Thomas Johann Seebecki elektroonikainstituudi direktor Alar Kuusik.

Osalejad nentisid, et riskide vähendamiseks vajab teadusmaailm uut tüüpi juhte. Kitsa eriala spetsialisti asemel ootab ka ühiskond, et teadlased tunneksid lisaks oma valdkonnale laitmatult seadusandlust ja eetilisi piire. Uued kohustused tekitavad paljudes uurijates paratamatult segadust.

Sisuliselt peab teadlane vastutama kogu loomeprotsessi eest. "Küsimus on selles, mis on teadlase roll: kas teadlane otsustab, mida mõõta, või peab ta hakkama juhtima kogu otsustusprotsessi? Teadlane muutub aina rohkem teadusprotsessi juhiks, kes peab otsustama andmekaitse, eetika ja õiguslike küsimuste üle, millega ta varem ei pidanud tegelema. See tekitab paljudes teadlastes ebakindlust, sest vaja on olla kiiresti kompetentne laiemas küsimuste valdkonnas," arutles Eenma.

Teisalt suudavad nutikad agendid iseseisvalt läbi närida tohutuid andmemassiive, mistõttu jääb rutiinne andmetöötlus järjest enam masinate kanda. Teadlasele annab vabanenud aeg vabad käed uute ja keerulisemate seoste otsimiseks.

Paraku peidab inimese taandumine endas tõsist riski, sest masin ei tunne moraalset vastutust. Sildoja tõi välja automatiseerimise varjatud ohud: "See on kahe teraga mõõk: AI aitab kiirendada ja teha ühe inimesega ära terve uurimusrühma töö, aga teistpidi on võimalus toota 10 korda rohkem lihtsalt pläma. Kui ise kriitiliselt kätt pulsil ei hoia ega ole kursis agentide tööga, võivad välja tulla väga markantsed näited – näiteks analüüsi skriptides hakkab AI tulemusi ise sobitama."

Kui masinad jäävad järelevalveta, muutub teadus seega kiiresti ebausaldusväärseks. Vabanenud töötunde peaksid uurijad seega kasutama teaduse sisulise kvaliteedi tõstmiseks. Sildoja lisas: "Andmeid võib olla lõputult, aga lõpuks peab keegi otsustama, mis on oluline, miks see on oluline ja kuidas seda kasutada. AI võimaldab teadlasel teha oma ajaga oluliselt rohkem, kuid oluline on mitte muutuda laisaks ega lasta AI-l musta tööd ära teha selleks, et vähem töötada, vaid sama vaevaga peaks tegema rohkem ambitsioonikamaid projekte."

Iga ekspert peaks tunnetama seega oma valdkonna sotsiaalset mõõdet ja vastutama tagajärgede eest ning tuleviku projektides õppima uurimisrühmad iseseisvalt piire seadma. "Unistan sellest, et suudaksime eetikast rääkida ilma eraldi filosoofi või juristi poole pöördumata – vastutus peaks tulema iga teadlase tööga kaasa. Vastutusmehhanism peaks olema parem. Eetikud ja juristid ei tea alati teise valdkonna teaduslikku sisu ning nõustamine on neile kõrvaltegevus," leidis Helen Eenmaa.

Arutelu korraldas Eesti Teadusagentuur (ETAg).

Allikas: https://novaator.err.ee/