Mis on generatiivne tehisintellekt?

Generatiivne tehisintellekt lühidalt

Kui küsida, mis on generatiivne tehisintellekt, on vastus kitsam kui tehisintellekti puhul üldse: see on AI, mille väljund on uus sisu. Tekst, kood, pilt, heli või video, mida enne ei olnud olemas. Klassikaline liigitaja valib ette antud kategooria, generatiivne mudel koostab vastuse sõna-sõnalt.

Just sellepärast tuleb tulemust kohelda mustandina. Mudel ei vasta küsimusele „mis on tõsi“, vaid „milline järgnev sõna sobib kõige tõenäolisemalt“. NISTi generatiivse AI riskiprofiil nimetab selle kõrval teisi korduvaid riske: valeinfo levik, isikuandmete lekkimine, autoriõigus ja see, et kasutaja usaldab sujuvat teksti rohkem kui kontrollitud teksti.

Kuidas see töötab

Kolm sammu, mida tasub tunda, et osta õiget asja:

1. Eelõpe

   Mudel treenitakse suurel tekstikogumil ennustama, mis järgneb. Selles etapis ei ole tal sinu andmeid ega sinu äriloogikat.

2. Kohandamine või sisend

   Kas mudelit kohandatakse sinu näidetega või antakse igas päringus kaasa vajalik kontekst. Teine tee on kiirem ja odavam, kui materjal muutub sageli.

3. Väljundi sidumine

   Mudeli vastus ei lähe klientidele otse, vaid läbib kontrolli: kohustuslikud väljad, keelatud lubadused, viide allikale, inimese kinnitus.

Euroopa Liidu AI määrus lisab siia kihi, mis puudutab just neid mudeleid. Üldotstarbeliste mudelite pakkujatele kehtivad dokumenteerimis- ja läbipaistvusnõuded alates 2. augustist 2025, määrus ise muutus üldiselt kohaldatavaks 2. augustil 2026, kuid III lisa kõrge riskiga kasutusjuhtude kohustused lükkas 2026. aasta AI Omnibus edasi 2. detsembrile 2027. Kui kasutad valmis mudelit oma tootes, tasub pakkujalt küsida, millist teavet ta sinule lepinguliselt annab.

Näide Eesti ettevõttest

Hulgimüüja saab nädalas 200 päringut tootekirjelduste ja saadaoleva koguse kohta. Müügijuht vastab käsitsi, sest hinnad ja laoseis on tema teadmises.

Generatiivne mudel teeb selles töös kahte asja hästi. Esiteks sõnastab vastuse, kui laoseis ja hinnad antakse talle tabelist ette: mudel ei pea neid teadma, ta peab need õigesti ümber jutustama. Teiseks koostab eestikeelse tootekirjelduse, mille inimene toimetab. Mõlemal juhul jääb otsus inimesele ja müügijuht saab aja, mida tal varem ei olnud.

Vastunäiteks on olukord, kus generatiivne lähenemine ei aita: kui klient küsib siduvat hinda, peab vastuse andma hinnakirjast pärit number, mitte mudeli sõnastus. Sama piir kehtib isikuandmete ja kliendilogide puhul, kus vale kokkuvõte on kahju, mitte ebamugavus.

Millal generatiivne AI ei ole õige valik

• Arvutused ja saldod. Bilanss, palgaarvestus ja maksud tulevad deterministlikust koodist. Mudel võib seletada, miks number selline on, aga mitte seda arvutada.
• Korduv, täpselt määratud vorm. Kui väljund on alati sama struktuuriga ja väärtused tulevad andmebaasist, piisab mallist.
• Üks vastus, mida ei saa kontrollida. Kui keegi ei vaata tulemust üle ja vale vastus läheb edasi, ei ole generatiivne mudel sobiv vahend.
• Väike maht. Kümme käsitsi kirjutatud e-kirja nädalas ei vaja liidestust; tasuvus tekib mahu või vigade vähendamise pealt.

Kulu ja töömaht

Generatiivse funktsiooni kulu koosneb kolmest osast: mudeli kasutus, arendus ja ülevaatamise aeg. Mudelikasutus on üldjuhul väikseim number ja see sõltub sisendi pikkusest, sest iga päring saadab kaasa konteksti. Suurem kulu on hindamisel: enne avaldamist on vaja komplekt päris küsimusi ja otsus, milline vastus loetakse veaks.

Minu hinnang: realistlik töömaht näeb välja nii: pool päeva materjali ja näidisküsimuste kogumiseks, üks kuni kaks nädalat esimese tööversiooni ja hindamiskomplekti jaoks, seejärel otsus mahu kohta. Kui kasutus läheb laiemaks, lisandub AI konsultatsiooni tüüpi ülevaatus: kas funktsioon on kõrge riskiga, mida tuleb logida ja kes vastutab. Hindade arvutus on eraldi artiklis kui palju maksab AI.