Ette mõte. Roonemaa ja Kotka idupoodkast. Henrik Roonemaa ja Taavi Kotka räägivad igal kolmapäeval sellest, kuidas Eesti tuhat korda suuremaks teha. Ette mõte.
Tere kõigile ettemõtte kuulajatele, Taavi Kotka, Henrik Roonemaa, tervitavad kaunil kevadpäeval kõiki tehisintellekti huvilisi, sellepärast et me teeme täna sellise saate, kus me katsume lõplikult paika panna, kui, mis on selline haibi ja reaalse kasutuse suhe tehisintellekti teemal, ehk kui palju asjast räägitakse ja kui palju tegelikult tehakse. Tere, Taavi. Kumb, Taavi? Sina. Statsionaarne Taavi, tere.
Kus on protsentuaalselt hype'i ja reaalse kasutuse, reaalse kasu suhe?
Tead, ma arvan, et see on riigite erinev, et USA-s ja, ja Silicon Valley piirkonnas on, on, ma arvan, teine pilt võrreldes sellega, mis meil siin on. Et keegi, kes käis meil Eesti founder'itest käis USA-s ja ütles, et noh, isegi taksojõpid rääkima omavahel sellest, kuidas keegi nagu mingit masinat, masinat õpetab, eks, et. Ja noh, kui juba taksojõud midagi õpetavad, siis järelikult on ikkagi asi massides, meil ta kindlasti sellisel maal ei ole.
Ja ma saan öelda tere, Taavi, meie külalisele, Taavi Tammiste, tere.
Sama, sama kiire küsimus sulle, kuusa protsendi paned.
Ma ei oska seda isegi hinnata selles suhtes, et minu jaoks on nagu see koolkond on praegu väga tugevalt kaheks läinud Euroopas, USA-s ma olen sada protsenti nõus, et seal on ulumaja. Keegi enam koodi ei kirjuta, kõik eeldab, et AI kirjutab selle kõik valmis, aga Euroopas ma näen, et see on kuidagi väga tugevalt nagu kahte koolkonda läinud, et on sellised nagu nii-öelda entusiastid, kes ütlevad, et nüüd. Kõik edasi teeb AI ja, ja siis on sellised nii-öelda totaalsed pessimistsid, kes ütlevad seda, et noh, koodi kirjutab ikka inimene, lõpetage ära ja noh, eks see tõde on kuskil seal keskel tegelikult.
Okei, ma ise panen kaheksakümmend kahekümne peale, ma olen praegu pessimistlikum kui varem, aga okei, see selleks, me katsume siis tänases saates rääkida, et mida päriselt siis tehakse või tehtud on või kus see päriselt. Nii-öelda toot, tootmise ja tootlikkuse seisukohast see AI on, aga enne kui me läheme sinna, Taavi, sina oled tuntud kui idufirma Fyma kaasasutaja. Ja idufirma Fyma on tuntud kui see idufirma, mis tegeles tehisintellektiga enne, kui selle asja nimi enam-vähem üldse tehisintellekt oligi või noh, enne kui kogu see generatiivne AI üldse inimeste teadvusesse jõudis. Aga nüüd sa oled sealt nii-öelda igapäevategevusest Fyma juurest lahkunud, et kas, kas tehisintellekt võttis üle su töö või?
Ei, seda kindlasti mitte, et ma kuskil eelmise aasta lõpupoole siis jah, astusin ettevõttest nagu igapäevategevustest eemale, jäin sinna nii-öelda sõbralikuks osanikuks ning kui iganes neil abi on vaja, aitan neid edasi. Aga, aga jah, müügifaas lihtsalt võib-olla või ettevõtte faas muutus lihtsalt selliseks, et nad keskenduvad rohkem müügi peale kui. Kui AI innovatsiooni peale, sest noh, nagu sa ütlesid, me tegelesime AI-ga juba siis, kui, kui AI-d veel ei olnud ja noh, tänaseks see toode on nagu suhteliselt valmis ja teeb täpselt seda, mida ta tegema peab.
Suures, nii naljakasena on mõelda, kuidas ikkagi kümne aasta tagant tehnoloogiad vahetuvad ja noh, ikkagi ei tohi kadedust tunda, aga ma ikka veits tunnen kadedust, et. Et minu põlvkond sattus selle aja peale, kus kõik asjad kolisid internetti, ehk siis kõik, kes tegid veebirakendusi noh ja kokkuvõttes ju kõik ettevõtted pidid sinna lõpuks jõudma, onju. Et need olid nii-öelda võis ees ja, ja kasumis ja, ja me oleme saa kurta, aga meil kokkuvõttes läkski ju hästi, eks. Aga näiteks, kui mina veel ülikoolis käisin, siis närvivõrkudest räägiti suhteliselt teoreetilisel tasemel. Ja ma mäletan, et ma isegi mõtlesin oma esimest lõputööd teha närvivõrkutest, aga noh, ütleme niimoodi, et see oli ikkagi veel alles noh, ikka nii toores ja nii roheline ja no ütleme noh. Noh, ütleme nii, et läks, jäin sellest ilma. Ja teine Taavi nüüd on kümme aastat noorem, eks, ja täpselt nagu õigel ajal selleks ajaks on tehnoloogia saavutanud teadutava küpsuse ja, ja, ja võimaldas nagu ehitada järgmist dimensiooni, et. Kui sa praegu nüüd vaatad, Taavi, sellele järgi ja, ja üldse sellele peale, mis siis maailmas toimub, et. Kus kohas me selles Gartneri hype cycle'is nii-öelda oleme, et kas me oleme juba nagu mingi esimese languse läbi teinud ja nüüd on mingi tasakaalustumine selle AI teemas? Või me ikkagi raputame, praegu oleme ikkagi veel alles sinna nii-öelda tipu poole ronimas, hype mõttes.
Noh, ma arvan, et, et see sõltub väga palju tehnoloogiatest on ju, et, et kui me räägime siukestest traditsioonilisemast masinõppe AI teemadest nagu masinnägemine näiteks on ju, siis see on väga tugevalt juba nagu. Hybitsükli läbinud ja tegelikult on nagu igal pool ka nagu kasulik, on ju, kui me räägime nagu Gen.ai asjadest või nendest generatiivsetest asjadest, siis mina ütleks, et ta hakkab vaikselt sealt nagu hype'i kõvera pealt nagu alla tulema. Inimestel hakkab kerge pektettumus tekkima ja võib-olla nagu osad inimesed võtavad kasu sellest, osad mitte, et, et see kindlasti ei ole võib-olla nii, nii arenenud kui, kui need vanemad tehnoloogiad.
Ma just mäletan, et Instagramiga mäletati kunagi esimene nii-öelda vaimustus, kes üle jõuab, mitte sellepärast, et saab seal pilte jagada, vaid see, et see filtreid kasutada, et see oli esimene keskkond, kes tegi fotofiltrite kasutamise ülilihtsaks. Ja ta tekitas nagu mulje, et noh, see võiski olla nagu omaette toode ja noh, täna nagu ütleme nii, et filtrid on võib-olla viimane asi, mis on selle toote puhul üldse vaatad, eks, et. Et sama siin AI-ga. Henrik, sul oli küsimus.
Ja ma, mulle tundub, et, et meie külaline Taavi pani hästi huvitavasse kohta selle GN.ai, et ta pani sinna üles selle mäe serva peale, kust edasi on, noh, mõnda aega on, eks ole, väga järske allasõit. Et miks sa selle sinna panid, kas, kas sul on nagu tunne, et seda, et seda me ei ole nagu suutnud ära kasutada, seda, mida see tehnoloogia pakub?
Mul on tunne, et, et see, et see, see nii-öelda, see on tööriist, mis on antud nagu sihukese tavainimese kätte, millel on meeletu võimekus, on ju. Ja sellest meeletust võimekust tekib sihukene tunne, nagu ta võimaldab absoluutselt mida iganes teha. Ja see on kohati ka tõsi, aga mida nagu inimesed väga tihti ära unustavad, on see, et kui sa hakkad selle kõrra praktilisi rakendusi ehitama. Siis tegelikult sul on vaja endiselt aru saada, mis andmed sul on. Sest nende suurte keelemudelite üks eelis on tõesti see, et neil on hästi palju konteksti sees. Vanasti, kui me tegime masinõppe mudeleid, siis oli see, et selleks, et midagi nagu edevat neurovõrkudega treenida, mis teksti andmetega töötab, sul on miljoneid andmepunkte vaja, on ju. Tänaseks need miljoneid andmepunktid on sinna mudeli sisse treenitud ja sa saad juba väärtuse ka väga väikestest andmetest, aga. Neid väikeseid andmeid on endiselt vaja ja neid on vaja nagu adekvaatselt sinna ette sööta ja sul on vaja tulemust ka valideerida. Et ma tunnen, et praegu inimesed nagu ei ole veel endale sada protsenti teadvustanud seda, et kui nad tahavad päriselt oma äriprotsessidest selle asja tööle panna. Siis nad ikkagi peavad tegema rohkem tööd kui chat GPT-le lihtsalt kirjutama, et anda mulle tulemuse, on ju.
No ma ei tea, üks president teeb oma tariifid niimoodi, et kirjutab chat GPT-sse, et arvuta mulle tariifid, eks ju, et nagu näha oli. Ja
USA turg on vabalanguses, on
ju. Et meil oli siin vahepeal isegi mõte, et võiks teha ju chat GPT-ga Eesti maksumissüsteemi nagu uuendused on ju, et. Noh, anname ikkagi oma ettevõtlusandmed sisse ja meil on ju olemas ka tehinguandmed teatavasti Eestis ainulaadne informatsioon, eks, et KMD-infi kaudu. Et noh, las, las, las möllab ja siis, kui on valesti, siis noh, parandame, et ütleme sorry, teeme nagu väikse muudatuse. Aga mu küsimus on hoopis teistpidi, et. Ütleme nii-öelda, see startup maailm ka ja need suured kee mudelid, iseenesest on nagu startup'id, tihti panustavad sellele, et see raha teenetakse kunagi tulevikus. Ehk siis noh, a la Facebook oli ju täiesti noh, aasta, peaaegu kümme aastat kahjumis, enne kui hakkas raha teenima, hakkas korralikke reklaamimudelid sinna peale ehitama, ehk siis tegelikult, tegelikult kasvatas turu. Ja nüüd täna on siis ütleme nagu interneti reklaamist, vaata, seitsekümmend protsenti on nende käes, on ju, et. Et ühel hetkel pööras selle kasumiks. Noh, samal oodatakse nende samade OpenAI ja muude mudelite pealt. Samas Hiina. Käitub niimoodi, et põhimõtteliselt nagu kopeerib neid mudeleid ja annab selle vabavarana uuesti rahvale kätte. Mis tekitab nagu selle küsimuse, et kui mul on nagu deepfake on sama hea kui, kui. JetGPT, on ju, siis miks ma peaksin selle eest maksma kakskümmend dollarit kuus, on ju, et. Et küsimus on, et kas Hiina nagu teadlikult trollib praegu seda, et põhimõtteliselt USA ei saaks ehitada sinna peale nii-öelda. Väga häid monetiseerimismudeleid ja samas noh, ütleme niimoodi, nende ju noh, selleks, et oma masinavärki nagu üldse nagu võrdse võrdsana hoida selles võitluses. Sa pead sinna mingi kuus kuni kümme miljardit aastas sisse panema, eks on ju noh, a la Google'i poolt näiteks või Microsofti poolt.
Kus ma alustan, Deepseegi nagu edu tegelikult seisneb selles, et meil USA pani neile riistvarapiirangud peale, on ju. See, miks Deepseeg töötab palju efektiivsemalt, oli see, et meil polnud sisuliselt ligipääsu teatud GPU-tel ja nad pidid nagu kirjutama oma nii-öelda tarkvara nagu väga madalal tasemel ümber. Ja nad tegid seda palju efektiivsemalt, kui, kui, kui, kui, kui Läänes seda tehtud on. Nüüd, miks Deepseek, Deepseek ja hiinlased üldse seda nagu vabavarana annavad? Iseenesest see on hea küsimus, ega me tegelikult nad ei anna seda vaba. Open source vaba tarkvara, nad annavad seda open weight'sina on ju, et see on üks asi, mis on. Hästi erinev nüüd nende suurte keelemudelite ja traditsioonilise tarkvara vahel, et. Et avatud kaalud siis või open weight's tegelikult tähendab seda, et ma võin võtta selle nende poolt treenitud mudeli ja kasutada seda. Mis seal sees on, jumal seda teab, üks hetk hakkab ta sulle soovitama mingisugused Hiina, ma ei tea, kommunistliku partei käitumismaneere on ju, tegelikult me ei tea seda. Et, et täiesti selliseid abavaralisi suuri keelemudeleid, kus on ka avatud dataset, millega see treenitud on ja, ja kood, millega see treenitud on, seda tegelikult väga palju ei ole.
Okei, aga mõtlengi, et kui sa praegu, sina ikkagi selle valdkonna eksperdina vaatad, hetkel peamine raha teenimine. Nii-öelda nendesamadele OpenAI-tel ja Chiminitel on subscription, mis tähendab seda, et kui sa maksad kakskümmend natuke peale dollarit kuus, on ju. Et siis sa saad vähe võimsama mootori, noh umbes nagu Youtube'is, et kui sa nagu reklaami ei taha, siis maksa meile, on ju, et noh, et muidu pead reklaami ka vaatama. Kas sa tunnetad, et kuskilt tuleb veel mingi? No mingi mudel, no ma ei tea, ma ei tea, Microsoft litsenseeris oma Windowsi ja, ja, ja Office'it ja, ja ütleme niimoodi, et ega Microsofti jaoks ka ju eraklient ei olnud mingi klient, et peamine raha tuli ikkagi ettevõttusest, eks, et kas sa sina näed ka siin, et, et OpenAI-l tekivad mingid täiendavad uued teenimisvõimalused, mis tõenäoliselt mõttes teenivad miljardeid, mitte nihukest peenraha?
No juba tegelikult nagu, ma ei tea, kas konkreetselt OpenAI see tuleb, tegelikult seda, mis Sam Altmani peast toimub, ma arvan, ei tea keegi. Aga juba on näha tegelikult erinevaid tööriista, jällegi noh, üks hea näide on Hiinast oli sihuke tööriist nagu Manus, on ju, mille eesmärk on siis olla nagu. AI-agent, mis teeb kõike sisuliselt, nemad näiteks hinnastavad mitte enam kuumaks seda, vaid isegi mitte per token, vaid neil on mingisugune oma loogika välja mõeldud, mis koosneb. Kui, sellest, kui palju sa nende riistvara kasutad, selle, sellest, kui palju sa nii-öelda küsid selle AI käest ja sellest, kui palju sa nende juures aega veedab. Ma arvan, et väga paljud hakkavad välja mõtlema, kuidas rohkem raha teenida sellega, sest see subscription mudel lihtsalt ei ole realistlik nagu. See on seal, seal raha endiselt põleb, on ju, et noh, kui me räägime chat GPT taseme mudeli. Jooksutamisest riistvarast, mis ei ole isegi miljonitele inimestele mõeldud, siis see on kuskil kakskümmend kolm kuni kolmkümmend tuhat dollarit tunnis.
No aga me ütleme teistpidi, et noh, et, et meil vist ei ole maailmas praegu veel miljardit AI kasutajat, kes maksaksid subscription'it. Ei ole vist jah. Ei ole, on ju, mis on seda, et kui nad võtaks, oleks, oleks, siis oleks ja igaüks maksaks kakskümmend dollarit, on ju kuus, on ju. Noh, siis meil oleks mingi niisugune paarisaja miljardiline turumaht, eks, et. Kui paljude vahel see täna üldse enam-vähem jaotub, meil ongi, ütleme, OpenAI, Gemini.
Mistral on, on Troopik, noh, see tegelikult ikkagi tuleb. Ja
ärme Facebooki ära unustav, või õigemini Medlat,
eks ole. No see on ka väga palju nagu ei jää. Ja, ja minu arust see on tegelikult nagu probleem, et noh, et tegelikult nagu tarkvara nagu on selles suhtes mulle, mulle otseselt nagu meeldinud, traditsiooni tarkvara, sul on avatud lähtekoodi lahendused alati olemas, et. Sihukest nagu Linuxi kontseptsiooni nende suurte keelemudelite AI-dega hetkel veel ei ole, on ju, et kõik justkui nagu ütlevad, et nad tahavad olla OpenAI. Noh, oli all, esimene, kes seda tegi noh, tänapäeval ta on rohkem closed kui open, on ju.
Aga ma tegin, et me võiks praegu ära veel kuulaja mainima, et need suured ettevõtted tegelikult elavad ikkagi või nende aktsia elab selles ootuses, et, et need on ülikõrge marginaaliga ärid. Noh, mäletame seda, kui ma ei tea, Microsofti turuosa langes seal Windowsi ja, ja Office'i kubad langes, ma ei tea, alla kaheksakümne protsendil olid paanikakoosolekud, on ju, et. Ja samas on äri, kus noh, ütleme, profit margin on samamoodi nagu noh, üle seitsmekümne viie protsendi, eks, et. Et noh, kui ütlete, et ditsentsihinnast üle seitsmekümne viie protsendi on kasum on ju, et noh, et, et aga ma praegu sinna mulle näppude poole arutasime, siis nagu seda kasumit ei paista kuskilt põhimõtteliselt kellelegi, niukses mahus vähemalt.
Jah, noh, et see sõltub on ju, et eks OpenAI on ka rääkinud seda, et nad tahavad kahe tuhande dollarise ja kahekümne tuhande dollarise subscription'i teha, et noh. Kui see asi jõuab sinnamaale, et nad saavad tõesti asendada kolm-neli inimest sellega, mis noh, praegu tundub natuke teostamatu. Võib-olla, aga, aga noh,
No mina olen aru saanud, et see on üleüldse väga hea küsimus, et mis on OpenAI väärtus, võrreldes nende teiste mootoritega, eks, ja täna kellelgi vastust ei olegi. Ja, ja mingisugune täitsa arutelu, mida ma suudan respektida, on minemas sinnapoole, et OpenAI peamine väärtus on see, et tema kaubamärk on inimeste hulgas tuntud. Et ta muutub nagu mingis mõttes nagu B2C, noh, et B2C on nagu argument, et inimene kasutab OpenAI-t, tõmbab OpenAI äppi, eks ole. Et, et tegelikult need mootorid seal taga. Või need noh, need LLM-id ise, kui palju see nüüd OpenAI parem on kui Crock või kui palju, ma ei tea, laama halvem on kui OpenAI või kust see Gemini seal on, et see esiteks see muutub iga nädal enam-vähem. Ja teiseks, ma arvan, keskmisel kodanikul on, puudub igasugune arusaam sellest, isegi minul puudub igasugune arusaam sellest, et milline nendest mootoritest nagu päriselt kõige parem on, eks. Ja meta kütab raha sisse, et, et oma laamat tasuta põhimõtteliselt ära anda, ei, ei ole juttugi, et küsida kakskümmend tuhat kuus. Et võib, võib-olla see ei olegi üldse omaette äri, on ju, selliste suurte mootorite tootmine tulevikus.
Selle metaga ma jõppan vahele, sest noh, ma hiljuti sain sellise uudise teada, et noh, meta lasi välja, on ju laama nelja hiljuti. Aga kes sellest ilma jääb, on Euroopa, sellepärast et laama neljas. Lama neli on kõik multimodaalsed mudeleid, mis tähendab seda, et nad teevad nii pilti kui teksti. Ja meta litsentsitingimustuses on kirjas, et kõik multimodaalsed mudelid Euroopa Liidus ei ole litsenseeritavad, litsenseeritavad tänu EU seadustele.
Puudutada seda teemat, sellepärast, et see ei ole ainult Euroopa, et OpenAI-l ka istub praegu pooleli kaklus vist on Washington Postiga, kes on nad USA-s kohtusse kaevanud selle eest, et. Et mis mõttes te olete nagu autoriõigusi eiranud ja meie nii-öelda sisu tõmmanud kõik sinna masinasse? Ja see ikka päris okei ei ole, kui OpenAI sülitab välja noh, üks-ühele tekste Washington Post'is, te pole isegi viitsinud nagu sõnade järjestust muuta või natuke mudida seda teksti, on ju, et. Et see vist on tegelikult ikka klassikaline kui lastehaiguste teema nagu noh, ütleme USA-s tehnoloogiaharjundus kipub käima nii pidi, et nad. Teevad maksimaalset võimekuse ära ja siis, kui kohtusse kaevatakse, et siis hakkame nagu vaatama, et mismoodi me need plaastrid siia peale paneme, eks ju, on ju, et. Ja kuidas me sellest välja ujume, aga et noh, ühesõnaga, et me ei kohku noh, ütleme kõik, mis pole keelatud, on lubatud ja isegi noh, hallis alas natuke varastamine on okei, on ju, et noh, et, et. Või mismoodi sa, Taavi, näed seda, et palju selliseid kohtugeesid üldse seda AI arengut mõjutavad, eks see nüüd noh, põhimõtteliselt tõenäoliselt tempot natuke aeglustab, et kus sa
Noh, see, selles suhtes nagu see nii-öelda damage on ära tehtud, on ju, et, et tegelikult Eesti first mover'id võtsid kogu selle andme ära, treenisid need mudelid valmis ja noh. Täna me näeme seda, et ega ka Hiina ja, ja muud riigid tegelikult treenivad oma mudeleid andmete pealt, mida nad sünteesivad nende OpenAI mudelitega on ju, et, et isegi kui need andmed enam ei ole kättesaadavad, nad kaudselt justkui ikkagi läbi nende mudelite on ja, ja noh. Me
oleme selle küsimuse, küsimusele vastamise aja maha maganud, sest kõik andmed, mis olid võimalik sisse imeda, on juba sisse imetud.
Me tegime siin paar saadat tagasi, rääkisime Eesti tervishoiu ja geeniandmetest. Okei, neid ei ole seal. Mitte ainult meie omasid ei ole, aga ma ütleks niimoodi, et enamus, ma arvan, terviseandmetest on veel panemata sinna sisse, et. Et, et küsimus nagu oligi, muuseas me ei suutnud seda seal saates ära vaja nagu vaielda, et täna on võtnud Eesti siukse kiiva positsiooni, et mitte midagi ei anna, hoiame kõhu all. Samas noh, kakskümmend, kolmkümmend aastat pole midagi juhtunud ka, on ju, et noh, et, et tohutu vara, kõik räägivad, millisest rahvuslikust rikkusest on ju, siis küsid, et. Veriste Maniläpovski tuleb välja, et me oleme ikka rohkem nagu põhimõtteliselt rahvana peale maksnud selle asjale, kui et saame midagi siit, on ju. Et noh, põhimõtteliselt võiks öelda pettus, on ju, et. Ja siis me vaidlesimegi, et noh, et, et ala, et teeks kõik vabaks ja võtaks osaluse, et ükskõik, kes meie andmeid kasutab, on ju, kui sellega midagi saavutatakse, et siis me saame sealt nagu teistpidi siis. Noh, tulevikus tagasi, et kumba meil sina oled nii-öelda professionaarina, et kumb oleks Eesti koha pealt nagu õigem valik?
No vaata, siin ongi see asi, et kui kõik vabaks teha, on ju, siis noh, siis see niikuinii pannakse sinna sisse ja, ja, ja miks keegi sulle pärast ei tule ütlema, et kuule, Saari, ma kasutuses andmeid, näe, siin on kümme senti per andmepunkt, on ju, et seda ei juhtu lihtsalt, on ju. Pigem nagu tuleb leida mingisugune nagu mõistlik, nagu. Nagu raamistik, kuidas neid andmeid monetiseerima hakata, et noh, kogu selle nii-öelda suure andmeröövi tulemusel ju tegelikult kõik panid oma andmed luku taha. Esimene neist oli Reddit on ju, kes ütles, et kuulge, mingisugust andmete kraapimist enam ei toimu ja kui te tahate, nüüd saate andmed meie API kaudu, on ju. Ja täna noh, ega Ilja Sutsker, kes. Cheif scientist on OpenAI-s, ütles ka otse välja, et ärge oodake suurtest keelemudelitest enam kiiret hüpet andmete pealt, sest andmed on otsas ja neid juurde enam ei tule kuskilt, on ju. Et, et, et noh, kui mingi adekvaatne raamistik, mina, mina pooldan mingisugust adekvaatset raamistikku, kes selle välja mõtleb, kes see kontrollorgan on. Noh, kui ma seda küsimust tead, siis ma ilmselt oleks miljonar juba.
Okei, kuulge, see üldfilosoofiline tasand on huvitav, aga meil on kolm kuulajat järgi jäänud praegu, et ma tahaks minna sellele, sellele tasandile, et okei, mina kui üksik isik, ma saan võib-olla endaga hakkama, ma küsin. Ma ei tea selle kohta, kuidas koera kammida ja noh, saan aga valesid vastuseid, koer kiunub, vahet pole. Järgmine kord, teen paremini, aga lähme ettevõtte tasandile, Taavi, ma tean, et sa. Tegeled vähemalt mingite ettevõtetega, sa konsulteerid neid projekte, kui ma, mis on täna selline tüüpiline projekt, mida, mida, mida ettevõtte selle. Räägime siis sellest generatiivsest leiast, see on see uus asi, mida nad teevad sellega ja kas see kuskil on nagu pandud päriselt tööle ka?
Ja, on väga, väga kitsastes tingimustes, aga on, noh, ma võin, ma võin tuua mitu erinevat näidet, alustame nagu sellistest nagu võib-olla kõige laie, laiematest asjadest, mis on oma andmetega nagu suhtlemine. Et kõige, kõige rohkem praegu üritatakse automatiseerida selliseid asju, mis võtavad ühel või kahel inimesel ettevõttes palju aega, näiteks raamatupidamine, on ju. Et üks klassikaline asi, mida nagu ma olen näinud mitu korda tehes, on see, et lastakse suurel keelemudelil teha mingisugune Eesti raamatupidamisprogrammiga API integratsioon. Teine otsus ühendatakse Zapieriga Slacki ja nüüd selle asemel, et nagu CEO peab logima sisse raamatupidamisprogrammi ja otsima seda, mis nende eelmise kuu MRR on, ta kirjutab Slacki, et mis mu eelmise kuu MRR on ja see tuleb sealt välja, on ju. Selliseid, selliseid automatsioone on nagu väga-väga palju, kuni isegi selleni välja, et ettevõtte sees Vikide automatiseerimine. Kui sa tahad teada, mis su toote dimensioonid on, siis sa lihtsalt Slackit küsid selle asemel, et lähed ja otsid seda sealt, on ju. See on nagu üks, üks niisugune suur asi.
Kas, ma just meenutan siin oma üleeilset vestlust küll väga teistel teemadel, chat GPT-ga ja ma olen seda ikkagi korduvalt tähele pannud, et, et valdkonnas, mida ma tean, siis täielikult umbluu vastuse saamiseks kulub kolm-neli küsimust. See on, see on, see on müstiline, et, et, et mingil hetkel ta hakkab rämedalt valetama. Ja, ja, ja sa saad sellest aru ainult siis, kui sa ise, ise väga hästi seda valdkonda tunned, et mis sinu kogemus on, et kui ta küsib, mis muu eelmise kuu MRR oli, mis ta sealt vastu
saab? Selles suhtes on see, see, see ongi tegelikult nagu sihukene asi, et, et see, see on see, kus ma ütlesin, et sinna tuleb väga ranged nagu piirid ette ehitada. Et kui sa seda niimoodi tuimalt teed, siis sa saad seda, et sa esiteks noh, chat GPT ise ei arvuta ju. Et ta ennustab, et kaks pluss kaks, ma arvan, et on neli, on ju, ta võib arvata ka, et see on kolm. Et, et sinna tuleb nagu matemaatilised nagu sihukesed loogika asjad nagu juurde ehitada ja, ja noh, väga suur osa sellest on selline nagu ütleme, et. Tarkvara QA on muutunud väga, või quality assurance või testimine on muutunud hoopis teistsuguseks, sest noh. Hiljuti põhutasin ühe, kokku ühe sellise lahendusega, kus me pidime, turvafirma. Kaamerad vaatavad mingisugust piirkonda, iga aja tagant võetakse kaader, suurentakse see kaader multimodaalsesse mudelisse, ehk ta peab pildi pealt välja võtma, mis pildi peal toimub. Keskenduma siis näiteks sellele, kas keegi viskab prügi maha või mitte ja andma, andma, andma, tegema sellest raporti, on ju, ja ma võitlesin vist kuskil, ma ei tea, kas neli-viis tundi sellega, et ma ütlesin talle ette, et. Palun kirjelda, kas pildil on mingi auto või inimene, kes võiks prügi maha visata. Ja tema vastus on see, et ei ole ühtegi autot, ei ole ühtegi inimest, aga nagu see eitav vastus tegelikult juba koodina sealt välja lugeda, viitab sellele, et see on positiivne vastus. Et auto ja inimene oli seal pildi peal, et, et sel, selle nagu info ekstraktimine. LLL-i promptist on ka juba väga keeruline, mis nõuab erinevast lähenemist ja nii edasi, et see. Need, need ei ole isegi hallutsinatsioonid, millest me räägime, see on lihtsalt nagu selle noh, kaasaegse terminiga, prompt engineering, on ju.
Aga mõtlengi, et me siin juba ise ka, me eelmises saates, Henrik, rääkisime sellest, kuidas koolis tänu sellele, et on kasutusel. AI-mudelid, kodutööd lähevad keerulisemaks, ehk siis lapsed on, peavad olema intelligentsemad. Noh, kodutööd tehes, me teeme seda näidet, et ei ole mõtet mingit mõttet küsida, et teeme kirjandi teemal pisuhend, sellepärast et OpenAI kirjutab selle ära, onju. Et selle asemel palun tehke hoopis lühifilm. Ja no hindame lühifilme, on ju, ehk siis sama asi siin, et, et kui sa praegu vaatad nende mudelite pealetulekut, et kas juhtub sama, mis oli umbes nagu internetiga, et. Et käivad hirmujutud, kuidas kõik kaotavad töö, põhimõtteliselt kedagi tööd ei ole, masin asendab kõik asjad, noh vanasti oli vaata, meil oli vaja müügimehed käsi tukse tuksele. Siis tuli internet, kliendid jõudsid ise nagu informatsioonini, palju lihtsam oli kliente tuua endale majja sisse ja nii edasi. Aga kokkuvõttes ega üldkulud ju ei vähenenud, on ju, et inimesed vahetasid tööpositsioone ja, ja, ja kui ettevõte oli kasvav, siis ta kasvas nagu mühinal edasi, et. Kuidas sina praegu nagu näed just nende samade kohtade peal, kus te noh, kokkuvõttes ju, kui ettevõte tellib teie käest teenuse või tahab tarbida sinu teenust, ta peab sellest maksma. Ütleme seda, et ta peab eeldama seda, et kuskilt tuleb seda raha nagu tagasi, et noh, ta la, et asendasin selle koha peale masina, sain kaks inimest koondada. Nüüd ma olen, noh, hoian kuus, ma ei tea, kuus tuhat eurot kokku on ju või isegi kaheksa tuhat eurot kokku sõltuvalt pangast, pangast on ju. Et ja, ja no vot sealt tuleb see kasumi nagu tasuvusarvutus on ju, et kus sa praegu näed, et, et ettevõtjad seda kokkuhoiu kohta nagu otsivad, kas see pigem on see, et nad näevad, et oh, et sinu äri nii-öelda võimendamine, et ma teen paremini müüki ja paremad numbrid tulevad, eks. Või on see ikkagi kulude kokkuhoiu koha peal praegu see nii-öelda selle AI põhiteravik, et ma asendan nüüd vähem tähtsa inimese asendav masinaga?
Kuidas ma seda nüüd niimoodi poliitiliselt korrektselt, ebakorrektselt ütlen, et tegelikult, et enamus ettevõtteid lähevad jahtima ikkagi kulude kokkuhoidu, see ei tööta. Ja see ei tööta erinevatel põhjustel, see võib töötada näiteks mingites kõnekeskustes ja asjades, et noh. Bolt on näiteks hea näide, kellele, kelle nagu kõnerobot on juba vist kaks-kolm aastat LLM-i peal olnud. Ja kui ma rääkisin selle inimesega, kes selle ehitas, siis nagu minu jaoks tuli see üllatusena selle lemmand, sest ma arvan, et ma räägin päris inimesega, on ju. Aga nad on seda ehitanud ka mitu-mitu aastat, on ju. Aga kus ettevõtted tegelikult saavad edu praegu hästi palju, on just selle väärtuse kasvuga, ehk kiire prototüüpina on muutunud odavaks. Ja see on tegelikult väga suur asi, et asjad, mida nagu väiksemad või kesk, keskmise suurusega ettevõtted ei oleks eales proovinud, sest neil vaatas vastu viiekümne kuni saja tuhandene tarkvara arenduse arve. Noh, tänapäeval on ju, on võib-olla viis kuni kümme tuhat eurot, on ju. Ja, ja, ja noh, see töötab praegu ühtepidi ainult, et sa teed nagu inimestest, üks, ühest inimesest üks koma viis inimest. Aga see ühest inimesest poolt inimest ei tee, kui te saate aru, mis ma mõtlen seda. Praegu nagu minu, minu hinnangul on see nagu seal.
Kas see sellest? Sellest, mis me oleme siin rääkinud, et ta ajab udu ja tuleb, tuleb seada piire ja temaga tuleb kuidagi suhelda, ma ei tea, programmeerida tuleb teistmoodi ja tema tööd kontrollida tuleb teistmoodi. Kas see, kas see ongi selline uus asi, mis tuleb ära õppida, et sa arvad, et see jääbki nii ja see on täiesti uus paradigma või see on ka mingisugune vaheetapp, et noh, hetkel me lihtsalt. Hetkel ta ei tööta päris nii, nagu me tahame, et, et istun arvutite ja ütlen, et tee mulle seda, et kas see läheb üle või sa ei lähe üle?
Ma arvan, et see läheb üle, aga see ei lähe mitte üle sellepärast, et mingisugune uus tehnoloogia areng tekib, vaid need uued tööriistad juba ehitavad need nagu card trail'id sinna sisse ära. Et noh, täna hea näide näiteks on see, et mina töötan ka praegu niimoodi, et, et mul on nagu tegelikult kaks AI arendajat justkui, kes teevad mulle, kirjutavad mulle koodi, on ju. Aga selleks, et nad, et see asi seal lappama ei läheks, nende peal on ka nii-öelda AI ülemus, kes iga päeva lõpus kontrollib, et kas see tulemus, kuhu jõuti. Esiteks iga kord, kui mingi error või asi tuleb, et kas, kuidas seda parandada, aga samuti, kas see tulemus, kuhu jõuti, on see õige tulemus, kuhu jõuti, on ju. Ja siis, kui sa noh, ka, ka sealtki on ju, kui sa, kui sa jõuad sinna, et see õige tulemusi jõuti, sa hakkad seda hiljem kontrollima, saad aru, et noh, täielik mõttetu asi oli, et noh, see läheks elu sees läbi, on ju. Et, et ma arvan, et need kontrollmehhanismid muutuvad automaatseks ja kõik need OpenAI-d ja suured nagu ettevõtted ehitavad need kontrollmehhanismid juba nii heaks sinna sisse, et keegi tavainimene ei pane tähelegi, et sihukesed asjad on.
Naljakas analoog, aga programmeerimises toimus ka kvaliteedihüpe kuskil kahe tuhandete alguses, kui arendusprotsessi tekkis niisugune positsioon nagu code või noh, nii-öelda etapp nagu code review. Ehk siis enne, kui ükskõik millise arendaja kood lisati siis üldrepositooriumisse, keegi vaatas üle. Noh, et, et see ei ole mitte YAMSI nagu teinud ja need ettevõtted, kellel see protsess oli sees. Noh, ikkagi kvaliteet, noh, kordus kvaliteetsemat koodi andsid välja kliendile ja võrreldes nendel seda protsessis ei olnud, et. Et naljakas, et vanasti me vaatasime koodi üle, nüüd me vaatame nagu on, on nii-öelda oma, oma AI mudeleid või, või, või, või, või tulemusi üle, et, et kas on ikka enam-vähem tulemus või ei ole tulemus nagu.
Aga kas see, oota, aga kas see nagu lõpeb sellega, ma just ükspäev mõtlesin, et, et kas on keegi juba ehitanud front-end'i, kus on, mul on nagu üks nii-öelda otsingukast või üks prompt'i kast, on ju. Ja taustad mulle tehakse täpselt sama päring näiteks mingisse nelja-viite LLM-i. Ja ma saan sealt mingisuguse nii-öelda vastastikku cross check'itud vastuse nagu kätte, et, et siis hinnatakse tõe, tõe, tõenäosust, et noh. See on need üks nagu täieliku jama ei ajaks on ju, et vaadata, et kas neli-viis tükki suudavad samas asjas kokku leppida.
Minu arust ma nägin kunagi see Silver, Silver Keskkõla vist tegi seal mingisuguse, enne kui ta seda tead, mis ta praegu tegi, et üritas nagu korruse seda, et kui palju erinevad LLM-id teavad sinust. Aga mingit cross check'i asja ma ei ole näinud. Isegi jällegi me
peame vaatama põlvkond tagasi. Lugesin keskkooli õpilaste neid teadustöid ja üks laps oli teinud siis. Ta oli võrrelnud, kuidas erinevad AI-mudelid käituvad kui sporditreener, ehk siis oli võtnud ühe spordivaldkonna ja siis noh, ta ise on selles, ise on treener selles valdkonnas. Ja siis oli vaadanud, et, et umbes, et noh, et, et mis kvaliteedidega nõu annab ja siis oli nii-öelda noh, nii-öelda treeneri vaatest ära nagu mõõtnud selle nii-öelda nõu, nõude, nõude, nõude kvaliteedi, et. Väga lahe võrdlustöö oli, et väga hästi tehtud. Aga
võib-olla on siin täitsa toote ei tee, teha selline nagu AI bot'ide ülene mingisugune otsing ja siis nagu hinnata seda, noh.
Ei, aga tehnilisi mingi sama, mis sa ise rääkisid, et, et sa ise eksperdina suudad hinnata seda, kui tõde see tõde on, eks, et kui sa saad, noh, kui sa teed sinna bot'i, mis vaatab teisi bot'i üle, siis see bot, mis üle vaatab, ei saa kindlasti olla ekspert, on ju, et noh, et, et sa kokkuvõttes ei saa nagu paremat tulemust.
Ei, ma lihtsalt loodan sellele, et ta on teine LLM, vaata, ta ei ole, ma ei pane nagu OpenAI-d kontrollima, OpenAI tulemust on ju, et. Siin on
tegelikult üks väga, väga hea nagu sihukene nagu point, mis ma arvan, on päriselt ka tulevikus nagu, kuhu me liigume, on see, et, et noh, praegu meil on ikkagi üldised LLM-id, on ju. Teavad kõike, kõigest, aga siin hakkab tulema meditsiini LLM-id, siin hakkab tulema mingisugused, ma ei tea, mehaanika LLM-id, et nagu asjad, mis on päriselt eksperdid konkreetsest valdkonnast, on ju. Sest noh, praegu on ikkagi see, et kogu see info, mis sisse söödetakse, on peamiselt nagu treenitud sarnase tähtsusega, kui sa hakkad mingile valdkonnale rohkem nagu fookust panema, siis ta teab sellest rohkem, on ju.
Aga kas ettevõttes selle asja rakendamine on täna nagu rätsepatöö või, et, et kui, kui palju on neid tööriistu, et ma, ma ei tea, mul on ettevõtte, kus on viiskümmend inimest, võib-olla sada inimest on ju Eesti oludes täitsa normaalne ettevõte. Kas ma saan minna noh, kuhugi mingisse .com'i on ju download'ida, midagi panna käima ja öelda, et vot nüüd ma tegingi või ma pean leidma sinu või mõne sinusuguse, kes tuleb, on ju, teeb noh. Ma ei tea, nagu vanasti mindi või minnakse siiamaani tarkvara arendusettevõttesse, tehakse projekt ja see projekt kestab kaua
Ei, kindlasti ta ei ole nagu selline, et noh, praegu me ikkagi räägime sellest, et, et kui sa tahad näiteks luua kõigile oma töötajatele isikliku assistendi. Ja, ja ta, ta on ainult see, ta on isiklik assistent, kes annab informatsiooni. Siis sa sõna otseses mõttes ostad omale hunniku GPU-sid, lähed, tõmbad lehelt mingisuguse avatud kaaludega LLM-i, paned selle püsti. Tõmbad juba valmisoleva liidese, annad inimestele liidese juurdepääsu ja see on olemas, on ju. Kui sa tahad nüüd hakata mingisuguse spetsiifilise osi, kas automatiseerima või, või, või, või ma ei tea, liidestama millegiga, noh. Siis ta on tarkvararajanduse projekt nagu iga teine, on ju, lihtsalt sul on võib-olla kompetentsid, kes seal osalevad, on natuke teistsugused.
Ma küsin seda kohta veel, et kui sa vaatad praegu nii-öelda adaptsiooni või ütleme, ka kasutuselevõttu, et. Tarkvarajandusega ja internetiga oli selge, et noh, esimene oli ikka finantssektor, kes selle peale läks ja ütleme niimoodi, et noh. Noh, meil, ma ei tea, tootmine, tervishoid, need siiamaani üksid vaeslapsed, kes nagu lohisevad noh sabas, et. Siin sa ütlesid, et keskmise suurusega ettevõtted on, saavad oma prototüüp, mis kiiremini teha, noh, tervishoiud ka ja ütleme kõik sellistes kohtades, kus on inimsilmamahukas eriala, et noh, masin on kokkuvõttes ikkagi täpsem hindaja, eks, et. Et kust sa praegu näed, et, et need arengud kõige kiiremini toimuvad üldse?
Ausalt, siis ma näen seda, et, et kõik ettevõtted, kellega ma nagu rääkinud olen, noh, mis on piiratud nagu valim kindlasti, on ju. Aga on teinud vähemalt selle niuke ära, et kõik, kes räägivad, on ostnud omale töötajatele chat GPT litsentsid. See on väga huvitav nähtus, keegi ei ole nagu üldse nagu osad nagu paremad on öelnud seda, et on kirjeldanud ära, mida sa tohid sinna panna ja mida ei tohi sinna panna, see on juba päris hea. Aga see on nagu, nagu baastase, aga sellist nagu mingit mustrit, et kes praegu paremini nagu päriselt neid asju Ainuke asi, mis ma saan öelda, on see, et mulle tundub, et start-upid, sellepärast, et neil on vähem reeglid ees, neil on vähem asju lõhkuda, nad saavad ehitada kiiremini, nii nagu start-upid ikka. Aga kuna ma olen ka seal sektoris olnud pikemalt, siis mul võib olla ka lihtsalt nagu silmaklapid peas, et ma ei näe võib-olla kaugemale, on ju.
No siis Taavi, Taavi saatejuht, sul on start-up. Kuidas te, kas, kas teil on, kas teil on see täna kuskil nii-öelda tootlikus kasutuses?
Noh, selles mõttes ikkagi nagu sa teine ta ütles, et assistendina ehk siis et noh, meil ei ole veel nii suuri andmemasse, et teha mingeid üle, üle ütleme, ma ei tea, riigilisi hinnanguid või, või, või, või üle, üle. Euroopalisi hinnanguid, et näed, et nii või naapidi peaks nagu käituma, et siis saavutad sellised teised tulemused, aga meil on see iseenesest meil see nii-öelda plaanis või tootmisplaanis sees, et. Et kui andmed jõuavad sinule tasandile, et hakkavad rohkem väärtust omama, et siis keerame selle funktsioonil lahti.
Aga noh, sihukesed asjad näiteks, et noh, Fymas kas või, et kui ma ära tulin, siis nagu. Osa meie koodibaasist oli juba LLM-ide poolt kirjutatud, need ei olnud küll nagu võib-olla kriitilised osad. Aga mingid front-end'i komponendid, mida arendajad ise ei viitsinud teha või, või noh, sellised asjad, et need kõik nagu olid lõpuks LLM-ide kirjutatud.
Ma kuulasin siin hiljuti podcasti, kus tuntud armastatud analüütik Benedict Evans rääkis, ta, ta on üldse väga südamel see AI rakendamise teema ja kuidas see kõik nagu käib. Ja siis te olete, et, et põhimõtteliselt on kaks valdkonda, kus, kus seda täna kõvasti kasutatakse, et üks on koodimine või noh, programmeerimine. Ja põhjus on see, et sa saad enam-vähem kohe aru, kas tuli mingi jama vastu või tuli töötav asi vastu. Ehk tulemus on väga lihtsasti verifitseeritav ja teine on turundus, kus kedagi eriti ei huvita, et kas noh, et kust nagu eksimisruum on suurem, eks ole, et kas mingi asi on sõnastatud nii või naa või, või noh, see, see on nagu ujuv. Aga et kõik, mis sinna vahele jääb, on täna raskustes just sellepärast, et, et selle välja või output'i või tulemuse kontrollimine on tihtipeale suurem töö, kui oleks olnud selle asja lihtsalt ise Vanal meetodil ja mina näiteks noh, sellesama ettemõtte podcast'il, ma olen samas seisus. Et kogu aeg küsitakse, et noh, kas sa siis kasutad ja iga kord, kui ma proovin, siis ma saan aru, et ma panin praegu kaks korda rohkem aega sinna. Nüüd selle tulemuse kuidagi kontrollimiseks ja, ja, ja söödavaks tegemiseks, kui ma panen tavaliselt selle asja ise ära tegemiseks ja ma ei tea, kas see ongi mingi. Kas, kas sa näed seda mujal ka, Taavi?
Ja, ja selles suhtes, et noh, ma räägin, et mul oli endal oli sama asi, et ma ju ka, miks ma ütlesin, et mul on praegu nagu kaks sihukest nagu nii-öelda AI arendajat, kellele ma olen ehitanud süsteemi ümber. Ma tegin seda tegelikult sellepärast, et ma alustasin nagu noh, minu nagu kood, koodimise taust on Python on ju, ma teisi keeli väga ei ole nagu, nagu teinud, aga noh, aeg-ajalt on ikka vaja front-end'i teha, aeg-ajalt või muid asju teha, on ju. Et ma tegin tegelikult seda nii-öelda käsitsi, vajutasin enterit, vaatasin, mingi uus kood tuleb, on ju, lõpuks oli see, et see muutus nii ajaks, et ma pidin ehitama sinna ümber süsteemi. Ja seda süsteemi ma ehitasin oma, ma ei tea, kaks-kolm nädalat on ju, kui ta lõpuks tööle hakkas. Et noh, siin ma ütlen, et üldine selline nagu mõte selle ümber on see, et kui sa nagu vajutad nuppu ja ootad, et midagi juhtub, siis midagi ei juhtu. Sa pead ikkagi iga asja jaoks eraldi ehitama sellise süsteemi, mis sinu keskkonnas, sinu reeglitele nagu nii-
Aga siit me siis jõuame selle saate alguse juurde, kus sa panid, panid need tehnoloogiad sinna üles mäeharja peale, kust hakkab alla sõita, kas sa, et kas sa ütled, et see teadmine või see arusaamine, et. Selle asja rakendamine on palju kallim ja keerulisem minu ettevõttes, kui ma seni, kui mul seni on lastud arvata, et see hakkab kohale jõudma?
Ma arvan, ma ei tea, kas ta nüüd nii drastiline on, et on palju kallim või keerulisem, aga ma arvan, et. Et võib-olla see nagu pohmell on tulemas jah, et, et see on vaata, et sama keeruline kui tark, tavalise traditsioon, traditsioonilise tarkvara arenduse tegemine. Aga, aga lihtsalt võib-olla seda saab teha kas kiiremini või vähemate ressurssidega, on ju.
No teine asi, mida mina olen mõelnud, et ma tahaks sinu arvamust teada, kas see toode, kas toode nimega AI jääbki selliseks, et ma lähen kuskile mingile lehele. Veebilehele ja seal on see vilkuv kursor, siis ma pean talle kirjutama sisse, mida ma tahan saada.
Mingil tasemel ta kindlasti jääb selliseks, sest inimestele õudsalt meeldivad isiklikud assistendid. Et noh, vaata, et kohati on, on asendanud Google inimeste jaoks on ju, mis siis, et nagu iga päring seal maksab, ma ei tea, kui palju elektris on ju. Aga, aga, aga ma arvan, et tegelikult autonoomsed süsteemid taustal nagu võtavad ka arengut, et noh. Ühest otsast inimesed teevad mingisuguse AI-süsteemi, mis saadab informatsiooni, teiselt poolt tehakse AI-süsteemi, siis võttakse vastu, et noh, masinliidilised asjad võtavad edu kindlasti. See on lihtsalt, lihtsam on teha seda on ju, et tänapäeval saad nad API, API spec'i ette, ta teeb selle sulle valmis ja nagu ongi kõik, on ju.
Nonii, meil on aeg hakata vist saadet kokku tõmbama. Ma ei tea, kas me julgustasime kedagi või kas on üldse vaja julgustada kedagi AI-d kasutama, aga ma arvan, me võib-olla võtsime maha seda hirma, et homme jääme, jääme kõik töötuks.
Natuke vist peaks julgustama, et, et Taavi, kui sa praegu oma klientide peale mõtled, et mis on selline nii-öelda esimene vau, mis neil läbi käib, et nad on võtnud julguse kokku, nad on nagu saanud aru, et siin on midagi peidust, peaks oma ettevõttesse ka tooma, on ju. Ja siis nad tulevad sinu juurde ja, ja, ja sa teed neile midagi, et mis see esimene vau, mida nad tunnevad?
Ma arvan, kõige lihtsam viis, kuidas seda kirjeldada, on see, et nad tunnevad seda, et neil on pikka aega olnud mingisugune valu. Nad katsetavad selle valu mingisuguse chat GPT liidese peale ja vaatavad, kuule, siit tuli õige asi välja ju. Nüüd peaks selle nagu tooteks tegema ja nüüd siis nad otsivad kellegi, kes aitab seda tooteks teha neil on ju. Et, et võib-olla ongi just see, et, et nad saavad selle esimese valu või validatsiooni, et see tehnoloogia üldse võimaldab seda lihtsalt ise kuskil mingi veebilehel katsetades ära. Too
mingi käekatsutavam näide, mis kuulajale võiks olla arusaadav.
No seesama, seesama informaat, selle pildinäide või turvafirma pildinäide on ilmselt kõige parem, et kui sa, kui sa otsid näiteks pildi pealt midagi kahtlast, siis noh, vana. Klassikalise masinnägemisega on seda väga raske teha. Aga see pilt, drag and drop'ida sinna chat käte aknasse ja küsida, et kuule, mitu musta maskiga meest siin pildi peal on. Seda suudab igaüks teha, on ju, aga nüüd see süsteemiks luua, et kuule, otsi üle kõikide mu kaamerates need musta maskiga mehed, see on juba palju keerulisem, on ju. Aga selles,
see on huvitav küsimus, et, et kas sa julgeks talle, julgeksid selles olukorras anda ette sellesama hinnangulise küsimuse, vaata, kui sa midagi programmeerid, siis sa ei saa anda hinnangulist küsimust, et kas sulle tundub midagi kahtlast selle pildi peal, aga Helle Lemmile nagu isegi saaks ju.
Ja antaksegi, et noh, selleks need reasoning või, või ma ei teagi, kas eesti keeles on, mudelid on, et nad hakkavad enda sees vaidlema, et. Okei, siin on inimene, tal on mustad püksid, aga nagu mask ei ole, kas see nüüd on kahtlane, et ta nagu noh, hindab seda olukord, et selliseid asju on võimalik palju rohkem teha, jah.
No cool, ühesõnaga, meie saateaeg on läbi ja see saade on puhas käsitöö. AI osa, selle tegemises on nullilähedane. Aga see tähendab, et me saame olla siin ise Taaviga nädal aega pärast eetris tagasi ja rääkida uutel teemadel, mis on ka tehisintellektiga muide seotud, ma juba reklaamin ette.
See on päris huvitav, muidugi ma mõtlesin, et ma lähen vaatan, kuidas ma saan oma kodukaameratest pildi kätte, et mul on niisugune tuulis pask koer praegu, kes kipub aiast ära jooksma, et pannakse süsteemi alarmi mulle, on kuidagi jälle jookse pannudki.
Sa võid meie saatekülalisega kokku lepitud, ta teeb selle tarkvaraarendusprojekti majja ja, ja saad koera kätte.
Ja ma pean vaata, mismoodi seda HK visionist kätte saab seda pildi-feed'i, et.
Aga ühesõnaga, aitäh kõigile kuulajatele ja kohtume nädala pärast.
Henrik Roonemaa ja Taavi Kotka räägivad igal kolmapäeval sellest, kuidas Eesti tuhat korda suuremaks teha. Ettemõte.
[ TRANSKRIPTSIOONI LÕPP ]