Tehisintellekt on hetkel paljudes aruteludes üks populaarsemaid märksõnu, eriti seoses 2023. aastal alanud võidujooksuga teksti- ja pildiloomemudelite turule toomises. Praegust tehisintellekti puudutavat avalikku arutelu iseloomustavad eelkõige asjastatud metafoorid, mis kitsendavad tehnoloogia võimalikke tõlgendusi ja tähendusi. See kehtib nii akadeemilise kui avaliku diskursuse puhul. Annan järgnevalt ülevaate põhilistest allikatest, mis kujundavad tänapäeval TI mõiste sisu ja tähendust.
Mõiste „tehisintellekt” (artificial intelligence) esmamainimise kohaks peetakse kuulsat 1956. aasta Dartmouthi suveseminari. Õigemini pärineb see mõiste seminari algprojekti dokumendist (dateeritud 1955), milles John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ja Claude Shannon esitavad plaani, mille kohaselt loodetakse umbes kahe kuu jooksul ja kümne teadlase kaasabil lahendada probleem, „kuidas panna masinad kasutama keelt, formuleerima abstraktsioone ja mõisteid, lahendama probleeme, mida hetkel oskavad lahendada ainult inimesed, ja ise ennast parandama”.1 Kuigi seminar ei osutunud nii õnnestunuks, kui loodeti, peetakse seda tehisintellekti kui teadusvaldkonna alguseks.
Samas ei tekkinud TI-uuringud kultuuris päris tühja koha peale, vaid neile eelnes hulk sarnaseid diskursusi, paradigmasid ja mõttemaailmu. Näiteks oli 1940.-50. aastatel populaarne kõnelda mõtlevatest masinatest, seda küll eelkõige teadusulme valdkonnas. Akadeemilisse diskursusse jõudis „mõtleva masina” mõiste eelkõige Alan Turingi kuulsa artikli kaudu2, kus ta esitas muu hulgas provokatiivse küsimuse: kas masinad võiksid mõelda nagu inimesed ja kuidas seda tuvastada? Lisaks andsid TI-teemalistele aruteludele sisendit mitmed olemasolevad teadusparadigmad, nt küberneetika, automata-teooria, biheiviorism, arvutuslik ajuteadus, kuid ka strukturaallingvistika ja süsteemiteoreetiline semiootika. Samas leidsid McCarthy ja tema kolleegid küberneetikas jm valitsevates arvutusteaduslikes lähenemistes mitmeid puudusi ning püüdsid end seetõttu neist mõttevooludest distantseerida ja pakkuda uut lähenemist.3
Mitmed teaduse ja tehnoloogia ajaloo uurijad aga alustavad TI ajalugu hoopis kaugest minevikust, tuues esimesteks teadaolevateks automaatika näideteks nt vanakreeka Antikythera või Heroni templiautomaatika. Selliselt esitatud teaduse ja tehnoloogia ajalugu hõlmab ka mehhanistliku filosoofia arengulugu läbi Euroopa keskaja, renessansi ja tööstusrevolutsiooni. Tehnoloogiaajaloolane Derek de Solla Price näiteks vaidlustab tavapärase arusaama, nagu oleks mehhanistlik filosoofia kujunenud sellest, et looduses ja reaalsuses on midagi olemuslikult mehhanistlikku. Pigem vastupidi, väidab ta: kõigepealt loodi mehhanistlik seletus maailmale ning seejärel on inimesed ikka ja jälle püüdnud meid ümbritsevat reaalsust kujundada selliseks, et see vastaks antud mudelile.4 See on suurepärane näide sellest, kuidas n-ö semiootiline aspekt — ehk see, kuidas me ümbritsevat maailma tähenduslikuks muudame — mõjutab ja peaaegu et determineerib seda, millisena me seda tajume ja missuguseid (teaduslikke) mudeleid me reaalsusest loome. Ent aeg-ajalt reaalsus „hakkab vastu” ega mahu meie mudelitesse ära. Seetõttu on tänapäeval TI-tehnoloogiate kultuuri(de)s toimimine väga huvitav ja eriliselt hästi vaadeldav just meie ootuste ja reaalsuse kokkupõrkepunktides. TI-rakendused põhinevad teatud stereotüüpsetel kultuurimudelitel, ent nende rakendamine päris ühiskonnas ja kaasnevad „vead”, kus süsteemi toimimine ei vasta päriselt selle loojate ootustele, näitab kitsaskohti ja puudusi meie olemasolevates mudelites ja mõttemallides.
Selline põnev arengujärk ajendaski mind otsima vastust küsimusele, miks meie ootused tehnoloogiale on sellised, nagu nad on. Kuidas on kujunenud meie arusaamad tehnoloogiast ja mõtlevatest masinatest? Miks on see idee kultuuriajaloos nii püsiv? Miks me ei oska rääkida tehnoloogiast, ilma et sellega kaasneks mingisugune hirm maailmalõpu ees? Selles vaates on TI-diskursus inimese enda ülipõnev peegelpilt ning näitab palju rohkem seda, mida me arvame inimese olemusest, kui seda, mida me usume tehnoloogia ja selle tuleviku kohta. Oma doktoritöös5 keskendusin kultuuritekstide analüüsile, lähtudes eelkõige enda kultuurilisest ja distsiplinaarsest taustast: Eesti, Euroopa, läänemaailm. Ent olgu öeldud, et erinevaid kujutelmi tehnoloogiast on tegelikult vähemalt sama palju, kui on erinevaid kultuure. Hetkel näib maailmas valitsevat pigem ühte tüüpi diskursus, mis lähtub sellestsamast oksidentaalsest filosoofiast, kuid on oluline, et teistsugused ja teistest kultuuridest pärit kujutelmad saaksid tulevikus rohkem kõlapinda. Ainult nii on võimalik tehnoloogia areng viisil, mis on kasulik kõigile inimestele, mitte ainult mõnele privilegeeritud grupile. Sest nagu ma edasises arutelus näitan, kaasneb praeguse TI-paradigmaga suur hulk olulisi ja globaalsel tasandil kriitilisi probleeme, millele tuleks pöörata senisest palju rohkem tähelepanu.
Kuidas tehisintellekt kultuuris funktsioneerib
Juba aastaid nurisetakse selle üle, et TI narratiivides saavad liiga palju kõlapinda teadusulmelised fantaasiad, mis tekitavad kujutluse TI-st kui antropomorfsest tegelasest või puhuvad üles nii ootusi kui hirme selles osas, mida TI-põhiste tehnoloogiatega on võimalik teha.6 Selle tulemusel on keerulisem pidada poliitilisi arutelusid ja kujundada seadusandlust, mis käsitleks efektiivselt praegusi, päriselt olemas olevaid probleeme ja kaasusi. Näiteks on ÜRO kokku kutsunud tehisintellektiteemalise mõttekoja (AI Advisory Body), mis koostas ja avaldas detsembris 2023 vaheraporti7. Tehnoeetik, arvuti- ja kognitiivteadlane Joanna J. Bryson, kes TI teemal palju sõna võtab, avaldas raporti kohta oma blogis kriitika, milles ütleb järgmist: „Tehisintellekt ei ole ühtne toimija. See ei ole ühtne ja see ei tegutse. See on tarkvaratehnikate ja digitaalteenuste kogum. Seega on mõttetu arutada, mida tehisintellekt tegema hakkab, või otsida ühest lahendust, kuidas seda juhtida.”8
See avaldus rõhutab veel kord, kuivõrd levinud on TI mõistmine üheainsa „karakterina”, seda isegi kõrgetasemelistes poliitilistes diskursustes. Edasi rõhutab Bryson mitmesuguseid probleeme, mida selline metakeeleline abstraktsioon poliitilisele diskursusele tekitab, nagu näiteks vastutuse varjamine, konkreetse süsteemi kogu tootmis- ja tarneahela varjamine, tehnoloogiate kontekstispetsiifilisuse eiramine või abstraktsele „TI-le” selliste probleemide omistamine, mis tegelikult ei ole üldse TI-spetsiifilised, vaid tulenevad laiemast kultuuritaustast või ühiskondlikest kokkulepetest. Vaheraport on iseenesest huvitav lugemine — selles on näha seda koostanud inimgrupi vaadete erinevust ja kontseptuaalset fragmentaarsust. Kahjuks peab aga tõdema, et kui rambivalgust saavad TI kui „karakteri” erinevad võimalikud apokalüptilised tulevikuseiklused, siis parimal juhul demonstreerib see teksti koostajate täielikku eemaldumist ühiskondlikust ja poliitilisest reaalsusest, halvimal juhul aga mõjubki nagu kummaline muinasjutt. Selline mulje aga tekitabki küsimuse, kas ühiskonna ressursid — inimeste kollektiivne tarkus ja alati nappiv maksuraha — on siin ikka õigesse kohta kulutatud.
TI-diskursuste kaldumist triksteri tüüpi metafooridesse on püütud seletada inimeste kalduvusega antropomorfiseerida (igasuguseid asju ja nähtusi, mitte ainult tehnoloogiaid). Antropomorfismi peetakse inimliku empaatia üheks väljendusviisiks9 ja sotsiaalse robootika valdkonnas on täheldatud, et inimpäraste joonte lisandumisega masinatele suureneb ka antropomorfismi tendents10. Antropomorfismi kui teatavat analüütilist abivahendit on püüdnud rehabiliteerida etoloogid Gordon Burghardt11 ja Frans de Waal12, väites, et enesekriitiline antropomorfistlik argumentatsioon võib näiteks loomade käitumise analüüsimisel avada olulisi lisatahke. Huvitaval kombel pööravad mõlemad tähelepanu asjaolule, et inimesed kasutavad antropomorfset metakeelt ka masinatest kõnelemisel, kuid leiavad, et see on kasutu13 või et kõnelejad ise ei võta seda tõsiselt14. Kui suhetes teiste elusolenditega võib antropomorfismiks objektiveerunud empaatiavõime kasuks tulla, siis masinate „käitumise” hindamisel viib see pigem erinevate arutlusvigade, kognitiivsete nihete ja ebareaalsete ootusteni.15
Seoses keelemudelite ja vestlusrobotite kasvava populaarsusega varitseb niisiis veel üks oht: langeda iseenda evolutsiooniliste harjumuste ohvriks. Kui lihtsamate masinate puhul on veel võimalik oma interpretatsiooniloogikal sabast kinni haarata, enne kui see lootusetult rappa läheb, siis nüüd peab kultuur rinda pistma sellise enneolematu nähtusega nagu rääkivad masinad. Kuni viimaste aastateni oli nii, et inimesele mingis arusaadavas keeles kirjutatud tekstil oli tingimata inimautor (isegi juhul, kui autori isik ei olnud teada, võis ikkagi olla kindel, et kuskil ja kunagi on teksti loonud mõni inimene). Seega oli äärmiselt loogiline, et kohates mis tahes teksti, tuli selle tagant otsida autori intentsionaalsust ja sõnumit. Ent keelemudelid ja generatiivne TI purustavad täielikult meile harjumuspärase kommunikatsiooniahela: nüüd võib teksti taga olla kellegi kavatsus, aga ei pruugi. Generatiivse meedia retseptsioonist kumab ikka ja jälle läbi segadus, vastuse otsimine küsimusele, miks robot küll midagi nii ütles või mis „kavatsus” ometi seal taga võiks olla.16 Kohati on sellised arutelud mõistetavad kui keelemängud või uudse olukorra vaimus naljaheitmine, ent samas leidub piisavalt näiteid inimestest, kes tõsimeeli on hakanud vestlusroboti taga nägema mingit intentsionaalset tegelast.17
Robotid ulmefilmides (ja kuidas see kujundab meie arusaama ja ootusi)
TI-süsteemidele iseloomu omistamine ei teki samuti tühja koha pealt. Nii kirjanduse kui tehnosüsteemide uurijad on täheldanud, et kujutelmadele TI-st on juba 20. sajandi algupoolest peale tooni andnud kirjanduse ja ulmefilmide robotid.18 Mõne hinnangu kohaselt ulatub ulmerobotite ajalugu sadade, kui mitte tuhandete aastate taha.19 Klassikalised näited „inimese tehtud inimestest” ning sellele järgnevast kaosest on muidugi Mary Shelley „Frankenstein”, Karel Čapeki „R. U. R.” ja Fritz Langi kultusfilm „Metropolis”. Samas tuleb meenutada, et need teosed, nagu ulmežanr üleüldiselt, ei olnud omas ajas mõeldud mitte tehnoloogia tuleviku ennustamisena, vaid kriitikana ühiskondlike süsteemide pihta, mis kohtlevad inimesi nagu masinaid. Kummatigi kipub see asjaolu aga ununema nii ulmenarratiivide loojatel kui tarbijatel. Ilmselt seetõttu pidaski ulmekirjanduse kuninganna Ursula le Guin vajalikuks lisada oma romaani „Pimeduse pahem käsi” teisele trükile 1976. aastal eessõna, kus ta seda probleemi — võtta ulmekirjandust realismi pähe — põhjalikult arvustab. Ulme ja realismi segunemine on aga nähtavasti tsükliline probleem, mis ikka ja jälle esile kerkib. Võib-olla on neid laineid võimalik võrrelda tehnoloogia arengu lainetega (n-ö „tehisintellekti suved”), kus lootused ja ootused tehnoloogiale omakorda kaugenevad reaalsusest ja lähenevad fantaasiamaailmale. Selliseid ulmekirjanduse arengutendentse analüüsib kirjandusteadlane Jaak Tomberg põhjalikult oma teoses „Kuidas täita soovi”20.
„R. U. R.”, 1938. Režissöör Jan Bussell.
Ulme ja realismi piiride hägustumise näiteks on aga ka mitmed viimase kümnendi ulmefilmid ja seeriad, nagu Westworld, Humans, Ex Machina. Meile „traditsioonilised” robotkangelased andnud ulmefrantsiisid (Star Wars, Battlestar Galactica jt) paigutusid enamasti hüpoteetilisse aegruumi, mis asus kuskil kosmoses ning määramatus tulevikus. Teatav lähenemine toimus „Terminaatorite” aegruumiga, kus TI (siiski kaugest tulevikust) järsku tänapäeva hüppab. 21. sajandil on aga jälle peavoolumeedias normaliseeritud hulk robottegelasi, kes tegutsevad tänapäevases ja meile väga tuttavas maailmas, kus kogu muu eluolu on umbes samasugune, nagu vaataja oma filmivälises elus võiks kohata. Samuti on tähelepanuväärne, et nendes filmides mängivad roboteid inimesed, kasutades selleks kogu oma keha. Erinevalt „Tähesõdade” tegelastest C-3PO ja R2D2, kelle tarvis näitlejalt võeti ainult hääl, on meie kaasaegsed filmirobotid inimesega äravahetamiseni sarnased. Ka osa süžee keerdkäikudest on tihti seotud robottegelaste püüetega oma olemust varjata ja inimtegelasi ära petta.
„Ex Machina”, 2014. Režissöör Alex Garland.
Keskkonnamõju
TI-süsteemide ja laiemalt arvutisüsteemide keskkonnamõju on üks teema, mis vajab oluliselt rohkem tähelepanu. Räägitakse küll „jätkusuutlikust TI-st” või vajadusest leida TI abiga jätkusuutlikumaid tehnoloogilisi lahendusi, aga Aimee van Wynsberghe leiab, et jätkusuutlikkusest kõneldes ei tuleks eristada mitte ainult jätkusuutlikele lahendustele orienteeritud süsteeme, vaid ka nende süsteemide endi keskkonnamõju, mis mõnel juhul võib tasalülitada või oluliselt ületada pakutava kokkuhoiu21. Erinevat sorti generatiivsete TI-mudelite energiakulu kasvab kiirenevas tempos. Info- ja kommunikatsioonitehnoloogiate täpse jalajälje hindamine on raskendatud, kuna seni on puudunud selleks ühtlustatud mõõdupuud.22 Igasuguste uute TI-mudelite treenimine ja käitamine testib juba kättesaadavate ressursside piire ning andmekeskuste jmt süsteemide elektrikulu tulevikuprognoosides kasvab nõudlus kiiremini, kui olemasolevad ressursid vastu pakkuda jaksavad.23 Kuid tehnooptimistliku võidujooksu taustal tuleks esitada kainestav küsimus, kas uute tehnosüsteemide kiirenevas tempos võiduloomine ikka lahendab olulisi ühiskondlikke probleeme või hoopis tekitab juurde hulga uusi ja hullemaid. Samal ajal kui maailm vaevleb süvenevas kliimakriisis, mille üks võtmemuresid on globaalse energiakasutuse ja süsinikujalajälje vähendamine, mõjuvad tehnoutopistlikud hõisked uutest ja ägedamatest „tehisintellektidest” ja nende käitamiseks vajalikust tuumaenergiast pigem usaldust õõnestavalt.
Nii on ka „ökoloogilisemate” majanduslahenduste otsingute kriitikana välja toodud, et näiteks haruldaste metallide kaevandamise keskkonnamõju võib pikemas perspektiivis osutuda sama katastroofiliseks kui varasemad meetodid ja tuua kaasa ka uut tüüpi ressursisõjad.24 Niisiis soovitatakse uute tehnoloogiate arendamise asemel hoopis mõelda, kuidas saada hakkama vähemaga (nn low tech-lahendused).25
Andmemasinad
TI-süsteemide eripäraks võrreldes varasemat tüüpi arvutitehnoloogiatega on vajadus suurte andmemassiivide järele, millest luuakse n-ö kultuurilisi keskmisi, millest kujuneb generatiivsüsteemide väljundmaterjal. Siin võib kohe välja tuua peamise probleemi ja põhjuse, miks enamik tänaseid generatiivse TI „supersüsteeme” pärinevad USA-st, aga mitte Euroopast: Euroopa Liidus kaitseb inimest, tema andmeid ja loomingut hulk seadusi, nt GDPR, ning ka üldiselt on autorikaitse veidi karmim. USA-s aga on võimalik, et tehniliste vahenditega „kraabitakse” kokku suur hulk internetis avaldatud materjali (pildid, tekstid), mida siis kasutatakse mõne TI-süsteemi treenimiseks. Väljundmaterjalis on leitud muidugi ohtralt näiteid, kuidas oodatava „keskmise” asemel produtseerib süsteem peaaegu üks ühele koopia mingist treeningmaterjali elemendist, mis igasuguste seaduste järgi peaks kuuluma autorikaitse alla. Kasutaja perspektiivist võib seega hoiatada, et kunagi ei saa olla päriselt kindel, kas generaator plagieeris midagi või ei. Ka on mitmete generatiivse TI firmade vastu tekkinud juba kollektiivseid kohtukaasusi, kus näiteks meediaväljaanded või kunstnikud ja muud loomeinimesed tõstavad häält oma teoste ebaseadusliku kasutamise vastu.26 Samal ajal tunnistavad TI tegijad isegi, et sisuliselt on — nende seniste andmekogumismeetodite raames — võimatu tagada autorite õiguste kaitset.27
Samuti ei saa genereeritud teksti puhul kunagi kindel olla selle tõeväärtuses. Seetõttu on mitmetesse ühiskondlikesse tekstiloomeprotsessidesse, nagu teadusartiklite retsenseerimine või granditaotluste koostamine, lisandumas klauslid, millega retsensiooni või taotluse esitaja peab kinnitama, et ei ole oma teksti koostamisel kasutanud mitte mingisugust generatiivset TI-süsteemi. Mõnel juhul on see lubatud, kui tekstis on vastav kasutus täpselt ära näidatud.
Teiselt poolt on keelemudelite vaba kättesaadavus juba tekitanud kaasusi, kus keegi on kasutanud TI lahket „abi” ja teised peavad olukorrast tulenevat segadust lahendama. Nõnda juhtus mais 2023, kui üks USA jurist genereeris viited kaasustele, kasutades ChatGPT abi.28 ChatGPT tegi seda, mida keelemudelid ikka teevad — genereeris usutavas toonis teksti, viited ja viidatavate kaasuste sisu. Jurist, selmet teha ära omaenda uurimistöö ja kontrollida mingit pidi talle esitatu suhet tekstivälise reaalsusega, küsis lihtsalt otse juturobotilt, kas info on ikka õige ja päriselt olemas. Muidugi on, vastas ChatGPT suuremeelselt ja avaldus saadeti kohtunikule ära. Kohtunik aga tegi kaasuste reaalsuskontrolli ja saatis juristile vastu kurja küsimuse, miks ta oma esildises viitab kaasustele, mida tegelikult ei ole kunagi olemas olnud. Juristid pääsesid seekord vaid trahviga29 ja terve lugu sai üksjagu meedia tähelepanu, mistõttu võib loota, et edaspidi USA-s kohtunike kannatust sellisel viisil proovile ei panda. Samas näitavad sellised lood aga, et kuni tekivad piisavalt tuntud pretsedendid, võib igas maailma nurgas leiduda inimesi, kes peavad tegema ekstra tööd ja teostama kontrolli teiste tõttu, kes on pidanud õigustatuks kasutada TI „abi” ja oma mugavuses mõttetööst kõrvale hiilida. Nõnda peetakse tekstigeneraatoreid kasvavaks probleemiks koolitööde tegemise lubamatu abina, mistõttu õpetajad hakkavad rohkem ka vastavat „petmist” kahtlustama. Selline ennast toitev paranoiaring aga toob esile probleemid ühiskondlikes süsteemides, kus õpilaste kahtlustamine ja (tihti alusetu) süüdistamine võimendub olemasolevate ebaõiglusmustrite raames.30
„Jaak ja robot”, 1965. Režissöör Heino Pars. Jaak meisterdab roboti, kes saab kõigi koduste töödega hakkama. Lõpuks muutub Jaak nii laisaks, et saadab roboti enda asemel ka kooli.
Eesti Filmi Andmebaas, filmi tutvustus
Viited:
1 John McCarthy et al. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence, August 31. — AI Magazine 27, no. 4 (1955 2006): (12–14).
2 A. M. Turing. Computing Machinery and Intelligence. — Mind 59, no. 236, (1950): (433–60).
3 Jean-Guy Meunier. Artificial Intelligence and Sign Theory. — Semiotica 77, 1989, no. 1–3: (44).
4 Derek J. de Solla Price. Automata and the Origins of Mechanism and Mechanistic Philosophy. — Technology and Culture 5, no. 1 (1964): 9–23.
5 Auli Viidalepp. The Expected AI as a Sociocultural Construct and Its Impact on the Discourse on Technology. (Dissertationes semioticae Universitatis Tartuensis, University of Tartu, 2023). — https://dspace.ut.ee/handle/10062/94238
6 Stephen Cave et al., Portrayals and Perceptions of AI and Why They Matter (London: The Royal Society, 2018). —
https://royalsociety.org/-/media/policy/projects/ai-narratives/AI-narratives-workshop-findings.pdf; Stephen Cave. Kanta Sarasvati Monique Dihal, and Sarah Dillon, eds. AI Narratives: A History of Imaginative Thinking about Intelligent Machines (Oxford: Oxford University Press, 2020).
7 United Nations, ‘Interim Report: Governing AI for Humanity’, December 2023. —
https://www.un.org/sites/un2.un.org/files/un_ai_advisory_body_governing_ai_for_humanity_interim_report.pdf
8 Joanna J. Bryson. AI Is Not a Unitary Actor: My Response to the UN Interim Report Consultation. —Adventures in NI, 2 April 2024. — https://joanna-bryson.blogspot.com/2024/04/ai-is-not-unitary-actor-my-response-to.html.
9 Nicholas Epley, Adam Waytz, and John T. Cacioppo. On Seeing Human: A Three-Factor Theory of Anthropomorphism. — Psychological Review 114, no. 4 (2007): 864–86.
10 Xuan Zhao and Bertram F. Malle. Spontaneous Perspective Taking toward Robots: The Unique Impact of Humanlike Appearance. — Cognition 224 (1 July 2022).
11 Gordon M. Burghardt. Cognitive Ethology and Critical Anthropomorphism: A Snake with Two Heads and Hognose Snakes That Play Dead, in Cognitive Ethology: The Minds of Other Animals: Essays in Honor of Donald R. Griffin, ed. Carolyn A. Ristau (Hillsdale, New Jersey; Hove and London: Lawrence Erlbaum, 1991), 53–90.
12 Frans B. M. de Waal. Anthropomorphism and Anthropodenial: Consistency in Our Thinking about Humans and Other Animals. — Philosophical Topics 27, no. 1 (1999): 255–80.
13 Burghardt. Cognitive Ethology and Critical Anthropomorphism, 75.
14 de Waal. Anthropomorphism and Anthropodenial, 270.
15 Joanna J. Bryson and Philip P. Kime. Just an Artifact: Why Machines Are Perceived as Moral Agents’, in Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence, Volume Volume Two, IJCAI’11 (Barcelona, Catalonia, Spain: AAAI Press, 2011), 1641–46.
16 Auli Viidalepp. Sociocommunicative Functions of a Generative Text: The Case of GPT-3. — Lexia. Rivista Di Semiotica 39–40 (2022): 177–92. Auli Viidalepp. The Semiotic Functioning of Synthetic Media. — Információs Társadalom 22, no. 4
(31 December 2022): 109–18.
17 Brian Christian. How a Google Employee Fell for the Eliza Effect. — The Atlantic,
21 June 2022, sec. Ideas. —
https://www.theatlantic.com/ideas/archive/2022/06/google-lamda-chatbot-sentient-ai/661322/; Kevin Roose. A Conversation With Bing’s Chatbot Left Me Deeply Unsettled. — The New York Times,
16 February 2023, sec. Technology. — https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-chatbot-microsoft-chatgpt.html; Kevin Roose. Bing’s A.I. Chat: ”I Want to Be Alive”. — The New York Times, 16 February 2023, sec. Technology. —
https://www.nytimes.com/2023/02/16/technology/bing-chatbot-transcript.html; Emily M. Bender. Human-like Programs Abuse Our Empathy – Even Google Engineers Aren’t Immune. — The Guardian,
14 June 2022, sec. Opinion. — https://www.theguardian.com/commentisfree/ 2022/jun/14/human-like-programs-abuse-our-empathy-even-google-engineers-arent-immune.
18 Daniel Dinello. Technophobia! Science Fiction Visions of Posthuman Technology (Austin: University of Texas Press, 2005); Auli Viidalepp. Representations of Robots in Science Fiction Film Narratives as Signifiers of Human Identity. — Információs Társadalom 20, no. 4 (31 December 2020): 19–36; Robert M. Geraci. Robots and the Sacred in Science and Science Fiction: Theological Implications of Artificial Intelligence. — Zygon® 42, no. 4 (December 2007): 961–80.
19 Stephen Cave and Kanta Dihal. Ancient Dreams of Intelligent Machines: 3,000 Years
of Robots. — Nature 559, no. 7715 (25 July 2018): 473–75; Adrienne Mayor. Gods and Robots: Myths, Machines, and Ancient Dreams of Technology (Princeton: Princeton University Press, 2018); Elly Rachel Truitt. Medieval Robots (Philadelphia: University of Pennsylvania Press, 2015).
20 Jaak Tomberg. Kuidas täita soovi. Realism, teadusulme ja utoopiline kujutlusvõime. — Studia litteraria Estonica 24 (Tartu: Tartu Ülikooli Kirjastus, 2023) — https://shop.ut.ee/pood/kuidas-taita-soovi-realism-teadusulme-ja-utoopiline-kujutlusvoime/
21 Aimee van Wynsberghe. Sustainable AI: AI for Sustainability and the Sustainability of AI. — AI and Ethics 1, no. 3 (1 August 2021): 213–18; Aimee Van Wynsberghe et al., eds. Towards the Sustainability of AI; Multi-Disciplinary Approaches to Investigate the Hidden Costs of AI (MDPI, 2023); Sophia Falk and Aimee van Wynsberghe. Challenging AI for Sustainability: What Ought It Mean? — AI and Ethics, 31 July 2023.
22 Lotfi Belkhir and Ahmed Elmeligi. Assessing ICT Global Emissions Footprint: Trends to 2040 & Recommendations. — Journal of Cleaner Production 177 (10 March
2018): 448–63; Jiawei Wang and Tianyi Xu. Environmental Impact of Information Communication Technology: A Review of Econometric Assessment Methods, Influential Mechanism, and Influential Direction. — Environmental Impact Assessment Review 89 (1 July 2021): 106590; Jan C. T. Bieser et al. A Review of Assessments of the Greenhouse Gas Footprint and Abatement Potential of Information and Communication Technology. — Environmental Impact Assessment Review 99 (1 March 2023).
23 AI Is Wreaking Havoc on Global Power Systems. Bloomberg.Com, 21 June 2024. — https://www.bloomberg.com/graphics/2024-ai-data-centers-power-grids/
24 Guillaume Pitron. The Rare Metals War: The Dark Side of Clean Energy and Digital Technologies, trans. Bianca Jacobsohn (London: Scribe Publications, 2023).
25 Philippe Bihouix. The Age of Low Tech: Towards a Technologically Sustainable Civilization, trans. Chris McMahon (Bristol: Bristol University Press, 2020).
26 Bobby Allyn. ”New York Times” Considers Legal Action against OpenAI as Copyright Tensions Swirl. — NPR, 16. August 2023, sec. Media. — https://www.npr.org/2023/08/16/1194202562/new-york-times-considers-legal-action-against-openai-as-copyright-tensions-swirl; Michael M. Grynbaum and Ryan Mac. The Times Sues OpenAI and Microsoft Over A.I. Use of Copyrighted Work. — The New York Times, 27 December 2023, sec. Business. — https://www.nytimes.com/2023/12/27/business/media/new-york-times-open-ai-microsoft-lawsuit.html; Dan Milmo. Sarah Silverman Sues OpenAI and Meta Claiming AI Training Infringed Copyright. — The Guardian, 10 July 2023, sec. Technology. — https://www.theguardian.com/technology/2023/jul/10/sarah-silverman-sues-openai-meta-copyright-infringement
27 OpenAI Admits It’s Impossible to Train Generative AI without Copyrighted Materials, 9 January 2024. — https://www.engadget.com/openai-admits-its-impossible-to-train-generative-ai-without-copyrighted-materials-103311496.html
28 Benjamin Weiser. Here’s What Happens When Your Lawyer Uses ChatGPT. — The New York Times, 27 May 2023, sec. New York. — https://www.nytimes.com/2023/05/27/nyregion/avianca-airline-lawsuit-chatgpt.html
29 Dan Milmo. Two US Lawyers Fined for Submitting Fake Court Citations from ChatGPT. — The Guardian, 23 June 2023, sec. Technology. — https://www.theguardian.com/technology/2023/jun/23/two-us-lawyers-fined-submitting-fake-court-citations-chatgpt
30 Mizy Clifton. Black Teenagers Twice as Likely to Be Falsely Accused of Using AI Tools in Homework. — Yahoo News, 18 September 2024. — https://www.yahoo.com/news/black-teenagers-twice-likely-falsely-090005818.html
Auli Viidalepp on Tartu Ülikooli teadur semiootika erialal ja Torino Ülikooli külalisteadur. Tema doktoritöö („Oodatav tehisintellekt” kui ühiskondlik-kultuuriline konstrukt ja selle mõju tehnoloogiadiskursusele”, Tartu Ülikool, 2023) käsitles ühiskonnas levinud kujutlusi tehnoloogiast ja nende kultuurilist ajalugu. Järeldoktori projekti raames uurib ta süvavõltsingute ja muu sünteetilise meedia kasutust ning tehnoloogiaga seotud hirme infosõja kontekstis.
