arengust oleks inimkonnale üüratu kasu. Tehisintellekt-arstid suudavad pakkuda palju paremaid ja odavamaid tervishoiuteenuseid miljarditele inimestele, sealhulgas eelkõige neile, kellel praegu puudub neile teenustele igasugune ligipääs. Tänu õppivatele algoritmidele ja biomeetrilistele sensoritele saaks vaene külaelanik mõnes arenguriigis oma nutitelefoni vahendusel palju paremat tervishoiuteenust kui praegu maailma rikkaim inimene kõige kõrgetasemelisemas linnahaiglas.22
Sama moodi võiksid isejuhtivad autod pakkuda inimestele senisest märgatavalt paremat transporditeenust ja vähendada liiklusõnnetustest tingitud surmajuhtumite arvu. Praegu sureb liiklusõnnetuste tõttu ligemale 1,25 miljonit inimest aastas (kaks korda rohkem, kui sureb inimesi sõdade, kuritegevuse ja terrorismi tõttu kokku).23 Üle 90 protsendi juhtudest on nende õnnetuste põhjus inimlik eksimus: alkoholijoobes rooli taha istumine, sõidu ajal sõnumite saatmine, rooli taga magama jäämine, teel toimuvale keskendumise asemel mõttesse vajumine. Ameerika Ühendriikide riikliku maanteede liiklusohutuse ameti (NHTSA) andmetel olid 2012. aastal riigis aset leidnud surmaga lõppenud õnnetustest 31 protsenti seotud alkoholi kuritarvitamisega, 30 protsenti kiiruseületamisega ja 21 protsenti tähelepanu kaotanud juhtidega.24 Isejuhtivad autod ei tee kunagi midagi sellist. Kuigi neilgi on oma probleemid ja piirangud ning kõiki õnnetusi ei saa vältida, eeldatakse, et kõigi inimjuhtide asendamine arvutitega peaks vähendama surma ning vigastustega lõppevaid liiklusõnnetusi umbes 90 protsenti.25 Teisisõnu aitab üleminek isejuhtivatele autodele säästa umbes miljon inimelu aastas.
Seega oleks hullumeelsus tõkestada automatiseerimist valdkondades nagu transport ja tervishoid üksnes inimeste töökohtade kaitsmiseks. Sest lõppude lõpuks peaksime kaitsma inimesi, mitte töökohti. Tööta jäänud autojuhid ja arstid peavad lihtsalt uue tegevusala leidma.
Mozart masinas
Vähemalt lähitulevikus pole kuigi tõenäoline, et tehisintellekt ja robootika mõne majandusharu täielikult ära kaotaksid. Automatiseerimine puudutab töökohti, kus tuleb teha kitsasse vahemikku jäävaid rutiinseid liigutusi. Kuid palju raskem on inimesi masinatega asendada vähem rutiinsetes ametites, mis nõuavad paljude oskuste samal ajal rakendamist ja ettearvamatutes olukordades hakkamasaamise oskust. Võtkem näiteks tervishoid. Paljud arstid keskenduvad peaaegu eranditult informatsiooni töötlemisele: nad koguvad meditsiinilisi andmeid, analüüsivad neid ja sõnastavad diagnoosi. Meditsiiniõdedel on lisaks vaja häid motoorseid ja emotsionaalseid oskusi, et valusat süsti teha, sidet vahetada või vägivaldset patsienti ohjeldada. Seega on tõenäoline, et ka siis, kui meil on nutitelefonis olemas tehisintellektist perearst, kulub veel aastakümneid enne, kui meil on usaldusväärne õendusrobot.26 Inimjõul toimiv tervishoid – haigete, laste ja vanurite eest hoolitsemine – jääb arvatavasti veel kauaks inimestest töötajate kantsiks. Kusjuures olukorras, kus inimesed elavad kauem ja neil on üha vähem lapsi, on just eakate hoolekanne tõenäoliselt üks kõige kiiremini arenev sektor inimtööjõu turul.
Hoolekande kõrval on teine ja eriti keeruline takistus automatiseerimise teel loovus. Muusika müümiseks pole meil inimesi enam vaja ja me võime muusikat otse iTunes’i veebipoest alla laadida, kuid heliloojad, muusikud ning DJd on endiselt lihast ja luust. Nende loomevõime ei anna meile üksnes täiesti uut muusikat, vaid aitab meil ka olemasolevate peadpööritavate võimaluste vahel valida.
Sellest hoolimata ei ole tulevikku vaadates ükski amet automatiseerimise eest täielikult kaitstud. See puudutab ka kunstnikke. Nüüdisaegses maailmas seostatakse kunsti tavaliselt inimlike tunnetega. Kaldume arvama, et kunstnikud suunavad taiesesse sisemist psühholoogilist jõudu ja kunsti eesmärk on aidata meil oma tunnetega ühendust saada või meis mõni uus tunne esile tuua. Niisiis kipume kunstiteoste hindamisel lähtuma nende tundmuslikust mõjust publikule. Kuid kui kunsti sisu määravad inimeste tunded, siis mis saab, kui välised algoritmid kunagi suudavad inimeste tundeid mõista ja neid paremini ära kasutada kui Shakespeare, Frida Kahlo või Beyoncé?
Lõppude lõpuks pole emotsioonid ju müstiline nähtus, vaid biokeemilise protsessi tulemus. Seega võib juhtuda, et juba mõne aja pärast võib masinõppe algoritm analüüsida teie kehal ja kehas paiknevate sensorite edastatavaid biomeetrilisi andmeid, teha kindlaks teie isiksuse tüübi ja meeleolude kõikumise ning arvutada välja kindla muusikapala või koguni helistiku võimaliku tundmusliku mõju teile.27
Kõigist kunstivormidest on just muusika suurandmete analüüsiks kõige vastuvõtlikum, sest nii selle sisendeid kui ka väljundeid on võimalik matemaatiliselt täpselt kirjeldada. Selle sisendiks on helilainete matemaatilised mustrid ja väljundiks närvivõrgus tekkivad elektrokeemilised mustrid. Mõnekümne aastaga võib algoritm, mis töötab läbi miljonid muusikalised kogemused, õppida ennustama, kuidas kindel sisend annab kindla väljundi.28
Oletagem, et teil oli elukaaslasega just kohutav tüli. Teie helisüsteemi eest vastutav algoritm märkab kohe sisemist tundetulva ning tuginedes infole teie isiksuse ja üldise inimpsühholoogia kohta, mängib see lugusid, mis resoneerivad teie sünge meeleolu ning hingevaluga. Need lood ei pruugi teiste inimeste puhul töötada, kuid sobivad teie isiksuse tüübile justkui valatult. Olles teil aidanud teie sees pakitseva kurbusega ühendust saada, mängib algoritm seejärel seda üht lugu, mis suudab ainsana kogu maailmas teil tuju tõsta – võib-olla põhjusel, et teie alateadvuses seostub see mõne õnneliku lapsepõlvemälestusega, millest te ise ei pruugi üldse teadlik olla. Selliste võimete poolest pole tehisintellektile vastast ühestki inim-DJst.
Te võite vastu vaielda ja öelda, et tehisintellekt võtaks meilt nii võimaluse kogeda õnnelikke juhuseid ja sulgeks meid kitsasse muusikakookonisse, mis on kootud meile meeldinud või mitte meeldinud lugudest. Aga kuidas jääb uute muusikamaitsete ja -stiilide avastamisega? Olge mureta. Te võite algoritmi kerge vaevaga kohandada nii, et viis protsenti selle valikutest on täiesti suvalised, misläbi võib see teile ootamatult ette mängida mõne muusikapala Indoneesia gamelani ansambli esituses, Rossini ooperi või Korea popmuusika uusima hiti. Ajapikku võib tehisintellekt teie reaktsioone jälgides teha koguni kindlaks, milline on teie jaoks täiuslik juhuslikkuse määr, mis tagab optimaalse avastamisrõõmu ja väldib ärritumist ning alandab juhuslike muusikapalade osakaalu näiteks kolmele protsendile või tõstab selle kaheksale protsendile.
Üks võimalik vastulause on seegi, et pole selge, kuidas peaks algoritm tuvastama oma eesmärgi teie emotsionaalse seisundi suhtes. Kui olete elukaaslasega äsja tülitsenud, siis kas algoritm peaks püüdma teid nüüd kurvaks või rõõmsaks teha? Kas see peaks pimesi „heade” ja „halbade” emotsioonide kindlapiirilist skaalat järgima? Võib-olla on elus hetki, mil kurb olla on hea? Sama küsimus puudutab loomulikult ka inimestest muusikuid ja DJsid. Kuid algoritmi puhul on võimalik sellele mõistatusele palju huvitavaid lahendusi leida.
Teine võimalus on otsustamine kliendi hooleks jätta. Te võite oma tundmusi hinnata, kuidas iganes tahate, ning algoritm lihtsalt järgib teie ettekirjutust. Ükskõik, kas tahate enesehaletsuses püherdada või rõõmust lakke karata, algoritm järgib orjalikult teie eeskuju. Algoritm võib koguni õppida teie soove ära tundma ka siis, kui te ise neist täielikult teadlik pole.
Või juhul kui te end ei usalda, võite anda algoritmile korralduse järgida mõne väljapaistva psühholoogi nõuandeid, mida te usaldate. Kui elukaaslane teid lõpuks maha jätab, võib algoritm juhtida teid läbi leina viie staadiumi, aidates teil esmalt juhtunut eitada, mängides selleks Bobby McFerrini lugu „Don’t Worry, Be Happy”, õhutades teis seejärel viha Alanis Morissette’i palaga „You Oughta Know”, julgustades teid siis kauplema Jacque Breli „Ne me quitte pas” ja Paul Youngi „Come Back and Stay” abil, tõugates teid Adele’i lauludega „Someone Like You” ja „Hello” masendusse ning aidates teil lõpuks olukorraga leppida, kasutades Gloria Gaynori pala „I Will Survive”.
Järgmise sammuna hakkab algoritm ise olemasolevate laulude ja meloodiate kallal kõpitsema, tehes neis vastavalt teie eelistustele kergeid muudatusi. Võib-olla ei meeldi teile mõnes muidu igati suurepärases loos teatud jupp. Algoritm teab seda, sest seda ärritavat osa kuuldes jätab teie süda löögi vahele