Maailm meie ümber näib iga päevaga siledam ja viimistletum, justkui oleks masin jäädvustanud selle peaaegu liiga täiuslikuks kaardiks, kus iga detail on hoolikalt paigas ja servad joonlauaga tõmmatud. Meile lubatakse parimaid linateoseid, andmepõhiseid otsuseid ja veatut täpsust. Tehisaru ülesanne on optimeerida, standardiseerida ja viia protsessid efektiivselt ideaalse tulemuseni. Algoritmid pakuvad kõige kiiremaid teekondi, kõige populaarsemaid restorane, kõige õigemaid vastuseid.
Veatuse kultus kujundab kultuuri ühetaoliseks ja moonutab inimliku loovuse eelduseid. Mina usun, et inimlik eksimus on loovuse, resonantsi ja usalduse tuum, mida tasub teadlikult hoida.
Ebatäiuslikkuse esteetika
Kas me tõesti tahame elu, kus kõik on laitmatu? Kas ülitäpsed heliteosed või algoritmidega lihvitud artiklid pakuvad sama naudingut kui need, kust aimub inimkäe eksimus või ootamatu keelemäng? Just siis, kui tehisaru meid veatusega üle ujutab, muutub ekslikkus väärtuslikuks, sest tekitab emotsionaalset defitsiiti. See on inimlik plekk, mida algoritmid ei oska järele teha. See on meie aeg pärast masinaid, aeg, mil hakkame uuesti mõistma, mis meid õigupoolest inimlikuks teeb.1
Ideel, et ilu peitub vigades ja ajutisuses, on Jaapanis pikk ajalugu. Filosoofiline kontseptsioon wabi-sabi väärtustab just seda, mis on puudulik ja kaduv.2 Kujutlegem vana keraamilist taldrikut, mille mõra kõneleb loo, või mittestandardseid puuvilju, mille esteetika puudutab meid sügavamalt. Maailmas, kus kõik on justkui kataloogist võetud, lubab wabi-sabi armastada seda, mis on ehe ja kordumatu, isegi veidi kentsakas.
Kui wabi-sabi on ebatäiuslikkuse esteetika, siis inimnägu tõestab intuitiivselt sama. Klassikaline kunst on jumalanna Athena näos rõhutanud sümmeetriat,3 kuid uuringud näitavad, et liigne korrapära võib näo meeldivust hoopis vähendada.4 Kui heita pilk maailma kõige kenamateks peetud inimeste fotodele, märkame sageli mõõdukat asümmeetriat: kas on suu pisut suurem, silmad veidi laiemalt asetatud. Normist kõrvalekalle saab väärtuslikuks.
Sama muster kordub ka loomingus. Džäss ja improteater elavad riskist ja kõrvalekalletest. Kirjanduses murdsid James Joyce’i „Ulysses“ ja Virginia Woolfi „Proua Dalloway“ teadlikult narratiivi struktuuri. Filmiklassikas on mitmed lemmikhetked sündinud ettekavatsematult. Näiteks oli Harrison Ford kord filmi „Indiana Jones ja kadunud laeka röövlid“ võttepäeval haige ja lasi vehkleja pikalt planeeritud mõõgavõitluse asemel lihtsalt püstoliga maha. Improviseeritud stseen sai üheks filmi armastatuimaks.
Viga kui leiutise mootor
Teaduses ja tehnoloogias nimetatakse selliseid nähtusi tihti õnnelikeks õnnetusteks. Kuulsaim näide on Alexander Flemingi poolt penitsilliini avastamine, mille juurpõhjuseks oli lohakusest saastunud katseklaas. Sarnasel moel muutusid moemaailmas kulunud ja rebenenud teksad, mis olid kunagi lihtsalt „katkised“, moesuunaks ja vaikseks protestiks ühetaolise perfektsuse vastu.
Ka psühholoogias tuntud vääratuse efekt (pratfall effect) viitab sellesarnasele nähtusele. Kui kompetentne inimene teeb väikese ja ohutu vea, näiteks kallab kohvi särgi peale, võib see hoopis tema sümpaatsust ja inimlikkust suurendada.5 Apsakas teeb ta lähedasemaks, vähem superinimeseks.
Evolutsioonilisest vaatenurgast kannab eksimine õppimise ja paindlikkuse funktsiooni. Kognitiivteadus osutab, nagu rõhutab ka Briti psühholoogiaprofessor James Reason raamatus „Human Error“, et kompleksne vaimne tegevus on paratamatult libastustele aldis.6 Just unikaalne kalduvus ebaõnnestumiste poole ongi omamoodi arengumootor, mis sunnib meid otsima uusi lahendusi. Vigu minimeerima loodud masinatel ei esine õnnelike õnnetusi, mis inimesi edasi viivad.
Täiuslikkuse lõks digikultuuris
Algoritmipõhised soovitused ja globaalne infolevi tasandavad eripärasid. Guardian on kurtnud, kuidas kunagi omanäolised hipsterikohvikud on nüüd „tänu“ Instagramile ja Yelpile kogu maailmas ühetaolised.7 Kuigi kohvikud on täiuslikud, peitub täiuslikkuses ka igavus. Sama risk kummitab AI abil toodetud sisu. Tehisaru, eeskätt suured keelemudelid (Large Language Model, LLM), annavad enamasti statistiliselt kõige tõenäolisema vastuse. Selle kujundamisel mängib keskset rolli mudeli nn temperatuur – omamoodi loovuse termostaat, mis reguleerib väljundite juhuslikkust.8 Kui temperatuur on seatud nullile, on vastus deterministlik, etteaimatav ja korduv – alati kõige loogilisem ja korrektsem tulemus. Ja ühtlasi täiesti kasutu. Praktikas seadistatakse LLMid sageli väärtusele umbes 0,7, mis annab mudelile piisavalt fantaseerimisvabadust. Just see väike juhuslikkuse annus annabki vastustele uudsuse ja huvitavuse. Aga kui tahame midagi tõeliselt teistsugust, loovat ja … nojah, tihtipeale seega ka vigast, saame temperatuuri veelgi kõrgemale kruvida. Ergo, isegi masinad vajavad juhuslikkust ja kõrvalekaldeid, et olla köitvad.
Pidev kokkupuude sileda AI-esteetikaga tõstab lati nii kõrgele, et tegelik elu näib alatasa puudulik. Perfektsed visuaalid võivad kultiveerida ebarealistlikke iluideaale ja hirmu millestki ilma jääda (Fear of Missing Out, FOMO).9 Tehisaru jäljendab emotsioone, kuid ei tunne neid. Seetõttu võib tehislikult toodetud kunstis puududa isiklik säde, mis pärineb kellegi tegelikust kogemusest, läbikukkumisest või triumfist.
Seda dilemmat uurib ka 1982. aastal valminud Ridley Scotti film „Blade Runner“, milles AI-põhised replikandid on loodud olema inimestest kõiges paremad. Ometi hakkavad nemadki janunema mälestuste, emotsioonide ja koguni vigade järele, mis tõestaksid nende „ehedat“ olemasolu. Täiuslikkusest kujuneb replikantide traagika, mis toob esile inimliku eksistentsi ilu just väikestes puudustes.
Samuti hägustub piir reaalse ja tehisaru genereeritud sisu vahel, mis võib viia usalduskriisini. Nähtus on tuntud kui liar’s dividend, kus avaliku elu tegelased kasutavad ära ebakindlust, et seada kahtluse alla autentne meedia.10 Kui kõik on manipuleeritav ja võimalikult täiuslikuks tuunitud, siis mis on tõde?
Ootamatult pakub tehnoloogia ka vahendeid rutiinist väljamurdmiseks. Rakendused nagu Randonautica või Strolly ei juhata sind optimaalsele marsruudile, vaid annavad hoopis võimaluse seigelda juhuslikes kohtades. Samasugused on ka pimekotikesi pakkuvad toidurakendused Too Good To Go või Foodsi – sa tellid, aga ei tea, mis toitu saad. Tahtlik ebakindlus toob tagasi avastamisrõõmu, mida viie tärniga hinnatud teenuste maailm sageli summutab.
Kiirnuudlid ja kiirkultuur
OpenAI plaanid luua Tiktoki-laadne platvorm, kus kõik videod oleksid ainult tehisaru toodetud, tähistavad uue AI-kultuuri sündi. Tõstatatakse eksistentsiaalne küsimus: kas inimkultuur muutub sekundaarseks? Kui tehisaru suudab luua lõpmatu hulga perfektseid, kohe kättesaadavaid ja algoritmidega lihvitud teoseid – AI-only raamatuid, muusikat, videoid –, siis kelle jaoks see kultuur mõeldud on?
AI-kultuuri oht peitub silmapilkset rahuldust, kuid vähest kestvust pakkuvas kiirtoidulikkuses. See on kiire, odav, „maitsetugevdajatega“ algoritmiline optimeerimine maksimaalseks kaasamiseks, kuid vaimule ülimalt ebatervislik. Inimeste loodud kultuur, mis nõuab aega, vaeva, ebaõnnestumisi ja ebatäiuslikkust, on pigem slow food ehk aeglane kultuur. Kas me loobume loomisest, sest AI toodab kiiremini ja odavamalt? On ennustatud, et tehisaru loodud sisu ületab inimeste loodud andmed juba 2026. aastal.11
See omakorda viib edasi sisseimbumise efektini (seep-in effect), kus AI toodetud või parandatud tekstide keelekasutus, tonaalsus ja sõnavara hakkab mõjutama inimeste enda kõne- ja kirjakeelt. AI-põhised kirjutamisabid kalduvad eelistama formaalseid ja klišeelikke väljendeid nagu „erakordselt“, „täielikult“, „märkimisväärne“, mis tasandavad keelt nagu liivapaber, kuni kaob isiklik kõla. Mõned uuringud näitavad, et tehisaru mõjul on teatud sõnade kasutussagedus 18 kuu jooksul kasvanud kuni 50%12 ja see on alles algus.
Masinate tekitatud kultuur hakkab (tahtmatult) keele evolutsiooni ja valikuid suunama, mitte ainult neist õppima. Üha kasvav tehisaru genereeritud sisu hulk on tekitanud ka äraspidise petise sündroomi (imposter syndrome), kus inimeste kirjutatu/tehtu ei pruugi enam „ma ei ole AI“ filtrit läbida. Paljud kurdavad, et nende LinkedIni tutvustused või kirjatükid on liiga „puhtad“ või liiga korrektsed, mistõttu süsteemid või isegi teised inimesed võivad neid ekslikult pidada tehisaru genereerituks. Olen isegi kogenud olukordi, kus artikli AI-põhine kontroll toob esile kohti, mis võiksid tehisaru arvates olla AI poolt kirjutatud. Ometi on need sageli just minu originaalsed näited ja mõttekäigud. Kuidas tõestada, et ma olen nende autor? Olukord on analoogne lühifilmiga „I’m Not a Robot“, kus naispeategelane klõpsab meeleheitlikult captcha-kinnitust, et ta pole robot – kuid süsteem teda ei usu ja lõpuks selgub, et ta ongi robot, ise seda teadmata.13 Tekib absurdne vajadus näidata, et loojal on pulss ja sõrmejälg. Teadlikult sisse jäetud ebakõla või keeleline libastumine muutub eristumise väärtuseks ja sageli autentsuse märgiks.
Kultuuri pikk saba
Kui AI toodab poleeritud peavoolu kultuuri, vajame vastukaaluks teadlikult pika saba kultuuri. Pikk saba (long tail) on digimajanduse kontseptsioon, mis tähistab peaaegu piiramatut nišitoodete sortimenti, mille iga toote eraldi võttes väike müügimaht annab kokkuvõttes märkimisväärse osa kogukäibest ja kasumist. Me vajame tehisaru loodud masstootmise kõrvale palju neid vähepopulaarseid nišikultuuri väljundeid, mille väärtus ei sõltu publiku suurusest: etendusi, mida etendatakse vaid kolm korda, raamatuid, mida loebki vaid 50 inimest. Kultuuriruumis tuleb toetada erinevaid seisukohti ja arvamusi, sh marginaalseid praktikaid. Paradoksaalselt võib AI siin meid aidata. Tehisaru ja digimaailm vähendavad sageli tootmiskulusid. Raamat, mida loeb viis inimest, ja film, mis kõnetab neljateist, on kultuurilise mitmekesisuse hind, mitte kulu. Saame luua rohkem eripalgelisi väljundeid, loojaid võib olla palju, enam ei saa takistuseks juurdepääs ressurssidele, inimestele või ajale. Pika saba kultuur annab meile rohkem võimalusi ja erinevaid nägemusi, õpetades, et pole „õiget“ ega „valet“ kultuuri.
Inimkultuuri tulevik
Tuleviku tööjaotus eeldab inimlikke võimeid, mida masinad ei taotle. Mõtlejad, näiteks Taiwani arvutiteadlane Kai-Fu Lee, kirjeldavad rolle, mille keskmes on emotsionaalne intelligentsus, loov probleemilahendus ja toimetulek uuega.14 See on kooskõlas inimloomusega. Inimesed ei taha üldiselt teha rutiinseid ja monotoonseid töid, kuna evolutsiooniline areng on meid suunanud hoopis uurima ja looma. Seetõttu on loomulik, et anname ülesanded, mis nõuavad veatut täpsust (nt konveieril masina kokkupanek), robotitele ja tehisarule. Nihe vabastab meid tegema seda, mida me naudime: looma, katsetama ja eksima. Esile tõuseb kunst ja kultuur, kus inimlik eksperimenteerimisvabadus saab särada ning inimlik puudutus loob originaalsust ja rikkust, mitte efektiivsust.
Meie ülesanne ei ole konkureerida tehisaruga täpsuses, vaid hoida ja kasvatada oma ainulaadseid puudusi ja eripärasid. Need väikesed anomaaliad annavad meie loomingule, meie kogemustele ja meie elule sügavama tähenduse ja autentsuse. Nagu Ameerika teadlane Brené Brown osutab, ei ole haavatavus ja ebatäiuslikkus nõrkus, vaid autentsuse alus.15 Tehnoloogiamõtlejad kinnitavad sama suunda. Tehnoloogiaeetik Tristan Harris arutleb, et tahtlik ebatäiuslikkus võib tehnoloogia kasutamist taasinimlikustada.16 Iisraeli ajaloolane Yuval Noah Harari rõhutab, et loov toimetulek keerukuses eristab meid algoritmilistest süsteemidest.17
Ekslikkus ei ole ebaõnnestumine, vaid loovuse ja inimliku ühenduse allikas. See on värav autentsusesse ja sügavusse, mille algoritmid oma veatuse otsingul tihti maha jätavad. Võib-olla oleme meie need perfektse tehisaru kõrval „vigased pruudid“, kelle omapära on meie supervõime ja kultuuriline eelis? See ongi meie inimlik plekk.
1 Ardo Reinsalu, Aeg pärast masinaid. – Sirp 16. V 2025.
2 Wabi-sabi. Vikipeedia.
3 Athena. Encyclopaedia Britannica.
4 David Ian Perrett et al., Symmetry and human facial attractiveness. Evolution and Human Behavior 1999, 20(1).
5 Elliot Aronson, Ben Willerman, Joanne Floyd, The effect of a pratfall on interpersonal attractiveness. Journal of Experimental Social Psychology 1966, 2(2).
6 James Reason, Human Error. Cambridge University Press 1990.
7 Kyle Chayka, The tyranny of the algorithm: why every coffee shop looks the same. – Guardian 16. I 2024.
8 Tom B. Brown et al., Language Models are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems 2020, 33.
9 Artificial Intelligence, Body Image and Toxic Expectations. The Children’s Society 2023.
10 Bobby Chesney, Danielle Citron, Deep Fakes: A Looming Challenge for Privacy, Democracy, and National Security. California Law Review 2019, 107(6).
11 Market Guide for AI Trust, Risk and Security Management. Gartner Research 2023.
12 Hiromu Yakura, Empirical evidence of Large Language Model’s influence on human spoken communication. arXiv 3. IX 2024.
13 Victoria Warmerdam, Ik ben geen robot. Belgia 2023.
14 Kai-Fu Lee, AI Superpowers: China, Silicon Valley, and the New World Order. Houghton Mifflin Harcourt 2018.
15 Brené Brown, Daring Greatly. Gotham Books 2012.
16 The Aesthetic Trap. Podcast episode with Tristan Harris. Center for Humane Technology 2022.
17 Yuval Noah Harari, Lessons for the 21st Century. Spiegel & Grau 2018.
