Arhiiv

Noortefilmis „Elektrooniku seiklused“ (1979) tunneb peategelane, kuuenda klassi õpilane Sergei Sõroješkin enda sõnul „tõelist vabadust“, kui tema robotist teisik Elektroonik asendab teda koolis, trennis ja ühiskondlikult kasulikel töödel. Peagi aga muutub lugu filmis murelikuks, kui Sergei silmarõõm hakkab tema asemel eelistama elektroonilist teisikut ning selgub, et vargajõuk jahib Elektroonikut, et kasutada teda kunstiröövil. Samasugusesse varateismeikka on kohe jõudmas digikaksiku tehnoloogia, mis küll ei luba inimkonnale tõelist vabadust, kuid siiski vabanemist hulgast rutiinsetest tegevustest ja keerukate protsesside juhtimise hõlbustamist, mis kaugemas tulevikus võib välja viia ka küborg-teisikuteni.

Digikaksikud simuleerivad tarkvaraliselt seadmeid, esemeid, hooneid, keskkonda ja protsesse ning võimaldavad neid arendada, ennetada probleeme ja optimeerida. Visiooni digikaksikutest kirjeldas üsna täpselt 30 aastat tagasi David Gelernter oma raamatus „Peegelmaailmad“.^[1]

Läks veel kaks aastakümmet, enne kui arvutitehnoloogia võimsus arenes piisavaks, et luua virtuaalkaksiku toimiv lahendus. Digikaksiku definitsiooni tööstusvaldkonnas pakkus levinud arvamuse järgi esimesena välja 2002. aastal Michigani Ülikooli professor Michael Grieves, kirjeldades toote elutsükli juhtimise protsessi.^[2] Sestsaadik mõistetakse digikaksiku all toote või süsteemi digitaalset mudelit, mida saab kasutada toote täiustamise või süsteemi tõhustamise võimaluste uurimiseks. Esimesteks töötavateks digikaksikuteks peetakse NASA kosmosesüstiku ehituse käigus 2012. aastal valminud lahendust ja Ameerika Ühendriikide sõjaväe jaoks arendatud hävituslennukite mudeleid. Viimase kümne aastaga on digikaksikute rakendamine leidnud üha uusi kasutusalasid, kuid kõige kaugemale on see arenenud tööstuses ja tootmise optimeerimises.

Meie enda digikaksikud kasvavad globaalsete otsimootorite, suhtlusplatvormide ja tarkvaratootjate juures kasutajaprofiilidena, mida me igapäevase digitoimlemisega üha toidame. Meie liikumis- ja käitumismustreid, mida meil pidevalt kaasas olevad nutiseadmed vahendavad, kasutavad tarkvara loojad nutikamate äppide disainimiseks, mis oskavad üha täpsemalt aimata meie vajadusi või ootusi. Kui meie profiiliandmed kombineeritakse asjade interneti teenustega, võime peagi jõuda oodatud või kardetud tulevikku, kus saame heldinult õhata: „Ah, mu kohvimasin tunneb mind nii hästi!“ või muretseda: „Mida minu röster küll minust mõtleb?“

Deus ex machina

Digikaksiku sümbioos oma partneriga füüsilises maailmas – toote, teenuse või süsteemiga – on kahesuunaline. Käegakatsutav seade on varustatud anduritega, mis jagavad digitaalse mudeliga andmeid seadme toimimise kohta praktikas. Seadme toimimise digitaalne protsessimudel võtab andmed vastu, analüüsib ja modelleerib seadme käitumist ning jagab seda informatsiooni nii seadme enda kui ka seadme omanikuga. Säärane informatsiooniline digimudel pärismaailma asjast võimaldab analüüsida lahenduse toimivust ja pakkuda võimalusi selle tõhustamiseks, riskide maandamiseks või kestlikumaks käitamiseks.

Digikaksik on saanud populaarseks linnaplaneerimise vahendiks – jälgida ja sujuvamalt planeerida saab nii inimeste kui ühistranspordi liikumist või jäätmemahutite täitumist, õhu kvaliteeti, parklate täituvust jm. Eestis on Ehitisregistri ja Maa-ameti koostöös koostatud ruumiline digikaksik kogu Eesti ehitatud keskkonnast,^[3] mis sisaldab ehitiste kolmemõõtmelisi siluette. Tallinna Tehnikaülikooli targa linna tippkeskus käsitleb projekti GreenTwins raames linnahaljastuse küsimust ja seda, kuidas planeerimisprotsessides paremini arvesse võtta linna looduskeskkonda. Kasutades linna digitaalset kaksikut, saab kasutada mudeleid, simulatsioone ja algoritme, mis kirjeldavad tegelikku linnakeskkonda, selle omadusi ja käitumist, ning kaasata linnaelanikke rohkem oma elukeskkonna planeerimisse.^[4]

Kui Pariisi Jumalaema kiriku tulekahju 2019. aasta aprillis sai kustutatud ja algasid taastamistööd, pöördusid restauraatorid esimese asjana mitte arhiividesse, vaid hoone värskelt loodud digikaksiku poole, mis kolmemõõtmelise virtuaalse mudelina pakkus hoone seisukorrast rohkem detaile kui kunagi ehitamise aluseks olnud joonised. Enne põlengut tehtud 3D skaneeringu ja selle põhjal loodud BIM (building information model) mudeli täiendamiseks algatati digitaalse pildi- ja videomaterjali korjetalgud. Enne ja pärast viidi võrdluse loomiseks läbi uus 3D skaneerimine ja nüüd on digikaksik abiks põlengukahjude hindamisel ning põlengu käigus ladestunud materjalide tuvastamisel.^[5]

Digikaksikute kiire võidukäigu aluseks on kaks viimase aastakümne tehnoloogilist edasiminekut: võrguühendusega seadmete lai levik ning masinõppe meetodite kiire areng. Nutikaid seadmeid, mis pidevalt andmeid koguvad, on ehitatud juba pikemat aega, kuid neile reaalajas ühenduse loomine masinõppe mudelitega on viinud autonoomsete lahenduste loomise uuele tasemele.

Lennukid ja autod koguvad jooksvalt infot oma detailide seisukorra kohta, aga talletavad selle oma sisemises mälus või isiklikus „digiloos“. Korralise kontrolli käigus ühendatakse sõiduvahend arvutiga, mis analüüsib kogutud andmeid ja soovitab hooldustöid, mis tuleb teostada kohe või lähema ajaperioodi jooksul. Isesõitev auto aga ei saa liiklusolukorras seisatuda, et oodata piisava andmehulga kogunemist langetamaks otsust, mida järgmisena teha, vaid vajab turvaliselt liiklemiseks pidevat andmevoogu kaasliiklejate, liiklusmärkide, teeolude ja veel paljude keskkonnaaspektide kohta. Üks elektriautode tootja on loonud igale oma toodetud autole digikaksiku; kui autol midagi juhtub, näiteks hakkab uks halvasti sulguma, siis saab digikaksik sellest kohe teada ja saadab peagi autole tarkvarauuenduse, mis korrigeerib ukse asendit.^[6]

Põllule või istandusse paigutatud anduritega kogutud digipiltide ja -info analüüs võimaldab aegsasti avastada taimekahjurite rünnakuid ja haiguste levikut. Nutikell mõõdab inimese keha ja organismi näitajaid ning kombineerides neid tema liikumis- ja unemustritega annab tarkvara erinevaid soovitusi nii toitumise, liikuvuse kui ka elustiili tervislikumaks kohandamise tarvis. Tippsportlaste treeningandmeid ja kehanäitajaid kogutakse mitte üksnes nutikate kellade ja kehale kleebitud andurite, vaid ka nutijalanõude ja teiste spordivahendite kaudu, mis võimaldavad analüütiliste digikaksikute abil disainida paremaid pallimängusaale, staadione ja ujulaid ning individuaalset spordivarustust.

Tehisintellekt vajab õppimiseks ja toimimiseks andmeid, kuid on nüüdseks võimeline analüüsima korraga väga suuri andmehulki ning paralleelselt arvutama ja juhtima tööprotsesse. Inimesele juba üle jõu käiva ülevaate saamiseks keerukast protsesside rägastikust kas terve linna liikluses, sadamas või suures lennujaamas võetakse appi masinõppe suutlikkusega digikaksik, mis sõelub pideva sisendandmevoo põhjal välja kõige kriitilisemad ohukohad või otsused.

Ecce homo

Andmete analüüsi ja otsustusmudeleid valdava digikaksiku saab ühendada modelleeritava seadmega, näiteks tootmiskonveieri või tööstusrobotiga, ja anda talle kontrolli seadme juhtimise üle läbi tagasisuunalise infovoo. Logistikakeskustes korraldavad pakkide sorteerimist ja tervete riiulite liikumist robotid, mida inimesed enam vahetult juhtima ei pea.^[7] Inimese väljalülitamine otsustusprotsessist on käinud sammhaaval – esmalt oli eesmärgiks tuua inimene tootmisprotsessis ära paikadest, kus töötamine on seotud ohtude või tervisekahjudega, nagu naftaplatvorm, keemiavabrik või madalat temperatuuri nõudev tootmisliin. Inimene võib karmides tingimustes töötamise asemel juhtida tootmisroboteid hoopis soojast kontorist, cappuccino-tass klaviatuuri kõrval. Inimese ja roboti koostöö (kobootika) on viinud mitmete lahendusteni, kus robotid võimendavad tavalise inimese võimeid ja suutlikkust kas tõsta ja paigaldada suuri ja raskeid ehitusdetaile või hoopis teha parandusi mikroskoopilisel tasandil.

Siit aga on vaid samm edasi nn inimesevaba tootmiseni (autonomous operation), kus inimene on otsustusprotsessist välja võetud ja digikaksik saab seadmete juhtimisega ise hakkama. Vastavaid uuringuid ja eksperimente on edukalt läbi viidud ka Tallinna Tehnikaülikoolis.^[8]

Arvutitehnoloogia areng asjade interneti, tehisintellekti ja äärearvutuse (edge computing) valdkondades muudavad digikaksikute toimimise veelgi tõhusamaks ja võimaldavad sellel kolida pilveplatvormidelt otse seadmetesse. Kui laialt levinud seadmete kasutusjuhtumid on digikaksikul selgeks õpitud, siis ei pea edaspidi võrgustunud seadmeid kaugjuhtima nupu, äpi või pilvest digikaksiku abil, vaid need saavad võime ise ennast juhtida – kohvimasin õpib selgeks pereliikmete kohvieelistused või röster kellaajad, mil seda tavaliselt käivitatakse. Enne seda jõutakse ilmselt seadmeteni, mis suudavad end ise parandada või hooldada ning korrigeerivad oma kasutusrežiimi vastavalt oma tehnilisele seisukorrale ja välistele tingimustele.

Nolens volens

Koos asjade internetiga hiilib meie ellu märkamatu varjuna ka digikaksik ja muutub meie igapäevaseks töövahendiks. Kui praeguse põlvkonna digikaksik on seadme, rajatise või süsteemi tootja ja haldaja valduses, siis peagi on see tänu tehnoloogia arenemisele kättesaadav ka igale seadme soetajale, rajatise kasutajale või süsteemis osalejale.

Sarnaselt inimestega hakkavad ka digikaksikud omavahel suhtlema. Tootmisliini robotid, laopõranda pakirobotid või kiirteed jagavad isesõitvad autod teevad seda juba praegu – kui kõik liikumises osalejad teavad lisaks teiste liiklejate suunale ja kiirusele ka nende sihtpunkte, on ühise liikumispinna ja kiiruse seadistamine märksa tõhusam. Linna transpordivõrgustiku reaalaja info sidumine ilmaolude, teeparanduste, liiklustiheduse, prügiautode liikumise, parklate täitumise jmt andmetega toob kokku eri tüüpi andmeid analüüsivad digikaksikud ja seab neile ühise eesmärgi või arvutab välja lahenduse.

Digikaksikute kombineerimine virtuaalreaalsuse (VR) tehnoloogiaga muudab need kergesti kättesaadavaks ka tavatarbijale. Tehnikutel ja seadmete hooldajatel tekib virtuaalreaalsuses võimalus piltlikult aega „tagasi kerides“ vaadata digikaksiku abil seadme ajalugu, et avastada rikke tekkimise hetk või põhjus. Kui aga rongiuks või mootorikolb ei hooli sellest, et andurid tema kohta infot jagavad, siis inimesed, kelle andmed paratamatult digikaksikute osaks saavad, hakkavad põhjendatult muretsema oma andmete kaitstuse ja privaatsuse pärast. Digitaalsete teisikute jaoks pidevalt kogutavate andmete hulk ja seejuures eraelu puutumatuse tagamine ongi ilmselt järgmine komistuskivi digikaksikute võidukäigu teel. Praegu on arendamisel plokiahela põhiseid lahendusi ja platvorme, mis peaksid aitama seda tõket ületada, tagades andmete kasutamise läbipaistvuse. Need on suunatud eelkõige andmeprivaatsuse tõsiste küsimuste lahendamiseks inimese digiteisiku rakendamisel meditsiinis, kus luuakse üksikute organite või terve keha 3D mudeleid, et analüüsida tõsiste terviserikete tõenäosust.^[9]

Üks digikaksikuga kaasnevaid suure-maid eetilisi küsimusi on samuti seotud andmetega – kellele kuuluvad kaksikusse kogutavad andmed? Kui tootmisliini üks robot läheb katki ja asendatakse uuega, siis on loogiline siduda uus robot oma eelkäija digikaksikuga, et ta omandaks seeläbi korraga kogu tööks vajaliku teadmistepagasi. Kas aga vastus oleks sama, kui tegemist on pensioneeruva inimesega – kas tööandja võib tema digikaksiku andmeid jagada lahkuva töötaja asemele tuleva töötajaga, et kiirendada tema sisseelamist ametikohal? Kas töötaja digikaksiku andmed kuuluvad temale või tema tööandjale? Kui tööandja otsustab inimese asendada robotiga, siis kas on lubatud töötaja digikaksiku kogemuste andmebaasi jagada teda asendava roboti digikaksikuga?

Digikaksik on tulnud selleks, et jääda. Praegu veel peamiselt tööstusrakendustest jõuab see 5G ühendusega seadmete kaudu peagi meie igapäevaellu. Kombineerituna VR lahendustega saab digikaksik harjumuspäraseks viisiks seadistada kodumasinaid, nutikodu või iseenda trenni- ja päevaplaane ning võib meid esindada avatarina eri töö- või mängukeskkondades. Digikaksik on vari, mis kõnnib meie ees, mitte meie taga.

^[1] D. H. Gelernter, Mirror Worlds: or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox–How It Will Happen and What It Will Mean. Oxford, 1991.

^[2] Vt M. Grieves, Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins. Rmt-s: Complex Systems Engineering: Theory and Practice. Toim. S. Flumerfelt jt. Reston, 2019, lk 175–200.

^[3] Vt: https://livekluster.ehr.ee/ui/ehr/v1/3d.

^[4] GreenTwins: ehitatud keskkonna, rohelise infrastruktuuri ja inimeste ühendamine digitaalsete kaksikute abil. Taltech.ee, 18.05.21. https://taltech.ee/uudised/greentwins-ehitatud-keskkonna-rohelise-infrastruktuuri-ja-inimeste-uhendamine-digitaalsete.

^[5] Notre-Dame: Building a Digital Twin, 14.04.2020. https://www.youtube.com/watch?v=p-2J0H5i6-4.

^[6] https://medium.com/@thinkwik/digital-twin-a-technology-that-changed-the-world-5ff5fa685b25.

^[7] Amazon’s Kiva Robots Vs Alibaba’s Quicktron Robots – Battle of Warehouse, 04.02.2018. https://www.youtube.com/watch?v=HYjc9h8oSsY; Alibaba’s Warehouse Is Run Almost Entirely by Robots, 06.11.2018. https://www.youtube.com/watch?v=ShMJoRYDgPM.

^[8] Tehnikaülikooli doktoritöös välja arendatud digikaksik on robotijuhtimise uus tase. Taltech.ee, 12.11.19. https://taltech.ee/uudised/tehnikaulikooli-doktoritoos-valja-arendatud-digikaksik-robotijuhtimise-uus-tase.

^[9] M. Singh jt, Digital Twin: Origin to Future. Applied System Innovation, 2021, kd 36, nr 4.

Relvad nagu ka kõikvõimalikud ennast valitseda ja suunata suutvad tehnoloogiad tõmbavad ligi megalomaane – seega liigub autonoomsete relvade ümber palju väga suuri ideid singulaarsusest, tapjarobotitest, maailmavallutusest, aga ka eetilisemast ning valutumast sõjast. Esimesena tuleb meelde kampaania „Peatage tapjarobotid“, millele on oma autoriteeti ja sära laenanud sellised teadus- ja tehnoloogiakuulsused nagu Stephen Hawking, Elon Musk ja Steve Wozniak. Sellest, et nende peatamiseks puudub poliitiline entusiasm, annavad aga märku Vladimir Putini 2017. aastal lausutud sõnad, et riigist, mis haarab autonoomsete relvade arendamises juhtpositsiooni, saab maailmas järgmine suurvõim.^[1] Isegi riigid, mis on kodanikuühiskonna ja rahvusvaheliste organisatsioonide survele tundlikumad, põhjendavad surmavate autonoomsete tehnoloogiate arendamist argumendiga, et kui nemad oleksid ettevaatlikud ja eetilised, aga vastasleer mitte, siis haaraksid maailmas võimu ebademokraatlikud jõud. Paratamatult annavad arutelus tooni pigem düstoopilised noodid ja autonoomsed relvad esindavad tulevikuideaali vaid neile, kes kas usuvad siiralt, et nende abil on võimalik vähendada sõjast puudutatud inimeste kannatusi, vältida konfliktide eskaleerumist, või kes unistavad lihtsalt vastaste efektiivsest ja odavast hävitamisest.

Millisest tehnoloogiast käib jutt?

Kõige vastuolulisemad on relvad, mis suudavad ilma reaalajalise inimkontrollita võtta vastu otsuse oma võitlusvastane tappa – see hõlmab sihtmärgi valimist, rünnaku vajalikkuse üle otsustamist ning rünnaku ajastamist. Kas selline relv on tingimata autonoomne selle sõna laiemas filosoofilises tähenduses, on küsitav, aga määrav on tõsiasi, et süsteem on varustatud algoritmiga, mis suudab juba analüüsitud andmete põhjal teha kontekstispetsiifilisi valikuid ja sooritada tegusid, millest sõltuvad inimelud. Hirmutav, kuid siiski suhteliselt algeline näide on Lõuna-Korea piirivalverobot SGR-A1, mis praegu küll veel kõigest hoiatab neid, kes Lõuna- ja Põhja-Korea vahelise demilitariseeritud tsooni lähedal kahtlaselt ringi liiguvad, et juhul kui nad piirist ei kaugene, võib ta tulistada. Tulistamiskäsk ise tuleb inimoperaatorilt, aga mitte sellepärast, et tehnoloogia teisiti ei võimaldaks, vaid sellepärast, et nii on õiguspärane. Mehitamata õhusõidukite seas leiab näiteid rohkem. Iisraelis toodetud Harop on programmeeritud ründama radarsignaali edastavaid objekte ja seeläbi nõrgestama vastase õhukaitset. Sellest on olemas ka maa- ning merelahinguteks kohandatud versioonid. Haropit on müüdud muuhulgas Hiinale, Lõuna-Koreale, Türgile ja hiljuti kogus see kuulsust Aserbaidžaani armee arsenalis. Ameeriklaste droon RQ-11 Raven, mis on olnud kasutuses juba 2000ndate algusest, suudab iseseisvalt navigeerida ettemääratud trajektooridel. Mainitud relvad ei põhine masinõppel ega suur-andmetel ning põhimõtteliselt järgivad need sisestatud käsuridu, olgugi et need võivad olla arvukad ja keerulised ning dünaamilises keskkonnas viia vigadeni sihtmärkide tuvastamisel, ei ole need süsteemid veel inimesele hoomamatud mustad kastid. Selliseid süsteeme nimetatakse vahel ka esimese põlvkonna autonoomseteks relvadeks.

See, mis põhjustab suuri eetilisi, maailmavaatelisi ja poliitilisi vaidlusi, on nn teise põlvkonna autonoomia. Teise põlvkonna autonoomsed relvasüsteemid kätkevad seninägematuid võimalusi ja ohte ühel konkreetsel põhjusel – nad ületavad kognitiivselt analüüsivõimelt inimesi ning pole seetõttu reaalajas mõistetavad ega hallatavad. Seetõttu arvatakse, et need võivad kinkida mõnele riigile enneolematu sõjalise eelispositsiooni, ning samal ajal kardetakse, et see toob kaasa inimõiguste ja sõjaõiguse mastaapse rikkumise ja eetika üleüldise murenemise. Hüpe esimesest põlvkonnast teise on väidetavalt juba toimunud – Liibüa väed kasutasid eelmisel aastal lahingus Türgis toodetud drooni Kargu-2. Kargu-2 ei vajanud lahingutegevuses reaalajas juhtnööre ega ühendust kontrollbaasiga.^[2]

Piirid automatiseeritu ja autonoomse vahel nagu ka kõikvõimalike põlvkondade jm nüansside vahel on vaieldavad, mistõttu kõnelused rahvusvahelistes organisatsioonides kulgevad teosammul. Tehnoloogilistest suurvõimudest on autonoomsete relvade keelamise suurim eestkõneleja Hiina, kes küll soovib keelustada ainult nende rakendamist, mitte aga arendust ega tootmist, millesse ta on ise suunanud sadu miljardeid, jäädes alla vaid Ameerika Ühendriikidele. Ühendriigid, Venemaa, Ühendkuningriik ja Iisrael ning paljud teised usuvad, et praeguses arengufaasis, kus täisautonoomne sõjandus pole veel kohale jõudnud, oleksid ranged keelud ennatlikud. Väljendatakse hirmu, et need piiraksid ka masin- ja sügavõppel põhinevaid rakendusi tsiviilisikute kaitses, kaaskahjude minimeerimises ja olukorra jälgimises.

Hajutatud kontroll

Mõisterägastiku keskmes on sõnapaar „sisuline inimkontroll“ (meaningful human control), mis peaks määrama konkreetse relvasüsteemi võime opereerida kooskõlas õigluse, südametunnistuse ja muude valdavalt inimesele ainuomaseks peetavate väärtustega. Lihtsustatult öeldes moodustavad eri huvigrupid spektri, mille ühes otsas on need, kes pooldavad isetegutsevate sõjatehnoloogiate arendamise ja kasutamise absoluutset keelamist, ning teises otsas need, kes usuvad seesuguse innovatsiooni positiivsesse mõjusse ega soovi mingeid lisapiiranguid. Enamik eksperte asuvad kusagil keskel, kuid kalduvad pigem pessimismi ning usuvad, et autonoomsed relvad võiksid olla lubatud vaid juhul, kui säilib sisuline järelevalve kas relva operatsioonitsükli üle tervikuna või mõne selle kriitiliselt olulise funktsiooni üle. „Sisulist inimkontrolli“ kui eraldi kriteeriumi mainis esmakordselt oma vastuses Ühendkuningriigi kaitseministeeriumi seisukohtadele Briti mittetulundusühing Article 36, rõhutades kaalutletud moraalset otsustamist igal üksikjuhtumil, nii nagu see käib ülalmainitud Korea robotpiirivalvuri puhul. Hiljem on rõhutatud sisulise inimkontrolli säilitamise vajadust nn kriitiliste funktsioonide üle, milleks on sihtmärkide väljavalimine ja lahingutegevusse astumine abstraktsemalt. Kui üha enam abstraktseid sõjalisi otsuseid langetatakse algoritmiliste soovituste põhjal, mis töötavad põhimõttel „kui teile meeldis see sõjaline sihtmärk siin, siis võiksite proovida ka seda seal“, siis on oht, et hirm, kaastunne ja eetilised ühishuvid (nt põhiuskumus, et sõda kui selline ei ole hea) kaotavad oma kaalu.

Vastuseks võidakse väita, et inimlik otsustusprotsess ei kao, vaid nihkub ajas nii, et rünnakumomendi asemel saab määravaks hoopis selle ettevalmistusprotsess. Sõjaliste operatsioonide puhul on kontroll olnud alati ajas hajutatud. Hollandi õigusteadlane Merel Ekelhof toob hüpoteetilise, kuid realistliku näite sellest, kuidas sõjalennuk saadetakse hävitama kindlat sihtmärki. Nagu tavaks, on õigusnõunik operatsiooni ettevalmistamise käigus sihtmärgi heaks kiitnud, seejärel on piloodile antud täpsed juhtnöörid, kirjeldused ning koordinaadid, sama informatsioon on sisestatud lennuki pardaarvutisse. Sihtmärgile lähenedes veendub piloot, et halva nähtavuse tõttu peab ta rünnaku lõpuleviimisel usaldama pardaarvutit.^[3]

Kuigi see analoogia illustreerib hästi, kui oluline on näha inimlikku kontrolli kõikides operatsiooni kavandamise või relva programmeerimise etappides, on see ka veidi eksitav, kuna asetab autonoomsete relvade problemaatika selle tegeliku kontekstiga võrreldes miniatuursesse skaalasse. Esiteks, piloodil säilib võimalus asjaolusid hinnates operatsioonist loobuda. Teiseks, pardaarvuti on automatiseeritud ja selle käsutuses olevad andmed on asjasse segatud inimestele hästi teada ega muutu ajas. Kolmandaks, ka vastutusahel on suhteliselt selge ja lühike – vastutust võib kanda piloot, arvutisse andmed sisestanud operaator, õigusnõunik, operatsiooni koordineeriv väejuht või erandjuhul ka näiteks lennuki tootja. Iseõppiva täisautonoomse süsteemi puhul oleks see nimekiri võrreldamatult pikem. Sisuline inimkontroll ei piirdu seega ühegi kindla momendiga sündmuste jadas, kuid äärmuslik hajutatus ja distantseeritus õõnestaksid selle tuumideed.

Kas kontrollil oleks üldse tähtsust siis, kui sõda muutuks tugevatele mugavaks ja ohutuks? Ebavõrdne võitlus, kus üks pool riskib eludega ning teine süümepiinade ja diplomaatilise hukkamõistuga, ei ole sõjapidamise reeglitesse sisse kodeeritud. Nn Martensi klausel näeb sellistel puhkudel ette, et „täpsemate eeskirjade puudumisel jäävad nii elanikkond kui ka sõdijad rahvusvahelise õiguse printsiipide kaitse ja valitsemise alla, nii nagu need tulenevad (tsiviliseeritud) rahvaste vahel juurdunud tavadest, inimlikkuse seadustest ja avaliku südametunnistuse nõudmistest“.^[4] Martensi klausli laiem teleoloogiline tõlgendus lennutab kõik rahvusvahelised kõnelused autonoomsete relvasüsteemide lubatavuse üle otsejoones keeruliste loomuõiguslike ja moraalifilosoofiliste küsimuste juurde, kus lihtsalt lepingute heast tundmisest ei piisa. Nii küsitakse näiteks, kas masin suudaks mõista ja austada oma inimesest võitlusvastase võõrandamatut väärikust ning kas surm algoritmi läbi oleks sellega kooskõlas.

Ebausaldusväärne palgasõdur

Mõnikord esitatakse murede leevendamiseks argument, et nii nagu ükski tervemõistuslik väejuht ei sooviks palgata ülivõimekat, kuid jõu kasutamise reeglitele (rules of engagement, ROE) allumatut palgasõdurit, ei ole kellegi huvides võtta kasutusele analoogseid tehnoloogiaid. Selline palgasõdur oleks kiire, tugev, täpne, võimetu tundma valu ja viha, suurepärase mäluga, omandanud lugematuid fakte ja demonstreerinud imetlusväärset analüüsivõimet. Samuti oleks ta jõhker, kartmatu, kaheldava lojaalsusega ning ei suudaks ennast alati arusaadavalt väljendada. See, mille põhjal ta täpselt järeldusi teeb, jääks mõnikord ähmaseks. Kogu oma intelligentsuse juures võib ta näiteks veidi pikema ninaga inimesi ajada süstemaatiliselt segi paavianidega, minetada igasuguse konstruktiivsuse, nähes soditud liiklusmärki, ning ilmutada üllatavates situatsioonides sulaselget rassismi ja seksismi. Mõned eksperdid küll väidaksid, et tunnevad tema mõttemaailma piisavalt hästi, ning kinnitaksid, et muretsemiseks pole põhjust. Kirjeldatud onu Heino ja James Bondi hübriid võiks sobida keskpärase märuli kangelaseks, aga õnneks tema sõjaline karjäär jääks tõenäoliselt lühikeseks.

Kas autonoomne relv oleks midagi samasugust? Mis puudutab inimlike tunnete puudumist ja suvalisena näivaid kognitiivseid protsesse, siis praegu arvatavasti küll. Viimasest vallast on näiteid, kus neurovõrgul põhinev tarkvara õppis näiliselt tuvastama maskeeritud tanke metsas, kuid hiljem ilmnes, et tegelikult langetas see otsuseid vastavalt taeva selgusele.^[5] Algoritmiliste otsustusprotsesside seast laiemalt meenub piinlik juhtum, kus Facebook küsis kasutajatelt, kes olid vaadanud mustanahalisi mehi kujutanud videoid, kas nad soovivad näha veel klippe primaatidest.^[6] Sarnaselt kõigi muude niisuguste süsteemidega kalduks ka autonoomne relv võimendama ajaloo jooksul omandatud oskusi ja teadmisi, aga ka eksiarvamusi ja vigu.

Kuna mistahes autonoomne süsteem kalduks pigem uskuma kui kahtlema, st ülehindama olemasolevate tõendite olulisust ja alahindama puuduvate tõendite tähtsust, siis on inimlik järelevalve oma intuitiivsuse, emotsionaalsuse ja süvenemisega hädavajalik. Kõige dramaatilisem ja sageli tsiteeritud näide sellest, kuidas inimlik kahtlus võib maailma päästa, pärineb 1983. aastast, mil Nõukogude Liidu valveohvitser Stanislav Petrov sai satelliitseirel põhinevalt eelhoiatussüsteemilt valesignaali, et Ameerika Ühendriigid on välja saatnud viis ballistilist raketti, kuid jättis mingi sisetunde ajel sellest raporteerimata ja hoidis nii ära tuumasõja. Ameerika Ühendriikide mereväelaev USS Vincennes aga tulistas 1988. aasta 3. juunil alla Iran Airi reisilennuki, mille pardal viibinud 290 inimest hukkusid. Kuigi nii lennuki trajektoor kui ka edastatud identimissignaal viitasid, et tegu on tsiviillennukiga, liigitas laeva arvutisüsteem selle hävitajaks ning pardameeskond lähtus viimasest. Selle juhtumi najal on hiljem selgitatud nii tehnoloogia usaldamisega kaasnevaid riske^[7] kui ka vajadust veel targemate ja iseseisvamate relvasüsteemide järele.^[8]

Mõlemad juhtumid leidsid aset oludes, kus inimese ja tehnoloogia suhe oli teistsugune – veidi skeptilisem. Tollal veel ei küsitud arvutilt nõu ei võõras linnas navigeerides, õhtuks filmi valides ega oma tervislikke harjumusi kujundades. Täisautonoomne süsteem poleks jätnud võimalust kahelda ja praegustes tingimustes me ehk ei oskaks seda enam nõudagi. Kas meid ähvardab seetõttu oht, et võitlejaid konfliktikoldes või rahumeelseid tsiviilisikuid ründab juba homme parv kontrollimatuid autonoomseid kamikaze-droone? Ilmselt mitte, aga pisut ärevaks teeb see, kui võimupositsioonil sõjaväelased, poliitikud või tehnoloogid korrutavad, et nemad ennustamisega ei tegele, kuid ka paanikaks polevat põhjust. Ennustamisel on teenimatult halb maine ja olemasolevate reeglite amorfsus uute oludega kohanemisel ei ole lõputu. Näiteks võib üsna julgesti ennustada, et kui osutub võimatuks mõtestatud ja pühendunud inimlik kontroll, mis annaks aega rünnaku nüansside läbikaalumiseks ning vajaduse korral ka rünnaku otsustavaks lõpetamiseks, siis tuleb tulevikurelvadesse sisse kirjutada kogu sõjapidamise reeglistik koos selle eetilise ning ajaloolise taustsüsteemiga. See ei tundu realistlik, mistõttu tasuks siiski panustada inimlikule kontrollile.

^[1] Путин: лидер в сфере искусственного интеллекта станет властелином мира. RIA Uudised, 01.09.2017.

^[2] V. Wadhwa, A. Salkever, Killer Flying Robots Are Here. What Do We Do Now? Foreign Policy, 05.07.2021.

^[3] M. Ekelhof, Autonomous Weapons: Operationalizing Meaningful Human Control. ICRC Humanitarian Law and Policy blog, 15.08.2018, https://bit.ly/3FB55YP.

^[4] Haagi II konventsioon, Convention (II) with Respect to the Laws and Customs of War on Land and Its Annex: Regulations Concerning the Laws and Customs of War on Land. Haag, 29.07.1899, preambul.

^[5] E. Yudkowsky, Artificial Intelligence as a Positive and Negative Factor in Global Risk, rmt-s: Global Catastrophic Risks. Toim. N. Bostrom, M. M. Ćirković. Oxford, 2006, lk 323.

^[6] Facebook Apology as AI Labels Black Men ‘Primates’. BBC News, 09.09.2021.

^[7] Vt nt C. A. Pfaff,  The Ethics of Acquiring Disruptive Technologies. PRISM, 2010, kd 6, nr 3, lk 140.

^[8] Vt nt R. Work, Principles for the Combat Employment of Weapon Systems with Autonomous Functionalities. Center for a New American Security, 28.04.2021.

Tehnoloogilised edusammud on võimas jõud, mis suunab inimkonna ajalugu. Majandusest ja poliitikast kultuuri ja jõudeajani on tehnoloogia imbunud kõigisse valdkondadesse ning teda kujundavad omakorda laiemad sotsiaalsed, poliitilised ja majanduslikud kontekstid. Siiski on vaid vähesed muud elualad tehnoloogilise progressiga nii tihedalt põimunud kui sõda ja sõdimine. Tehnoloogia pakub järjest arenevaid sõjariistu, samas kui sõdadeks valmistumine ja nende pidamine kuuluvad kõige tähtsamate päästikute ja kiirendite hulka, mis tõukavad tagant kõige julgemaid meie rahuaegset elu muutnud tehnoloogilisi uuendusi.

21. sajand on siiski mõneti teistsugune. Rahuaegse innovatsiooni kiirus ja ulatus tsiviilelu avalikus ja eriti ärisektoris on jätnud kaugele maha kõik, mida kaitseettevõtted suudavad sõjalisel otstarbel rahastada ja välja töötada. Kõik relvajõud – isegi kõige võimsamate riikide omad – näevad nüüd vaeva sellele järelejõudmise nimel, püüdes leida, kätte saada ja oma vajadustele kohandada suurt valikut murrangulisi tehnoloogiaid, mis pole välja töötatud mitte sõjaväe laborites, vaid eraettevõtetes. Paljud kõrgelt arenenud sõjaväelised organisatsioonid on aga pikka aega hellitanud teatud käsitusi sõjapidamisest, mis on alles praegu tänu sellele tsiviilsele innovatsioonilainele saamas võimalikuks. Ükski tehnoloogia ei illustreeri seda dünaamikat paremini kui tehisintellekti (AI) esiletõus või pigem terve tehnoloogiate kobar, milles AI on kesksel kohal.

AI igal pool

Kitsas AI, mis praegu jookseb masinsüvaõppe algoritmidel ja ületab inimvõimeid komplekssete, kuid väga spetsiifiliste probleemide lahendamisel, ei ole enam fiktsioon, vaid reaalsus. Asjakohane näide on AlphaGo algoritm, mis võitis maailma parimaid go-mängijaid, olles õppinud seda mängu kõigest mõne tunni. Sama kehtib sõjaliste operatsioonide puhul, kus ainult AI algoritmid suudavad kindlustada näiteks õhu- ja raketikaitsesüsteemide toimetuleku kiirelt lendavate lennukite, rakettide ja tiibrakettide barraažidega, kus millisekundilised vahed reaktsioonikiiruses võivad olla otsustava tähtsusega. Parimad näited on USA Aegis ja Iisraeli Iron Dome. Simulaatorites võidavad AI juhitavad hävitajad õhulahingutes juba praegu inimestest piloote. Paljud luureanalüüsi distsipliinid, nagu näiteks kujutise- või signaaliluure, ei saa enam läbi ilma nutikate algoritmideta, mis sõeluvad läbi massiliselt toorandmeid, et teha kindlaks ja tuua esile mustreid või ebakõlasid. Moodsad taktikalise lahingujuhtimise süsteemid toetuvad situatsioonianalüüsi, otsusetegemise ja juhtimise (command and control, C2) küsimustes juba praegu rohkem AI-le kui sõjaväeüksustele.

Algav robotiseeritud sõjategevuse ajastu, kus sõjaväerobotid toimivad nii maa peal, õhus ja merel kui ka kosmoses ja küberruumis, ei ole võimalik ilma AI-ta, ükskõik millist laadi masinaid ka sõjaväljale saadetaks – oma ülesannete täitmisel kaugjuhitavaid, pool- või täis-autonoomseid. Lisaks sellele kõigele paistab asjade interneti (IoT) sõjaline versioon lummavalt tõotavat, et kõiki operatsioonivaldkondi hõlmav, omavahel ühendatud sensoritest, platvormidest, relvasüsteemidest ja juhtimissõlmedest koosnev võrgustik võib saada tõepoolest ühtseks militaarorganismiks, kus kõike kontrolliv AI kindlustab ka selle toimimise säärasena. Seega on mõistetav ka arvamus, et militaarandmete „pilvega“ ühendatud sisseehitatud protsessoriteta jäävad kõigest niisugused argised varustuselemendid nagu labidad või lusikad. Aga isegi logistikas ja muudes tugifunktsioonides tõotab AI palju paremat varustuse hooldust, materjali ladustamist ja varustamist või sõdurite tervise ja sooritusvõime monitoorimist – nii lahinguväljal kui sellest eemal.

Siiski jätavad selle kõik varju ärisektori massiivsed investeeringud tsiviilseteks rakendusteks mõeldud AI arendusse. Veel enam, tundub, et isegi kõige kaugemale haaravad ja radikaalsemad nägemused AI mõjust sõjale ja sõdimisele ei lähe väga palju lahku 1990. aastate või isegi varasematest ideedest ja nägemustest, kui isegi esimese põlvkonna AI oli alles lapsekingades.

Vanad kontseptsioonid saavad võimalikuks

Idee relvajõududest, mis võitlevad omavahel tihedalt ühendatud üksuste, süsteemide ja platvormide võrgustikuna, on juba ammu tuntud võrgukeskse sõjapidamise nime all. Sellest kontseptsioonist kasvas välja parvlemistaktika, mille puhul sellisest laialt hajutatud võrgustikust sai kiirelt koondada sihtmärkidele surmava tulejõu. Luure- ja seiretehnoloogiate edusammud, täpsuslahingumoon ja kaugmaalöök ning mehitamata lahingutehnika üheskoos aina kasvava arvutusvõimsusega ning sõjaliste juhtimisprotsesside digiteerimisega hakkavad praegu seda nägemust lõpuks realiseerima. Aga tõeliselt ärkab see ellu alles siis, kui AI jõuab igale poole ning pakub inimtunnetusest etemaid organiseerimise, arusaamise ja üle võrgustike informatsiooni jagamise viise, võib-olla isegi võimaldades ülematel leida võimalusi ja tegutsemisviise, millega nad ise ei oskaks välja tulla – üsna samamoodi, nagu AlphaGo töötas välja lähenemisi, mille peale polnud veel kunagi tulnud ükski inimesest mängija.

Tõsiasi, et AI suudab suuri andmehulki kiirelt töödelda ja haarata, kindlustab sõjaliste operatsioonide kolme tähtsat – ja äärmiselt ihaldusväärset – joont, nimelt kiirust, üllatuslikkust ja täpsust. Aeg on igasuguse strateegia kriitiline komponent ja selle kaotamist ei ole võimalik korvata. Mida kiiremini saab kõik andmed lahinguruumist kokku koguda, neid mõista ja nende põhjal tegutseda, seda suuremad on väljavaated hoida initsiatiivi ning lüüa vastane tasakaalust välja ja taganema. Seda võimendaks üllatusmoment, mis luuakse järgides tegevuskursse, mille on välja töötanud kiirelt õppivad AI-algoritmid. Ja AI võimaldatava löögitäpsuse täielik ärakasutamine kõigis operatsioonides aitaks säästa ressursse ning vältida kõrvalkahjusid. Ehkki sedalaadi kiire domineerimine ehk „šokk ja hirm“ (shock and awe), mis tugineb kiiretele manöövritele ning tulejõu tõhusale koondamisele, läheb tagasi Lääne moodsa sõjalise mõtlemise juurteni, pakuvad AI võimaldatava hüperkiire sõjategevuse võimalikud konsekventsid mõtteainet ka tänapäeva militaarmõtlejatele.

Kui niisugused „tapavõrgud“ lõpuks tekivad, seisab kaitse silmitsi hirmuäratava väljavaatega, et ründaja näeb alati kõike ja suudab kõigeni jõuda, ilma et jääks ainsatki kaitstud paika AI võimaldatava ja juhitava täppistule eest. Aga ka kaitse püüab AI-d ära kasutada, et vastast ära petta ning tema kognitsiooni häirida, omaenda kavatsusi ja positsioone varjata ja maskeerida, rikkuda vastase AI algoritmides kasutatavaid andmeid ning viia eksiteele tema AI süsteem ning otsusetegijad. See viib loogilise järelduseni, et sõjas jääb peale see sõjaline jõud, mis saadab nn algoritmide sõjas lahinguväljale paremaid AI algoritme. Veelgi fundamentaalsem tähtsus on siiski andmete kättesaadavusel ja kvaliteedil, sest isegi parimad algoritmid äparduvad, kui neile ei söödeta ette täielikke, täpseid, õigeaegseid ja kõigil operatsioonitasanditel ning -valdades standardiseeritud andmeid. Andmed pole mitte üksnes tsiviilmajanduste uus nafta, vaid ka sõjanduse uus püssirohi.

Sõda tuleb kodule ligemale

Sõjalise jõu „intellektistamine“, kui kasutada Hiina teoreetikute leiutatud mõistet, ei mõjuta mitte ainult relvajõude. Sarnaseid, ehkki siiski üsna eristuvaid radu liikudes mõistavad Vene, Hiina ja Lääne militaarmõtlejad AI-d kui midagi, millega mõjutada vastast tugevamini mitte ainult kineetiliselt, vaid ka mittekineetiliselt. AI toel toimivad sotsiaalmeedia botiarmeed, „süvavõltsingud“ AI loodud kujutiste, videote ja tekstide näol ning elutähtsa infrastruktuuri vastu kasutatavad autonoomsed küberrelvad hakkavad tegema laastamistööd tervete ühiskondade arusaamade ning psüühe kallal juba ammu enne tegeliku sõjalise vaenutegevuse algust, aga ka sõja ajal. Nad saavad tähtsaks kodanike demoraliseerimise, otsustajate segadusseajamise ja eksitamise, nende tegevuse halvamise või vastase kasuks töölepaneku tööriistaks. Seegi ei ole lausa uus mõte, kuivõrd laieneb vanale kujutelmale „süvalahingust“ – sõjategevusest, mis annab löögi sügavale vaenlase võimu südamesse – ja kajastab niisuguseid mõisteid nagu „refleksiivne kontroll“ ja „piiramatu sõjategevus“, mida on välja käinud vastavalt Vene ja Hiina mõtlejad. Kuid AI ajastul pannakse need lähenemised steroidide peale ja võivad osutuda kohutavalt laastavateks, kui neid rakendatakse meie ühiskondade ja riigikordade, aga ka sõjaliste ja diplomaatiliste liitude vastu. Sageli nende sihtmärgid isegi ei taipa, et nad on juba sõjas või kelle vastu nad on sõjas, enne kui algab kineetiline tegevus (kui seda üldse vaja on).

Veelgi kurjakuulutavam on see, et info-, psühholoogiliste ja küberoperatsioonide liit – mida mõnikord kollektiivselt nimetatakse „kognitiivseks sõjategevuseks“ – tervete vastasühiskondade vastu koos ülal kirjeldatud kineetilise hüperkiire sõjategevusega hakkab omandama ühe teise sajanditaguse mõiste, totaalse sõja konnotatsioone. Kõikjale ulatuva AI-ga võimendatult kujuneb sellest samm sõjaspiraalis edasi, võrreldes totaalse sõjaga industriaal- ja informatsiooniajastul. Ei ole ime, et just samal ajal, kui rahvusvahelises süsteemis tõuseb domineerivaks paradigmaks taas  „suurvõimude“ rivaalitsemine, on kiirenemas võidujooks eriti USA ja Hiina vahel saavutamaks edumaad AI tehnoloogias. Ja see on veelgi murettekitavam seetõttu, et selles mänguliigas lõikuvad AI edusammud ühe teise strateegilise dimensiooniga, nimelt tuumavõimuga. Industriaalajastu totaalse sõja riskid ja mõjud kahvatuvad selle kõrval paratamatult.

Siiski ei peaks me unustama veel üht sõjategevuse trendi, mida AI võimendab – nimelt riigisiseseid ja hargmaiseid konflikte, milles mitteriiklikud tegutsejad esitavad väljakutse riigivõimule.  Odavatesse vägivalla- ja mõjutamisinstrumentidesse paigaldatud AI loob uusi vahendeid, millega külvata valu, hirmu ja segadust ning õõnestada valitsuste legitiimsust. Nood, kes lootsid, et 11. septembri järgsete „igavesti kestvate sõdade“ lõputu kaos ja stress asenduvad järk-järgult stabiilsema riikidevahelise rivaalitsemisega, näevad oma lootusi purunemas – ükskõik kas AI selles mängus kaasa lööb või mitte. AI annab rohkem eeliseid mitteriiklikele sõdijatele asümmeetrilistes konfliktides, sest nende vahendid ei muutu mitte üksnes odavamaks, vaid ka järjest nutikamaks ja aina raskemini neutraliseeritavaks, nõudes valitsustelt kulukaid ja inimõiguste ning tsiviilvabaduste perspektiivist tihti kahtlasi tehnoloogilisi ja taktikalisi vastumeetmeid.

Alati on mingi „aga“

Samal ajal peavad paratamatult pettuma nii viimsepäevaprohvetid kui ka optimistlikud visionäärid, kes kujutlevad sõjategevuse teisenemist AI mõjul. Esiteks ja ennekõike kutsub tehnika üksi vaid harva esile radikaalseid nihkeid kogu sõjategevuse raamistikus – seismilisi sündmusi, mida teoreetikud nimetavad „revolutsioonideks sõjanduses“.^[1] Kui näiteks Hiina oma fundamentaalselt teistsuguse väärtussüsteemi ja huvidega ning võib-olla ka väga erineva sõjapidamisviisiga peaks kunagi saama Ameerika Ühendriikide asemel maailma suurimaks sõjaliseks jõuks, siis ei juhtu see mitte AI tõttu, või vähemalt mitte ainult selle tõttu. Säärase nihke sündimiseks peab kokku sattuma veel terve leegion teisi tegureid – millest ainult mõned on tehnoloogilised. Isegi kui Amazon või Google saaksid sõjaväestatud üksusteks, mis suudaksid oma sõjalist võimu kasutada riikidega samaväärselt oma huvide kaitseks kõikjal maailmas, oleks AI vaid üks säärase teisenemise koostisosi.

Muidugi suudab tehnoloogia tõugata tagant mõningaid väiksemaid sõjandusrevolutsioone, mis muudavad sõjategevuse iseloomu, kuid need osutuvad sama raskesti saavutatavaks ja asjade suuremas pildis sama tähtsusetuks, nagu seda on olnud paljud varasemad sõjandusrevolutsioonid. AI levik relvajõududes ei saa olema lihtne. See tugineb tehnoloogiate tohutule hulgale, mis tuleb omavahel õmblusteta ühendada ja laitmatus kooskõlas toimima panna – alates sensoritest läbi side- ja küberjulgeoleku kuni arvutusteni, suurandmete töötluseni ja relvade kohaletoimetamise ja juhtimiseni. Eri andmebaasid tuleb standardiseerida kindlustamaks, et AI suudaks väga erinevatest, üle mitmete talituste, väeliikide või (koalitsioonioperatsioonide puhul) isegi riikide laiali pillatud allikatest pärit andmeid haarata ja nendest õppida. Algoritmide võimekus väheneb, need aeguvad ja muutuvad ebatäpseks – mõnikord väga kiiresti. Inimestel on raskusi tehnoloogia lõimimisega organisatoorsetesse protsessidesse või isegi täieliku usalduse saavutamisega AI algoritmide turvalisuse ja soorituse vastu. Ja seda veel enne, kui me üldse jõuame autonoomsetest robotsüsteemidest koosneva armee lahinguväljal hooldamise logistika üksikasjade juurde. Sõjale iseloomulik hõõrdumine tagab, et kõik see heidab oma varju suurejoonelistele nägemustele AI toel toimuvast teisenemisest.

Ja siin on asja konks: kitsas AI sõja loomust ei muuda. Sõda jääb alati kaootiliseks võitluseks täis hõõrdumist, ebakindlust ja „udu“, kus edu ja nurjumise juures mängib pöördelist rolli juhus. AI ei asenda „napoleonlikku sõjageeniust“ toimetulekul nende sõja loomuse püsiaspektidega, vaid ainult abistab sõjaväelisi ülemaid nende jõupingutustes. Olukord võib muutuda väga kauges tulevikus, kui reaalsuseks saab üldine AI – õppiv ja tundmisvõimeline, suutlik mõistma jõukasutuse mitmesuguseid kontekste ning langetama efektiivseid otsuseid, mis mõnikord ei ole mõistetavad inimestelegi.

Meie oleme hädas juba kujutlusega, et kitsas AI saab võimeliseks – ja et ta seejärel volitatakse – langetama otsuseid „elu ja surma“ üle lahinguväljal, ilma et inimestest operaatoritel oleks isegi võimalik vahele astuda. Üldine AI, mis saab „süsteemide süsteemi“ – õppimis- ja arutlemisprotsesside, mis võivad käia inimestel üle mõistuse – kõikelõimivaks ajuks, manab vaimusilma ette „Terminaatori“ või „Maatriksi“ tüüpi ulmefilmide sarnaseid stsenaariume. See väljavaade ärataks tõelist õudust ja kujutaks endast tõepoolest järgmist revolutsiooni sõjanduses. Nii nagu tuumarelvad tegid külma sõja ajal kaunis mõeldamatuks konventsionaalse sõja ülivõimude vahel ning seadsid strateegilise mõtlemise keskmesse heidutuse, nii muudaks sõjalise üld-AI saabumine fundamentaalselt seda, kuidas me sõjast ja strateegiast mõtleme.

Inglise keelest tõlkinud Triinu Pakk

^[1] Williamson Murray ja McGregor Knoxi järgi on sõjandusrevolutsioonid kõige suuremad teisenemised, mis „vormivad ümber mitte ainult sõjaväelisi organisatsioone, vaid ka ühiskonna ja riigi“. Nad loendavad senises Lääne ajaloos kõigest viis säärast sündmust: nüüdisaegse rahvusriigi loomine (17. sajandil), Prantsuse revolutsioon (18. sajandil), tööstuslik pööre (18. sajandi lõpp ja 19. sajand), Esimene maailmasõda (mis sulandas ühte Prantsuse revolutsiooni ja tööstusliku pöörde pärandi) ning tuumarelvade saabumine (20. sajand). Vt: The Dynamics of Military Revolution, 1300–2050. Toim. W. A. Murray, B. M. W. Knox. Cambridge, 2001, lk 6–7.

Üks tont käib ringi mööda ilma. Mul on selle kohta mõni pilt.

Pilt 1
Juulis avastati Ukrainas, Vinnõtsja linnas 3800 Sony Playstation 4 midagi arvutamas. Alguses arvati, et tegu oli bitcoin’i kaevandusega. Kuid võta näpust, masinad mängisid hoopis automatiseeritult EA FIFA online-versiooni, selleks et mängusisest raha teenida ja sellega kaubelda. Möödunud aastal tõid tehingud tolle rahaga mängutootjale Electronic Arts sisse 1,6 miljardit eurot.

Pilt 2
2021 läheb ajalukku nn NFT (non-fungible tokens, krüptograafilised omandisertifikaadid) turgude esiletõusu aastana. NFT-d on muutunud kiiresti oluliseks investeerimise ja spekuleerimise objektiks, juba kasutatakse sel turul mitmesuguseid keerukaid derivaatide tüüpi finantsinstrumente. Kultuurianalüütiku silm aga märkab, et kõrge hinna saavutavad sellised NFT-pildikesed, mis suhestuvad mõne interneti subkultuuriga ning on seerialised – moodustavad teatud süsteemi põhjal intertekstuaalse võrgustiku. Niisiis klassikalised kultuuridünaamika põhimõtted (nähtavat rütmi loovad ning tugevalt intertekstuaalsed seeriad tõusevad esile) kujundavad ka kõige kaasaegsemat investeerimisvaldkonda.

Pilt 3
Järjest tekib plokiahelapõhiseid videomängumaailmu (Axie Infinity, Decentraland, Loot, Realm), mida tuntakse koondmõiste metaverse all. Neis osalemine on justkui investeering. Sagedasti tuleb selleks osta keskkonna oma krüptovääringut või selle eri elemente, tihti NFT vormis. Seejärel aga saab keskkonnas osalemise eest tasu või kallineb mängija virtuaalvalduse või vääringu väärtus. Mänguraha või -omandit saab vahetada ükspuha mis muu vääringu vastu. Nii pole mängija enam platvormi jaoks andmekogum, mida reklaamiandjale maha müüa, vaid temast saab selle osanik – kelle osalus tõstab kogu keskkonna/raha väärtust ja kes saab sellest tõusust osa. Paljud küsivad praegu, et mis saaks, kui sarnaseid mudeleid õnnestuks välja arendada sotsiaalmeediale. Arendustöö käib mitmel rindel.

Mis on neil piltidel valesti? Või õigesti?

Esmalt tuleks meenutada vana tõdemust, et internetimajandust veab kultuur. Inimeste vajadus tähendusrikka elu järele, kultuuri loodud tähendussüsteemid ja väärtused. See on alati nii olnud, ent plokiahelatel põhinevad DeFi’d (detsentraliseeritud finantsturud) teevad selle erakordse selgusega ilmsiks.

Et raha on (väärtuse) meedium, mis ka loob majandust innoveerivaid ja vedavaid väärtuskogukondi, on väidetud otsapidi juba Aristotelesest saati. Erilise selgusega tegid seda 19. sajandi lõpul institutsionalistliku/evolutsionistliku majandusteaduse eestvedajad (Thorstein B. Veblen, John R. Commons jt), kes sidusid sotsiaalsete institutsioonide sünni kultuuri ja tähendussüsteemidega, samuti kommunikatsioonisüsteemide ja tehnoloogiaga ning näitasid, kuidas igasugune majandusareng neist konstellatsioonidest sõltub. Majandusteadlane Jason Potts on näidanud, kuidas ettevõte kui majanduses domineeriv organisatsioonivorm tekkis elektri leiutamisest ja sellest tulenenud uuest industrialiseerimislainest. Nüüd usub Potts, et plokiahelate võimaldatud uutlaadi organisatsioonid (nn detsentraliseeritud autonoomsed organisatsioonid ehk DAO-d)^[1] võtavad peatselt üle juhtrolli turgude koordineerimisel.

Ka mina ei oska teistmoodi mõelda, kui et tulevikuturge struktureerivad detsentraliseerimistehnoloogiad, uute majandusorganisatsioonide koondumist tingivad ennekõike uued krüptorahad kui meediumid ja väärtus- ning tähendussüsteemid, mida need kannavad. Miks nii? Sest nood tehnoloogiad on praeguseks sedavõrd arenenud, neid võetakse kasutusele nii mitmel pool, et neid enam tagasi tuubi ei topi. Lisaks ollakse mitmes sektoris väga huvitatud suurplatvormide võimu kärpimisest, et asendada platvormid kui vahendajad sarnase funktsiooniga detsentraliseeritud protokollidega, mis annaks rohkem võimu (loe: ehk tõhusamat tasu) nii sisuloojatele kui ka aktiivsetele kasutajatele (nt YouTube’i laadseid katseid on juba mitmeid: View.ly, DTube, Sliver.tv, Bit.Tube, LBRY.com jt). Kogu see töö viib ühel hetkel läbimurdeni.

Miks on aga detsentraliseerimine sisuliselt oluline? Küsimus on majanduspoliitiline ja käib tegelikult selle kohta, kuidas ja kellele väärtust luuakse. Satoshi Nakamoto üks peamisi motivatsioone eelmise majanduskriisi aegu Bitcoini luues oli astuda vastu pankadele kui poolmonopoolsetele institutsioonidele. Eriti häiris Nakamotot pankade võime ühepoolselt ja ad hoc raha juurde luua (sest laenude andmine ilma samaväärsete tagatisteta seda on), selle lisaraha kasutust võimupositsioonilt suunata ning kõigi teiste majandussüsteemis osalejate väärtuspositsioone kõigutada. Kuigi krüptokultuure peetakse üldiselt libertaarlikeks, on prantsuse filosoof Mark Alizart võrrelnud Nakamotot Karl Marxiga, kes pidas samuti monopole kapitalismi peamiseks ja ületamatuks probleemiks.^[2] Kui Marx pani sel põhjusel ette kollektiivse kontrolli tootmisvahendite üle, siis Nakamoto soovis põhimõtteliselt demonopoliseerida ja kollektiviseerida rahaloome. Nüüdisaja üks olulisemaid majandusteadlasi Mariana Mazzucato on sarnaselt kritiseerinud nii panku kui ka platvorme, kes tema sõnutsi ei loo ühiskonnale jõukust lisavat väärtust, vaid võõrandavad oma eelispositsiooni toel teiste loodud väärtust.^[3]

Kapitalismi geneetilise haiguse – et vabad turud viivad lõpuks monopolideni ehk mittevabade turgudeni – uueks lahenduseks ongi detsentraliseerimistehnoloogiad. Kuid ka detsentraliseeritud süsteemid vajavad valitsemismudelit. Plokiahela tehnoloogiad/võrgustikud kasutavad selleks enamasti nn tokenoomika mudeleid, mis määravad, kuidas süsteemid end oma rahasid jaotades valitsevad ning milliseid tegevusi ehk millist väärtusloomet kuidas tasustatakse.

Et plokiahelais on selle tulemusel kogu sisu ja kõik teenused väärtuspositsiooniga, kõige hind on selge, see see toob kaasa omad riskid, lihtsalt öeldes spekuleerimise. Sellega kaasnevat riski tuntakse muus majanduses finantsialiseerumisena – kui ise väärtust mitteloov finantssektor hakkab majanduses domineerima. Finantsialiseerumise muud riskid on fookus lühiajalistel eesmärkidel, samuti ressursside koondumine vaid finantssektorisse, taas kord monopoliseerumine. Nii eksisteerib risk, et detsentraliseerimispüüetest hoolimata jõutakse ka nn veeb 3.0-is lõpuks uute domineerivate jõukeskusteni. Märke olemasolevate krüptoressursside koondumisest on juba praegu.

Ometi saab ette kujutada ka alternatiivseid stsenaariume. Need lähtuvad essee alguses kirjeldatud Vebleni, Commonsi jt ideestikust ehk sellest, kuidas kultuur, kommunikatsioon ja meedia (sh raha kui meedium) loovad kogukondi ja institutsioone, mis omakorda genereerivad uusi teadmisi, innoveerivad, vedades nõnda majandusarengut. Selles kontekstis on krüptorahad olulised, sest need on esimesed väärtusmeediumid, millel on oma läbipaistev mälusüsteem – nii avalikud plokiahelad laiemalt kui ka neile ehitatud smart contract’id (programmeeritud lepingud või nende ahelad) salvestavad kõik tehingud ja need on kõigile näha. Sotsiaalmeedia uurija Lana Swartz tõdeb selle kohta, et kui rahameedium on alati loonud nn omavahel vahetuskaupa tegevaid kogukondi (transactional communities), siis nüüd on rahal salvestatud mälu ja see on kõigile näha. Nn programmeeritud raha hakkab toimima autokommunikatiivselt Juri Lotmani mõistes. See kommunikeerib kogukonna piire ning seda, milliseid väärtusi vahetatakse ehk mida ja kui palju väärtustatakse.

Oluline saab olema ka väärtusloome nähtav kollektiivsus. Õigemini, eraomandi ja ühisomandi kollaps, nende mõistete hägustumine. Sest tüüpiliselt tähendab näiteks DAO-s osalemine nii ühist panustamist kui ka ühiseid võite. Veelgi enam, investeering mõnda konkreetsesse plokiahela võrgustikku (sh selle rahasse) paneb investori tüüpjuhul eluliselt huvituma ka selle võrgustiku kasvust ja tugevnemisest. Eriti nn proof-of-stake võrgustikes on osalejatel selged rollid – olgu plokkide tootjate või nende valideerijatena. Investeeringu vahendusel muututakse justkui võrgustiku avalikeks teenistujateks. Ehk sellistes võrgustikes osaledes luuakse korraga nii avalikku kui ka eraväärtust, need on sama asi.

See tähendab väärtuskogukondade mitmekesistumist tulevikus. Seda eelkõige oma väärtusmeediumide ehk rahade toel. Kellele jalgpallikultuur ja FIFA videomängu maailm, kellele Axie Infinity või teatud teemarõhkudega NFT-de kollektsioneerimise kogukonnad, kellele uued filosoofia-DAO-d, kellele rohetehnoloogiasse investeerimise DAO-d, kellele paremradikaalide DAO-d jne. Küllap saab neid olema musttuhat, paljudel omad DeFi pangad jms finantsinstitutsioonid, tokenoomika jt valitsemistehnikad. Küsimus on aga selles, kuidas hakkavad väärtused ühest võrgustikust teise üle kanduma, kas väärtuskogukondade killustumine võib tähendada ka uusi konfliktiallikaid ja vastandumisi? Märgid ei ole head, nüüdsest sotsiaalmeediast on näha eri rahakogukondade vastastikust halvustamist – Ethereumi fännid halvustavad Cardanot ja vastupidi. See on loomulik, sest ka selles valdkonnas toimivad võrgustikuefektid – ühe võrgustiku atraktiivsuse kasv võib kaasa tuua teise väärtuse languse. Langus lööks aga sellesse investeerinu rahakoti pihta. Sellest tulenevadki praegused nn osaluskesksete krüptovõrgustike sõjad.

Saab näha, kas selliseid vastandumisi leevendavad eri krüptovõrkude vahele rajatavad nn sillad – mis lasevad lihtsamalt väärtusi ja tegevusi ühest võrgustikust teise üle kanda ja osaleda paljudes. Ehk läheb lõpuks ka väärtuskogukondadega nii, nagu on läinud diskursiivsete kogukondadega või identiteetidega – neid võib üksikisikul olla palju. Osaledes paljudes, seatakse need viljakasse dialoogi. Kui läheb nii ja iga subkultuur või väärtuskogukond saab tehnoloogilise võimaluse oma raha luua, siis toimiks raha nagu iga teine tähendussüsteem – nende rohkus vaid rikastab kultuuri, pakkudes tööriistu tähendusliku elu elamiseks. Need ei konkureeri üksteisega, vaid võimaldavad üksteist. Pole ju ka kino ilma teatrita.

Ja sarnaselt tähendussüsteemidega poleks ka väärtuskogukondade puhul alati selge, kust algab era- ja kust ühisomand. Mark Alizart’i arvates ootab meid krüptokommunism. See tont käibki mööda ilma ringi.

^[1] Vt S. Hassan, P. De Filippi, Decentralized Autonomous Organization. Internet Policy Review, 2021, kd 10, nr 2.

^[2] M. Alizart, Cryptocommunism. Cambridge, 2020.

^[3] M. Mazzucato, The Value of Everything: Making and Taking in the Global Economy. Milton Keynes, 2018.

2011. aastal kirjutas tuntud tehnoloog ja investor Marc Andreessen Wall Street Journalis artikli pealkirjaga „Why Software Is Eating the World“. Tarkvara-ringkondades levis ja püsib usk, et tarkvara – programmid ja IT laiemalt – hakkab üha rohkem domineerima n-ö vana majanduse üle. Ettevõtte – ja ehk samuti riigivalitsemise – edu sõltub üha enam sellest, kui head ja arenemisvõimelised on tema tarkvarasüsteemid. Ja lõpuks muutub kõike juhtiv ja optimeeriv tarkvara ainsaks sisuliselt oluliseks osaks majandusest ning miks mitte kogu ühiskonnast.

Selliseks usuks on palju alust. Esiteks, inimeste arv maailmas, nende oskused ja motivatsioon ei kasva just väga kiiresti, ning sellelgi kasvul on ees tugevad piirid. Tarkvara, mis võiks inimesi asendada ja vahel paremgi olla, võib kasvada ja täiustuda piiritult. Tarkvara jaoks ei ole praktiliselt vaja materjale, ta ei reosta keskkonda ja ta ei hävi iseenesest: sisuliselt on ta ainus asi maa peal, mis võib piiritult kasvada.

Tarkvara ei kasva küll ise – teda ehitatakse –, aga see ehitamine on evolutsiooniline ning toimub pideva konkurentsi tingimustes sarnaselt bioloogilise evolutsiooniga. Uued süsteemid arenevad varasematest, edukamaks osutunud põhimõtted ja algoritmid annavad rohkem järglasi. Erinevalt autodest ja majadest saab tarkvara väga lihtsalt paljundada.

Praktiline kogemus osaliselt kinnitab usku: rikkaimad inimesed – nii Eestis kui maailmas laiemalt – on tarkvara-töösturid. Kümnest maailma väärtuslikumast ettevõttest kuus on tarkvaraettevõtted, pluss üks mikroprotsessorite tootja, elektriautode tootja Tesla, Saudi Araabia naftafirma ja investeerimisfirma Berkshire Hathaway.

Paradoksaalselt mõjub selle pildi kõrval makromajanduslik tähelepanek, et alates 1970. aastatest on nii maailmas tervikuna kui ka kõigis suurtes tööstusriikides majanduse kasvutempo pidevalt aeglustunud: teisisõnu, majandus kasvab endiselt, aga mida aeg edasi, seda vähem. Seejuures on langenud ka töötajate produktiivsuse kasv, samas kasvanud tööaeg. Meie töö tulemused ei lähe eriti paremaks, küll aga teeme rohkem tööd.

Tarkvara ehitamise produktiivsuse kasv ei ole siin erand. Tõepoolest, tarkvara on praegu veidi lihtsam ehitada kui kümme, kakskümmend, kolmkümmend aastat tagasi, aga mitte väga palju lihtsam, ja mida aeg edasi, seda väiksemad on edusammud. Iga uus ja äge tehnoloogia toob kaasa oma keerukused ja miinused. Ning lõpuks, nagu tarkvara-arenduse klassikud on täheldanud, on tarkvara loomise keerukus peamiselt sisulist laadi: küsimus pole mitte selles, kuidas kirjutada koodi kiiremini, vaid selles, kuidas reaalseid vajadusi, lahendusvõimalusi ja algoritme mõista või välja mõelda. See on loominguline tegevus, milles tehnoloogia suudab meid üpris vähe aidata.

Inimeste arv, kes tarkvara kirjutavad, küll kasvab, aga mitte väga kiiresti, siingi tulevad selged piirid ette. Enamiku inimeste jaoks on algoritmiline ja n-ö diskreetne/digitaalne mõtlemine üpris võõras ja ebaloomulik: tarkvara arendamine on nauditav ja  produktiivne tegevus suhteliselt väikese osa inimeste jaoks, ning see protsent ei paista kasvavat.

Äri- ja tootmisprotsessid, mida on tarkvara abil lihtne ja kasulik automatiseerida, on enamasti juba automatiseeritud. Kergelt kättesaadavaid suuri efekte jääb üha vähem järele: edasine automatiseerimine on aina keerulisem ja nõuab tihtipeale täiendavalt suuri muutusi protsessides, organisatsioonides ja inimkäitumises. Tüüpnäiteks sobib Eesti sotsiaalministeeriumi tarkvarasüsteem SKAIS 2, mis on viimastel aastatel neelanud kümneid ja kümneid miljoneid, aga ei saa kunagi valmis: võimalik, et varem ettekujutatud vormis ei saagi teda valmis ehitada, ning jääb väga ebaselgeks, kas tehtud kulutused tasuvad ennast ametnike tööjõu loodetud kokkuhoiu pealt kunagi ära.

Iga uue eduka tehnoloogia efektiivsus majanduses käib enamasti nn S-kõvera järgi: esialgse skepsise ning aeglase kasvu järel tuleb entusiasm ja kiire kasv, mis lõpuks omakorda pidurdub, ja seejärel on areng lihtsalt väga aeglane. Tõsiseks edasiminekuks on vaja uusi läbimurdelisi tehnoloogiaid, mida ei ilmu just eriti tihti.

Tarkvaratööstuse põhilootus uueks paradigmaks on tehisintellekti-tehnoloogiatel. Praegu olemasolev tehisintellekt ei tähista mitte mõistust – ka mitte kärbse tasemel –, vaid võimet statistika, automaatse õppimise, otsingualgoritmide ja sümbolsüsteemide sümbioosi abil ehitada väga keerulist tarkvara senisest palju kiiremini. Muuhulgas tähendab see tihtipeale, et ilma tehisintellekti-tehnoloogiateta oleks mitmeid keerulisi asju – näiteks isesõitvat autot või inimnägude äratundmise süsteemi – praktikas võimatu programmeerida, sest töömaht ja ajakulu oleks astronoomiline ning reaalsus muutub kiiremini, kui keegi jõuaks neid süsteeme käsitsi ehitada.

Needsamad tehisintellekti-tehnoloogiad on aga ise sellesama S-kõvera ohvrid: esimesed efektsed edusammud tulid kiiresti, seejärel läks kõik üha raskemaks ning uued edusammud nõuavad üha rohkem tööd. Praeguste tehisintellektisüsteemide võimekus on väga kaugel sellest, et suuta teha robotit, mis viiks mustad nõud laualt nõudepesumasinasse. Tegelikud tööstusrobotid ei mõtle, vaid täidavad täpselt ettekirjutatud programmi. Tüüpilise ametniku töö automatiseerimiseks ei ole nähtavas tulevikus ühtegi reaalset ideed.

Kui veel viis aastat tagasi oli levinud usk, et aastal 2021 on isesõitvad autod tänavatel normaalsus, siis nüüd on prognoosid nende massiliseks kasutuselevõtuks nihkunud mitmekümne aasta taha. Tundub tõenäoline, et tehisintellekti areng millalgi meie maailma tundmatuseni muudab, aga see ei juhtu hoopiski mitte paarikümne aasta perspektiivis ja tõenäoliselt ka mitte äkiliselt. Edusammud on olemas, aga kaugeltki mitte sellises ulmefilmi-mastaabis, nagu populaarmeedia või marketingitegelased püüavad kujutada.

Analoogiline pilt ilmneb tehisintellektindusega kaudselt seotud ajuteaduses: väga vähe on teada sellest, kuidas inimaju või ka lihtsamate loomade närvivõrk sisuliselt töötab, ning aju-uurijad üldiselt ei usu, et paarkümmend aastat võiks siin mingit murrangut tuua. Reaalsus on lihtsalt uskumatult keeruline, ning mida rohkem me teada saame, seda keerulisem ta paistab.

See kõik ei tähenda, nagu tarkvara juba praegu maailma ei sööks. Sööb, aga mitte üldise efektiivsuse kiire kasvu kaudu. Pigem on olemasolevad IT-tehnoloogiad aidanud suuri valdkondi tsentraliseerida. Parem kommunikatsioon – kasvõi mobiiltelefonide, chat’i-sõnumite ja Facebookist paistvate õnne ja edukuse sümbolite näol – aitab meid kõiki rohkem tööle panna. Mõeldes infotehnoloogia arengule, peavadki inimesed tüüpiliselt silmas mobiiltelefone, videokoosolekuid, Facebooki ja Google’it.

Tarkvarasüsteemid võimaldavad tsentraalselt korraldada Amazoni-laadseid hiidettevõtteid ja kohalikku taksondust. Isegi parema keskjuhtimise, kommunikatsiooni ja lihtprotsesside automatiseerimise mõõdukas mõju paistab toovat kaasa suurema tsentraliseerimise. Väikesed ja keskmised ettevõtted surutakse välja domineerivate suurettevõtete poolt ning tavapärane majanduskonkurents kipub seepeale vähenema, mis omakorda surub palgad alla. Google ja Facebook domineerivad reklaamiturul ning aitavad kaasa meedia ja infojagamise tsentraliseerimisele.

Tehisintellekti-tehnoloogiad omakorda eeldavad suurte andmekoguste pidevat kokkukorjamist: kuidas autojuht uuele olukorrale reageerib, mis lingile otsingutulemustes vajutatakse ja millist postitust enam jagatakse. Valdkonnas domineeriv ettevõte on taoliste andmete kogumises praktiliselt monopolisti seisundis ning needsamad ainult talle kättesaadavad andmed aitavad tal oma positsiooni hoida ja tugevdada.

Tsentraliseerimine toob kaasa vastumõjud. Suurettevõtted ise on struktureeritud detsentraliseeritud üksusteks ning Facebook aitab sarnaseid vaateid kandvatel inimestel organiseeruda. Samas ilmuvad sellistes gruppides domineerivad arvamusliidrid, gruppe ja üksusi saab paremini suunata. Amazon kontrollib oma keskkonnas tegutsevate müüjate hindu ning otsustab, kes võib müüa ja kes mitte.

Varanduslik ja sotsiaalne ebavõrdsus seetõttu süveneb. Mure Suure Venna ülemvõimu pärast – nii ettevõtete kui ka uusi kontrolli- ja jälgimisvõimekusi omandavate riigistruktuuride poolt – on kohati ülepaisutatud, aga mitte põhjendamatu. Ebavõrdsus, majanduskasvu aeglustumine ja efektiivsemad kontrolli- ja survemehhanismid toovad reaktsioonina kaasa ennustamatuid arenguid ühiskonnas laiemalt.

Tarkvara areng, nii tema pidevas kasvus kui ka selle arengu suhtelises aegluses ja piiratuses, on orgaanilise evolutsioonilise protsessina paratamatu ja toob pikas perspektiivis kaasa kardinaalseid muutusi majanduses, ühiskonnas ja inimeseks olemises. Lähikümnenditel võiks aga eeldada pigem väiksemaid tõhustamis-efekte koos tsentraliseerimise tugevneva survega. Siit tegelikult oluline küsimus: kuidas see surve ilma suuremate jamadeta üle elada?

 

Tulevikutehnoloogiatest rääkides tuleb silmas pidada paari põhimõtet. Esiteks kiputakse tehnoloogia lühiajalist mõju alati ülehindama ja pikaajalist alahindama.^[1] Teiseks on tehnoloogia kasutuselevõtu kiirusel Gaussi kõverat meenutav seos selle arenguga.^[2] See tähendab, et kiire kasvu faasis on väga palju just lühiajalise mõju ülehindamist ning kui uut tehnoloogiat piisavalt tundma õpitakse, järgneb kainestumise faas, kus areng aeglustub ning tehnoloogia võetakse laialt kasutusse – spekulatsioonidega on lõpp. Tulevikutehnoloogiatest fantaseerides keskendume enamasti kiire kasvu algusfaasis olevatele innovatsioonidele ja enamjaolt paneme sellega korralikult puusse. Arhitektina olen mina aga huvitatud just küpsusfaasis olevatest tehnoloogiatest. Viimase kolme-kümne aasta jooksul on arhitektuuris sellesse faasi jõudnud digitaalne arhitektuur. See ei tähenda mitte „Simsi“ virtuaalseid maju, vaid arhitektuuri, mille kavandamine ja tootmine põhineb digitaalsetel tööriistadel.

Digitaalse arhitektuuri kasvukõvera algul oli valdavaks filosoofiline spekulatsioon. Arvutianimatsioon võimaldas muuta aegruumi seosed virtuaalses mõttes käegakatsutavaks ja tekkis mõte, et digitaalne arhitektuur on jätkuva variatsiooni ja kõverjate vormide loomise kunst. Arvutid, õigemini arhitektid, kes arvuteid kasutada mõistsid, suutsid luua üha keerukamaid konstruktsioone. Neis võis näha teatavat seost baroksete vormidega, aga ka 17. sajandi arengutega filosoofias ja matemaatikas – 1990. aastate alguses kirjutas üks arhitektide seas mõjukamaid filosoofe, Gilles Deleuze, kurrutamisest ja G. W. Leibnizi monaadidest ja infinitesimaalkõveratest,^[3] mis varajaste digitaalarhitektide ideedega hästi kokku sobis.

Üha keerukamaid vorme oli muidugi aina keerukam ehitada, enamasti selleni ei jõutudki. Pärast dotcom-mulli lõhkemist millenniumivahetusel enam paljastest lubadustest ja virtuaalmaastikest ei piisanud. Esimene areng ses osas oli kasvava arvutusvõimsuse ja skriptimise kasutuselevõtt – oluliseks muutus peale digitaalsete kõverate joonistamise ka oskus arvutile loogiliselt kirjeldada, kuidas arvutuslikust väänikust saaksid tehases toodetavad ehitusdetailid, et neid siis automaatselt genereerida. Kahetuhandendate algul oli moekas rääkida sellest, kui rafineeritud on algoritmid, mis n-ö nupulevajutusega joonistavad tuhandeid unikaalseid tootmisjooniseid. Tegu on muidugi paraja logistilise košmaariga – keegi peab suutma kõigil neil toodetud tükkidel järge pidada ja nad omavahel õigesti kokku sobitada.

Järgmist murrangut võib täheldada pärast 2008. aasta kinnisvarakrahhi. Ülikoolide arhitektuuriinstituudid hakkasid endale üksteise võidu soetama industriaalroboteid – suurt tähelepanu pöörati tootmise arendamisele, just arhitektuursetest ambitsioonidest lähtuvalt. Endiselt usuti, et lõputu variatsiooni võimalus ja masskohandamine on peagi saavutatav. Arhitektuuris arenes kiirelt uus popp nähtus nimega „uurimispaviljon“, mis on siiani hea võimalus demonstreerida teadusasutustes arendatud uusi ehitusmeetodeid. Tallinna arhitektuuribiennaalil on alates 2015. aastast installatsiooniprogramm, mis just sellist tegevust toetab. Iga kahe aasta tagant kandideerib Eesti Arhitektuurimuuseumi esisele platsile uut taiest looma sadu arhitekte üle maailma. Järjekorras juba neljas peaks valmima järgmiseks septembriks.

Just nendesamade paviljonide massiline tootmine on pannud paljud kulmu kergitama – et kuhu siis edasi? Kas demonstreeritud meetodeid on võimalik skaleerida? Millal me hakkame kortermaju 3D-printima? Süsinikkiust punuma? Kuidas neisse integreerida tehnosüsteeme? Paviljoniarhitektuur sai esimese hoo sisse tegelikult juba inglise parkides, kus need olid kaugete maade traditsioonilise arhitektuuri jäljendused – kurioosumite kollektsioonid. Modernistide silmis võimaldas paviljoni ehitamine luua aga füüsilist manifesti, nägemust uuest arhitektuurist, mis tänaseks on meie linnasüdamed vallutanud. Sarnaseid tendentse – kurioosumitest manifestideks – on võimalik täheldada tänapäevases paviljoniarhitektuuris. Näiteid ei pea kaugelt otsima. 2017. aasta Tallinna arhitektuuribiennaali installatsiooniprogrammi raames Gilles Retsini loodud installatsioon oli väidetavalt üks tükk tulevikuhoonest, lubades skaleeritavust ja tõsiseltvõetavust. Möödunud aasta lõpus lõi Eesti Kunstiakadeemia algoritmilise puitarhitektuuri uurimisrühm koostöös liimpuidu tootja ja töötleja Arcwoodiga tootmisjääkidest bussipeatuse, mis on samuti näide meetodist ja ruumilistest kvaliteetidest – jäägivabast puitarhitektuurist –, kuid mitte lõplik toode. Viimasel ajal on populaarsust kogunud ka näiteks tampsavikatsetused, mis viitavad loodusliku materjali tagasitulekule. Ühte sellist võib näha kasvõi EKKM-i hoovil.^[4]

Koostöö tööstusega on muutunud vältimatuks. Aeg on arhitektuuriinstituutide robotilaboritest välja murda ja tootmisega tihedamalt koostööd arendada. Ka tehastest pole areng kõrvale jäänud. Vaiksem, aga pidev digiteerimine on toimunud ka seal. Eurotoetuste toel on ka Eesti puidutöötlejad varustanud ennast nüüdisaegseima raaljuhitud tootmistehnoloogiaga. Ehk siis revolutsiooniline digitehnoloogia ongi jõudnud massidesse. Oleme jõudnud tootmistehnoloogia arengus küpsuse ja aeglase kasvu faasi, kus spekulatsioonideks liiga palju ruumi justkui ei ole. Kuid just siin läheb asi põnevaks.

Nüüd, kui tulevik on käes, mis siis päriselt juhtuma hakkab? Ühtlasi on meil ligi hiilimas järjekordne globaalne kriis – ületarbimisest ja kliimasoojendamisest tulenev ökokatastroof. Seekord, kui pandeemia kõrvale jätta, vähem otseselt tunnetatav, aga kordades suurema mõjuga kui kõik eelmised. Selles olukorras võib muidugi küsida, kas üldse peaks enam midagi ehitama. Kahjuks aga pääsu sellest ei paista olevat, vähemasti renoveerimisest mitte – arvesse võttes, et amortiseerunud ja muidu kehva energiatõhususega hooned on peamisi energiakulutajaid.^[5] Mis saab arhitektuurist sellises kriisiolukorras? Kas peaks taanduma inseneeria ees ja tunnistama läbikukkumist? Tahaksin siinkohal välja tuua kaks sarnast olukorda, kus ehitamise kunst justkui pidi alla vanduma teadusliku ja tehnoloogilise ratsionaalsuse ees.

18. sajandi lõpul hakkas Jean-Nicolas-Louis Durand Prantsusmaal inseneridele arhitektuuri õpetama uue meetodi järgi. Valgustusajastu ratsionaalses vaimus kasutas ta selleks analüütilist meetodit, jaotades arhitektuuri elementideks teaduslikus tähenduses – produktiivseteks algosakesteks. Ta loob diskreetse kompositsiooni meetodi, kasutades selleks korrapärast teljestikku ehk rastrit ja standardiseeritud arhitektuurseid elemente.^[6] Rohkem kui sajand hiljem, vastuseks Teise maailmasõja järgsele elamispinna puudusele, loovad arhitektid juba standardiseeritud masstoodetavaid elemente ja nendest koosnevaid ehitussüsteeme. General Panel System, mille töötas välja Konrad Wachsmann koos Walter Gropiusega 1940. aastatel,^[7] oli üks lähedasemaid süsteeme arhitektuuri tehnilises mõttes digiteerimisele – loendatavateks elementideks muutmisele. Wachsmann pööras nimelt suurt tähelepanu ühendussõlmele, mis võimaldaks luua perfektselt sümmeetrilist ja universaalset süsteemi ning muudaks hooneplaani samalaadseks ruudustikuks nagu Durandil.

Teraskonstruktsioonide masstootmine tehases võimaldas unistada sellise universaalse süsteemi lõputust ruumilisest jätkuvusest. Yona Friedman ja tema mõttekaaslased kavandasid utoopilisi ruumilisi linnu.^[8] Üks vähem tuntud, kuid huvitavamaid arhitekte sellest kambast on Eckhard Schulze-Fielitz, kes kirjeldab ruumilise linna konstruktsiooni kui moodulitest koosnevat metamaterjali, mis sotsiaalse tegevuse käigus iseorganiseeruvalt muundub ja kasvab.^[9] Ülim standardiseeritus niiviisi mõtestatuna hoopiski suurendab vabadust luua ruumi, mitte ei piira seda. Mõelgem kasvõi digitaalse ekraani korrapäraselt paigutatud pikslitele, mis võimaldavad kuvada suvalist pilti.

Tänapäeva tehased suudavad masstoota palju keerulisemaid detaile. Arenenud on ka materjalid. Praeguseks pole enam eriti kahtlust, et arhitektuuri lähitulevik on suuresti seotud tehastoodetud puit-elementidega. Nüüdne inseneeritud puit – mitmesugused liimpuidutüübid – on keskkonnasäästlik ja turvaline ehitusmaterjal. Kuid on selge, et uus materjal nõuab uusi ehitusmeetodeid. Kaasaegne puitarhitektuur ei ole võrreldav traditsiooniliste puumajadega ega ka kivist või betoonist ehitamisega. Ehitised peavad tänapäeval olema keskkonnasäästlikud, õhu- ja helikindlad, turvalised ja tervislikud. Puidu omadused erinevad aga totaalselt betooni või terase omadest. Arhitektil tekib siin põnev mõttekoht: milline võiks olla nüüdisaegne puitarhitektuur? Selle teemaga tegeleb ka EKA arhitektuuri teaduskonna uusim teadusprojekt – sLender. Nn Lenderi tüüpi kortermajad on Tallinnale ainuomased. EKA-s püüamegi välja selgitada, milline võiks tänapäeval olla sama populaarne puidust kortermaja. Esimest sellesuunalist ideed võib näha arhitektuuripraksise PART maketina arhitektuurimuuseumi näitusel „Majad, mida me vajame“.^[10]

Mis on need kriteeriumid, mida sLender-tüüpi kortermaja peaks täitma? Kasutusele tuleb võtta taastuvad ja looduslikud ehitusmaterjalid, miks mitte lisaks puidule ka hein, savi või lubi. Hooned peavad olema paindlikud – eri keskkondadega, aga ka ajas muutuvate kasutusviisidega kohanduvad. Selleks et eelmainitud kvaliteete saavutada, tuleb teha tihedat koostööd eri alade spetsialistide vahel – ka seda võimaldavad digitaalsed platvormid tänapäeval teha palju vahetumalt kui seni. Kui aga rääkida just arhitektuursetest kvaliteetidest, mis niisugust uut puitehitust võiksid iseloomustada, siis on üheks selliseks kindlasti konstruktsiooni ja struktuuri ausus – tehastoodetud elementide, näiteks puidust seinapaneelide, eksponeerimine. Samuti materjali ausus – naturaalsed materjalid, mida on kasutatud parajas koguses, rakendades nende parimaid omadusi. Ja viimaks eelnevast tulenevalt – selge eristatavus, omanäolisus. Need kolm omadust aga on samad, millega viiekümnendatel iseloomustas Reyner Banham Inglismaal alguse saanud uut brutalismi.^[11] Kui arvesse võtta tänapäeva postdigitaalse maailma läbiimmutatust arvutuslikust tehnoloogiast, võiks seda nüüd materjalist lähtuvalt nimetada arvutuslikuks puitbrutalismiks.

Digitehnoloogiatega oleme arhitektuuris jõudnud filosoofilisest spekulatsioonist ja diletantlikust eksperimenteerimisest robotiseeritud tehastootmise ja rafineeritud algoritmilise projekteerimiseni. Tehnoloogiaga on meil hästi, küsimus on praegu selles, mida suudame sellega peale hakata – vaja on teha rakendusuuringuid. Nagu Tarmo Soomere on tõdenud, tuleb järgmine teaduslik revolutsioon tõenäoliselt sotsiaalteadustes.^[12] Sama usku kannab ka uue Bauhausi liikumine, mis hiljuti Euroopa komisjoni tasandil ellu kutsuti ning kus esikohale seatakse sotsiaalia ja humanitaaria, et pakkuda välja uusi eetilisi ja esteetilisi elamise viise.^[13] Võiks william-gibsonlikult öelda, et tulevik on juba kohal, see ei ole lihtsalt ühtlaselt jaotunud – tuleb tükid kokku koguda ja loominguliselt tervikuks kujundada.

^[1] Amara’s Law. PCMag Encyclopedia, https://bit.ly/3ljCC1s.

^[2] Technology Adoption Life Cycle. Wikipedia.org.

^[3] G. Deleuze, The Fold: Leibniz and the Baroque. Tlk T. Conley. London, 1993.

^[4] PÖÖRA! on Eesti Arhitektide Liidu 100 aasta juubeli programmi kuuluv linnakunstifestival. Laura Linsi ja Roland Reemaa installatsioon „Lummavad kohtingud“ on EKKM-i hoovi ja Kultuurikilomeetri vahel avatud 29.09.–08.11.2021. Vt https://bit.ly/2YuxRcc.

^[5] Vt https://bit.ly/3iJF53n.

^[6] A. Picon, From „Poetry of Art“ to Method: The Theory of Jean-Nicolas-Louis Durand. Rmt-s: J.-N.-L. Durand, Précis of the Lectures on Architecture with Graphic Portion of the Lectures on Architecture. Tlk D. Pritt. Los Angeles, 2000, lk 1–68.

^[7] A. Imperale, An American Wartime Dream: The Packaged House System of Konrad Wachsmann and Walter Gropius. Rmt-s: Proceedings of the 2012 ACSA Fall Conference, OFFSITE: Theory and Practice of Architectural Production. Philadelphia (PA), 2012, lk 39–43.

^[8] T. Vardouli, The Emergence of Participatory Techno-Utopias: GEAM, GIAP and Yona Friedman. 19.09.2011. https://bit.ly/3DnwRpG.

^[9] E. Schulze-Fielitz, Die Raumstadt. Rmt-s: Programme und Manifeste zur Architektur des 20. Jahrhunderts. Toim. U. Conrads. Berliin; Basel, 1960, lk 168–169.

^[10]2 Näitus „Majad, mida me vajame“ on Eesti Arhitektuurimuuseumis avatud 21. novembrini 2021. Vt https://bit.ly/3iHTxsE.

^[11] R. Banham, The New Brutalism. Architectural Review, 09.12.1955, lk 355–370.

^[12] Tarmo Soomere: Järgmine revolutsioon tuleb sotsiaalteadustes. Vikerraadio.err.ee, 20.09.2021.

^[13] Kaunimate, kestlikumate ja kaasavamate koos elamise viiside kujundamine. Euroopa Komisjon.  https://bit.ly/3BA6k7O.