Tehisarul puudub loovus, aga tal on fantastiline jäljendamis- ja üldistusvõime. Tema abil saab luua virtuaalse mina, tal on perspektiivi personaliseeritud õppes, sest ta teab, mida inimene on omandanud, mida mitte.

Professor Gert Jervan on TalTechi IT-teaduskonna dekaan. Tema töösuunad on arvutisüsteemide usaldusväärsus ja töökindlus ning biomeditsiinitehnika. Tema alma mater on Linköpingi ülikool, kus ta 2005. aastal kaitses doktorikraadi digitaalsüsteemide vallas. Ta on mh kirjutanud teadustöö tarkadest töörõivastest. Gert Jervan on ka varase faasi süvatehnoloogia idufirmade mentor.

Professor Jervan, kuidas suudab tehisintellekt luua nii realistlikke pilte päriselt eksisteerivast inimesest mitte foto, vaid paarirealise sõnalise kirjelduse järgi?

Toon näiteks pildid Simpsonitest või Minionidest (Käsilased), mille loomisele on eelnenud põhjalik seletus tehisarule (TI), mis need sellised on. Nii teeb näiteks Midjourney, tehisintellektipõhine pildiloomeprogramm, üks varaseid tulijaid. Ta on õppinud vabalt kättesaadava materjali pealt ja suudab produtseerida sarnaseid asju. 

Lihtsam, kui jäljendatavast inimesest on kas või paar fotot või häälenäide. Näiteks võlts-Zelenski ilmus juba sõja teisel päeval ekraanile.

Kui tehisintellektil on piisavalt materjali, mille pealt õppida, siis suudab ta luua haruldaselt tõetruid jäljendeid. Näiteks, kui talle öeldakse, et ta genereeriks kollase nahavärviga multifilmitegelaste perekonna (Simpsonid), suudab ta seda teha. Ta on näinud palju multifilmitegelasi ja tal on teadmine. Ühesõnaga, mida ta kõige rohkem näeb, selle ta võtab tõenäoliselt kasutusele. 

Ta on näinud Minioni-taolisi kollaseid tegelasi ja suure tõenäosusega ta sellise ka õige päringu peale joonistab. Seepärast peabki meeles pidama, et tehisarul ei ole loovust, aga on fantastiline jäljendamis- ja üldistusvõime.

Kujutan ette, et tal võib olla väga paljudest nägudest mingi andmebaas ja siis ta genereerib midagi nende põhjal, aga täiesti uut.

Ei. Täiesti uut ta luua ei suuda. Aga õppimise protsessis saab tehisaru väga palju informatsiooni. Seda üldistades ja töödeldes luuaksegi midagi varem nägematut. Juba 2024. aasta kevadel suutis Sora (OpenAI) esimene prototüüp luua ülimalt tõetruusid lühivideoid (mõned minutid) vaid tekstilise kirjelduse pealt. Mitte ühtegi pilti ette ei antud, tehisintellekt oli lihtsalt õppinud paljudest nähtud nägudest. 2023. aastal toimus lausa Ameerika Filminäitlejate Gildi streik, kus näitlejate organisatsioon nõudis kaitset tehisintellekti eest – garantiisid, et näitlejate asemel ei kasutataks tehisintellekti ja arvutigraafika abil loodud nägusid ja hääli. Nii et see on väga suur teema.

Te olete kindlasti kursis ka copywrite’i probleemidega. Oletame, et siin on Schwarzeneggeri pilt, mida on teinud tehisintellekt. Aga kui Hollywoodis keegi arvab, et see on hoopis võetud mingist filmist, kuidas pooled siis edasi käituvad? Kas TI suudaks selle kohtuprotsessi võita?

On tulnud ette diskussioone ja kohtuvaidlusi. New York Times kaebas OpenAI kohtusse, sellepärast et OpenAI kasutas nende arhiivi. Võib-olla juba täna on näiteks võimalik öelda chat’ile, et ta genereeriks artikli, mis on kirjutatud New York Timesi stiilis. Seda, mida ta õppimisprotsessis näinud on, teeb ta järele. (New York Times ja veel üks väiksem ajaleht võitsid märtsis vastast föderaalkohtus, kes tunnistas, et OpenAI-l pole õigust kasutada autoriõigustega materjali tasu maksmata. OpenAI lubas kohtule tõestada, et ChatGPT polevat dokumentide väljajagamise süsteem, vaid suur keelemudel.)

Kas OpenAI analüüsib kogu informatsiooni, mida internet sisaldab, kas ta vaatab kõiki pilte või on tal algoritm selle kohta, mida vaatab?

Õppimise käigus töötlevad keelemudelid läbi hiiglasuure koguse informatsiooni. GPT 4.0 mudeli treenimisel „loeti“ läbi sisuliselt kogu vabalt kättesaadav internet. Samuti ostetakse ligipääse suletud andmeruumidele, mille hulka kuuluvad ajalehtede arhiivid, videokogud ja palju muud. Nii et neile kättesaadav andmehulk on kindlasti suurem kui Google’i tavaotsingumootoril.

Kas kõik võib jõuda selleni, et kui ma ei viitsi mingil päeval inimesega kokku saada, siis saadan TI enda asemel?

Jah, sellised agendid saavad autonoomselt toimetada. Väga palju on näiteks juttu avataridest. Tehisintellekti abil saab luua virtuaalse mina, Teamsi koosolekul ei istu mitte sina, vaid sinu avatar. Otsuste langetamises on agendid juba piisavalt head, samas mitte ideaalsed. Aga just selles suunas liigub näiteks klienditeenindus. Hinnatakse, et lähima kuue kuni kaheteist kuu jooksul jõuame tehisintellektiga niivõrd kaugele, et see hakkab asendama kõnekeskusi. 

Aasia regiooni tööturul tulevad kolossaalsed muutused, kaovad miljonid töökohad. Tehisintellekt võtab selle kõik üle. Ja et teha suhtlemine sulle meeldivamaks, saab avataride kaasabil luua just selliseid klienditeenindaja profiile, mis vastavale kliendigrupile kõige paremini sobivad.

Kas TI-d on võimalik kasutada keele õppimiseks?

TI on ära peidetud keeleõppeäppidesse. Ta õpib ära, kuidas inimene edeneb, kus on inimesel puudujäägid, ja vastavalt sellele hakkab just selliseid materjale rohkem ette söötma. Personaliseeritud õppes on TI-l väga palju perspektiivi, kuna ta on teadlik, mida inimene on omandanud, mida mitte. 

Meie tavapärases tüüpõppes õpivad kõik täpselt ühe ja sama joone järgi. TI teeb nii, et üks õpib sedapidi, teine teistpidi, aga lõpuks jõuavad kõik ühte punkti välja. 

Võtame näiteks lahenduse, mida testiti kaks aastat tagasi Ühendkuningriigis. Suulisel eksamil kuulasid tudengit õppejõud ja TI. TI-le olid ette antud õpiväljundid, aga õppejõud kuulas tudengit ja arvas, et kõik on hästi, tudeng teab, siin on viis.

TI ei olnud nõus ja ütles, et on üks õpiväljund, millest tudeng midagi ei rääkinud. Õppejõud läks tagasi, kuulas tudengi uuesti üle, salvestas tema juttu ja nentis sama. 

Õppe sisse peab jääma inimese valideerimise protsess, aga tehisintellekt on algoritmiline. Ta on ikkagi arvutisüsteem. Õpetajale jääb tema kreatiivsus, näiteks õpetaja võib arvata: okei, õpilane rääkis väga palju ühest teemast, võib-olla üritas oma teadmiste puudust maskeerida, ma küsin sealt kõrvalt midagi. Seda ei tarvitse tehisintellekt teha.

Kas tehisintellekti eelkäijateks olid seitsmekümnendate aastate maleprogrammid?

Tehisintellekti ajalugu läheb tagasi viiekümnendatesse. Seitsmekümnendatel oli selline kontseptsioon nagu ekspertsüsteemid, masinõpet võiksime hakata vaatama alates kaheksakümnendatest. Garri Kasparov mängis 1997. aastal malet programmiga, mis oligi tehisintellekt. Tol ajal olid tehisintellekti varajased rakendused, aga need veel lendu ei läinud, sest arvutid polnud piisavalt võimekad. Polnud veel võimalust küllaldaselt andmeid koguda, talletada ja läbi arvutada. 

Suur andmeplahvatus tänasel päeval on sellest, et meil on suured arvutuskeskused. Meil on meeletud andmemassiivid ja võime neid salvestada ja liigutada maailma ühest punktist teise. Tehisintellekti algoritmid ja mudelid, nagu näiteks närvivõrgud, pärinevad üheksakümnendatest.

Kas asjaolu, et õpilased pöörduvad nõu ja abi saamiseks pidevalt tehisintellekti poole, teeb meid rumalamateks järgneva kahe põlvkonna jooksul?

Kanadas tehti huvitav uuring. Teadlased vaatasid kahte kolleegide gruppi, kõik teadlased, kõik kriitilise mõtlemisega. Ühed kasutasid tehisintellekti, teised ei kasutanud. Tehisintellekti kasutajate kriitiline mõtlemine hakkas väga ruttu vähenema. Varem olid nad olnud allikakriitilised, aga tehisintellekti tegevus hakkas seda üles kaaluma. Tehtigi järeldus, et tehisintellekti töövahendid on lihtsalt käes, ilma et teadvustaksime endale, et kõik ei ole ideaalne. 

Kui TI-d kriitilise mõtlemiseta kasutada, teeb see inimesed kiiresti väga laisaks. Aga samasuguseid asju oleme näinud varemgi. Näiteks mobiiltelefonide ilmumisega. Inimesed on telefonidega nii harjunud, et ei oska õigetpidi paberkaartigi käes hoida.

Ütlesite, et kõnekeskustes on palju suhtlejaid. Mida nad kõik tegema hakkavad, kui TI neid asendab?

Tuleb juurde ameteid, mida me ei oska praegu ette kujutada. Näiteks Eesti riigil on kolossaalne hulk andmeid, aga kui laseksime sinna praegu tehisintellekti peale, oleks tagajärjeks üpris suur kaos. Sellepärast et need andmed ei ole korrastatud. Nad ei ole ühe põhimõtte järgi, vaid on eri andmekogudes erinevate loogikate järgi kogutud. 

Tuleb tööd teha mitte selleks, et inimestele vastust anda, vaid et tehisintellekt saaks inimestele vastust anda. Need andmed tuleks korrastada ja valideerida. Tekib vajadus andmete töötlemise ja korrastamise järele. Niisuguseid ametikohti hakkab tekkima suures koguses. 

Laomeeste töö muutub. Seni kontrollis tema laoseisu, nüüd teeb seda TI. Eestis ilmusid esimesed täisautomatiseeritud robotlaod kümme-viisteist aastat tagasi. 

Transpordifirmad kurdavad, et neil ei ole autojuhte. Laomehed õpivad ümber autojuhtideks, hakkavad rekaga sõitma. Ka vanadekodud ei jää personalita, sest inimlikku hoolitsust tehisintellekt ei asenda.

Kas prognoosite ka tehisintellekti puhul individualiseerumist, et ta omandab järjest enam inimese psühholoogia, tehisintellektist saavad eri isiksused?

See on nüüd siis AGI ehk artificial general intelligence. Alguses arvati, et individualiseerumine on ikka veel kaugel, siis tõmmati piir umbes 2030. aasta peale. Nüüd räägitakse juba aastatest 2026–2027. Ehk see on siis inimesest võimekam tehisintellekt, mis tuleb.

Aga kui sul on juba praegu ChatGPT-s isiklik konto, siis tema ju õpib sinu pealt. Ja päeva lõpuks on ta sulle nagu isiklik TI, kuna on saanud kogu selle info, mille oled talle andnud – kõik need tekstid, mis oled saatnud. Täiesti legitiimne on mõelda, et kui abielupaaril on kahe peale ühine ChatGPT konto, mis on õppinud nende kahe andmete pealt, siis mis juhtub, kui nad lahku lähevad. Kellele jääb TI?

Sel juhul ei ole minu õpilaste ChatGPT-d nende pealt õppinud, sest nende kirjandid sisaldavad otsekui õhust võetud tüüpfraase ja sõnu, mida ükski nooruk eales ei kasutaks, nagu näiteks „sulnis“ või „lummav“. Nad pole siis oma ChatGPT-d piisavalt enesekohaseks treeninud?

Helsingi ülikool on väga laialdaselt kasutanud TI-d väga mitmeid aastaid ja juba minevikus seda põhjalikult arendanud. Nad tõid ühe toreda näite filosoofiaprofessorist, kes sundis oma tudengeid TI-d kasutama. Miks? Sellepärast, et kui need tudengid kirjutasid ise esseid, ei pidanud ta neist lugu ja arvas, et need on liiga elementaarsed. Ta sundis oma tudengeid tehisintellekti juurde minema ja sellega suhtlema, kuni töö kvaliteet oli kõrgem kui see, mis tuli TI-st vaikimisi, ja kõrgem kui see, mida tudeng suutis vaikimisi teha. Tudengid nii tegidki, nad palusid TI-l lõike ümber kirjutada ja siis jälle ümber kirjutada, kui ilmnesid mõned uued aspektid, mida pidi kindlasti lisama. 

Kui TI kasutab sõnu, mida keskmine tudeng või õpilane ei tea, peaks õpilane minema TI juurde ja paluma tal see kontseptsioon lahti kirjutada, teises sõnastuses. Õpilased peaksid TI-d niikaua kasutama, seda jõuliselt suruma, kuni nad saavad isikliku versiooni asjast, mitte selle standardversiooni.

Kas TI hakkab tulevikus võistlema inimkirjanikega?

Kindlasti, ta teeb seda juba praegu. Amazon on täis TI kirjutatud raamatuid. Neid on analüüsitud ja jõutud järeldusele, et inimesed kirjutavad väga erinevaid asju ja täpselt sama erinevalt kirjutab ka TI. Esmapilgul ei ole võimalik eristada TI kirjutatud raamatut keskmisest autorist. Aga ainult esmapilgul.

Samas on suurte keelemudelite arendajad sellele teemale palju rõhku pannud. Ühe suure keelemudeli arendaja palkas ajakirjanikke, kirjanikke ja sisuloojaid, kelle ülesanne oli õpetada keelemudelile ilusamat keelekasutust. Seda saab teha väga edukalt, kasutades mitmesuguseid stiimulõppe lähenemisi.

Mind paneb TI loodud piltide ja videote juures imestama, et seal leidub inimesi, kes võiksid täiesti vabalt olla meie keskel, aga keda ei ole olemas.

See on puhtalt TI õppimisvõime tulemus. Tema jaoks ei ole ju vahet, kas tegemist on pildi või sõnalise loominguga. Piltide loomisel võtab ta talle antud materjalist kõige üldisemad karakteristikud. Ta on ju tõenäosuslik mudel, nii et need inimesed võiksid tõenäoliselt olemas olla. Nii et kui ta on näinud väga palju ühte tüüpi pilte, siis ta hakkab nende piltide ühiseid tunnuseid oma informatsiooni üle kandma. Ta leiab alati ühisosi. Mida rohkem ta näeb ühte tüüpi informatsiooni, seda suurema tõenäosusega genereeritakse see informatsioon ka väljundisse. Sama on tekstidega.

Kõik suured TI firmad ütlevad just praegusel ajal, et nemad ei saa täpselt aru, kuidas suured keelemudelid töötavad. Nad on niivõrd suured, et klassikaline statistika enam ei tööta. Ja nüüd tegi Anthropic iseendale ühe töövahendi, millega üritati aru saada, kuidas keelemudel toimib. Nad ise kutsusid seda mikroskoobiks. Vaadeldi, kuidas toimub keelemudelis arvutamine. Kui ta kahte numbrit kokku liidab, siis ta ei tee matemaatikat nagu meie – et viis pluss neli –, vaid ta teeb tõenäosuslikku arvutust. TI-l paluti liita 36-le 59 ja ta tegi imelikke samme, liites mh 40, 60 ja 57 kolmekümne kuuele. Ta järeldas, et vastus on 92. Siis arvutas ta uuesti, keskendus numbrite viimasele kohale, järeldades, et vastus peab lõppema viiega. Jaa korrigeeris 92 95-ks.

Kuidas mõjutavad ameeriklaste ekspordipiirangud TI-d?

Ameeriklaste kehtestatud viimased ekspordipiirangud kehtivad ka suurtele keelemudelitele, mis tähendab, et teatud keelemudeleid ei oleks näiteks Eestis võimalik üldse enam kasutada. Me peaksime siis saama USA-st ekspordiloa.

Hiina DeepSeeki puhul tuleks arvesse võtta seda asjaolu, et me ei tea, milline on selliste mudelite kallutatus, me ei tea, mida meilt kogutud informatsiooniga peale hakatakse. Kas hakatakse näiteks Aafrika riikides, kes on Hiina tehisintellekti ostjad, tõestama, et sotsialism on ainuõige majandusvorm? Euroopa peaks TI alal saavutama tehnoloogilise iseseisvuse. Kui jääme sõltuma ainult välistest mudelitest, välistest platvormidest, võib see ühel hetkel meile väga valusalt kätte maksma hakata.

Nii et TI jääb inimkonna abiliseks, mitte konkurendiks. Või ikkagi võtab inimese funktsioone üle?

Sõltub, kuidas me seda rakendame. Arvan, et tal tekib potentsiaal seda üle võtta, aga meie peame mängu kontrollima. Üks mu hea kolleeg tõi kirjaklambritehase näite.

Kuidas sundida TI-d maailma üle võtma, nagu arvutit kujutatakse vaenlasena filmis „2001: kosmoseodüsseia“? Joshua Gans on pakkunud välja järgmise mooduse. Tekitame kirjaklambritehase ja paneme tehisintellekti seda protsessi jooksutama. Sellise tehase eesmärk on toota meeletus koguses kirjaklambreid. Kuni ühe tööpäeva lõpuks on maakera kõik ressursid ammendunud ja selle võib kokku pakkida. Vastuargument: tehisintellekt peab suutma saada aru, et kui sa maakera ressurssidest tühjaks teed, siis sured ise ka välja. Autori järeldus oli, et TI-d tuleb treenida niikaua, kuni ta toodab häid kirjaklambreid ja oskab ka tootmise õigel ajal lõpetada.

Siin tekibki ressursside küsimus: piltide, videote loomine ja ChatGPT-ga vestlemine kulutab meeletul hulgal vett ja elektrit. Väga palju rohkem kui näiteks Google otsing. OpenAI päringud maksavad väga palju. Suur osa nendest vestlustest on kasutud, aga energiatarve läheb üles. Andmekeskused võtavad juba paar protsenti kogu maailma (ja ka Eesti) energiaeelarvest, aga need numbrid suurenevad kiiresti. Amazoni andmekasutus on juba praegu rohkem kui 30 teravatt-tundi aastas ja Eesti riigil on see ca kaheksa teravatt-tundi. Nii et Amazoni energiaeelarve on üle kolme Eesti riigi energiaeelarve, ja seda on palju. Rahvusvaheline Energiaagentuur ennustas mõni aeg tagasi, et aastal 2030 võtab infotehnoloogiasektor juba 20–30% maailma energeetika-eelarvest. Nii et ChatGPT-ga lobisemine „tänan-palun“ ja „aitäh, et oled olemas“ stiilis on ressursside raiskamine, sest tehisintellekt ei mõtle ja tal ei ole tundeid. Samas ta õpib meie pealt ja meie jagatud infost.

---

Arvuti on kehv õpetaja.  Tehisaru igapäevakasutaja märkmeid

Aarne Ruben, õpetaja, kirjanik

• TI tuli ajal, mil inimene järjest vähem oma aju vaevab.
• Klassi ees seisev TI oleks naljanumber, sest õpilased teeksid siis kõike muud, kui õpiksid.

Järjest enam kohtame õpilasi, kes esitavad ortograafiliselt ja stiililiselt korrektseid tekste ja väidavad, et TI pealt maha kirjutamine on nende inimõigus. 30 aastat tagasi punnitasid needsamad kutsekoolipoisid ülimalt range eesti keele õpetajanna valvsa pilgu all oma vaevalisi lauseid moodustada, nüüd aga kirjutavad nagu noored jumalad. Oleme astumas infoajastu uude etappi, mida nüüd juba reguleerib tehisaru.

Õpetajana olen teinud Hailuo-nimelise TI-ga õppevideoid mitmesugustest olukordadest kirjanduses ja elus. Nii mõnigi figuur on seal väga esinduslik, samas puudub osal taustainimestest käsi, mõnikord kohtab videos tühje silmakoopaid. Kui anda masinale vihje sinistest silmadest, ei oska masin neid õigesti kujutada, vaid teeb silmad plinkivateks. Kui anda käsk, et tegelasel on ülikond tõmmatud üle nina, kujutab ta Buratinot. 

Kui öelda, et tegelasel on laiad õlad, teeb ta need silmatorkavalt laiadeks. Kui anda käsk „tüdrukud on lühikesed, aga ühel on stiletod“, paneb ta kontsadega tüdruku asfaldi ääre taha seisma ja teeb ta teisest tüdrukust pikemaks, modellina saledaks. 

Kui programmi sööta väga täpne kirjeldus, siis teebki ta selle inimese, kelle kohta käsud käivad. Nagu oleks päris inimene sattunud TI-sse. TI kujutab ka palju Aasia inimesi, sest nende pilte on netis kõige enam.

Wiiralt rõõmustaks

TI kujutab hästi lendlevat pitsivahtu, neetidega tagisid, pintselseelikuid ja võib ehitada pahad tegelased käsipidi kokku. Üldse kohtab juhtumeid, kus ühe inimese seest tuleb välja kellegi teise käsi, aga söödab teda ennast. Eduard Wiiralt kahtlemata rõõmustaks TI loomingut vaadeldes, sest selliseid värdvorme nägi ta ammu ette oma „Põrgus“.

Kohati on tehisaru hämmastavalt täpne, kujutades inimesi meie enda keskelt. Anne Paluver tehisaru kujutuses on selline, et mees müüks kahtlemata kõik oma firmad maha, et minna sellise naisega, kuhu naine iganes tahab minna. Kuid samal ajal jääb ta selle pildi peal ikka Anne Paluveriks ega muutu mitte-Anneks. 

Aastal 2023 hakati enam rääkima õpilase sõbrast ChatGPT-st ja alates sellest päevast tänaseni on globaalne andmemassiiv baitides kahekordistunud. Just tänu tehismõistusele. Toogem ühe näite: üks zetabait ületab 5000 korda andmestiku, mis sisaldub maailma kõigi keelte kõikidel aegadel räägitud sõnades. Kuid eelmisel aastal ületas andmemassiiv juba 140 zetabaidi piiri. Kui sama kasvutempo jätkub, võiks massiiv vähem kui saja aastaga jõuda maailmas ühe jotabaidini, ehkki paarkümmend protsenti sellest on tavakasutajatele suletud nagu näiteks operatsioonisüsteemide salajane tarkvara. 

Andmemassiiv maailma serverites kasvab. Ja kui andmeid õigesti ladustada, nii, et need oleksid ka kättesaadavad, siis võib eeldada, et arvuti võiks tulevikus mitte ainult mõelda nagu inimene, vaid ka tunda. See oleks siis tõeline küberpunk: kompuuter hakkab ise inimeseks. Aga mitte negatiivses mõttes nagu William Gibsoni „Neuromanceri“ (1984) lugudes, kus oleme vaid ajutõmmistena kõvakettal. See raamat muide ennustaski omal ajal World Wide Webi tulekut.

Igavese nooruse retsept

TI hetkebuumiga koos võiksime kujutleda teatava tõejärgse maailma tulekut. Kui fantaseerida, siis saja aasta pärast saame nautida paralleelreaalsusi. Inimesed ei saa kohtuda ja nende eest saavad kokku nende avatarid. Näiteks poiss hommikul kooli ei lähe, tema eest marsib sinna tema avatar ja saab kokku kõigi õpetajatega. Õhtul annab ta ülevaate, kuidas läks. Poiss kohtub pubis tüdrukuga. Poisi asemel on tegelikult vaid programmid, mis failidena serverites ladustatud. Need on varustatud ka sensoritega, mis fikseerivad tingimusi: kuidas tüdruk riides on, kuidas välja näeb ja millised on tema kavatsused. Teatud käsud programmis ütlevad, mis hetkel tuleb naudingut suurendada või mida teha, et olla kultuurne. 

Omal ajal fantaseeris niimoodi akadeemik Gustav Naan, ainult temal ei olnud poisi tüdruk mitte küberpunk, vaid pärit antimaailmast. Tänapäeval on samamoodi tekste, milles tüdruk on küberpunk. Võtame näiteks Lindsey Leavitti „Going Vintage’i“ või Lauren Milleri „Free to Wall’i“. Mõlemad on aga ilmunud aastal 2014, seega enne TI tulekut.

Kui tahad näha põrgut, siis vaata teatud tegelaste sisse

TI teeb ka naised piltidel ilusaks, aga ei kujuta neid tüdrukutena. Aitab, kui anda Lucidpicis fotot töödeldes käsk: „Kujuta neid inimesi kahekümneaastastena, nagu nad oleksid igavesti noored.“ Mehed antakse kosmoselendurite karmides kostüümides, turjad jämedad. Naistel on luigekaelad, õlad paljad. Kleit aga võiks kindlasti maksta üle tuhande euro. Mainitud Anne Paluveri kleit võis pildil maksta vast üle kahe tuhande euro. See oleks tulnud Harrodsist tellida.

Nad on nagu kõige peenemal ballil. Nende TI tehtud õhtumeiki ei tee vist ükski stilist järele. TI pakub meile ülimat mehelikkust ja naiselikkust. Kuri on aga ilmetu. Kurjade tegelaste peale ei raiska TI mõtlemise ressurssi. TI on vist tudeerinud Siiraki Tarkuseraamatut, mis vihjab: „Kui tahad näha Põrgut, siis vaata teatud tegelaste sisse.“

TI õpetajana

Praegune TI oleks väga halb õpetaja, sest inimene on loomult laisk. Klassi ees seisev TI oleks naljanumber, sest õpilased teeksid siis kõike muud kui õpiksid. Enamik inimesi õpib sunnimeetodite all. Aga kuidas robot meid siis karistaks? 

Muidugi võiksime tulevikukoolina kujutada ruumi, mille seintel on biifsteekide, omlettide ja kotlettide pildid. Kui vastad kontrolltöös õigesti, avaneb seesam ja sulle antakse ka päriselt kotletti. Muidu sured nälga. Lollid surevadki nälga.

TI tuli ajal, mil inimene järjest vähem oma aju vaevab. Üles on kasvanud terve põlvkond, kelle elu mõte seisneb ühest veebikaubamajast ostmises ja teises, enda omas, kallimalt maha müümises. Niimoodi müüakse õhku.

Esimesse klassi tulevad inimesed suure õpihuviga. Hiljem tuleb puberteet, paljud hakkavad õpetajale vett peale tõmbama ja neist veel osa jääbki täiskasvanuelus maha. 

Loodus on selle nii ära reguleerinud, et inimesed oleksid diferentseeritud. Ja kõik ei ole Wiiraltid, Rilked ega Naanid. Fantaasia hakkab tõrkuma, kui kujutleme arvutit tundi andmas neile, kes soovivad õpetajat hirmutada, ahistada, kiusata, talle vett peale tõmmata. Kompuuter võiks siis näiteks oletada, et talle antud õpilased pole mitte kari rumalaid, vaid need on ära häkitud subjektid.