Kõne teadmistest

—

Selle kõne pidas Aravind Srinivas 3. oktoobril 2026 Cambridge Union Society ees. Cambridge Union Society on Cambridge’i ülikooli suurim üliõpilasselts ja maailma vanim katkematult tegutsev väitlusselts.

—

Tere ja aitäh. Mul on au siin olla.

Üks asi, mida ma ettevõtet asutades ei oodanud, on see, kui palju aega saan veeta ülikoolides. Naudin seda. Tegevjuhina olen märganud, et ülikoolides on tavaliselt ainsad kuulajad, kes vastu vaidlevad. Seega jätame aruteluks rohkem aega, kui kavatsen ise rääkida.

Alustame.

Tavaliselt, kui mind kuhugi esinema kutsutakse, palutakse mul pidada ennustav kõne mõne üldise pealkirjaga, näiteks „tehisintellekti tulevik.“ Ma ei hakka rääkima tehisintellekti tulevikust. Selle asemel räägin teie tulevikust. Teie tulevik on minu jaoks huvitavam ja ilmselt ka teie enda jaoks.

Kõigepealt veidi minevikust. Cambridge on ideaalne paik, kus rääkida minevikust ja samal ajal teie tulevikust, sest siin on olemas mõlemad.

Lugu räägib, et see, mida me praegu nimetame eelretsenseerimise süsteemiks, leiutati siin Cambridge’is. Täpne tõde on see, et tegemist oli lihtsalt ühe Cambridge’i professoriga ja ta tegi selle ettepaneku Londoni Kuninglikus Seltsis, mitte siin ülikoolis. See oli 1831. aastal. Tänapäeval avaldatakse eelretsenseerimise süsteemis igal aastal üle 3,5 miljoni teadusartikli.

Umbes 160 aastat hiljem tegelesid kaks Stanfordi doktoranti võrgustruktuuride ja andmekaevega. See oli aeg, mil 1990. aastate internetibuum alles algas. Kõik rääkisid ainult ülemaailmsest veebist. Umbes nagu „tehisintellektist“ tänapäeval.

Samuti nagu tänapäeval, rääkisid buumist peamiselt investorid ja meedia. „Tehnoloogiakogukond“ oli tollal telekommunikatsioonitööstus. Arutelus ei osalenud just palju akadeemikuid. (Mõned küll, aga mitte palju.) Ja need kaks doktoranti ei kuulunud just internetibuumi siseringi.

Kuid nad teadsid üht asja, millest ülikoolisüsteemist väljaspool olevad inimesed tegelikult ei hoolinud.

Nagu enamik akadeemikuid, mõistsid nad ülikooli eesmärki. Ülikooli eesmärk on teadmisi edendada.

Seepärast kasutamegi eelretsenseerimist. Seepärast on akadeemilistes tekstides ka nii palju viiteid. Ja need kaks üliõpilast teadsid, et teadmiste hulk maailmas (mille mõõdupuuks on eelretsenseerimise tasemel artiklite arv) üksnes kasvab. Seega oli neil lihtne näha, et ka veeb kasvab üksnes koos inimkonna teadmistega.

Neil oli kogemus ka vana probleemiga, mis oli veebi jaoks „uus“: kuidas leida õigeid või parimaid teadmisi, kui neid pidevalt juurde tuleb. Vanas mudelis hindavad akadeemikud, kas kellegi uurimus on kasulik või usaldusväärne, lähtudes sellest, mitu korda sellele on viidatud.

Nii tekkis neil idee luua algoritm, mis hindab iga internetis olevat veebisaiti selle põhjal, kui paljud teised veebisaidid sellele viitasid või lingisid, arvestades nende saitide sisu.

Nad nimetasid süsteemi „Page Rank“, sest nad järjestasid kõiki veebilehti ja sest üks neist doktorantidest oli Larry Page.

Larry ja tema partner (Sergey Brin) võtsid selle ühe väikese akadeemilise põhimõtte ja tegid selle laiemale avalikkusele kättesaadavaks. Google’ist sai üks ajaloo kasulikumaid tööriistu ja üks edukamaid ettevõtteid, sest Larry Page lihtsalt kohandas seda, mida ülikoolid olid juba sada aastat teinud.

Nagu ma ütlesin, on ülikooli eesmärk teadmisi edendada. Räägin teile selles kõnes kolmest asjast, mis puudutavad teadmisi. Loodan, et mõtiskledes mõne meie endi teadmise üle jõuame tehisintellektist parema praktilise arusaamiseni.

Esiteks: teadmisel on elu. See sünnib, laguneb ja sureb.

Sellel on elutsükkel. Ja kuna sellel on elutsükkel, läbivad teadmised evolutsiooni.

Kuna meie teadmised arenevad, muutume kõik targemaks. Seda nimetatakse Flynni efektiks. Flynni efekt on tähelepanek, et inimkond on iga kümnendiga muutunud umbes 3 IQ-punkti võrra targemaks.

IQ-teste normitakse pidevalt ümber, et keskmine püsiks 100 juures, seega on lihtne mõelda Flynni efektist protsentiilide kaudu. Keegi, kes 1950. aastal oli intelligentsuselt 92. protsentiilis, oleks täna vaid 50. protsentiilis. Me kõik muutusime targemaks.

1950. aastal leiutati ka Turingi test. See oli esimene test, millega teha kindlaks, kas või millal on masin inimestest targem. See tähendab, et 1950. aastal oli masinal Turingi testi palju lihtsam läbida. Sest „inimliku“ intelligentsuse latt oli madalamal.

Ja selles seisnebki evolutsiooni jõud. Teadmised viivad alati uute teadmisteni.

Varjukülg on see, et maailm võib muutuda targemaks, aga teie kui üksikisik võite muutuda rumalamaks. Teadmised lagunevad. Mõelge sellest kui poolestusajast. Radioaktiivse elemendi poolestusaeg on aeg, mille jooksul pool sellest laguneb. Teadmiste poolestusaeg on aeg, mille jooksul pool neist aegub.

Siin on mõned näited otse siit, Cambridge’ist.

1978. aastal aitas Sir Roy Calne tuua tsüklosporiini siirdamismeditsiini. See oli oluline elundi äratõukereaktsiooni ennetamiseks. Esimesed kliinilised uuringud toimusid Cambridge’is. 2001. aastaks oli teisest ravimist, takroliimusest, saanud Ameerika neerusiirdamises oma klassi valdav ravi. Seega võib öelda, et meditsiiniliste teadmiste poolestusaeg tsüklosporiinravi kohta oli 23 aastat.

See on ebatäiuslik mõõdik, kuid kasulik mudel inseneride hindamiseks kiiresti arenevates valdkondades. Me teeme seda tehnoloogiasektoris. Selle taga on küsimus: „millisel hetkel selle inseneri karjääris on pool tema teadmistest täielikult aegunud?“

Millisel hetkel teie karjääris juhtub see teiega? Vastus sõltub sellest, kui palju aega te uute asjade õppimisele kulutate.

Kahjuks sureb harvadel juhtudel ka teadmine. On keeli, millel pole enam ühtegi kõnelejat. On tarkust, mis sureb koos mõne eakaga.

Seepärast on inimesed juba üle 4000 aasta raamatukogusid ehitanud. Ja kui tuli veeb, panime sinna lõpmata palju rohkem sellest, mida teame. Niisiis teadmine sureb, kuid see ei pea nii olema. Võib-olla mõne inimloomusele kaasasündinud joone tõttu on inimesed tundnud sisemist sundi teadmisi säilitada. Me talletame neid pidevalt ja suurendame maailma teadmiste koguhulka. See on hea.

Pean märkima: teadmine on nagu elusolend, kuid see ei ole elus. Ainult teie olete elus. Mulle lihtsalt tundub, et te olete elavamad, kui õpite midagi uut.

Muide, just seepärast Perplexity olemaski on. Aga ma ei ole siin, et rääkida Perplexityst. Olen siin, et rääkida teist ja teadmiste majandusest. Mis viib mind teise punktini.

Teiseks: teadmine ei ole raha. Kuid see käitub nagu raha.

Rahal on ajaväärtus. Intress paneb selle kasvama ja inflatsioon kahanema. Piisavalt pika aja jooksul toimivad nii intress kui ka inflatsioon kuhjuvalt.

Kui saja tuhande naela ostujõud vastab neljakümnele tuhandele (tõenäoliselt umbes 23 aasta pärast), on teil tasa jäämiseks vaja 250 000 £. Veel 23 aastat hiljem oleks teil vaja 625 000 £.

Kuhjuva kasvu korral suurenevad tulud või kahjud aja jooksul eksponentsiaalselt.

Seepärast ongi kõige põhilisem finantsprintsiip see, et teie raha peaks liitintressiga alati kasvama kiiremini kui inflatsioon. Sest kui te ei kasva, siis te kahanete. Teadmistega on samamoodi.

Nii nagu naela väärtus, kahaneb aja jooksul ka teie tänaste teadmiste väärtus. Ja nagu tavaline väärtuse vähenemine, toimub see iga päev vaid väikese võrra. See on nii väike, et te vaevu märkate seda. Kuni ühel päeval ärkate ja teil pole midagi. Teie teadmistel ei ole enam sama turuväärtust. See on vältimatu. Pidage meeles, et Pythagorase teoreem oli kunagi midagi, mida tohtis teada ainult eliit. Kuid kõik siinviibijad õppisid seda seitsmendas klassis.

Me kõik muutume targemaks, igavesti. Nagu mainisin, on see ülikooli kogu mõte. Kui veab, võib see, mida te siin Cambridge’is õppisite, kunagi kauges tulevikus olla seitsmenda klassi õppekava.

See on hea, kui see juhtub. See tähendab arengut. Kuid see tähendab ka, et teie majanduslikud eesmärgid nõuavad, et te ei lõpetaks kunagi õppimist. Te peate õppima intressimääraga, mis ületab teadmiste inflatsioonimäära.

Teisisõnu peate oma teadmisi kahekordistama kiiremini, kui kestab teie enda teadmiste poolestusaeg. See võtab aega. Kuid kui vaatate maailma kuhjuva kasvu pilgu läbi, peate seda vaatama pika tuleviku perspektiivis.

Seepärast on parim nipp oma jõukuse kuhjuvaks kasvatamiseks alustada noorelt ja paremuselt teine viis on surra vanana. Warren Buffet hakkas investeerima 11-aastaselt, kuid 99% tema varandusest kogunes pärast 65. eluaastat.

See vihjab teadmiste ja raha viimasele sarnasusele. Te peate need ära kulutama.

Kui teil on kapitali, panete selle tööle. Kui teil on teadmisi, eriti erakordseid teadmisi, peaksite needki tööle panema. Tehke nendega midagi. Selles ongi leiutamise ja innovatsiooni erinevus. Leiutamine küsib: „Kas sa lõid midagi?“ Innovatsioon küsib: „Kas see muutis midagi?“

Ja kui soovite midagi muuta, peate teadmiste põhjal tegutsema. Ainult tegutsemine tekitab uusi küsimusi, uurimist ja uusi teadmisi. Te peate alati õppima ja alati tegutsema.

Siin tulebki mängu tehisintellekt ja see viib mind kolmanda ja viimase punktini.

Tehisintellekti eesmärk on kiirendada inimkonna teadmiste ja jõukuse kasvu.

Mõelge nendele kahele esimesele asjale, mida ma täna õhtul ütlesin. Ütlesin, et teadmistel on elusolendi olemus ning et me peaksime neid hoidma ja edendama, sest laiemalt saavad sellest kasu inimesed. Seejärel ütlesin, et teadmistel on majanduslik olemus. Et me peaksime neid kasvatama, sest laias laastus saavad sellest kasu kõik inimesed.

Kui te usute neid kahte asja, peate ka tehisintellektist mõtlema pisut teistmoodi.

Selle asemel, et olla kinnisideeliselt keskendunud AGI saavutamisele või tehnoloogia targaks muutmisele tehnoloogia enda pärast, jõuaksite järeldusele, et parema ja täpsema tehisintellekti loomise mõte on teenida inimesi.

Te jõuaksite järeldusele, et tehisintellekti kõrgeim ja kõige olulisem eesmärk on muuta inimesed targemaks ja jõukamaks.

Kui see kõlab väga sarnaselt ülikooli eesmärgiga, siis noh – siin me oleme.

Mõelge veel kord eelretsenseerimisele. See leiutati 1831. aastal. Tänavu tõi Perplexity turule väga lihtsa toote nimega Model Council, mis põhineb ühe OpenAI asutajateadlase välja pakutud ideel. Te esitate kolmele tehisintellekti mudelile sama küsimuse. Igaüks neist uurib teemat ja vastab ning seejärel hindab „eesistuja“ mudel, milles nad lahknevad ja milles nõustuvad, ning arutleb välja lõpliku vastuse.

Model Council ei asenda eelretsenseerimist. Selle eesmärk on hoopis tuua akadeemilise uurimise vaim rohkemate inimesteni. Me saame laiendada ülikooli eetost nendest seintest kaugemale ja üle kogu maailma.

Me võiksime aidata rohkematel inimestel, et neil oleks päriselt õigus, mitte et nad lihtsalt tunneksid või kõlaksid nii, nagu neil oleks õigus. Otsida teaduslikult tõde ja teadmisi. Universumi kaar on suunatud sellele, et kõigil oleks ligipääs üha rohkematele teadmistele. Inimestele on hea, kui neil on teadmisi. Ja kasu saavad just inimesed.

Lõpetuseks räägin lühikese loo oma ettevõttest.

Kui me alustasime, olime vaid kolm tehisintellekti uurijat, kellel oli rohkem küsimusi kui visiooni. Siis, kui liitus neljas inimene, otsustasime, et on aeg hankida tervisekindlustus. Tervisekindlustus on Ameerikas keeruline isegi ameeriklaste jaoks. Ma ei ole Ameerikast pärit, nii et minu jaoks oli see veelgi segasem.

Google’i tulemustest polnud abi. Tavaliselt helistab asutaja sellisel juhul kellelegi, kes on seda varem teinud. Näiteks investorile või teisele asutajale. Aga oli hilisõhtu. Tahtsin asja ära teha, nii et pidin vajalikud teadmised ise üles leidma.

Probleem on selles, et ise uurides tuleb Google’is läbi sõeluda SEO jaoks optimeeritud kindlustussaite, mis kõik jagavad halbu nõuandeid ja võistlevad selle nimel, et paista kõige usaldusväärsemad.

Just siis ehitasin Perplexity esimese versiooni.

See tegi minu eest uurimistöö ära. Ja ma panin selle vastustele viiteid lisama. Nii sain kõike kontrollida ja küsida üha uusi küsimusi. Ja siis korraldasin meie tervisekindlustuse. Probleem oli lahendatud. Edasi järgmise probleemi juurde. Ja järgmise ja järgmise. Ja nüüd oleme siin.

Selle loo moraal on see, et teil ei ole enam vaja „õiget inimest tunda“. Võite lihtsalt asju õppida ja ära teha. Olen teile juba öelnud, et tehisintellekti lubadus on see, et pääsete ligi mis tahes teadmistele. Selle loo moraal on see, et iga inimene pääseb ligi mis tahes teadmistele.

See on tehisintellekti ülim lubadus. Igaüks saab nüüd olla uudishimulik. Igaüks saab luua mida tahes. Igaüks pääseb nüüd teadmiste templisse. Sellest saavad kasu kõik.

Ja see on teile hea uudis. See tähendab, et kõige olulisem, mida saate kogu ülejäänud elu jooksul teha, on olla uudishimulik. Kõige edukamad teie seast on need, kellel on kõige rohkem küsimusi. Ja kõige paremad küsimused.

Seega on minu nõuanne teile: olge nii uudishimulikud kui võimalik. Ärge leppige telefonis sotsiaalmeedia kerimisega. Ärge leppige tehisintellekti agendiga, mis lihtsalt broneerib õhtusöögiks laua – tehke sellega päris tööd. Ja ärge kunagi uskuge vestlusrobotit, mis ütleb, et teil on juba õigus.

Uskuge uurimise vaimu. Uskuge sellesse, mida saate tehisintellektiga õppida. Uskuge sellesse, mida te seda tehes loote. Ja meie kõigi nimel – looge midagi head.

Tänan teid.