Antropoloog ja AI – kas konkurendid või kolleegid?

Pea kaks aastat tagasi RAKi antropoloogina tööle asudes kuulsin siit ja sealt, nii antropoloogide kui sõprade-tuttavate käest, et antropoloogid küll kunagi tööd tehisintellektile ei kaota. Juba siis ringlesid erinevad listid, kus väideti, et esimeste seas automatiseeritakse näiteks raamatupidajate ja graafiliste disainerite töö. Tundus, et antropoloogina võin kergendatult hingata.

Paar hiljutist konverentsikülastust aga panid mus taas idanema kahtlused. Mitmel esitlusel arutleti erinevate uute platvormide võimaluste üle, mis pakuvad näiteks 10 minuti jooksul kasutajakogemuse ja kliendiuuringu tulemusi. Või plaksti! ja palun! – AI on genereerinud 5 erinevat persoonatüüpi, mida turunduses-kommunikatsioonis kasutada saab. 

Sellise suurandmetel põhineva analüüsi autor on kiire ja odav – või lausa tasuta – töömesilane AI. Tema areng ja omadused panevad meid, antropolooge, oma kontaktide otsimise, mitmenädalaste välitööde, analüüside ja kirjutamisega kahtlemata ebamugavasse positsiooni. On selles kõiges “süüdi” progresseerunud tehisintellekt? Mitte ainult, sest oma osa on kindlasti ka selles, et inimesed ongi tänapäeval harjunud kõiki vastuseid saama nii kiiresti ja odavalt kui võimalik. Aga mis siis on meie konkurentsieelis, see competitive edge, millest räägitakse?

SUUR- ja TIHEANDMED

Suurandmed näitavad meile kätte trendid ja osundavad murekohtadele, kuid ei paku põhjendusi. Teadmine, et inimene veedab 30 minutit poe veebilehel ning ei soorita seal ühtegi ostu, ei võimalda näiteks aru saada, et:

1) inimene on kuskil ootejärjekorras, tal on igav ja ta lihtsalt skrollib oma telefonis
2) inimene läheb sõprade pulma ning otsib e-poest lihtsalt inspiratsiooni ja ideid
3) juhul kui inimene paneb midagi ostukorvi, aga ei soorita ostu, siis teeb ta selle tegelikult meelega – sest paari päeva pärast ta saab soodustuse ostu vormistamiseks. 

Nende ülalpool mainitud taipamisteni ei ole võimalik jõuda oma poe veebilehe kasutamise suurandmete põhjal, vaid ikka ainult inimestega rääkides ning antropoloogia ühe klassikalisema meetodi – osalusvaatluse – kaudu. See omakorda asetab meid tajutavalt teise inimese kingadesse, laseb pugeda naha alla (embodied knowledge), võimaldades seeläbi teise inimese käitumist paremini tõlgendada.

Suurandmete peamine probleem on see, et nad on pea ainult meie digitaalsed andmed, millel puudub sügavus ja kontekst. Vähemalt praegu pole AI areng veel nii kaugel, et suudaks analüüsides arvestada meie füüsilise maailmaga – võtame kasvõi ruumi, lõhna, ilma, kellaaja ning loomulikult need semiootilised süsteemid, mis meid inimestena ümbritsevad ja milles ise toimetame. 

Tänapäeval kipuvad ka antropoloogid ajasäästu eesmärgil tegema üha rohkem online’s intervjuusid rääkivate peadega, aga vahest juhtub, et üks T-särk seljas (mida veebikaameras ei pruugi näha) ütleb inimese väärtusruumist rohkem, kui tunniajane intervjuu. Lisaks ei  tohi unustada ka nn “vaikivat enamust” (silent majority), kes avalikult ja eriti internetis ei avalda oma arvamust üldse, nii et nende digijälge seetõttu ei eksisteeri. 

Turunduse ja kommunikatsiooni valdkonnas töötavad inimesed teavad hästi, et nende sõnumid on tugevad ainult siis, kui nad suudavad rääkida mingit lugu ning inimestel tekivad selle looga erinevad seosed. Loojutustamisega on võimalik tekitada tervikpilti ning emotsioone, mida meie aju mäletab paremini, kui abstraktseid numbreid. Vastused küsimustele “Miks on selline trend tekkinud? Mida kliendid vajavad?” tekivad ainult siis, kui suurandmetele tekitatakse lisaks ka thick data, tiheandmed. Võtame siia juurde veel lisaks erinevad küsimused ja probleemid, mis on seotud eetika, sotsiaalse õigluse või võimusuhetega, mis vajavad kriitilist mõtlemist ja empaatiat, (enese)peegeldusoskust – seda ei suuda tehisintellekt üldse veel rakendada, kuigi need on on baasiks usalduslike suhete ehitamisel. Antropoloogia ei ole andmete analüüs – antropoloogia on kaasamise  viis, mille abil me toome erinevate inimeste hääled koos kontekstiga otsusetegijate laua peale.

ARGISED TAIPAMISED

Inimestel on kalduvus ja sageli ka soov (üle)ratsionaliseerida. Seepärast kinnitatakse endale, et “numbrid ei valeta” ning tahetakse arvestada eeskätt statistiliste andmetega,  mitte inimeste või klientide arvamusega, mida  tihti nimetatakse “subjektiivseks”.

Mulle isiklikult on ühed valgustuslikumad ahhaa-momendid antropoloogi töös need, kui meil õnnestub esile tuua midagi iseenesestmõistetavat, kuid peidetut. Selle jaoks on isegi eraldi termin – hidden obvious.  Just need teadmised inimeste igapäevaelust on kõige lühem ja tõhusam  viis muutuste, uute ideede ja lähenemiste genereerimisel. Toon näite IKEA tööst, kus töötab uurijate tiim, kes teeb inimeste kodudes vaatlusi ning on vabatahtlikele paigaldanud koju ka kaamerad, et jälgida nende ruumikasutust.

Mikael Ydholm, endine IKEA uuringute juht, ütleb firma diivanite kasutamise uuringu kohta: “Inimesed teevad diivanite peal igasuguseid asju, aga nad üsna harva istuvad seal, et telekat vaadata.” Näiteks Hiinas leidis uuringutiim, et inimesed istuvad enamasti põrandal ning kasutavad diivanit hoopis kui seljatuge. Kusjuures, ka minu lapsed teevad samamoodi. “Ma võin teile kindlalt seda öelda, et me ei disaininud meie diivaneid, et inimesed istuksid põrandal ja neid niimoodi kasutaksid”, ütles Ydholm. 

ANTROPOLOOG + AI = ARMASTUS?

Palju on ennustamatut ja on raske öelda, milliseks kujuneb lõpuks antropoloogide ja AI suhe. Praegu on kindel see, et AI antud informatsiooni on alati vaja valideerida ning seda teevad endiselt inimesed ise, otsides algallikaid ja kontrollides üle hüpoteese ja väiteid. Teiseks, antropoloogid on kõige paremad kohaliku konteksti uurimisel, kuid enne uuringu algust me teeme ka eeltööd – uurime tausta. Siinkohal plaksutan rõõmust käsi, sest eeltöö kiirendamisel on AI heaks abimeheks. Chat GPT ei ole küll usaldusväärne kaaslane, aga me leiame tema abiga märksõnu ning trende, mida saab siis edasi sügavamalt uurida. 

Unistada ju võib ka selles osas, et kunagi tulevikus on antropoloogidel ligipääs ruumikasutuse suurandmetele, et oma välitöid fokusseerida ja oma inimressursse efektiivsemalt kasutada. 

Ka AI poolt loodud persoonasid võib vaadelda kui sisendit, millele on võimalik lisada lisakihte. Keerukamat analüüsi (antropoloogidena oleme näiteks harjunud sellega, et inimesed võivad endale vastu rääkida) ja järeldusi endiselt saab endiselt teha ainult inimene, olgu ta tudeng või teadlane.

On arusaadav, et tehisintellekt on töövahend, mida saab kasutada nii heade kui ka halbade eesmärkide saavutamiseks ehk kõik sõltub sellest, kelle käes see parajasti on. Kuna ise tean, et ma ei ole eriti hea suurandmete analüütik, siis minu ootused on selles osas pigem suured ja positiivsed – et tänu tehisintellektile saame ka meie, antropoloogid, parema ligipääsu kvaliteetsetele suurandmetele, sättida paremini fookust ning lisada sügavust, mis teevad inimestest inimesed.