EstMil.Tech 2026 – konverents uuest ja tundmatust tehisaru maailmas
Ilmus Sõduris nr 1/2026
Kaitseväega seotud rahvas oli sügavalt huvitatud uutest tehnoloogialahendustest militaarmaailmas ning tuli seepärast EstMil.Tech 2026 konverentsile. Taltechi, kaitseministeeriumi ja kaitseväe akadeemia koostöös 14.–15. jaanuaril korraldatud konverents EstMil.Tech 2026 keskendus sõjalise otsustamise tulevikule ja tehnoloogia rollile uue põlvkonna konfliktides.
Konverentsi peateemad olid tehisintellekti (artificial intelligence, AI) võimalused ja riskid. Samuti oli kõne all kognitiivne sõjapidamine ning koostöö teaduse ja tööstuse vahel. Õigupoolest arendati edasi juba eelmisel konverentsil (2024) alustatud teemasid, kuigi toona pidas avakõne Eesti Vabariigi president Alar Karis, nüüd aga teaduste akadeemia president, akadeemik Mart Saarma.
Veendunud tehisintellekti huvilistele võis konverentsil kuuldu küll mõjuda kui ämbritäis külma vett kaela. AI on tänapäeval tõeline moeröögatus. Kõik tahavad selle saavutustest osa saada ja osata seda paremini kasutada. Tehisarul põhinev OpenAI keelemudel ChatGPT on löömas kõiki kasutajarekordeid, kuid endiselt on põhjust rääkida, et sõjanduses on AI seni veel lapsekingades. Täisautomaatsete robotsõdurite asemel näeme ikka veel vaevaliselt edasiliikuvaid robotkoeri.
TalTechis toimunud konverentsil kõlama jäänud peamine sõnum oli, et AI-d pole vaja karta, vaid tuleb aru saada, et inimene seejuures ei kao oma laiskuse tõttu täiesti ära.
Kuna avalikkuse hirm automatiseeritud süsteemide ees on suur, on eriti oluline diskuteerida nii AI ohtude kui ka võimaluste üle. EstMiltech konverentsil kõlas vähemalt kolme ettekandja suust nimi Stanislav Petrov. Nõukogude armee sõdur, kes 1983. aastal julges oma peaga mõeldes tõkestada automatiseeritud kaitsesüsteeme, mis võltsohu peale oleks äärepealt maailmasõja valla päästnud.
Konverentsi peaettekandjaks oli kutsutud USA armee erukolonel Bradley L. Boyd, kes töötab Hooveri instituudi ja Stanfordi ülikooli juures USA-s. Boydi sõnum on, et tehisintellektil põhinevate otsustustoetusvahendite kasutamine Iisraeli poolt Gazas viitab sellele, et teatud asjaoludel võivad inimesed muutuda süsteemidest liiga sõltuvaks ja sellega võib kaasneda tegevus, mis rikub poliitikat ja võib-olla ka rahvusvahelist humanitaarõigust.
Viimaste aastakümnete jooksul on sõjapidamise teabe tohutu maht suurendanud sõjaväelaste kognitiivset koormust üle inimvõimete piiride. Seetõttu loodi 2017. aastal USA sõjaväe esimene tehisintellekti projekt Project Maven, mis aitas luureanalüütikutel läbi sõeluda tuhandete andurite kogutud pilte ja videoid. Project Maveni käigus hakkasid ilmuma uued tehnoloogiad, mis lubasid veelgi enamat. 2022. aasta generatiivne tehisintellekti revolutsioon (generative AI revolution) andis hoogu aruteludele selle üle, mida AI suudab teha.
Tehisintellektil põhinevate otsustustugisüsteemide (decision support systems, DSS) lõppeesmärk on saavutada Move 37 efekt, mis viitab AI mudelile AlphaGo. See alistas 2016. aastal Go mängija Lee Sodoli, kasutades mängustrateegiat, mida inimesed polnud kunagi varem näinud, mistõttu oli see ootamatu ja raskesti tõrjutav. Samasugune asi võib lahinguväljal ka selgelt eelise anda.
Tehisintellekti integreerimine sõjapidamisse muudab inimese järelevalve mõnel juhul keeruliseks, teisalt võimatuks ja mingis mõttes annab sõjapidamise masinate kätte olenemata sellest, kas need on intelligentsed või mitte. „Inimoperaatoritel kulus tehisintellekti sihtimisotsuste kinnitamiseks keskmiselt vaid 20 sekundit, sageli ainult selleks, et tuvastada, kas sihtmärk on mees. Mõned operaatorid tunnistasid, et eelistasid masinat järgida, kuna see oli statistiliselt täpne ja „…masin tegi seda külmavereliselt. See tegi asja lihtsamaks.“ Masina kiiruse ja täpsuse olemasolul ning kognitiivse surve all teha rohkem lõpetasid süsteemioperaatorid mõtlemise ja lasid masinatel enda eest mõelda.
Kognitiivse sõltuvuse (cognitive dependence) ja autonoomia vahelise kompromissi mõistmine aitab inimesel sõjapidamist paremini kontrollida, kui ta kasutab tehisintellektil põhinevaid otsustustoe tööriistu. „Dilemma seisneb selles, kas delegeerida kriitilised ja tähtsad otsused algoritmidele, mis suudavad küll kiiremini tegutseda, kuid millel võib puududa sügav mõistmine, või säilitada inimlik järelevalve, aktsepteerides aeglasemat otsuste tegemist kontekstipõhisemate tulemuste nimel,“ ütles Boydi.
Üleskiidetud või tegelik asi
Ulmekirjandus- ja filmid on läbi aja viinud edasi uuendusi AI vallas, aga samas külvanud ka mitmesuguseid hirme selle kohta, kuidas masinad inimkonnale ohtlikuks muutuvad. Saksamaalt Fraunhoferi võrgustikku (75 uurimisasutust kokku 31 000 töötajaga) esindanud Frank Flemisch alustas AI ajatelge ulmekirjanduse kuldsest ajast (1938–1946) ja sellest, kui arvutiteaduse alusepanija Alan Turing juba 1950. a arutles, kas arvutid suudavad mõelda.
Flemisch viitas siiski Gartneri AI üleskiitmise tsüklile (Gartner hype cycle for AI), mille järgi ei saa eitada AI põhjendamatut üleskiitmise ohtu. „Tulevikus on tehisintellekt enamiku tarkvaratehnika ülesannete lahutamatu ja loomulik osa. Tehisintellekti väljundid on aga altid kallutatusele, hallutsinatsioonidele ja mittedeterminismile, mis tähendab, et tarkvarainsenerid ei saa olla liiga usaldavad. Peale selle loovad mitmest agendist koosnevad töövood hallutsinatsioonide riski. Tehisintellekti tööriistad laiendavad ka ohu pinda, luues organisatsioonidele uusi turvaauke,“ kirjutab lehekülg Gartner.com.
„Süvavõltsingud võivad ka AI abil ohustada meid viimsepäevaga,“ märkis konverentsil Michael Neiberg USA armee sõjakolledžist, viidates taas Nõukogude sõjaväelasele Stanislav Petrovile, kes oma peaga mõeldes 1983. aastal tuumasõja ära hoidis. AI-ajastu on järjest rohkem tõstatanud küsimuse, kuidas kasutada tinglikult tuhande miili pikkust kruvikeerajat, s.o tööriista, mille kasutamisel me distantsilt tugineme tehisarule. Tuleb aru saada, kuidas vastane AI-d ära kasutab. Samuti peab mõistma, et AI-ajastul võivad süsteemid olla haavatavamad kui varem. Tuleb tunnistada võimalikke vigu oma andmetes, algoritmides ja ka meis endis, et olla valmis üllatusteks.
Teine kõneleja Fraunhoferist, Wolfgang Koch osutas Rumsfeldi maatriksile (Rumsfeld Matrix), strateegilisele raamistikule, mille tegi 2002. aastal populaarseks USA kaitseminister Donald Rumsfeld. Maatriksi põhikomponendid on teadaolevad faktid (andmed ja teave, millest oleme teadlikud ja mida mõistame), teadaolevad riskid (teadmiste lüngad, millest oleme teadlikud), tundmatud teadmised (asjad, mida me teame, kuid millest me ei ole teadlikult teadlikud) ja tundmatud üllatused (ettenägematud sündmused või riskid). Seda kõike tuleb arvestada ka siis, kui arvame, et inimene on masinate peremees. On asju, mida me ise ja ka algoritmid siiski arvestada ei oska.
Eesti küberharjutusväljade multiversumi CR14 ülem Silver Andre märkis, kuidas AI-d kasutada. Esiteks, ohuvoogude, teenuse staatuse ja missiooni sõltuvuste pidev töötlemine masina kiirusel. Teiseks, prioriteetsete teenuste nimekirja (cyber prioritized service list, CPSL), küberlahinguvälja (cyber key terrain, CKT) ja reaalajas küberpildi (running cyber picture, RCyP) värskenduste automatiseeritud loomine korrelatsioonianalüüsi põhiselt. Kolmandaks, valideerimine inimese poolt. Neljandaks, ülemate ja operaatorite kiired otsused, mis on tehtud kinnitatud luureandmete põhjal.
Kriitilisemaid hinnanguid esitas Tanel Tammet TalTechist. Ta viitas kahele teosele, millest üks prognoosib seda, kuidas AI meid kõiki ära tapab (Judkowsky, Soares. „If Anyone Builds It, Everyone Dies: Why Superhuman AI Would Kill Us All“, 2025) ja teine, kuidas see meid ära päästab (Marc Andreessen. „Why AI Will Save the World“, 2023).
„AI aitab tõesti süsteeme integreerida ja esimesed tulemused on juba näha. Kuigi AI peaks aitama luua tõeliselt efektiivseid droone, tuleb siiski arvestada, et märkimisväärseid tulemusi ei tasu oodata enne kui alles viie aasta pärast. Olenemata sellest, et AI aitab teha otsuseid palju lihtsamaks, tuleb meeles pidada, et autonoomsed autod pole ikka veel eriti targad ja ka militaarsed AI-lahendused on endiselt veel üsna rumalad,“ märkis Tammet. Iga AI tehnoloogia puhul tuleb arvestada selle sobivust ja tõhusust konkreetsetes mudelites. „Ükski asi pole nii hea, kui see esmapilgul tundub, ja ükski asi pole ka nii halb, kui see esmapilgul tundub,“ tsiteeris Tamm viitseadmirali Joe Dyerit.