Uuringud

TI-mudelite turg 2026. aastal on teisiti korraldatud. Ühe päringu maksumus varieerub $0,0001 kuni $0,17 – kolm suurusjärku. Aga tegelik kvaliteedierinevus kümne parima mudeli vahel? 0,24 punkti viiepallisel skaalal. Samal ajal Wharton / GBK Collective fikseerib: kolmandik ettevõtete TI-projektidest ei jõua piloodist kaugemale. Ja Epoch AI näitab, et vaid 5,6% kasutajatest rakendab TI-d tõeliselt süvitsi.

Võib-olla pole küsimus selles, milline mudel on parem, vaid selles, kas preemiumile üle maksmine annab tüüpiliste juhtimisülesannete puhul proportsionaalselt parema tulemuse.

Me kontrollisime. Vastus osutus oodatust karmimaks.

Miljonid inimesed Venemaal kasutavad Alice’i iga päev – mitte sellepärast, et nad seda valiksid, vaid sellepärast, et see on tasuta, sisse ehitatud Yandexi brauserisse ja töötab ilma VPN-ita. YandexGPT, Alice’i kapoti all olev mudel, on parim Venemaa mudel meie võrdlusuuringus, kuid GPT-5.4-ni jääb tal veel pikk maa.

Kas sellelt on võimalik saada GPT-le lähedasi vastuseid, kui õppida õigesti küsima? Me kontrollisime seda katses: kümme promptimistehnikat, kuus juhtimisülesannet, kaks sõltumatut LLM-kohtunikku. Lühike vastus: jah, on võimalik – aga kõik tehnikad ei tööta ja mõned teevad asja hullemaks.

Allpool on konkreetsed mallid, mille saad kohe vestlusse kopeerida, ning antimustrid, mida tasub vältida.

2025. aasta novembris tõid Stanfordi andmed välja ootamatu fakti: ameeriklased kasutavad TI-d kodus sagedamini kui tööl. Me mysummit.school-s analüüsisime seda eraldi materjalis – ja tollane järeldus oli otsekohene: töine TI jääb isiklikust ikka veel maha.

Möödus neli kuud. Epoch AI korraldas koos Ipsosega uue uuringu – ja pilt on muutunud.

Probleem on selles, et Vene mudelid jäävad maha. Meie 54 mudeli uuringus sai GigaChat 3,26 palli 5-st, GPT-5.4 – 4,80. Vahe 32%.

Kuid see ei ole ainult Venemaa probleem. Igaüks, kes kasutab odavamat või nõrgemat mudelit – olgu see Llama, Phi, Mistral, lokaalne juurutus või mõni piirkondlik pakkuja – seisab silmitsi sama küsimusega: kas targem promptimine suudab kvaliteedilõhe sulgeda?

2025. aasta märtsis esines SXSW EDU konverentsil strateegilise tulevikuvaate nõustaja Sinead Bovell ettekandega tehisintellektist ja hariduse tulevikust. Ilma hype’i ja paanikaga. Kuid kahe uuringuga, mis muudavad seda, kuidas TI rolli õppimises mõtestada.

Esimene: tudengite grupp, kes kasutas ChatGPT-d piiranguteta, saavutas tulemused 17% kehvemini kui kontrollgrupp, kes töötas õpikuga. Teine: teine grupp, kus TI-d kasutati täielikult ümber kujundatud õppesüsteemi raames, edestas traditsioonilist loengut kahekordse marginaaliga.

Sama tööriist. Vastupidised tulemused. Erinevus seisneb lähenemises.

Gallupi ja Walton Family Foundationi küsitlus (2024–2025, USA õpetajate representatiivne valim) tuvastas muljetavaldava näitaja: regulaarselt AI-d kasutavad õpetajad säästavad keskmiselt 5,9 tundi nädalas – see võrdub kuue täistööpäevaga õppeaasta jooksul. Kõlab nagu lahendatud probleem.

Kuid Royal Society of Chemistry paralleelne küsitlus (2024, Suurbritannia) näitab teistsugust pilti: 44% õpetajatest olid AI-d proovinud, aga ainult 3% teatas tegelikust töökoormuse vähenemisest. Üks matemaatikaõpetaja Iirimaalt selgitas lõhet täpsemalt kui ükski statistika: «AI genereerib töölehti kiiresti, kuid neid tuleb hoolikalt üle kontrollida – ja ajasääst osutub väiksemaks, kui tundus.»

Kumb on õigus? Oleme juba analüüsinud AI kriisi hariduses õpilaste vaatenurgast – 86% õpilastest kasutab AI-d, kuid kriitiline mõtlemine halveneb. Nüüd – õpetajate pool. Viimase kahe aasta jooksul on kogunenud piisavalt eksperimentaalseid andmeid, et vastata sellele küsimusele mitte arvamuste, vaid arvudega.

Poolteist aastat tagasi kirjutasin märkme isiklikku blogisse sellest, mida märkan kolleegide ja enda töös: mida rohkem AI-d usaldad, seda harvemini küsid endalt „kas see on tõesti õige?". Toetasin end toona Microsofti uuringule – see näitas, et usaldus AI vastu pärsib antavate vastuste kriitilist hindamist. Argument tundus tugev, kuid sellel oli ilmne puudus: korrelatsioon, mitte põhjuslik seos.

2026. aasta veebruaris avaldasid Anthropicu uurijad Judy Shen ja Alex Tamkin eksperimendi, mis täitis selle lünga. Randomiseeritud kontroll. Konkreetsed andmed. Ja järeldus, mida – nagu mulle tundub – enamik sellest lugenud inimesi valesti mõistab.

Sest see pole lugu sellest, et AI teeb meid rumalamaks. See on lugu sellest, kuidas täpselt me seda kasutame.

11. veebruaril 2026 kritiseeris president Tokajev valitsuse istungil avalikult KazLLM-i. Mudelit, mis käivitati suure kõminaga 2024. aasta detsembris, kasutab vaid 600 000 inimest – 3% riigi elanikkonnast. Võrdluseks: ChatGPT-d kasutab Kasahstanis 2,6 miljonit inimest. President oli otsekohene: KazLLM «ei suuda ChatGPT-ga konkureerida».

See avaldus seab küsimuse teravalt. Milleks vajab Kasahstan oma keelemudelit, kui globaalsed lahendused töötavad paremini? Ja kui suveräänne AI on vajalik – miks see kaotab?

Vastus on keerulisem, kui paistab. Sest KazLLM ei ole «kasahhi ChatGPT». See on täiesti erinev tööriist erineva ülesandega. Ja nende võrdlemine on sama, mis võrrelda riiklikku elektrijaama imporditud kodumasinaga.