Generatiivinen tekoäly – Lue laaja tekoäly tietopaketti
Generatiivinen tekoäly on varmasti jokaiselle jo sanana tuttu, mutta mitä se tarkoittaa käytännön tasolla? Mitä tarkoittaa tekoäly, miten generative AI toimii ja miten se vaikuttaa meidän elämäämme nyt ja tulevaisuudessa? Näihin kaikkiin kysymyksiin ja paljoon muuhun löydät vastaukset tästä artikkelista.
Generative AI, eli helpommin suomeksi tekoäly, on teknologian muoto, joka pystyy tiettyyn pisteeseen asti ajattelemaan ja toimimaan täysin itsenäisesti. Sen toiminta kuitenkin vaatii, että teko äly saa ihmiseltä kehoitteen, jonka mukaan se sitten toimii.
Kehotteilla viitataan usein joko teksti- tai äänipohjaiseen käskyyn, jossa määritellään, miten tekoäly ai toimii. Tekoäly sovellukset kattavat jo melkein kaikki alat terveydenhuollosta luoviin aloihin ja teknologian kehittämiseen. Tutustutaan tähän mielenkiintoiseen ilmiöön ja siihen miten generatiivinen tekoäly toimii tarkemmin!
Generatiivinen tekoäly – mitä se on?
Generatiivinen tekoäly (AI) on tekoälyn osa-alue, joka keskittyy sisällön tuottamiseen. Tekoälyn määritelmä generatiivinen tarkoittaa tarkoittaa nimenomaan sitä, että se voi tuottaa tekstiä, kuvia, ääntä, videoita tai muita luovia tuotoksia, joita perinteisesti vain ihmiset ovat luoneet.
Generatiivisen tekoälyn mallit, kuten OpenAI:n vuonna 2022 luomat GPT-sarjan mallit, taas perustuvat monimutkaisiin neuroverkkoihin, jotka oppivat valtavista tietomassoista ja pystyvät tuottamaan uutta sisältöä näiden oppien pohjalta. Tunnetuin tekoälysovellus, ChatGPT, on tietenkin OpenAI:n tuotos, ja siitä on jo julkaistu useita eri versioita, joista osa on maksullisia.
Generatiivisen tekoälyn järjestelmät eroavat perinteisistä, jotka on luotu suorittamaan ennalta määrättyjä tehtäviä, siinä että generative AI pyrkii ennen kaikkea luomaan jotain uutta ja uniikkia. Tämä on tärkeä eroavaisuus, joka täytyy ymmärtää, joten katsotaan ensin mikä on tekoäly, minkä jälkeen voimme tutustua siihen, kuinka generative AI voidaan ottaa hyötykäyttöön.
Generatiivinen tekoäly – Ominaisuudet
| Tekoäly | Ominaisuus |
| Koneoppiminen (MLL) | Kielimallit kehittyvät syötetyn datan perusteella |
| Hermoverkot | Tietokonesysteemi mallintaa ihmisaivojen neuroneita |
| Luonnollisen kielen käsittely (NLP) | Kyky ymmärtää puhekieltä ja analysoida dataa |
| Robotiikka | Kyky suorittaa ihmismäisiä toimintoja ilman ihmisen vuorovaikutusta |
Miten yleinen tekoäly toimii
Generatiivinen tekoäly toimii suurten tietomäärien analysoinnin ja mallintamisen avulla. Se käyttää koneoppimisen ja syväoppimisen menetelmiä, kuten neuroverkkoja, joiden avulla se oppii seuraavia toimia:
- tunnistamaan kuvioita
- tekemään ennusteita
- suorittamaan monimutkaisia tehtäviä.
Neuroverkkojen avulla AI tekoäly pystyy analysoimaan valtavia tietomassoja ja löytämään niistä piileviä yhteyksiä, joita on vaikea havaita perinteisillä tilastoihin perustuvilla menetelmillä.
Generatiivinen AI pyrkii suoriutumaan erilaisista tehtävistä samantasoisesti, kuin ihminen. Toisin kuin kapeaan tekoälyyn keskittyvät järjestelmät, jotka on suunniteltu tiettyihin tehtäviin (kuten kasvojentunnistukseen tai pelien pelaamiseen), generatiivisen tekoälyn tarkoituksena on kattavampi ongelmanratkaisukyky. Ja kyllä, täysin suomenkielinen tekoäly on jo tätä päivää.
Näin ollen sillä on laajempia sovelluksia moniin eri tehtäviin. Esimerkiksi minkä tahansa tyyppinen AI kuva on tänä päivänä niin helppo luoda esimerkiksi OpenAI Sora avulla, että kuka tahansa kykenee taiteilijaksi iästä tai luovuudesta riippumatta. Sama pätee tekstintuotantoon ja jopa koodin luomiseen.
Nyt kun tiedämme mikä on AI, voimme perehtyä sen astetta hienostuneempaan muotoon: miten generatiivinen tekoäly toimii.
Generatiivisen tekoälyn eri tyypit
Nyt meillä on tekoäly määritelmä hallussa, joten siirrytään seuraavalle tasolle. Generatiivinen tekoäly voidaan jakaa useisiin eri tyyppeihin sen käyttämien teknologioiden ja sovelluskohteiden mukaan. Tässä ovat kolme keskeistä generative AI -tyyppiä:
- Generatiiviset adversaariset verkot (GAN)
- Autoregressiiviset mallit
- Diffuusiomallit
Katsotaan tarkemmin, mitä nämä kolme tyyppiä käytännössä tarkoittavat.
Generatiiviset adversaariset verkot eli GAN ovat kahdesta neuroverkosta koostuvia järjestelmiä, joissa toinen verkko tuottaa dataa (generoija) ja toinen arvioi sitä (arvioija). Sen avulla voidaan luoda dataa, joka on mahdollisimman samankaltaista kuin oikea data, ettei arvioija pysty erottamaan generoitua dataa aidosta. GAN:ia käytetään muun muassa kuvien luomiseen ja videoiden manipulointiin.
Autoregressiiviset mallit, kuten GPT (Generative Pre-trained Transformer), taas ovat yleisimmin tekstin tuottamiseen käytettyjä malleja. Ne esimerkiksi ennustavat seuraavan sanan tai lauseen aiemman tekstin perusteella. Tämä mahdollistaa luontevan ja loogisen tekstin tuottamisen, olipa kyseessä tarina, koodi tai keskustelu.
Diffuusiomallit puolestaan ovat erityisen tehokkaita kuvien luomisen saralla. Ne toimivat vaiheittain vähentämällä epätarkkuuksia ja parantamalla kuvaa, kunnes lopputulos on selkeä ja yksityiskohtainen. Diffuusiomallien avulla voidaan luoda monimutkaisisa ja realistisia kuvia..
Ne ovat myös merkittävä osa kehittyviä tekoälypohjaisia kuvankäsittelytyökaluja. Tähän malliin perustuva tekoäly taide sovellus takaa sen, että kenestä vain voi tänä päivänä tulla taiteilija. Seuraavaksi katsotaan generatiivisen tekoälyn esimerkkejä ja kaikesta, mihin sitä voidaan käyttää.
Tekoälysovelluksia tekstin tuotantoon
Generatiivinen tekoäly tarjoaa runsaasti mahdollisuuksia tekstintuotannon tehostamiseen ja automatisointiin. Sen avulla voidaan esimerkiksi “ulkoistaa” sähköpostien ja blogipostausten kirjoittaminen, artikkeleiden ideointi ja luonnosten tekeminen. Monet saattavat myös pyytää generatiivista tekoälyä suunnittelemaan heille viikon ruokalistan ja kirjoittamaan sitä vastaavan kauppalapun.
Näin ollen tekoäly voi auttaa tehostamaan toimintoja sekä työpaikoilla että arjessakin. Katsotaan seuraavaksi kolme suosittua käytännön esimerkkiä siitä, miten generatiivisen tekoälyn taitoja käytetään tekstin luomiseen:
OpenAI GPT-4
OpenAI:n ChatGPT oli ensimmäinen julkisuuteen noussut tekoälytyökalu, joka lanseerattiin vuoden 2022 lopulla. Sen alkuperäinen versio oli vielä suhteellisen rajoitettu toimintojensa puolesta, sillä se ei esimerkiksi ollut yhteydessä Internetiin. Tämä tarkoitti sitä, että ChatGPT pystyi tuottamaan tekstiä sille syötettyyn dataan perustuen, mutta tämä data ylsi vain vuoteen 2021 asti.
Tänä päivänä sen uusin versio, GPT-4, on yksi tunnetuimmista ja kehittyneimmistä tekstin tuottamiseen käytetyistä tekoälymalleista. Tämä generatiivinen tekoäly tarjoaa laajasti käyttösovelluksia sisällöntuotannossa. Muutamia esimerkkejä näistä ovat asiakaspalveluchatbotit ja jopa luova kirjoittaminen. Se pystyy luomaan sujuvaa ja luontevaa tekstiä monenlaisista aiheista. Siitä löytyy myös tekoäly sovellus suomeksi.
Jasper AI
Jasper AI on ChatGPT:n tavoin yksi ensimmäisistä laajempaan käyttöön nousseista tekoälytekstigeneraattoreista. Samoin kuin sen suurin kilpailija, se oli hyvin suoraviivainen ja helppo käyttää, mutta ei kovinkaan monipuolinen työkalu. Tänä päivänä sekin on kuitenkin kehittynyt eteenpäin suurin harppauksin.
Jasper on kaupallinen työkalu, jota käytetään pääasiassa markkinointisisältöjen, blogiartikkelien ja sosiaalisen median tekstien luomiseen. Se ei siis ole samalla tavalla keskustelukumppanina käytetty tyäkalu, kuin ChatGPT. Sen sijaan Jasper on suunniteltu sisällöntuottajien ja markkinoijien tarpeisiin, ja sen avulla voidaan automatisoida suuri osa yritysten sisällöntuotannosta.
Copy.ai
Copy.ai on kolmas mielenkiintoinen tulokas generatiivisen tekoälyn markkinoille. Se tarjoaa useita työkaluja tekoälypohjaisen tekstin kirjoittamiseen. Samoin kuin edellä kuvattu Jasper, myös Copy.ai on suunnattu eritoten mainostekstien ja markkinointimateriaalien tuottamiseen.
Tämä tekstityökalu osaa tuottaa selkeää ja vaikuttavaa tekstiä, mikä helpottaa mainonnan ja myynnin sisällön luomista. Se tukee markkinoijia esimerkiksi ideoiden saralla pelkän tekstin tuottamisen lisäksi.
Tekoälysovelluksia työn tehostamiseen
Generatiivinen tekoäly ei kuitenkaan rajoitu vain tekstintuotantoon. Sitä voidaan käyttää myös työn tehostamiseen useilla eri aloilla ja sitä otetaankin kiihtyvään tahtiin mukaan esimerkiksi datapohjaisissa työtehtävissä sekä hallinnollisissa tehtävissä. Sen käyttökohteet ovat kuitenkin rajoittamattomat, mikä tuo mukanaan myös huolia työpaikkojen menetyksistä.
Yleisesti ottaen voidaan kuitenkin todeta, että vaikka työpaikkoja katoaisi, niitä tulee aina uusia tilalle kun maailma kehittyy. Tässä on kolme generatiivisen tekoälyn sovellusta, jotka auttavat työnkulun parantamisessa:
Notion AI
Notion AI on tekoälyavusteinen työkalu, joka on integroitu osaksi Notion-alustaa. Näin generatiivinen tekoäly auttaa käyttäjiä luomaan, organisoimaan ja parantamaan sisältöä, kuten muistiinpanoja, tehtäviä ja asiakirjoja.
Se on erityisen hyvä apu tiivistämään pitkiä tekstejä, ehdottamaan parannuksia ja ideoiden luomiseen. Tämän generatiivisen tekoälyn avulla käyttäjät voivat keskittyä luovuuteen ja ajatustyöhön, kun generative AI hoitaa rutiininomaiset tehtävät, kuten tekstien muokkaamisen ja kirjoitusvirheiden korjaamisen.
Notion AI tekoäly vastaa esimerkiksi seuraavista toimista:
- Tekstin tiivistäminen ja analysointi
- Ideoiden ja luonnosten luominen
- Sisällön muokkaus ja kieliopin korjaukset
Notion AI on erityisen hyödyllinen työkalu sisällöntuottajille, mutta se sopii lisäksi projektien hallintaan ja ajatteluprosessien jäsentämiseen, koska se tehostaa työnkulkua ja vapauttaa aikaa keskittyä luoviin tehtäviin.
Zapier
Zapier on tehokas automaatioalusta, joka mahdollistaa eri sovellusten yhdistämisen ja automatisoinnin ilman koodaamista. Se käyttää tekoälyä ja ohjelmointirajapintoja (API) yhdistääkseen tuhansia eri sovelluksia, kuten Google Sheets, Slack, Mailchimp ja monet muut.
Tämän generatiivisen tekoälyn avulla käyttäjät voivat luoda automatisoituja työnkulkuja, jotka siirtävät tietoja eri sovellusten välillä ja hoitavat toistuvia tehtäviä, kuten sähköpostien lähettämistä tai datan synkronointia.
Sen keskeisiin ominaisuuksiin kuuluvat seuraavat:
- Automaattiset työnkulut (“Zap”-automaatioiden avulla)
- Tuhansien sovellusten integrointi
- Työtehtävien automatisointi ilman ohjelmointitaitoja
Zapier on erinomainen työkalu yrityksille, jotka haluavat tehostaa työnkulkujaan ja vähentää manuaalisen työn tarvetta. Se säästää aikaa ja auttaa keskittymään tärkeämpiin liiketoiminnan osa-alueisiin.
Grammarly
Grammarly on generatiivinen tekoäly työkalu ja kirjoittamisen avustaja, joka auttaa käyttäjiä parantamaan tekstin laatua, oikeakielisyyttä ja tyyliä. Se tarkistaa kieliopin, oikeinkirjoituksen, välimerkit ja jopa tekstin sävyn ja selkeyden.
Grammarlyn generative AI oppii käyttäjän kirjoitustyylistä ja antaa sen perusteella suosituksia, jotka tekevät tekstistä ihmismäisempää ja ammattimaisempaa. Se voi auttaa esimerkiksi seuraavilla saroilla:
- Kieliopin, oikeinkirjoituksen ja välimerkkien tarkistus
- Tyyli- ja sävyarviot, jotka auttavat parantamaan tekstin ilmaisua
- Integroituu suosituimpiin tekstieditoreihin ja selainlaajennuksina
Grammarly on hyödyllinen työkalu kaikille, jotka kirjoittavat säännöllisesti – olipa kyseessä opiskelija, markkinoija, liikemies tai sisällöntuottaja. Se auttaa välttämään kielelliset virheet ja viestimään selkeästi.
Tekoälysovelluksia markkinoinnin avuksi
Tekoäly (AI) on muuttanut markkinoinnin kenttää merkittävästi viime vuosien aikana. Generatiivinen tekoäly ja siihen perustuvat sovellukset voivat automatisoida monia markkinoinnin prosesseja, optimoida kampanjoita ja tuoda mukaan personoivia ominaisuuksia aivan uudella tavalla.
Olemme jo tutustuneet siihen, miten nämä generatiivisen tekoälyn sovellukset voivat auttaa tekstinkäsittelyssä, mutta seuraavaksi käydään hieman hienostuneempia tapoja, joilla nämä työkalut voivat auttaa. Tässä on kolme keskeistä tekoälysovellusta, jotka voivat auttaa nimenomaan yrityksiä parantamaan markkinoinnin tehokkuutta ja tuottavuutta.
Jasper AI – Sisällöntuotannon supervoima
Jasper AI on tekoälypohjainen kirjoitustyökalu, joka on suunniteltu auttamaan markkinoijia nopeuttamaan ja parantamaan sisällöntuotantoa. Tekoälymalli on koulutettu luomaan monenlaisia markkinointitekstejä, kuten blogikirjoituksia, mainostekstejä, sähköpostimarkkinointia ja somepäivityksiä.
Se auttaa esimerkiksi sisällön luomisen nopeuttamisessa. Jasper AI:n avulla markkinoijat voivat tuottaa korkealaatuista tekstiä tehokkaammin, sillä heidän tarvitsee vain syöttää lyhyt kuvaus aiheesta, ja tekoäly luo siihen pohjautuvan tekstin.
Generatiivinen tekoäly Jasper AI voi myös auttaa luomaan personoitua sisältöä eri kohderyhmille. Se mahdollistaa räätälöityjen viestien suunnittelun, jotka vetoavat asiakkaiden erityistarpeisiin ja kiinnostuksen kohteisiin.
Ja jos käy niin, että olet jumissa, eikä ideoita vain kerta kaikkiaan synny, Jasper AI voi tarjota ideoita uusiin blogipostauksiin tai kampanjoihin. Tämä helpottaa ja parantaa luovaa prosessia ja tuo uusia näkökulmia markkinointiin.
Tässä vielä lista erilaisista käyttökohteista, joissa Jasper AI voi auttaa markkinoinnin saralla:
- Blogiartikkelit
- Sähköpostikampanjat
- Somepostaukset
- Mainoskopiot (esim. Google Ads, Facebook Ads)
HubSpot – Tekoäly CRM ja markkinoinnin automaation apuväline
HubSpot on all-in-one-työkalu, joka yhdistää asiakkuudenhallinnan (CRM), markkinointiautomaation ja tekoälyn. Se tarjoaa monia työkaluja markkinoinnin automatisointiin, analytiikkaan ja asiakastiedon hallintaan ja tehostamiseen.
Generatiivinen tekoäly parantaa HubSpotin kykyä optimoida lisäksi markkinointikampanjoita ja auttaa kohdistamaan viestejä tarkasti eri kohderyhmille. Näin ollen se voi optimoida sähköpostimarkkinointia ja automatisoida liidien hankkimisen. Tämä tarkoittaa, että se voi esimerkiksi analysoida, milloin on paras aika lähettää viestejä kullekin asiakasryhmälle, jotta avausprosentit ja konversiot paranevat.
HubSpot AI voi myös analysoida asiakkaiden toimintaa ja pisteyttää ne sen perusteella, kuinka todennäköisesti heistä tulee maksavia asiakkaita. Tämä auttaa myynti- ja markkinointitiimiä keskittymään niihin kaikkein potentiaalisimpiin liideihin.
Sen generatiivisella tekoälyllä voidaan tarjota lisäksi suosituksia siitä, millaista sisältöä asiakkaillesi kannattaa tarjota seuraavaksi. Nämä suositukset perustuvat usein asiakkaiden käyttäytymiseen ja mielenkiinnon kohteisiin.
HubSpot voi auttaa yrityksiä markkinoinnin saralla esimerkiksi kaikessa seuraavassa:
- Sähköpostikampanjoiden optimointi
- Liidien hallinta ja pisteytys
- Markkinointisisältöjen personointi
- Asiakaspolun analyysi ja optimointi
Phrasee – Tekoälypohjainen kielioptimointityökalu
Phrasee on tekoälytyökalu, joka keskittyy luomaan ja optimoimaan markkinointiviestejä, erityisesti sähköpostimarkkinoinnin ja mainonnan tarpeisiin. Sen avulla voidaan parantaa viestien houkuttelevuutta ja tehokkuutta.
Käytännössä se tarkoittaa esimerkiksi parempia otsikoita ja tekstikappaleita. Phrasee optimoi sähköpostien otsikot, mainostekstit ja somepostaukset käyttämällä tekoälyä. Se luo kieliopillisesti oikein ja vetoavasti muotoiltuja viestejä, jotka houkuttelevat asiakkaita avaamaan ne ja reagoimaan.
Se tekee myös A/B-testauksen yrityksen puolesta ja oppii, mikä kieli ja tyyli toimii parhaiten. Tämä auttaa markkinoijia jatkuvasti parantamaan viestintää ja mainoskampanjoiden tehokkuutta. Lisäksi Phraseen AI varmistaa, että luotu sisältö on aina brändinmukaista, eli se säilyttää yhtenäisen äänensävyn ja ilmaisun kaikissa kanavissa.
Sitä voidaan käyttää esimerkiksi kaikkeen seuraavaan:
- Sähköpostimarkkinoinnin optimointi
- Mainosviestien tehokkuuden parantaminen
- Somekampanjat
- Otsikoiden ja viestien A/B-testaukset
Esimerkkejä generatiivisen tekoälyn käytöstä
Generatiivinen tekoäly on jo käytössä useilla eri aloilla monin eri tavoin. Lisäksi sen sovelluskohteet laajenevat jatkuvasti, kun erityyppiset tekoälymallit kehittyvät kovaa tahtia. Nyt on jo selkeästi nähtävillä aloja, jotka ovat muuttuneet vain parissa vuodessa tekoälyn myötä, ja tämä muutos tulee laajenemaan lähitulevaisuudessa useammilla aloilla.
Se, katoavatko jotkin alat täysin tekoälyn myötä, on vielä suuri kysymysmerkki. Mutta kuten historiakin on näyttänyt, kun aloja häviää, uusia aloja syntyy tilalle, joten syytä huoleen ei ole. Katsotaan seuraavaksi muutamia esimerkkejä tekoälystä ja aloista, joita tekoäly jo muokkaa ja joilla se on noussut suureen rooliin.
Taide ja luova teollisuus
Generatiivinen tekoäly tuottaa jo nyt taidetta, musiikkia ja jopa kirjallisuutta. Esimerkkinä voidaan mainita tekoälypohjaiset sovellukset, jotka voivat luoda uusia visuaalisia taideteoksia tai säveltää biisejä, jotka kilpailevat ihmisten luomien teosten kanssa.
Luovat alat ovat yksiä niistä, joilla on ollut kaikkein eniten huolissaan tekoälyn saapumisesta areenalle. Eikä asiaa helpota lainkaan tekoälykehittäjien asenne luovien alojen tekijöitä kohtaan.
Esimerkiksi OpenAI:n CTO Mira Muratin kommentit, joissa hän totesi, että osa luovista työpaikoista saattaa hävitä ja ettei kaikkia niitä olisi koskaan tarvittukaan, ovat herättäneet närää taiteilijoiden keskuudessa. Moni näkee tämän lausunnon vähättelevänä ja pelkää tekoälyn syrjäyttävän ihmistaiteilijat.
Terveydenhuolto
Olet varmasti vähintään kuullut, että tekoäly terveydenhuollossa on myös nopeasti kasvava ala. Tekoälyä käytetään jo nyt lääketieteellisessä kuvantamisessa, diagnostiikassa ja uusien lääkeaineiden kehityksessä.
Generatiivinen tekoäly ja sen eri mallit voivat luoda simulaatioita, jotka auttavat tutkimuksissa ja nopeuttavat uusien lääkkeiden löytämistä. Tekoälyä käytetään siksi terveydenhuollossa monipuolisesti parantamaan hoidon laatua ja tehokkuutta. Sen sovellukset kattavat muun muassa seuraavat:
- Diagnostiikka: Tekoäly analysoi lääketieteellisiä kuvia, kuten röntgenkuvia ja magneettikuvia, joista se tunnistaa tarkasti sairauksia, kuten syöpiä, nopeammin ja tarkemmin kuin perinteiset menetelmät.
- Ennakoiva analytiikka: AI auttaa ennustamaan sairauksien puhkeamista ja potilaiden tilan kehittymistä analysoimalla terveysdataa, kuten elintoimintoja ja potilashistoriaa.
- Lääketutkimus: Tekoäly nopeuttaa uusien lääkkeiden kehitystä mallintamalla kemiallisia yhdisteitä ja arvioimalla niiden tehokkuutta ennen kliinisiä kokeita.
- Hoitojen personointi: AI auttaa suunnittelemaan yksilöllisiä hoitopolkuja analysoimalla suuria tietomääriä ja suositellen parhaita hoitovaihtoehtoja jokaiselle potilaalle.
Pelit
Tekoälyä käytetään lisäksi pelialalla monin tavoin. Se mahdollistaa älykkäämmät ja realistisemmat hahmot pelien sisällä, luo dynaamisesti muuttuvia pelimaailmoja ja tarjoaa personoituja pelikokemuksia.
Sitä hyödynnetään myös pelisuunnittelussa, kuten pelien testaamisessa ja sisällön automaattisessa generoinnissa, kuten pelitasojen tai tarinoiden luomisessa. Lisäksi se toimii apuna pelaajien käyttäytymisen analysoinnissa ja suosittelee heille henkilökohtaisia pelikokemuksia ja strategioita.
Generatiivinen tekoäly – historia
Generatiivinen tekoäly ja sen kehitys alkoi itse asiassa niinkin aikaisin kuin 1900-luvun loppupuolella, kun ensimmäisiä koneoppimismalleja kehitettiin. Ala ei kuitenkaan edistynyt suurin harppauksin, ennen kuin 2010-luvulla alettiin nähdä merkittäviä edistysaskeleita.
Yksi näistä edistysaskelista oli GAN-mallien esittely vuonna 2014 Ian Goodfellowin toimesta. Näiden mallien myötä tuli mahdolliseksi se, että kuka tahansa voi luoda uusia, realistisia kuvia ja videoita kehotteiden avulla.
Tämän jälkeen tekoälymallien kehitys sai kunnolla tuulta purheisiin. Siitä lähtien mallien, kuten OpenAI:n GPT- ja DALL-E-mallien, kehitys on ollut hyvin nopeaa, ja ne ovat mullistaneet tapaa, jolla sisältöä luodaan, dataa hallitaan ja toimintoja tehostetaan.
Tekoälyn käyttöönoton haasteet
Generatiivinen tekoäly mullistaa maailmaa jo kovaa tahtia, mutta senkään käyttöönotto ei ole ongelmatonta. Olemme jo maininneet muutamia huolestumisen aiheita, kuten pelot työpaikkojen menetyksistä tekoälylle, sekä sen kyvyn syrjäyttää luovien alojen tekijät kokonaan.
Mutta nämä eivät ole niitä suurimpia tekoälyn mukanaan tuomia haasteita ainakaan vielä tällä hetkellä. Sen sijaan listaamme seuraavaksi muutamia haasteita, joita yritykset ja yhteisöt kohtaavat ottaessaan tekoälyä käyttöön:
Tietoturva ja yksityisyys
Tekoälyjärjestelmät käsittelevät valtavia määriä tietoa, mikä herättää kysymyksiä tietosuojasta. Nänä työkalut keräävät usein tietoa netistä, mikä tunnetusti ei ole enää se kaikkein luotettavin lähde, eikä turvallisin. Esimerkiksi Google tietää käyttäjistään enemmän kuin käyttäjät itse. Se voi tarkoittaa sitä, että myös tekoälyllä on näin ollen pääsy näihin henkilökohtaisiin tietoihin.
Siksi on aina tärkeää varmistaa, että henkilökohtaisia tietoja ei jaeta turhanpäiten, ja että tiedot pysyvät suojattuina. Tässä tietosuojaa koskevien määräysten, kuten GDPR, on täytyttävä.
Eettiset kysymykset
Myös eettiset kysymykset ovat herättäneet huolia jo useaan otteeseen. Generatiivinen tekoäly voi luoda harhaanjohtavaa tai jopa valheellista sisältöä, mikä aiheuttaa haasteita erityisesti tiedon luotettavuuden näkökulmasta. Siksi tekoälyltä tietoa pyydettäessä on aina tarkistettava sen käyttämät lähteet.
Lisäksi kuvamanipulaatiot, kuten Deepfake-teknologian kehittyminen on lisännyt huolia tekoälyn väärinkäytöksistä. Valheellisissa kuvilla voidaan pahimmillaan kiristää ihmisiä tai aiheuttaa suurta vahinkoa sekä henkilökohtaisen että ammattielämän puolella.
Työpaikkojen muutokset
Kuten mainitsimme, generatiivinen tekoäly voi vaikuttaa työmarkkinoihin, kun automatisointi vähentää manuaalisen työn tarvetta. Luovilla aloilla tämä on jo nähty, mutta lisäksi monet toimisto- ja hallintotyöt saattavat olla vaarassa, kun tekoäly kehittyy koko ajan tehokkaammaksi ja monipuolisemmaksi.
Mutta vaikka sen vaikutus perinteisiin työtehtäviin herättää huolta työttömyyden kasvusta, tekoäly luo samalla myös uusia työmahdollisuuksia. Se toki vaatii sitä, että ihmisillä on mahdollisuus uudelleenkouluttautua näihin uusiin ammatteihin.
Teknologian monimutkaisuus
Niille, jotka pelkäävät työpaikkansa menettämistä tekoälylle voidaan myös mainita se haaste, että generatiivinen tekoäly vaatii sellaisten järjestelmien rakentamista ja ylläpitämistä, jotka vaativat syvällistä teknistä osaamista. Lisäksi niiden integroiminen on ainakin vielä erittäin kallista.
Näin ollen yrityksillä voi olla vaikeuksia löytää ja palkata tarvittavia asiantuntijoita tekoälyjärjestelmien kehittämiseksi ja hallitsemiseksi.
Yhteenveto
Generatiivinen tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia eri aloille, mutta tuo samalla mukanaan myös merkittäviä haasteita. Samalla kun se tehostaa erilaisia toimintoja, se voi samalla viedä ihmisiltä työpaikkoja. Mutta vastavoimana sen rinnalle tulee syntymään myös kokonaan uusia aloja.
Tekoälyn rooli jatkaa kasvuaan lähes kaikilla elämänalueilla, joten on tärkeää tutustua sen vaikutuksiin työelämässä sekä arjessa, ja suhtautua sen potentiaaliin kriittisesti. Tästä esimerkkinä voidaan ottaa se, että työmarkkinoiden on muututtava samalla, kun maailma ympärillämme muuttuu.
Usein kysytyt kysymykset
Kysymys: Mitä generatiivinen tekoäly tarkoittaa?
Vastaus: Generatiivinen tekoäly (AI) on tekoälyn osa-alue, joka keskittyy sisällön tuottamiseen. Tekoälyn määritelmä ‘generatiivinen’ tarkoittaa tarkoittaa nimenomaan sitä, että se voi tuottaa uutta tekstiä, kuvia, ääntä, videoita tai muita luovia tuotoksia, joita perinteisesti vain ihmiset ovat luoneet. Se eroaa perinteisestä tekoälystä siinä, että se luo uutta. Generatiivinen tekoäly voi tuottaa uutta dataa, uutta tietoa ja uutta sisältöä hyödyntämällä olemassa olevaa dataa.
Kysymys: Viekö tekoäly työpaikkoja?
Vastaus: Generatiivinen tekoäly voi vaikuttaa työmarkkinoihin, kun automatisointi vähentää manuaalisen työn tarvetta. Luovilla aloilla tämä on jo nähty, mutta lisäksi monet toimisto- ja hallintotyöt saattavat olla vaarassa. Mutta vaikka sen vaikutus perinteisiin työtehtäviin herättää huolta työttömyyden kasvusta, tekoäly luo samalla myös uusia työmahdollisuuksia.
Kysymys: Mihin generatiivista tekoälyä voidaan käyttää?
Vastaus: Tekoälyn tavoitteena on kyetä suoriutumaan erilaisista tehtävistä samantasoisesti, kuin ihminen. Toisin kuin kapeaan tekoälyyn keskittyvät järjestelmät, yleinen tekoäly pyrkii kattavampaan ongelmanratkaisukykyyn. Siksi se soveltyy hyvin sekä luoville aloille, terveydenhuoltoon että hallinnollisten tehtävien suorittamiseen.
Kysymys: Mitä haasteita tekoälyyn liittyy?
Vastaus: Tekoäly tukeutuu täysin ihmisen sille opettamaan tietoon, joten kun ihminen on erehtyväinen, niin on myös tekoäly. Tekoälytyökalut voivat tarjota harhaanjohtavaa tai jopa täysin väärää tietoa, joten lähteet tulee aina tarkistaa. Lisäksi tekoälyn harha voi johtaa tuloksiin, jotka ovat syrjiviä tai epäreiluja etnisen taustan, sukupuolen tai iän vuoksi, minkä lisäksi on olemassa tietosuojaan liittyviä huolia.
Lähteet ja hyödyllisiä linkkejä
- OpenAI (OpenAI)
- Analyysi: Keneltä kaikilta tekoäly viekään työt (YLE)
- Notion AI (Notion)
- Muuttuva työ vaatii palkansaajilta uusien roolien hallintaa (Tilastokeskus)
- ‘Some May Vanish, But Were They Needed’, OpenAI’s Mira Murati’s Controversial Take (TimesNowNews)
- Google kerää netin käyttäjistä enemmän tietoa, kuin kukaan muu (Helsingin Sanomat)
Miksi luottaa Cryptonewsiin
in numbers
Tanja Elo 
