Kirjoittajien esittelyt
Pipsa Havula (FM)on Faktabaarin vastaava toimittaja, faktantarkistaja ja freelance-toimittaja. Faktabaariin helmikuussa 2022 mukaan tullut Havula on perehtynyt erityisesti erilaisten kuva- ja videohuijausten tunnistamiseen, faktantarkistukseen sekä digitaalisen informaatiolukutaidon ja faktantarkistustaitojen opettamiseen koulutusten ja videotuotannon kautta.
Tiina Härkönen toimii johtavana asiantuntijana Sitran Demokratia ja osallisuus -teemalla, Digitaalinen valta ja demokratia -projektissa. Hän on tehnyt pitkän uran yritysmaailmassa datan ja tietoverkkojen parissa, markkinoinnin, viestinnän ja liiketoiminnan kehittämisen johtotehtävissä.
Harto Pönkä (KM) on perehtynyt monipuolisesti mm. verkko-opetuksen pedagogiikkaan, mediakasvatukseen, sosiaaliseen mediaan ja tietosuojaan. Hän on toiminut kouluttajana vuodesta 2008 lähtien sekä julkaissut sosiaaliseen mediaan liittyviä kirjoja ja artikkeleja. Pönkä tekee koulutuksia ja analyysejä yrityksille, yhdistyksille ja julkishallinnon organisaatioille. Pönkä työskentelee yrityksissään Innowisessa ja Tweepsissä.
Minna Aslama Horowitz on Helsingin yliopiston viestinnän oppiaineen dosentti, tutkija Strategisen tutkimuksen neuvoston DECA-hankkeessa ja Faktabaarin viestintäpolitiikan asiantuntija EU/EDMO-NORDIS-verkostossa
Aki Saariaho on opettanut Espoossa yli 20 vuotta englantia, filosofiaa ja elämänkatsomustietoa. Akia kiinnostaa oppiminen ja sivistys - ennen kaikkea miksi ja miten opitaan sekä mitä sivistys on tänä päivänä. Perheen parissa ja pelaamisen eri muodoissa vietetyn ajan lisäksi hän harrastaa yhdistyksiä, muun muassa näitä: POE:n hallituksen jäsen (OAJ:n pedagogisten yhdistysten liitto), Feto ry:n hallituksen varajäsen (filosofian ja elämänkatsomustiedon opettajien yhdistys), Systems Change Finland ry:n hallituksen jäsen sekä eOppimiskeskuksen hallituksen varajäsen.
Kari Kivinen (FT)on Faktabaarin digitaalisesta informaatiolukutaidosta vastaava koulutusalan asiantuntija. Hänellä on toiminut opettajana, rehtorina ja pääsihteerinä kansainvälisissä kouluissa ja tehtävissä Suomessa, Luxemburgissa, Belgiassa ja Espanjassa. Hän on ollut mukana Euroopan komission digitaalisen osaamisen asiantuntijaryhmissä.
Tapani Saarinen (Ph.D.) on toiminut luokanopettaja Eurooppa-koulussa Brysselissä sekä Helsingin yliopiston Viikin normaalikoulussa. Hän on ollut mukana asiantuntijaryhmissä, jotka avustivat Euroopan komissiota tekoälyn opetuskäytön eettisten ohjeiden laadinnassa sekä digitaalisen oppimateriaalin laadun selvitystyössä. Saarinen on osallistunut keskusteluun tekoälyn opetuskäytöstä muun muassa Euroopan Unionin ja European Schoolnetin järjestämissä webinaareissa. Teknologiateollisuuden 100-vuotissäätiö palkitsi Saarisen innovatiivisesta pedagogisesta työstä vuonna 2017.
Matt Cronin on toiminut Valkoisen talon kansallisen kyberturvallisuusosaston (ONCD) johtajana. Cronin nimitettiin tehtävään Yhdysvaltain oikeusministeriöstä, jossa hän toimii kansallisen turvallisuuden ja kyberrikollisuuden koordinaattorina. Cronin on myös Fulbright-tutkija, joka tutkii tekoälyn ja muiden uusien teknologioiden poliittisia vaikutuksia.
Sanasto
Algoritmi
Prosessi tai sääntöjen kokonaisuus, jota esimerkiksi tietokone noudattaa laskelmissa tai muussa ongelmanratkaisussa.
Tekoäly (AI)
Tekoäly on laaja joukko tekniikoita, joissa koneet käyttävät laskennallisia kykyjä “ajatellakseen” kuten ihmiset. Tekoäly tuottaa lisäarvoa valtavasta data-aineistosta ja toimittaa sen asiakkaille pilvipalvelun kautta. Tekoälytyökaluja on monenlaisia, ja kukin niistä ratkaisee erilaisia ongelmia.
Teknologiaa käytetään asioiden ennustamiseen (esim. miten virus voi levitä), suositusten antamiseen (esim. mitä nettivideoita kannattaa katsoa seuraavaksi) tai päätösten tekemiseen (esim. miten essee pitäisi arvostella).
Tekoäly voi toimia eri tavoin: noudattamalla järjestelmään syötettyjä sääntöjä, oppimalla suurista tietomääristä (esim. arvosanoista, terveydentilasta, hakuhistoriasta jne.) tai kokeilemalla ja erehtymällä.
Tekoälyjärjestelmien käyttämät tiedot voivat olla peräisin äänitallenteista, tekstistä, kuvista tai videoista. Tekoälyjärjestelmät etsivät näistä tiedoista säännönmukaisuuksia tai toistuvia kuvioita. Kun tekoälyteknologiat löytävät kuvion, ne ovat vuorovaikutuksessa kanssamme tarjoamalla vastauksen, suosituksen tai päätöksen.
Generatiivinen tekoäly (GenAI)
Generatiivinen tekoäly tarkoittaa tekoälysovellusta, joka tuottaa sisältöjä (esim. tekstiä, kuvia ja videoita) vastauksena luonnollisella kielellä kirjoitettuihin pyyntöihin, kehotuksiin tai kysymyksiin. Esimerkiksi Chat GPT antaa kaikille verkon käyttäjille mahdollisuuden kokeilla generatiivisen tekoälyn mahdollisuuksia.
Kielimalli
Kielimalleja kutsutaan usein termillä ”suuri kielimalli” eli LLM (Large Language Model). Ne on koulutettu valtavalla määrällä lähinnä internetistä haettua harjoitusdataa. Kielimallin toimintaperiaate perustuu sanojen ja sanajonojen esiintymisen todennäköisyyksille. Harjoitusaineiston pohjalta se osaa ennustaa, miten käyttäjän antama tekstinpätkä jatkuu, tai tuottaa pyydetyn tyylin mukaista tekstiä. Kielimalli koostaa tietoaineistosta tekstin, joka voi olla oikein, mutta myös vääristynyt tai virheellinen.
Yksi esimerkki kielimallista on OpenAI:n kehittämä GPT-3, joka sisältää jopa 175 miljardia parametria.
GTP ei ole ainoa kielimalli. Muita kielimalleja ovat esimerkiksi PaLM ja Claude, sekä kuvien luomiseen keskittyvä DALL-E.
ChatGPT Bing Chat Google Bard
OpenAI julkisti marraskuussa 2022 kaikille avoimen ChatGPT-tekoälychatin, jonka taustalla on GTP-kielimalli. Kun annat tehtävän ChatGPT:lle niin se on yhteydessä GPT:hen. Sitä ohjataan ja sen kanssa voi kommunikoida luonnollisella kielellä. Tämä erottaa sen aiemmista tekoälyistä, joiden kanssa vuorovaikuttaminen on käytännössä vaatinut koodaustaitoa.
Bing Chat ja moni muu ohjelmisto käyttää samaa OpenAI:n GPT-kielimallia.
Googlen keskusteleva tekoälysovellus Bard käyttää PaLM2-kielimallia. PaLM2 on parantunut monikielellisissä, päättelyyn liittyvissä ja koodaamiseen liittyvissä tehtävissä verrattuna edeltäjäänsä, LaMDA:aan
Ennustava tekoäly
Ennustava tekoäly on tekoälyn ala, joka keskittyy ennusteiden tekemiseen datasta. Ennustavaa tekoälyä käytetään usein päätöksenteon tukena, ja sitä voidaan käyttää monissa eri sovelluksissa, kuten esimerkiksi markkinoinnissa kohdentamaan mainontaa ja ennustamaan asiakkaiden käyttäytymistä ja terveydenhuollossa sairauksien diagnosointiin a ennustamiseen.
Ennustava tekoäly perustuu yleensä siihen, että dataa käytetään mallin luomiseen, joka voi sitten käyttää tätä mallia ennusteiden tekemiseen. Mallin luominen voi tapahtua esimerkiksi regressioanalyysin tai koneoppimisen avulla.
Syöte
Syötteellä tarkoitetaan käyttäjän tekoälylle muotoilemaa komentoa, joka voi koostua esim. tekstistä, puheesta, kuvasta tai koodista. Syötteessä olisi hyvä kertoa, mikä rooli tekoälyllä on, mitä haluaa sen tekevän ja antaa selkeät ohjeet siitä, miten edetä sekä tarpeeksi taustatietoa tehtävän suorittamiseksi. Tekoälyn syötteenä ei saa käyttää henkilökohtaista tai salassapidettävää aineistoa. Tekoäly hyödyntää syötteitä oppimisessa, joten kaikkea sille antamaasi tekstiä käytetään tähän tarkoitukseen ja se saattaa siten päätyä ulkopuolisten käyttöön.
Liite 1
Unescon ohjeistus koulutuksen järjestäjille
Unesco on julkaissut konkreettisia suosituksia poliittisille päättäjille ja koulutuksen järjestäjille tekoälypohjaisten ohjelmistojen käytön suunnittelusta ihmisten toimijuuden edistämiseksi ja opiskelijoiden, opettajien ja tutkijoiden tukemiseksi.
Ohjeissa ehdotetaan seitsemää keskeistä toimenpidettä tekoälyn käyttöön koulutuksessa:
Vaihe 1: Hyväksytään kansainväliset tai alueelliset yleiset tietosuoja-asetukset tai laaditaan kansalliset tietosuoja-asetukset. GenAI-mallien kouluttaminen on edellyttänyt kansalaisten verkkotietojen keräämistä ja käsittelyä monissa maissa. Tietojen ja sisällön käyttö ilman suostumusta haastaa tietosuojaa entisestään.
Vaihe 2: Hyväksytään/uudistetaan ja rahoitetaan tekoälyä koskevia kansallisia strategioita. Generatiivisen tekoälyn sääntelyn on oltava osa laajempia kansallisia tekoälystrategioita, joilla voidaan varmistaa tekoälyn turvallinen ja tasapuolinen käyttö kaikilla saloilla, myös koulutuksessa.
Vaihe 3: Vakiinnutetaan ja pannaan täytäntöön tekoälyn etiikkaa koskevat erityissäännökset. Jotta tekoälyn käytön aiheuttamat eettiset näkökohdat voidaan ottaa huomioon, tarvitaan erityisiä säännöksiä.
Vaihe 4: Mukautetaan nykyisiä tekijänoikeuslakeja tai pannaan ne täytäntöön tekoälyn tuottaman sisällön sääntelemiseksi: Tekoälyn yleistyminen on tuonut uusia tekijänoikeudellisia haasteita, jotka koskevat sekä tekijänoikeudellisesti suojattua sisältöä tai teoksia, joilla malleja koulutetaan, että niiden tuottaman ”ei-inhimillisen” tiedon asemaa.
Vaihe 5: Generatiivista tekoälyä koskevien sääntelypuitteiden laatiminen: Tekoälyteknologioiden nopea kehitysvauhti pakottaa kansalliset ja paikalliset hallintoviranomaiset nopeuttamaan sääntelyn uudistamista.
Vaihe 6: Rakennetaan valmiuksia generatiivisen tekoälyn asianmukaiseen käyttöön koulutuksessa ja tutkimuksessa: Koulujen ja muiden oppilaitosten on kehitettävä valmiuksia ymmärtää GenAI-työkalujen mahdolliset hyödyt ja riskit.
Vaihe 7: Pohditaan GenAI:n pitkän aikavälin vaikutuksia koulutukseen ja tutkimukseen: GenAI:n vaikutus ja seuraukset tiedon luomiseen, siirtämiseen ja validointiin – opetukseen ja oppimiseen, opetussuunnitelmien suunnitteluun ja arviointiin sekä tutkimukseen ja tekijänoikeuksiin.
Ohjeistus perustuu koulutuksessa humanistiseen lähestymistapaan, jolla edistetään ihmisen toimijuutta, osallisuutta, tasa-arvoa, sukupuolten tasa-arvoa, kulttuurista ja kielellistä monimuotoisuutta sekä moniarvoisia mielipiteitä ja ilmaisua. Ohjeet ovat yhdenmukaisia Unescon tekoälyn etiikkaa koskevan suosituksensekä Pekingin konsensus tekoälystä ja koulutuksesta -asiakirjankanssa, ja ne vastaavat myös ”Koulutuksen uutta yhteiskuntasopimusta”, jossa kehotetaan määrittelemään uudelleen ihmisten ja teknologian välinen suhde
Liite 2
Tekoälyn käytön keskeiset eettiset kysymykset opettajille
Koulujen johdon ja opettajien on hyvä pystyä asettamaan tarkentavia kysymyksiä ja käymään rakentavaa vuoropuhelua tekoälyjärjestelmien tarjoajien kanssa. Tätä tarkoitusta varten Euroopan komission asiantuntijaryhmä laati listan keskeisistä eettisistä ja tekoälyn käytön kannalta oleellisista kysymyksistä. Tässä ote niistä
Jaa eteenpäin
