YHTEISKUNTAMME ON MUUTTUNUT peruuttamattomasti – vai onko? Tekoäly hiipi osittain vaivihkaa, osittain rytinällä osaksi arkeamme sekä koulumaailmaa. Aina tekoälystä puhuttaessa muistetaan mainita, että tekoäly on ollut osana laitteitamme ja sovelluksia jo pitkän aikaa (1). Toisaalta tekoäly tuli äkisti nimenomaan yhtä kautta opetuksen keskelle – ChatGPTn myötä marras–joulukuussa 2022.
Generativiinen tekoäly on muuttanut monella opettajallakin opetuksen suunnittelua, suhtautumista oppimiseen sekä oppijayhteisön kanssa asioiden opettelua. Eri puolilla on tekeillä ja tehty lukuisia oppaita ja selityksiä tekoälystä sekä sen käytöstä (2) (3) (4) (5). GenAI-työkalut auttavat luomaan tuntisuunnittelua ja rakentavat sisältöä; oppilaat ja opiskelijat mielellään hyödyntävät mahdollisuutta oletetusti hyvältä kuulostavia vastauksia antavasta ihmekoneesta. Tällä hetkellä nopeammin kuin koskaan aiemmin ihmisen historiassa opettajat opettelevat samaan aikaan oppijoiden kanssa käyttämään työkaluja (6).
Kolme asennetta
Oppimisessa tekoälysovellusten suhteen on kolme pääasennetta: denialisti, varovainen ja tekno-optimisti. Näitä voi varmasti jakaa hienovaraisemmin ja tarkemmin eri tavoin, mutta nämä lienevät päälinjat.
Denialisti tekoälyn suhteen on päättänyt, että tekoälyyn liittyy niin paljon riskejä, epävarmuutta ja pelkoja, että hän kieltäytyy kokonaan olemasta tekemisissä tekoälysovellusten kanssa. Hän kieltää tekoälyn käytön opetuksessa, oppijoiden töiden käytössä tai uusien sovellusten opettelussa.
Denialisti vetoaa muun muassa ympäristösyihin, tiedon säilyttämisen riskeihin tai erinäisten ihmisen ajan saatossa oppimien taitojen unohtamiseen, jos turvaudumme tekoälyyn. Jokainen tekoälyä käyttävän sovelluksen kuluttama laskennallinen vesilitra on denialistille osoitus siitä, että tekoälyn käyttö on alusta lähtien kestämättömällä pohjalla, eikä mikään siitä muuksi muuta.
Datakeskuksia ei voi rakentaa millään kestävällä tavalla eikä energiaa tuottaa ympäristöä kuluttamatta, joten tekoälyä ei kannata edes yrittää kehittää paremmaksi. Lukutaito ja kirjoittaminen ovat juuri tekoälyn takia uhattuina ja kuolevat pois, jos käytämme tekoälysovelluksia enemmän, sillä kuten mikä tahansa päihdyttävä tuote, ne johtavat riippuvuuteen ja rappioon.
Tekno-optimisti näkee tekoälyn mahdollisuutena viedä ihmisen potentiaali seuraavalle tasolle. Tekoälyteknologia mahdollistaa tuottavuusloikan vapauttaessaan meidät triviaaleista tehtävistä kohti luovuuden uusia sfäärejä.
Tekno-optimisti puolestaan näkee vain mahdollisuuksia tekoälysovelluksissa, luottaa riskienhallintaan ja odottaa mielenkiinnolla seuraavia kehitysaskelia. Hän ei odota hallinnon yhteisiä suuntaviivoja tai kansallisia ohjeita, vaan kokeilee pelotta opetuksessa ja yksityishenkilönä tekoälyn tuomia mahdollisuuksia. Optimistille tämä uusi teknologia mahdollistaa asioita ja tuottaa aiemmin mahdottomia applikaatioita eri tieteiden ja teknologioiden välillä – hän mainitsee esimerkkeinä lääketieteen, kuljetusalan, yksilöllisen oppimisen ja pelastustoimet paikoista, joihin aiemmin ei ole päässyt.
Varovainen pysyy tiukasti raamien sisällä. Kokeilla voi, kun on ensin määritelty, mitä voidaan kokeilla turvallisesti. Niin kauan kuin emme tiedä mihin oppijoiden data – mikään data, esimerkiksi kirjoitelmat, kuvatut videot tai henkilötiedot – varastoituu, ei varovainen uskalla kokeilla opetuskäytössä tekoälysovelluksia. Mahdollisuus henkilökohtaisten tietojen päätymiseen luvattomaan käyttöön on liian suuri uhka. Lupa tekoälyn käyttöön on hyvä tulla esimiestasolta.
Varovainen tutkii foorumit ja keskustelupalstat ennen kokeilemista. Hän uskoo vasta, kun luotettavalta taholta on kerrottu, että tiettyä sovellusta on turvallista käyttää. Varovainen haluaa, että olemme ottaneet huomioon kaikki mahdolliset sopimukset ja ennakoimme vaaran paikat. Tekoälyn käytön riistäytyminen hallinnasta pelottaa varovaista (7).
Miksi käyttää -osasto ja mitä varoa
Tekoälysovelluksia on jo paljon erilaisia eri käyttötarkoituksiin ja kaiken aikaa niitä tehdään lisää (8). Tässä vaiheessa, 2024–2025 taitteessa, olemme varmasti vasta tekoälysovellusten alkumainingeissa. Odotamme suuria hyötyjä, jotka ovat joidenkin kohdalla realisoituneet, mutta moni on vielä varovainen eikä uskalla lähteä edes kokeilemaan. Denialisteiksi jäävät taistelevat tuulimyllyjä vastaan – tekoäly on tullut jäädäkseen, ainakin jossakin muodossa.
Ennen kaikkea tekoäly kannattaa nähdä valtavaa aineistoa hyödyntävänä apulaisena; niin valtavaa aineistoa, että ihmisvoimin tai -aivoin sitä ei kannata yrittää työstää. Tekoälysovellukset auttavat muun muassa lähdeaineistojen seasta olennaisen poimimisessa aivan ylivertaisesti verrattuna aikaan ennen generativiista tekoälyä. Toki tässä on oleellista kehotteiden (promptaaminen) luomisen taito: lähdeaineiston kahlaaminen on vain niin tehokasta ja hyödyllistä kuin ne kehotteet, joilla ohjaa sovellusta sieltä hakemaan haluttua tietoa.
Aineistoon liittyen vielä, että se on toki niin “hyvää” ja “oikeaa” kuin mitä sinne on laitettu. Kuten tässä oppaassakin on muualla mainittu, tekoälyn käyttämä aineisto voi olla korruptoitunut tai lähteenä voi olla hyvin vinoutunut materiaali. Tämä voi johtaa niin sanottuun hallusinointiin, josta oppaassa muualla lisää.
Tärkeintä tekoälysovellusten käytön suhteen on lähdekritiikki. GenAI-sovellukset eivät ole puhtaasti hakukoneita – tosin sekin raja alkaa hämärtyä hakukoneita integroitaessa kielimalleja käyttäviin sovelluksiin.
Opetuksen ja myös oppimisen kannalta armollisinta on, että kaiken pohjalla on oppijan toimiva lähdekritiikki: pitää osata kertoa alustavasti, onko tekoälysovelluksen luoma teksti kunnollista, kontekstiin sopivaa ja muokattavissa vielä paremmaksi, voiko tekoälysovelluksen aineistosta hakemaan dataan luottaa ja vastaako se promptaamalla esitettyyn kysymykseen, tai onko kuva-/ääni-/videotallenne tekoälysovelluksella tuotettuna sopiva, oikeanlainen tai säästääkö se aikaa – ottaen huomioon myös eettiset seikat.
Loppukaneetti eettisestä puolesta
Tätä kirjoittaessa tekoälysovellusten kehittämisen eettisestä puolesta on niin hyviä kuin huonojakin esimerkkejä. Huonoina mainittakoon erikseen ympäristökysymykset ja lakeihin liittyvät seikat. On selvää, että tekoälyn kehittämiseen ja sillä tehtävään työhön tarvitaan valtava määrä energiaa sekä luonnonvaroja. Suomessa ei ole monta metsää vielä raivattu datakeskusten tieltä, mutta niitä on varmasti tulossa.
Energiantuotantoon tarvitaan lisäkapasiteettia, jos halutaan ylläpitää kehitystä tekoälyn suhteen. Esimerkiksi eräät suurista tekoälykehittäjistä, Google ja Microsoft, ostivat juuri 2024 ydinvoimaloista Yhdysvalloissa energiaa omiin tarpeisiinsa (9). Uusi teknologia vaatii uusia ratkaisuja ja mahdollisesti lisää kulutusta. Samaan aikaan olemme kiihtyvässä lajikadon ja diversiteetin vähenemisen tilassa, jossa juuri näitä asioita pitäisi välttää.
Lainsäädäntö laahaa monella saralla perässä tekoälyn suhteen: GDPRstä on monta mielipidettä suuntaan ja toiseen, tekijänoikeudet ovat ratkaisematta (10) ja eri maissa on erilaisia kantoja. Yksilönsuoja ja MyData (OmaData) pitää saada tehokkaasti suojattua.
Hyvinä puolina voinee mainita niin Euroopan panostuksen AI Actiin eli tekoälysäädöksen kuin GDPR:n monikäyttöisyyden sekä valtavan draivin juuri eettisen puolen ylläpitämiseen (11), että emme mene sokkona tekoälyttömyyden huumassa teknologian vauhdittamina kaarteista ulos (12).
Lähteet
(i) Karmiva löytö TikTok-sovelluksesta: ”Poista se viimeistään nyt”, https://www.is.fi/digitoday/mobiili/art-2000009014304.html luettu 10.12.2024
(ii) Matleenan blogi: Generatiivinen tekoäly, https://www.matleenalaakso.fi/p/tekoaly.html, luettu 10.12.2024
(iii) Prompt Library — AI for Education, https://www.aiforeducation.io/prompt-library, luettu 10.12.2024
(iv) https://tekoalyoppimisentukena.wordpress.com/tot-oppaat/, luettu 10.12.2024
(v) Tekoäly koulutuksessa ─ lainsäädäntö ja suositukset, Opetushallitus, https://www.oph.fi/fi/kansainvalisyys/tekoaly-koulutuksessa-lainsaadanto-ja-suositukset, luettu 10.12.2024
(vi) Change blindness - by Ethan Mollick - One Useful Thing, https://www.oneusefulthing.org/p/change-blindness, luettu 10.12.2024
(vii) AI Reaches Human-Level Reasoning: Should We Be Worried? by Fix Your Fin, https://www.nbcnewyork.com/news/business/money-report/why-big-tech-is-turning-to-nuclear-to-power-its-energy-intensive-ai-ambitions/5892398/, luettu 10.12.2024.
(viii) GenAI opetettava kone → Generation AI, https://www.generation-ai-stn.fi/genai-opetettava-kone/, luettu 10.12.2024
(ix) Why Big Tech is turning to nuclear to power its energy-intensive AI ambitions, https://www.nbcnewyork.com/news/business/money-report/why-big-tech-is-turning-to-nuclear-to-power-its-energy-intensive-ai-ambitions/5892398/, luettu 10.12.2024.
(x) The US Copyright Office says an AI can’t copyright its art - The Verge, https://www.theverge.com/2022/2/21/22944335/us-copyright-office-reject-ai-generated-art-recent-entrance-to-paradise, luettu 10.12.2024
(xi) https://technologymagazine.com/articles/data-privacy-day-data-protection-in-the-age-of-gen-ai%5C, luettu 10.12.2024
(xii) The impact of the General Data Protection Regulation (GDPR) on artificial intelligence, https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/641530/EPRS_STU(2020)641530_EN.pdf, luettu 10.12.2024
Jaa eteenpäin
