Generatiivinen tekoäly työelämässä

Sisältöä tuottava tekoäly, luova tekoäly, tuottava tekoäly – mitä generatiivinen tekoäly on, mitä sillä voi tehdä ja miten se vaikuttaa työelämään? Näitä näkökulmia pohditaan tässä artikkelissa, joka antaa yleiskatsauksen generatiiviseen tekoälyyn.

kuvituskuva. — Kuva on tehty Dall-E-generatiivisella tekoälytyökalullla pyytämällä ChatGPT-generatiivista tekoälyä ensin kirjoittamaan prompti generatiivista tekoälyä esittävälle kuvalle.

Luova sisällöntuottaja vai työn varastaja?

Mitä on generatiivinen tekoäly? Kysytäänpä generatiiviselta tekoälytyökalulta ChtaGpt:lta. Sen mukaan generatiivinen tekoäly on tekoälyä, joka on suunniteltu tuottamaan uutta sisältöä, kuten tekstiä, kuvia, ääntä, videoita tai muita datamuotoja, käyttäen mallia, joka on koulutettu suurella määrällä olemassa olevaa dataa. Tällainen tekoäly ei pelkästään analysoi tai järjestele olemassa olevaa dataa, vaan se pystyy luomaan uudenlaisia tuotoksia, jotka muistuttavat ihmisen luomia. Lyhyesti: Generatiivinen tekoäly on sovellus, joka luo sisältöä vastauksena ihmisen pyyntöön (Laaksonen 2023).

Generatiivinen tekoäly vaikuttaa merkittävästi työelämään, erityisesti asiantuntija- ja tietotyöhön. Tutkimustulokset osoittavat, että generatiivinen tekoäly muokkaa työskentelyrutiineja ja -prosesseja, tehostaa tekstipohjaista työskentelyä sekä vähentää tuottavuuden vaihteluita työntekijöiden välillä. Erityisesti aikaa vievät ja työläät kirjallisten ja visuaalisten materiaalien tuotantoprosessit ovat helpottuneet ja vapauttaneet aikaa luoville tehtäville ja uusien palvelutarjoomien kehittämiseen. Toisaalta tekoälyn ohjaaminen ja sen avulla luodun sisällön tarkistaminen vaatii uudenlaista osaamista ja toimintamalleja. (Ritala, Mero, Pekkala 2024, 109–111.)

Lehtorin työssä käytän generatiivista tekoälyä säännöllisesti, vähintään viikoittain. Hyödynnän sitä luentojen rakenteen ja oppimistehtävien suunnittelussa sekä ideoidessani hankkeiden tietoiskuja ja työpajojen aiheita. Käytän tekoälyä myös selkeyttämään oppimateriaalia ja olen kokeillut sen avulla tekstin tuottamista. Huomaan kuitenkin, että generatiivisen tekoälyn tuottama teksti vaatii usein paljon muokkausta, jotta se ei vaikuttaisi tekoälyn kirjoittamalta. Siksi koen helpommaksi pyytää tekoälyltä ehdotusta tekstin rakenteeksi ja kirjoittaa lopullisen tekstin itse sen pohjalta.

Generatiiviseen tekoälyyn liittyy myös huolenaiheita. Se voi tuottaa virheellistä tai harhaanjohtavaa sisältöä, eikä se aina kunnioita tekijänoikeuksia käyttäessään muiden luomaa materiaalia osana omia tuotoksiaan. Tekoälyyn kohdistuu pelkoja työpaikkojen menetyksistä, mutta se voi myös heikentää tuottavuutta, jos työntekijöiden aikaa kuluu liikaa tekoälyn kokeiluihin tai sen tuottaman sisällön korjaamiseen. Lisäksi työhyvinvointi voi heikentyä, jos työn vaatimukset osaamisen ja tekoälyavusteisen työn tulosten suhteen kasvavat liikaa. (Työterveyslaitos 2024.)

Alla on esimerkki Suomen kartasta, jonka ChatGPT on luonut. Kuvassa kaupungit on sijoitettu väärin ja osan nimet on kirjoitettu virheellisesti. Suomalainen huomaa heti, että kuva sisältää virheellistä tietoa. Kuitenkin suurin osa maailman ihmisistä ei tunne Suomea tai sen kaupunkeja, joten heille kuvan virheet eivät ole ilmeisiä. Tämä korostaa riskiä, että generatiivisten tekoälytyökalujen tuottama virheellinen tieto voi levitä huomaamatta.

Suomen kartta, jossa kaupungit ovat väärissä paikoissa ja osin väärin kirjoitettu, esimerkiksi Rovaniemi on Etelä-Suomessa ja Espoo Lapissa. — Kuva 1. Chat GPT:n luoma kuva Suomen kartasta.

Generatiivinen tekoäly ei ole täydellinen, ja sen rajoitusten ymmärtäminen on yhtä tärkeää kuin sen potentiaalin hyödyntäminen. Se voi tuottaa virheitä, vääristymiä tai epäluotettavia vastauksia. Kuitenkin, kun sitä käytetään oikein, tekoäly voi vapauttaa aikaa luovaan ajatteluun, tehostaa rutiiniprosesseja ja parantaa organisaation tuottavuutta. Työelämässä generatiivinen tekoäly ei siis ole korvaamassa ihmistä, vaan se toimii kumppanina, joka auttaa navigoimaan yhä monimutkaisemmassa ja nopeammin muuttuvassa toimintaympäristössä.

Mitä generatiivinen tekoäly voi tehdä?

Generatiiviset tekoälytyökalut perustuvat isojen toimijoiden kielimalleihin (Large Language Models, LLM), kuten Open AI:n GPT-4, Googlen Gemini, Metan LLaMA, Anthropicin Claude ja xAI:n Grok (AI-PRO 2024). Kielimalleja ohjataan ja kommunikoidaan luonnollisella kielellä (Laaksonen 2023). Kielimallien toiminta perustuu siihen, että ne analysoivat valtavia määriä lähdeaineistoja ja arvioivat, kuinka todennäköistä on, että tietyt sanat (englanniksi) tai tavut (suomeksi) esiintyvät peräkkäin ja sopivat toisiinsa. Tämä peruslogiikka selittää myös kielimallien tyypilliset virheet, kuten ”hallusinaatiot”, joissa ne tuottavat uskottavan kuuloista tekstiä, mutta lopputulos ei ole todenmukainen. (Lempinen 2024.)

Puutteistaan huolimatta generatiivinen tekoäly osaa monenlaista. Oheiseen taulukkoon on koottu tyypillisiä asioita, mitä generatiivinen tekstiä tuottava tekoäly osaa ja mitä se ei osaa.

Mitä generatiivinen tekoäly osaa?	Mitä generatiivinen tekoäly ei osaa?
Vastata kysymyksiin ja tuottaa tekstiä luonnollisella kielellä annettujen ohjeiden perusteella.	Vastata monimutkaisiin kysymyksiin tai tarjota syvällisiä näkökulmia aiheisiin. Tämä rajoite voidaan kuitenkin osittain ylittää uusilla syötteillä
Toimia hakukoneena inspiraation, luovuuden ja aiheiden yleiskatsausten löytämiseen ja suunnittelun tukena. Nykyisissä versioissa on myös reaaliaikainen haku Internetin sisällöstä.	Toimia tarkkana hakukoneena tai korvata Googlea– toistaiseksi generatiivinen tekoäly on enemmän kielenennustamismalli kuin tiedon etsimistyökalu. Nykyään tosin myös hakukoneet hyödyntävät kielimalleja ymmärtääkseen ihmisen hakukäskyjä paremmin.
Toimia sisällöntuotantotyökaluna uusien sisältöjen luomiseen, kuten esimerkiksi kokousmuistiot, yritysesitykset, blogikirjoitukset.	Tuottaa tekstiä, joka olisi täysin virheetöntä kieliopillisesti tai rakenteellisesti. Generatiivisen tekoälyn tuottamat tekstit vaativat usein tarkistusta ja hienosäätöä
Toimia sisällön uudelleenjärjestämistyökaluna, jossa se voi työstää tekstiä käyttäjän kanssa iteratiivisesti: muokata tyyliä, sisältöä ja rakennetta sekä tiivistää, muotoilla uudelleen ja kääntää tekstimateriaaleja.	Täyttää tiukkoja tietosuojavaatimuksia tai eettisiä vaatimuksia. Tätä voidaan parantaa käyttämällä tekoälytyökaluja suljetussa yritysympäristössä, jossa käyttäjien syöttämiä lähtötietoja ei hyödynnetä tekoälyn koulutukseen.
Vähentää kustannuksia, koska se voi hoitaa toistuvia tehtäviä, jolloin tarvitaan vähemmän työntekijöitä ja kokeneemmat työntekijät voivat keskittyä itsenäisempiin tehtäviin.	Tuottaa johdonmukaisesti oikeita tai puolueettomia vastauksia. Vastaus samaan kysymykseen voi vaihdella ajanhetkestä ja kysymyksen muotoilusta riippuen.
Hoitaa rutiinitehtäviä, kuten sähköposteihin vastaamista ja muistutusten luomista.
Kirjoittaa, tarkistaa ja korjata ohjelmistokoodia.

TAULUKKO 1. Generatiivisen tekoälyn kyvykkyydet ja rajoitukset. (Mukaillen Ritala, Ruokonen, Ramaul 2024, 215.)

Lopuksi

Generatiivisia tekoälytyökaluja ilmestyy jatkuvasti, mutta osa hiipuu käytön vähyyden tai kehitysresurssien puutteen vuoksi. Kehityksen mukana pysyminen edellyttää jatkuvaa oppimista ja osaamisen päivittämistä. Tekoälypelko on muuttunut tekoälyfomoksi – peloksi jäädä jälkeen tekoälyn kehityksestä (The New York Times 2024). Tämä alleviivaa tarvetta suhtautua tekoälyyn strategisesti: sen sijaan että sitä pidettäisiin uhkana, se tulisi nähdä työkaluna, joka täydentää inhimillistä osaamista ja avaa uusia mahdollisuuksia.

Menestyminen tulevaisuuden työelämässä vaatii rohkeutta omaksua uutta teknologiaa, kriittistä ajattelua sen käytössä ja jatkuvaa oppimista. Näin tekoälystä voi tulla väline, joka auttaa luomaan parempaa ja tehokkaampaa työelämää.

SaavutaÄly – Tekoälyosaaminen järjestöjen tukena muutoksessa -hankkeen päätavoitteena on parantaa osallistujien tekoälyosaamista ja valmiuksia hyödyntää tekoälyä oman työn ja organisaation kehittämisessä. Hanke on suunnattu kolmannen sektorin organisaatioille ja niiden työntekijöille sekä vapaaehtoisille. Hanke pyrkii tunnistamaan ja vastaamaan työelämän muutoksista johtuviin osaamistarpeisiin tulevaisuusorientoituneesti, tukien osaltaan osallistujien muutoskyvykkyyttä, toimintojen uudistamista sekä kestäviä työuria. Lisäksi hankkeessa kehitetään organisaatioiden toimintaa kokeilullisesti tekoälyä hyödyntäen, jotta löydettäisiin uusia ratkaisuja arjen työhön ja parannettaisiin saavutettavuutta. Hanke on Hämeen ELY-keskuksen rahoittama ESR-rahoitteinen hanke, joka toimii ajalla 1.11.2024-31.10.2026 Uudenmaan alueella. Toteuttajina Laurea-ammattikorkeakoulu ja Humanistinen ammattikorkeakoulu.