Tekoäly
Sisällysluettelo
Tekoälyn voiman vapauttaminen
Miksi tekoäly?
Tekoäly (AI) on tiedeala, jossa luodaan koneita, jotka pystyvät ajattelemaan ja toimimaan, kuten ihmiset. Kyseessä on teknologia, joka on ollut olemassa jo vuosikymmeniä, mutta joka on saanut vasta viime aikoina paljon huomiota kaikille avoimien sovellustensa ansiosta. Tekoäly on kulkenut pitkän tien vuodesta 1951 lähtien, jolloin ensimmäisen dokumentoidun tekoälytietokoneohjelman loi menestyksekkäästi Christopher Strachey. Stracheyn tammipeliohjelma pelasi itsensä läpi Ferranti Mark I -tietokoneella Manchesterin yliopistossa.
Tekoälyä käytetään monilla eri aloilla lääketieteellisestä diagnostiikasta itseohjautuviin autoihin ja nyt sitä sovelletaan lisäksi sisällön luomisen alalla. Tulevaisuus kuitenkin esittää lukuisia uusia sekä kehitettyjä mahdollisuuksia tekoälyn käyttöön työvälineenä. Ymmärrettävästi se luo erilaisia pelkoja ihmisiin sekä herättää eettisiä ja oikeudellisia kysymyksiä.
Tekoäly on tietojenkäsittelytieteen osa-alue, joka keskittyy älykkäiden ohjelmien luontiin. Tarkoituksena on yrittää matkia ihmisen ymmärrystä ja suorittaa tehtäviä, kuten ihminen. Tekoäly pystyy ymmärtämään luonnollista kieltä ja tuottamaan sisältöä, joka on sekä täsmällistä että kiinnostavaa. Tämä tekee siitä ihanteellisen työkalun esimerkiksi sisällöntuottajille, jotka haluavat luoda laadukasta sisältöä nopeasti ja tehokkaasti.
Tekoälyn käytön yleistyminen markkinoinnissa, liiketoiminnassa ja pk-yrityksissä
Tekoälyä voidaan käyttää erityisen tehokkaasti sisällön luomiseen monin eri tavoin, kuten esimerkiksi hyödyntää olemassa olevan sisällön kaavojen tunnistamiseen sekä uuden sisällön luomiseen näiden perusteella. Tätä voidaan käyttää sisällön luomiseen kaikessa blogikirjoituksista tutkimusartikkeleihin ja hakukoneoptimointiin.
Tekoäly voi analysoida olemassa olevaa sisältöä ja parantaa sitä. Siitä on erityisen paljon hyötyä sisällöntuottajille, jotka haluavat varmistaa, että heidän sisältönsä on täsmällistä ja ajantasaista. Tekoälyä voidaan myös valjastaa ideoimaan uutta sisältöä ja ehdottamaan tapoja tehdä olemassa olevasta sisällöstä kiinnostavampaa. Äskettäin julkaistu tutkimus nimesi viisi tärkeintä tekoälyn käytön etua yritysorganisaatiossa: nykyisten tuotteiden tehostaminen, sisäisen sekä ulkoisen toiminnan optimointi, työntekijöiden vapauttaminen niin sanotuista tylsistä tehtävistä luovempiin ja johtajien auttaminen parempien päätöksien teossa.
Tekoälyn käyttö liiketoiminnassa ja markkinoinnissa
Tekoälyllä on mahdollisuus luoda ihmisälyä kiinnostavampaa sisältöä. Tekoäly voi analysoida olemassa olevaa sisältöä ja luoda uutta, joka räätälöidään lukijan kiinnostuksen kohteiden mukaan. Tämä auttaa lisäämään lukijoiden sitoutumista ja tekemään sisällöstä tehokkaampaa.
Liiketoiminnan tekoälyavusteisessa päätöksenteossa ei nykyisellä teknologian tasolla tekoälyä hyödyntäviä järjestelmiä ole syytä ajatella ihmistä vastaavaksi. Näin toteaa esimerkiksi Forbes julkaisussaan. Enemmänkin ne ovat tietoteknisiä järjestelmiä, jotka käyttävät enemmän erilaista matematiikkaa kuin perinteiset järjestelmät.
Tietojen analysointi ja päätöksenteko, taloushallinto
Projektiorganisaatioiden tekoälyjärjestelmät voivat hoitaa sisäisiä toimintoja, kuten aikatauluttamisia, muistutuksia ja seurantoja – ilman ihmisen osallistumista. Digian mukaan tekoälypohjaiset työkalut auttavat johtajatasoa priorisoimaan ja tekemään oikeita päätöksiä suunnittelusta toteutukseen. Tekoäly auttaa prosessoimaan dataa ja löytämään malleja, jotka voivat vaikuttaa projektin totutukseen.
Markkinointikampanjoiden optimointi
Markkinoinnin parissa tekoälyä käytetään prosessien automatisointiin sekä mainonnan personalisointiin. Tekoäly tunnistaa potentiaaliset asiakkaat, ottaa asiakkaat mukaan, sitouttaa käyttäjiä ja tekee päätöksiä esimerkiksi reaaliaikaisessa AB-testauksessa.
Ideana on hyödyntää tekoälyä kohdistettujen markkinointikampanjoiden toteuttamiseen, mukaan lukien mainosten kohdistaminen sekä niiden sijoittaminen tekoälyn avulla käyttäjien ostohistorian ja mieltymysten perusteella.
Asiakaspalvelun automatisointi, chatbotit ja virtuaaliassistentit
Tekoälyä on mahdollista käyttää niin, että asiakkaille tarjotaan ainutlaatuinen brändikokemus. Levity kertoo artikkelissaan tekoälypohjaisen asiakastuen avulla on mahdollista kehittää parempaa käyttökokemusta, joka parantaa online-asiointia, tuotekuvaa, ehkäisee avun tarvetta ja jopa kasvattaa tuloja. Tekoälyn odotetaan lisäävän yrityksen tuottavuutta jopa 40 % vuoteen 2035 mennessä.
Asiakaspalvelun suhteen tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi tukipyyntöjen kategorisoinnissa, asiakaskyselyiden, palautteiden ja sähköpostien analysointiin sekä lajitteluun, chatbotin palveluissa ja monikielisen palvelun tarjoamisessa.
Tekoäly pk-yritysten apuna
Tekoälyratkaisut voivat auttaa yrityksiä parantamaan asiakaspalvelua useilla tavoilla, asiakkaiden mielipiteiden analysoinnista tukipyyntöjen luokitteluun. Asiakkaiden käyttäytymisen ja tunteen ymmärtäminen on avainasemassa. Aiemmin mainitut chatbotit pystyvät myös opastamaan asiakkaita tai potentiaalisia asiakkaita ostoprosessin läpi ja tarjota mukautettuja maksuominaisuuksia.
37 % pk-yrityksistä ja organisaatioista käyttää jo tekoälyä. Tekoäly ei voi ratkaista taloudellisia ongelmia, mutta sen avulla voi kuitenkin voittaa runsaasti aikaa. Yrittäjät voivat soveltaa tekoälyä eri aloilla, kuten jo mainitussa asiakaspalvelussa, markkinoinnissa tai kyberturvallisuudessa.
Tekoälyohjelmistojen kehittäminen
Tapa, jolla tekoälyä opetetaan, on nimeltään natural language processing, NLP, eli luonnollinen kielen käsittely. Se on kielitieteen, tietojenkäsittelytieteen ja tekoälyn osa-alue, joka käsittelee tietokoneiden ja ihmiskielen välistä vuorovaikutusta. Tavoitteena on tietokone, joka pystyy “ymmärtämään” asiakirjojen sisällön, mukaan lukien niiden kielen kontekstuaaliset vivahteet. Tekniikka voi sitten hyödyntää tietoaan ja osaamistaan halutusti.
Luonnollisen kielen käsittelyssä on kaksi päävaihetta: tietojen esikäsittely ja algoritmien kehittäminen. Tiedon esikäsittely sisältää tekstidatan valmistelun ja “siistimisen” koneille, jotta ne pystyvät analysoimaan sitä. Esikäsittely asettaa tiedot toimivaan muotoon ja korostaa niitä tekstin ominaisuuksia, joiden kanssa algoritmi voi toimia.
Tekoäly voidaan karkeasti rajata heikkoon ja vahvaan tekoälyyn. Vahva ja heikko tekoäly eroaa toisistaan siten, että heikko tekoäly kykenee suorittamaan vain sille ennalta määrättyjä tehtäviä. Tähän käytetään ohjelmoitua logiikkaa. Heikko tekoäly perustuu siihen, että käytännössä se vain analysoi tilanteen sen logiikan mukaan, saaden ohjelman käyttäytymään älykkäästi. Vahva tekoäly taas on kykenevä itsenäiseen ajatteluun, samalla tavalla kuin ihminen. Kaikesta huolimatta vahvaa tekoälyä ei ole vielä pystytty luomaan.
Koneoppiminen on yksi tekoälyn keskeisistä osa-alueista. Koneoppimisen pääasiallinen tarkoitus on luoda ohjelmisto, joka pystyy itsenäisesti toimimaan ja päätymään haluttuun lopputulokseen. Tämä tapahtuu ilman ennalta määritettyä algoritmia. Hyvänä esimerkkinä tästä ovat hakukoneet. Hakukoneet hyödyntävät tätä tarjoamalla käyttäjälle mahdollisimman oikeita tuloksia haun perusteella.
Käytetyimmät teknologiat
Tekoäly toimii yhdistämällä suuria tietomääriä nopeaan, iteratiiviseen käsittelyyn sekä älykkäisiin algoritmeihin, jolloin ohjelmisto voi oppia automaattisesti datan kaavoista tai ominaisuuksista. Edellisessä kappaleessa mainitun NLP:n ohella tekoäly hyödyntää teknologioista muun muassa puheentunnistusta, koneoppimisalustoja, roboottista prosessiautomaatiota, biometriikkaa sekä tunteiden ja kuvien tunnistamista.
Tekoälyn kehittämisen haasteet
Yksi tekoälyn haitallisimmista riskeistä on harhaanjohtavien tai virheellisten tietojen pääseminen päätöksentekoalgoritmeihin. Tekoälyjärjestelmät oppivat datasta, jonka perusteella ne on koulutettu. Riippuen kuitenkin siitä, mistä data on peräisin, voi se heijastella olettamuksia tai virheitä. Nämä voivat sitten vaikuttaa järjestelmän päätöksentekoon. AuditBoardin mukaan tekoäly ei tiedä, jos se hyödyntää datana vaikkapa tietomurron yhteydessä vuotaneita henkilötietoja tai muuta arkaa materiaalia.
Tekoälymenetelmät oppivat tehokkaasta dataa hyödyntäen erilaisia suhteita ja korrelaatioita. Jos jokin lähtödatassa oleva tieto on yhteydessä esimerkiksi johonkin ihmisryhmään, tulokset voivat olla syrjiviä, vaikka data ei sisältäisikään tietoa ryhmästä suoraan. Näin ollen eettisen tekoälyn tulisi päästä käyttämään yhtä eettistä dataa lähteenään.
Helsingin yliopisto on tutkinut tekoälyn etiikkaa. Tekoälyn etiikka vastaa samoja arvoja, jotka ohjaa älykkäiden teknologioiden kehittäjiä. Tekoäly tekee valintoja sen mukaan, millä datalla se on opetettu. Tekoäly herättää kysymyksiä esimerkiksi tietoturvasta, tietojen keräämisestä sekä niiden käytöstä. Kuka vastaa koneen tekemistä päätöksistä tai virheistä? Mitä suuremmaksi tekoälyn käyttö leviää ja mitä ominaisuuksia datan kerääminen saa, sitä enemmän ne vaikuttavat kaikkiin ja kaikkeen.
Tekoälyn eettiset ja oikeudelliset kysymykset
Koska tekoälyn on yhä suurempi osa yhteiskunnan toimintaa, aiheeseen liittyy myös monia eettisiä kysymyksiä. Vuonna 2018 Työ- ja elinkeinoministeriö haastoi yrityksiä laatimaan eettisiä periaatteita tekoälyn hyödyntämiselle. Lisäksi Euroopan Unionissa on pohdittu etiikkaa, liittyen tekoälyyn, robotiikkaan ja niiden teknologiaan. Tekoälyyn liittyy paljon eettisiä kysymyksiä. Useimmille organisaatioille relevantit kysymykset liittyvät järjestelmiin ja prosesseihin, joten asia liittyy yleisesti ottaen päätöksenteon automatisointiin.
Tutkimuksissa on ilmennyt kasvava machine learning fairness -ala. Tällä alalla tutkitaan, millä tavoin ja miksi koneoppimista hyödyntävät järjestelmät voivat olla syrjiviä tai epäreiluja. Syrjivän datalähteen riskin takia tekoälyjärjestelmät eivät voi olla moraalisia toimijoita, joten niillä ei voi olla myöskään moraalista vastuuta. Tekoälyllä ei ole moraalia sen toteuttaessa ohjelmoijansa tavoitteita, ei omiaan. Tekoäly ei myöskään välitä paheksunnasta, kehuista tai kannustuksesta.
Moderni, koneoppiva tekoäly oppii itse valtavien data-aineistojen perusteella. Se hakee annetusta datasta sääntöjä ja kaavoja vertaillen uusia tapauksia vanhoihin. Näin se yrittää tehdä päätöksiä aiemman tiedon pohjalta. Vastuu on silti aina ihmisillä. Tulevaisuuden riskinä saattaakin olla, että ihmiset pakenevat vastuuta vetäytymällä tekoälyn taakse.
Tulevaisuuden näkymät
Tulevaisuudessa tekoälyllä tulee olemaan paljon laajemmassa mittakaavassa suuri vaikutus kestävään kehitykseen, ilmastonmuutokseen ja ympäristökysymyksiin. Ihannetapauksessa ja osittain myös kehittyneiden sensoreiden käytön ansiosta kaupungeista tulee vähemmän ruuhkautuneita, vähemmän saastuneita ja yleisesti ottaen asuttavampia. Näin toteaa esimerkiksi Built In artikkelissaan.
Tekoälyn käytön yleistyminen tulevaisuudessa
Jo lähitulevaisuudessa tekoäly tulee olemaan osana monella eri alalla. Forbes on listannut suurimpia vaikutuksia. Liikenne on yksi näistä. Tekoäly tulee muuttamaan sitä radikaalisti. Itseajavat autot ja tekoälyn matkasuunnittelijat ovat vain muutamia esimerkkejä siitä, kuinka pääsemme pisteestä A pisteeseen B tekoälyn avulla. Tuotteiden valmistuslinjat ovat hyötyneet tekoälystä jo vuosia. Ensimmäiset 1960- ja 1970-luvuilta peräisin olevat teollisuusrobotit työskentelevät tyypillisesti ihmisten rinnalla suorittaakseen tietyn määrän tehtäviä.
Saattaa kuulostaa epätodelliselta, mutta tekoälyä käyttävä terveydenhuolto muuttaa jo tapaa, jolla ihmiset ovat vuorovaikutuksessa terveyspalveluiden kanssa. Suuren datamäärän analysointikyvyn ansiosta tekoäly auttaa tunnistamaan sairauksia nopeammin ja tarkemmin sekä virtaviivaistamaan lääkkeiden löytämistä ja jopa valvomaan potilaita virtuaalisten sairaanhoitajan avustajien avulla. Useimmat ihmiset pelkäävät robottipuhelun saamista, mutta asiakaspalvelussa oleva tekoäly voi tarjota työkaluja sekä asiakkaalle että palveluntarjoajalle.
Koulutuksen puolella tekoäly muuttaa kaiken ikäisten ihmisten tapaa oppia. Tekoälyn käyttämän koneoppimisen, luonnollisen kielen käsittelyn ja kasvojentunnistuksen käyttö auttavat digitalisoimaan oppikirjoja sekä havaitsemaan plagiointia. Tällä hetkellä sekä myös tulevaisuudessa tekoäly räätälöi oppimiskokemuksen opiskelijan yksilöllisiin tarpeisiin. Journalismikin hyödyntää jo tekoälyä ja tulee jatkossakin hyödyntämään. Esimerkkinä generatiiviset AI-kirjoitustyökalut, kuten Writesonic tai ChatGPT.
Uusien alueiden kehittyminen
On odotettavissa, että tekoäly rantautuu lähiaikoina vielä enemmän kotitalouksiin. Käytössä on jo tekoälyllä toimivia kotirobotteja, jotka pystyvät suorittamaan erilaisia tehtäviä, kuten siivota, leikata nurmikkoa ja imuroida. Nämä robotit eivät kuitenkaan ole niin älykkäitä ja niiden toimintamahdollisuudet ovat rajalliset. Tekoälyn tulevaisuus tulee tarjoamaan älykkäämpiä kotirobotteja, joilla on paremmat ominaisuudet ja niistä tulee enemmän henkilökohtaisia sekä persoonallisia. Esimerkiksi jatkossa kotirobotit selviävät navigointi-, suunta- ja objektientunnistusongelmista paremmin, mikä mahdollistaa tehtävien suorittamisen tehokkaammin.
Jännittävin tulevaisuuden sovellus tekoälyn suhteen on kuitenkin poliisitoiminnassa rikosten ennustaminen. Edistyneen kasvojen ja käyttäytymisen tunnistuksen, esineiden havaitsemisen, hahmontunnistuksen ja muiden ominaisuuksien ansiosta tekoälytyökalut auttavat oikeasti estämään rikoksia. Tämä auttaa säästämään lukemattomia ihmishenkiä, omaisuusvahinkoja ja muita rikollisuuteen liittyviä tappioita.
Lisäksi tekoälyä käytetään jo itsenäisesti erilaisissa sotatehtävissä ihmissotilaiden auttamiseksi. “Robottisotilaat” auttavat muuttamaan tapoja, joilla sotia käydään, niin hyvällä kuin huonollakin tavalla. Toisaalta ne auttavat vähentämään ihmisuhreja, toisaalta taas ne aiheuttavat lisää tuhoa.
Tekoälyn vaikutukset työpaikkoihin
Tekoälyn yleistyessä on herännyt keskustelu siitä, viekö tekoäly nyt ihmisten työpaikat ja jos vie, niin miltä osin? Helsingin Sanomien artikkelissa on erään talouslehden luoma lista työpaikoista, jotka ovat vaarassa tekoälyn tuomien mahdollisuuksien takia. Listassa mainitaan muun muassa teknologia-alan tekijät, kuten koodaajat, media-ala mainonnasta sisällöntuotantoon, opettajat, talousanalyytikot sekä henkilökohtaiset talousneuvojat.
On arvioitu, että tulevaisuudessa tekoälymallit todennäköisesti kasvattavat tulo- ja varallisuuseroja. Tekoäly saattaa luoda uusia teknologiamiljardöörejä ja siirtää samalla monia työntekijöitä matalapalkkaisiin tehtäviin. Jos tekoäly hävittää monia nykyisiä työtehtäviä, on muistettava, että niin on tapahtunut kaikkien aiempienkin teknologisten murrosten kohdalla.
Kuten tämäkin artikkeli on jo tuonut esille, on paljon syitä, miksi tekoäly ei vielä ole suuri uhka kenenkään työpaikalle. Se on nimenomaan mainio työkaluna. Moneen ammattiin liittyy tehtäviä, joiden hoitamiseen tarvittaneen edelleen ihmisiä. Esimerkiksi faktojen tarkistaminen on monelta osalta erittäin tärkeää ja siihen tekoäly ei vielä kykene. On myös muistettava, ettei tekoäly pysty inhimilliseen tai kovinkaan luovaan ajatteluun, eikä siten pysty korvaamaan oikean ihmisen läsnäoloa.
Tekoälysovelluksia
ChatGPT
ChatGPT on huippuluokan AI-chatbot, joka käyttää uusinta luonnollisen kielen prosessointitekniikkaa luodakseen ihmismielen kaltaisia vastauksia. Sitä voidaan käyttää monenlaisiin tehtäviin, kuten asiakaspalveluun, liidien sekä sisällön luomiseen.
Jasper
Jasper on tekoälycopywriter, jonka avulla käyttäjät voivat luoda alkuperäistä kirjoitettua sisältöä muutamassa minuutissa. Jasperilla voit luoda esimerkiksi blogikirjoituksen, sometekstin tai minkä tahansa muun sisällön hetkessä.
Writesonic
Writesonic on tekoälyllä toimiva kirjoitusalusta, jonka avulla on helppo tuottaa laadukasta sisältöä nopeasti ja tehokkaasti. Alusta on suunniteltu auttamaan sisällöntuottajia säästämään aikaa ja rahaa sekä samalla luomaan sisältöä, joka on mukaansatempaavaa ja täsmällistä.
Rytr
Rytr on suhteellisen uusi tekoälypohjainen kirjoitustyökalu, joka on omalla tavallaan ehtinyt jo keikuttaa markkinoiden venettä. Myös Rytr käyttää kehittynyttä luonnollisen kielen käsittelytekniikkaa (NLP).
Midjourney
Midjourney on tekoälyllä toimiva kuvien luontityökalu, joka luo taidetta tekstikehotteiden perusteella. Midjourney käyttää tehokkaita grafiikkaprosessointiyksiköitä (GPU) tulkitsemaan sekä käsittelemään jokaisen saadun kehotteen.
Merlin
Chatbot-työkaluista tehokkaimpiin lukeutuu Merlin, joka on OpenAI:n ChatGPT Plus -lisäosa. Laajennus mahdollistaa sen, että ChatGPT on käytettävissä apukätenä miltei millä tahansa nettisivustolla ja se on saatavilla kaikissa maissa.
Yhteenveto
Tässä artikkelissa on käyty kattavasti läpi tekoälyn nykyisiä ja tulevia ominaisuuksia sekä hyödyntämismahdollisuuksia. Tekoäly on jo vahvasti mukana arjessamme ja se yleistyy koko ajan enemmän, tullen lähelle tavallista yrittäjää tai kuluttajaa. Tekoäly on selvästi kasvava voima teknologiateollisuudessa.
Yritykset voivat käyttää tekoälyä kaikkeen sosiaalisen datan louhinnasta asiakassuhteiden hallintaan (CRM) sekä sitoutumisen lisäämiseen. Tekoälyä ei kannata pelätä, vaan siihen on syytä tutustua jo pelkästään uteliaisuudesta. Monelle pk-yrityksellekin on tekoälystä hyötyä, kunhan yrityksessä pohditaan, miten tekoäly voi heitä auttaa. Yrittäjän kannattaa aloittaa tekoälyn soveltaminen pieneen datamäärään sen sijaan, että ahnehditaan liikaa kerralla.
Tällä hetkellä yksi kiistämätön hyöty tekoälyn käytöstä on sisällöntuotannossa. Yksi ilmeisimmistä on nopeus. Tekoäly voi tuottaa sisältöä nopeasti ja tehokkaasti, jolloin sisällöntuottajat voivat keskittyä muihin sisällöntuotantoprosessin osa-alueisiin. Tekoäly voi myös auttaa alentamaan kustannuksia, sillä sisältöä voidaan tuottaa murto-osalla niistä kustannuksista, joita aiheutuisi freelancerin tai sisällöntuottajatoimiston palkkaamisesta. On kuitenkin hyvä muistaa, ettei tekoäly pysty samanlaisiin muokkauksiin ja luovaan ajatteluun kuin ihmiskollega. Tekoäly on hyvä työkalu, muttei varsinainen kirjoittaja.
