Hae Tekoälyfoorumilta

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Kirjoittaja: Kimmo Rousku "Vaikka tekoäly puhuttaa meitä nyt paljon, se on vain osa tulevaisuuttamme", kirjoittaa digi- ja kyberturvallisuuden erityisasiantuntija Kimmo Rousku. Kirjoittaja Kimmo Rousku tunnetaan tietoturvan suunnannäyttäjä ja alansa aktiivisena vaikuttajana. Rousku toimii vapaa-ajallaan Tietoturva ry:n hallituksen varapuheenjohtajana, tietokirjailijana sekä luennoitsijana. Tällä hetkellä hän vastaa VAHTI-verkoston johtamisesta Digi- ja väestötietovirastossa. Juhlistan tänä vuonna 40-vuotista uraani , eli sitä, kun aloin puhumaan, kirjoittamaan ja kouluttamaan aluksi ATK:sta, sen jälkeen yleisesti tietotekniikasta, sitten tietoturvallisuudesta, ICT:stä, digitalisaatiosta ja nyt myös uudemmista teknologioista, kuten tekoälystä. Olen viimeiset 30 vuotta toiminut valtionhallinnossa mielenkiintoisissa asiantuntija- ja johtotehtävissä. Tällä hetkellä vastaan VAHTI-verkoston johtamisesta Digi- ja väestötietovirastossa. Tekoäly on hiipinyt laitteisiimme, mutta nyt se tulee kaikkialle! Kaikki netin käyttäjät ovat hyödyntäneet tekoälyä, koneoppimista tai muita vastaavia teknologioita joko suoraan tai epäsuorasti jopa 1990-luvulta saakka. Esimerkkejä tästä ovat roskapostisuodattimet sekä erityisesti suoratoisto- ja verkkokauppapalveluiden suositustoiminnot. Useimmat ovat varmasti testanneet jossain vaiheessa Applen Siriä, Google Assistantia tai Microsoftin Cortanaa – eli ensimmäisen sukupolven älylaitteiden puhuvia botteja. Eräs hienoimpia sovellutuksia on GPS-navigointi, itse käytän paljon Google Mapsia. Kiitos ”tekoälyn”, kuinka harvoin se erehtyykään edes muutamalla minuutilla arvioidessaan pitemmänkin matkan päässä olevaan kohteeseen saapumisaikaa, tai osaa ehdottaa nopeampaa reittiä, kun jotain yllättävää oletusreitillä tapahtuu. Jokainen nettiin kytketty laite saa tekoälyn – kuten ennen sai sähkön Kaikki muuttui syksyllä 2022, kun OpenAI julkaisi ensimmäisen laajempaan levitykseen tarkoitetun ChatGPT-ohjelman. Se, mikä itseäni on hämmästyttänyt eniten, on se, että tekoälyn kehityksen vauhti ei ole vain kasvanut, vaan kasvanut oletettuakin nopeammin. Samalla kasvava markkina on tuonut mukanaan valtavan määrän miljardiluokan yrityksiä sekä pienempiä startupeja. Jos internetistä on tullut digipalveluiden ja -laitteiden elinehto, tulee jatkossa tekoälykytkentä olemaan keskeinen osa tätä kokonaisuutta. Tekoäly on loistava mahdollisuus – valitettavasti myös rikollisille Kuten tiedämme, kaikkiin teknologisiin mahdollisuuksiin liittyy kääntöpuoli: se, millaisia uhkia ja riskejä uusi teknologia tuo mukanaan. Tekoäly ei tee poikkeusta. Ihmettelenkin, kun saan edelleen vapaa-ajan sähköpostiini todella huonosti muotoiltuja verkkorikollisten huijausviestejä. Eivät vaan osaa. Eniten huolestuttaa kuitenkin puhuvalla tekoälyllä varustetut ”puhelinhuijarit” sekä syväväärennetyt videohahmot, joiden erottaminen aidoista tulee olemaan entistä vaikeampaa. Tästä syystä suosittelenkin, että jokaisessa perheessä sovitaan koodisana, jolla voidaan varmistaa henkilön aitous tilanteissa, joissa sukulaisen käytös alkaa tuntua oudolta (esim. "Isä, tarvitsen nyt 300 euroa uuteen puhelimeen"). Toisaalta olen lähettänyt lukuisia nettisivuja ja kalasteluviestejä AI-Kimmolle, vapaa-ajan puhelimessani asuvalle ChatGPT-digikaksoselleni, ja hän on erinomaisesti tunnistanut ja vinkannut, mikä viestissä on pielessä. Ohessa esimerkki Facebookista bongaamastani Bauhausin nimissä tehdystä digihuijauskampanjasta ja siitä, miten #AI-Kimmo tunnistaa sen ja varoittaa siitä. Syötin kuvan AI-Kimmolle – tässä sen analyysi huijauksesta. Tällainen kyvykkyys pitää saada sisäänrakennettua laitteisiin ja palveluihin! Tekoälystä tuli tutkimusavustaja, jonka avulla kuka tahansa pystyy ratkaisemaan vaativiakin tehtäviä Alkuvuodesta kaikki keskeiset laajojen kielimallien valmistajat ovat tuoneet markkinoille entistä kehittyneempiä versioita, jotka kykenevät syvällisiin analyyseihin. Esimerkiksi itse olen testannut seuraavia malleja: xAI Grok 3 Beta DeepSearch ja Think, ChatGPT 4.5 Syvätutkimus ja Google Gemini Deep Research. Näiden avulla olen voinut opiskella ja selvittää asioita tasolla, joka olisi muuten ollut hyvin aikaa vievää tai vaikeasti tehtävissä, myös täysin oman osaamiseni ulkopuolella. Samalla kannattaa muistaa, että nämä ovat vasta ensimmäisen sukupolven versioita tästä edistyneestä teknologiasta. Mitä onkaan odotettavissa seuraavien 2,5 vuoden aikana? Muistetaan: tekoäly tekee edelleen virheitä Tekoäly tarjoaa monissa tehtävissä valtavan hyötysuhteen verrattuna ihmiseen. Kun hyödynnetään tarkistettua opetusdataa ja ollaan muuten huolellisia, voidaan hallusinaatioita ehkäistä. Jokaisessa koulutuksessani näytän esimerkkejä tekoälyn virheistä: väärin tuotetuista tiedoista, kuvista ja syväväärennetyistä videoista. Musiikkikappaleissa virheiden tunnistaminen on hieman vaikeampaa. Kun käytössä on useampia tekoälypalveluita, voidaan niiden avulla tehdä ristiintarkistusta, erityisesti silloin kun on kyse kriittisestä tiedosta. Hallusinointi on ikävä tekoälyn rasite, joka vähentää tietyissä tehtävissä merkittävästi sen tehokkuutta ja luotettavuutta. No, kyllähän me ihmiset teemme myös inhimillisiä erehdyksiä! Tekoäly on vain osa suurempaa, kriittistä kehityskulkua Vaikka tekoälypalveluiden kehitys on nyt esillä kaikkialla, on syytä muistaa, että samanaikaisesti kehittyvät muutkin teknologiat. Metaversumi on tulossa uudeksi etätyö- ja viihdeympäristöksi, kvanttitietokoneet tuovat mahdollisuuksia ratkaista (ja aiheuttaa salausteknologian osalta) merkittäviä ihmiskunnan ongelmia ja humanoidirobotit helpottavat arkeamme, mutta muuttavat meidän ihmisten työnteon roolia peruuttamattomasti. 6G verkot tarjoavat näiden uusien teknologioiden hyödyntämisessä tarvittavia supernopeita, vähälatenssisia tietoliikenneyhteyksiä. Avaruudesta tulee osa meidän kyberavaruutta. Humanoidirobotit – ihmiskunnan globaalisti suurin uhka ja mahdollisuus Eräs merkittävä tutkimuksen kohde ovat (humanoidi)robotit. Perinteisten, jo nyt teollisuudessa käytössä olevien teollisuusrobottien lisäksi vielä suuremmaksi markkina-alueeksi tulevat muodostumaan aikanaan palvelurobotit, joita tullaan hyödyntämään laajasti yhteiskunnassa, yrityksissä ja kodeissa. NVIDIA julkaisi 18.3.2025 GR00Tin, joka on merkittävä edistysaskel humanoidirobottien kehityksessä. Malli on suunniteltu yleiskäyttöisten humanoidirobottien päättely- ja taitotoimintojen kehittämiseen. Se hyödyntää monimuotoista syötettä, kuten kieltä ja kuvia, suorittaakseen manipulaatiotehtäviä erilaisissa ympäristöissä. Voit lukea aiheesta lisää täältä: NVIDIA Announces Project GR00T Foundation Model for Humanoid Robots and Major Isaac Robotics Platform Update | NVIDIA Newsroom . Jos olen nyt saanut seurata teknologian kehitystä 40 vuotta aitiopaikalta, uskallan veikata, että seuraavan 10 vuoden aikana tapahtuu ympäristössämme vastaavan suuruusluokan muutos kuin viimeisten 40 vuoden aikana yhteensä. Kaikki, mitä teemme tänään, voi vuonna 2035 tuntua jo hieman "höyrykoneajalta". Lisätään tähän vielä viisi vuotta ja katsotaan, missä olemme vuonna 2040. Miten sinä näet tulevaisuuden? Osallistu kirjoittajan gallup-kyselyn kautta keskusteluun: LinkedIn: https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7309684721771339779/   X: https://x.com/kimmorousku/status/1903921405625868432 Tietoa kirjoittajasta Kimmo Rousku toimii vapaa-ajallaan Tietoturva ry:n hallituksen varapuheenjohtajana, tietokirjailijana sekä luennoitsijana. Palaute: kimmo.rousku@tietoturva.fi – muista linkittyä: https://www.linkedin.com/in/kimmorousku Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

Kirjoittaja: Aku Nikkola, päätoimittaja, Tekoälyfoorumi 🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Lue tiivistelmä Google DeepMind on kehittänyt AI Co-Scientist -järjestelmän, joka toimii kuin rinnakkainen tiedetiimi tutkijan apuna, koostuen useista eri tehtäviin erikoistuneista tekoälyagenteista. Järjestelmä tuottaa ja jalostaa tutkimushypoteeseja iteratiivisen prosessin kautta, jossa eri agentit ideoivat, kritisoivat ja jalostavat ehdotuksia kuin tieteellinen asiantuntijaryhmä. Testiesimerkissä tekoälyjärjestelmä ratkaisi geneettisten elementtien leviämiseen liittyvän tutkimusongelman kahdessa päivässä, vaikka tutkijaryhmältä oli kulunut samaan kymmenen vuotta. Tekoäly ei vain toistanut olemassa olevaa löydöstä vaan tuotti myös uusia tutkimussuuntia, mikä osoittaa sen kyvykkyyden tieteellisen työn edistämisessä. Järjestelmä voi merkittävästi nopeuttaa tieteellistä työtä, mutta herättää myös kysymyksiä tutkimuslöydösten omistajuudesta ja ihmistutkijoiden roolista erityisesti eettisessä harkinnassa. Kirjoitukseen liittyvät tutkimukset löydät täältä (AI co-scientist pape, Gene transfer discovery paper ja Transfer re-discovery paper) Googlen AI Co-Scientist -työkalun toimintalogiikka Google DeepMind on julkaissut AI Co-Scientist –nimisen moniagenttisen tekoälyjärjestelmän, joka on suunniteltu toimimaan kuin rinnakkainen “tiedetiimi” tutkijan rinnalla. Käytetään tekoälyjärjestelmästä tässä kirjoituksessa nimeä Tekoälytutkija . Tekoälytutkijan prosessi muistuttaa vertaisarviointia, jossa parhaan perustelun saanut hypoteesi päätyy “kärkihypoteesiksi”. Olennaista on, että järjestelmä käy läpi iteratiivisen syklin: se parantaa jatkuvasti ehdotuksiaan, kunnes syntyy riittävän selkeä, testattavissa oleva tutkimusidea. Se ei toisin sanottuna tyydy vastauksissaan kertaratkaisuun, vaan sen tehtävänä on jalostaa useita hypoteeseja vaiheittaisen toimintalogiikan avulla. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että Tekoälytutkija koostuu useista agenteista, jotka vastaavan tutkimusprosessiin liittyvistä kriittisistä tehtävistä, esimerkiksi: Ideoija  generoi tutkimusaiheita tai -kysymyksiä. Kriittinen arvioija  seuloo ja parantelee näitä ehdotuksia tieteellisellä “debattimenetelmällä”. Ranking-agentti  vertailee kaikkia syntyneitä ideoita niin kutsutuissa “turnajaisissa”, valiten parhaiten perustelluimmat jatkoon. Kehittäjä  jalostaa voittajiksi nousseita hypoteeseja entistä pitemmälle, hyödyntäen esimerkiksi uutta kirjallisuushakua. Katso Googlen video: "AI co-scientist overview": Nämä tekoälyagentit keskustelevat ja kilpailevat keskenään kuin tieteellinen asiantuntijaryhmä. Googlen mukaan työkalun ensisijaisena tavoitteena on nopeuttaa tai tehostaa tutkimusta: tekoäly voi löytää potentiaalisia ratkaisuja ja uusia kysymyksiä huomattavasti nopeammin kuin pelkästään ihmistutkijat. Tekoälytutkijan rinnalla ihmistutkijoiden rooli on erityisesti koetulosten validoinnissa, testaamisessa ja esimerkiksi eettisessä harkinnassa – nämä ovat sellaisia ulottuvuuksia, joihin järjestelmä ei autonomisesti pysty. Ainakaan vielä. Googlen visualisointi Tekoälytutkijan (AI co-scientist) moniosaisen järjestelmän eri komponenteista ja vuorovaikutusmallista järjestelmän ja tutkijan välillä. Tekoälytutkijaa testattiin laaja-alaisesti äärimmäisen moniulotteisen ja haastavan tutkimuksen ytimessä, jossa Google Researchin ja Imperial College Londonin tutkijat antoivat Tekoälytutkijalle ratkaistavasti geneettisten elementtien leviämiseen eri bakteerilajien välillä liittyvän tutkimuskysymyksen ratkaistavaksi. Seuraavassa tutkimuksen lopputulokset ja huomiot. Tekoäly onnistui kahdessa päivässä siinä, mihin tutkijaryhmältä oli kulunut 10 vuotta Tutkijaryhmän päänvaivana oli jo vuosikymmenen ajan ollut cf-PICI-nimisten geneettisten elementtien kyky siirtyä lajista toiseen ja vasta työläät laboratoriokokeet paljastivat, kuinka elementit onnistuvat ”siep­paamaan” bakteerivirukselta hännän ja hyödyntämään sitä uusien isäntäsolujen valloituksessa. Tutkimusryhmän tekemä merkittävä havainto pidettiin kuitenkin Tekoälytutkijalta salassa, sillä testauksessa haluttiin selvittää, mihin lopputulokseen Googlen kehittämä järjestelmä päätyisi pelkästään julkisesti saatavilla olevan tiedon perusteella. Aikajana, joka kuvaa Tekoälytutkijan tutkimuslöytöä. Sininen : Kokeellisen tutkimuksen etenemisaikajana cf-PICI-elementtien mobilisaation löytämisessä. Punainen : Tekoälytutkijan kehitys ja kokeellisen tutkimuksen löydösten toistaminen ilman ennakkotietoa tuloksista. Testauksen lopputulosta voidaan pitää vähintäänkin merkittävänä osoituksena tekoälyn kyvykkyydestä tutkimustyössä. Tekoälytutkija ratkaisi nimittäin saman ongelman julkisista lähteistä hankitulla tiedolla kahdessa päivässä. Ehkä vielä merkittävämpää on, etteivät Tekoälytutkijan tuottamat hypoteesit rajoittuneet pelkästään olemassa olevan löydöksen toistamiseen – vaikka tämäkin olisi ollut itsessään merkittävä lopputulos ottaen huomioon, ettei löydös ollut sen tiedossa. Osa ehdotuksista avasi tutkijoiden mukaan kokonaan uudenlaisia tutkimussuuntia: järjestelmä esimerkiksi vihjasi, että cf-PICI-elementtejä voisi mahdollisesti siirtyä myös konjugatiivisten prosessien kautta. Tätä ei ole toistaiseksi kokeellisesti vahvistettu, mutta tutkijat pitävät ideaa riittävän lupaavana jatkotutkimukselle. Tekoäly tutkimuksessa – kuinka merkittävä läpimurto tieteelle Googlen AI Co-Scientist järjestelmä voi olla? Googlen Tekoälytutkijan julkaisuun liittyvässä Bloombergin haastattelussa nostettiin esiin, ettei tekoälyllä tekeminen ole enää pelkkää perinteisten tietomassojen seulontaa. Se pyrkii aktiivisesti tuottamaan ja hiomaan hypoteeseja kuin kokenut tutkija. Monien asiantuntijoiden mukaan tämä kehitys voi mullistaa tutkijoiden työn, nopeuttaa löytöjä ja avata uusia ideoita, joita ihmiset eivät olisi yksin keksineet. Samalla herää kysymyksiä omistajuudesta: kuka saa kunnian, jos tekoäly muodostaa lopullisen läpimurron tuoneen teorian? Entä voiko tekoäly neuvoa harhapoluille, jos sen arviointiprosessi heikkenee? Työryhmä korostaa, että ihmistutkijoilla on edelleen viimeinen sana – niin eettisissä kuin tieteellisissäkin rajoissa. Joka tapauksessa tutkijat näkevät tekoälyavusteisen tutkimuksen tulevaisuuden valoisana – tekoälyllä on merkittävä rooli tutkimuksessa. Mikäli AI Co-Scientist -konsepti yleistyy, se voi heidän mukaansa säästää valtavasti resursseja ja tuoda tieteeseen “massiivisen harppauksen” – juuri kuten edellä esitetty cf-PICI-elementtien mysteerin kymmenvuotisen työn ratkaisu kahdessa päivässä osoittaa. Artikkelin linkit ja lähteet https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/ https://storage.googleapis.com/coscientist_paper/ai_coscientist.pdf https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2025.02.11.637232v1 https://storage.googleapis.com/coscientist_paper/penades2025ai.pdf https://youtu.be/y3X2qGg2D1M?si=UBeYKhKDpT6afMFC Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Tutkimus on julkaistu 2.3.2025 – pääset lataamaan sen alta. Tekoälyn kehitys näkyy voimakkaasti juridiikan alalla Erityisesti uusimmat generatiiviset kielimallit ja niihin liittyvät teknologiat – kuten monimutkaisia oikeudellisia kysymyksiä ratkaisevat “reasoning”-mallit sekä oikeudellisia lähdeaineistoja hyödyntävät Retrieval-Augmented Generation (RAG) -työkalut – voivat muuttavat, jolla juristit ja oikeustieteen opiskelijat tekevät työtään. Mutta millaisia konkreettisia tuloksia uusimpia tekoälymalleja käyttämällä voi odottaa? Tätä kysymystä tutkittiin tuoreessa ja kattavassa kokeellisessa tutkimuksessa, jossa tekoälyteknologioiden todellista hyötyä arvioitiin oikeudellisissa työtehtävissä. Tutkimuksen tausta ja toteutus Tutkimuksessa oli mukana 127 oikeustieteen opiskelijaa kahdesta yhdysvaltalaisesta huippuyliopistosta. Heille annettiin kuusi monipuolista ja realistista lakitehtävää, joiden tyyppi vaihtelee lyhyestä asiakasviestinnästä ja muistioista aina vaativampiin sopimus- ja riidanratkaisutehtäviin. Kaikissa tehtävissä piti soveltaa asiaankuuluvaa oikeudellista aineistoa ja perustella omat johtopäätökset selkeästi. Opiskelijat jaettiin satunnaisesti kolmeen ryhmään: Yksi ryhmä suoritti tehtävät kokonaan ilman tekoälytyökaluja. Toinen ryhmä käytti OpenAI:n kehittämää reasoning-mallia (nimeltään “o1-preview”). Kolmas ryhmä käytti Vincent AI -järjestelmää, joka yhdistelee RAG-teknologiaa sekä automatisoituja “prompting”-toimintoja. Toisin sanoen Vincent AI pyrki hakemaan ja upottamaan oikeustapauksia, säädöksiä ja muuta juridiikan lähdeaineistoa tekoälyn tuottamaan tekstiin, jotta väärien lähteiden tai “hallusinaatioiden” riski vähenisi. Jokainen opiskelija suoritti kaikkiaan kuusi tehtävää: kaksi ilman tekoälyä, kaksi reasoning-mallin avustamana ja kaksi RAG-pohjaisen Vincent AI:n avulla. Kaikki tuotokset arvioitiin sokkoutetusti: arvostelijat eivät tienneet, ketkä olivat käyttäneet tekoälyä ja ketkä eivät, tai missä määrin he olivat näin tehneet. Arvioinnissa huomioitiin muun muassa sisällön laatu, juridinen analyysi, argumentaation syvyys ja kirjoituksen selkeys. Tutkimuksen tulokset: Tekoälymallit nostavat juristien työn laatua Laadun parantuminen Molemmat tekoälytyökalut nostivat merkittävästi työn laatua neljässä tehtävässä kuudesta, kun mittarina oli selkeys, järjestelmällisyys ja yleinen ammattimaisuus. Osallistujat, joilla oli tekoäly apuna, kirjoittivat selkeämpiä ja jäsennellympiä vastauksia. Huomionarvoista on, että reasoning-malli (o1-preview) toi parempaa tulosta erityisesti juridisen analyysin syvyydessä: se auttoi opiskelijoita hahmottamaan ongelmien loogisia ja oikeudellisia taustoja tavallista tarkemmin. Kuvakaappaus tutkimuksen tuloksista. Nopeus ja tuottavuus Molemmat tekoälyjärjestelmät vähensivät merkittävästi tehtävien suorittamiseen kulunutta aikaa – parhaimmillaan jopa 20–30 prosenttia. Kun laatua ja aikaa tarkasteltiin yhdessä, eli mitattiin “tuottavuutta” (pisteitä per käytetty minuutti), parannukset olivat sitäkin suuremmat. Etenkin aikaa vievissä ja monimutkaisissa oikeudellisissa tehtävissä (kuten kattavan muistion kirjoittamisessa tai kanteen analysoinnissa) tulokset osoittivat selkeää tuottavuusloikkaa. Hallusinaatiot vs. lähdetarkkuus Aiemmissa kokeissa on ollut huolena niin sanotut “hallusinaatiot”, joissa tekoäly keksii lähdeviitteitä tai faktoja, joita ei oikeasti ole olemassa. Nyt tehdyssä tutkimuksessa Vincent AI -työkalulla (joka perustuu RAG-tekniikkaan) oli vähemmän hallusinaatioita kuin aiemmin testatuilla yleistyökaluilla, kuten GPT-4:llä. Vieläkin vähemmän “keksittyjä lähteitä” esiintyi kuitenkin osallistujilla, jotka eivät käyttäneet tekoälyä ollenkaan – mikä tarkoittaa, että täysin erehtymättömäksi tekoälyä ei voi sanoa. Tässä mielessä RAG näyttää tuovan vakautta, mutta korostaa myös tarvetta huolelliseen, ihmisen tekemään tarkistukseen. Tehtävä- ja osaamiskohtaiset erot Tutkimuksessa huomattiin, että tietyt tehtävät hyötyivät tekoälystä selvästi enemmän kuin toiset. Prosessuaaliset, kirjoittamiseen ja argumentaation rakenteeseen liittyvät tehtävät tuntuivat helpottuvan eniten, kun taas puhtaasti sopimuspohjaisessa (NDA, Non-Disclosure Agreement) tehtävässä tekoälyn käyttö ei aina johtanut merkittävästi parempaan lopputulokseen tai nopeuteen. Lisäksi alempiarvoisilla GPA:lla (opintomenestyksellä) olevat opiskelijat hyötyivät keskimäärin enemmän tekoälyn tuomasta tuesta kuin ne, joilla oli jo entuudestaan korkea taitotaso. Mitä tutkimus tarkoittaa käytännössä? Käytännön apua juristin työhön Tulokset osoittavat, että kehittyneet tekoälymallit eivät ainoastaan nopeuta rutiinitehtäviä, tekoälymallit nostavat juristien työn laatua. Tämä on merkittävää, sillä aikaisemmat tutkimukset ovat antaneet viitteitä lähinnä nopeuden kasvusta, laadun jäädessä vaihtelevaksi. Tarve yhdistää eri tekoälytekniikoita Vincent AI:n (RAG + automatisoidut “prompt”-rakenteet) ja reasoning-mallien (kuten o1-preview) käyttötavat osoittivat, että näissä kahdessa teknologiassa on keskenään täydentäviä vahvuuksia. RAG-työkaluilla on etulyöntiasema lähteiden etsimisessä ja “lattiatason” siivoamisessa (vähemmän “keksittyjä” viitteitä), kun taas advanced reasoning -mallit loistavat vaikeiden, monivaiheisten oikeudellisten ongelmien ratkomisessa. Kun molempien teknologioiden parhaat puolet yhdistetään, tuottavuus voi nousta vieläkin enemmän. Koulutuksen ja osaamisen merkitys Ihmisen rooli säilyy edelleen tärkeänä. Kriittinen ajattelu, oikeudellinen harkinta ja tapauskohtainen mukauttaminen ovat yhä juristin ydinosaamista. Uusimmat tekoälymallit voivat tukea tätä prosessia tarjoamalla luonnoksia, linkkejä lähteisiin tai selkeämpiä tekstirunkoja, mutta ihmisen on edelleen varmistettava lähteiden oikeellisuus ja lopputuloksen laatu. Samoin tutkimuksessa huomattiin, että harjoittelun ja laadukkaan ohjauksen myötä osallistujat oppivat käyttämään tekoälyä tehokkaammin – ja saivat sitä kautta yhä parempia tuloksia. Ennakoi uusia työskentelytapoja Monissa työpaikoissa harkitaan parhaillaan tekoälyn käyttöönottoa, joko räätälöidyillä ratkaisuilla tai julkisilla kielimalleilla. Tämä tutkimus osoittaa, että uuden sukupolven tekoälymalleissa (oikeuspohjainen RAG sekä reasoning-mallit) on todellista potentiaalia muuttaa juristin työn vaikuttavuutta ja tehokkuutta. Loppupohdinta Tutkimuksen mukaan uudet tekoälyteknologiat voivat korvata aiemmat yleiskäyttöiset kielimallit oikeudellisen työn tukena, koska ne tarjoavat aiempaa parempaa tehokkuutta ja laatua. Sitä mukaa kun sekä RAG että reasoning-mallit kehittyvät – ja integroituvat toisiinsa – niiden vaikutus oikeudelliseen analyysiin, tekstintuotantoon ja koko asianajoprosessiin voi olla todella merkittävä. Vaikka monella lakialan toimijalla on vielä opettelua ja varauksia tekoälyn suhteen, tutkimusviesti on varsin selvä: kun tekoälyn käytön oppii yhdistämään täsmälliseen oikeudelliseen ajatteluun ja asiaankuuluvien lähteiden tarkistamiseen, tekoäly voi todella laajentaa juristin ja lakitiimien suorituskykyä – ja tätä kautta parantaa oikeuden saatavuutta, asiakaspalvelua sekä työn laatua. Tulevaisuuden työntekö tulee olemaan yhä enemmän ihmisen ja tekoälyn yhteispeliä, jossa tekoäly loistaa nopeudessa ja järjestelmällisyydessä, ja ihminen tuo arvokkaimman panoksensa strategisessa harkinnassa, luovuudessa ja eettisessä vastuussa. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Lue tiivistelmä Suomalaiset mediatalot käyttävät tekoälyä monipuolisesti: Viestimedian Renki tehostaa toimitustyötä 20%, Alma Medialla on käytössä lähes 20 tekoälytyökalua ja Ylen YleGPT toimii toimittajien henkilökohtaisena assistenttina. Tekoäly on haastanut vanhoja käsityksiä: Iltalehden tunneanalyysityökalu on osoittanut, että positiiviset ja hyödylliset sisällöt tuovat enemmän tilauksia kuin negatiiviset uutiset. Kansainvälistyminen helpottuu tekoälyn avulla: A-lehdet kääntää sisältöään englanniksi ja Yle palvelee vieraskielisiä uutisilla useilla kielillä. Lukijapalvelut ovat monipuolistuneet: TM Tuuma antaa lukijoille vastauksia, uutistiivistelmät tarjoavat nopeasti tietoa ja tekoäly lukee radiouutisia Bauer Median kanavilla. Tekoäly toimii työkaluna, joka tehostaa journalistista työtä, mutta lopullinen vastuu sisällöstä säilyy ihmisellä – lähes kaikissa sovelluksissa korostetaan ihmisen ja koneen yhteistyötä. Suomen Lehdistö julkaisi 13.3.2025 kattavan selvityksen "Listasimme suomalaisten toimitusten kiinnostavimmat tekoälyratkaisut" , jossa kartoitettiin tekoälyn käyttöä suomalaisissa toimituksissa. Tekoälyfoorumille koostetussa yhteenvedossa tarkastelemme, miten suomalaiset mediatalot hyödyntävät tekoälyä journalistisessa työssä ja lukijakokemuksen parantamisessa. Tekoäly toimitustyön tehostajana Erityisen pitkälle tekoälykehityksessä on edennyt Viestimedia , jonka Renki-työkalu sisältää jo 25 eri toimintoa. Viestimedian arvion mukaan työkalu on tehostanut toimitustyötä 20 prosenttia ajassa mitattuna. Renki auttaa oikoluvussa, somepostauksien luonnostelussa, juttujen ideoinnissa ja jopa analysoi jutun tilauspotentiaalia. Seuraavaksi työkalun kehitysputkessa on myös ominaisuus, joka kertoo, kannattaako juttu laittaa maksumuurin taakse vai ei. Viestimedian Renki-työkalu. Kuva: Suomen Lehdistö Alma Median toimituksissa on taas käytössä lähes 20 tekoälytyökalua. Suosituimpia ovat otsikointityökalu, litteroiva äänikaveri ja oikolukeva kielikaveri. Iltalehdessä ja Kauppalehdessä käytettävä otsikkotyökalu luo ensin 20 juttuun sopivaa otsikkovaihtoehtoa, joista toimittaja voi valita parhaimman. Alman toimituksen työkaluja. Kuva: Suomen Lehdistö Yleisradion YleGPT on jokaisen yleläisen henkilökohtainen tekoälyassistentti. Hieman alle puolet Ylen journalisteista käyttää työkalua viikoittain. Suosituin YleGPT:n apuri on Kapulakielipoliisi, toiseksi suosituin otsikoiden generointi ja kolmanneksi suosituin Korttijuttuvelho, joka auttaa tarinankerronnassa. Näkymä YleGPT:stä. Kuva: Suomen Lehdistö Tunneanalyysista automatisaatioon Yksi kiinnostavimmista sovelluksista on Iltalehden Tunnetyökalu , joka analysoi juttujen otsikoiden ja alaotsikoiden perusteella, millaisen tunnetilan juttu todennäköisesti herättää lukijassa. Iltalehden keräämän datan mukaan inspiroivat artikkelit sitouttavat tilaajia parhaiten – näistä artikkeleista tilaajiksi tulleiden lukijoiden joukosta vain puolet perui tilauksensa seuraavan kuuden kuukauden aikana. Lisäksi hyödylliset ja rakentavat jutut osoittautuivat tehokkaimmiksi uusien tilausten hankinnassa suhteessa niiden lukijamääriin. Nämä havainnot ovat auttaneet kyseenalaistamaan alan perinteistä käsitystä siitä, että ainoastaan negatiiviset uutiset myyvät. Sanoman uutismedioissa tekoäly on valjastettu niin kutsutuksi "Vahtikoiraksi", joka seuraa eri lähteitä, kuten kunnallisen päätöksenteon asiakirjoja, ja nostaa mahdollisesti uutisarvoisia asioita toimituksille tiedoksi. Vahtikoira-työkalu on löytänyt uutisia, jotka olisivat muuten jääneet huomaamatta. Bauer Medialla on taas keskitytty radiouutissisältöjen automaatioon tekoälyn avulla. Bauer Media on STT:n kanssa muun muassa kloonannut innovaatiojohtajansa äänen radiouutisiin. STT tuottaa helposti ääneen luettavia sähkeitä, jotka tekoäly lukee Bauer Median 11 radiokanavalle. Yleisötutkimuksen mukaan yli 80 prosenttia kuulijoista pitää tekoälyääntä uutisiin sopivana ja uskottavana. Kansainvälistyminen ja kielirajat ylittävä journalismi A-lehdet on hyödyntänyt tekoälyä kansainvälistymisessään. Englanniksi käännetty Kotona.com-sivusto on avaus uudelle markkina-alueelle. Tekoäly ei vain käännä tekstiä suomesta englanniksi, vaan myös stilisoi tekstin englannin kielelle sopivaksi muuttaen esimerkiksi välimerkit kielen konventioiden mukaisiksi. A-Lehtien kääntäjätyökalu. Kuva: Suomen Lehdistö YLE puolestaan palvelee Suomessa asuvia vieraskielisiä Tekstittelijä- ja Kääntelijä-työkaluilla. Työkalujen avulla suomenkielisiä uutisvideoita voidaan tekstittää esimerkiksi ukrainaksi ja artikkeleita kääntää eri kielille. Lukijaa palvelevat tekoälysovellukset Tekoälyä käytetään myös suoraan lukijoita palvelevissa sovelluksissa. Tekniikan Maailman TM Tuuma vastaa lukijan kysymyksiin sen perusteella, mitä lehdessä on kirjoitettu viimeksi kuluneiden noin 7 vuoden aikana. Palvelu pystyy esimerkiksi taulukoimaan kahden automallin ominaisuuksia vertailua varten. TM Tuuma -työkalu. Kuva: Suomen Lehdistö Tekoäly on osoittautunut tehokkaaksi myös uutissisältöjen tiivistämisessä. Sanoman uutismedioissa tekoäly luo juttujen pääpointeista tiivistelmiä, joiden pohjalta Helsingin Sanomat on alkanut julkaista päivittyvää audiokoostetta. Tietyille lukijaryhmille mahdollisuus saada tiedot nopeasti on erityisen arvokasta. Tekoälyfoorumi inspiroitui uutissisältöjen tiivistämisestä siinä määrin, että mekin julkaisimme tämän jutun alussa kätevän tiivistelmän, joka on Clauden tekemä. Alma Mediassa on kehitetty tietovisatyökalu, jolla voi luoda visailuja artikkelien pohjalta. Toimittaja voi syöttää artikkelin työkaluun, joka luo tietovisan, tai luoda uutisvisan valitun Alman brändin sisällöistä rajatulla aikajaksolla ja teemalla. Tekoäly sisällöntuottajana – kokeilusta valtavirtaan Tekniikka&Talous-lehti on kahden vuoden ajan julkaissut eri kielimallien kirjoittamia kolumneja, joissa tekoäly saa pohdiskella aiheita itsenäisesti toimittajan antamien kevyiden ohjeiden pohjalta. Googlen Gemini-mallin tekstejä julkaistaan jopa täysin editoimattomina. Nämä tekoälykolumnit keräävät yllättäen suunnilleen saman verran lukijoita kuin ihmisten kirjoittamat, vaikka lukijamäärät ovat molemmissa melko pieniä ja riippuvat eniten aiheen kiinnostavuudesta. Tämä paikallinen kokeilu on osa laajempaa kehitystä. Teknologia-asiantuntija Alasaarelan mukaan vuonna 2024 yli puolet verkkoisisällöstä oli tekoälyn tuottamaa, ja kuluvana vuonna ennuste on jopa 90 prosenttia. Mediayhtiöiden suurimpana haasteena onkin nyt erottautua massasta laadukkaalla sisällöllä – olipa sen takana ihminen, tekoäly tai näiden harkittu yhteistyö. Yhteenveto: tekoäly on jo vakiintunut osaksi toimitustyötä Suomalaisten mediatalojen kokemukset tekoälystä ovat pääosin positiivisia. Tekoäly on nähty työkaluna, joka tehostaa ja monipuolistaa journalistista työtä, ei uhkana, joka korvaisi toimittajat. Lähes kaikissa tekoälysovelluksissa korostetaan ihmisen ja koneen yhteistyötä: tekoäly tuottaa pohjan, jota ihminen jalostaa ja valvoo. Merkittävää on myös se, että tekoäly on auttanut haastamaan vanhoja käsityksiä journalismista. Iltalehden tunneanalyysityökalu on esimerkiksi osoittanut, että positiiviset ja hyödylliset sisällöt voivat olla liiketoiminnallisesti kannattavampia kuin negatiiviset uutiset. Suomen lehdistön tekemä selvitys osoittaa, että tekoäly on suomalaisissa toimituksissa integroitu laaja-alaisesti ja monin osin onnistuneesti toimitusprosesseihin – litteroinnista ja oikoluvusta aina juttujen ideointiin ja jakeluun. Vaikka kehitys on ollut nopeaa, puhumme vasta tekoälyn käytön alkuvaiheista suomalaisessa journalismissa. Tulevaisuudessa tullaan näkemään yhä personoidumpia, adaptiivisempia ja monipuolisempia tekoälyratkaisuja mediayhtiöiden ja yleisön hyödyksi. Artikkelin linkit ja lähteet https://suomenlehdisto.fi/listasimme-suomalaisten-toimitusten-kiinnostavimmat-tekoalyratkaisut-apurit-tunnistavat-tunteita-vahtivat-uutisia-ja-haistavat-pian-myos-tilauspotentiaalin/ Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Nykyisiä tekoälymalleja ei enää kannata nähdä vain sanoja ennustavina koneina." kirjoittaa tietokirjailija Antti Innanen Vielä jokin aika sitten korostimme koulutuksissamme usein, että tekoäly ei ymmärrä asioita, vaan ainoastaan ennustaa seuraavaa sanaa tai lausetta. ”Vaikka vaikuttaakin siltä, että tekoäly pyrkii ratkaisemaan ongelman, niin oikeasti kyseessä on vain kehittynyt sananarvauskone!” Tämä tuntui jollakin tapaa vastuulliselta. Halusimme korostaa tekoälyn rajallisuutta ja sitä, että se ei oikeasti ajattele mitään. Tämä käsitys tekoälystä on vanhentunut. Me emme käytä sitä.  Nykyisellään uudet tekoälymallit tekevät paljon enemmän kuin ennustavat sanoja tai lauseita. Ne osaavat: Pilkkoa monimutkaisia ongelmia selkeisiin vaiheisiin Arvioida ja kehittää omia vastauksiaan Säilyttää johdonmukaisuuden pitkissäkin teksteissä Tasapainottaa useita tavoitteita yhtä aikaa Tekoäly ei ymmärrä asioita samalla tavalla kuin ihmiset ymmärtävät. Eikä tekoäly edelleenkään ajattele samalla tavalla kuin ihminen. Moderni tekoäly kuitenkin käsittelee tietoa tavalla, joka muistuttaa  ajattelua paljon enemmän kuin pelkkä tilastollinen ennustaminen. Käytännön esimerkki: yrityksen perustaminen Kuvitellaan tekoälylle annettava yksinkertainen tehtävä: ”Kirjoita vaiheittainen suunnitelma pienen yrityksen perustamiseksi.” Vanhempi tekoälymalli voisi vastata näin: ”Vaihe 1: Aloita yritys. Vaihe 2: Tee suunnitelma. Vaihe 3: Hanki rahoitusta...” Tämä on pelkkää tilastollista sanojen ketjutusta, perustuen tekoälyn koulutusmateriaaliin. Moderni tekoäly taas lähestyy tehtävää eri tavalla. Se tunnistaa yrityksen perustamisen tärkeimmät vaiheet (esimerkiksi markkinatutkimus, juridiset vaatimukset, rahoitus ja käytännön toimet) ja käsittelee jokaista vaihetta johdonmukaisesti. Lopputulos on lähellä huolellisesti mietittyä liiketoimintasuunnitelmaa. Käytännön esimerkki: juridiikka ja sosiaalisen median käyttöehdot Jos tekoälyltä pyydettäisiin sosiaalisen median käyttöehtoja, vanhemmat mallit tarjoaisivat todennäköisesti yleisiä ja tuttuja juridisia fraaseja: ”Käyttäjä käyttää palvelua omalla vastuullaan. Yhtiö pidättää oikeuden lopettaa käyttöoikeuden milloin tahansa...” Nämä sanat esiintyvät tekoälyn koulutusmateriaalissa, ja siksi ne tulevat tilastollisesti usein perättäin. Moderni tekoälymalli sen sijaan ymmärtäisi kokonaisuuden eri näkökulmista (käyttäjän oikeudet, sisällön omistus, vastuunrajoitukset) ja kykenisi ajattelemaan ongelmaa syvemmin. Se voisi tunnistaa, että pitkiä käyttöehtoja ei lueta, ja pyrkisi ratkaisemaan tämän ongelman laatimalla tiivistelmän jokaisesta kappaleesta. Tämä on itselleni ollut käänteentekevä huomio: modernit tekoälyt todella pyrkivät ratkomaan käyttäjän ongelmia. Lisäksi ne tekevät sitä ihmisille tutuilla keinoilla: sisäisellä monologilla, testauksella, kritiikillä ja uusilla versioilla. Mikä mahdollisti kyseisen muutoksen? Kehityksen taustalla on kolme tärkeää teknologista askelta: Mittakaava:  Suuremmat tekoälymallit mahdollistivat uusia kykyjä, joita ei ollut eksplisiittisesti ohjelmoitu. Arkkitehtuuri:  Transformer-rakenteet ja huomiomekanismit tekevät tekstintuotosta johdonmukaisempaa ja kontekstiherkempää. Koulutusmenetelmät:  Ihmispalautteeseen perustuva vahvistusoppiminen (RLHF) ohjaa malleja tuottamaan vastauksia, joita ihmiset pitävät hyödyllisinä.  Käsitys tekoälystä on muuttunut – miten meidän pitäisi puhua siitä? Nykyisiä tekoälymalleja ei enää kannata nähdä vain sanoja ennustavina koneina. Ne eivät ehkä ymmärrä maailmaa ihmisten tavoin, mutta ne simuloivat päättelyä ja suunnittelua tavoilla, jotka ylittävät selvästi pelkän sanojen ennustamisen. On vaikea kiteyttää tätä kehitystä yhdellä termillä. Ehkä lähimmäksi pääsee ”todennäköisyyksiin perustuva simulaatio”. Sanoilla ja ajattelumalleilla on suuri merkitys sille, miten tekoälyä hyödynnämme. Tekoälyn inhimillistäminen voi johtaa meitä harhaan. Toisaalta tekoälyn kuvaaminen pelkkänä ”sanakoneena” jättää huomiotta sen, miten koneiden ”ajattelu” on kehittynyt. Tarvitsemme uusia analogioita ja tarkempia ajatusmalleja, jotka kuvaavat paremmin sitä, miten tekoäly oikeasti toimii. Jos keksit paremman kuvauksen, kerro meille! Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. " Tulevaisuus kuuluu niille, jotka osaavat hyödyntää teknologiaa menettämättä inhimillistä otettaan." kirjoittaa viestintäpäällikkö Anni Lehti . Kirjoittaja Anni Lehti on kokenut viestinnän ammattilainen, jolla on lähes 20 vuoden kokemus media-alalta, kansainvälisistä pörssiyhtiöistä sekä startup-maailmasta. Tällä hetkellä hän toimii hoivayhtiö Attendon viestintäpäällikkönä. Tekoäly on jo nyt mullistanut viestinnän kenttää valtavasti. Generatiivinen tekoäly pystyy tuottamaan sisältöä ennennäkemättömällä tehokkuudella. Helsingin Sanomissa (HS viikko 11/2025) julkaistussa haastattelussa   teknologia-asiantuntija  Mikko Alasaarela  arvioi, että jo vuoden 2024 alussa yli puolet verkon sisällöistä oli tekoälyn luomia. Alasaarela ennustaa kehityksen kiihtyvän entisestään ja uskoo, että kuluvan vuoden loppuun mennessä jopa 90 prosenttia internetin sisällöistä syntyy tekoälyn avulla.    Vaikka tekoäly tarjoaa valtavia mahdollisuuksia, viestinnän ydinkysymykset eivät katoa minnekään: miten puhutella ihmisiä aidosti ja inhimillisesti? Entä miten säilyttää luottamus ja uskottavuus?    Tekoäly viestijän kumppanina Viestinnän ammattilaiset ovat ottaneet laajasti tekoälyn käyttöön kuluneen vuoden aikana. ProComin johtavien viestijöiden verkkopaneelin mukaan   vuonna 2024 yli 80 prosenttia vastaajista kertoi hyödyntävänsä tekoälyä työssään.   Viestinnän ammattilaisille tekoälyn hallitseminen on merkittävä kilpailuetu tai jopa edellytys työmarkkinoilla. Generatiivisten työkalujen avulla erilaiset tekstisisällöt, kuvat ja videot voidaan tuottaa nopeasti, tarkasti kohdennettuna sekä halutulla äänensävyllä. Tämä tehokkuus herättää kuitenkin myös vastareaktioita, sillä paras viestintä koetaan usein ihmisten väliseksi aidoksi vuorovaikutukseksi.  Viestintä onkin ennen kaikkea vuorovaikutusta, tunteita ja tarinoita, joihin ihmiset voivat samaistua. Tekoälyllä on rajansa: se voi simuloida tunteellista kirjoitustyyliä, mutta se ei koe tunteita. Aidosti koskettava ja ymmärtävä viestintä vaatii ihmistä. Generatiivinen tekoäly tuottaa helposti geneeristä ja persoonatonta sisältöä, joka ei erotu tai sitouta yleisöä. Autenttisuus ja persoonallisuus vaatii – ainakin vielä – ihmistä. Lisäksi on eettiset kysymykset ja luotettavuus. Viestinnän uskottavuus perustuu luottamukseen ja luottamus syntyy avoimuudesta ja rehellisyydestä, joita tekoäly ei itsessään takaa. Ihmistä tarvitaan tähänkin. Tässä mielessä voi jo arvioida, että viestinnän ammattilaisia tarvitaan myös tulevaisuudessa, vaikka työnkuvat saattavat muuttua.  Tekoäly persoonien teatterina   Tulevaisuudentutkija ja teknologiavaikuttaja  Risto Linturi  on kuvaillut osuvasti tekoälymalleja massiivisena teatterina , jossa käyttäjän tulee löytää oikea hahmo vastaamaan tarpeisiinsa. Ihmisen tärkeäksi tehtäväksi muodostuu ymmärtää, milloin ja miten hyödyntää tekoälyä ja missä tilanteessa inhimillinen kosketus on korvaamaton.   Tekoäly ei ole viestinnän tuhoaja vaan tehokas liittolainen. Uskon, että menestyvät organisaatiot tulevat olemaan niitä, jotka onnistuvat yhdistämään ihmisen luovuuden ja empatian tekoälyn mahdollisuuksiin. Tulevaisuus kuuluu niille, jotka osaavat hyödyntää teknologiaa menettämättä inhimillistä otettaan.  Artikkelin linkit ja lähteet https://www.hs.fi/visio/art-2000011016643.html https://www.procom.fi/uutiset/tekoalyosaaminen-on-jo-rekrytointikriteeri-viestinnan-tehtaviin/ https://www.hs.fi/visio/art-2000011079703.html Tietoa kirjoittajasta Kirjoittaja Anni Lehti  ( LinkedIn ) on kokenut viestinnän ammattilainen, jolla on lähes 20 vuoden kokemus media-alalta, kansainvälisistä pörssiyhtiöistä sekä startup-maailmasta. Tällä hetkellä hän toimii hoivayhtiö Attendon viestintäpäällikkönä. Lehti suhtautuu intohimoisesti tekoälyn tarjoamiin mahdollisuuksiin viestinnän kehittämisessä ja panostaa aktiivisesti oman tekoälyosaamisensa vahvistamiseen.  Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Tekoälyn ansiosta markkinoijat voivat siirtyä subjektiivisista valinnoista datavetoiseen strategiaan, jossa vaikuttajayhteistyö perustuu todellisiin suorituskykymittareihin ja yleisöanalytiikkaan.", kirjoittaa vaikuttajamarkkinoinnin asiantuntija Janika Tommila . Kirjoittaja Janika Tommila ( LinkedIn) on tekoälypohjaisen vaikuttajamarkkinointitoimisto Luota Agencyn perustaja. Löydät kirjoittajasta ja Luota Agencysta halutessasi lisätietoa tämän kirjoituksen lopusta. Tekoäly vaikuttajamarkkinoinnissa – uusia mahdollisuuksia kasvavalle alalle Vaikuttajamarkkinointi on vakiinnuttanut asemansa keskeisenä osana yritysten markkinointistrategioita, ja alan investoinnit kasvavat vuosittain.   IAB:n vuosittaisten selvitysten  mukaan vaikuttajamarkkinoinnin arvo on kasvanut Suomessa noin 28,3 miljoonaa euroa vuosina 2020–2023, tarkoittaen alan noin kaksinkertaista kasvua 2020-luvulla. Influencer Marketing Hubin vuoden 2025 raportin  mukaan vaikuttajamarkkinoinnin globaalin markkina-arvon ennustetaan taas saavuttavan 32,55 miljardia Yhdysvaltain dollaria vuonna 2025. Kasvun hidastumisesta ei siis ole merkkejä, ja esimerkiksi maailman 200. suurimman yrityksen joukkoon kuuluva   Unilever ilmoitti   maaliskuun 2025 alussa kasvattavansa vaikutusmarkkinoinnin investointejaan 30 prosentista 50 prosenttiin yhtiön kokonaismainosbudjetista. Tekoälyn kehittyminen tuo kasvavan vaikuttajamarkkinoinnin alalle uusia mahdollisuuksia, jotka nopeuttavat päätöksentekoa, parantavat kohdennusta ja lisäävät kampanjoiden läpinäkyvyyttä. Tekoälyn ansiosta markkinoijat voivat siirtyä subjektiivisista valinnoista datavetoiseen strategiaan, jossa vaikuttajayhteistyö perustuu todellisiin suorituskykymittareihin ja yleisöanalytiikkaan. Tässä artikkelissa käsittelen vaikuttajamarkkinointia omien kokemusteni pohjalta vaikuttajamarkkinoinnin asiantuntijana, keskittyen erityisesti tekoälyn mukanaan tuomiin mahdollisuuksiin ja muutoksiin alalla. Kirjoituksen lopussa jaan kolme konkreettista vinkkiä jokaiselle markkinoijalle.   Tekoäly avuksi vaikuttajavalintoihin Perinteisesti vaikuttajien valinta on perustunut manuaalisiin toimenpiteisiin, henkilökohtaisiin suhteisiin ja subjektiivisiin mieltymyksiin, jotka voi tahtomattaan olla jopa syrjiviä. Tämä on tehnyt vaikuttajavalinnoista puolueellisia ja altistaa inhimillisille virheille. Tekoäly, kuten Luota AI, mahdollistaa objektiivisen vaikuttajavalinnan brändeille, jolloin vaikuttajavalinnat perustuvat dataan, arvojen yhteensopivuuteen sekä sisältöhistoriaan.  Tekoälyn avulla voidaan vertailla sopivuutta brändin arvoihin, kohderyhmään ja aiempiin kampanjatuloksiin. Tämä varmistaa, että markkinointibudjetti kohdennetaan tehokkaasti ja viestit tavoittavat oikean yleisön. Lisäksi tekoäly pystyy ennustamaan vaikuttajien tulevaa suorituskykyä analysoimalla heidän aiempaa sisältöään, sitoutumistasoja ja seuraajakunnan kasvutrendejä. Toinen merkittävä etu on kyky tunnistaa feikkiseuraajat ja epäaktiiviset tilit, joita   voi olla jopa 20–30 %  joidenkin vaikuttajien seuraajakunnasta. Kun yhteistyö kohdistetaan todellisiin ja aktiivisiin seuraajiin, brändien orgaaninen   tavoittavuus voi kasvaa jopa 25–50 %  verrattuna perinteiseen vaikuttajavalintaan.  Miltä vaikuttajamarkkinointi näyttää tulevaisuudessa? ​Tekoälyllä on potentiaalia muuttaa vaikuttajamarkkinoinnin toimintatapoja merkittävästi. Sen avulla brändit pystyvät löytämään sopivia vaikuttajakumppaneita hyödyntämällä dataa ja tunnistamalla ne, joiden yleisö vastaa tarkasti kohderyhmää. Lisäksi tekoäly mahdollistaa sisällön personoinnin eri yleisösegmenteille, mikä voi parantaa kampanjoiden tehokkuutta. ​ Tekoäly mahdollistaa myös reaaliaikaiset mukautukset, mikä tekee vaikuttajamarkkinoinnista dynaamisempaa ja mukautuvampaa. Kampanjoiden edetessä tekoäly voi säätää strategioita lennossa vaikutuksen maksimoimiseksi. Tämä mukautuvuus varmistaa, että kampanjat ovat myös tehokkaita merkityksellisten yhteyksien rakentamisessa. ​ Brändit, jotka ottavat tekoälyn osaksi vaikuttajamarkkinointiaan pystyvät saamaan kilpailuetua. Tekoälyn mahdollistamat analyysit ja ennusteet mahdollistavat johdonmukaisemmat, kohdennetummat ja tehokkaammat kampanjat, jotka voivat tuottaa parempia tuloksia pienemmillä resursseilla. On kuitenkin tärkeää huomioida, että tekoälyä käyttäessä datan oikeellisuudesta ja ajantasaisuudesta tulee olla äärimmäisen tarkka, koska tekoäly voi tehdä virheitä.   Asiantuntijan kolme konkreettista vinkkiä jokaiselle markkinoijalle   1. Hyödynnä tekoälyä sisältöstrategian optimointiin Tekoäly analysoi aiempia menestyneitä kampanjoita ja ennustaa, millainen sisältö resonoi parhaiten yleisön kanssa. Tekoälypohjaisia työkaluja, kuten ChatGPT, Copy.ai tai Persado, voidaan käyttää sisällön optimointiin, tehokkaampien kuvatekstien kirjoittamiseen ja viraalipotentiaalisten avainsanojen valintaan. Mikäli sinulla on käytössäsi ChatGPT:n maksullinen versio, voit esimerkiksi pyytää Deep Research -mallia tekemään kattavan ja yksityiskohtaisen avainsana-analyysin ( lue Tekoälyfoorumin julkaisu Deep Research -mallista täältä ). 2. Ennusta viraalipotentiaali ennen julkaisua Tekoäly voi analysoida aiempia julkaisuja ja ennustaa, mitkä kuvat, tekstitykset ja hashtagit todennäköisesti saavat eniten näkyvyyttä ja sitoutumista. Testaa sisältöä etukäteen Predict AI -työkaluilla tai käytä Sprinklr AI:ta analysoimaan ja suosittelemaan parhaita julkaisuajankohtia sekä sisältömuotoja. 3. Hyödynnä tekoälyä dynaamisiin ja personoituihin mainoksiin Tekoäly pystyy luomaan personoituja mainoksia ja räätälöityjä viestejä eri kohderyhmille, mikä parantaa tehokkuutta ja sitoutumista. Käytä työkaluja kuten Meta AI Ads, Adzooma tai Smartly.io optimoimaan maksettuja vaikuttajayhteistöitä ja kohdistamaan viestit tarkasti oikeille yleisöille. On hyvä huomioida, että tekoälyn rooli vaikuttajamarkkinoinnissa ei korvaa luovaa ja inhimillistä puolta, vaan se tekee prosesseista tarkempia, tehokkaampia ja mitattavampia. Kun päätökset perustuvat dataan ja analytiikkaan, brändit voivat kohdentaa markkinointibudjettinsa vaikuttajiin, jotka aidosti resonoivat heidän kohderyhmänsä kanssa. Tämä lisää kampanjoiden vaikuttavuutta ja sitoutuneisuutta sekä parantaa investoinnin tuottoa. Artikkelin linkit ja lähteet https://www.influencer-hero.com/blogs/fake-followers-and-their-impact-on-roi https://www.statista.com/statistics/1250681/share-of-instagram-influencers-involved-in-fraud-worldwide/ https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/09/09/new-study-one-in-four-influencers-bought-fake-followers/ https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2022/09/09/new-study-one-in-four-influencers-bought-fake-followers/ https://www.ft.com/content/0f1e12d8-62c7-4f76-898d-61aa431e0b2e?utm_source=chatgpt.com https://influencermarketinghub.com/influencer-marketing-benchmark-report/ https://www.iab.fi/tagihaku.html?tagged=vaikuttajamarkkinointi Tietoa kirjoittajasta ja Luota AI:sta Kirjoittaja Janika Tommila (LinkedIn) on Suomen ensimmäisen ja ainoan tekoälypohjaisen vaikuttajamarkkinointitoimisto Luota Agencyn perustaja ja markkinointijohtaja. Luota Agency kehittää ja omistaa Luota AI -ohjelmistoa, joka analysoi valtavan määrän dataa eri tietolähteistä tunnistaakseen yrityksille objektiivisesti parhaat mahdolliset vaikuttajat eri tilanteisiin. Tämän lisäksi ohjelmistoa koulutetaan vaikuttajamarkkinoinnin trendien mukaan. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Sitra on julkaissut uuden Datatalouden ABC -verkkokurssin nimeltä "Tekoälyn reilut säännöt" (12.3.2025). Maksuton kurssi lupaa selkeää tietoa siitä, mitä asteittain voimaan tuleva EU:n tekoälyasetus tarkoittaa käytännössä yrityksille ja tekoälyn kehittäjille. Lue lyhyt yhteenveto kurssista alta ja liity sille ilmaiseksi tämän jutun lopusta. Kuva: Topias Dean / Sitra Tietoa Sitran uudesta verkkokurssista Kurssin tavoitteena on parantaa tekoälylukutaitoa ja auttaa tunnistamaan tekoälyyn liittyviä riskejä. "Koulutus opettaa arvioimaan käyttöönotettavan tekoälyjärjestelmän riskitason ja jakaa tietoa suuririskisen tekoälyn kehittämisen velvoitteista. Kurssi auttaa kohentamaan tekoälylukutaitoa. Lisäksi kurssi tarjoaa tietoa tekoälyn kehittäjille ja käyttäjille tarkoitetuista innovaatio- ja tukitoiminnoista." – Sitran tiedote 12.3.2025 Kurssi on suunnattu erityisesti yrityksille, joiden täytyy ymmärtää tekoälyasetuksen vaikutukset omaan toimintaansa ja henkilöstön kouluttamiseen liittyvät velvoitteet. EU:n tekoälyasetuksen ensimmäiset vaatimukset (artiklat 1–5) tulivat sovellettavaksi helmikuussa 2025. "Kyseessä on maksuton verkkokurssi, jota saa käyttää myös kaupallisesti vaikkapa yrityskoulutuksessa. Paketoimme aineistot jatkokäyttöä varten CC BY-SA -lisenssillä, ja huhtikuussa on luvassa myös englanninkielinen versio", kertoo Tarmo Toikkanen , Sitran johtava asiantuntija omassa LinkedIn-postauksessaan . Kurssi on avoimesti kaikkien saatavilla eOppiva-oppimisympäristössä, eikä sen suorittaminen vaadi kirjautumista. Sen suorittamisesta saa myös vapaamuotoisen todistuksen. Aikaa kannattaa Sitran mukaan varata noin yksi tunti. Tekoälyn reilut säännöt -kurssi täydentää Sitran Datatalouden ABC -kurssisarjaa , joka käsittelee datasääntelyä ja digitaalisen yhteiskunnan haasteita sekä mahdollisuuksia. ”Tekoälyn käyttö edellyttää meiltä kaikilta uutta osaamista. Sitran uusi verkkokurssi tarjoaa tietoa tekoälyn säännöistä sekä sen kehittäjille että tavallisille digitaalisten palvelujen käyttäjille. Älä siis usko pelottelijoita, vaan ota selvää tekoälyn mahdollisuuksista ja siihen liittyvistä riskeistä”, kannustaa Toikkanen. Lisätietoa ja kurssille pääset tästä: eOppiva: Tekoälyn reilut säännöt . Piditkö tästä jutusta? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. OpenAI julkaisi Deep Research tekoälymallin kaikille maksullisille käyttäjilleen maaliskuun alussa – mistä on oikein kysymys, ja voiko se tosiaan tehdä viikon ihmistyötä vastaavan työn vartissa? Katso alta OpenAI:n video ja Tekoälyfoorumin päätoimittajan Aku Nikkola tiivistys aiheesta videon jälkeen. Miten Deep Research toimii? Deep Research on OpenAI:n uusin tekoälyagentti, joka pystyy itsenäisesti suorittamaan monivaiheisia tutkimustehtäviä verkossa. Käytännössä se analysoi laajoja tietomääriä, yhdistelee tietoa eri lähteistä ja tuottaa kattavia raportteja, joiden tarkkuustaso OpenAI:n mukaan vastaa ihmisanalyytikon työtä. Perinteisessä tiedonhankinnassa asiantuntija etsii, arvioi ja yhdistää tietoa lukuisista lähteistä, mikä voi viedä päiviä tai viikkoja. OpenAI:n tuotejohtaja Kevin Weilin mukaan Deep Research tekee "viikon ihmistyön vartissa". Miten Deep Research eroaa aiemmista OpenAI:n malleista? Toisin kuin perinteiset tekoälymallit, jotka tarjoavat vastauksia nopeasti yksittäisiin kysymyksiin, Deep Research käyttää 5–30 minuuttia yhden tutkimuspyynnön käsittelyyn. Tänä aikana se käy läpi satoja verkkolähteitä, tarkentaa kysymyksiä, mukauttaa hakustrategiaansa ja yhdistelee eri lähteistä saatua tietoa monivaiheisen päättelyn avulla. Deep Research toimii itsenäisesti, suorittaen koko analyysiprosessin ilman jatkuvaa käyttäjän ohjausta. Tämä tekee siitä erityisen hyödyllisen syvällisiin taustatutkimuksiin, kilpailija-analyyseihin ja asiantuntijatason raporttien laatimiseen – tehtäviin, joissa perinteiset kielimallit ovat aiemmin jääneet pintapuolisiksi. Mallin suorituskyky on myös selvästi edistynyt: se on testausten valossa yli 8 kertaa tarkempi kuin OpenAI:n yleisimmin käytetty malli GPT-4o. Löydät Deep research -painikkeen tekstikentän alaosasta. Kenelle Deep Research on saatavilla? Deep Research on tällä hetkellä saatavilla ChatGPT:n maksullisille käyttäjille. Mikäli työkalu on käytettävissäsi, se löytyy viestikentän alapuolelta selkeänä painikkeena. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Tekoälyfoorumin päätoimittaja Aku Nikkola aloitti elämäntapamuutoksen vuoden 2025 alussa kahden maksullisen tekoälysovelluksen avulla. Suomalaisten liikuntatieteilijöiden kehittämä AITOFIT-sovellus (14,90e/kk) sai ottaa personal trainerin roolin, ChatGPT:n (20e/kk) auttaessa ruokailun kanssa. Tulokset ovat olleet järisyttäviä. Kirjoituksen lopussa on Akun vinkit siitä, miten pääset elämätapamuutoksessa tekoälyn avulla ilmaiseksi alkuun. Kehonkoostumusmittauksen tuloksia. Ensimmäinen mittaus 5.1.2025, toinen mittaus 11.2.2025. Elämäntapamuutos tekoälyn avulla – Akun kertomana Tekoäly muutti oman työurani jo pari vuotta sitten, mutta vasta viime vuoden lopulla annoin sille mahdollisuuden myös henkilökohtaisen elämäni puolella. Otin ensimmäiseksi loppuvuodesta käyttöön saliharjoittelun tueksi tekoälytehostetun virtuaalivalmentajan, suomalaisten liikuntatieteilijöiden kehittämän AITOFIT-sovelluksen. Tammikuussa aloin ensimmäistä kertaa elämässäni seuraamaan ravinnonsaantiani ja sen suhdetta kulutukseen – tämäkin tapahtui täysin tekoälyn (ChatGPT) avulla. Aku teki ChatGPT:n avulla päiväkirjan, joka piti automaattisesti kirjaa päivän ruokailuista ravintoarvoineen ja päivän aktiviteettien kulutuksesta. Löydät tarkemmat ohjeet tämän artikkelin lopusta. Myös ruokavalioni oli osittain tekoälyn suosittelema, vaikkakin olen mennyt siinä pitkälti fiiliksen ja käytössäni olevan loistavan reseptipalvelun (shoutout Mob – suosittelen kaikille) mukaan. Tekoäly ei ole toiminut pelkästään päiväkirjana, vaan aitona sparraajana, valmentajana ja arjen ohjeistajana. Olen oppinut alkuvuoden aikana itsestäni ja kehostani aivan valtavasti. Olen nauttinut erityisesti siitä, että voin treenatessa jättää ns. aivot narikkaan, koska tekoäly huolehtii kaikesta aina liikkeistä sarja- ja toistomääriin sekä painoihin. Sama pätee periaatteessa ravintoon. Se toimii itselleni valtavan hyvin. AITOFIT-sovelluksen käyttöliittymä on todella yksinkertainen ja se on Akun kokemuksen mukaan toiminut loistavasti. AITOFITin kehittämä tekoälyalgoritmi seuraa ja analysoi harjoittelua sekä optimoi sen kuntoilijalle sopivaksi. Vaikka olen tietysti saanut tämän muutoksen itse aikaiseksi menemällä sinne salille ja laittamalla ne ruuat itse, en halua vähätellä tekoälyn roolia tässä muutoksessa. Tulokset ovat olleet sanalla sanoen uskomattomia . Painoa kahden kehonkoostumusmittauksen välissä (5.1.–11.2.) putosi noin neljä kiloa samalla kun lihasmassa on säilyi ennallaa – aivan kuten halusin. Rasvaa on lähtenyt juuri "oikeista" paikoista – keskivartalosta ja sisäelinten ympäriltä. Aku on erityisen onnellinen viskeraalirasvan muutoksesta, joka on -22,3% kuukauden aikana. Viskeraalisarva on yksi parhaista elintapoja kuvaavista muuttujista ja terveyden kannalta todella tärkeä seurattava mittari. Kaveri totesi hauskasti: "Edes Ostos-TV ei uskaltais luvata noin nopeeta muutosta." Isoin muutos on kuitenkin fiilispuolella. Musta aidosti tuntuu, että olen energisempi kuin vuosiin. Nukun ja syön paremmin. Kroppaa ei kolota ja selkäkivut ovat hävinneet. Olen palautunut kaikista harjoituksista todella hyvin. Vaikka olen tietysti saanut tämän muutoksen itse aikaiseksi menemällä sinne salille ja laittamalla ne ruuat itse, en halua vähätellä tekoälyn roolia tässä muutoksessa. Olin aiemminkin käynyt salilla, mutta olin siellä täysin hukassa. Olin fyysisesti läsnä, mutta en tiennyt mitä minun pitäisi treenata. AITOFIT muutti sen. Ravintopuolella taas ChatGPT:n rooli oli merkittävä – se auttoi minut alkuun, opasti minua ruokailun kanssa ja piti aktiivisesti kirjaa kaikista luvuista. Luovuin itse ChatGPT:n käytöstä ravintopäiväkirjana muutaman viikon jälkeen sen aloittamisesta, mutta opit ovat jääneet päivittäiseen arkeen. Uskon, että tämä malli jota olen seurannut voisi auttaa niin montaa muutakin. Erityisesti heitä, joilla ei ole taloudellisia mahdollisuuksia hankkia valmentajaa tai ravintoasiantuntijaa avukseen. Se nyt vaan on todella kallista. Seuraavassa kerron lyhyesti, miten elämäntapamuutos tekoälyn avulla on mahdollinen. Akun vinkit: näin pääset elämäntapamuutoksessa alkuun tekoälyn (ChatGPT) avulla Kuvakaappaus Akun ChatGPT:stä. Voit kommunikoida ChatGPT:n kanssa haluamallasi kielellä. Näillä ohjeilla pääset helposti alkuun ChatGPT:n kanssa (huom. ohjeet luotu ilmaiskäyttäjille): Luo ChatGPT-tunnus tai kirjaudu sisään . Lataa myös ChatGPT-äppi, niin käyttö helpottuu huomattavasti. Avaa uusi keskustelu. Aloita keskustelu esimerkiksi näin: "Hei! . Nyt haluaisin tietää, kuinka paljon kaloreita kulutan ja miten minun tulisi syödä tavoitteideni saavuttamiseksi. Olen XX cm pitkä ja painan XX kg. Olen XX-vuotias ja asun Helsingissä. Tänään on ." ChatGPT alkaa todennäköisesti laskemaan sinulle tavoitteita. Esitä kysymyksiä ja iteroi, kunnes olet tyytyväinen. Pyydä ChatGPT:tä luomaan seurantataulukko, esim. näin: "Luo taulukko, johon päivität sisältöä sitä mukaan, kun jaan sinulle tietoa päivän urheilustani ja ruokailustani. Taulukossa tulisi olla sarakkeet . Kun syötän tietoja, laske ravintoarvot ja kalorikulutus automaattisesti ja päivitä ne taulukkoon." Jatka keskustelua, testaa taulukkoa ja ohjaa ChatGPT:tä, kunnes olet tyytyväinen lopputulokseen. Valmista tuli!  Päivitä aina keskustelua esim. päivän päätteeksi. Ota kuvat ruuista tai treeneistä, tai syötä ne käsin. ChatGPT tulee tekemään varmasti virheitä, mutta älä lannistu – ohjeista sitä silloin uudestaan. Toivottavasti tästä on jollekin yhtä paljon hyötyä kuin siitä on ollut minulle. Akun käyttämästä PT-sovelluksesta Kuvakaappaus AIFITin verkkosivustolta. Liikuntapuolella suosittelen sinua tutustumaan tarkemmin AITOFIT-sovellukseen , joka on suomalaisten liikuntatieteilijöiden kehittämä tieteeseen perustava PT-sovellus. Yksinkertaistettuna se optimoi harjoittelun sinulle yksilöllisesti sopivaksi. Sovellus optimoi harjoitteluasi jokaisen toiston, sarjan, treenin, treeniviikon, palautteen sekä treenikuukauden perusteella. Ensimmäisillä kerroilla joudut itse määrittelemään painot, jotta se ymmärtää voimatasosi, mutta jo muutaman käyttökerran jälkeen se alkaa tekemään kaiken automaattisesti. Pääset testaamaan sovellusta ilmaiseksi ensimmäisen latauskerran yhteydessä. (Huom. tämä ei ole kaupallinen yhteistyö – olen ainoastaan hyvin tyytyväinen asiakas). Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. Antihaurasta tekoälyä eettisellä innovaatiolla "Nyt on aika kääntää katse eettisesti kestävään tekoälyyn, joka vähentää epävarmuutta ja tukee innovaatiota.", kirjoittaa teknologiaeetikko Salla Westerstrand. Westerstrand tarkastelee Tekoälyfoorumille kirjoittamassaan artikkelissa sitä, miten tekoäly kääntyy arvoksi kestävällä liiketoiminnalla silloinkin, kun markkinoilla vallitsee epävarmuus ja innovaatio tuntuu sakkaavan. Näiden neuvojen avulla jokainen voi kasvattaa oman organisaationsa mahdollisuuksia onnistua tekoälyn kanssa. Westerstrand on viittä vaille valmis tietojärjestelmätieteen tohtori Turun kauppakorkeakoulusta, jossa hän tutkii tekoälyn eettisistä ja yhteiskunnallisista vaikutuksista.  Tekoäly näyttää tulleen jäädäkseen Lähes jokainen organisaatio etsii nyt tekoälyn luvattuja hyötyjä ja pohtii, miten ne saataisiin omassa organisaatiossa täysmittaisesti käyttöön. Tekoälystä on tutkitusti hyötyä useissa ammateissa, kuten lääketieteessä , juridiikassa  ja logistiikassa , ja sen mahdollisuuksista tehostaa työtä puhutaan lähes jokaisella työpaikalla.   Ensimmäiset kokeilut ovat kuitenkin osoittaneet monelle organisaatiolle, kuinka todelliset hyödyt tekoälystä eivät realisoidu pelkästään kannustamalla työntekijöitä ChatGPT:n käyttöön. Monet kamppailevat epävarmuuden kanssa ja odottavat, josko kasvavat investoinnit alkaisivat tuottaa tulosta ajan kanssa.   Tekoäly ei kuitenkaan ole ainut käsillä oleva murros. Roger Spitz  kuvailee tuoreessa kirjassaan ( Disrupt with Impact , KoganPage, 2024) nykytilaa jatkuvaksi disruptioksi, jossa monet samanaikaiset murrokset ylläpitävät epävarmuutta, kompleksisuutta ja volatiilia markkinailmapiiriä. Tekoäly on siis yleistynyt hetkessä, jossa kamppailemme myös muun muassa pandemiasta toipuvien markkinoiden, epävarman poliittisen ilmapiirin ja ympäristökriisin keskellä. Moni hakeekin tekoälystä helpotusta kenties juuri kriiseistä selviytymiseen – ehkä jopa niiden keskellä kukoistamiseen.   Tässä yhtälössä tekoäly ei käänny arvoksi itsestään. Nyt on aika kääntää katse eettisesti kestävään tekoälyyn, joka vähentää epävarmuutta ja tukee innovaatiota.   Tervetuloa siis matkalle kohti antihaurasta tekoälyä .     Hauras tekoäly   Tekoälyä markkinoidaan usein supervoimana, joka soveltuu tehtävään kuin tehtävään ja suoriutuu niistä vähintään yhtä hyvin kuin ihminen. Erityisesti generoivaa tekoälyä inhimillistetään ja mystifioidaan, mikä luo ihmisille odotuksia yli-inhimilliset voimat omaavasta ihmelaitteesta.   Tekoäly toimii kuitenkin hyvin eri tavalla kuin ihminen, eikä siihen liity yliluonnollista mystiikkaa. Kun tekoälymalli generoi tekstiä, se laskee todennäköisimmän sanan lauseen jatkoksi riippumatta sen asiasisällön oikeellisuudesta – jälkimmäistä kun ei pystytä matemaattisesti laskemaan. Se pelaa hyvin silloin, kun odotettu lopputuotos seuraa samanlaista kaavaa kuin aikaisemmat vastaavat tuotokset, joilla malli on koulutettu. Siksi esimerkiksi juristien generoivat tekoälytyökalut tuottavat jo hyvää tulosta.   Myös ei-generoivat koneoppimismallit perustuvat vastaavasti valikoituun koulutusdataan, jolloin säännöllisesti toistuvien lineaaristen ilmiöiden ennustemalleihin saadaan korkeita tarkkuuksia.   Koska tekoälyn tuotokset perustuvat sille syötettyyn ja aina jonkun kuratoimaan dataan, tulevat mukana myös datassa vallitsevat rakenteelliset vinoumat, virheet ja arvo-olettamat. Tutkimusten mukaan tekoäly ei vain toista vaan vahvistaa ihmisten omia vinoumia , ja niistä kärsivät tyypillisesti eniten jo valmiiksi heikommassa asemassa olevat ihmiset . Toisin kuin ihmisten vinoumat, tekoälyn vinoumat ovat myös systemaattisia ja leviävät laajalle. Kun ChatGPT:n kaltaista työkalua käytetään maailmanlaajuisesti, sen vinoumat saavuttavat samoin kaikki käyttäjäjoukot.   Vinoumat kuuluvat tekoälyyn, sillä se perustuu teknologiana vinoumien hyödyntämiseen. Toisinaan vinouma ei ole haitallinen – emme esimerkiksi yleensä halua tekoälyn generoivan kuvaa sinisestä appelsiinista, jos haluamme vain tavallisen oranssin. Koska tekoälyn datassa appelsiinit ovat yleensä oransseja, on myös sen generoima appelsiini onneksi todennäköisesti oranssi.   Jos taas haluamme tekoälyn generoivan kuvia esimerkiksi lääkäreistä ja hoitajista, koulutusdatan vinoumien vuoksi lääkärit kuvataan yleensä miehinä ja hoitajat naisina. Kun tekoälyalgoritmit oppivat nämä rakenteet, heijastuvat vinoumat myös tekoälyn avustamiin päätöksiin rekrytoinnissa, suoritusten arvioinnissa, tuomioistuimissa tai muissa ihmisten elämään merkittävästi vaikuttavissa tilanteissa.   Tekoälyn kehittäjät ovat jo onnistuneet korjanneet kaikista räikeimpiä harmillisia vinoumia. Kuten Josh Simons  huomauttaa kirjassaan Algorithms for the People (2023, Princeton University Press), vinoumia poistavat tekniset ratkaisut onnistuvat kuitenkin vain yhdellä useista mahdollisista reiluuden mittareista kerrallaan. Koska vinoumat eivät ole tekninen vaan sosiaalinen ongelma, niiden poistaminen täysin teknologian keinoin on mahdotonta. Korjaaminen vaatisi tutkitusti  proaktiivista rakenteellisiin vinoumiin tarttumista.   Vinoumien lisäksi tekoälyn kehittäminen ja ylläpito on raskasta ympäristölle ja organisaation resursseille. Se tuo mukanaan yhteiskunnallisia haasteita, kuten väärän tiedon leviämisen, haitallisen vaalivaikuttamisen ja manipuloinnin kaltaisia ongelmia, jotka uhkaavat esimerkiksi demokratiaa . Isojen tekoälytalojen tuotot tehdään usein heikommassa asemassa olevan halpatyövoiman kustannuksella  maissa, jotka eivät lopulta juurikaan itse hyödy tekoälykehityksestä.   Nämä kaikki haasteet tekevät tekoälystä lähtökohtaisesti hauraan teknologian, joka ei sovellu työkaluksi kaikkien ongelmien ratkaisuun. Samoin teknisesti kypsä organisaatio voi olla tekoälymurroksen keskellä hyvin hauras, jos sen kyky tunnistaa tekoälyn eettisiä ongelmakohtia ja heikkouksia on rajallinen, eikä mahdollisuuksia positiivisen arvon luonnille nähdä laajamittaisesti.   Hauraus näyttäytyy muun muassa epävarmuutena ja haluttomuutena kokeilla. Se näyttäytyy tekoälyn täyskieltoina ja yksilöiden salaisina omina kokeiluina turvattomissa ympäristöissä, jotka johtavat pahimmillaan yrityssalaisuuksien ja henkilötietojen valumisen vääriin käsiin. Sen seurauksena sivuutamme arvopotentiaalia, joka voitaisiin hyödyntää hyvällä tekoälyn hallinnalla ja eettisellä innovaatiolla.   Toisaalta hauraus voi näyttäytyä huolettomana tekoälyn käyttönä, jonka seurauksena materialisoituu organisaation mainetta, liiketoimintaa tai loppuasiakkaita vahingoittavia riskejä – sellaisia, jotka olisi voitu välttää osaavalla ennakoinnilla ja vahvalla eettisellä osaamisella.   Jos siis haluamme luoda tekoälyllä aidosti arvoa, joka jatkaa antamistaan vielä hypen jälkeenkin, meidän on panostettava haurauden vastakohtaan: antihaurauteen .   Antihauras tekoäly   Nassim Nicholas Taleb  puhuu 2012 ilmestyneessä kirjassaan Antifragile  siitä, kuinka disruptioiden keskellä meiltä vaaditaan antihaurautta . Se on resilienssistä vieläkin seuraava taso, joka ei vain auta selviämään murroksen keskellä, vaan kääntää sen kilpailukykyä vahvistavaksi voimavaraksi.   Antihaurauden saavuttaminen vaatii kyvykkyyttä ymmärtää monimutkaisia ilmiöitä. Kun otamme käyttöön tekoälyä, antihauraus ilmenee kykynä havainnoida tekoälyn laajempia eettisiä ja yhteiskunnallisia vaikutuksia, kokeilla turvallisesti ja ottaa hallittuja riskejä. Se rakentaa vahvan pohjan, jonka päällä jokaisen on helppo tunnistaa tekoälyn tuomia mahdollisuuksia kilpailukyvyn kasvattamiseen.   Se hyödyntää kompleksisen ympäristön rikkautta, eikä lamaannu murroksen ja yllättävien käänteiden keskellä.   Antihauras organisaatio ei jää passiivisen odottajan rooliin vaan tarttuu empimättä tuumasta toimeen ja pystyttää tarvittavat tekoälyn hallinnan rakenteet innovaation vauhdittamiseksi. Se hankkii itselleen osaamisen, joka avulla tekoälyn mahdollisuudet ja rajat tunnistetaan jo alkuvaiheessa. Näin resurssit kohdennetaan kestävää arvoa tuottaviin ratkaisuihin.   Antihauras organisaatio näkee itsensä ja tekoälyn osana laajempaa, planetaarista digitaalista ekosysteemiä, jolloin sen katse kääntyy nykyisen tekemisen tehostamisesta uuden luomiseen. Silloin koko systeemi kasvaa yhdessä ja ruokkii globaalia kehitystä taloudellisesti, eettisesti, yhteiskunnallisesti ja ympäristöllisesti kestävästi. Antihauras tekoäly ei toisin sanoen ole vain teknologiaa – se on organisaation rakenteita, osaamista, muotoiluajattelua ja johtamista. Antihauraan tekoälyn ympärillä työskentelee datatieteilijöitä, eetikoita, juristeja, designereita, strategeja ja insinöörejä, joiden yhteistyöllä syntyy sekä teknologia että johtamisen rakenteet.   Kuten Spitz kuvailee yllä mainitussa teoksessaan, antihauraus luo pohjan ennakoivalle liiketoiminnalle, joka kääntää tekoälyn tuoman disruption kilpailukykyvyksi.   Eettinen kestävyys – ensimmäinen askel kohti antihaurautta   Antihaurautta vahvistaa monet tekijät, joista lukuisia esimerkiksi Taleb ja Spitz esittelevät omissa teoksissaan. Kaiken avain on kuitenkin kompleksisuuden ja epävarmuuden hallinta, jossa ehdoton ykköstyökalu löytyy etiikasta .   Etiikka tuo monille mieleen antiikin filosofit, jotka kyselevät torilla toisiltaan vaikeita kysymyksiä. Nykyaikainen soveltava etiikka – kuten tekoälyetiikka – on kuitenkin jotain muuta. Se tarjoaa välineitä, joiden avulla ratkomme tosielämän eettisiä haasteita ja arvoristiriitoja, jotka haittaavat innovaatiota ja mahdollisuuksia teknologian täysmittaiselle hyödyntämiselle.   Eettisen innovaation avulla tunnistamme tutkitusti enemmän ja monipuolisempaa arvopotentiaalia . Etiikalla vahvistamme myös organisaation kykyä tunnistaa tekoälyn eettisiä vaikutuksia, jotka ovat esteenä arvonluonnille. Se auttaa kysymään oikeita kysymyksiä, vähentämään epävarmuutta ja siten vahvistamaan innovaatiokyvykkyyttä ja -halukkuutta.   Etiikan avulla toisin sanoen ymmärrämme paremmin, mihin tekoälyä kannattaa käyttää ja mitkä käyttötapaukset kaatuvat eettiseen kestämättömyyteen.   Eettisyys ei tarkoita, ettei saisi kokeilla. Päinvastoin – monesti ymmärrämme teknologian vaikutuksia parhaiten, kun pääsemme kokeilemaan ja näkemään, miten algoritmit käytännössä toimivat. Kun eettinen harkinta on osa kokeilemisen kulttuuria, rakennamme tekoälyä antihauraalle pohjalle.   Ensimmäinen askeleesi kohti antihaurasta tekoälyä on siis etiikan tuominen osaksi kokeiluita ja käytäntöjä. Käsiteltävät kysymykset voivat olla monimutkaisia, mutta niin on tekoälykin. Koska ongelmat eivät aina ole teknisiä, myöskään niihin sovellettavat ratkaisut eivät usein löydy yksin koodarin työpöydältä.   Antihauraat organisaatiot tarttuvat vaikeisiin kysymyksiin pelottomasti, sillä niiden käsittely on kaikille tuttua. Organisaatiosta löytyy osaavia eettisen keskustelun fasilitaattoreita, ja toimintamalleissa on varattu sopivasti tilaa eettiselle keskustelulle prosessien oikeissa kohdissa.   Eettinen harkinta on taito ja kyvykkyys, jota organisaatiossa voi ja kannattaa kasvattaa. Ilman eettistä harkintaa emme saavuta antihaurautta, joka mahdollistaa tekoälyn kilpailukykyhyödyt.   Tunnista ensin oma lähtötilanteesi ja mieti: Kuinka tottuneita meillä ollaan kysymään epäselviä kysymyksiä vastuisiin, arvoihin tai yhteiskunnallisiin vaikutuksiin liittyen? Tiedämmekö, missä vaiheessa etiikasta keskustelu toimii innovaation vauhdittajana ja milloin hidastajana? Olemmeko jo täydentäneet osaamistamme rekrytoinneilla tai tunnistaneet yhteistyökumppaneita, joiden osaamista voimme hyödyntää?   Jos vastaus johonkin näistä kysymyksistä on ” Ei ”, on antihaurauteen vielä matkaa.   Se on hyvä uutinen. Se tarkoittaa, että organisaatiossasi on vielä valtavasti piilevää potentiaalia odottamassa löytämistä.   Ota siis tukeva askel kohti antihaurautta ja kasvata organisaatiosi eettistä osaamista. Ota haltuun tekoälyn eettiset ja yhteiskunnalliset ulottuvuudet, kokeile turvallisesti ja hallitusti ja panosta eettiseen johtamiseen. Antihauras tekoälyorganisaatio vahvistuu murrosten keskellä ja vaikuttaa positiivisesti myös ihmisiin ja ympäröivään maailmaan.   Saatat pian huomata, kuinka epäröivät ilmeet muuttuvat oivalluksiksi ja uteliaaksi määrätietoisuudeksi, ja tekoälymurros kilpailukyvyn vauhdittajaksi. Artikkelin linkit ja lähteet https://www.nature.com/articles/s41591-024-03434-4 https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5162111 https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2667096823000551 https://www.nature.com/articles/s41562-024-02077-2 https://arxiv.org/abs/2403.02726 https://link.springer.com/article/10.1007/s13347-024-00814-z https://www.wiley.com/en-us/Why+AI+Undermines+Democracy+and+What+To+Do+About+It-p-9781509560943 https://www.bloomsbury.com/us/feeding-the-machine-9781639734979/ https://link.springer.com/article/10.1007/s12599-023-00837-4 Tietoa kirjoittajasta Salla Westerstrand ( LinkedIn ) on uuden ajan teknologiaeetikko, joka auttaa organisaatioita rakentamaan kestävää arvoa tekoälymurroksen keskellä. Westerstrand tuo eettisen johtamisen digitaalisen strategian kulmakiveksi ja kääntää tekoälyn hallinnan ja eettisen osaamisen kilpailukyvyksi. Hän valjastaa design-ajattelun ja -menetelmät kestävän tekoälyn muotoiluun, jotta sekä teknologia että sen hallinta tukevat organisaatiosi strategisia tavoitteita. Westerstrand valmentaa johtajia ja asiantuntijoita eettisen epävarmuuden selättämisessä ja tekoälyn strategisessa hallinnassa. Westerstrand on Harmlessin toimitusjohtaja, Sustinaires ry:n hallituksen jäsen ja Solitalla AI Designerina. Hän on viittä vaille valmis tietojärjestelmätieteen tohtori Turun kauppakorkeakoulusta, jossa hän tutkii tekoälyn eettisistä ja yhteiskunnallisista vaikutuksista. Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙

🎧  Kuuntele kirjoitus alta! Tekoälyfoorumi julkaisee kaikki jutut myös audiona. Kuuntele milloin vain, missä vain – vaikka puhelimen näyttö lukittuna. "Olennaista ei ole, pitäisikö tekoälyä käyttää, vaan miten ja mihin sitä käytetään", kirjoittaa Netta Heikkilä. Tekoälyn ympäristövaikutukset puhuttavat Viime aikoina olen törmännyt useisiin keskusteluihin tekoälyn, erityisesti kielimallien, kuten ChatGPT:n aiheuttamista ympäristövaikutuksista. Yleinen huolenaihe kiteytyy usein kysymykseen: kuinka paljon enemmän yksi ChatGPT-kysely kuluttaa energiaa verrattuna esimerkiksi tavalliseen Google-hakuun? Tekoälyn käytön ympäristövaikutusten tarkastelu on äärimmäisen tärkeää, mutta keskustelussa on tärkeää myös suhteuttaa näitä vaikutuksia arjen muihin digitaalisiin toimintoihin. Kuinka paljon energiaa tekoäly todella kuluttaa? Keskimääräisten arvioiden mukaan eri digitaalisten palveluiden energiankulutus näyttää tältä: Yksi ChatGPT-kysely : noin 3 Wh Yksi Googlen haku : noin 0,3 Wh Yksi tunti Netflixin katselua : noin 900 Wh (vastaa noin 300 ChatGPT-kyselyä) Huomionarvoista on, että esimerkiksi videoiden suoratoisto tai Netflixin käyttö herättävät harvoin vastaavaa huolta energiankulutuksesta kuin tekoälyn hyödyntäminen, vaikka niiden kulutus on monissa käyttötapauksissa merkittävästi suurempi. Kielimallien vedenkulutus – paljon vai vähän? Kielimallit ja niiden vaatimat datakeskukset kuluttavat runsaasti vettä, erityisesti jäähdytykseen. Tämä kulutus kannattaa kuitenkin suhteuttaa muuhun päivittäiseen vedenkäyttöön: 20–50 ChatGPT-kyselyä : noin 500 ml vettä (yhden vesipullon verran) 1 tunnin Zoom-palaveri : noin 1 720 ml vettä (vastaa noin 57 ChatGPT-hakua) 10 minuutin 4K-videon katselu : noin 2 580 ml vettä (vastaa noin 86 ChatGPT-hakua) Yhden hampurilaisen tuotanto : noin 2 400 litraa vettä (vastaa jopa 84 000 ChatGPT-hakua) Suosi kokonaisvaltaista lähestymistapaa Kun puheenaiheena on tekoälyn ympäristövaikutukset, siinä keskitytään helposti yksittäisten toimintojen tarkasteluun, vaikka kokonaisvaltaisempi lähestymistapa olisi usein hyödyllisempi. Olen aikaisemminkin todennut ja toistan sen jälleen: tärkein kysymys ei ole se, pitäisikö tekoälyä käyttää, vaan miten ja mihin sitä kannattaa käyttää. Esimerkiksi kevyt toimistotyö kuluttaa energiaa noin 20–30 W tunnissa yli perusaineenvaihdunnan. Mikäli tekoälyn avulla voimme vähentää päivittäistä työaikaa vaikkapa kahdella tunnilla, energiansäästö voisi olla jopa 40–60 Wh päivässä. Näin 13–20 ChatGPT-kyselyä päivässä voisi olla energiaa säästävämpi ratkaisu kuin näiden samojen asioiden selvittäminen manuaalisesti. Olennaista ei ole, pitäisikö tekoälyä käyttää, vaan miten ja mihin sitä käytetään. Tiedon tulkinnassa on tärkeää erottaa suora ja epäsuora vedenkulutus On myös hyvä huomioida, että laskelmat ChatGPT-hakujen energiankulutuksesta ja vedenkäytöstä sisältävät sekä AI-mallien koulutusvaiheen että itse yksittäiset haut. Datakeskusten suora vedenkäyttö edustaa kuitenkin vain noin 15 % kokonaismäärästä. Pelkän suoran datakeskuskulutuksen valossa esimerkiksi yhden tunnin Zoom-tapaaminen voisi vastata jopa 1 030 ChatGPT-hakua. Ympäristövaikutuksia arvioidessamme onkin kriittistä suhteuttaa tekoälyn käyttö arjen muihin digitaalisiin palveluihin ja löytää oikea balanssi hyötyjen ja ympäristökuormituksen välillä. Keskeiset viitatussa artikkelissa käytetyt lähteet U.S. Energy Information Administration (EIA) – Energiankulutustiedot: 🔗  www.eia.gov Electric Power Research Institute (EPRI) – Tutkimuksia energiankulutuksesta: 🔗  www.epri.com Founders Pledge - Climate & Lifestyle Report – Yksilön ilmastovaikutusanalyysi: 🔗  www.founderspledge.com/research/climate-and-lifestyle-report Sunbird DCIM (Water Usage Effectiveness - WUE) – Datakeskusten vedenkulutus: 🔗  www.sunbirddcim.com GovTech – Arvio ChatGPT:n vedenkulutuksesta: 🔗  www.govtech.com ArXiv.org  – Akateeminen preprint-arkisto, sisältää tutkimuksia tekoälyn energiankulutuksesta: 🔗  www.arxiv.org Industry Leaders Magazine – Netflixin energiankulutus: 🔗  www.industryleadersmagazine.com International Telecommunication Union (ITU) – Internetin energiankulutus: 🔗  www.itu.int Thunder Said Energy – Internetin kokonaisenergiankulutus: 🔗  www.thundersaidenergy.com Piditkö tästä artikkelista? Tilaa ilmoitukset uusista Tekoälyfoorumin julkaisuista suoraan sähköpostiisi. Arvostamme myös valtavasti, mikäli jätät meille arvostelun Googlessa . Kiitos. 💙