Tekoäly on kokenut valtavan kehityksen viime vuosikymmeninä, mutta generatiivinen tekoäly on astunut esiin aivan uudella tavalla vasta viimeisen kahden vuoden aikana. Mutta mitä generatiivinen tekoäly itse asiassa tarkoittaa? Tässä artikkelissa käymme läpi mitä generatiivinen tekoäly on, miten se toimii ja missä sitä voidaan hyödyntää.
Sisällysluettelosta pääset suoraan mielenkiintoiseen aiheeseen:
Mikä on generatiivinen tekoäly?
Generatiivinen tekoäly viittaa tekoälysovelluksiin, jotka pystyvät luomaan täysin uutta sisältöä sen oppimien tietojen pohjalta. Tämä voi tarkoittaa tekstin, kuvien, musiikin tai muiden digitaalisten tuotosten luomista.
Generatiivista tekoälyä hyödynnetään laajasti eri aloilla, niin liike-elämässä, kuin myös monilla luovien alojen, kuten taiteen, musiikin, kirjoittamisen ja suunnittelun aloilla. Verrattuna perinteisiin menetelmiin, generatiivinen tekoäly tarjoaa luoville ammattilaisille uusia työkaluja ja mahdollisuuksia uusien tuotoksien toteuttamiseen tai sitten vain ideointiin.
Generatiivisella tekoälyllä pyritään jäljittelemään tilannetta, jossa tekoäly pystyisi oppimaan, ajattelemaan ja ratkaisemaan ongelmia kuin ihminen.
Miten perinteinen tekoäly ja generatiivinen tekoäly eroavat toisistaan?
Perinteinen tekoäly noudattaa ennalta määriteltyjä sääntöjä ja malleja, joiden perusteella se tuottaa ennusteita ja johtopäätöksiä.
Perinteistä tekoälyä on hyödynnetty jo pitkään arjen helpottamiseksi. Tekoälyä käytetään esim. suoratoistopalveluissa, jossa sen tehtävänä on antaa henkilökohtaisia katselusuosituksia käyttäjälle. Suoratoistopalvelu analysoi minkälaisten ohjelmien seurassa käyttäjä viihtyy parhaiten ja antaa sen perusteella suosituksia.
Generatiivinen tekoäly on sen sijaan suhteellisen tuore tekoälyn muoto, joka on vasta hiljattain kehittynyt räjähdysmäisesti. Generatiivisella tekoälyllä on luova ominaisuus, joka pystyy tuottamaan uutta ja innovatiivista sisältöä. Se kykenee tuottamaan uutta tietoa, jota ei välttämättä ole aiemmin nähty. Sillä on siis samankaltaisia kykyjä ajatella, ratkaista ongelmia ja oppia kokemuksesta, kuin ihmisellä.
Miten generatiivinen tekoäly toimii?
Generatiivisen tekoälyn ytimessä ovat koneoppimisen algoritmit, erityisesti syväoppiminen. Käytännössä tämä tarkoittaa, että tekoälymallit "opiskelevat" suurista datamääristä löytääkseen kuvioita ja rakenteita, joita ne sitten käyttävät uuden sisällön luomiseen. Mallit voivat esimerkiksi oppia eri kirjoitustyylejä, visuaalisia elementtejä tai musiikin rakennetta ja tuottaa sitten näiden oppimiensa asioiden pohjalta uutta materiaalia.
Erilaiset tekoälysovellukset toimivat eri tavoin, mutta yleisesti generatiivisen tekoälyn voidaan ajatella toimivan seuraavasti:
Tiedonkeruu: Generativiisen tekoälyn kouluttamista varten kerätään suuri määrä aineistoa, joka sisältää esimerkkejä halutusta sisältötyypistä. Esimerkiksi jos generatiivisen tekoälyn halutaan tuotettavan realistisia kuvia, sille annetaan opiskeltavaksi suuri määrä realistisia kuvia. Tekstituotantoa varten taas annetaan paljon tekstiä, joka sisältää erilaisia lauseita ja sanamuotoja, jotta generatiivinen tekoäly oppii luomaan loogisia ja yhtenäisiä lauseita.
Mallin opetus: Generatiivisen tekoälyn opettaminen perustuu syväoppimiseen ja kykyyn oppia monimutkaisia malleja valtavan datamäärän avulla. Se on rakennettu monimutkaisista neuroverkoista, jotka mahdollistavat sen luovan uutta sisältöä ilman ihmisen varsinaista ohjausta. Syväoppiminen on osa koneoppimisen malleja.
Luominen: Kun malli on opetettu aineiston avulla se pystyy luomaan uutta sisältöä sille annetun kehotteen (prompt) perusteella. Generatiivisen tekoälyn tuottamaa sisältöä voi kutsua synteesiksi, eli kahden tai useamman olemassa olevan asian yhdistämistä uuden asian luomiseksi.
Tarkentaminen: Mikäli generatiivisen tekoälyn tuottama sisältö ei vastaa sille annettuja ohjeistuksia riittävän hyvin, pystyy sen tuottamaa sisältöä yleensä jatkojalostamaan ja tarkentamaan uudella kehotteella.
Vaikka generatiivisen tekoälyn toiminta tai sen hyödyntäminen saattaa kuulostaa monimutkaiselta ja liian vaikealta, niin sen käyttäminen ei varsinaisesti vaadi käyttäjältä sen syvällistä ymmärrystä, sillä monet sovellukset tarjoavat käyttäjäystävällisiä rajapintoja ja helppokäyttöisiä työkaluja.
Esimerkiksi ChatGPT, yksi tunnetuimmista generatiivisen tekoälyn työkaluista, mahdollistaa käyttäjälleen selainpohjaisen käyttöliittymän, jossa käyttäjä voi tekstikehotteella pyytää ChatGPT:ä tuottamaan tekstiä. Käyttäjä voisi yksinkertaisesti antaa kehoitteeksi vaikka “kerro minulle 5 hyvää vinkkiä asiasta x”, jolloin generatiivinen tekoäly tuottaa vastauksen käyttäjälle. Tämän enempää se ei käyttäjältään vaadi.
Generatiivisen tekoälyn ratkaisuja
Generatiiviseen tekoälyyn on kehitelty lukemattomia erilaisia ratkaisuja, jotka mahdollistavat kenen vain pääsevän hyödyntämään niitä. Ne eivät keskity ainoastaan tekstisisällön tuottamiseen, vaan niiden avulla pystytään tuottamaan mm. koodia, kuvia ja videoita. Tässä muutamia esimerkkejä tunnetuista generatiivisen tekoälyn sovelluksista:
ChatGPT
Kenties tunnetuin ja suosituin generatiivisen tekoälyn edustama työkalu. ChatGPT on OpenAI:n luoma tekstigeneraattori. Sen edistyneemmällä versiolla voi mm. hakea tietoa reaaliaikaisesti netistä, luoda kuvia pelkkien tekstikehotteiden avulla sekä antaa sille pdf-tiedostoja läpikäytäväksi.
Midjourney
Kuvien luomiseen käytettäviä generatiivisen tekoälyn työkaluja on lukuisia, joista yksi tunnetuimmista on Midjourney.
Midjourneylle tuotetaan tekstikuvaus siitä kuvasta, mikä halutaan tuottaa. Kuvien ominaisuuksia voi määrittää tarkasti, kuten kuvan koko, kuvasuhde, tyyli ja värimaailma. Midjourneyn tuottamia kuvia pystyy myös jatkojalostamaan lisäkehotteilla, jotta päästään lähemmäksi haluttua lopputulosta.
Github Copilot
Github Copilot on koodaamiseen ja ohjelmistokehitykseen erikoistunut generatiivisen tekoälyn sovellus. Se pystyy auttamaan ohjelmoijia esim. toistuvan koodin kirjoittamisessa ja prototyyppien tekemisessä.
Copilot pystyy tuottamaan koodiehdotuksia yleisimmillä koodikielillä, kuten Java, Javascript ja Python. Kun ohjelmoija kirjoittaa koodia, GitHub Copilot ehdottaa automaattisesti jatkoa tai täydennyksiä koodiriveille. Se voi generoida kokonaisia koodipätkiä tai tarjota ideoita koodauksen aikana. Käyttäjän on mahdollista hyväksyä, muokata tai hylätä ehdotukset.
Työkalu on saanut huomiota ja kiinnostusta kehittäjäyhteisössä sen potentiaalin vuoksi tehostaa ohjelmistokehitystä ja hyödyntää tekoälyä ohjelmistokehityksessä.
Synthesia
Myös videopuolelle on omia tekoälysovelluksia. Yksi suosituimmista on Synthesia, jonka avulla on mahdollista tehdä videosisältöä ilman videokuvausvälineitä.
Synthesiassa on valittavissa yli 140 erilaista avataria, eli ihmisen kaltaista selostajaa videolle. Myös kielivaihtoehtoja löytyy yli 120 kappaletta.
Synthesiaa käytetään esim. koulutus- ja mainosvideoiden tekemiseen.
Soundraw
Soundraw on musiikin tekemiseen tarkoitettu tekoälysovellus. Sen avulla pystytään tuottamaan täysin uutta musiikkia. Käyttäjä pystyy antamaan tekoälylle ohjeistuksia mm. genreen, pituuteen ja tunnelmaan liittyen, jonka avulla tekoäly luo uutta musiikkia.
Soundrawilla on myös ominaisuus, jolla musiikkia voidaan luoda suoraan tekstistä. Käyttäjä kuvailee tekstimuodossa tekoälylle musiikkityylistä, soittimista ja muista ominaisuuksista ja tekoäly hoitaa loput.
Käyttäjät ovat kehuneet Soundrawia sen helposta käyttöliittymästä, äänenlaadusta ja sen sisällöntuottamisen nopeudesta.
Tämä kuva on luotu ChatGPT 4-sovelluksella, antamalla sille pelkkä tekstikehote
Generatiivisen tekoälyn käyttötarpeet ja hyödyt
Generatiivinen tekoäly tarjoaa monipuolisia mahdollisuuksia liiketoimintamaailmassa, parantaen tehokkuutta, innovaatiota ja päätöksentekoa. Generatiivinen tekoäly on tullut nopealla vauhdilla osaksi yrityksien päivittäistä arkea. Sitä voidaan hyödyntää mm. seuraavanlaisissa toiminnoissa.
Luova sisällöntuotanto: Generatiivinen tekoäly pystyy luomaan uutta ainutlaatuista sisältöä, kuten kuvia, musiikkia, kirjoituksia ja videoita. Tämä voi auttaa yrityksiä tuottamaan sisältöä nopeammin ja tehokkaammin, sekä tarjoamaan uusia ideoita ja näkökulmia oman sisällöntuotannon tueksi.
Asiakaspalvelu: Toinen merkittävä hyödyntämisen alue on asiakaspalvelu. Generatiivinen tekoäly voi vastata asiakkaiden kysymyksiin reaaliajassa verkkosivuilla tai mobiilisovelluksissa. Chatbotit voivat käyttää syvällisiä oppimismalleja ja suuria kielimalleja ymmärtääkseen asiakkaan tarpeita ja tarjota nopeita ja tarkkoja vastauksia, parantaen siten asiakaskokemusta.
Prosessien automatisointi: Generatiivinen tekoäly voi auttaa yrityksiä automatisoimaan monia toistuvia tehtäviä ja prosesseja. Se voi esimerkiksi luoda raportteja, analysoida dataa, kääntää tekstejä ja tehdä loogisia päätöksiä annetun datan perusteella. Tämä vapauttaa aikaa ja resursseja tärkeämpien tehtävien hoitamiseen.
Tuotekehitys: Generatiivinen tekoäly voi myös parantaa tuotekehitystä. Se voi auttaa suunnitteluprosessissa luomalla erilaisia konsepteja ja ehdotuksia. Esimerkiksi muotialalla tekoäly voi analysoida trendejä ja kuluttajien mieltymyksiä tuottaakseen suunnittelijoille inspiraatiota uusien mallistojen luomiseen.
Generatiivista tekoälyä voi hyödyntää eri toimialoilla erilaisissa tilanteissa. Käydään läpi muutama esimerkki:
Lääketiede: Generatiivinen tekoäly pystyy käymään valtavan määrän dataa nopeasti ja tarkasti läpi, jolloin se voi auttaa antamaan yksilöllisiä hoitovaihtoehtoja potilaan profiilin perusteella.
Koulutus: Koulutusalalla generatiiviset tekoälyratkaisut voivat tukea yksilöllistä oppimista tarjoamalla räätälöityjä opintosuunnitelmia ja tarjoamalla uutta lähestymiskulmaa opiskeltavaan aiheeseen.
Rahoitusala: Kun tekoäly on koulutettu oikeanlaisella datalla, se voi auttaa riskienhallinnassa tunnistamalla riskitekijöitä ja laatimaan parempia riskienhallintastrategioita.
Energia: Energia-alalla generatiiviset tekoälyratkaisut optimoivat tehokkuutta ennustamalla energiankulutusta ja suunnittelemalla kehittyneempiä järjestelmiä uusiutuvan energian tuottamiseksi, edistäen kestävää energiantuotantoa.
On kuitenkin tärkeää huomata, että generatiivinen tekoäly voi myös aiheuttaa haasteita ja eettisiä kysymyksiä. Esimerkiksi vastuullinen ja oikeudenmukainen käyttö sekä huomio yksityisyydensuojaan ovat tärkeitä näkökohtia, jotka on otettava huomioon generatiivisen tekoälyn hyödyntämisessä liiketoiminnassa.
Generatiivisen tekoälyn rajoitukset ja haasteet
Vaikka generatiivisella tekoälyllä on paljon hyödyllisiä ominaisuuksia, niin myös sen haasteet ja rajoitukset täytyy pitää mielessä.
Tiedon laatu ja tarkkuus: Generatiivisen tekoälyn tuottamaan sisältöön ei voi luottaa sokeasti. Sen suorituskyky riippuu hyvin vahvasti siitä, miten laadukasta dataa sen kouluttamiseen on käytetty. Tästä syystä on erittäin tärkeää varmistaa vielä luotettavasta lähteestä tekoälyn tuottaman sisällön paikkansapitävyys.
Tietoturva: Generatiiviset työkalut oppivat niille annetusta datasta. Avoimesti käytettävissä olevien tekoälyjen kohdalla käyttäjien syöttämä data voi päätyä myös tekoälyn kouluttamiseen. Tästä syystä sille ei kannata antaa mitään sellaista tietoa, mikä ei saa päätyä julkiseen tietoon, kuten esim. yrityksen liiketoimintaan liittyvät arkaluontoiset tiedot. Tämä voi aiheuttaa rajoituksia tekoälyn hyödyntämisessä niillä osa-alueilla, missä siitä voisi olla hyötyä.
Osassa tekoälyissä pystyy myös valitsemaan erikseen, saako tekoäly hyödyntää dataa sen oppimiseen. Lisäksi on olemassa myös suljetun ympäristön tekoälyjä, jotka voidaan räätälöidä vain yrityksen omaan käyttöön. Näissä tapauksissa tietoa ei käytetä avoimessa käytössä olevan tekoälyn kouluttamiseen, vaan ainoastaan omiin tarpeisiin.Etiikka ja puolueellisuus: Tekoälyn koulutusdatassa piilevä puolueellisuus voi siirtyä sen luomiin tuloksiin. Tämä herättää kysymyksiä etiikasta, kun tekoäly voi vahvistaa olemassa olevia ennakkoluuloja tai syventää epätasa-arvoa.
Tekijänoikeudet: Generatiivisen tekoälyn luomat sisällöt voivat herättää tekijänoikeudellisia kysymyksiä, kun ne perustuvat suurelta osin koulutusdatana käytettyihin tietoihin. Lisäksi, kun tekoäly tuottaa uutta sisältöä, voi olla haastavaa määrittää, kuka omistaa lopullisen luomuksen tekijänoikeudet.
Näihinkin asioihin tulee varmasti selkeyttä lisää, kun generatiivinen tekoäly kehittyy ajan saatossa.
Yhteenveto
Generatiivinen tekoäly on todella mullistanut eri toimialoja sen tehokkaalla ja luovalla kyvyllä. Sitä hyödynnetään paljon oman työnteon tukena ja ideoinnin apuna. Generatiivinen tekoäly kehittyy nopeasti, ja se, mikä tällä hetkellä on uusinta teknologiaa, on luultavasti vuoden kuluttua jo merkittävästi edistyneempää.
Haluatko kuulla lisää miten juuri teidän liiketoiminnassa pystyisi hyödyntämään generatiivista tekoälyä? Ota yhteyttä ja keskustellaan lisää!
