”Tämä kerta on erilainen”, eli lunastaako generatiivinen tekoäly lupauksensa?

Toisin kuin aiemmilla tekoälysovelluksilla, generatiivisella tekoälyllä on todellinen taloudellinen vaikutus, kirjoittaa FCAI:n Industry and Society-ohjelman vetäjä, VTT:n tutkimusprofessori Heikki Ailisto.

”Tekoälyn laaja käyttöönotto kasvattaa tuotannon arvoa jopa 2% vuodessa useina peräkkäisinä vuosina. Suomi kuuluu USAn, Iso-Britannian ja Ruotsin tavoin maihin, jotka hyötyvät eniten tekoälystä.” Lauseita voisi arvella aivan tuoreiksi generatiivisen tekoälyn hypen keskellä. Ne ovat kuitenkin arvostetun konsulttiyrityksen selvityksestä vuodelta 2016.

Syväoppivan tekoälyn nousevan trendin tiimoilta esitettiin tuolloin kovia väitteitä kasvavasta tehokkuudesta ja kansantuotteesta, töiden automatisoinnista ja siitä, että kokonaiset ammatit autonkuljettajista röntgenlääkäreihin kävisivät tarpeettomiksi.

Syvät neuroverkot olivat parin edellisen vuoden aikana osoittautuneet aiempiin koneoppivan eli datapohjaisen tekoälyn menetelmiin verrattuina ylivoimaisiksi esimerkiksi kuvantunnistuksessa—paraatiesimerkkinä kasvojentunnistus. Syväoppivat neuroverkot osoittautuivat tehokkaiksi myös monissa finanssialan sovelluksissa sekä some-algoritmien ja mainonnan moottoreina. Oli uskottavia syitä ennakoida tekoälyn hyödyntämisen leviävän nopeasti lähes kaikille teollisuuden ja palveluiden aloille.

Nyt tiedämme, että vaikka tekoälymenetelmiä ja -sovelluksia otettiin käyttöön monissa yrityksissä ja organisaatioissa, odotettua valtavaa taloudellista vaikutusta ei ole nähtävissä. Tähän on kolme pääsyytä.

PUllonkauloina rajallisuus, vaativuus ja kilpailu

Ensimmäinen on se, että tekoälysovellusten kyvykkyys on lopulta aika rajattu: ne kyllä kykenevät ennustamaan tiettyjä ilmiöitä ja asioita paremmin kuin aiemmat menetelmät, esimerkiksi säätä tai ensi viikon sähkönkulutusta, ja tekemään hahmontunnistusta, esimerkiksi kasvojen tunnistusta tai kasvainkudoksen luokittelua. Sen sijaan erilaisista osatehtävistä koostuvat kokonaisuudet, kuten auton ajaminen lumisateessa, kokonaisen kokoonpanotehtävän toteuttaminen teollisuudessa tai potilaan tilan diagnosointi, eivät näiltä tekoälyratkaisuilta onnistu.

Toinen rajoite on ollut tekoälysovellusten rakentamisen vaikeus: ne vaativat kokemusta ja alan erikoiskoulutusta.

Kolmas tekijä on kilpailuun liittyvä: jos uusi teknologia on kaikkien alan yritysten saatavilla, tehokkuushyöty siirtyy asiakkaalle, koska hinnat laskevat kilpailun vuoksi. Silloin alan tuottavuus ei määritelmän mukaan nouse, koska tuottavuus on yhtä kuin arvonlisä työtuntia kohden.

Nyt ilmassa on samanlaisia lupauksia tehokkuuden ja kansantuotteen kasvusta mutta myös samanlaisia uhkakuvia joukkotyöttömyydestä kuin kahdeksan vuotta sitten. Syynä on tietysti generatiivisen tekoälyn huikea kehitys. Ensimmäistä kertaa meillä on käytettävissä kone, tai paremminkin ohjelmisto, joka luonnollisella kielellä annettujen pyyntöjen pohjalta luo järkevältä vaikuttavaa tekstiä aiheesta kuin aiheesta tai tuottaa jopa toivotun tyylisiä kuvia—vaikkapa renessanssimestarin ”maalaamana”. Uusimmat generatiivisen tekoälyn versiot ymmärtävät puhetta ja videokuvaa sekä vastaavat luontevalla puheella. Tuntuu kuin kaikkien scifi-elokuvion visiot kävisivät toteen nyt!

Onko tämä kerta siis erilainen kuin edellinen? Kolmesta yllä mainitusta rajoittavasta tekijästä kilpailuun liittyvä on edelleen voimassa. Sen sijaan tarve syvälle asiantuntijaosaamiselle sovellutuksia rakennettaessa poistuu, kun generatiivista tekoälyä voivat soveltaa jo alakoululaisetkin. Rajoitteista ensimmäinen—kunkin tekoälysovelluksen tiukasti rajattu hyödyntämisala—tulee väljenemään, koska generatiivinen tekoäly on lähtökohtaisesti yleiskäyttöistä.

On siis hyviä perusteita uskoa, että generatiivisen tekoälyn aalto tulee vaikuttamaan yhteiskuntaan ja talouteen enemmän kuin edellinen aalto. Koulutuksessa, viestinnässä ja kaikessa muussakin teksti- tai kuvasisällön tuottamiseen liittyvässä työssä generatiivisen tekoälyn vaikutus näkyy jo selvästi.

Monet teollisuusyritykset ja julkiset toimijat hakevat aktiivisesti mahdollisia hyödyntää generatiivista tekoälyä. Lupaavat mahdollisuudet yhtäältä ja kilpailijoiden paine toisaalta pitävät huolta siitä, että organisaatiot tulevat etsimään uusia sovelluksia.

Generatiivisen tekoälyn laajamittainen soveltaminen on ollut käynnissä vajaat kaksi vuotta, joten on vielä liian aikaista sanoa, miten erilainen tämä kerta on. Varmaa on ainakin se, että tämä tekoälyaalto koskettaa useampia ihmisiä ja yrityksiä kuin mikään aiemmista tekoälytrendeistä.