mAInIO -hankkeen rahoittivat Etelä-Karjalan liitto ja Euroopan unioni. Hankkeen toteutti Lab-ammattikorkeakoulu Oy. Tämä sivu on tekstiversio hankkeessa luodusta sivustosta. Tekstiversiossa ei ole kuvia. Tekstiversioon on kerätty kaikki tekstit, jotka visuaalisesti näyttävämmältä sivustolta löytyy. Tekstit esiintyvät siinä järjestyksessä, missä ne on suunniteltu luettavaksi, jos käyttäjä vierailee sivuilla linkkien ohjaamassa järjestyksessä. Sivustolla olevat kuvat ovat kahta kuvaa lukuun ottamatta kaikki kuvituskuvia. Poikkeukset on dokumentoitu tähän tekstiin siinä kohdassa, missä ne esiintyvät. Enimmäkseen muissa kuvituskuvissa esiintyy erilaisissa tilanteissa mAInIO-hankkeen maskotti, eli piirretty labradorinnoutaja Mai. Visuaalisesti näyttävämmällä sivustolla on myös kaksi videota, jotka havainnollistavat niiden vieressä olevaa tekstiä. Kaikki varsinainen asiasisältö on näin ollen koottuna alla olevissa teksteissä.
Tekoälypalvelut ovat nyt pientenkin yritysten käytettävissä. Tekstin tuottaminen, kuvien luominen ja toimistotyön automatisointi tekoälyn avulla ovat esimerkkejä käyttökohteista.
Mahdollisuudet tehdä arkipäiväistä työtä uudella tavalla ovat valtavat, mutta on tärkeää ymmärtää myös teknologian rajoitteet ja käyttää teknologiaa oikein.
Generatiivinen tekoäly perustuu tilastomalliin: se arvioi todennäköisyyksiä tekstin muutamille seuraaville merkeille kerrallaan. Siksi se voi tuottaa yllättävän hyviä tuloksia, mutta myös hallusinoida. Koska tekoäly ei ole perinteinen tietokoneohjelma, vastaus samaankin kysymykseen voi vaihdella. Tekoälyä ei kannata (vielä) ajaa omalla koneella
Keskustelevat tekoälypalvelut ovat käytännössä pilvipalveluita. Oman laitteiston hankkiminen on kallista, mutta pilvipalveluiden hinnat ovat kohtuullisia ja käyttö joustavaa. Maksamalla palveluista pääset eroon monista käyttörajoitteista ilmaisversioihin verrattuna. Käyttö ei vaadi ennakko-osaamista
Voit kirjautua keskustelevaan tekoälypalveluun (esim. ChatGPT, Copilot, Gemini, Le Chat) ja alkaa keskustella sen kanssa asiasta kuin asiasta. Kuten ihmisenkin kanssa keskustellessa, saat parempia vastauksia antamalla taustatietoja. Lue lisää
Generatiivinen tekoäly on erinomainen ideoinnin työkalu. Se voi tuottaa sinulle nopeasti useita näkökulmia ja vaihtoehtoja, joista voit valita parhaat jatkojalostettaviksi.
Ideoinnissa ja uuden tulokulman löytämisessä tekoälypalvelut ovat hyviä, kunhan muistat tarkistaa faktat. Jos käytät tekoälyn luomaa tekstiä tai kuvaa, olet vastuussa sen sisällöstä.
Esimerkkejä käytöstä: Voit pyytää tekoälypalvelua tuottamaan runsaasti uusia näkökulmia haluamaasi aiheeseen. Voit myös pyytää tekoälyä arvioimaan ideaasi kriittisesti.
Monissa tekoälysovelluksissa voit myös tehdä erikoistuneen keskustelijan, agentin, jonka jokaisen keskustelun voit alustaa 'kun teen näin, haluan sinun toimivan noin'. Tämä ohje toimii kaikkien agentin kanssa käytävien keskustelujen pohjana.
Tekoäly ei 'tiedä' asioita samassa mielessä kuin perinteinen tietokantaa hyödyntävä tietokoneohjelma. Se tuottaa tilastollisesti todennäköistä tekstiä sille annettujen lähteiden (kuten julkiset Internet-sivustot) perusteella. Promptin eli kehotteen tärkeys korostuu: mitä tarkempi syöte sitä paremmin tekoälysovellus osaa suunnistaa tekstikartalla ja tuottaa hyödyllistä sisältöä. Itse syöttämäsi keskustelu on tekoälysovellukselle aina uusinta ja tärkeintä tietoa.
Jos tekoälyn tuottama teksti ei ole hyödyllistä, vaadi siltä enemmän ja tarjoa sille monipuolisempia tiedonlähteitä esimerkiksi tiedostojen tai linkkien avulla.
Tekoälyn käyttö käytännössä on helppoa aloittaa. Luotettavinta on käyttää sitä olemassa olevien tekstien tiivistyksissä, muotoiluissa ja käännöksissä.
Kun tekoälyn kanssa on hieronut ja parannellut vastauksia, voi olla aiheellista tehdä tiivistetty versio asiasta. Käytännössä voit aloittaa samankaltaiset keskustelut pidemmällä ja tarkemmalla ohjeistuksella.
Omalle yritykselle merkityksellisimmät promptit löytyvät usein kokemuksen myötä parantelemalla aiemmin kokeiltuja prompteja. Muista, että vaikka valmiina tarjotut "superpromptit" näyttäisivät kuinka hienoilta, ne ovat kuitenkin oman yrityksesi ja promptaamisesi kannalta vain "alukkeita". Prompteja on aina pakko täydentää keskustellen yrityksesi kannalta oleellisista asioista. Jos jokin osa löytämästäsi promptista ei "käy järkeen", kannattaa sen kanssa urheilu jättää kokeiluasteelle ja keskittyä oleelliseen! Tekstiä jalostaessa yleiskäyttöinen "superprompti" voi vaarantaa oman sanomasi selkeyden.
Visuaalisesti näyttävämmällä sivustolla on tässä kohtaa sarjakuva kahden henkilön vuoropuhelusta. Sarjakuvassa on neljä kuvaa.
Ensimmäisessä kuvassa vasemmalla puolella oleva henkilö aloittaa hissipuheensa promptimaisesti: "Olen data-analytiikan asiantuntija, joka työskentelee Fortune500 yrityksissä, esittelen asiat selkeästi ja annan hyviä kehitysehdotuksia pienyrityksenne..."
Toisessa kuvassa oikealla istuva henkilö keskeyttää vasemmanpuoleisen kysymällä "Mitä itse asiassa tiedät yrityksestäni?".
Kolmannessa kuvassa vasemmanpuoleinen henkilö katsoo kysyjää hämmentyneenä.
Neljännessä kuvassa vasemmanpuoleinen henkilö aloittaa vastauksensa tekoälyillekin valitettavan tyypillisellä tavalla: "Hyvä kysymys! Olen data-analytiikan asiantuntija, joka työskentelee Fortune500 yrityksissä, esittelen asiat selkeästi ja ..."
Sarjakuvan tarkoitus on muistutella siitä, että sellaisenaan kopioidut superpromptit eivät muuttelematta todennäköisesti sovellu oman yrityksesi tarpeisiin ja tilanteisiin. Tekoälyä tulee ohjata tarkemmin hyvän lopputuloksen saavuttamiseksi.
Generatiivinen tekoäly ei itsessään ole perinteisessä mielessä automaatio. Se voi kyllä toimia automaation osana tai käynnistää automaatioita, mutta kun tekstigeneraattori on tuottanut tekstinsä, se ei oma-aloitteisesti toteuta laatimaansa suunnitelmaa.
Pohjustetut keskustelut (kuten Copilotin agentit) ovat lähimpänä perinteisiä automaatioita, mutta nekin ovat tyypillisesti interaktiivisia ja voivat keskeyttää työnsä kysyäkseen tarkentavan kysymyksen. Tällaisetkaan agentit eivät esimerkiksi osaa yhdistellä tietoa useammasta tiedostosta uuteen tiedostoon tai tarkkailla sähköpostia puolestasi. Jos aiot päästää tekoälyn sähköpostiisi tai tiedostoihisi, on asiaa mietittävä huolella myös tietoturvan kannalta!
Toimistotyön automatisointi edellyttää jonkinasteista ohjelmointia ja siihen on omat työkalunsa. Tekoäly voi hyvinkin auttaa tällaisten työkalujen käytössä, eikä ohjelmia nykyisillä työkaluilla tarvitse läheskään aina kirjoittaa näppäimistöllä. Tällaisessa käytössä on kuitenkin aina syytä pitää mielessä tietoturva: on tärkeää ymmärtää luodun työkalun toiminta riittävällä tasolla.
Tekoäly ei oikeastaan "näe" tai "ymmärrä" kuvia – ei myöskään tekstiä. Se käsittelee kaiken numeroina. Tekstin ja kuvien tuottaminen toimivat pohjimmiltaan samalla periaatteella: malli ennustaa todennäköisyyksien perusteella, mikä numero todennäköisimmin seuraa edellistä. Kuvien kohdalla nämä luvut vastaavat pikseleiden värejä ja muotoja. Ihmiselle merkityksellinen kuva on mallille vain iso joukko lukuja. Erona on lähinnä se, että kuvia varten on kehitetty omat laskentamenetelmät, jotka sopivat paremmin visuaalisen datan käsittelyyn.
Prosessi alkaa täysin satunnaisesta kohinakuvasta, pelkästä pikselisotkusta ilman mitään tunnistettavaa sisältöä. Tätä sotkua muokataan toistuvasti; tekoäly ehdottaa muutoksia, muutokset tehdään, ja sen jälkeen kuvaan lisätään tarkoituksella pieni annos uutta satunnaisuutta. Tämä estää kuvan ns. jumiutumisen liian aikaisin yhteen lopputulokseen. Sitten sama toistuu, tekoäly katsoo kuvaa uudelleen ja ehdottaa taas muutoksia.
Kun prosessi lähestyy loppuaan, satunnaisuus jätetään pois. Tekoäly tekee enää vain hienosäätöä, kunnes kuva on valmis. Viimeiseksi kuva yleensä suurennetaan lopulliseen kokoonsa. Kuvien tuotantoprosessin seuraaminen voi olla hämmentävää: sumeat tai rakeiset alueet alkavat hiljalleen tarkentua. Matkan varrella voi satunnaisesti ilmestyä uusia sumeita möykkyjä, mutta lopulta kaikki terävöityy ja kuva valmistuu.
Visuaalisesti näyttävämmällä sivustolla on tässä kohtaa neljän kuvan kollaasi.
Oikealla alhaalla on tekoälyn luoma lopullinen kuva. Kuvassa on ikkunasta näkyvä talvimaisema kaupungin tarkasti kaavoitetulla omakotitaloalueella. Kuvassa on sininen taivas, lumen peittämiä kattoja ja kaksi aidan erottamaa pientä piha-aluetta. Kuvan aidallakin on lunta. Kauempana näkyy lehdettömiä puita.
Vasemmalla ylhäällä on tekoälyn luoma ensimmäinen hahmotelma lopullisesta kuvasta. Hahmotelmaversiossa on ylhäällä iso räikeän sininen, pallon alaosan muotoinen alue, joka lopullisessa kuvassa on taivasta. Keskellä on mustanruskeaa väriä ja alareunassa on pieni ovaalinmuotoinen läiskä tummansinistä. Näillä kahdella ei ole vielä lopullisessa kuvassa selkeää vastinetta.
Kahden prosessin ääripäitä edistavan kuvan välissä on kaksi muuta kuvaa, jotka ovat tekoälyn luontiprosessin välivaiheita. Kumpikin näistä kahdesta kuvasta tuo lisää yksityiskohtia. Vasta kolmannessa kuvassa alkaa selkeästi erottua esimerkiksi aita ja se, että kuvassa on luntakin! Alempi sininen alue on tuossa kohdassa arvottu lumipeitteiseksi pihaksi ja aita sijoittuu tummemmalle alueelle. Osa tummemmasta alueesta on myös kuvassa näkyviä rakennuksia.
On huomionarvoista, että vasemmalla ylhäällä oleva kuva on vielä niin sumea ja epämääräinen, ettei siitä erotu edes se, että syntymässä on maisemakuva ikkunasta katsottuna. Kun kyseistä kuvaa on näytetty ihmisille, on moni jopa arvellut siinä olevan kesäisen mäeltä kuvatun mökkivalokuvan, kun kamera on kuvaushetkellä heilahtanut tai ollut todella huonosti fokusoitunut. Tekoäly ei siis todellakaan esimerkiksi sommittele ensin, vaan arpaonnella on yhä hyvin suuri merkitys kuvan muodostuksessa.
Tämä eroaa ihmisen työskentelytavasta, jossa yleensä aloitetaan ääriviivoista ja edetään yksityiskohtiin. Tekoäly sen sijaan rakentaa yksityiskohtia sumeille alueille.
Vasta kuvageneraattoreiden kouluttaminen kielimallien ohella on mahdollistanut kelvollisen kuvailevan ohjauksen muutosten tekemiseen.
Yrityksissä tarvitaan sekä kuvan luomista (kuvapankkien korvaaja) että kuvien käsittelyä. Suurin tarve olisi ehkä kuitenkin etevälle kuvien käsittelylle, kuten tuotekuvien siistimiselle.
Valitettavasti välillä paras ohje on: jos kuvasta ei pyytämällä tule täydellistä, se on ladattava PhotoShopiin ja muokattava sitä itse.
Kaiken generatiivisella tekoälyllä tuotetun materiaalin tekijänoikeudet riippuvat lopulta siitä, kuinka paljon olet itse panostanut luomisprosessiin. Mitä enemmän aikaa ja vaivaa olet käyttänyt teoksen kehittämiseen, sitä selkeämpää on oikeutesi lopputulokseen.
Haastava tilanne syntyy erityisesti silloin, kun et tiedä, että luomasi hahmo on jo olemassa, sillä vastuu kuvan julkaisusta on lopulta sinulla.
Kuvanluontityökalujen käyttöön liittyy muutamia termejä, joilla tarkoitetaan kaikissa ohjelmissa samaa asiaa: Inpainting, Outpainting ja Upscaling.
Inpaintingissa voit määritellä alueen, jonka sisältö luodaan uudelleen. Outpainting puolestaan toimii alkuperäisen kuva-alueen ulkopuolella, jolloin voit esimerkiksi tehdä pystysuuntaisesta kuvasta laajakuvan.
Nykyaikaiset tekoälyvideogeneraattorit osaavat myös jatkaa videoaihetta antamastasi pysäytyskuvasta promptin perusteella.
Jo ennen generatiivisten tekoälyjen käyttöönottoa puheentunnistusalgoritmeilla on kyennyt tekstittämään videoita automaattisesti. Nykyisin tekoälytyökaluilla voi myös luoda kokonaan uutta sisältöä.
Tekoälypohjaisilla videonluontityökaluilla on jo muutaman vuoden ajan kyennyt tekemään lyhyitä videoklippejä tekstikuvauksen pohjalta.
Upscaling nostaa kuvan pikselimäärää tekoälyn avulla, joka on paljon tarkempaa kuin perinteinen matemaattinen skaalaus. Se toimii sekä pysäytyskuviin että videoihin.
Videoavattaret ovat hyvä tekoälyn generoiman videon käyttökohde. Avataria voi käyttää kertomaan yrityksestänne ja tulevaisuudessa jopa yrityksen chattikanavan "puhuvana päänä". Avatar voi olla aidon ihmisen näköinen tai vaikkapa hauska maskotti. Yksi yleisimmistä avatarien luontiohjelmistoista on Heygen.
Tekoälyllä tuotettu video on ehkä nopeimmin kehittyvä tekoälysovellusten osa-alue. Vaikka laatu ei vielä yllä ammattituotannon tasolle, lyhyiden esittely- ja konseptivideoiden tuottaminen on jo mahdollista.
Generatiivisen tekoälyn laskuoperaatioissa on valtava mittakaava: miljoonia syötteitä käsitellään miljardeilla kertoimilla. Laskennan tuottama lämpökin kulkeutuu aina jonnekin ja jollei sitä hyödynnetä järkevästi, se menee hukkaan.
Joidenkin arvioiden mukaan generatiivisen tekoälyn yhden vastauksen tuottamisen laskennan energiakulutus on jopa 10-kertainen perinteisen hakumoottorin tuloslistauksen noutamiseen verrattuna. Sama tehtävä on siis ympäristön kannalta huomattavasti kuormittavampi tekoälyllä kuin hakukoneilla.
Olisikin tärkeää, että generatiivista tekoälyä opittaisiin käyttämään hakukonemoottoreiden ohella, ei hakumoottoreiden automaattisena korvikkeena. Oman käyttötapauksen kohdalla on aina mietittävä, mikä on näiden kahden ratkaisun hyötysuhde.
Toisaalta on pidettävä mielessä sekin, että esimerkiksi uusimmat GPT mallit ovat jo huomattavasti vähemmän sähköä kuluttavia kuin varhaiset mallit olivat. Tämä on lopulta myös toimittajien etu: kun käyttökustannukset laskevat, toimittajat kykenevät palvelemaan useampia asiakkaita luotettavammin ja kustannustehokkaammin!