Avoin toiminta

Generatiivinen tekoäly

Tiivistelmä

Generatiivinen tekoäly on teknologia, joka keskittyy uusien tekstien, kuvien, musiikin ja videoiden luomiseen käyttäjän antamien tekstisyötteiden perusteella. Se käyttää syväoppimisen menetelmiä, kuten generatiivisia adversaalisia verkkoja (GAN) ja transformer-malleja, oppiakseen ja jäljittelemään olemassa olevaa dataa. Generatiivista tekoälyä hyödynnetään monenlaisissa sovelluksissa aina luovasta sisällöntuotannosta ja tuotesuunnittelusta tutkimuksen ja koulutuksen edistämiseen.

Generatiivinen tekoäly viittaa AI-järjestelmiin, jotka pystyvät luomaan uutta sisältöä yleensä tekstisyötteeseen perustuen, kuten tekstiä, kuvia tai musiikkia. Jotta se pystyy tähän, tekoäly tulee kouluttaa mielellään mahdollisimman laajojen aineistojen avulla.

Oppimisessa se hyödyntää usein syväoppimista ja muita koneoppimisen menetelmiä tutustuessaan koulutusaineistoon ja tuottaakseen sitten uutta, ainutlaatuista ja relevanttia sisältöä. Generatiivinen tekoäly avaa monia mahdollisuuksia luoville aloille, datan analysointiin ja ongelmanratkaisuun, mutta herättää myös kysymyksiä esimerkiksi eettisyydestä.

Mitä generatiivinen tekoäly on?

Generatiivinen tekoäly (Generative AI) on laaja termi, joka kuvaa mitä tahansa tekoälyä, joka pystyy tuottamaan uutta tekstiä, kuvia, videoita tai äänitiedostoja. Teknisesti tämäntyyppinen tekoäly oppii erilaisia malleja koulutustiedoista ja tuottaa uusia sekä ainutlaatuisia tulosteita oppimansa pohjalta.

Käytännössä sen päättely perustuu todennäköisyyksien laskemiseen. Se käyttää päättelyssä malleja hyväkseen ja luo sellaisia vastauksia, joilla on samat tilastolliset ominaisuudet mallinsa kanssa.

Generatiiviset AI-mallit käyttävät kehotteita ohjaamaan sisällöntuotantoa ja syväoppimista tullakseen paremmiksi. Aikaisemmat mallit rakennettiin tiettyjä datatyppejä ja sovelluksia mielessä pitäen.

Esimerkiksi Googlen DeepDream on suunniteltu luomaan, muokkaamaan ja parantamaan kuvia. Se pystyy tuottamaan kiehtovia uusia visuaalisia tehosteita, mutta mallin kehitys keskittyi pääasiassa kuvankäsittelyyn, eikä sen ominaisuudet päde muihin datatyyppeihin.

Generatiivisen tekoälyn kenttä kehittyy kuitenkin todella nopeasti, ja yhä useammat generatiiviset AI-mallit ovat nyt multimodaalisia. Tämä edistyminen tarkoittaa sitä, että sama malli voi käsitellä erilaisia datakehotteita ja tuottaa erityyppistä dataa, kuten kuvia, musiikkia tai puhetta.

Esimerkiksi sama generatiivinen tekoäly voi tuottaa:

  • Luovaa tekstiä
  • Informatiivista tekstiä
  • Vastaamaan mihin tahansa tyyppiseen kysymykseen kattavasti ja informatiivisesti
  • Kuvailemaan kuvaa
  • Luomaan ainutlaatuisen kuvan tekstikehotteen perusteella
  • Kääntämään tekstiä kielestä toiseen
  • Sisällyttämään mallin tiedon lähteen vastaukseen

Generatiivisen tekoälyn mallien kehittäminen on usein monien eri tahojen yhteistyön tulosta, sillä se vaatii erityyppistä tutkimusta tai taitoja: ohjelmointia, käyttäjäkokemusta ja koneoppimisen toimintoja. Monitieteellinen lähestymistapa auttaa varmistamaan, että generatiiviset AI-mallit suunnitellaan, koulutetaan, otetaan käyttöön ja ylläpidetään eettisesti ja vastuullisesti.

Generatiivinen tekoäly vs. perinteinen tekoäly

Pohjimmiltaan tekoälyn ja generatiivisen tekoälyn suhde on hierarkkinen.

  1. Tekoäly viittaa sellaisten tietokonejärjestelmien kehittämiseen, jotka voivat suorittaa tehtäviä, jotka aiemmin vaativat ihmisen älykkyyttä. Tyypillisesti tällaiset tehtävät sisältävät havainnoinnin, loogisen päättelyn, päätöksenteon ja luonnollisen kielen ymmärtämisen.
  2. Koneoppiminen on tekoälyn alalaji, joka keskittyy diskriminatiivisiin tehtäviin. Se sisältää algoritmien kehittämisen, jotka mahdollistavat tietokoneiden ennustaa tai tehdä päätöksiä perustuen dataan ilman, että niitä on nimenomaisesti ohjelmoitu tekemään niin.
  3. Generatiivinen tekoäly on koneoppimisen (ML) alalaji, joka keskittyy uuden tiedon luomiseen siten, että se muistuttaa reaalimaailman dataa.

Generatiivinen tekoäly vs. perinteinen tekoäly

Perinteinen tekoäly käsittää sääntöihin perustuvia koneoppimisen algoritmeja, jotka on koulutettu yhdellä datatyypillä suorittamaan yksi tehtävä. Monet perinteiset ML-algoritmit on koulutettu tuottamaan vain yksi tulos.

Sen sijaan generatiivinen tekoäly käyttää syväoppimiseen liittyviä strategioita, jolloin se pystyy oppimaan monipuolisista aineistoista ja tuottamaan tuloksia, jotka ovat järkeviä. Tämä joustavuus sallii saman perusmallin käytön hyvin erilaisiin tehtäviin. Esimerkiksi ChatGPT pystyy nyt myös käsittelemään kuvia tekstikehotteiden lisäksi.

Tällainen koneoppimiseen perustuva generatiivinen tekoäly luo hyvin mielikuvituksellista digitaalista taidetta, suunnittee uusia virtuaaliympäristöjä, luo musiikkia ja kirjallista sisältöä, avustaa lääkeaineiden löytämisessä ennustamalla molekyylirakenteita sekä kirjoittaa ohjelmointikoodia.

Miten generatiivinen tekoäly toimii?

Generatiiviset tekoälymallit käyttävät neuroverkkoja oppiakseen malleja datasta ja tuottaakseen uutta sisältöä. Kun neuroverkko on koulutettu riittävän perusteellisesti, se voi tuottaa sisältöä, joka muistuttaa sen koulutuksessa käytettyä dataa.

Esimerkiksi tekstidatan avulla koulutettu neuroverkko voi tuottaa uutta tekstiä uskottavasti. Annetusta syötteestä riippuen tekoäly tukee myös eri tekstilajeja, kuten runoja, tarinoita, monimutkaisia matemaattisia laskelmia tai jopa ohjelmointikoodia.

Generatiivisen tekoälyn tuottamien tulosten hyödyllisyys riippuu suuresti koulutusdatan laadusta ja kattavuudesta, mallin arkkitehtuurista, sen kouluttamiseen käytetyistä prosesseista sekä ihmiskäyttäjien antamista kehotteista.

Datan laatu on olennaisen tärkeää, koska se on viime kädessä oppimateriaali generatiivisille tekoälylle. Mitä monipuolisempi ja kattavampi koulutusdata on, sitä enemmän malleja ja vivahteita malli voi mahdollisesti ymmärtää ja toisintaa. Mikäli malli on koulutettu epäjohdonmukaisilla tai epätarkalla datalla, on hyvin todennäköistä, että se tuottaa huonompia tuloksia.

Koulutusmenetelmät ja arviointistrategiat ovat myös kriittisiä, joten niihin on syytä kiinnittää huomiota. Koulutuksen aikana malli käyttää palautetta säätääkseen erilaisia arvoja sen arkkitehtuurissa.

Arkkitehtuurin monimutkaisuus voi myös merkittävästi vaikuttaa tulosten hyödyllisyyteen, koska se määrittää, miten generatiivinen tekoäly prosessoi ja oppii koulutusdatan perusteella.

Mikäli arkkitehtuuri on liian yksinkertainen, malli saattaa kamppailla tärkeiden kontekstuaalisten vivahteiden ymmärtämisessä.

Jos arkkitehtuuri on taas liian monimutkainen, malli saattaa priorisoida epäolennaisia yksityiskohtia tärkeiden ja taustalla olevien tietojen kustannuksella.

Kun malli on koulutettu, sille voidaan antaa kehotteita uuden datan luomiseen. Kehotteet ovat tapa, jolla ihmiset vuorovaikuttavat tekoälymallien kanssa ja ohjaavat niiden tuloksia. Kehotteen painopiste riippuu halutusta tuloksesta, mallin tarkoituksesta ja kontekstista, jossa mallia käytetään.

Jos haluttu tulos on työhakemuskirje, kehotteeseen voi sisällyttää ohjeita kirjoitustyylistä ja sanamäärästä. Mikäli taas haluttu tulos on ääniklippi, kehotteeseen voi sisältyä ohjeita musiikin genrestä ja temposta.

Lähtökohtaisesti tekstisyötteet tulisi aina kirjoittaa mahdollisimman yksityiskohtaisesti. Jos syöte on liian laveasti kuvailtu, lopputulos voi olla mitä tahansa. On myös syytä muistaa, että monet generatiiviset tekoälyt tukevat negatiivisia syötteitä. Niiden avulla tekoälylle voi kertoa, mitä ei ainakaan halua lopputulokseen.

Parhaat käytännöt syötteiden luomiseen

Kehote on tekstisyöte tai jokin muu ohje, joka ohjaa generatiivisen tekoälyn antamia tuloksia. AI-mallit käyttävät kehotteita tuottaakseen uutta ja alkuperäistä sisältöä, joka on tilastollisesti linjassa kehotteessa määriteltyjen kontekstien ja vaatimusten kanssa.

Vaikka kehotteen yksityiskohdat tietysti heijastavat haluttua lopputulosta, parhaat käytännöt teksti-, kuva-, ääni- ja videokomennusten kirjoittamiseen perustuvat samoihin perusperiaatteisiin.

Tästä listasta voit napata vinkit laadukkaiden tekstisyötteiden kehittämiseen:

Generatiivinen tekoäly – vinkkejä tekstisyötteiden suunnitteluun

Tapa Kuvaus
Ole yksityiskohtainen Mitä spesifisempi ja yksityiskohtaisempi kehote, sitä parempi vastaus todennäköisesti on.
Tarjoa konteksti Konteksti vähentää vastausten epämääräisyyttä ja auttaa tekoälyä tuottamaan tuloksia, jotka vastaavat kehottajan aikomusta.
Vältä johdattelevia kysymyksiä On tärkeää luoda kehotteita, jotka ovat objektiivisia ja vapaita johdattelevuudesta.
Muotoile ja iteroi kehotteita Jos malli ei palauta hyödyllistä vastausta ensimmäisellä kerralla, yritä uudelleenmuotoilla kehotetta (tai muuttaa multimediaesimerkin perustaa) ja yritä uudelleen.
Säädä asetuksia: Jotkin tekoälyalustat sallivat käyttäjien säätää asetuksia. Niihin kannattaa ehdottomasti tutustua, sillä asetuksia säätämällä saa lisää kontrollia lopputuloksiin.
Rajoita vastauksen pituutta Kun tavoitteena on laadukas tulos, luo sellaisia kehotteita, jotka määrittelevät rajoituksia, kuten sanojen tai merkkien määrä tekstille.
Kokeile useita kehotteita Kysymyksen tai ohjeen jakaminen useampaan pienempään kehotteeseen tai erilaisten peruskuvien, ääniklippien ja videosamplejen kokeileminen tuottaa usein hyödyllisempiä tuloksia.
Tarkista ja muokkaa tuloksia Generatiivisen tekoälyn tuotokset tulee aina tarkistaa, koska useimmat vastaukset vaativat muokkausta ennen niiden varsinaista käyttöä. Ole valmis käyttämään aikaa tähän tärkeään vaiheeseen.

Generatiivinen tekoäly ja sen eri tyypit 

Generatiivista tekoälyä voidaan soveltaa laajaan valikoimaan erilailsia tehtäviä. Kullakin tehtävätyypillä voi olla tarve erilaiselle syväoppimisen arkkitehtuurille koulutusdatan kannalta. Generatiiviset adversaaliset verkot (GAN), Vaihtelevat autoenkooderit (VAE) ja Transformer-arkkitehtuurit ovat kaikki tärkeitä generatiivisen tekoälyn mallien rakentamisessa.

Kukin arkkitehtuurityyppi pyrkii saamaan tekoälymallin siihen pisteeseen, jossa se voi tuottaa omia näytteitä, jotka ovat erottamattomia koulutuksessa käytetystä datasta.

Generatiiviset adversaaliset verkot (GAN) koostuvat kahdesta neuroverkosta: generaattorista ja diskriminaattorista. Nämä kaksi verkkoa pelaavat eräänlaista arvauspeliä, jossa generaattori antaa diskriminaattorille datanäytteen, minkä jälkeen se pyrkii arvaamaan, onko näyte todellinen vai generaattorin keksimä. Prosessia toistetaan niin kauan, kunnes generaattori onnistuu huijaamaan diskriminaattoria riittävän hyvällä tarkkuudella.

Vaihtelevat autoenkooderit (VAE) koostuvat kahdesta pääkomponentista: enkooderista ja dekooderista. Enkooderi ottaa syötedatan ja tiivistää sen siten, että siitä säilytetään tärkeimmät ominaisuudet. Dekooderi ottaa sen jälkeen tämän datan ja luo sen pohjalta uutta dataa, joka tallentaa koulutusdatan tärkeimmät ominaisuudet.

Transformer-arkkitehtuurit koostuvat useista päällekkäisistä kerroksista, joista jokainen sisältää oman mekanisminsa ja kasvavan neuroverkon. Mekanismi mahdollistaa jokaisen sekvenssin elementin harkitsevan ja punnitsevan suhdettaan kaikkiin muihin elementteihin. Näin jatkuvasti kasvava verkko käsittelee omia tuloksiaan ja suorittaa tarvittavia muutoksia dataan. Malli oppii generoimaan uusia sekvenssejä, jotka tallentavat tehtävän kannalta tärkeimmät tiedot, mikä taas tehostaa sen toimintaa.

Generatiiviset esikoulutetut transformerit (GPT) ovat yksi toteutus transformer-arkkitehtuurista. Tämä mallityyppi koulutetaan aluksi suurilla määrillä tekstidataa, minkä avulla se tallentaa kielellisiä malleja ja vivahde-eroja. Kun peruskoulutus on suoritettu, mallia hienosäädetään tiettyyn käyttötarkoitukseen.

Hybridivariaatiot generatiivisen tekoälyn arkkitehtuureista ovat yhä yleisempiä, kun tutkijat jatkuvasti pyrkivät parantamaan mallin suorituskykyä, vakautta ja tehokkuutta.

Esimerkiksi chatGPT ei alun perin suunniteltu multimodaaliseksi tekoälyksi. OpenAI on kuitenkin onnistunut laajentamaan sen toimintaa integroimalla generatiivisen tekoälyarkkitehtuurin, joka kykenee ymmärtämään myös kuvia.

generatiiviset neuroverkot

Miten generatiiviset mallit koulutetaan?

Kun generatiivisen tekoälyn mallin arkkitehtuuri on valittu, malli koulutetaan. Tässä vaiheessa malli oppii säätämään sisäisiä parametrejaan minimoidakseen tilastolliset erot mallin tuottamien tulosten ja sen koulutuksessa käytetyn datan välillä. Tavoitteena on minimoida niin sanottu häviöfunktio – tilastollinen ero mallin tuottamien tulosten ja koulutuksessa käytetyn datan välillä.

Generatiiviset adversaaliset verkot koulutetaan kaksivaiheisella prosessilla. Generaattoriverkko oppii luomaan väärennettyä dataa satunnaisesta kohinasta. Samanaikaisesti diskriminaattoriverkko oppii erottamaan todellisen ja väärennetyn datan. Tuloksena on generaattoriverkko, joka kykenee luomaan korkealaatuisia ja hyvin realistisia tietoaineistoja.

Vaihtelevat autoenkooderit koulutetaan myös kaksiosaisella prosessilla. Enkooderiverkko kuvaa syöttödatan latenttitilaan, jossa se esitetään todennäköisyysjakaumana. Dekooderiverkko ottaa sitten näytteitä tästä jakaumasta rekonstruoidakseen syöttödatan. Koulutuksen aikana vaihtelevat autoenkooderit pyrkivät minimoimaan häviöfunktion, joka sisältää kaksi osaa: rekonstruktion ja säännöllistämisen.

Rekonstruktion ja säännöllistämisen tasapaino mahdollistaa autoenkoodereiden generoida uusia datasampleja ottamalla näytteitä opitusta latenttitilasta.

Transformer-mallit koulutetaan myös kaksivaiheisella prosessilla. Ensiksi ne esikoulutetaan suurella määrällä dataa. Sen jälkeen ne hienosäädetään pienemmällä ja tehtäväkohtaisemmilla tietoaineistoilla. Esikoulutuksen ja hienosäädön yhdistelmä mahdollistaa transformer-mallien käyttää ohjattua, ohjaamatonta ja osittain ohjattua oppimista hyväkseen. Tämä joustavuus mahdollistaa saman transformer-mallin käytön hyvin erityyppisille sisällöille.

Hybridigeneratiiviset tekoälymallit koulutetaan eri tekniikoiden yhdistelmällä. Tarkan yksityiskohdat hybridigeneratiivisen tekoälymallin kouluttamisesta vaihtelevat riippuen tietystä arkkitehtuurista, sen tavoitteista ja mukana olevasta datatyypistä.

Millä tavoin generatiivisen tekoälyä arvioidaan?

Generatiivisen tekoälyn tuotosten on oltava objektiivisesti ja subjektiivisesti arvioituja laadun osalta. Arvioinnista saatujen tietojen perusteella malli saatetaan joutua hienosäätämään suorituskyvyn parantamiseksi tai kouluttamaan uudelleen lisädatan avulla. Tarvittaessa mallin arkkitehtuuria saatetaan myös tarkastella uudelleen.

Arviointi tehdään tyypillisesti erillisen siihen suunnitelluiden testien avulla. Tavoitteena on määrittää, kuinka hyvin malli suoriutuu uusista, aikaisemmin sille tuntemattomista tietoaineistoista.

Hyvä arvosana arvioinnissa viittaa siihen, että malli on oppinut merkityksellisiä malleja koulutusdatasta ja voi soveltaa tätä tietoa tuottamaan hyödyllisen tuloksen annetulle tekstikehotteelle.

Suosittuja metriikoita generatiivisen tekoälyn mallien suorituskyvyn arvioimiseen sisältävät kvantitatiivisia ja/tai kvalitatiivisia arvioita seuraavien kriteereiden osalta:

  • Inception (IS) -piste arvioi luotujen kuvien laatua ja monimuotoisuutta.
  • Fréchet Inception Distance (FID) -piste arvioi todellisen ja luodun datan ominaisuuksien esitysten samankaltaisuutta.
  • Tarkkuus- ja palautuspisteet arvioivat, kuinka hyvin luodut datasamplet vastaavat todellista datan jakautumista.
  • Kernel Density Estimation (KDE) arvioi luodun datan jakautumista ja vertaa sitä todelliseen datan jakautumiseen.
  • Rakenteellisen samankaltaisuusindeksin (SSIM) avulla lasketaan ominaisuuksien välisiä etäisyyksiä todellisten ja luotujen kuvien välillä.
  • BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) -pisteet kvantifioivat samankaltaisuutta koneella luodun käännöksen ja yhden tai useamman ihmiskääntäjän tarjoaman referenssikäännöksen välillä.
  • ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation) -pisteet mittaavat samankaltaisuutta koneella luodun yhteenvedon ja yhden tai useamman ihmisanalyytikon tarjoaman referenssiyhteenvedon välillä.
  • Sekavuuspisteet mittaavat, kuinka hyvin malli ennustaa annetun sanojen sekvenssin.
  • Sisäinen arviointi arvioi mallin suorituskykyä laajemman sovelluksen sisäisissä alitehtävissä.
  • Ulkoinen arviointi arvioi mallin suorituskykyä sille suunnitellussa kokonaistehtävässä.
  • Few-Shot tai Zero-Shot Learning arvioi mallin kykyä suorittaa tehtäviä hyvin rajallisella tai ilman koulutusesimerkkejä.
  • Out-of-Distribution Detection arvioi mallin kykyä havaita jakautumattoman tai anomalistisen datan kohtia.
  • Rekonstruktion häviöpisteet mittaavat, kuinka hyvin malli pystyy rekonstruoimaan syöttödatan opitusta latenttitilasta.

Usein on tarpeellista käyttää useita metriikoita, jotta saadaan riittävän kattava kuva mallin vahvuuksista ja heikkouksista. Valittu arviointimenetelmä riippuu tietystä mallin arkkitehtuurista ja tarkoituksesta. Esimerkiksi Inception-piste ja FID ovat yleisesti käytettyjä arvioimaan kuvien generointimallien suorituskykyä, kun taas BLEU ja ROUGE ovat yleisesti käytettyjä arvioimaan tekstigenerointimallien suorituskykyä.

Generatiivinen tekoäly ja Turingin testi

Turingin testiä voidaan myös käyttää generatiivisen tekoälyn mallin suorituskyvyn arvioimiseen. Sen kehitti tohtori Alan Turing, joka esitteli testin vuoden 1950 artikkelissaan “Computing Machinery and Intelligence”. Alun perin koko Turingin testi suunniteltiin testaamaan koneen kykyä osoittaa ihmisen kaltaista älykästä käytöstä.

Testin perinteisessä muodossa ihminen käy tekstipohjaista keskustelua sekä ihmisen että koneen kanssa ja yrittää määritellä, mitkä vastaukset ovat ihmisen tuottamia ja mitkä koneen.

Jos ihminen ei pysty tarkasti määrittämään, mitkä vastaukset tulivat koneelta, silloin laite on läpäissyt Turingin testin.

Vaikka Turingin testi on historiallisesti merkittävä ja helppo ymmärtää, sitä ei voida käyttää ainoana arviointimenetelmänä, koska se keskittyy puhtaasti luonnollisen kielen prosessointiin. Näin se ei kata kaikkia niitä tehtäviä, joita generatiiviset tekoälymallit voivat suorittaa.

Toinen ongelma Turingin testin käyttämisessä generatiivisen tekoälyn toimivuuden arvioimisessa on se, että generatiivisen tekoälyn tuotokset eivät aina pyri jäljittelemään ihmisen käytöstä. Esimerkiksi DALL·E luotiin luomaan uusia ja mielikuvituksellisia kuvia tekstisyötteiden pohjalta. Sen tuotokset eivät ole koskaan suunniteltu jäljittelemään ihmisen vastauksia.

Generatiivinen AI – suositut käyttötapaukset

Kun generatiivistä tekoälyä käytetään työkaluna työelämässä, siitä voi olla parhaillaan merkittävää apua.

Generatiivisen tekoälyn suosittuja reaalimaailman käyttökohteita ovat:

  • Kuvien generointi: Nopea uusien kuvien luominen ja/tai manipulointi uusien luovien mahdollisuuksien tutkimiseen.
  • Tekstin generointi: Uutisartikkelien ja muiden tekstiformaattien tuottaminen eri kirjoitustyyleillä.
  • Data-augmentaatio: Synteettisen datan tuottaminen koneoppimismallien kouluttamiseen, kun aito data on rajallista tai kallista.
  • Lääkekehitys: Virtuaalisten molekyylirakenteiden ja kemiallisten yhdisteiden generointi nopeuttaakseen uusien lääkkeiden löytämistä.
  • Musiikin säveltäminen: Auttaa säveltäjiä tutkimaan uusia musiikillisia ideoita generoimalla alkuperäisiä musiikkikappaleita.
  • Taiteellisten tyylisuuntien soveltaminen: Sovelletaan erilaisia taiteellisia tyylejä tuotettuun sisältöön.
  • VR/AR-kehitys: Virtuaaliavataarien ja -ympäristöjen luominen videopelien, lisätyn todellisuuden alustojen ja metaversumin tarpeisiin.
  • Lääketieteelliset kuvat: Lääketieteellisten kuvien analysointi ja raporttien laatiminen analyysistä.
  • Sisältösuositukset: Henkilökohtaisten suositusten luominen e-kaupalle ja viihdealustoille.
  • Kielten kääntäminen: Tekstin kääntäminen kielestä toiseen.
  • Tuotesuunnittelu: Uusien tuotesuunnitelmien ja -konseptien virtuaalinen generointi.
  • Poikkeavuuden havaitseminen: Normaalien datamallien virtuaalisten mallien luominen, joka helpottaa muiden tekoälyyn pohjautuvien ohjelmien vikojen tunnistamista tai epätavallisten ennustemallien löytämistä rahoituksessa ja kyberturvallisuudessa.
  • Asiakaskokemuksen hallinta: Generatiivisten chatbottien käyttäminen asiakkaiden kysymyksiin vastaamiseen ja asiakaspalautteen käsittelyyn.
  • Terveydenhuolto: Henkilökohtaisten hoitosuunnitelmien generointi multimodaalisten potilastietojen perusteella.

Generatiivisen tekoälyn käytön hyödyt ja haitat

Generatiivisen tekoälyn vaikutus on jo nähtävissä monella tapaa – se on luonut esimerkiksi uudenlaisia mahdollisuuksia koulutuksessa, liiketoiminnassa ja tutkimuksessa. Nämä vaikutukset herättävät myös huolia.

Positiivisia puolia on esimerkiksi se, että generatiivista tekoälyä käytetään jo tuottavuuden parantamiseen ja toivottavasti antaa samalla ihmisille mahdollisuuden kohdistaa aikansa ja energiansa korkeamman lisäarvon tehtäviin.

Tutkimusalalla, jossa data on joko rajallista tai kallista hankkia, generatiivinen tekoäly voi simuloida erilaisia ilmiöitä tai laajentaa tutkimuksissa käytettäviä aineistoja.

Tuotannossa generatiivisia malleja käytetään virtuaalisten prototyyppien generoimiseen; yrityksissä sitä käytetään yksilöllisten markkinointiviestien räätälöimiseen asiakkaiden henkilökohtaisten mieltymysten mukaan.

Toisaalta taas pahantahtoiset toimijat ovat väärinkäyttäneet teknologiaa ihmisten äänten kloonaamiseen ja phishing-hyökkäysten toteuttamiseen. Teknologian väärinkäyttö on ongelmallista, koska sillä on potentiaalia horjuttaa luottamusta ja mahdollisesti järisyttää taloudellisia, sosiaalisia ja poliittisia instituutioita.

Kriittisiä näkökohtia varsinkin turvallisuuden kannalta jatkuva seuranta väärinkäytösten varalta ja turvatoimien asettaminen riittävän korkealle.

What is Responsible AI?

Korvaako AI-työkalut ihmiset työelämässä?

Generatiivinen tekoäly on jo osoittanut potentiaalin muuttaa ihmisten työskentelytapoja. Tulevaisuudessa sen merkitys tulee varmasti kasvamaan tasaisen varmasti.

Teknologian kannattajat väittävät, että vaikka generatiivinen tekoäly korvaa joitakin työpaikkoja, se myös luo samalla uusia. Ihmisiä tarvitaan edelleen valitsemaan oikeat aineisto tekoälyn kouluttamista varten, valitsemaan sopivimmat arkkitehtuurit kulloiseenkin generatiiviseen tehtävään – ihmisillä on myös aina tärkeä rooli mallin tuotosten arvioinnissa.

Monet kriitikot ovat huolissaan siitä, että koska generatiivinen tekoäly voi jäljitellä erilaisia kirjoitus- ja visuaalisia tyylejä, teknologia vähentää lopulta ihmisten luoman sisällön taloudellista arvoa.

Itse asiassa generatiivisella tekoälyllä oli merkittävä rooli Yhdysvaltojen äskettäisessä kirjoittajien pitämässä lakossa. Lakko kesti lähes viisi kuukautta ja oli Hollywoodin historian pisin.

Yksi lakon keskeisistä kysymyksistä oli tekoälyn käyttö kirjoittajahuoneissa. Kun tekoälyn tukemat kirjoitustyökalut tulivat yhä helpommiksi käyttää, jotkut studiot alkoivat käyttää niitä luomaan ja uudelleenkirjoittamaan olemassa olevia käsikirjoituksia.

Kirjoittajat olivat huolissaan siitä, että tekoälyn käyttö johtaisi työpaikkojen menetyksiin ja sisällön laadun heikkenemiseen.

Myös tekoälyn tuottaman sisällön omistusoikeuteen liittyvät kysymykset olivat osa lakkoa. Käsikirjoittajat väittivät, että heidän tulisi saada tunnustus ja korvaus mistä tahansa heidän työhönsä tehtävistä tekoälyn tuottamista muokkauksista. Studiot väittivät, että tekoälyn tuottama sisältö on vain työkalu, eikä kirjoittajien tulisi saada tunnustusta tai korvausta työkalun käytöstä.

Lopulta kirjoittajat ja studiot pääsivät sopimukseen, joka sisälsi määräyksiä generatiivisen tekoälyn käyttämisestä kumpaakin osapuolta tyydyttävällä tavalla. Vaikka sopimus ei ratkaissut kaikkia kirjoittajien huolia, se vahvisti periaatteen siitä, että kirjoittajilla tulisi olla kontrolli tekoälyn käytöstä heidän työssään. Se myös auttoi lisäämään yleisön tietoisuutta tekoälyn mahdollisista haitoista luoville aloille.

Generatiivinen tekoäly – eettiset ongelmat

Generatiivisen tekoälyn leviäminen herättää myös kysymyksiä teknologian eettisestä käytöstä muilla teollisuudenaloilla.

Yksi generatiivisen tekoälyn häiritsevimmistä ominaisuuksista on sen taipumus luoda hallusinaatioita ja tuottaa epärelevantteja tai virheellisiä vastauksia.

Toinen huolenaihe on sen rooli deepfake-sisällön luomisessa ja levittämisessä. Tämäntyyppinen photorealistinen, mutta täysin tekaistu sisältö on jo käytössä väärän tiedon levittämisessä.

Vaikka jotkut yritykset toivottavat tervetulleiksi generatiivisen tekoälyn potentiaaliset käyttötavat, toiset rajoittavat teknologian käyttöä työpaikalla estääkseen tahalliset tai tahattomat vuodot datan suhteen.

Vaikka tekoälyyn liittyvien ohjelmointirajapintojen (API) integrointi kolmannen osapuolen sovelluksiin on tehnyt teknologiasta käyttäjäystävällisemmän, se on myös helpottanut pahantahtoisten toimijoiden pääsyä murtamaan generatiivisen tekoälyn sovelluksia ja luomaan harhaanjohtavaa sisältöä.

Tämäntyyppinen yksityisyyden loukkaus on erityisen vakava, koska sillä on potentiaalia aiheuttaa mainehaittaa sekä yrityksille että yksilöille.

Generatiivisen tekoälyn etiikassa on myös ympäristöulottuvuus, koska generatiivisten mallien kouluttaminen vaatii paljon prosessointitehoa. Suuret generatiiviset mallit voivat vaatia viikkojen tai jopa kuukausien koulutusta. Se käsittää useiden GPU:iden tai TPU:iden käytön, mikä puolestaan kuluttaa paljon energiaa.

Vaikka tulosten tuottaminen kuluttaa vähemmän energiaa, ympäristövaikutus kuitenkin kumuloituu, koska generatiivinen tekoäly on jo laajentunut miljoonille käyttäjille.

Lisäksi verkkosivustojen indeksointi koulutusaineiston keräämistä varten on herättänyt kokonaan uuden ulottuvuuden eettisiä huolia – erityisesti verkkokustantajien keskuudessa.

Verkkokustantajat investoivat aikaa, vaivaa ja resursseja sisällön luomiseen ja editoimiseen. Kun verkkosisältöä ja kirjoja lisätään koulutusaineistoihin ilman lupaa tai taloudellista korvausta, se on käytännössä sisällön luvatonta käyttöä tai immateriaalioikeuden varastamista.

Kustantajien huoli korostaa tarvetta läpinäkyville ja vastuullisille datankeruun menetelmille, jotka sovitaan yhdessä. Teknologinen  kehitys tarvitsee rinnalle sääntöjä, joten generatiivisen tekoälyn eettisestä ja laillisesta käytöstä odotetaan tulevan jatkuva haaste hallituksille ja eri teollisuudenaloille.

generatiivinen tekoäly haasteet

Suosittuja generatiivisen tekoälyn sovelluksia

Generatiivisen tekoälyn eettistä kehitystä, käyttöönottoa ja käyttöä koskevista huolista huolimatta generatiiviset tekoälyohjelmistot ja selainlaajennukset ovat saaneet merkittävää huomiota niiden monipuolisuuden ja hyödyllisyyden ansiosta erilaisissa sovelluksissa.

Suosittuja työkaluja sisällön tuottamiseen

  1. ChatGPT: Tämä OpenAI:n kehittämä avoimen lähdekoodin generatiivinen tekoälymalli tunnetaan kyvystään tuottaa realistista ja johdonmukaista tekstiä. ChatGPT on saatavilla sekä ilmaisena että maksullisena versiona.
  2. ChatGPT for Google: ChatGPT for Google on ilmainen Chrome-laajennus, joka mahdollistaa käyttäjien generoida tekstiä suoraan Google haun yhteydessä.
  3. Jasper: Jasper on maksullinen generatiivinen tekoälyä hyödyntävä kirjoitusavustaja liiketoimintaan, joka tunnetaan kyvystään auttaa markkinoijia luomaan korkealaatuista sisältöä nopeasti ja helposti.
  4. Grammarly: Grammarly on sisällön tuottamiseen kehitetty työkalu, jolla on generatiivisia tekoälyominaisuuksia. Ne auttavat käyttäjiä luomaan, ideoimaan, uudelleenkirjoittamaan ja huomioimaan kontekstin ehdotuksissa.
  5. Quillbot: Quillbot sisältää useita työkaluja kirjoittajille, joihin pääsee käsiksi yhden hallintapaneelin kautta.
  6. Compose AI: Compose AI on Chrome-selaimen laajennus, joka tunnetaan tekoälyllä tuotetusta automaattisen täydennyksen ja tekstin generointiominaisuuksista.

Suosittuja generatiivisia sovelluksia luovaan työskentelyyn

Generatiiviset tekoälytaidesovellukset tarjoavat loppukäyttäjille hauskan tavan kokeilla tekoälyä. Suosittuja ja ilmaisia tekoälytaidegeneraattoreita ovat:

DeepDream Generator: DeepDream Generator käyttää syväoppimisen algoritmeja luodakseen surrealistisia ja unenomaisia kuvia.

Stable Diffusion: Stable Diffusionia voidaan käyttää kuvien muokkaamiseen ja uusien kuvien generoimiseen tekstisyötteiden avulla.

Pikazo: Pikazo käyttää tekoälyfilttereitä muuntaakseen digitaaliset valokuvat eri tyylisiksi maalauksiksi.

Artbreeder: Artbreeder käyttää geneettisiä algoritmeja ja syväoppimista luodakseen kuvia kuvitteellisista jälkeläisistä.

Suosittuja AI-työkaluja kirjoittajille

Seuraavat alustat tarjoavat loppukäyttäjille hyvän mahdollisuuden kokeilla tekoälyn käyttöä luovassa kirjoittamisessa ja tutkimustarkoituksissa:

Write With Transformer: Write With Transformer antaa käyttäjille mahdollisuuden käyttää Hugging Facen transformer-tekoälymalleja tekstin generoimiseen, kysymysten vastaamiseen ja lauseiden täydentämiseen.

AI Dungeon: AI Dungeon on tekstipohjainen videopeli, joka käyttää generatiivista kieliainesta luodakseen ainutlaatuisia tarinoita pelaajan valintojen perusteella.

Writesonic: Writesonic sisältää hakukoneoptimointiin liittyviä ominaisuuksia ja on suosittu valinta erityisesti e-kaupan tuotekuvausten kirjoittamiseen.

Generatiivisen tekoälyn työkalut musiikin tekemiseen

Tässä on joitakin parhaita generatiivista tekoälyä käyttäviä sovelluksia musiikin tekemiseen, joita voi vieläpä käyttää ilmaisilla lisensseillä:

Amper Music: Amper Music luo musiikkikappaleita ennalta äänitettyjen näytteiden avulla.

AIVA: AIVA käyttää tekoälyalgoritmeja säveltääkseen alkuperäistä musiikkia eri genreissä ja tyyleissä.

Ecrette Music: Ecrette Music käyttää tekoälyä luodakseen rojaltivapaata musiikkia sekä henkilökohtaisiin että kaupallisiin projekteihin.

Musenet: Musenet pystyy tuottamaan musiikkiraitoja, jotka sisältävät jopa kymmenen eri instrumenttia. Samoin erilaisia tyylejä tuetaan jo 15:ta erilaista.

Luo videoita generatiivisen tekoälyn avulla

Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää videoleikkeiden luomiseen, mitä kutsutaan tässä yhteydessä videosynteesiksi. Suosittuja esimerkkejä generatiivisen tekoälyn sovelluksista videoille ovat:

Synthesia: Synthesia mahdollistaa käyttäjien luoda lyhyitä videoita tekstikäskyjen avulla..

Pictory: Pictory mahdollistaa sisältömarkkinoijien generoida lyhyitä videoita käsikirjoituksista, artikkeleista tai olemassa olevasta videomateriaalista.

Descript: Descript käyttää tekoälyä luodakseen videoita, automaattisen transkription tai kääntää tekstiä puheeksi.

Runway: Runway antaa käyttäjien kokeilla erilaisia generatiivisia tekoälytyökaluja, jotka hyväksyvät teksti-, kuva- tai videosyötteitä.

Samankaltaiset termit

Margaret Rouse
Teknologia-asiantuntija

Margaret Rouse on palkittu teknologiatoimittaja ja opettaja, joka tunnetaan hänen kyvyistään selittää vaikeitakin teknologisia konsepteja aiheesta vähemmän tietävälle finanssialan yleisölle. Viimeisen 20 vuoden ajan hänen selityksensä ovat ilmestyneet TechTargetin nettisivuille, minkä lisäksi häntä ovat siteeranneet asiantuntijana New York Times, Time Magazine, USA Today, ZDNet, PC Magazine ja Discovery Magazine. Margaretin mielestä mikään ei ole hauskempaa kuin opettaa IT-alan ja finanssialan ammattilaisille, kuinka toisen alan hyvin spesifillä kielellä puhutaan. Jos sinulla on ideoita selitettävistä termeistä tai parannuksista aikaisempiin selityksiin, lähetä sähköpostia Margaretille tai ota yhteyttä häneen LinkedInissä tai Twitterissä.