Mikä on generatiivinen tekoäly?

Voit keskustella generatiivisen tekoälyn kanssa mutta tiedätkö miten se toimii? Tämä selviää pian!

Mikä on generatiivinen tekoäly?

Generatiivinen tekoäly, joka tunnetaan myös nimellä GenAI, on edistynyt tekoälyn ala, joka keskittyy algoritmien luomiseen, jotka pystyvät tuottamaan uutta sisältöä. Se voi tarkoittaa kaikkea kuvista, tekstistä, musiikista tai jopa kolmiulotteisista malleista.

Generatiivisen tekoälyn periaatteet

Generatiivisen AI:n taustalla on usein syvät neuroverkot joita kehitetään aktiivisesti uuden datan, koulutusmallien ja optimintitekniikoiden avulla.

Generatiivisen tekoälyn 4 vaihetta

Generatiivisen tekoälyn voi nähdä omaksuvan neljä vaihetta:

generatiivisen tekoälyn neljä vaihetta

Vaihe 1: Koulutus

Ensimmäisessä vaiheessa luodaan generatiivisen tekoälyn neuroverkko, joka ottaa lähdetietokannaksi esimerkiksi kuvia, videoita, ääniä tai tekstiä.

Generatiivista tekoälyä, erityisesti GAN-verkkoa (Generative Adversarial Network), koulutetaan kilpailevalla menetelmällä, jossa kaksi osaa, generaattori ja diskriminaattori, kilpailevat keskenään: generaattori pyrkii luomaan mahdollisimman realistista jäljitelmää alkuperäisestä datasta, kun taas diskriminaattori yrittää erotella generoidun datan todellisesta. Tätä prosessia toistetaan useita kertoja, kunnes generaattori tuottaa dataa, jota diskriminaattori ei pysty luotettavasti erottamaan alkuperäisestä.

Vaihe 2: Kehoitus tai kysely

Useiden generatiivisen tekoälyn sovellusten kuten ChatGPT:n ominaispiirre on että siltä voi saada erillaista tietoa syöttämällä kehoitteen (englanniksi prompt) tai kyselyn saadakseen tekoälyn käyttöliittymästä tietoa.

Kehoitus viittaa siihen, kun tekoälyä ohjataan tai "kehotetaan" tuottamaan tiettyä tyyppiä olevaa sisältöä antamalla sille alkusysäys tai esimerkki, kuten aloituslause tekstissä, joka määrittää sen, minkälaista sisältöä AI:n tulisi jatkaa tai generoida. Esimerkiksi tekstipohjaisessa generatiivisessa mallissa kehoitus voi ohjata tekoälyn kirjoittamaan tietystä aiheesta tai tietyllä tyylillä.

Esimerkki kehoituksesta jonka voit syöttää ChatGPT:hen:"Olet Elias Lönnrot. Luo lyhyt runo siitä kuinka tekoäly korvaa sammon Kalevalassa."

Vaihe 3: Tekoäly luo sisällön

Kolmas tärkeä vaihe generatiivisessa tekoälyssä on kun tekoäly luo sisällön vastatakseen käyttäjän kehoitukseen. Vastaus jälleen hyödyntää neuroverkkoja luodakseen täysin uutta sisältöä esimerkiksi tekstin, äänen tai videon muodossa. Vastaus perustuu koulutusdatan tulkitsemiseen ja voi siis olla erillainen riippuen siitä kuka luo kehoituksen ja onko samanlaisia kehoituksia tehty aikaisemmin.

Tässä ChatGPT:n generoima vastaus Elias Lönnrot -esimerkkikehoitukseen:

"Koneen kipinässä kimmeltää,
Missä Sammon voima velttää.
Tekoäly, tuo taikuri uus,
Korvaa Sammon, luo valon kuus.
Metsän humina hiljenee,
Kun koneen laulu lähenee.
Vaikka vanhat tarut haihtuu pois,
Uusi aika, uudet unelmat tois."

Vaihe 4: Tekoälyn jatkokehitys

Useimmat suuria kielimallia hyödyntävät tekoälysovellukset, kuten ChatGPT, kehittyvät jatkuvasti sen mukaan kun niille syöttää enemmän koulutusdataa. Neljäs askel generatiivisen tekoälyn jatkokehityksessä on jatkuva kehitys, joka näkyy käyttäjän silmissä uusina kielimalleina kuten GPT-3 tai GPT-4 jne.

GPT-3 ja GPT-4 ovat molemmat OpenAI:n luomia tekoälymalleja, mutta GPT-4 on vuonna 2023 kehitetty evoluutio GPT-3:sta, johon on sisällytetty yli 10x enemmän parametreja, parempaa koulutusdata ja edistyneempiä optimointitekniikoita. Tämän ansiosta GPT-4 pystyy ymmärtämään ja tuottamaan monimutkaisempaa tekstiä tarkemmin ja laajemmin kuin edeltäjänsä GPT-3. Käyttäjät eivät välttämättä huomaa eri tekoälymallien eroja, mutta ajan myötä niiden tuottamien tulosten laatu voi parantua merkittävästi.

Generatiivisen AI:n sovellukset

On lukemattomia eri tapoja joilla generatiivista tekoälyä voi hyödyntää niin arjessa kuin työelämässä. Tässä muutamia yleisiä sovelluksia:

  1. Kuvan luominen ja muokkaus: Generatiivista AI:ta voidaan käyttää luomaan realistisia kuvia tai muokkaamaan olemassa olevia kuvia. Esimerkiksi, se voi muuntaa sateisen kuvan aurinkoiseksi päiväksi tai luoda ihmisen kasvokuvan, joka ei perustu todelliseen henkilöön.
  2. Tekstin tuottaminen: AI voi luoda kokonaisia artikkeleita, runoja tai tarinoita. Generatiivinen AI voi myös optimoida markkinointitekstiä tai tuottaa uutisotsikoita.
  3. Musiikin, puheen ja äänen tuotanto: Generatiivinen tekoäly voi säveltää musiikkia tai luoda realistisia ääniä. Esimerkiksi se voi tuottaa taustamusiikkia videolle tai luoda ääniefektejä elokuviin.
  4. Chatbotit: Generatiivisella tekoälyllä voi luoda interaktiivisia keskustelubotteja esimerkiksi asiakaspalveluun, tai yksinkertaisesti chat-assistenteiksi arjen jokapäiväisissä haasteissa ja kysymyksissä.
  5. 3D-mallinnus: Tekoäly voi luoda kolmiulotteisia malleja esineistä tai maisemista, joita voidaan käyttää virtuaalisessa todellisuudessa tai videopelien kehityksessä.

Generatiivisen tekoälyn vaikutus työelämään

Generatiivisen tekoäly tulee epäilemättä vaikuttamaan suuresti työelämään. Tuoreen IBM:n tutkimuksen mukaan yli miljardi työntekijää maailmanlaajuisesti tulee tarvitsemaan uudelleenkoulutusta generatiivisen tekoälyn takia.

Tämä ei ole vain huono uutinen, Harvard Business School yhteistössä BCG:n kanssa arvioi, että esimerkiksi asiantuntijatyössä generatiivinen tekoäly parantaa työn tehokkuutta jopa 40%.

Vaikutus työelämään tulee ulottumaan eri sektoreille, muuttaen perinteisiä työnkuvia ja luoden uusia mahdollisuuksia. Tässä muutamia esimerkkejä siitä, miten generatiivinen tekoäly voi vaikuttaa työelämään:

  • Luovat alat: Generatiivinen tekoäly voi tuottaa musiikkia, kirjoittaa tekstejä tai luoda taidetta, mikä voi johtaa uudenlaisiin työtapoihin esimerkiksi mainonnassa, peliteollisuudessa ja viihteessä. Tekoäly ei korvaa ihmisen luovuutta, mutta voi toimia työkaluna, joka laajentaa luovien ammattilaisten mahdollisuuksia.
  • Tuotekehitys ja suunnittelu: Tekoäly pystyy generoimaan uusia tuotesuunnitelmia ja prototyyppejä, nopeuttaen innovaatioprosessia ja mahdollistaen räätälöityjen ratkaisujen luomisen asiakkaiden tarpeisiin vastaavaksi.
  • Asiakaspalvelu: Generatiivisen tekoälyn avulla voidaan luoda realistisia chatbotteja ja virtuaaliavustajia, jotka kykenevät käymään luontevaa vuoropuhelua asiakkaiden kanssa ja tarjoamaan henkilökohtaista palvelua.
  • Markkinointi ja mainonta: Generatiivista tekoälyä voidaan käyttää kohdennettujen markkinointimateriaalien luomiseen, mukauttamalla sisältöä dynaamisesti kunkin kuluttajan mieltymysten mukaan.
  • Oikeudelliset palvelut ja asiakirjojen hallinta: Generatiivinen tekoäly voi auttaa luomaan ja muokkaamaan juridisia asiakirjoja, vähentäen manuaalista työtä ja nopeuttaen prosesseja.
  • Koulutus ja valmennus: Generatiivisen tekoälyn avulla voidaan luoda personoituja oppimateriaaleja ja -kokemuksia, jotka mukautuvat oppijan edistymiseen ja tarpeisiin.

Kaiken kaikkiaan generatiivisen tekoälyn odotetaan tehostavan työprosesseja, auttavan henkilöstöä keskittymään korkeamman tason tehtäviin ja mahdollistavan uudenlaisten palveluiden kehittämisen. Voi hyvin ajatella että sen tärkein vaikutus työelämässä on tukiäly, eli työntekijöiden oman tehokkuuden ja luovuuden tehostaminen.

Kuitenkin Gen AI tuo myös mukanaan tarpeen uudelleenkouluttaa työvoimaa ja pohtia eettisiä sekä yhteiskunnallisia vaikutuksia, jotka liittyvät tekoälyn laajamittaiseen käyttöönottoon työelämässä.

Generatiivisen tekoälyn haasteet ja eettiset kysymykset

Generatiivisen AI:n kasvava suosio tuo mukanaan myös haasteita. Yksi suurimmista huolenaiheista on sisällön väärentäminen. Generatiivisen tekoälyn avulla voidaan luoda uskottavia väärennöksiä, kuten deepfakes-videoita, jotka voivat johtaa disinformaation leviämiseen.

Lisäksi eettiset kysymykset nousevat esille, kun puhutaan AI:n kyvystä tuottaa sisältöä. Kenellä on oikeus generoidun sisällön tekijänoikeuksiin? Entä onko AI:lla "luovuutta" samalla tavalla kuin ihmisillä?

Kolmas haaste generatiivisen tekoälyn kanssa on sen potentiaali vähentää työntekijöiden tarvetta työmarkkinoilla. On jo esimerkkejä aloilta kuten kääntämisessä ja tulkkauspalveluissa, missä generatiivinen tekoäly on pystynyt korvaamaan asiantuntijat vaativissakin työtehtävissä, ja lopputulos on ollut pienempi tarve ammattikääntäjille ja tulkeille.

Summa summarum

Uhkakuvista huolimatta generatiivisen tekoälyn tulevaisuus näyttää lupaavalta. Teknologian kehittyessä voimme odottaa näkevämme yhä monimutkaisempia ja realistisempia generoituja sisältöjä. On myös realistista, että generatiivista AI:ta käytetään yhä enemmän yhteistyössä ihmisten kanssa, jolloin molempien vahvuudet yhdistyvät tuottamaan entistä innovatiivisempaa sisältöä.

Read more

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Kuinka automatisoida työtehtäviä ChatGPT:n ja Zapierin avulla

Generatiivinen tekoäly jo itsessään tuo monia tapoja tehostaa työtapoja. Markkinoinnin ammattilaisena huomaan päivittäin kuinka yksinkertaisetkin tehtävät onnistuvat nopeammin ChatGPT:n avulla. Nyt katsomme hieman tarkemmin miten tekoälyn yhdistäminen ohjelmistorobotiikkaan voi viedä työn automatisaation vielä pidemmälle. Esittelemme uuden työkalun nimeltä Zapier, joka mahdollistaa ChatGPT:n yhdistämisen moniin muihin työkaluihin ja työtehtäviin

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Uusi tutkimus: Suomalainen uutismedia ja generatiivisen tekoälyn tiedonlouhinta

Harvat ChatGPT:n käyttäjät oikeasti tietävät (tai edes välittävät) mihin tietoon työkalun vastaukset perustuvat. Yksi merkittävä lähtökohta tekoälyn koulutuksessa on verkkosivustojen tiedonlouhinta, eli verkkosivustojen sisältojen automaattinen analysointi. Käydään läpi erityisesti tiedonlouhinta tekoälyn koulutuksessa ja erityisesti miten uutismediat Suomessa ovat alkaneet estämään tekoälyn koulutuksen sisällöllään. Kuinka tiedonlouhinta liittyy generatiiviseen tekoälyyn Monet

kehotesuunnittelu eli prompt engineering suomeksi

Kehotesuunnittelu (eli Prompt Engineering) ChatGPT:ssä - miten luoda tehokas tekstikehote

Generatiivinen tekoäly on tuonut tullessan täysin uusia termejä kuten kehotukset, eli englanniksi "prompts." Kehotteiden suunnittelu on taitolaji, joka vaatii sekä luovuutta että teknistä ymmärrystä. ChatGPT:n kaltaiset tekoälymallit ovat tehokkaita työkaluja, mutta niiden hyödyntäminen täysimääräisesti riippuu suuresti siitä, miten käyttäjä kommunikoi niiden kanssa. Tässä artikkelissa käymme läpi OpenAI: