Jakso 8: Luovuuden ja tekoälyn suhde

[Alkumusiikki]

Spiikkaaja: Kuuntelet Korkeapainetta-podcastia. Tämä podcast tarkastelee kulttuurihyvinvoinnin edistämistä erilaisista näkökulmista käsin. Vieraana jaksoissa on alan tutkijoita, kehittäjiä ja asiantuntijoita. Keskustelujen äärelle johdattelevat kulttuurihyvinvoinnin asiantuntijat Metropolia-ammattikorkeakoulusta. Tervetuloa mukaan.

[musiikki vaimenee]

Johanna Niemi: Tervetuloa kuuntelemaan Korkeapainetta-kanavaa. Tämä on Mistä hyvät ideat syntyvät? -juttusarjan ensimmäinen osa. Mun nimi on Johanna Niemi ja vieraana tänään on Metropolian tekoälypäällikkö Mika Hämäläinen. Puhumme tänään luovuudesta ja tekoälystä. Mika kertoisitko, että millainen suhde sinulla on luovuuteen ja tekoälyyn?

Mika Hämäläinen: Joo. Eli mä olen tehnyt mun väitöskirjan laskennallisesta luovuudesta ja etenkin suomenkielisen runouden tuottamisesta ja sitten myös huumorin tuottamisesta. Ja tämä oli 2020. Ja siihen aikaan se oli vielä hankala ongelma, että miten tietokone pystyy kirjoittamaan runoja tai keksimään vitsejä. Mutta nythän se tietysti Chat GPT:n myötä, siitä on tullut kansanhuvia. Että se ei enää olekaan hankala asia, josta pitää kirjoittaa väitöskirjaa. Mutta silloin se vielä oli hankalaa. Ja tavallaan sen takia mä olen muutenkin tutustunut tähän laskennallisen luovuuden maailmaan, joka on nimenomaan se, että miten tietokone voi tuottaa jotain sellaista, mitä me ihmiset yleensä ajatellaan, että se olisi luovaa työtä. Että on se sitten musiikin tuottamista, kuvien tuottamista tai sitten vaikka jonkun tarinan tuottamista.

Johanna: Onko siis esimerkiksi runojen tekeminen Chat GPT:llä laskennallista luovuutta?

Mika: No, siis tämähän on semmoinen, että se ehkä oli jossain vaiheessa, mutta nyt meidän täytyy taas pistää rima vähän korkeammalle ja miettiä, että mikä se luovuusaspekti on. Koska tavallaan Chat GPT tuottaa nyt tekstiä, mutta se ei välttämättä itse koe sitä luovaksi. Että nyt me voidaan taas korottaa sitä rimaa, että mikä se sitten on se seuraava askel Chat GPT:ssä, että meillä on oikeasti luova Chat GPT eikä vaan sellainen Chat GPT, joka antaa ehkä sitä optimaalisinta opittua tekstiä sieltä ulos. Että näihin Chat GPT:n malleihin, se ei ole tavallaan loppukäyttäjälle näkyvissä, mutta jos käyttää rajapinnan kautta, tai mitä tahansa muuta suurta kielimallia jos käyttää, niissä on tällainen temperature-vipu, josta voi sitten vääntää vähän enemmän tai vähemmän tätä temperature-asteikkoa siinä. Ja sitten se tavallaan tekee luovempaa tekstiä. Mutta siinä on myös huomattu se, että tavallaan mitä luovempaa siltä pyytää, niin sitä todennäköisemmin sieltä tulee tosi huonoa tekstiä ulos, koska se ei enää tuotakaan sitä optimaalista parasta. Se vähän kokeilee, että mitäs jos sanoisikin eritavalla asioita ja sitten sieltä saattaa tulla ihan puuta heinää. Ja tämä on nyt ehkä se hankala asia, että Chat GPT pystyy tuottamaan tekstiä johonkin rajaan asti ja se voi olla tosi laadukasta, mutta sitten siinä on aika paljon sitä toistoa. Että se ei välttämättä ole luovaa siinä suhteessa, että se olisi moninaista.

Johanna: Luovuus ja moninaisuus. Ja en tiennyt, että Chat GPT:llä on tämmöinen temperature-niminen säädin, missä ilmeisesti luovuutta voi joko vahvistaa tai sitten sitä voi hiljentää. Palataan ihan kohta tähän. En tiennyt, että tämmöinen vipu on olemassa. Ja tämähän on kiinnostavaa myöskin, että onko ihmisessä samanlainen vipu, että voidaanko omaa luovuutta myös jotenkin tällä tavalla tuunata ja säädellä. Eilen fysiikan Nobelin palkinto on jaettu John Hopfieldille ja Geoffrey Hintonille koneoppimisen ja tekoälyn tutkimuksesta. Millainen signaali sun mielestä tämä on tekoälyn merkityksestä?

Mika: No tämä korostaa sen, että se on nyt jo todella merkittävä tällä hetkellä. Että nämähän teki tämän oman uraa uurtavan tutkimuksensa jo 80-luvulla. Eli tavallaan perusteet näille neuroverkoille, joita nyt käytetään ihan aina, kun tehdään koneoppimista ja tekoälyä, aina käytetään nykyään neuroverkkoja. Ne on jo sieltä 80-luvulta. Mutta silloin meillä ei ollut niin tehokkaita tietokoneita. Ja silloin meillä ei ollut niin paljon dataakaan saatavilla, että me oltaisiin pystytty tässä suhteessa, mitä nyt pystytään vaikka tekemään niitä suuria kielimalleja. Eli tämä on tavallaan ollut sellaista teoriaa, vähän hypoteesia testattu jo silloin. Mutta nyt se vasta näyttäytyy, että hei tämä oikeasti toimii. Että se, mikä silloin aikoinaan keksittiin, tämä toimii nyt ja se toimii tosi hyvin. Ja tämä on ihan selkeä juttu, että ennen neuroverkkoja, ennen kuin pystyttiin niitä käyttämään näin helposti tällä suurella laskentateholla, mikä meillä nyt on, niin meillä se tekoälykehitys oli tosi, se riippui niin paljon siitä, että mitä me haluttiin tehdä. Että jos vaikka haluttiin tehdä konekäännösjärjestelmä, niin sitten piti alkaa oikeasti tekemään konekäännösjärjestelmää ja keksimään jonkinlainen algoritmi, joka on hyvä kääntämään tekstiä kielestä toiselle. Mutta nämä neuroverkot on sellaisia, että se on se sama arkkitehtuuri, sille vaan annetaan erilaista dataa ja se oppii erilaisia asioita. Sille voi antaa käännösdataa, silloin se oppii konekäännöstä. Tai sitten sille voi antaa tällaista chattibottidataa ja sitten siitä tulee tämmöinen Chat GPT:n tapainen fiksu chattibotti. Että nämä tuntuu olevan niin semmoisella korkealla abstraktiotasolla nämä neuroverkot, että se ei enää ole riippuvainen siitä, että mitä ongelmaa me ratkaistaan, kunhan meillä vaan on se data, millä me nämä neuroverkot koulutetaan, niin ne oppii ratkaisemaan melkein minkä tahansa ratkaistavissa olevan ongelman.

Johanna: Ymmärränkö siis oikein, elikkä meillä on ollut jo 80-luvulta asti tietoa – ehkä jo aiemminkin – siitä, että mihin tekoäly tai kielimalli pystyy? Meillä ei riittänyt tähän silloin tehot ja nyt riittää, jonka takia me nähdään nyt erilaisia tekoälyn ikään kuin konkreettisia ilmentymiä myös taiteen puolella ja kulttuurin puolella, koska nyt meillä riittää siihen tehot?

Mika: Vähän niin kuin. Että voisi ajatella, että pohjapiirros oli tehty 80-luvulla, mutta nyt vasta päästiin rakentamaan [naurahtaa] tällä vuosikymmenellä.

Johanna: [naurahtaa] Tosi hyvä. Geoffrey Hinton sanoi eilen Nobel-haastattelussaan, että tekoäly muuttaa ihmiskunnan elämää yhtä paljon kuin 1700-luvun lopulla alkanut teollinen vallankumous. Yhdytkö sinä Mika tähän näkemykseen?

Mika: Mun mielestä tekoäly muuttaa kuitenkin enemmän [pieni naurahdus] asioita. Koska nyt se ei ole vaan enää sitä, että me pystytään tehostamaan tuotantoa, vaan nyt me pystytään tehostamaan ajattelua. Me pystytään tehostamaan innovaatiota. Ja sitten jos sen yhdistää nyt siihen, että meillä on myös tehostettu tuotanto, niin tämähän mahdollistaa vaikka mitä hurjia asioita. Me voidaan ulkoistaa hankalaa ajatustehtävää, hankalaa innovaatiotehtävää tekoälylle. Ja sitten meillä on tehtaat, jotka vaan paukuttaa menemään. Ja varsinkin kun myös robotiikka tehtaissa, se vaan kehittyy jatkuvasti. Että meillä on entistä tehokkaampia robotteja, jotka pystyy rakentamaan suurempia asioita. Vaikka kokonaisia autoja ilman ihmisen valvontaa. Ja sitten meillä on tekoäly, joka suunnittelee tulevaisuudessa niitä autoja. Niin tavallaan sehän, me ei enää tarvita siinä sitä ihmistä niin paljon. Että kysymys on ehkä se, että mitä tekemistä meille ihmisille enää jää tulevaisuudessa.

Johanna: No tätä aioin sinulta kysyä, että eikö tällainen kehityskulku näyttäydy sulle uhkaavana?

Mika: No tavallaan aina kun tulee jotain uutta, niin se on uhkaavaa. Että mä muistan silloin, kun mä olin pieni, niin silloin koulusta laitettiin lappua kotiin, siinä oli pitkä asioita, mistä näkee, että onko lapsi internetriippuvainen. Ja sitten siinä oli tämmöisiä ihmeellisiä asioita, kuten että jos lapsi suunnittelee selaussessiota silloin kun hän ei ole koneen ääressä, niin hän saattaa olla internetriippuvainen. Mutta sitten taas ajattelee, että nythän me ihmiset suunnitellaan meidän selaussessioita milloin tahansa. Me saatetaan istua metrossa ja ajatella, että hei mä haluaisinkin tilata jotain Amazonista. Niin tavallaan siihen-

Johanna: Tämä on siis selaussession suunnittelua, jos miettii tätä.

Mika: Niin, siihen maailmanaikaan se olisi ollut merkki internetriippuvaisuudesta. Ja se oli se pelko, se oli se uhka. Mutta nyt meidän koko yhteiskunta on internetriippuvainen. Että jos meillä on netti poikki, niin en mä usko, että meillä Metropoliassa kovin moni tekee töitä sinä päivänä. [naurahtaa] Koska palavereihin ei pääse, kaikki tiedostot on jossain pilvessä, niitäkään ei pääse enää avaamaan. Ja tekoäly, se vaan muuttaa sitten myös meidän tapaa ajatella. Ja kyllähän me ihmiset aina jotain tekemistä löydetään. Mutta sitten tämä muuttaa aika paljon sitä, että mitä me tullaan tulevaisuudessa tekemään ja se on vielä vähän auki. Koska tekoälyn potentiaali on aika suuri, mutta tällä hetkellä me ei kuitenkaan vielä hyödynnetä sitä niin paljon kuin me voitaisiin hyödyntää. Kysymys on se, että aletaanko me edes hyödyntämään tekoälyä organisaatiossa niin paljon kuin me voidaan vai onko sitä muutosvastarintaa niin paljon, että sitten siitä tulee vähän tämmöinen uusi digitalisaatio, joka pystyisi mahdollistamaan, mutta sitten me kompastutaan omiin jalkoihimme. Ja lopulta meillä on näitä viittä eri järjestelmää, johon sitten palkataan joku henkilö copypasteamaan tiedostoja järjestelmien välille, kun niitä ei saatukaan kommunikoimaan keskenään. Että käykö sitten näin meillä tekoälyn suhteen. Vai pystytäänkö me tekemään se fiksusti, jolloin tekoäly pystyy tekemään täydessä potentiaalissaan niitä tehtäviä, mitä se nyt tällä hetkelläkin pystyisi tekemään.

Johanna: Niin, sanoit että täytyykö meidän sitten palkata joku ihminen, joka copypasteaa näitä asioita tai voiko tekoäly tehdä tämän. Tämä yhdistyy mun mielessä luovuuteen, yhdistelemisen kyky. Tai tämä on jonkinlainen luovuuden ilmentymä varmaankin, että pystytään yhdistämään olemassa olevia asioita ja rakentamaan tai luomaan jotain uutta niitten päälle. Tämä olisi varmaan yksi luovuuden määritelmä. Toinen voisi olla, luovuudella viitataan usein kuvittelukykyyn, jonkinlaiseen ongelmanratkaisutaitoon. Ja ehkä myös, jos menee kohti taidetta tai filosofisena käsitteenä kauneutta myöskin, niin näetkö että tekoälyllä on rooli myös näissä ulottuvuuksissa?

Mika: No tietenkin. Siis sä listasit tässä monia asioita, niin kuin tällaisen tiedon yhdistelyn, mikä nyt tavallaan, Chat GPT on niin monen alan asiantuntija. Ei välttämättä syvällinen asiantuntija, mutta sillä on kuitenkin jonkinasteista asiantuntemusta tosi monelta alalta. Ja kellään ihmisellä ei ole niin laajaa asiantuntemusta eri aloilta. Niin se pystyy, jos me osataan sitä oikein promptata, niin sehän pystyy hakemaan tietoa, käsitteitä monelta eri alalta ja luoda niistä synteesiä, luoda niistä jotain uutta. Että nyt sillä on tavallaan koko ihmiskunnan tietovaranto käytettävissä ja se pystyy yhdistämään tietoa sellaisella tavalla, mitä ei olla aikaisemmin pystytty tekemään. Ja sitten tietysti luovuuden puolella, taiteen puolella, niin totta kai. Siis nythän meillä on jo paljon näitä kuvia tuottavia tekoälymalleja. On tekoälymalleja, jotka tekee 3D-malleja, on musiikkia tuottavia tekoälymalleja. Että kyllähän se muuttaa myös sitä. Asiantuntijuuden rima asettuu aika korkealle tällä hetkellä, koska nyt pitää olla parempi kuin se tekoäly. Että enää ei riitä se, että no mä nyt vaan tein tällaisen uuden hittibiisin, joka menee samaa kaavaa ja tämä nyt kuitenkin menestyy, koska se tekoäly voi tehdä ihan saman.

Johanna: Tekoäly pystyy meidän puolesta tai meidän rinnalla ja apuna jo mielikuvittelemaan asioita. Se auttaa meitä ongelmanratkaisussa, se yhdistää asioita, tekee synteesejä, niin kuin äsken sanoit. Ja nyt kasvavassa määrin tulee myös taiteen kentälle, pystyy luomaan kulttuuria tai pystyy luomaan maalauksia, pystyy säveltämään asioita. Varmaan ehkä pystyy myös liikkumaan, tekemään esimerkiksi tanssia jonkinlaisella 3D-mallinnuksella uskoisin. Niin edelleen tämä kysymys on, että mitä meille jää? Ja sittenhän tämä on varmaan jonkinlainen kysymys siitä – sä sanoit, että aina ihmiset keksivät jotain tekemistä – jos tekoäly vapauttaa meille aikaa, niin sittenhän tämä muuttuu normatiiviseksi kysymykseksi, että mitä ihmisen sillä ajalla kannattaa tehdä. Näetkö sä tällaista mahdollisuutta, että tekoäly ikään kuin pyörittäisi tätä meidän infrastruktuuria ja sitten me tehtäisiin jotain, mitä se sitten onkaan?

Mika: No tässä kuitenkin mennään vähän taas siihen kysymykseen, että mitä me halutaan antaa tekoälyn tehdä. Ja tietenkin meillä on tietynlainen yhteiskuntarakenne. Se, että jos kaikkien ihmisten työt tehtäisiin tekoälyllä, niin se vaatisi aika suurta muutosta siihen, miten meidän yhteiskunnat pyörii. Ja mä luulen, että ehkä tavallaan ne, jotka on vallankahvassa, niin ei ne välttämättä halua siihen, että tämä yhteiskunta tavallaan muodostetaankin kokonaan uusiksi. Niin todennäköisesti meille ei sitä aikaa jää. Että kyllä sinne keksitään tekemistä. Ja sitten ehkä jotain asioita ei vaan automatisoida. Tai ehkä automatisoidaan, mutta sitten ihmiset tekee jotain muuta tavallaan samalla nimikkeellä kuin tällä hetkellä, mutta kuitenkin säilyttää työpaikkansa. Koska muuten tästä hyvin helposti voisi seurata jonkinlainen anarkistinen yhteiskunta, jossa tekoäly tekee kaikkien työt ja ihmisillä ei enää ole mitään tekemistä. Jos ei ole mitään tekemistä, ei ole rahaakaan. Ja sitten jos ei ole rahaa, niin ei ole kuluttajia ja sitten taloudella menee huonosti ja näin edespäin.

Johanna: Tekoälyn varmaan käyttötarkoituksia ja ilmentymiä on tuhansia. Ja varmaan voi olla jonkinlainen politiikan väline myöskin, kun sanoit, että sitten täällä ikään kuin syöksyttäisiin jonkinlaiseen anarkian tilaan, niin varmasti jotain tämmöistä poliittisen koneiston edistämistä tekoälyllä voisi myös tehdä. Mä kuitenkin nyt palaan vielä tähän luovuuteen. Olen huomannut, että tämä herättää ihmisissä ehkä erityisesti luovilla aloilla voimakkaita tunnereaktioita, että nyt tekoäly tulee ja vie meiltä työt tai tekee sellaisia asioita, mitä me haluttaisiin tehdä. Ja taide on itseisarvoista, näin sanotaan, tekoäly tulee tälle alueelle. Miten sä näet tällaisen kehityksen?

Mika: No siis tässä voidaan palata näihin laskennallisen luovuuden teorioihin. Eli meillä on tavallaan määritelmä erilaisista luovuuksista, millä tavalla voi olla luova. Niin yksi määritelmä on tällainen ikään kuin tutkiva luovuus. Eli meillä on tällainen tekoälyjärjestelmä, jolla on jonkinlainen rajattu alue, jossa se pystyy tavallaan tekemään ikään kuin tutkimusta ja tutkia luovia vaihtoehtoja. Ja silloin kun me tuotetaan kuvia, niin se rajattu alue voi olla vaikka se 512×512 pikseliä. Sehän asettaa jo hyvin tiukat rajat siihen, että millaisia kuvia voi tehdä. Koska pikselit, ne ei voi olla ihan mielivaltaisen värisiä, niitäkin on vain tietty määrä erilaisia värejä. Ja niitä pitää olla sitten se 512×512 kappaletta. Ja tämä itsessään asettaa jonkinlaiset teoreettiset rajat sille, mutta sitten nämä tekoälymallithan on oppinut datasta, että mikä on hyvää. Että jos sieltä promptaa vaikka pandan kuvaa, niin ei se tee ihan minkä tahansa näköistä pandan kuvaa, vaan se tekee sellaisen pandan, minkä se on oppinut, että tämä on hyvän näköinen panda. Ja tämä on nyt tällaista tutkivaa luovuutta, että se tutkii näissä omissa rajoissaan. Se kuvan koko asettaa rajoitteita, mutta myös se data, millä se on koulutettu. Se asettaa ne rajoitteet, että millaisia pandan kuvia tämä tekoälymalli ylipäätänsä pystyy tekemään. Ja tämä on nyt siis semmoinen luovuuden ala, joka tavallaan, se me voidaan ehkä ulkoistaa hyvin pitkälle tekoälylle. Mutta sitten on tämä toinen, mikä on tämmöinen muuntava luovuus. Ja se on semmoinen, mitä me ihmiset voidaan tehdä. Että jos mä annan sulle paperin ja sanon, että piirrä siihen pandan kuva, niin sä voit ottaa sen paperin ja sanoa, että enkä tee, rypistelet sen ja sitten teet siitä jonkinlaisen semmoisen pallon ja piirrät sille silmät ja sanot, että tuossa on sulle panda. Silloin sä olet muuttanut sitä sun ikään kuin hakuavaruutta. Sä olet muuttanut sen koko toimintakentän, se ei ole enää se kaksiulotteinen paperi, se on nyt jotain kolmiulotteista. Ja tämä on tämmöinen ihmisen luovuudelle vielä tyypillinen asia, mitä kone ei pysty tekemään. Koska tekoäly on rajattu siihen, mitä se on oppinut. Ei se pysty rypistelemään sitä 512×512 pikselistä koostuvaa kuvaa ja tekemään siitä yhtäkkiä 3D-mallia, koska ei sille ole opetettu miten niitä 3D-malleja tehdään.

Johanna: Tämä on ihana esimerkki. Tosi ihana. Ja tämä on tosi tärkeä esimerkki, koska tämä tavoittaa nyt varmaan sen, mitä ihminen vielä pystyy tekemään, niin kuin sanoit, ja tekoäly ei. Eli onko niin, että tekoäly pystyy sen asetetun käskyn rajoissa olemaan aivan ylivertainen ja varmasti pystyy kaikista pandan kuvista tekemään sen parhaan, jota ihmissilmä ei erota, että se on tekoälyn tekemä, mutta se ei pysty muuttamaan sitä käskyä, se ei tavallaan pysty mielikuvittelemaan sen ulkopuolelle ja tekemään jotain muuta?

Mika: Joo. Eli voisi ajatella, että tekoälyn koko se maailmankuva on se data, mitä sille on annettu, kun se on koulutettu. Ja se on ne tietyt pandat nähnyt silloin kun se on koulutettu ja se ei siitä pidemmälle pääse. Se tekee jotain sellaista, mikä näyttää vähän samalta kuin ne pandat, mitä se on nähnyt, kun se on koulutettu. Ei välttämättä identtisiä pandoja, mutta kuitenkin se on oppinut jonkinlaisen käsityksen siitä, et millainen pandan pitää olla. Ja sitten sä voit tulla ihmisenä ja sanoa, että mä teinkin tästä tämmöisen picassomaisen, jossa onkin tämmöisiä, enemmän viivoja ja se onkin vähän abstraktimpi. Ja jos ei se ole tällaisia nähnyt, niin ei se tämmöisiä pandoja osaa tehdä. Että me ihmiset pystytään hyvin helposti muuttamaan tätä ongelmanasettelua.

Johanna: Joo. Ihanaa. Ihmisen luovuuden suojelun näkökulmasta, jos sellaista jonkun mielestä tarvitaan, niin varmaan tämmöinen muuntava luovuus…

Mika: Joo.

Johanna: …niin on nyt juuri se asia, mitä haluttaisiin korostaa ja suojella. Olipa hyvä. Elikkä tämä jäsennys on tutkiva luovuus, johon koneäly pystyy tai tekoäly pystyy. Ja sitten on muuntava luovuus, elikkä ihmiset pystyy vaihtamaan tehtävää tai toteuttamaan sitä tehtävää jollain muulla tavalla kuin on esimerkiksi sanoitettu siinä.

Mika: Kyllä.

Johanna: Just näin.

Mika: Kyllä. Eli jos sä pyydät mua piirtämään pandan kuvan, niin mä en ole rajattu siihen, niihin pandan kuviin, mitä mä olen elämän varrella nähnyt. Tai niihin pandoihin, mitä mä olen jossain eläintarhassa nähnyt.

Johanna: Niin.

Mika: Että mä voin kuvitella jotain ihan muuta.

Johanna: Niin. Tämä. Nimenomaan voit kuvitella jotain ihan muuta. Elikkä tämä on mielikuvituksen kysymys.

Mika: Niin.

Johanna: Just näin. Elikkä ihanaa, siis ei huolta hyvät kuulijat, me pystytään vielä kuvittelemaan sellaisia asioita, joita bittiavaruudessa ei ole. Vaikka aina sanotaan, että tekoäly on ylivertainen juuri sen takia, että sillä on kaikki olemassa oleva tieto. Mutta sitten kuitenkin yksittäisellä ihmisellä voi olla näkymä sellaiseen, mitä tekoäly ei vielä tavoita.

Mika: Niin. Tässä on se pointti, että sillä on se olemassa oleva tieto, mutta me voidaan tuottaa uutta tietoa. Me voidaan tuottaa uusi panda.

Johanna: Ihanaa, me voidaan tuottaa uusi panda.

Mika: Kyllä.

Johanna: Joo, tämä on, tulevaisuus on sittenkin kirkas ja toiveikas. Ei hätää. Ei tarvitse huolehtia siitä. Eilen Nobelin palkinnon voittanut Geoffrey Hinton lähti 2023 Googlelta ja sanoi sen jälkeen olevansa huolissaan siitä, että tekoäly on ottamassa hallinnan.

Mika: Joo. Siis tietenkin näin voi käydä. Mutta mä uskon, että yhteiskunnat ei halua, että näin käy. Mutta se on ihan selvä, että meillä on paljon semmoisia työtehtäviä ihmisillä, jotka ei nyt välttämättä tarvitse tällaista kovin luovaa ajattelua. Eikä varsinkaan tällaista muuntavaa luovuutta. Vaan se on sitä, että copypastea tekstiä järjestelmästä toiseen tai kirjoita jotain tekstinpätkiä, jotka on hyvin identtisiä, tai joissa on hyvin vähän mitään sellaista, mitä tekoäly ei pystyisi tekemään. Että jotenkin asiantuntijatyössä nyt se rima, se pitää vaan asettaa korkeammalle. Että joko me ylitetään se rima, ja jos me alitetaan se rima, niin sitten kysymys on, että miksei me kysytä Chat GPT:ltä.

Johanna: Niin, just näin. Joo, tämä on tosi hyvä ja selkeä ajatus. Mä ajattelen ehkä sekä ihmiskunnan tulevaisuuden että asiantuntijatyön, ja myöskin taiteilijoiden työn kannalta varmaan, että tämä muuntava luovuus on semmoinen, mihin kannattaa entistä enemmän keskittyä. Ja ihan ajankäytön näkökulmasta tosi konkreettisesti, jos pystyy käyttämään tekoälyä työkaverina tai työvälineenä kaikissa muissa asioissa ja sitten jää tilaa juuri tälle muuntavalle luovuudelle, niin voihan olla, että me pystytään ratkomaan ehkä semmoisia oikeasti vielä auki olevia asioita, mihin tekoäly ei ole vielä pystynyt. Että ymmärtääkseni kuitenkaan esimerkiksi ilmastokriisiin ja vaikka sosiaaliseen eriarvoisuuteen, vaikka monenlaisia ratkaisuja on näihin löydetty, niin tekoäly ei vielä ainakaan mulle ole näyttäytynyt näissä parhaaksi näitä ratkomaan.

Mika: Joo, tällä hetkellä jos on tämmöisiä isoja ja hankalia kysymyksiä, niin tekoäly tavallaan vaatii ihmiskaverin siihen. Että se toimii parhaiten tällä hetkellä niin, että meillä on joku asiantuntija, jolla on jo jotain käryä, että miten ilmastokriisi ratkaistaan, niin sitten se osaa kysyä siltä tekoälyltä fiksuja kysymyksiä. Että nyt jos joku kysyy Chat GPT:ltä tosi abstraktisti, että hei meillä on tämmöinen ilmastokriisi, miten tämä ratkeaa, niin sieltä tulee tosi yleisen tason vastauksia, että joo, vähentäkää päästöjä ja jotain tällaista. Mutta sitten jos on oikeasti paljon enemmän ymmärrystä siitä, että mitkä on nämä komponentit, jotka nyt oikeasti aiheuttaa tämän ilmastokriisin, mitkä on ne syyt, minkä takia ihmiskunta ei tee tälle asialle mitään, tai ei tee tarpeeksi nopeasti tälle asialle mitään, niin sitten pystyy esittämään paljon tarkempia kysymyksiä Chat GPT:lle, jolloin siltä voi saada paljon tarkempia vastauksia. Että tämä mun mielestä, tällä hetkellä ihmisen asiantuntijuus ja tekoäly yhdessä tuottaa parhaan tuloksen. Koska ihminen osaa sillä omalla asiantuntijuudellaan kysyä fiksuja kysymyksiä ja sitten tämä tekoäly sillä omalla laajalla ymmärryksellään, erialaisella ymmärryksellään, pystyy sitten tekemään jotain sellaisiakin vastauksia, joita tämä asiantuntija ei ole välttämättä ajatellut. Koska sillä asiantuntijalla on vaan yleensä yksialainen tai kaksi-kolmialainen, mutta tuskin sata-alainen näkökulma asioihin.

Johanna: Niin, kyllä. Ja sitten tämä on varmasti myös toimijuuden ja vallan kysymys. Että nythän tämä vielä menee niin päin, että me ikään kuin käskytetään tekoälyä ja käytetään sitä omiin tarkoituksiin. Ja tällaista valtaa tekoälyllä ei ole meihin. Elikkä vaikka sieltä löytyisikin hyviä ratkaisuja vaikka ilmastokriisin selättämiseksi, niin me ei niitä tehdä, kun se ei pysty meitä vielä käskyttämään. Varmaan tällainenkin välineellinen suhde siinä on. Mutta juttusarja on siis tosiaan Mistä hyvät ideat syntyvät?, ja kysyinkin alussa, sanoit, että tekoäly kyllä pystyy synnyttämään hyviä ideoita. Tulisko sulle mieleen joku hyvä idea, jonka tekoäly on vaikka sinulle tehnyt?

Mika: No mä olen itse yleensä keksinyt ideat itse ja sitten mä olen kysynyt tekoälyltä, että teeppäs nyt, toteuta se, mitä mä halusin tehdä. Mä olen myös kirjoittamisessa käyttänyt apuna, että jos mulla on joku sellainen idea, jonka pystyy ilmaisemaan parilla lauseella, niin sitten jos siitä haluaa kirjoittaa vähän pidemmän artikkelin siitä pitää kuitenkin kirjoittaa monta sivua tekstiä. Niin mulla on se idea antaa Chat GPT:lle ja sanoa, että kirjoita sä loppu [pieni naurahdus]. Niin kyllä se siitä ihan hyvän tarinan kirjoittaa ja siihen ideaan sopivastikin. Mutta tietysti se, miten mä näkisin, että jos vaikka haluaa tehdä monialaista työtä, niin sitten siltä voi kysyä, että mites tämä sama asia näyttäytyisi eri alojen näkökulmasta. Niin sitten se pystyy tekemään sieltä, vetämään lankoja yhteen. Ja sitten sieltä ehkä tulee sellaisia ideoita, että miten voi yhdistää asioita eritavalla.

Johanna: Mä olin pitkään sellaisessa, tai sanotaan että viime vuosiin asti sellaisessa käsityksessä, että tekoäly pystyy toimimaan tekstin tasolla, mutta ei muuten. Mulle oli uutta tietoa, mitä mä en ole vieläkään kunnolla sisäitänyt, että todella se pystyy säveltämään, maalaamaan. Tekoäly voisi jollain tavalla olla meidän keskustelukumppanina tässä myös nyt, olen ymmärtänyt, että pystyy tuottamaan hyvin semmoista uskottavaa ja luonnollisen kuuloista ääntä. Pystyy myös laulamaan.

Mika: Joo.

Johanna: Tanssimiseen tekoäly ehkä ei vielä pysty, vaikkakin ajattelen, että juuri noita 3D-mallinnuksia varmaan on, jossa saataisiin jonkinlainen ihmisen näköinen hahmo jotenkin hologrammattua tähän tanssimaan. Pystyykö tekoälyä koskemaan?

Mika: [naurahtaa] No…

Johanna: Mä etsin siis sellaisia asioita vielä, mitkä jollain tavalla erottaisi meidät. Olemme löytäneet nyt muutaman, luovuuden ja ehkä tunteet. Mutta onko kosketusaisti sellainen, mikä on vielä ihmisten ikään kuin olemuksen piirissä?

Mika: Joo. Siis jos ajatellaan, että mitä aisteja tekoälyllä on, niin eihän sillä oikeastaan ole kuin näköaisti ja kuuloaisti. Ja sitten sillä on tämmöinen tekstinlukuaisti [naurahduksia], jota ihmisellä ei ole. Mutta näin sitä voisi ajatella. Että tietysti muut aistit puuttuu. Mutta jos sä haluat sitä koskettaa, niin sähän voit pistää oman tekoälymallin pyörimään omalle koneelle ja sitten avata kannen ja mennä hipelöimään sitä näytönohjainta, missä se tekoäly pyörii.

Johanna: Tämä tuntuu musta jotenkin intuitiivisesti tosi jännältä ajatukselta, että ikään kuin tekoäly olisi joku semmoinen siellä syvyydessä oleva lonkero, jota sitten, jos koskettaa oman tietokoneen näppäimistöä, niin onko todella kosketuksissa silloin sen tekoälyn kanssa. Ikään kuin se olisi joku tämmöinen yksi entiteetti ylipäänsä.

Mika: Niin no tässähän voi ajatella tavallaan, jos sä ajattelet omaa tietoista mieltä, että jos mä kosketan sun kättä, niin kosketanko mä silloin sun tietoista mieltä. No en, mutta sulla on jonkinlainen tuntoaisti, sä tiedät, että mä kosken sua. Tekoälyllä nyt ei ole sitä tuntoaistia, mutta se on tavallaan sama, että kun sä kosket näppäimistöä, niin et sä siltikään koske sitä tekoälyn olemusta itsessään. Mutta sun pitää mennä sitä näytönohjainta hipelöimään sitten.

Johanna: En kyllä aio mennä hipelöimään näytönohjainta [naurahtaa]. Mutta tulee mieleen tästä tietoisesta mielestä, nyt mä olen itse heikoilla jäillä tässä, anteeksi jos käytän vääriä käsitteitä. Mutta mä olen siinä ymmärryksessä, että tietoinen mieli ja älykkyys sekä psykologisena että filosofisena käsitteenä erotetaan toisistaan. Ja nyt tämä koneoppiminen ja esimerkiksi tämä Hopfieldin ja Hintonin saama palkinto viittaa juuri siihen ikään kuin älykkyyden ja oppimisen, niitten neuroverkkojen opettamisominaisuuksien kehittämiseen.

Mika: Joo.

Johanna: Jos mä olen ymmärtänyt, nyt mä sanon tätä ehkä sotkuisesti, mutta mä olen ymmärtänyt tämän asian niin, että kielimalleilla mallinnetaan ihmisen aivoja, jossa ikään kuin ihmisen älykkyys paikantuu aivoihin. Ja nimenomaan näihin lukemattomiin neuroverkkoihin ja niitten lukemattomiin yhdistelmiin, jotka tuottaa ajatuksia, kokemuksia, tunteita. Ja tämä on siirretty nyt tänne, käytänkö oikeaa sanaa, neuroverkkoon, mitä tekoäly hyödyntää oppimisessa. Onko asia näin?

Mika: No joo ja ei. Se ei ole ihan noin suoraviivaista. Eli siis meillähän on ihmise-

Johanna: Tietenkään [naurahtaa].

Mika: Tietenkään [naurahtaa]. Meillähän on ihmisen aivoissa neuroneita. Ja sitten on tämä tämmöinen englanninkielinen lausahdus, että ”neurons that fire together, wire together”, että se on se oppiminen.

Johanna: Mitä se tarkoittaa?

Mika: Neuronit, ne reagoi johonkin syötteeseen yhtä aikaa ja niiden välille muodostuu sitten vahvempia kytköksiä. Ja tämä on se oppiminen, että meidän aivot oppii tällä tavalla. Neuronit, ne vaan muodostaa uusia kytköksiä itsestään, kun ne sattuu reagoimaan samaan aikaan. Ja sitten ne oppii laittamaan tämmöistä aktivaatiota eteenpäin seuraavalle neuronille ja sitten se neuroni oppii joko välittämään sitä aktivaatiota eteenpäin seuraavalle tai sanomaan, että mä en tuohon aktivaatioon vielä reagoi, koska sitä aktivaatiota ei tule tarpeeksi. Ja tämä on tämä perusperiaate, että tähän nämä keinotekoiset neuroverkot myös perustuu. Eli siellä on neuroneita, me opetetaan niitä, kun ne reagoi samaan aikaan ja me vahvistetaan yhteyksiä. Ja sillä tavalla tavallaan nämä oppii. Koska tämä on nyt tämmöinen neuroverkko, niin on tosi hankala varmasti kaikille ymmärtää, että mikä se oikeastaan onkaan. Tämä tekee myös sen ongelman meille, että me puhutaan, että ne on vähän niin kuin mustia laatikoita nämä neuroverkot, koska silloin jos minä koulutan oman neuroverkon, niin se on vaan semmoinen kasa lukuja. Niin mä en pysty tavallaan tietämään sen enempää, että mitä siellä sisällä tapahtuu, muuta kuin vain katsomaan, että mitä menee sisään ja mitä menee ulos ja toivoa, että se, mikä on siinä välillä, se toimii jotenkin järkevästi, se lukujoukko, se neuronien joukko. Ja jos nyt mennään tähän tietoisuuteen. Eli siis tämä aivojen rakenne on täysin erilainen kuin kielimallien rakenne. Kielimallit toimii niin, että sinne yhdestä päästä laitetaan tietoa sisään ja sitten tavallaan toisesta päästää saadaan tietoa ulos. Mutta aivoillahan meillä menee monesta suunnasta jatkuvasti tietoa sisään. Että meillä menee silmien kautta, ja se menee eripuolille aivoja, siellä on näköaivokuori erikseen, sitten kuuloaivokuori on erikseen ja niin edespäin. Ja se, mikä meidät erottaa nyt siitä, miten me ihmiset pystytään olemaan tietoisia, on se, että meillä on tämmöinen jatkuva tavallaan luuppi, että meidän aivot ei ole pois päältä. Että vaikka me nukutaan, niin ne on, no ne on silti päällä.

Johanna: Me uudistutaan.

Mika: Me uudistutaan. Että me koetaan maailmaa jatkuvasti, jatkumona. Mutta tämä tekoäly, tämä toimiikin sillä tavalla, että me koulutetaan ensin tämä malli, silloin se oppii asioita. Sitten kun me sitä käytetään, niin se ikään kuin pistetään koomaan. Se herätetään koomasta vaan vastaamaan siihen yhteen kysymykseen, sitten pistetään takaisin koomaan. Eli se ei voi olla tietoinen, koska sillä ei oikeastaan ole tällaista, sillä ei ole mitään jatkumoa. Vaikka sillä olisi joku käsitys siitä itsestään, niin eihän se voi tietää miten se on suhteessa yhtään mihinkään, koska se ei tavallaan koskaan koe jatkuvaa aikaa. Sille vaan annetaan uusi käsky, herätetään koomasta. Ja sitten kun se pistetään takaisin koomaan, niin se unohtaa kaiken, mitä sille on sanottu aikaisemmin, koska sitä ei enää opeteta siinä vaiheessa.

Johanna: Tämähän on lohdullinen näkemys [naurahtaa]. Tämä on myös mun mielestä jollain tavalla lohdullinen tulevaisuudenkuva. Js mä ymmärrän oikein, niin tekoäly oppii asioita, sä sanoit ”fire together, wire together”, elikkä silloin kun joku yhdistelmä on tapahtunut kerran, jos se tapahtuu tarpeeksi monta kertaa, niin tekoäly oppii, että näin tämä menee.

Mika: Joo.

Johanna: Ja tämä mallintaa ihmisaivoja, tällä tavalla me opitaan asioita. Jos laitat käden kuumaan hiileen vaikka, niin et laita sitä sinne toista kertaa. Elikkä tämmöinen firetys tapahtuu siinä nopeasti. Mutta mulle kuulostaa siltä, että tämä oppiminen perustuu siis koettuihin jo tapahtuneisiin asioihin. Ja nyt mä ajattelen, kun sä sanoit tuosta muuntavasta luovuudesta, että ihminen kykenee muuttamaan tehtävää, ihmisellä voi olla tosi iso ikään kuin avaruus siinä, että millä tavalla se toteuttaa tai vastaa johonkin kysymykseen vaikka kehollisesti. Tai rypistämällä paperia ja laittamalla kaksi mustaa silmää ja se on vastaus siihen mikä on panda. Tähän tekoäly ei pysty. Mutta nämä on tulevaisuuteen suuntautuvia ajatuksia eli se katsoo eteenpäin. Ja tekoäly oppii asioita ikään kuin vaan jo menneistä tapahtumista.

Mika: Kyllä.

Johanna: Joo.

Mika: Että tavallaan se, mikä on usein esiintynyt menneisyydessä, niin se on hyvä juttu. Se, mikä on harvoin esiintynyt menneisyydessä, se on huonompi juttu. Ja se mitä ei ole koskaan esiintynyt menneisyydessä, niin se on jo niin epätodennäköinen asia, että-

Johanna: Että se ei opi sitä.

Mika: Niin, että kannattaako sitä sitten oikeastaan edes ajatella, että näin voisi tehdä.

Johanna: Onpa ihanaa. Koska nyt mä heti ajattelen, että luovuuden näkökulmasta, niin joskushan suuria luovia keksintöjä kuvataan ikään kuin semmoisina tähtinä taivaalla tai yksittäisinä tähdenlentoina tai komeettoina, että joku valo syttyy vaikka pimeydessä. Tällä tavallahan vaikka valistusajatteluakin [naurahtaa] on aikoinaan kuvattu. Niin ehkä on kuitenkin niin, että luovuus voi olla juuri se epätodennäköinen tapahtuma.

Mika: Joo. Eli tässä on toinen laskennallisen luovuuden tapa jaotella luovuus kahteen. Se jaetaan p-luovuuteen ja h-luovuuteen. Ja tämä p-luovuus on personal, tämä p, eli se on henkilökohtainen luovuus. Mikä on sulle itsellesi uutta. Että jos mä piirrän sen pandan kuvan, niin se voi olla mulle uusi juttu. Tai jos mä olen ulkomailla, siellä on hirveän usein jotenkin suomalaisille hankalia ovia, että ne lukot pitää kääntää jotenkin ihan päinvastaiseen suuntaan kuin mitä täällä Suomessa käännetään. Niin sitten mä tajuan, että miten tämä ovi avataan. Ja sitten se on mulle itselleni, se on p-luovaa, mä keksin [Johanna naurahtaa] ratkaisun. Mutta se ei ole mitenkään sillein kovin monelle luovaa. Että sitten siihen tulee toinen turisti ja sekin ihmettelee, että miten tämä ovi aukeaa, se keksii sen, se on taas p-luovaa, itsellensä luova juttu. Mutta sitten tämä h-luovuus, se on tavallaan historical eli historiallisesti luovaa. Että se jos mä keksin, miten ovi aukeaa, se ei ole mitenkään iso juttu. Mutta sitten jos mä keksinkin täysin uudenlaisen oven, jota ei ole ennen ollut, siinä ei ole mitään saranoita eikä mitään ja ehkä se vaan jotenkin häviää ja sitten se vaan tulee [naurahtaa] siihen, jotenkin takaisin materialisoituu, niin se olisi sitten semmoinen iso juttu. Koska se muuttaa täysin sitä, että miten me ymmärretään ovet. Ja tekoälyllä, jos sieltä nyt tulee jotain tällaista h-luovaa, niin se on tavallaan vielä sellaista olemassa olevien asioiden yhdistelyä, mikä me ollaan ihmiskuntana kollektiivisesti ehkä jo keksitty, mutta me ei olla itse vaan havaittu sitä, koska se on, eri alojen keksintöjä voitaisiin yhdistää nyt yhteen. Ja sitten se voisi olla tavallaan h-luovaa. Mutta pitkässä juoksussa me tavallaan saadaan kaikki tämä ikään kuin h-luova sieltä ulos tekoälyltä. Ja sitten se ei enää pystykään keksimään, että mitä seuraavaksi. Se menee paljon hankalammaksi sille.

Johanna: Onpa siis mahtava jäsennys, p-luovuus, h-luovuus. Sitä ennen meillä oli tutkiva luovuus, muuntava luovuus. Ja luovuuden jäsennyksiä muutenkin olemassa paljon. Tässähän olisi tosi hyvä tutkimuksen paikka jollekin, että millä tavalla tekoälyn näitä luovuuden jäsennyksiä voidaan yhdistää muihin. Tämähän on tosi kiinnostavaa. Mulle tulee mieleen, toi oviesimerkki on tosi hyvä, ihana, että minkälainen ovi ylipäänsä voi olla, mikä on ovi. Muistan lukeneeni joskus tällaisen esimerkin ihmisen luovuuden testaamiseksi, tai tämmöinen kysymys oli olemassa, että pystytkö kuvittelemaan kokonaan uuden värin.

Mika: Niin.

Johanna: Itse en pysty kuvittelemaan [pieni naurahdus] kokonaan uutta väriä. Mutta tämä varmaan voisi olla semmoinen asia, mihin tekoälyä voisi peilata, että pystyykö se kuvittelemaan uuden värin.

Mika: No tässä on tietysti ehkä se ongelma, että nyt nämä värit meille ihmisille, ne on sellaisia tietoisen mielen asioita. Ja tämmöinen väri, se on yleensä esimerkki kvaliasta. Me puhutaan silloin, kun me puhutaan tietystä mielestä, me puhutaan kvalioista. Ja ne on oikeastaan vaan vastauksia kysymykseen, että miltä jokin asia tuntuu. Miltä tuntuu nähdä valkoinen väri, miltä tuntuu nähdä keltainen väri. Miltä tuntuu olla vihainen, miltä tuntuu olla iloinen. Ja nämähän on hirveän hankalia selittää toiselle ihmiselle, jos joku ei ole koskaan vaikka ollut vihainen jostain syystä. Yritä selittää sille, että miltä tuntuu olla vihainen. Se on aika hankala.

Johanna: Siis kokemus on kvalia?

Mika: Niin, nimenomaan. Tämmöinen tietoinen kokemus maailmasta. Ja tietysti meille ihmisille on hyvin hankala kuvitella, että millainen olisi joku täysin uudenlainen kokemus. Miltä se tuntuisi nähdä joku täysin uusi väri. Se voi olla hyvin hankala asia. Mutta tekoäly, kun sillähän ei ole tällaisia kvalioita, sillä ei ole tietoisia kokemuksia, niin jos se jonkun uuden värin kuvittelee, niin se ei ole tavallaan sama asia kuin meille ihmisille. Että se olisi vaan, että se nimeää uuden värin. Voisinhan mäkin nimetä uuden värin. Vaikka punainen ja sitten sanoisinkin, että se on lunanen ja se on semmoinen tosi eri väri. Mutta mä en pysty kuvittelemaan, että miltä se lunanen näyttäisi. Se tekoäly voi sanoa kyllä, ja varmaan perustelee, että joo, lunanen on tällainen väri ja se on sekoitus sitä ja tätä ja tuota väriä, mutta ei se itsekään, kun se ei pysty näkemään sitä väriä tavallaan samalla tavalla kuin me ihmiset pystytään.

Johanna: Eli jos näitä erottavia tekijöitä vielä tässä nyt etsitään, niin kvaliat eli tämmöiset tietoiset kokemukset…

Mika: Kyllä.

Johanna: …on tärkeä tämmöinen erottava tekijä. Onpa kiinnostavaa. Mä lopuksi vielä kysyn, katsotaan vähän tulevaisuuteen päin ja sitten katsotaan sun tekoälypäällikön arkea [naurahtaa] täällä Metropoliassa. Niin onko kvaliat seuraava asia, mitä tekoälylle opetetaan? Onko se ylipäänsä mahdollista?

Mika: Tässä on se ongelma, että kun me ihmiset ei tiedetä minkä takia me ollaan tietoisia. Tästä on tehty niin paljon-

Johanna: Tämä on ongelma kyllä [naurahtaa].

Mika: Tästä on tehty tutkimusta, mutta se on vielä filosofista tutkimusta. Eli on erilaisia teorioita, joissa ajatellaan, että se on jokseenkin emergenttiä, se tulee sieltä neuroneista. Ja koska meillä on vaan tarpeeksi neuroneita, se on tarpeeksi kompleksinen järjestelmä nämä meidän aivot, niin sitten sieltä vaan emergoituu tietoisuus. Ja on kahta eri näkökulmaa siihen, että miten tämä emergenssi tapahtuu. On sellainen näkökulma, joka olettaa, että jos me vaan ymmärretään tarpeeksi hyvin miten neuronit toimii, niin me voidaan ennustaa milloin tietoinen mieli syntyy. Ja silloin me ymmärretään tämä täysin, että okei, koska nämä neuronit on tällaisia, niin sieltä tulee tietoinen mieli. Ja sitten me voidaan myös samalla periaatteella ennustaa, että no koska nämä tietokoneessa olevat neuronit on vaan simuloituja neuroneita ja niillä ei ole samanlaisia fysiologisia ominaisuuksia kuin ihmisen päässä olevilla neuroneilla, niin sen takia siellä ei tule tietoisuutta. Toinen näkökulma on se, että tämä on ikään kuin vahvasti emergenttiä, tietoisuus. Eli vaikka me kuinka hyvin tunnettaisiin aivojen toiminta, niin me ei pystytä ennustamaan sitä, että sieltä tulee tietoinen mieli ulos. Ja jos asia on näin, niin sehän on hyvin pelottavaa myös siitä näkökulmasta, että me ei pystytä koskaan tietämään tuleeko meille sellainen tekoäly, joka on myös tietoinen, jos mieli on vahvasti emergentti.

Johanna: Joo, ymmärrän. [naurahtaa] Se on kyllä totta. Tähän kysymykseen me ei varmaan saada vastausta vielä.

Mika: Ei vielä. Ehkä parinkymmenen vuoden päästä.

Johanna: Mutta sä seuraat tätä kehitystä.

Mika: [naurahtaa] Joo, kyllä.

Johanna: Tosi hyvä. Hei kerro vielä Mika Hämäläinen, että minkälaista on tekoälypäällikön työ Metropoliassa?

Mika: Tähän kuuluu aika monta erilaista hommaa. Eli siis nythän tämä Chat GPT, kun se tuli ja se tietysti muuttaa hyvin paljon kaikkea, että miten asioita tehdään, niin hyvin paljon mä joudun tekemään koulutusta. Eli meillä on paljon henkilökunnan koulutustarvetta. Mä käyn vetämässä työpajoja, opettamassa ihmisille, että miten tuotetaan kuvia tekoälyllä, miten promptataan Chat GPT:tä ja niin edespäin. Sitten mua on myös pyydetty luennoille kertomaan opiskelijoille asioista. Eli tässä on aika paljon tällaista koulutushommaa. Mutta sitten on myös tätä suunnittelua, että miten me aletaan Metropoliassa organisaationa käyttämään tekoälyä järkevästi. Ja tähän kuuluu myös tekoälytiekartan tekeminen. Ja se on täällä tänä vuonna, meillä vaiheessa vähän, että tämän vuoden loppuun mennessä meillä on joku selkeä tiekartta ja sitten ensi vuonna aletaan vaan tekemään. Ja sitten mulla on tässä tämmöiset pari projektia. Että yksi on tämmöinen Moodlen lisäosa opettajille, joka auttaa opettajia tekemään tehtäviä perustuen opettajien omaan materiaaliin. Eli ei vaan keksitä päästä jonkinlaisia tehtäviä, vaan nimenomaan ne opettajan slidet on siellä tukena, että näitä asioita käsiteltiin tunnilla, tällaisia tehtäviä voisi teettää opiskelijoilla. Ja sitten myös, että se voi tuoda kestävää kehitystä osaksi sitä opetusta. Koska se on meillä strategiassa kuitenkin aika tärkeäksi asiaksi nostettu, mutta sitten käytännössä meillä on paljon opettajia, jotka ei ole vielä ihan havahtunut siihen, että sitä kestävää kehitystä voisi ottaa. Niin tällä halutaan tuoda se konkreettisesti osaksi opettajan työtä, että hei nyt sulla on tämmöinen tekoäly, joka kertoo sulle, että miten se kestävä kehitys näkyy tässä sun opetuksessa. Tai miten se voisi näkyä. Niin se tavallaan auttaa myös siinä.

Johanna: Hienoa. Kuulostaa tosi hyvältä. Millä tavalla sä olet luova?

Mika: [naurahtaa] Minä vai?

Johanna: Niin.

Mika: Äh, no luovuus, siis se on sellainen asia, mikä on aina ollut tavallaan osa mua. Että mä olen hirveän hyvä keksimään uusia ideoita. Ja sen takia mä olen kirjoittanut hirveän määrän tieteellisiä artikkeleja. Koska nyt tavallaan tekoäly, on ollut tosi helppoa, että kun on vaan idea, niin sen kun vaan alkaa tekemään. Ja mä olen ollut hyvä keksimään niitä ideoita. Ja sitten se on ollut helppoa tehdään tavallaan. Ratkaisut on ollut valmiina, mä vaan keksin idean ja nyt testataan ja tehdään uusi artikkeli. Ja sitten tietysti mä olen kirjoittanut pari scifikirjaa.

Johanna: Oo, upeeta.

Mika: [pieni naurahdus] Kyllä. Ja kaikkea tällaista. Ja sitten tehnyt myös omia videopelejä. Että kaikkea tämmöistä pientä puuhastelua, voisi sanoa.

Johanna: Ei kuulosta pelkästään pieneltä puuhastelulta. Minkälaiset olosuhteet mahdollistaa sun hyvien ideoiden syntymistä? Viimeinen kysymys.

Mika: No se on semmoinen, siis mä tarvitsen aikaa ajattelulle. Se on se tärkein asia. Mun mielestä tavallaan parasta oli silloin, kun mulla oli oma koira vielä elossa, niin sitten kun lähti sen kanssa lenkille, niin eihän mulla ollut mitään muuta tekemistä kuin ajatella.

Johanna: Ihanaa.

Mika: Ja silloin sitten tuli näitä kirjaideoita ja [pieni naurahdus] muita ideoita, että mitä kaikkea voisi tehdä. Mutta se vaatii sen, että pysähtyy ja varaa itselleen aikaa sille, että nyt mulla on aikaa ajatella.

Johanna: Tosi ihanaa. Kiitos paljon, Mika Hämäläinen.

Mika: Kiitos.

Johanna: Kiitos. Ja kiitos kuulijoille.

[Musiikkia alkaa soimaan taustalla]

Spiikkaaja: Kuuntelit Korkeapainetta-podcastia. Podcastia julkaistaan osana Kulttuurihyvinoinnin tutkimuksen ja koulutuksen osaamiskeskittymä CuWeREn toimintaa. CuWeREn toiminnasta vastaavat Metropolia-ammattikorkeakoulu ja Jyväskylän yliopisto. Tutustu toimintaamme verkkosivuilla cuwere.fi, seuraa myös Korkeapainetta-blogiamme. Kiitos kun kuuntelit.

[Loppumusiikki]

Huomautukset: Johanna puhuu äänitteellä toisesta Nobelin palkinnon voittajasta ”John Hopkinsista”, mutta palkinnon toinen voittaja on John Hopfield, ei Hopkins. Tekstivastineessa nobelisti on kirjoitettu Hopfield-muotoon poiketen äänitteestä.