Mitä tarkoittaa tekoäly

Tekoäly (AI, artificial intelligence) on noussut vauhdilla osaksi arkeamme ja digitaalisia palveluitamme. Älykkäät algoritmit suosittelevat meille sisältöjä verkossa, puheohjattavat virtuaaliavustajat vastaavat kysymyksiimme, itseajavat autot tekevät tuloaan liikenteeseen – tekoälyä hyödynnetään laajalti monilla elämänalueilla jo tänään. Tekoälyä pidetäänkin keskeisenä osana yhteiskunnan digitaalista muutosta, ja sen merkitys kasvaa jatkuvasti. Tässä artikkelissa perehdytään siihen, mitä on tekoäly – eli mikä tekoäly on ja miten sitä määritellään – sekä tarkastellaan aihetta monipuolisesti teknisestä, akateemisesta ja yleissivistävästä näkökulmasta. Kyseessä on kattava tekoälyartikkeli, joka käsittelee tekoälyn historiaa ja kehitystä, keskeisiä teknologioita (kuten koneoppiminen, neuroverkot ja syväoppiminen) sekä tekoälyn sovelluksia eri aloilla. Lisäksi pohditaan tekoälyn vaikutuksia yhteiskuntaan ja tulevaisuuden näkymiä sekä siihen liittyviä eettisiä kysymyksiä, riskejä ja lainsäädäntöä.

Mitä on tekoäly? – Tekoälyn määritelmä

Yksinkertaistettuna tekoälyllä tarkoitetaan tietokoneen tai tietokoneohjelman kykyä suorittaa tehtäviä, joita perinteisesti pidettäisiin inhimillistä älykkyyttä vaativina. Tekoälyjärjestelmä voi esimerkiksi tunnistaa puhetta, ymmärtää näköhavaintoja (kuten kuvantunnistuksessa) ja kääntää tekstiä kielestä toiseen – kaikki tehtäviä, jotka aiemmin edellyttivät vain ihmisaivojen kykyjä. Euroopan parlamentin mukaan tekoälyllä tarkoitetaan koneen kykyä käyttää ihmisen älyyn liitettyjä taitoja, kuten päättelyä, oppimista, suunnittelua tai luovuutta. Toisin sanoen tekoäly antaa teknisille järjestelmille mahdollisuuden havainnoida ympäristöään, käsitellä havaintoja ja ratkaista ongelmia asetettujen tavoitteiden saavuttamiseksi.

Tekoälyn käsitteen määrittely ei ole täysin yksiselitteistä – jo termi “älykkyys” on monitulkintainen. Yksi tunnetuimmista varhaisista määritelmistä on tekoälyn pioneerin Marvin Minskyn kuvaus vuodelta 1956: hänen mukaansa tekoäly on “tiede, jossa pyritään saamaan koneet tekemään asioita, jotka vaatisivat älykkyyttä, jos ihminen tekisi ne”. Tämä ydinajatus pätee edelleen: nykyiset tekoälyjärjestelmät pystyvät suorittamaan monia sellaisia ongelmanratkaisutehtäviä, jotka liitämme inhimilliseen ajatteluun. Kuitenkin tekoäly ei ole yksi yksittäinen teknologia, vaan kokoelma erilaisia menetelmiä ja lähestymistapoja, joiden avulla koneelle voidaan antaa “älykkään” toiminnan piirteitä.

Heikko, vahva ja superäly – tekoälyn tyypit

Tekoälyn yhteydessä puhutaan usein sen eri tasoista tai tyypeistä. Yleisesti luokittelu jaetaan kolmeen pääkategoriaan:

• Kapea tekoäly (heikko tekoäly): Nykyisin käytössä oleva tekoäly on lähes poikkeuksetta kapeaa tekoälyä. Se on suunniteltu suorittamaan tiettyä rajattua tehtävää tai tehtäväjoukkoa, ja toimii hyvin vain siinä kontekstissa, johon se on ohjelmoitu. Kapean tekoälyn järjestelmät eivät pysty itsenäisesti laajentamaan osaamistaan alkuperäisen toiminta-alueensa ulkopuolelle. Esimerkkejä ovat vaikkapa puheentunnistusjärjestelmät, kasvojentunnistus, suositusalgoritmit tai tietyt pelitekoälyt – ne voivat olla erittäin taitavia rajatussa tehtävässä, mutta “älykkyys” ei yleisty muihin asioihin.
• Yleinen tekoäly (vahva tekoäly): Teoriassa yleinen tekoäly tarkoittaa järjestelmää, joka pystyisi suoriutumaan kaikista älyllisistä tehtävistä yhtä hyvin tai paremmin kuin ihminen. Tällainen AI kykenisi oppimaan kokemuksesta, soveltamaan oppimaansa laaja-alaisesti uusiin tilanteisiin ja ratkaisemaan ongelmia, joita ei oltu etukäteen määritelty. Yleistä tekoälyä ei ole vielä olemassa – se on edelleen enemmän tieteisfiktiota ja tutkimuksen tavoitetila. Viime vuosina on kuitenkin otettu askeleita eteenpäin, ja esimerkiksi suurten kielimallien kehittyminen on herättänyt keskustelua siitä, lähestymmekö jo jonkinlaista yleisen tekoälyn alkua.
• Superäly: Superälykäs tekoäly viittaa hypoteettiseen tilanteeseen, jossa tekoälyn kyvyt ylittävät ihmisen älykkyyden kaikilla osa-alueilla. Superäly olisi tietoinen itsestään ja pystyisi mahdollisesti parantamaan itseään eksponentiaalisesti. Tällainen tekoäly voisi ratkaista ongelmia, joita ihminen ei kykene hahmottamaan, ja sen vaikutus ihmiskunnalle voisi olla mullistava. On tärkeää huomata, että superälyä ei ole olemassa muualla kuin scifi-tarinoissa – nykytekniikalla ei tunneta tapaa rakentaa sitä, ja se on pitkän tähtäimen teoreettinen pohdinta. Superälystä puhuttaessa nousevat esiin myös eettiset ja eksistentiaaliset kysymykset: jos kone ylittää ihmisen älyn, miten varmistamme, että sen tavoitteet ovat linjassa ihmiskunnan etujen kanssa?

Tekoälyn historia ja kehitysvaiheet

Vaikka tekoäly tuntuu nykypäivän ilmiöltä, ajatus älykkäistä koneista on yllättävän vanha. Jo antiikin myyteissä esiintyi tarinoita mekaanisista olennoista, ja 1600–1700-luvuilla pohdittiin filosofisesti koneiden mahdollisuutta ajatella. Modernin tekoälytutkimuksen lähtölaukauksena pidetään kuitenkin 1900-luvun puoliväliä. Alan Turing esitti vuonna 1950 kuuluisan kysymyksensä “Can machines think?” (”Voivatko koneet ajatella?”) ja kehitti Turingin testinarvioimaan, pystyykö kone vastaamaan kysymyksiin ihmisen tavoin. Turingin ideat loivat perustan myöhemmille tekoälykeskusteluille.

Varsinainen tekoälytutkimus alkoi akateemisena alana vuonna 1956, jolloin pidettiin Dartmouthin yliopistossa kesäinen työpaja, jossa termi “artificial intelligence” (tekoäly) otettiin virallisesti käyttöön. Tuon Dartmouth-konferenssin myötä tekoälystä innostui pieni joukko tutkijoita, kuten John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester ja Claude Shannon, joita usein pidetään tekoälyn perustajahahmoina. 1960-luvulla ja 70-luvun alussa tutkimus tuotti joitakin varhaisia onnistumisia: esimerkiksi ELIZA-chatbotti (Joseph Weizenbaum, 1966) pystyi käymään yksinkertaista terapeuttista keskustelua matkimalla ihmisen vastausta – käyttäjät saattoivat jopa luulla keskustelevansa oikean ihmisen kanssa. Myös ensimmäinen mobiili robotti Shakey (Stanford, 1966–72) osoitti tekoälyn potentiaalia yhdistämällä kuvantunnistusta ja liikettä: se kykeni liikkumaan ympäristössä ja suorittamaan yksinkertaisia tehtäviä, mikä oli merkittävä edistysaskel autonomisten laitteiden kehityksessä.

Alkuvuosikymmenten optimismista huolimatta tekoäly kohtasi pian realismia. 1970-luvun lopulla rahoittajat ja päättäjät pettyivät siihen, ettei koneiden “älykkyys” edennytkään odotetulla vauhdilla. Sir James Lighthillin kriittinen raportti (1973) johti tutkimusrahojen leikkauksiin Britanniassa. Seurasi kausi, jota kutsutaan tekoälyn talveksi: 1970-luvun lopulta 1980-luvun lopulle tekoälyä kohtaan hiipui into, ja edistyminen hidastui huomattavasti. Pieniä edistysaskelia toki tapahtui – esimerkiksi 1980-luvulla asiantuntijajärjestelmät saivat suosiota. Ne olivat sääntöpohjaisia järjestelmiä, jotka mallinsivat ihmisen asiantuntijan päätöksentekoa tiettyyn rajattuun ongelmaan (esim. lääketieteellinen diagnoosi). Silti laajaa “yleisälykkyyttä” ei saavutettu, ja monet projektit kariutuivat suorituskykyongelmiin.

1990-luvulle tultaessa tietotekniikan suorituskyky parani ja tekoälyssä saavutettiin uusia merkkipaaluja. Vuonna 1997 tapahtui symbolinen voitto: IBM:n kehittämä Deep Blue -tietokone voitti shakin maailmanmestari Garri Kasparovin shakkiottelussa. Deep Blue käytti valtavaa laskentatehoa ja kehittyneitä algoritmeja arvioidakseen 200 miljoonaa siirtovaihtoehtoa sekunnissa. Vaikka se ei ajatellut kuten ihminen, suoritus osoitti, että tietokoneet voivat päihittää ihmisen tietyissä monimutkaisissa tehtävissä puhtaalla laskentavoimalla. 1990-luvun lopulla nähtiin myös autonomisten ajoneuvojen esiasteita: saksalainen insinööri Ernst Dickmanns rakensi koeauton, joka pystyi ajamaan yksinkertaisia reittejä itsenäisesti jo 1980-luvun puolivälissä.

2000-luvulla tekoälytutkimus koki uuden nousun. Koneoppiminen – erityisesti tilastolliset mallit ja neuroverkot – alkoi tuottaa konkreettisia tuloksia monilla aloilla. Vuonna 2011 IBM:n Watson-tekoäly voitti Jeopardy!-visailuohjelmassa kaksi kaikkien aikojen menestyneintä ihmispelaajaa, osoittaen kykyä ymmärtää luonnollista kieltä ja tuottaa vastauksia laajasta tietokannasta. Pian tämän jälkeen älypuhelimiimme ilmestyivät virtuaaliapulaiset Siri (2011) ja Alexa (2014), jotka hyödynsivät puheentunnistusta ja luonnollisen kielen käsittelyä vastatakseen käyttäjien komentoihin. Ne tosin toimivat vielä rajallisesti – ne ymmärsivät vain ennalta ohjelmoituja käskyjä, eivätkä voineet keskustella vapaasti mistä tahansa aiheesta.

Vuosi 2012 on usein mainittu modernin tekoälyn käännekohtana: tuolloin professori Geoffrey Hintonin ryhmä voitti suuren kuvatunnistuskilpailun (ImageNet) syväoppimiseen perustuvalla neuroverkolla. Hinton oli jo pitkään tutkinut neuroverkkoja – tekoälymalleja, jotka on inspiroitu aivojen neuroniverkoista – mutta vasta 2010-luvulle tultaessa laskentateho ja datan määrä riittivät todella syvien verkkojen kouluttamiseen tehokkaasti. Syväoppimisen läpimurto johti aaltoon uusia saavutuksia: puheentunnistus, kuvantunnistus, konekäännökset ja monet muut alueet kokivat dramaattista parannusta syväoppivien algoritmien ansiosta. Tätä joskus kutsutaan tekoälyn renessanssiksi.

2010-luvun loppu toi uusia julkisia menestystarinoita. Vuonna 2016 Googlen DeepMind-yhtiön AlphaGo-tekoäly voitti maailman huippupelaajan Lee Sedolin strategisessa Go-pelissä – saavutusta pidettiin merkittävänä, sillä Go on monimutkaisuudeltaan “googol-kertaa” vaikeampi peli tietokoneelle kuin shakki. AlphaGo yhdisti syvät neuroverkot ja vahvistusoppimisen tekniikat, pelaten miljoonia kertoja itseään vastaan oppiakseen optimaalista pelistrategiaa. Samaan aikaan tekoäly alkoi ilmestyä arkisempiinkin sovelluksiin: esimerkiksi kuvantunnistus auttoi lääkäreitä diagnosoimaan sairauksia röntgenkuvista, ja autot valmistajat kehittivät yhä älykkäämpiä ajoneuvojen turvajärjestelmiä.

2020-luvulle tultaessa tekoälyn kehitys on kiihtynyt entisestään. Erityisesti generatiiviset tekoälyt ovat nousseet julkisuuteen. OpenAI-yhtiön kehittämät laajat kielimallit (GPT-3, 2020 ja sitä seuranneet mallit) huipentuivat vuonna 2022 julkaistuun ChatGPT-chatbottiin, joka kykenee käymään luonnollisia keskusteluja ja tuottamaan sujuvaa tekstiä lähes mistä tahansa aiheesta. Nämä mallit edustavat syväoppimisen huippua – ne on koulutettu valtavan laajoilla tekstiaineistoilla, ja ne oppivat ennustamaan todennäköisimpiä sanajatkumoita, mikä mahdollistaa hämmästyttävän inhimillisen tuntuisen vastauksen muodostamisen käyttäjän kysymyksiin. Generatiivinen tekoäly ei rajoitu tekstiin: vastaavia neuroneverkkoihin perustuvia malleja on kehitetty tuottamaan kuvia (esim. DALL-E, Midjourney), musiikkia ja jopa ohjelmakoodia. Kehitys on niin nopeaa, että on puhuttu “tekoälyhuumasta” – toisaalta myös herännyt huoli siitä, pysyykö yhteiskunta mukana näin nopeasti etenevässä teknologisessa murroksessa.

Keskeiset teknologiat: koneoppiminen, neuroverkot ja syväoppiminen

Tekoälyä toteutetaan monin eri tekniikoin. Varhaisissa järjestelmissä korostuivat ihmisen kirjoittamat säännöt ja logiikka (ns. symbolinen AI), mutta nykyään valtaosa tekoälystä perustuu oppiviin järjestelmiin. Koneoppiminen (machine learning, ML) on tekoälyn osa-alue, jossa tietokonejärjestelmä oppii kokemuksesta. Sen sijaan että ohjelmoija koodaisi kaikki mahdolliset päätöspuut ja ehdot, koneoppiva järjestelmä muodostaa itse mallin esimerkkidatasta. Koneoppiminen hyödyntää algoritmeja, jotka löytävät trendejä ja säännönmukaisuuksia suurista tietomassoista, ja parantavat suorituskykyään mitä enemmän dataa on käytettävissä. Näin järjestelmä “oppii” ilman, että sitä on erikseen ohjelmoitu jokaista tapausta varten. Esimerkiksi koneoppimisella voidaan ennustaa vaikkapa sään kehittymistä opettamalla malli vuosikymmenten säähavaintojen avulla – malli säätää itse parametrejaan, kunnes sen ennusteet osuvat mahdollisimman hyvin yhteen tunnetun datan kanssa.

Yksi koneoppimisen kulmakivistä on keinotekoinen neuroverkko. Neuroverkot on inspiroitu ihmisaivojen toiminnasta: ne koostuvat lukuisista yksinkertaisista laskentayksiköistä (keinotekoisista neuroneista), jotka on järjestetty kerroksiksi ja kytketty toisiinsa synapsien tavoin. Jokainen “neuroni” vastaanottaa syötteitä edeltävästä kerroksesta, tekee niiden pohjalta pienen laskutoimituksen ja lähettää tuloksen eteenpäin seuraaville neuroneille. Verkko oppii, kun näiden yhteyksien vahvuuksia (painokertoimia) säädetään esimerkkien avulla – aivan kuten ihmisaivoissa synapsien vahvistuminen tai heikkeneminen on oppimisen perusta. Neuroverkkojen voima on niiden kykeneväisyydessä tunnistaa monimutkaisia kuvioita ja säännönmukaisuuksia datasta. Niitä on onnistuneesti sovellettu mm. kuvantunnistukseen, puheentunnistukseen, luonnollisen kielen käsittelyyn ja autonomisten ajoneuvojen hallintaan.

Kun neuroverkkoja kasvatetaan useiksi kerroksiksi ja neuronien määrää lisätään voimakkaasti, puhutaan syväoppimisesta (deep learning). Syväoppimisen neuroverkot sisältävät kymmeniä tai satoja kerroksia, ja ne kykenevät oppimaan erittäin abstrakteja piirteitä datasta. Esimerkiksi alemmat verkon kerrokset saattavat tunnistaa yksinkertaisia muotoja (viivoja, kulmia) pikselikuvasta, keskikerrokset yhdistävät näitä muodoiksi (vaikkapa silmä tai korva), ja ylimmät kerrokset tunnistavat, että kyseessä on kokonainen objekti (kuten “kissankasvot”). Syväoppimisen ansiosta kone on pystynyt suoriutumaan tehtävistä, jotka aiemmin olivat äärimmäisen haastavia ohjelmoida – kuten vapaamuotoisen kielen ymmärtäminen tai monimutkaisten kuvien luokittelu. Syväoppiminen onkin mullistanut tekoälyn kehityksen, ja sen sovellukset ulottuvat terveydenhuollosta rahoitusalalle ja robotiikasta mediaan.

Viime aikoina paljon huomiota saanut syväoppimisen sovellus on generatiivinen tekoäly. Generatiivisella tekoälyllä tarkoitetaan järjestelmiä, jotka luovat uutta sisältöä – kuten tekstiä, kuvia, musiikkia tai videoita – opetusdatansa pohjalta. Esimerkiksi suuri kielimalli (GPT-4 ja muut vastaavat) on koulutettu niin valtavalla määrällä tekstiä, että se pystyy käyttäjän syötteen perusteella ennustamaan ja generoimaan luontevia vastauksia tai kokonaisia tarinoita. Generatiiviset mallit hyödyntävät usein ns. perustajamalleja (foundation models), joita on ensin esikoulutettu itseohjautuvasti massiivisella datalla ja joita voidaan sitten hienosäätää tiettyihin tehtäviin. Niiden avulla tekoäly voi vaikkapa kirjoittaa lehtiartikkeleita, tehdä uusia kuvia annetun kuvauksen perusteella tai käydä luonnollista keskustelua ihmisen kanssa. Generatiivisten mallien kehittyneisyys on yllättänyt monet – sama malli saattaa kyetä kirjoittamaan sekä runon että liiketoimintasuunnitelman tai vaikkapa piirtämään kuvan annetusta aiheesta. Ei siis ihme, että näitä työkaluja on otettu käyttöön ennätystahtia sekä yrityksissä että kuluttajien keskuudessa. Esimerkiksi erään tuoreen raportin mukaan jo 33 % organisaatioista hyödynsi generatiivista tekoälyä säännöllisesti ainakin yhdessä toiminnossa vuonna 2023.

On syytä mainita, että tekoälyn kentällä on myös muita tärkeitä tekniikoita. Vahvistusoppiminen (reinforcement learning) on menetelmä, jossa tekoäly oppii palautteen ja palkkioiden avulla – ikään kuin kokeilemalla ja erehtymällä. Tätä käytettiin mm. AlphaGo:n kouluttamisessa pelaamaan Go-peliä huipputasolla. Luonnollisen kielen käsittely (NLP) on toinen alahaara, joka keskittyy ihmiskielen ymmärtämiseen ja tuottamiseen; sen sovelluksia ovat mm. käännösohjelmat, tekstin louhinta ja chatbotit. Tietokone- eli konenäkö puolestaan antaa koneille kyvyn tulkita visuaalista maailmaa (esim. kameran kuvavirtaa) ja on keskeisessä roolissa esimerkiksi itseajavissa autoissa ja valvontajärjestelmissä. Yhteistä näille nykyaikaisille tekoälytekniikoille on, että ne nojaavat suurien tietomäärien analysointiin ja oppimiseen tilastollisin menetelmin.

Tekoälyn sovellukset eri aloilla

Tekoäly ei ole vain laboratorioiden kokeilu, vaan se näkyy jo käytännössä lähes kaikilla toimialoilla. Seuraavaksi tarkastelemme, miten tekoälysovellukset ilmenevät muutamilla keskeisillä aloilla ja millaisia hyötyjä (tai haasteita) niissä on havaittu.

Terveydenhuolto

Terveydenhuollossa tekoäly lupaa parantaa diagnoosien tarkkuutta, tehostaa hoitotyötä ja jopa löytää kokonaan uusia hoitokeinoja. Tekoäly kykenee analysoimaan valtavia määriä terveystietoa – esimerkiksi potilasrekordeja, laboratoriotuloksia tai lääketieteellisiä kuvia – paljon nopeammin kuin ihminen, ja löytämään niistä vaikeasti havaittavia yhteyksiä. Tutkijat ovat hyödyntäneet tekoälyä mm. keuhkoröntgenkuvien tulkitsemisessa: algoritmit voivat tunnistaa keuhkokuumeen tai syöpämuutokset kuvista usein yhtä tarkasti kuin radiologit, ja lisäksi väsymättä kellon ympäri. Eräässä EU-rahoitteisessa projektissa kehitettiin tekoälyjärjestelmä, joka osasi hätäpuhelun aikana tunnistaa mahdollisen sydänkohtauksen potilaan puheesta nopeammin ja useammin oikein kuin päivystäjä – tämä voi pelastaa ihmishenkiä, kun hoito saadaan käyntiin ripeämmin. Toinen esimerkki on tekoälyn hyödyntäminen rintasyöpäseulonnoissa: Ruotsissa tehdyssä tutkimuksessa tekoälyä käytettiin toisen radiologin “kollegana” ja havaittiin 4 % enemmän syöpiä verrattuna tavanomaiseen kahden lääkärin arvioon. Mielenkiintoista kyllä, tekoälyn itsenäisesti tekemä arviointi oli tässä tutkimuksessa jopa parempi kuin kahden ihmislääkärin yhteistulos. Myös generatiivinen tekoäly on löytänyt tiensä terveysalalle: esimerkiksi kehittyneet kielimallit (kuten GPT-4) pystyvät lukemaan lääketieteellistä kirjallisuutta tai potilastietoja ja ehdottamaan diagnooseja. Eräässä pienessä kokeessa GPT-4 päihitti ihmislääkärit diagnostiikassa (90 % vs. 74 % tarkkuus potilastapausten tunnistamisessa), mikä vihjaa, että tekoäly voi toimia hyödyllisenä tukena kliinisessä päätöksenteossa. On kuitenkin selvää, että tekoäly ei korvaa lääkäriä – sen sijaan se toimii työkaluna, joka vähentää inhimillisiä virheitä ja vapauttaa aikaa potilastyöhön. Joissakin tehtävissä, kuten kuvantamisessa, tekoäly skannaa materiaalia nopeammin ja tasaisemmin kuin ihmissilmä, mikä voi nopeuttaa hoitoprosesseja ja parantaa tehokkuutta.

Liikenne

Liikenteen alalla tekoäly näkyy vahvimmin kehitystyössä kohti autonomisia ajoneuvoja. Itseohjautuvat autot yhdistävät useita tekoälytekniikoita: ne käyttävät konenäköä tunnistaakseen tiellä olevat objektit (kuten jalankulkijat, toiset autot ja liikennemerkit) ja syväoppivia neuroverkkoja arvioidakseen, miten auton tulisi kulloinkin toimia. Vaikka täysin autonomiset ajoneuvot eivät vielä ole arkipäivää, monissa nykyautoissa on tekoälypohjaisia turvajärjestelmiä. Esimerkiksi kaistavahtijärjestelmät, mukautuvat vakionopeudensäätimet ja hätäjarrutusavustimet hyödyntävät tekoälyä ennakoidakseen onnettomuustilanteita ja reagoidakseen niihin silmänräpäystä nopeammin kuin keskivertokuski. EU on rahoittanut esimerkiksi VI-DAS-nimistä järjestelmää, joka yhdistää auton sensorit tekoälyyn havaitakseen vaaratilanteet ja onnettomuudet etukäteen, parantaen näin liikenneturvallisuutta.

Tekoäly auttaa myös liikenteen suunnittelussa ja hallinnassa. Älykkäät liikennevalot ja -verkot voivat mukautua reaaliajassa liikenteen sujuvuuden optimoimiseksi: kamerat ja sensorit keräävät dataa, ja koneoppimismallit ennustavat ruuhkien muodostumista sekä säätävät liikennevalojen ajoitusta vähentääkseen jonoutumista. Joissain kaupungeissa on saatu lupaavia tuloksia tekoälyn ohjatessa liikennevirtoja, mikä säästää sekä aikaa että ympäristöä (vähemmän tyhjäkäyntiä, pienemmät päästöt). Rautateillä puolestaan on kokeiltu tekoälyä vähentämään junien energiankulutusta ja parantamaan turvallisuutta: tekoäly voi esimerkiksi optimoida junan nopeuden ja jarrutukset niin, että liike on mahdollisimman tehokasta ja kulumista aiheuttava kitka minimoituu. Tulevaisuudessa, kun itseajavat autot yleistyvät, on mahdollista että tekoälyt kommunikoivat keskenään – autot sopivat keskinäisestä etäisyydestä ja ajolinjoista – jolloin liikenteestä voi tulla nykyistä sujuvampaa ja onnettomuuksien määrä vähenee.

Rahoitusala

Pankki- ja rahoitussektori on hyödyntänyt tekoälyä jo pitkään tehokkuuden ja turvallisuuden parantamiseksi. Yksi tärkeimmistä sovelluksista on petosten tunnistaminen: luottoyhtiöt ja pankit käyttävät koneoppivia malleja analysoidakseen maksutapahtumia ja tilejä, ja havaitakseen niissä poikkeamia, jotka viittaavat esimerkiksi luottokorttipetokseen tai identiteettivarkauteen. Tekoäly voi käydä läpi valtavan määrän transaktioita reaaliajassa ja huomata epätavallisen toimintamallin (kuten ostotapahtuman vieraassa maassa, kun kortin omistaja ei yleensä matkustele), jolloin se hälyttää asiasta ihmisvalvojia. Samoin rahanpesun estämisessä tekoälyt seulovat pankkien tietoja löytääkseen monimutkaisia rahansiirtoketjuja tai outoja kuvioita, jotka ihmissilmin saattaisivat jäädä huomaamatta.

Tekoäly on mullistanut myös sijoittamista ja kaupankäyntiä. Algoritminen kaupankäynti hyödyntää tekoälyalgoritmeja, jotka pystyvät tekemään osto- tai myyntipäätöksiä pörsseissä millisekunneissa markkinadatasta oppien. Tällaiset algoritmit ottavat huomioon satoja muuttujia – uutisotsikoista historiallisiin kurssivaihteluihin – ja niiden toiminta nopeudessa yksittäinen ihmissijoittaja ei pysy perässä. Tekoäly voi myös auttaa riskienhallinnassa: se laskee esimerkiksi luottoluokituksia ja maksukykyisyyttä analysoimalla asiakkaiden tietoja paljon perinteisiä malleja tarkemmin, tai ennustaa markkinariskejä talousindikaattoreiden perusteella. Finanssivalvonnan raportin (2025) mukaan tekoäly on jo nykyään laajasti käytössä rahoitussektorilla ja suurin osa ratkaisuista perustuu juuri koneoppimismalleihin, jotka on koulutettu kunkin pankin omalla datalla erityistarkoituksiin. Käytännön esimerkkinä perinteisestä koneoppimisesta voidaan mainita vaikkapa luottopäätösten automaatio: kun haet verkkopankissa lainaa, taustalla voi toimia tekoäly, joka sekunneissa arvioi hakemuksesi tiedot (tulot, menot, aiempi asiakashistoria) ja vertaa niitä tuhansiin aiempiin tapauksiin antaakseen riskipisteytyksen. Myös asiakaspalveluchatbotit ovat yleistyneet pankeissa, vastaten yleisimpiin asiakaskysymyksiin ympäri vuorokauden. Rahoitusalalla generatiivinen tekoäly on tuoreempi tulokas, mutta potentiaali on suuri: esimerkiksi raporttien automaattinen generointi, koodin tarkistaminen (pankkien omissa ohjelmistoissa) tai jopa sijoitusneuvonta voivat hyödyntää kehittyneitä malleja. On arvioitu, että pankkisektori saattaa olla yksi eniten generatiivisesta tekoälystä hyötyvistä toimialoista tulevina vuosina.

Media ja viestintä

Media- ja viestintäalalla tekoäly näkyy niin sisällön tuottamisessa, personoinnissa kuin moderoinnissakin. Suuret mediatalot hyödyntävät tekoälyä esimerkiksi uutisvirran personoinnissa: algoritmit analysoivat käyttäjän lukuhistoriaa ja klikkauksia, ja räätälöivät sen perusteella vaikkapa uutissovelluksen etusivun sisällön kullekin lukijalle sopivaksi. Suomessakin esimerkiksi Keskisuomalainen-konserni on ottanut käyttöön tekoälyjärjestelmän, joka personoi uutiskirjeitä lukijoiden kiinnostuksen kohteiden mukaan – ja on raportoitu, että klikkausprosentit kasvoivat huomattavasti tekoälyn käyttöönoton jälkeen. Toinen esimerkki on sisällöntuotannon automatisointi: nykyään tekoäly pystyy kirjoittamaan rutiiniuutisia, kuten urheilutuloksia tai pörssikatsauksia, säästämällä toimittajien aikaa. Joissakin uutistoimituksissa on käytössä “virtuaalitoimittajia”. Saksalainen paikallismedia Kölner Stadt-Anzeiger on kertonut, että heillä tekoäly tuottaa jo noin 11 % artikkeleista – tosin ihmistoimittajat valitsevat aiheet ja tarkistavat jokaisen jutun ennen julkaisua. Tekoälytoimittaja saattaa laatia vaikkapa listamuotoisen artikkelin konserttikalenterista tai automaattisen yhteenvetoraportin jostain tapahtumasta. Lukijat eivät välttämättä edes huomaa eroa, jos tekoälyn teksti on editoitu huolellisesti. Kokemukset ovat kuitenkin opettaneet, että ihmisen tekemä faktantarkistus ja editointi on edelleen välttämätöntä – eräät mediatalot (kuten CNET) joutuivat kritiikin kohteeksi julkaistuaan tekoälyn kirjoittamia artikkeleita, joissa ilmeni virheitä ja plagiointia. Tekoäly on siis tehokas apuri sisällöntuotannossa, mutta laatu ja luotettavuus varmistetaan viime kädessä toimitustyössä.

Myös journalismin uudet muodot hyötyvät tekoälystä. Esimerkiksi chatbotteja on alettu käyttää tarinankerronnassa: Paraguaylainen media kehitti chatbotin nimeltä Eva, joka esittää käyttäjälle kysymyksiä ja kertoo huumekaupan vaikutuksista naisten elämään ikään kuin vuorovaikutteisena tarinana. Tekoäly keräsi pohjamateriaalin vuosien journalistisesta tutkimuksesta ja paketoi sen innovatiiviseen muotoon, jossa lukija voi kysellä ja syventää haluamiaan näkökulmia. Tällaisten kokeilujen avulla pyritään lisäämään yleisön osallistumista ja uudenlaista ymmärrystä vaikeistakin aiheista. Mediataloissa tekoälyä käytetään myös materiaalin analysointiin: esimerkiksi toimittajat voivat syöttää tuhansia sivuja asiakirjoja tekoälylle, joka seuloo niistä esiin toistuvia kaavoja tai epäilyttäviä kohtia. Näin kävi vaikkapa Mauritius Leaks -tapauksen tutkinnassa, jossa tekoäly auttoi perkaamaan 200 000 asiakirjan aineistoa ja nosti esiin ne dokumentit, joihin tutkijoiden kannatti erityisesti perehtyä. Tekoälystä on siis tullut työkalu myös tutkivan journalismin taustatyössä.

Media-alan haasteena on samalla tekoälyn mahdollistama sisällön manipulointi. Generatiiviset mallit pystyvät luomaan hämmästyttävän aitoja kuvia tai videoita – ns. deepfake-teknologian avulla voidaan tuottaa video, jossa julkisuuden henkilö sanoo tai tekee jotain, mitä ei oikeasti koskaan tapahtunut. Tämä asettaa median eteen uuden ongelman: kuinka erottaa aidot kuvat ja videot keinotekoisista? Toisaalta sama tekoäly tarjoaa myös apuvälineitä valeuutisten torjuntaan. Jotkin sovellukset osaavat analysoida sosiaalisen median sisältöä ja etsiä siitä vihjeitä disinformaatiosta – esimerkiksi liian dramaattista kieltä tai epäilyttäviä lähteitä – ja varoittaa käyttäjiä. Kaksiteräinen miekka on ilmeinen: tekoäly pystyy luomaan uskottavaa misinformaatiota, mutta myös tunnistamaan ja suodattamaan sitä. Vuoden 2024 alussa Maailman talousfoorumi jopa arvioi, että “mis- ja disinformaatio ovat maailman vakavin lyhyen aikavälin riski” ja varoitti, että tekoäly voimistaa manipuloidun tiedon leviämistä, mikä voi horjuttaa yhteiskuntia. Mediaorganisaatioille tämä tarkoittaa, että tekoälyn hyödyntämisen rinnalla on kehitettävä eettisiä ohjeita ja faktantarkistuksen käytäntöjä, jotta automaattisesti tuotetut tai kuratoidut sisällöt säilyvät luotettavina.

Tekoälyn vaikutukset yhteiskuntaan

Tekoälyn yleistyminen heijastuu laajasti työelämään, talouteen ja ihmisten arkeen. Yksi paljon puhuttu teema on työpaikkojen tulevaisuus: viekö tekoäly ihmisten työt vai luoko se uusia? Automaation myötä on selvää, että moni rutinoitunut tai vaarallinen työtehtävä voidaan antaa koneen hoidettavaksi – tämä voi tarkoittaa joillain aloilla työpaikkojen vähenemistä, mutta samalla tekoäly tehostaa työntekoa ja nostaa tuottavuutta, mikä voi lisätä työn kysyntää muissa tehtävissä. Maailman talousfoorumi arvioi, ettei tekoäly hävitä työpaikkoja niin paljon kuin usein pelätään; itse asiassa uusia työrooleja ja ammatteja saattaa syntyä enemmän kuin vanhoja katoaa. Esimerkkinä mainitaan, että on jo ilmestynyt täysin uusia toimenkuvia kuten prompt-insinööri (henkilö, joka osaa laatia tekoälylle hyviä syötekomentoja tai kysymyksiä) – tälläisiä tarpeita ei osattu edes kuvitella vielä muutama vuosi sitten. Tekoäly tulee todennäköisesti muuttamaan monen työn luonnetta: rutiininomaiset tiedonkeruu- ja analyysitehtävät voidaan automatisoida, jolloin ihmisten työ painottuu valvontaan, luovaan ongelmanratkaisuun ja tekoälyn ehdotusten kriittiseen arviointiin. Historiallisesti teknologiset murrokset (kuten teollinen vallankumous) ovat ensin korvanneet joitain työtehtäviä, mutta pitkällä aikavälillä synnyttäneet enemmän hyvinvointia ja uusia työmahdollisuuksia. Monet asiantuntijat uskovat, että tekoälyn kanssa voi käydä samoin: tuottavuuden kasvu luo talouskasvua, mikä puolestaan voi tarkoittaa enemmän työpaikkoja muilla aloilla. Tärkeää kuitenkin on huolehtia osaamisen päivittämisestä – työntekijöiden on opittava uusia taitoja, jotta he voivat työskennellä tehokkaasti tekoälyavusteisessa ympäristössä. Julkisessa keskustelussa onkin alettu painottaa elinikäistä oppimista ja uudelleenkouluttautumista, jotta työvoima pysyy muutoksen kelkassa. Suomessa tekoälyn vaikutusta työelämään tutkiva ETLA arvioi tuoreessa selvityksessään, että vaikutus voi kokonaisuudessaan olla “nettopositiivinen” – tekoäly pikemminkin lisää työn kysyntää kuin vie ihmistyön merkityksen. Ihmistyö ei siis ole katoamassa, mutta sen sisältö ja tavat muuttuvat.

Tekoälyn yhteiskunnallinen vaikutus ulottuu myös talouteen laajemmin. Tekoälyteknologiat voivat kasvattaa merkittävästi tuottavuutta eri sektoreilla: esimerkiksi teollisuudessa älykkäät automaatiorobotit voivat valmistaa tuotteita nopeammin ja tarkemmin, logistiikassa reititykset optimoidaan tekoälyn avulla polttoaineen säästämiseksi, ja terveydenhuollossa paremmat diagnoosit säästävät kustannuksia pitkällä aikavälillä. Eräiden arvioiden mukaan tekoäly voisi tuoda biljoonaluokan lisäyksiä maailman bruttokansantuotteeseen seuraavien vuosikymmenten aikana. Toisaalta hyödyt eivät jakaudu automaattisesti tasan: on riski, että tekoäly synnyttää voittajia ja häviäjiä – ne yksilöt, yritykset ja maat, jotka pystyvät hyödyntämään teknologiaa tehokkaasti, menevät eteenpäin, kun taas toiset saattavat jäädä jälkeen. Tämä herättää kysymyksiä mm. koulutuspolitiikasta ja tulonjaosta: miten varmistamme, että tekoälyn tuottama hyöty tulee koko yhteiskunnan hyväksi eikä vain harvojen käsiin? Esimerkiksi Suomessa on keskusteltu siitä, onko maan yrityksillä riittävästi kunnianhimoa ja osaamista tekoälyn käyttöön vai uhkaako meidät jäädä jälkeen kansainvälisestä kehityksestä.

Arkielämässä tekoälyn vaikutukset näkyvät positiivisina palveluina mutta myös uusina huolina. Kuluttajille tekoäly tarjoaa jo nyt älykkäitä sovelluksia: käännöskoneet mahdollistavat monikielisen viestinnän, navigointisovellukset optimoivat reittimme, verkkokaupat suosittelevat juuri meitä kiinnostavia tuotteita ja suoratoistopalvelut osaavat ehdottaa mielekästä katsottavaa. Monet arjen prosessit nopeutuvat ja sujuvoituvat tekoälyn ansiosta. Kääntöpuolella on kysymys yksityisyydestä: kun tekoäly kerää ja analysoi tietoa käyttäjistä, miten varmistetaan että yksilön tietosuoja säilyy? Jo nyt tekoälyn ohjaamat mainosalgoritmit tietävät meistä joskus huolestuttavankin paljon. Samoin päätöksenteon läpinäkyvyys on yhteiskunnallinen teema: jos tekoäly esimerkiksi avustaa viranomaispäätöksissä (kuten sosiaalietuuksien myöntämisessä tai verotarkastusten kohdentamisessa), kansalaisella tulee olla oikeus tietää, millä perusteilla algoritmi toimii. EU on painottanut, että tekoälyjärjestelmien on oltava selitettäviä ja vastuullisia, etenkin kun ne vaikuttavat ihmisten oikeuksiin.

Tekoälyn eettiset kysymykset ja riskit

Kun tekoälystä on tullut voimakas työkalu, on alettu kiinnittää huomiota sen etiikkaan ja mahdollisiin haittavaikutuksiin. Eräs keskeinen huoli on bias eli vinouma. Tekoäly oppii dataesimerkeistä, ja jos opetusdata heijastaa yhteiskunnan ennakkoluuloja tai vääristymiä, myös tekoälyn tekemät päätökset voivat olla syrjiviä. Tunnettu esimerkki on tilanne, jossa koneoppiva malli suosii tiettyä ihmisryhmää toisen kustannuksella – vaikkapa rekrytointialgoritmi, joka suosii miehiä naisten sijaan, jos harjoitusdata koostuu lähinnä miesten menestymisestä tietyssä tehtävässä. EU:n tuleva tekoälysääntely sisältääkin vaatimuksia, joilla pyritään ehkäisemään ja vähentämään tekoälyn vinoumia edistääkseen oikeudenmukaisuutta ja tasa-arvoa. Eettisesti kestävän tekoälyn tulisi olla läpinäkyvää, syrjimätöntä ja ihmisen arvoja kunnioittavaa.

Toinen merkittävä eettinen kysymys on vastuu. Kun tekoäly tekee virheen – esimerkiksi autonominen auto aiheuttaa onnettomuuden tai diagnostiikkaohjelma jättää havaitsematta sairauden – kuka on vastuussa? Ilman selkeitä pelisääntöjä on vaarana, että vastuu jää ikään kuin “illeelle”: ihminen voi syyttää algoritmia. Siksi sääntelyä suunniteltaessa korostetaan, että tekoälyn kehittäjät ja käyttäjät on pidettävä tilivelvollisina järjestelmiensä toiminnasta. Esimerkiksi EU:n tekoälyasetuksessa aiotaan vahvistaa säännöt ja seuraamukset sen laiminlyömisestä, jotta kaikilla tekoälyn parissa toimivilla on selkeä vastuuvelvollisuus. Eettisesti kestävä tekoäly edellyttää paitsi teknisiä ratkaisuja (kuten virheiden minimointia ja selitettäviä malleja) myös organisatorisia: yritysten ja viranomaisten on luotava prosessit tekoälyn eettiseen tarkastamiseen.

Turvallisuusriskit ovat myös paljon esillä. Tekoälysovellusten käyttö kriittisillä aloilla – kuten terveydenhuollossa, liikenteessä tai energiaverkoissa – voi aiheuttaa suurta vahinkoa, jos järjestelmät tekevät virheitä tai niitä käytetään väärin. Tästä syystä esimerkiksi lääketieteellisille laiteohjelmistoille tai itseohjautuville ajoneuvoille kaavaillaan tiukkoja laatukriteerejä: riskinarvioinnit, ihmisen suorittama valvonta ja riippumattomat tarkastukset ovat keinoja varmistaa turvallisuus. Toinen puoli turvallisuutta on tietoturva: tekoälyt voivat joutua hakkerien tai väärinkäyttäjien kohteeksi. Kuviteltavissa on tilanteita, jossa vaikkapa joku syöttää vahingollista dataa järjestelmään (“myrkyttää” opetusdatan) saadakseen sen tekemään vääränlaisia päätöksiä. Niin sanotut adversaariset hyökkäykset tekoälyä vastaan ovatkin oma tutkimusaiheensa – esimerkiksi on osoitettu, että lisäämällä tiettyä häiriökuviota pysäköintimerkin kuvaan, voi saattaa konenäköauton luulemaan merkkiä vaikkapa nopeusrajoituskyltiksi.

Myös laajempia yhteiskunnallisia riskejä pohditaan. Disinformaatio ja vaaleihin vaikuttaminen tekoälyn avulla on jo nähty uhkaksi demokratioille. Tekniikat, joilla voi massatuottaa valeuutisia tai vakuuttavia vääriä videoita, voivat heikentää kansalaisten luottamusta tietoon. Vuonna 2023 nähtiin avoin vetoomus, jossa joukko teknologiavaikuttajia – Elon Musk, Steve Wozniak, Yoshua Bengio muiden muassa – vaati kuuden kuukauden taukoa kaikkein kehittyneimpien tekoälyjen tutkimuksessa, jotta “sekä lyhyen että pitkän aikavälin riskejä” ehdittäisiin arvioida. Tämä kirje kuvasti huolta siitä, että kaikkein edistyneimmät tekoälyt (etenkin suurimmat kielimallit ja niiden jatkokehitykset kohti mahdollista yleisälyä) saattavat karata ihmiskunnan hallinnasta, ellei varmisteta riittäviä turvamekanismeja. Vetoomus herätti vilkasta keskustelua puolesta ja vastaan. Osa asiantuntijoista piti taukoa epärealistisena ja huomautti, että kilpailusyistä esimerkiksi kaikki valtiot tai toimijat eivät kuitenkaan pysäyttäisi kehitystyötään. Toiset taas katsoivat, että avoin globaali keskustelu tekoälyn eksistentiaalisista riskeistä on tarpeen, ennen kuin teknologia etenee vielä pidemmälle. Joka tapauksessa on selvää, että mitä kyvykkäämpiä tekoälyistä tulee, sitä tarkemmin täytyy miettiä eettiset periaatteet: voiko tekoälystä tulla niin voimakas, että se uhkaa ihmisen itsemääräämisoikeutta tai turvallisuutta? Tällä hetkellä tällaiset skenaariot kuuluvat pitkälti teorian ja tulevaisuuden spekulaation piiriin – kuten Valtioneuvoston kanslian erityisasiantuntija Anna-Mari Rusanen totesi, tekoälyyn liittyviä ääriuhkia ei pidä liioitella, mutta ei myöskään sivuuttaa. Nykyhetkessä konkreettisempia ovat arjen eettiset riskit, kuten tekoälyn mahdollinen syrjivyys, työmarkkinavaikutukset tai ympäristövaikutukset (suuret mallit kuluttavat paljon laskentatehoa ja energiaa). Näihin haasteisiin voidaan onneksi vaikuttaa tämän päivän päätöksillä – esimerkiksi varmistamalla datan laatu ja monimuotoisuus, säätämällä lainsäädäntöä ja lisäämällä tutkimusta tekoälyn selitettävyydestä ja avoimuudesta.

Tekoälyn lainsäädäntö ja sääntely

Tekoälyn nopea kehitys on yllättänyt osin myös lainsäätäjät, mutta niin kansallisella kuin kansainvälisellä tasolla on käynnissä hankkeita, joilla pyritään luomaan pelisääntöjä tekoälyn vastuulliselle käytölle. Euroopan unioni on ottamassa käyttöön maailmanlaajuisesti ensimmäisiä kattavia tekoälyä säänteleviä lakeja. EU-komissio julkaisi huhtikuussa 2021 ehdotuksen ns. tekoälysäädökseksi (AI Act), joka on sittemmin edennyt lainsäätämisprosessissa (vuoden 2025 aikana odotetaan lopullista hyväksyntää). Tämän tekoälyasetuksen perusajatus on riskiperusteinen lähestymistapa: tekoälysovellukset jaetaan neljään riskiluokkaan niiden käyttötarkoituksen mukaan.

• Kielletyt (sietämättömän riskin) sovellukset: Tietyt tekoälyn käyttötavat kielletään kokonaan, koska ne katsotaan vakaviksi perusoikeuksien loukkaajiksi. Esimerkkinä mainitaan hallitusten kansalaisilleen tekemä “sosiaalinen pisteytys” tai laajamittainen reaaliaikainen joukkovalvonta julkisilla paikoilla – tällaiset tekoälyn käytöt olisivat EU-alueella laittomia. Samoin esimerkiksi manipulatiiviset tekoälyt, jotka vaikkapa haavoittuvassa asemassa olevaa käyttäjää (lapsia tms.) harhauttaisivat vaarallisiin tekoihin, kielletään.
• Korkean riskin sovellukset: Nämä ovat aloja, joilla tekoälyn virheet voivat aiheuttaa merkittävää haittaa ihmisten terveydelle, turvallisuudelle tai oikeuksille – kuten terveydenhuolto, liikenne, lainvalvonta, koulutus tai tärkeät infrastruktuurit. Korkean riskin tekoälyjä ei kielletä, mutta niille asetetaan tiukat vaatimukset. Valmistajien on tehtävä riskinarvioinnit ja varmistettava ihmisen asianmukainen valvonta; järjestelmien tulee olla läpinäkyviä (käyttäjille on kerrottava, että he ovat tekemisissä tekoälyn kanssa) ja niiden turvallisuus sekä luotettavuus on testattava ennen käyttöönottoa. Esimerkiksi jos sairaalassa otetaan käyttöön tekoäly diagnostiikan tukena, sen tulee täyttää tietyt standardit ja lääkärillä on oltava viime kädessä päätösvalta.
• Rajallisen riskin sovellukset: Näillä tarkoitetaan tekoälyjä, jotka eivät ole elintärkeitä mutta joissa on kuitenkin joitain riskin elementtejä. EU aikoo edellyttää, että tietyt tekoälyt – kuten chatbotit tai vaikkapa deepfake-videoiden generointiohjelmat – ilmoittavat käyttäjälleen, että kyseessä on tekoäly (esimerkiksi “© Tämä teksti on generoitu tekoälyn toimesta”). Tavoitteena on läpinäkyvyys, jotta ihmiset eivät luule keskustelleensa oikean ihmisen kanssa, jos taustalla onkin kone.
• Vähäisen riskin sovellukset: Suurin osa arjen tekoälyistä kuuluu tähän kategoriaan – esimerkiksi pelien tekoäly, sähköpostien roskapostisuodattimet tai nettikaupan tuotesuositukset. Näitä saa kehittää ja käyttää vapaasti ilman erityisiä viranomaisvaatimuksia, kunhan yleistä kuluttajansuojaa ja muuta lainsäädäntöä noudatetaan. EU tosin rohkaisee yrityksiä laatimaan eettisiä ohjeita myös näille kevyemmille sovelluksille, mutta pakollista se ei ole.

EU:n tekoälysäädöksen päätavoitteita ovat: lisätä läpinäkyvyyttä, varmistaa vastuuvelvollisuus, taata tekoälyjärjestelmien turvallisuus ja luotettavuus, estää vinoumat ja syrjintä sekä suojella yksilöiden perusoikeuksia. Tarkoitus on toisin sanoen luoda puitteet, joissa tekoälyä voidaan hyödyntää innovatiivisesti ja kilpailukykyä edistäen, mutta niin että kansalaisten oikeudet ja turvallisuus eivät vaarannu. EU uskoo, että selkeät säännöt lisäävät myös luottamusta tekoälyyn ja täten vauhdittavat sen käyttöönottoa hyvällä tavalla.

Myös Suomessa pohditaan tekoälyn sääntelyä. Osin EU-lainsäädäntö tulee suoraan sovellettavaksi, mutta kansallisestikin on linjattu periaatteita. Julkisella sektorilla on annettu eettisiä ohjeita tekoälyn käytöstä: esimerkiksi oikeusministeriö on korostanut, että viranomaisten tekoälysovellusten tulee edistää hyvän hallinnon periaatteitakuten objektiivisuutta, puolueettomuutta ja ihmisoikeuksien toteutumista. On myös huomattava, että olemassa oleva lainsäädäntö jo nyt asettaa reunaehtoja algoritmien käytölle. Esimerkiksi EU:n tietosuoja-asetus (GDPR) säätelee henkilötietojen automaattista käsittelyä – jos tekoäly käsittelee henkilödataa, sen on noudatettava samoja tietosuojaperiaatteita kuin ihmistenkin tekemän käsittelyn. Yhdenvertaisuuslaki puolestaan kieltää syrjinnän myös silloin, kun päätöksiä tekevät algoritmit. Nämä tarkoittavat, että esimerkiksi työhakemusten esikarsinnassa käytetty tekoäly ei saa suosia tai syrjiä hakijoita kiellettyjen perusteiden (kuten sukupuoli tai etninen tausta) mukaan, ja jos automatisoitu päätös tehdään, siitä on voitava pyytää ihmisen tekemä tarkastelu. Suomi on myös mukana kansainvälisissä eettisissä sopimuksissa: UNESCO hyväksyi 2021 tekoälyn eettiset suositukset, ja OECD:llä on omat tekoälyperiaatteensa, jotka Suomi on allekirjoittanut.

Kaiken kaikkiaan lainsäätäjien haasteena on löytää tasapaino: säännellä tekoälyä riittävästi haittojen ehkäisemiseksi mutta ei niin tiukasti, että innovaatio tukahdutetaan. EU-lainsäädäntöä valmisteltaessa on käyty laajaa keskustelua teollisuuden, tutkijoiden, kansalaisjärjestöjen ja viranomaisten kesken juuri tästä näkökulmasta. Tekoäly on globaali ilmiö, joten myös kansainvälinen yhteistyö on tärkeää – esimerkiksi tekoälyn asevarustelua (autonomisia asejärjestelmiä) koskevat kysymykset ovat sellaisia, ettei yksittäinen maa niitä ratkaise. Siksi YK:n ja muiden kansainvälisten foorumeiden rooli korostuu tulevaisuudessa.

Tekoälyn tulevaisuuden näkymät

Tekoälyn tulevaisuus herättää sekä innostusta että kysymyksiä. Viime vuosien huimat edistysaskeleet – erityisesti generatiiviset mallit – antavat viitteitä, että olemme ehkä vasta alkumetreillä siitä, mihin tekoäly pystyy. Monet asiantuntijat arvioivat, että seuraavien 10–20 vuoden aikana saatamme nähdä tekoälyn, joka lähestyy tai saavuttaa yleisälykkyyden tason tietyillä alueilla. Tällainen kehitys voisi mahdollistaa ratkaisuja suuriin globaaleihin haasteisiin: ilmastonmuutoksen torjuntaa, lääketieteellisten läpimurtojen löytämistä, köyhyyden vähentämistä – tekoälyn valtava laskentakyky ja datan analysointi voisivat tuottaa uusia innovaatioita, joihin ihmisen kapasiteetti ei yksinään riitä. Esimerkiksi tekoäly voisi optimoida energiankulutusta ja löytää tehokkaampia keinoja uusiutuvan energian varastointiin, tai kehittää uusia lääkkeitä simuloimalla molekyylivaikutuksia paljon nopeammin kuin laboratoriossa pystyttäisiin.

Samalla tietoisuus riskeistä lisääntyy. Monet teknologian kehittäjät itse – kuten AI-tutkija Geoffrey Hinton, joka oli keskeinen hahmo syväoppimisen läpimurrossa – ovat alkaneet varoittaa, että jos tekoäly kehittyy hyvin voimakkaaksi, siihen liittyy myös vaaroja, ellei kehitystä suunnata oikein. Hinton jopa erosi tehtävistään Googlella voidakseen vapaammin puhua tekoälyn potentiaalisista haitoista, kuten väärinkäytöstä tai hallitsemattomasta käyttäytymisestä. Tulevaisuuden kannalta keskeistä onkin teknologian hallinta: miten luodaan mekanismeja, joilla varmistetaan että tekoälyt toimivat ihmisten hyväksi. Tässä voi olla kyse teknisistä ratkaisuista (turvakatkaisimista, eettisistä moduuleista tekoälyn sisällä) mutta myös laajemmasta yhteiskunnallisesta valvonnasta (lait, standardit, valvontaviranomaiset).

On myös mahdollista, että tekoälyn kehitys kohtaa uusia haasteita – esimerkiksi tekoälyn toinen talvi voisi seurata, jos nykyinen hype ei johdakaan odotettuihin läpimurtoihin tai resurssit loppuvat. Tällä hetkellä tekoälymallien kehitys on hyvin laskentateho- ja dataintensiivistä: vain harvoilla toimijoilla (yleensä suuryrityksillä) on varaa kouluttaa kaikkein suurimpia malleja. Tämä on herättänyt keskustelua siitä, demokratizoituuko tekoäly tulevaisuudessa vai keskittyykö se muutamien käsiin. Avoimen lähdekoodin hankkeet ja akateeminen tutkimus pyrkivät pitämään kehitystä mahdollisimman avoimena, mutta nähtäväksi jää, säilyykö tasapaino.

Suomessa tekoälyn tulevaisuutta varten on laadittu strategioita ja visioita: pyritään kouluttamaan 1 % väestöstä tekoälyn perusteisiin (Elements of AI -verkkokurssi on tästä esimerkki), houkuttelemaan alan yrityksiä ja investointeja maahan sekä varmistamaan, että suomalainen tutkimus pysyy kansainvälisessä kärjessä. Esillä on ollut myös ajatus “tekoälyn gigatehtaasta” Eurooppaan – suuria datakeskuksia ja tutkimusympäristöjä, joissa kehitetään seuraavan sukupolven malleja eurooppalaisin voimin.

Yhteenvetona voidaan todeta, että tekoäly merkitsee yhteiskunnalle samanlaista murrosta kuin aikoinaan höyrykone, sähkö tai internet – ehkä vielä suurempaakin. Se haastaa meidät uudistumaan, mutta tarjoaa myös välineitä edistyä tavoilla, joista aiemmat sukupolvet vain haaveilivat. Tekoäly vastaa jo nyt moniin kysymyksiimme ja tarpeisiimme – välillä kirjaimellisesti, kuten vaikkapa ChatGPT-chatbotin kohdalla, jossa tekoäly vastaa käyttäjän kysymyksiin ihmismäisellä tavalla. Jatkossa tekoäly voi toimia yhä enemmän kumppaninamme ongelmanratkaisussa, luovuudessa ja arjen askareissa. Avainasia on pitää huoli, että ihminen säilyy tekniikan ohjaimissa: että tekoälyn kehitystä ohjaavat eettiset periaatteet, avoimuus ja halu parantaa yhteistä hyvinvointia. Näin voimme varmistaa, että tekoälyn tulevaisuus on meidän kaikkien kannalta valoisa.

Lähteet:

• Euroopan parlamentti: Mitä tekoäly on ja mihin sitä käytetään?
• SAP Finland: Mikä on tekoäly? (Tekoäly liiketoiminnassa)
• Coursera (2025): The History of AI: A Timeline
• Valtioneuvosto: “Tekoälyä ollaan jo sääntelemässä” (Anna-Mari Rusanen, 2023)
• EU Neuvosto (Consilium): Tekoälyn hyödyt ja riskit
• Yle Uutiset: “Tekoäly voi tuoda enemmän työpaikkoja kuin hävittää” (2023)
• Taikatilaus blogi: “Tekoäly mediassa – journalismi ja sisällöntuotanto”
• Jukka Niittymaa blogi: “Tekoäly tarkoittaa parempaa terveydenhuoltoa” (2024)
• Knight Institute / WEF: Misinformation risk and AI (2024) (World Economic Forum)