Mitä on generatiivinen tekoäly? Selkeä selitys tyypeistä, eduista ja käyttötavoista

Mitä on Generatiivinen AI?

Generatiivinen AI on teknologia, joka tuottaa automaattisesti erilaisia sisältöjä, kuten tekstiä, kuvia, ohjelmakoodia, videoita ja ääntä, käyttäjän antamien ohjeiden (promptien) perusteella ja aiemmin opitun datan pohjalta.
Yksi tunnetuimmista esimerkeistä on OpenAI:n marraskuussa 2022 julkaisema “ChatGPT”.
ChatGPT pystyy tuottamaan luonnollista tekstiä, joka vaikuttaa ihmisen kirjoittamalta, ja sitä voidaan hyödyntää monissa liiketoiminnan tilanteissa, mikä tuo merkittäviä etuja, kuten työn tehostamista ja kustannusten vähentämistä.
Generatiivisen AI:n kehitys on edennyt nopeasti viime vuosina, ja uusia palveluita julkaistaan päivittäin ympäri maailmaa, mikä herättää huomiota monilla aloilla.

Miksi Generatiivinen AI herättää huomiota?

Aivan kuten tietokoneiden keksiminen tai internetin ja matkapuhelinten yleistyminen toivat suuria muutoksia ihmisten elämään, AI:sta on tulossa välttämätön osa nykyaikaista yhteiskuntaa.
Erityisesti generatiivinen AI kehittyy niin nopeasti, että se voi korvata ihmistyön, mikä aiheuttaa suuria yhteiskunnallisia huolenaiheita ja tekee siitä ilmiön, jota ei voi enää sivuuttaa.

Generatiivisen AI:n ja perinteisen AI:n erot

Perinteinen AI “poimii” tietoa oppimansa datan joukosta ja tuottaa tuloksia sen perusteella, kun taas generatiivinen AI “luo” uutta sisältöä oppimansa datan pohjalta.
Tämä ominaisuus antaa generatiiviselle AI:lle mahdollisuuden tuottaa omaperäisiä ilmaisuja ja ideoita ilman oppimisdatan rajoituksia, mutta toisaalta tulosten laatu riippuu suuresti käyttäjän promptien suunnittelutaidoista (prompt engineering), eli taidosta syöttää AI:lle optimaalisia ohjeita halutun tuloksen saamiseksi.

Generatiivisen AI:n toiminta

Generatiivisen AI:n ydin on “koneoppiminen (machine learning)”.
Koneoppiminen on joukko tekniikoita, jotka löytävät ja oppivat malleja ja sääntöjä syötetystä suuresta datamäärästä ja luokittelevat tai ennustavat uutta syötettyä dataa. Generatiivisen AI:n kehityksessä käytetään yleisesti erityisesti “syväoppimista (deep learning)”, joka on yksi koneoppimisen menetelmistä.
Syväoppimisen avulla voidaan poimia monikerroksisia piirteitä syötetystä datasta, mikä mahdollistaa monimutkaisempien ja tarkempien tehtävien suorittamisen.
Yleisesti ottaen, koneoppimisen kautta luotuja perusmalleja, jotka on sovitettu tarkempiin tehtäviin, kutsutaan “oppineiksi malleiksi”, ja tuotteisiin tai palveluihin integroituna niitä kutsutaan yleisesti “generatiiviseksi AI:ksi”.
Toisin sanoen, generatiivisessa AI:ssa on monia erilaisia tyyppejä riippuen “tarkasta tehtävästä”.

Generatiivisen tekoälyn tyypit

Alla käsitellään generatiivisen tekoälyn päätyyppejä.

Tekstigeneratiivinen tekoäly

Tekstigeneratiivisessa tekoälyssä, kuten “ChatGPT” ja “Bard”, käytetään suuria kielimalleja (LLM: Large Language Model) kuten “GPT-4” ja “PaRM”.
Suuret kielimallit ovat malleja, jotka on sovitettu käsittelemään luonnollista kieltä ja niissä on kymmeniä tai satoja miljardeja parametreja, mikä mahdollistaa erittäin luonnollisen tekstin tuottamisen.
Tämän ansiosta niitä voidaan hyödyntää laajasti esimerkiksi pöytäkirjojen laatimisessa, sähköpostivastauksissa, mainoskopioiden luomisessa ja romaanien kirjoittamisessa.

Kuvageneratiivinen tekoäly

Kuvageneratiivinen tekoäly, kuten “Stable Diffusion” ja “Midjourney”, luo uusia kuvia tekstin tai kuvien perusteella. Esimerkiksi se voi luoda kuvia tekstin perusteella (t2t: text to image) tai rekonstruoida erilaisia kuvia syötettyjen kuvien perusteella (i2i: image to image) käyttötarkoituksen mukaan.

Äänigeneratiivinen tekoäly

Äänigeneratiivinen tekoäly luo uutta äänidataa syötetyn äänidatan perusteella.
Esimerkiksi, kun syötetään suuren määrän tietyn henkilön tai hahmon ääntä ja opetetaan tekoälyä, se voi lukea erilaisia tekstejä kyseisellä äänellä.
Lisäksi se voi lukea tekstejä eri tunteiden sävyillä ja eri kielillä, mikä mahdollistaa sen käytön monissa tilanteissa, kuten kerronnassa ja asiakaspalvelukeskusten automaattisessa vastaamisessa.
Google “Text-to-Speech AI” on tunnettu esimerkki.

Videogeneratiivinen tekoäly

Videogeneratiivinen tekoäly yhdistää tekstiä ja kuvia luodakseen uusia videoita automaattisesti.
OpenAI:n helmikuussa 2024 (Reiwa 6) julkaisema “Sora” luo videoita tekstin perusteella. Se pystyy tuottamaan jopa minuutin pituisia videoita, kun aiemmat tekoälyt pystyivät luomaan vain muutaman sekunnin pituisia videoita. Lisäksi se säilyttää johdonmukaisuuden hahmojen ja tilojen välillä useissa kohtauksissa ja toistaa luonnollisia liikkeitä, jotka noudattavat fysiikan lakeja, mikä tekee siitä erittäin kiinnostavan generatiivisen tekoälyn.

3D-malligeneratiivinen tekoäly

3D-malligeneratiivinen tekoäly luo automaattisesti 3D-malleja tekstin tai kuvien perusteella.
Sitä odotetaan käytettävän laajasti esimerkiksi pelihahmojen ja -objektien sekä animaatioiden ja elokuvien CGI-sisällön tuotannossa, ja se on yksi nopeimmin kehittyvistä generatiivisen tekoälyn tyypeistä.
Esimerkkejä ovat “LumaAI”, “Tripo” ja “Meshy”.

Generatiivisen tekoälyn käytön edut

Generatiivinen tekoäly kehittyy jatkuvasti, ja sen käyttöä odotetaan monilla eri toimialoilla.

Generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen ei ainoastaan mahdollista merkittävää työn tehostamista ja kustannusten vähentämistä, vaan se tarjoaa myös uusia ideoita ja mallien löytämistä, mikä erottaa sen perinteisestä tekoälystä ja tuo merkittäviä käyttöetuja.

Generatiivisen tekoälyn liiketoimintakäyttö

Generatiivista tekoälyä voidaan hyödyntää erityisesti seuraavissa liiketoimintaskenaarioissa.

Asiakaspalvelun automaatio ja avustaminen

Sähköpostien vastaaminen ja puheluihin vastaaminen ovat asiakaspalvelun tehtäviä, jotka vievät paljon aikaa ja vaativat paljon työtä. Näissä tehtävissä generatiivinen tekoäly voi olla erittäin hyödyllinen. Tekstintuotantoon erikoistunut tekoäly voi ymmärtää asiakkaiden kysymykset ja luoda sopivia vastauksia. Yhdistämällä tämä äänentuotantoon erikoistuneeseen tekoälyyn, voidaan tarjota palvelua, joka vastaa puheluihin automaattisesti 24/7. Monet yritykset ovat jo ottaneet käyttöön generatiivisen tekoälyn näissä tehtävissä.

Mainoskopioiden ja verkkosisältöjen ideointi ja luonnostelu

Kuten aiemmin mainittiin, generatiivisen tekoälyn kyky tuottaa uutta sisältöä voidaan hyödyntää mainoskopioiden ja verkkosisältöjen, sekä muiden sisältöjen ideoinnissa ja luonnostelussa. Syöttämällä tekoälylle tuotteen ominaisuudet, kohderyhmä ja tekstin pituus, voidaan saada aikaan sopivia tuotoksia. Tekoäly voi tuottaa ideoita nopeammin ja enemmän kuin ihminen, mikä parantaa tuottavuutta merkittävästi.

Datanalyysin tuki ja raporttien automaattinen luominen

Generatiivinen tekoäly pystyy käsittelemään suuria määriä dataa nopeasti ja löytämään ihmisten huomaamatta jääviä kaavoja ja trendejä. Tekoälyä voidaan hyödyntää datan analysoinnissa ja ennustamisessa, sekä näihin perustuvien raporttien luomisessa. Määrittelemällä ulostulon muoto voidaan raportit mukauttaa tarpeiden mukaan, mikä on yksi sen eduista.

Huomioitavaa generatiivisen tekoälyn käytössä

Kuten edellä mainittiin, generatiivisella tekoälyllä on merkittäviä hyötyjä, mutta samalla sen oikea käyttö vaatii huolellisuutta ja tarkkaavaisuutta.

Tekoälyn hallusinaatiot

Generatiivinen tekoäly perustaa vastauksensa oppimiinsa tietoihin ja antaa todennäköisimmän vastauksen tilastollisesti ja todennäköisyyksien perusteella. Tämä voi johtaa virheellisten tietojen tuottamiseen (tätä ongelmaa kutsutaan yleisesti “hallusinaatioksi”).
Lisäksi, joillakin generatiivisilla tekoälyillä on rajoituksia oppimisdatansa ajantasaisuudessa, mikä voi johtaa vanhentuneiden tietojen käyttöön.
Siksi, kun käytät generatiivisen tekoälyn tuottamaa sisältöä työssäsi, on välttämätöntä, että ihminen tarkistaa ja varmistaa sen laadun.

Tietoturva

Yritysten on erityisesti kiinnitettävä huomiota tietoturvaan käyttäessään generatiivista tekoälyä.
Joissakin generatiivisissa tekoälyissä syötetyt tiedot voivat päätyä koneoppimisen käyttöön, mikä voi johtaa vakaviin seurauksiin, jos syötetään henkilökohtaisia tietoja tai yrityssalaisuuksia.
Siksi on tärkeää tarkistaa käyttöehdot ja varmistaa, miten syötettyjä tietoja käsitellään.

Lainsäädäntö

Viime aikoina on käyty vilkasta keskustelua generatiiviseen tekoälyyn liittyvistä lainsäädännöllisistä kysymyksistä, erityisesti tekijänoikeuslain ja henkilötietolain osalta. Lisäksi eri toimialoilla on omia AI-etiikkaan liittyviä sääntöjä. Yritysten onkin tärkeää seurata näitä lainsäädännön ja etiikan kehityssuuntia osana omaa compliance-toimintaansa.

Huomioiden perusteella AI:n hyödyntämiseen suositellaan Azure OpenAI Serviceä

Tässä yhteydessä Microsoft Azuren tarjoama “Azure OpenAI Service” on ainoa palvelu, joka mahdollistaa OpenAI:n tarjoamien AI-palveluiden (tekstin, koodin ja kuvien generointi) käytön Microsoft Azuren alustalla. Palvelun erityispiirteenä on, että syötettyjä tietoja ei käytetä koneoppimiseen, ja Microsoft Azuren turvallisuusominaisuudet ovat käytettävissä, mikä takaa korkean turvallisuustason.
Lisäksi, vaikka monet merkittävät generatiiviset AI-palvelut ovat ulkomaisia, Azure OpenAI Service mahdollistaa sopimukset, joissa sovelletaan Japanin lakia ja joissa Tokion käräjäoikeus on yksinomainen toimivaltainen tuomioistuin. Tämä lisää oikeudellisten riskien ennakoitavuutta, mikä tekee palvelusta suositeltavan.

Yhteenveto: Generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen voi tehostaa toimintaa, mutta riskienhallinta on välttämätöntä

Päivittäin esiin tulevat generatiiviset tekoälypalvelut voivat, jos niitä käytetään tehokkaasti, merkittävästi tehostaa toimintaa ja vähentää kustannuksia.
Toisaalta, jotta generatiivisia tekoälypalveluita voidaan hyödyntää tehokkaasti, on tärkeää ymmärtää niiden riskit oikein ja harkita tarkkaan, millaiset toiminnot ja ominaisuudet voivat vähentää näitä riskejä suhteessa suunniteltuun käyttötarkoitukseen.
Erityisesti yrityksissä on tärkeää laatia sisäisiä ohjeistuksia, tiedottaa työntekijöitä ja järjestää koulutusta. Kun otetaan käyttöön generatiivisia tekoälypalveluita, on suositeltavaa vertailla eri palveluita monipuolisesta näkökulmasta.