Mikä on generatiivinen tekoäly? 6 käytännön esimerkkiä

Generatiivinen tekoäly kuulostaa kuin se olisi peräisin scifi-elokuvasta, mutta todellisuudessa se on jo osa monen suomalaisen arkipäivää.

Tämän luettuasi tiedät, mitä generatiivinen tekoäly tarkoittaa, miten se näkyy jo elämässämme, miten se eroaa muista tekoälyistä, ja miten generatiivisesta tekoälystä voi olla sinulle apua ja hyötyä.

Mitä generatiivinen tekoäly tekee? Lyhyt määritelmä

Generatiivinen tarkoittaa kykyä tuottaa tai luoda jotakin uutta. Generatiivinen tekoäly on siis tekoälyn osa-alue, jossa koneet eivät vain analysoi ja käsittele tietoa, vaan ne pystyvät myös luomaan täysin uutta sisältöä, kuten:

• tekstiä
• kuvia
• musiikkia
• videoita

Tekoäly voi generoida esimerkiksi kuvia tai runon sille annetun lyhyen ohjeen perusteella. Eikä lopputulos ole lainkaan hassumpi – nykyaikaiset tekoälysovellukset pystyvät tuottamaan hämmästyttäviä luomuksia.

Toisin sanoen, generatiivinen tekoäly on kuin digitaalinen avustaja, joka voi tehdä luovia tehtäviä ihmisten puolesta tai apuna. Tämä avaa valtavia mahdollisuuksia monilla eri aloilla, kuten markkinoinnissa, koulutuksessa ja viihteessä.

Miten generatiivinen tekoäly toimii?

Generatiivinen tekoäly toimii oppimalla valtavan määrän dataa ja sen jälkeen tuottamalla täysin uutta sisältöä sen pohjalta. Voit ajatella sen olevan kuin älykäs kopiokone, joka ei vain toista näkemäänsä, vaan ymmärtää opitun sisällön ja osaa luoda siitä jotain aivan uutta ja omaperäistä.

Esimerkiksi tekoälykuvageneraattori oppii ensin tunnistamaan suurista kuvamassoista niiden eri ominaisuuksia, kuten värejä, muotoja ja tekstuureja. Kun tämä oppimisprosessi on valmis, tekoäly alkaa itse luoda uusia kuvia käyttäen koneoppimistekniikoita, kuten Generative Adversarial Network (GAN) -verkkoja.

GAN-mallissa on kaksi osaa:

• Generaattori, joka luo uusia kuvia satunnaisten syötteiden pohjalta
• Diskriminaattori, joka arvioi, ovatko kuvat aitoja vai tekoälyn luomia, ja antaa generaattorille palautetta

Generaattori ja diskriminaattori käyvät jatkuvaa vuoropuhelua: generaattori yrittää tuottaa realistisia kuvia, ja diskriminaattori pyrkii tunnistamaan väärennökset. Tätä prosessia toistetaan jopa miljoonia kertoja, kunnes generaattori oppii luomaan kuvia, joita on hyvin vaikea erottaa aidosta.

GAN-mallien lisäksi on olemassa muitakin vaihtoehtoja – transformer-pohjaisia malleja ja diffuusioverkkoja, joita käytetään menestyksekkäästi kuvageneraattoreissa.

Generatiivisen tekoälyn ydin on sen kyky oppia suurista tietomassoista ja sen jälkeen käyttää tätä oppia luovasti uusien ja ainutlaatuisten sisältöjen tuottamiseen.

Generatiivinen tekoäly arjessa – miten se vaikuttaa meihin?

Generatiivisen tekoälyn sovellukset ovat jo nyt osa jokapäiväistä elämää. Tässä muutamia käytännön esimerkkejä siitä, miten generatiivinen tekoäly vaikuttaa arkeemme:

1. Tekstin generointi: blogit, uutiset, tiivistelmät, ym.

Monet verkkosivustot, blogit ja jopa uutisjulkaisut käyttävät generatiivista tekoälyä kirjoittamaan artikkeleita ja tuottamaan sisältöä. Tämä tarkoittaa, että seuraavan kerran, kun luet uutisia netistä, saatat lukea tekoälyn kirjoittamaa tekstiä!

Sen lisäksi, että tekoäly voi kirjoittaa kokonaisia artikkeleita, se voi esimerkiksi koostaa yhteenvetoja ja tiivistelmiä, kuten tässä Yle.fi uutisessa on tehty.

2. Kuvien generointi

Jos olet käyttänyt sovellusta, kuten vaikka Snapchatia, joka muuttaa valokuvasi taideteokseksi tai luo sinulle ”avatarin”, olet jo käyttänyt generatiivista tekoälyä.

Teksti kuvaksi -sovellus, eli tekoälykuvageneraattori, on toinen esimerkki, jolla luodaan paljon kuvia ja grafiikkaa. Se on kiehtova tapa hyödyntää generatiivista tekoälyä niin hupiin kuin hyötyyn.

Kuvien luominen auttaa suunnittelijoita, taiteilijoita ja tavallisia käyttäjiä luomaan visuaalista sisältöä helposti ja nopeasti.

3. Asiakaspalvelu ja chatbotit

Monet verkkokaupat ja yritykset käyttävät tekoälyä asiakaspalvelussa. Chatbotit, jotka vastaavat kysymyksiin, auttavat tilausten seurannassa tai antavat suosituksia, ovat usein pohjimmiltaan generatiivisia tekoälyjä.

Jotkut chatbotit ovat avuliaampia kuin toiset. Se on kiinni pitkälti siitä, minkälaisella materiaalilla ja miten onnistuneesti yritys on kouluttanut tekoälynsä.

4. Videon generointi

Tekoälyn kyky generoida videota on kehittynyt nopeasti, ja sovellukset pystyvät jo aidon näköiseen videoon. Teknologiaa käytetään olemassa olevan videon parantamiseen, muokkaukseen ja kokonaan uuden videomateriaalin luomiseen.

• Elokuvat: Tehosteet ja deepfake, stunt-näyttelijälle vaihdetaan filmitähden ulkonäkö
• Verkkokaupat: Automaattiset tuote-esittelyvideot esim. valokuvan perusteella
• Koulutus: VR-simulaatiot ja oppijalle personoidut opetusvideot
• Sosiaalinen media: Automaattisesti generoidut influensserit
• Uutiset ja journalismi: Videon generointi esim. uutisartikkelin tai sääraporttien pohjalta

HeyGen on suosittu videogeneraattori, joka mahdollistaa videon luomisen pelkästä tekstistä. Sovellus tarjoaa avatareita, taustoja ja muokkaustyökaluja erilaisten sisältöjen spiikkaukseen.

5. Luovat projektit ja musiikki

Generatiivista tekoälyä käytetään myös musiikin ja muiden luovien projektien parissa. Jos olet kuunnellut tekoälyn luomia taustamusiikkeja videoissa, olet saanut nauttia generatiivisen tekoälyn tuotoksia.

Tulevaisuudessa näemme todennäköisesti yhä enemmän tekoälyn säveltämää musiikkia, mainosvideoita ja jopa kokonaisia elokuvia.

6. Keskusteleva tekoäly, AI-assistentit

Tietenkään unohtamatta huippusuosittuja tekoälyjä ChatGPT ja Google Gemini. Ne ovat parhaiten tunnetuimpia generatiivisia tekoälyjä, jotka tuottavat monenlaista tekstiä. Niiden kanssa voit keskustella niitä näitä, opetella uusia ruokareseptejä, sparrata bisnesideoita tai kirjoittaa runoja. Vain mielikuvituksesi on rajana.

Mihin generatiivinen tekoäly menee tulevaisuudessa?

Generatiivinen tekoäly kehittyy nopeasti, ja tulevaisuudessa sen vaikutukset tulevat näkymään yhä laajemmin. Tässä muutama kiinnostava kehityssuunta:

• Koulutus: Oppilaat voivat saada henkilökohtaisempaa oppimateriaalia ja apua tehtävien kanssa tekoälyltä, joka voi luoda yksilöllisesti räätälöityjä oppitunteja ja harjoituksia.
• Virtuaalitodellisuus: Tulevaisuudessa generatiivinen tekoäly voi luoda dynaamisia ja reaaliaikaisesti mukautuvia virtuaalitodellisuuden (VR) ja lisätyn todellisuuden (AR) maailmoja. Esimerkiksi virtuaalimatkailijat voisivat astua jatkuvasti muuttuvaan VR-maailmaan, joka luodaan ”lennosta” heidän päätöstensä perusteella.
• Viihde: Tulevaisuudessa generatiivinen tekoäly voi luoda kokonaisia elokuvia, kirjoja ja pelejä – ja ehkä juuri sinun makuusi räätälöitynä!

Generatiiviseen tekoälyyn liittyvät huolenaiheet

Vaikka generatiivinen tekoäly tarjoaa monia mahdollisuuksia, se herättää myös huolta.

Yksi suurimmista kysymyksistä on, miten se vaikuttaa ihmisten elantoon. Kun tekoäly pystyy tuottamaan sisältöä nopeasti ja tehokkaasti lähes mille tahansa toimialalle, voiko tämä vähentää ihmisten tarvetta esimerkiksi kirjoittajina, suunnittelijoina tai muusikkoina?

Toinen huolenaihe on tekoälyn tuottaman sisällön väärinkäyttö. Tekoäly kykenee jo luomaan aidolta vaikuttavia kuvia ja videoita, joita voidaan käyttää harhaanjohtamisessa. Tämä on tärkeää huomioida esimerkiksi sosiaalisen median sisältöjä kuluttaessa.

Vaikuttaakin siltä, ettei terve lähdekritiikki ole vielä jäämässä tarpeettomaksi.

Yhteenveto

Generatiivinen tekoäly on mielenkiintoinen ja nopeasti kehittyvä teknologia, joka vaikuttaa jo nyt arkeemme. Se helpottaa monia luovia tehtäviä, tarjoaa uusia tapoja työskennellä ja muuttaa tapaa, jolla olemme vuorovaikutuksessa teknologian kanssa. Vaikka tekoälyn kehitykseen liittyy myös haasteita, sen mahdollisuudet ovat lähes rajattomat.

Tulevaisuudessa generatiivinen tekoäly tulee varmasti olemaan entistä suurempi osa meidän kaikkien elämää. Olipa kyse sitten uutisten lukemisesta, uuden musiikkikappaleen kuuntelemisesta tai Snapchattailusta, generatiivinen tekoäly on jo täällä, ja olemme vasta polkumme alkumetreillä.