Mikko Myllymäen kolumni: Tekoäly vastaa vakuuttavasti, muttei ymmärrä kuten ihminen

Tekoälystä puhuttaessa tunnutaan usein tarkoittavan yhtä ja samaa asiaa, sellaista tekoälyä, jonka kanssa voi keskustella kirjoittamalla, ja joka tuottaa vastauksia tekstinä. Tällaisia ratkaisuja kutsutaan kielimalleiksi. Ne ovat kuitenkin vain yksi osa laajaa tekoälykenttää, joskin monelle ensimmäinen kosketus tekoälyyn. Moni meistä on jutellut kielimallin kanssa tai saanut sen tuottamaa tekstiä vastaan asiakaspalvelussa, verkkokaupassa tai ajanvarauksen yhteydessä. Mitä kielimallien toiminnasta olisi hyvä tietää?

Oleellista on ymmärtää, että kielimalli ei yleensä hae vastausta yhdestä verkosta löytyvästä dokumentista. Se muodostaa vastauksensa sen perusteella, millaisia kielellisiä ja sisällöllisiä yhteyksiä se on oppinut valtavasta määrästä tekstiä. Yksinkertaistaen se on opetettu arvaamaan, mikä sana tai sanan osa todennäköisesti seuraa edellisiä sanoja. Sitä voi ajatella ennustajana, joka on oppinut todennäköisyyksiin perustuvan kielitaidon ja osaa sen avulla tuottaa sujuvaa, tilanteeseen sopivaa tekstiä.

Se voi vaikuttaa siltä kuin se ymmärtäisi, koska se osaa kirjoittaa ymmärtämisen näköisesti, mutta taustalla on edelleen todennäköisten jatkojen tuottaminen.

Tässä kohtaa ero ihmisajatteluun on tärkeä. Kielimalli ei koe maailmaa, eikä sillä ole kokemusten kaltaista ymmärrystä. Se tunnistaa tekstistä kuvioita ja käyttää niitä uuden tekstin rakentamiseen. Se voi vaikuttaa siltä kuin se ymmärtäisi, koska se osaa kirjoittaa ymmärtämisen näköisesti, mutta taustalla on edelleen todennäköisten jatkojen tuottaminen.

Ajatusta seuraavan sanan ennustamisesta ei tarvitse ymmärtää teknisesti, jotta siitä saa otteen. Sitä voi verrata ihmisen toimintaan. Jos sanon “Ulkona sataa, joten otan mukaan…”, sinä jatkat todennäköisesti “sateenvarjon”. Et siksi, että muistat lauseen jostain, vaan koska tiedät, miten tällaiset lauseet yleensä jatkuvat. Kielimalli tekee samaa, mutta paljon laajemmassa mittakaavassa.

Kun pyydät kielimallia kirjoittamaan kohteliaan tarjouspyynnön, se hahmottelee viestin rakenteen. Ensin tervehdys, sitten tausta, varsinainen pyyntö ja lopuksi kiitos. Se ei hae valmista mallipohjaa, vaan tietää, että näin ihmiset yleensä kirjoittavat kohteliaita pyyntöjä, koska se on ”nähnyt" sellaisia valtavasti.

Jos pyydät muokkaamaan tekstisi ystävällisemmäksi, se pehmentää sanavalintoja, lisää kiitoksen ja tekee pyynnöstä kohteliaamman. Ei siksi, että se ymmärtäisi tunteita, vaan siksi, että se on nähnyt paljon tekstejä, joista voi tunnistaa miten ihmiset ilmaisevat ystävällisyyttä.

Kun asia muuttuu monimutkaiseksi tai vaatii poikkeuspäätöksen tai empatiaa, tekoäly ohjaa tilanteen ihmiselle.

Kielimalleja hyödynnetään usein asiakaspalvelussa, mikä on herättänyt pelkoja siitä, että ihmistä ei enää näissä tehtävissä tarvita. Hyvin toteutettuna kielimalli toimii kuitenkin ensilinjana, joka vastaa peruskysymyksiin, ohjaa oikeaan paikkaan ja kerää perustiedot. Kun asia muuttuu monimutkaiseksi tai vaatii poikkeuspäätöksen tai empatiaa, tekoäly ohjaa tilanteen ihmiselle. Tavoite ei siis ole ohittaa ihmistä, vaan hoitaa rutiinit nopeammin ja vapauttaa ihmisille aikaa tilanteisiin, joissa tarvitaan vastuunkantoa.

Usein puhutaan siitä, että kielimalli on opetettu internetistä. Käytännön palveluissa malli voidaan myös kytkeä organisaation omaan tausta-aineistoon, kuten ohjeisiin ja aiempiin dokumentoituihin asiakastapauksiin. Ajattele asiakaspalvelijaa, jolla on ohjekansio. Hän osaa yleiset periaatteet, mutta tarkistaa yksityiskohdat organisaation omista ohjeista. Kielimalli voidaan ottaa avuksi samalla tavalla, jolloin vastaukset perustuvat ajantasaiseen, organisaation tietoon.

Kielimalli ei vain vastaa käyttäjän pyyntöön, vaan sitä voidaan käyttää myös tiedon täydentämiseen. Se voi esittää tarkentavia kysymyksiä esimerkiksi ajanvarauksessa ja pyytää puuttuvat tiedot, joita käyttäjä ei välttämättä tule itse kertoneeksi.

Kielimalli ei väsy eikä anna tunnetilan vaikuttaa siihen, miten se kohtelee asiakkaita.

Tekoälyn käyttö asiakaspalvelussa tuo myös etuja, joita ihmiseltä on vaikea vaatia päivästä toiseen. Kielimalli ei väsy eikä anna tunnetilan vaikuttaa siihen, miten se kohtelee asiakkaita. Lisäksi sitä voidaan parantaa jatkuvasti palautteen avulla. Jos asiakkaat esimerkiksi arvioivat, oliko vastaus hyödyllinen, järjestelmä voidaan opettaa paremmin tunnistamaan, millainen vastaus oikeasti auttaa.

On kuitenkin syytä muistaa, että kielimalli voi uutta tekstiä tuottaessaan myös ”arvata” väärin. Vastaus voi näyttää asiantuntevalta, vaikka se olisi hölynpölyä, sillä kieli on sujuvaa ja rakenne vakuuttava. Siksi kriittiset asiat kannattaa tarkistaa muualta.

Kun ymmärrämme kielimallien perusidean, että kyse on todennäköisyyksistä eikä tietoisuudesta, osaamme hyödyntää niitä paremmin. Silloin niistä on hyötyä monessa, kunhan muistamme, etteivät ne korvaa harkintaa.

Kirjoittaja on filosofian tohtori ja informaatioteknologian yksikön tutkimuskoordinaattori Kokkolan yliopistokeskus Chydeniuksessa.