Salla Westerstrand, teknologiaeetikko
Tekoäly puhuttaa kaikkialla. Se, mitä kuulemme sosiaalisessa mediassa, mainonnassa ja usein myös poliitikkojen puheissa, korostaa tekoälyn mullistavuutta.
Haaveilemme siitä, että voimme tekoälyn ansiosta keskittyä tekemään tylsien asioiden sijaan asioihin, joista aidosti nautimme. Tekoäly parantaa hyvinvointia, koska se mahdollistaa tehokkaamman terveydenhuollon, uusien lääkkeiden ja hoitojen kehittämisen sekä paremmat mahdollisuudet tunnistaa sairauksia varhaisessa vaiheessa.
Sen sanotaan parantavan yksilön mahdollisuuksia kukoistaa osana yhteiskuntaa, koska kaikilla on mahdollisuus käyttää avoimesti saatavilla olevaa teknologiaa ja siten hyötyä siitä.
Vaan miltä näyttää arkinen todellisuus? Tekeekö tekoälytuotteiden helppo saatavuus tekoälystä oikeasti demokraattisempaa? Onko meillä edes varaa valita?
Tässä kirjoituksessa katsotaan tekoälyn todellisuutta silmiin. Tuon esiin tekoälytutkijan ja -konsultin arjesta käsin tekoälyn haasteiden syvimmät juurisyyt ja pohdin, miltä eettinen tekoäly voisi näyttää ja onko se meille aito vaihtoehto.
Haasteellinen todellisuus
Tekoälyn hyötyjä varjostaa joukko eettisiä haasteita, sillä yleisimpien markkinoilla olevien tekoälysovellusten arvoketju on riippuvainen ihmisten ja ympäristön riistosta.
Isojen tekoälymallien kehittäminen ja käyttö vievät paljon energiaa. Vaikka optimoinnista luvataankin toisaalta myös ratkaisua ilmastokriisiin, sillä ei aina säästetä luonnonvaroja vaan tiristetään planeettaamme entistä optimoidummin. Benedetta Brevini nostaa kirjassaan Is AI Good for the Planet? (Polity, 2022) esimerkiksi öljytuotannon, jossa sekä Shell että ExxonMobil tekivät Microsoftin kanssa Azure-diilin 2018 ja 2019 tehostaakseen öljyntuotantoa tekoälyllä.
Tekoäly ei myöskään opi itsenäisesti. Sekä perinteiset algoritmit että isot kielimallit vaativat toimiakseen ihmisiä, jotka luokittelevat dataa ja kouluttavat algoritmeja. James Muldoon, Mark Graham ja Callum Cant tuovat kirjassaan Feeding the Machine (Bloomsbury, 2024) päivänvaloon useita tositarinoita digityöläisistä, jotka altistuvat päivittäin haitalliselle materiaalille ja kärsivät siksi muun muassa sosiaalisista ja psykologisista ongelmista. Palkka on pieni ja työ epävarmaa.
Myös tekoälyn liiketoimintalogiikka, jonka sanotaan tuovan meille taloudellista vaurautta, on kyseenalainen. Tekoäly-yritykset hamuavat investointeja suurilla lupauksilla, jotka odottavat yhä lunastamista. Samalla yritykset kuten OpenAI vaikuttaisivat tekevän pääasiassa isoja tappioita.
Tappioilla varmistetaan, että me rakennamme infrastruktuuria, prosesseja, toimintamalleja ja jopa yksityiselämän rutiinejamme tekoälyn varaan, nyt, kun se vielä on halpaa.
Kuplasta on Suomessa puhuttu niin Ylellä kuin Hesarissakin. Sitä ei kuitenkaan aina uskoisi, kun katsoo, kuinka varauksetta tekoälyä otetaan käyttöön myös huoltovarmuuden kanalta kriittisellä julkisella sektorilla.
Kun kupla nimittäin puhkeaa, hinnan maksamme me – kansalaiset ja kuluttajat – eivät tekoälyn kehittäjät.
Diskriminaation pettämätön logiikka
Kun katsomme tekoälyn teknisiä ominaisuuksia, huomaamme, että mallit perustuvat logiikaltaan automaattiseen diskriminaatioon.
Kaikki diskriminaatio ei ole haitallista. Diskriminaatio on arkinen termi, jolla tarkoitetaan asioiden erottelua toisistaan. Jotta malli voi erottaa jalankulkijan liikennemerkistä tai ohi lentävästä linnusta, sen on tarkoituskin diskriminoida muita elementtejä vastaan.
Olemme kuitenkin ryhtyneet entistä ennakkoluulottomammin käyttämään tekoälyä myös tilanteissa, joissa virheen inhimillinen hinta on yksilöille ja yhteiskunnalle merkittävä.
Onko valvontakameran kuvassa esimerkiksi rikollinen vai viaton ihminen?
Tiedämme, että esimerkiksi tummaihoiset ovat joutuneet historiassa rikosepäilyjen kohteeksi valkoihoisia useammin. Jos teemme ennakkoluulojemme vuoksi ratsioita vain tummaihoisten asuinalueilla, niin kiinni jää tietysti pääasiassa tummaihoisia, mikä korostaa heidän rooliaan tilastoissa.
Kun tällaisia ilmiöitä mallinnetaan tekoälyllä, saadaan väistämättä syrjiviä tuloksia. Yhdysvalloissa 50-vuotias nainen istui lähes puoli vuotta vankilassa, kun kasvojentunnistusalgoritmi luokitteli hänet virheellisesti petosrikoksen tekijäksi. Iso-Britanniassa mies poistettiin kaupasta, kun kasvontunnistus luokitteli hänet rikolliseksi. Esimerkkejä on jo lukuisia.
Tutkimukset ovat kuitenkin osoittaneet, että algoritmit ovat ihmisiäkin vinoutuneempia. Ne jopa vahvistavat meidän omia kognitiivisia vinoumiamme, sillä tekoälyn suostutteleva ja myötäilevä muotoilu vahvistaa meidän omia ennakkoluulojamme ja oletuksiamme.
Vinoumia on yritetty poistaa teknisin keinoin. Esimerkiksi Amsterdamin kaupungin tekemä kokeilu tekoälystä toimeentulotukihakemusten käsittelyssä kuitenkin osoitti, että vaikka käyttäisimme kaikkia mahdollisia vinoumien poistoon ja läpinäkyvyyteen tarkoitettuja tekniikoita, rakenteellisia vinoumia ei saada kokonaan poistettua.
Algoritmit perustuvat aina historialliseen dataan. Jos annamme algoritmien määritellä, millaisia vinoumia ylläpidämme, luovumme positiivisesta kehityssuunnasta ja juurrutamme, jopa vahvistamme nykyisiä epäoikeudenmukaisuuksia.
Demokratian kannalta on myös varsin kummallista, että annamme tekoälykehittäjien määritellä, millaiset vinoumat vielä ovat oikeudenmukaisia ja millaiset eivät.
Josh Simons avaa vinoumien poiston teknistä mahdottomuutta kirjassaan Algorithms for the People (Princeton, 2023) ja muistuttaa, kuinka vaarallista on vierittää todistustaakka tavalliselle kansalaiselle:
How might a plaintiff demonstrate that an alternative machine learning model that serves the employer’s legitimate interests but produces less disparate impact is available? (p. 66)
Generoivan tekoälyn arvaamattomuus
Generoivien tekoälyjärjestelmien tuotosten sattumanvaraisuus vaikeuttaa entisestään sen käyttöä luotettavuutta, ennakoitavuutta, läpinäkyvyyttä ja oikeudenmukaisuutta vaativissa tilanteissa.
Julkisen sektorin käyttötapaukset ovat siten erityisen alttiita tekoälyn ongelmille.
OpenAI:n omatkin tutkijat ovat huomauttaneet, että niin kutsutut hallusinaatiot ovat ominaisuus, eivät bugi, ja siksi niitä ei pystytä koskaan kokonaan poistamaan, kun käytämme isoja kielimalleja.
Generoivat mallit kuluttavat sääntöpohjaisia algoritmejakin enemmän resursseja, ja siksi datakeskukset vievät yhä enemmän elintilaa, kuten juomavettä ja sähköä, ihmisiltä ja luonnon ekosysteemeiltä.
Eräs Suomen Microsoftin edustaja lohdutti minua taannoin sillä, että kun he hakkaavat datakeskusten tieltä metsää, niin kyllä he sitten istuttavat uutta toisaalle.
Jäin kuitenkin miettimään, miten se edellisen metsän ekosysteemi mahtaa uuteen metsään siirtyä.
Maailmalla on jo paljon esimerkkejä kompensaatiohankkeista, jotka näyttävät hienoilta paperilla, mutta jotka paikan päällä kaikuvat tyhjyyttä. Karen Hao nostaa kirjassaan Empire of AI (2025, Allen Lane) esiin esimerkin Chilestä, jossa Google perusti vuonna 2019 Quilicuran kylään urbaanin metsän kompensoidakseen datakeskuksen aiheuttamaa luontokatoa. Haon Googlelta saamat materiaalit kuvailevat metsää asukkaiden vihreänä tilana, joka tukee paikallisten projekteja ja hyvinvointia. Paikalla vieraillut Hao kuitenkin kuvailee näkemäänsä seuraavasti:
There are no residents. The place is too far from any bus line, and there are no homes in the surrounding area to speak of. Outside the modest plot, too small to fit Google’s data center itself, a dozen stray dogs meander around, barking and rummaging through the trash. (p. 286).
Tekoäly on sosio-tekninen ilmiö
Tekoälyn hyödyt ja haitat eivät siis jakaudu tasaisesti – eivät maantieteellisesti eivätkä sosio-ekonomisesti.
Jotta ymmärrämme tekoälyn haasteiden juurisyyt ja voimme rakentaa aitoja vaihtoehtoja, meidän on katsottava tekoälyä sosio-teknisenä ilmiönä. Se tarkoittaa, että tekoäly on:
Teknologiaa. määrittelemme tekoälyksi algoritmeja, isoja kielimalleja, GPT- ja GAN- malleja, joskus myös jopa sensoridataa hyödyntävää robotiikkaa. Teknologinen määritelmä elää jatkuvasti, mikä vihjaa, että muullakin kuin teknisillä ominaisuuksilla on merkitystä.
Kaupallinen tuote. ChatGPT, Claude, Lovable, Copilot… Ne ovat taitavasti paketoituja tuotteita, joita markkinoidaan meille aggressiivisesti.
Narratiivi. Tekoälyä kuvaillaan pelastuksena, tulevaisuutena, uhkana ja tuhona. Näillä narratiiveilla vaikutetaan mielikuviimme tekoälyn vaikuttavuudesta ja sijoitusten kannattavuudesta. Mielikuvat ovat enemmän tai vähemmän lähellä todellisuutta.
Se, että kutsumme näitä teknologioita tekoälyksi on osa narratiivin rakentamista. Emmehän ole luoneet keinotekoista älykkyyttä, vaikka se tarina, jota tekoälystä kerrotaan, usein antaa meille sellaisen vaikutelman. Anthropicin toimitusjohtaja Dario Amodei esimerkiksi spekuloi viimeaikaisessa podcast-haastattelussa siitä, etteivät he tiedä, ovatko heidän kielimallinsa tietoisia.
Ei hätää, Dario, tutkijat onneksi tietävät: kielimallit eivät ole tietoisia sen enempää kuin taskulaskimetkaan.
Ilmiö. Tekoäly on myös ilmiö, ja se toisintaa muita ilmiöitä. Se on hypeä, tehostamista, optimoimista ja kvantifiointia – kaikkea sitä, mikä määrittää, miten jäsennämme maailmaa tässä ja nyt.
Tekoälyä tutkinut Washingtonin yliopiston kielitieteen professori Emily Bender kirjoitti LinkedInissä laativansa parhaillaan pyynnöstä tietokirjamääritelmää tekoälylle. Sen sijaan, että hän kuvailisi tekoälyn teknisiä ominaisuuksia, hän aikoo sanoittaa tekoälyn tieteenalana, kognitiotieteen lähestymistapana, silmänkääntötemppuna, ideologiana, tapana halventaa ihmistyötä, siirtää vastuuta, ja keskittää valtaa. Tunnistan näistä monia myös omassa tutkimuksessani esiin nousseita ilmiöitä.
Unelma, jossa elämme
Lopulta tekoäly on eräänlainen unelma. Esiintyykö tekoäly unelmissamme kuitenkaan oikeasti kovinkaan usein?
Tekoälykentällä on valtavasti erilaisia unelmia. Meillä on OpenAI:n toimitusjohtajan Sam Altmanin unelma ja miljardööri Elon Muskin unelma, joista kaksikko kiistelee parhaillaan oikeudessa. On myös Donald Trumpin unelma, joka vaikuttaa siihen, millaista teknologiaa Yhdysvalloista muualle maailmaan syötetään.
Heille heidän unelmansa on se kaikista tärkein, ehdoton ja pakko saavuttaa. Ja siksi se pyhittää kaikki keinot.
Se oikeuttaa
- Epäinhimillisissä työoloissa tehtävän datan luokittelun
- Elinympäristömme musertumisen datakeskusten tarpeiden alla
- Epäoikeudenmukaisuuksien juurtumisen
- Epäluottamuksen kasvun ja sosiaalisen koheesion heikkenemisen.
Omassa tutkimuksessani olen myös havainnut, että se oikeuttaa demokratian rapautumisen.
Yhtäkkiä, jonkun toisen unelmasta on tullut jaettua todellisuutta. Esimerkiksi Sam Altman unelmoi BlackRock Infrastructure Summitissa (Washington, maaliskuu 2026) tulevaisuudesta, jossa älykkyys on sähkön ja veden tapaan hyödyke, jota ihmiset ostavat heiltä mittarilla.
Haaveiletko sinä tulevaisuudesta, jossa kaikesta intellektuellista pääomasta maksetaan OpenAI:lle?
Me unelmoimme erilaisista asioista, ja ne voivat johtaa erilaisiin tulevaisuuksiin. Meillä tulee kuitenkin olemaan vain yksi tulevaisuus, yksi aika ja paikka, jonka me jaamme toistemme kanssa.
Yksittäisillä unelmilla on häviävän pieni vaikutus tekoälykehityksen suuntaan, ja siksi meidän on unelmoitava yhdessä. Kun jaamme unelmiamme muiden kanssa, unelmamme saavat uuden painoarvon kansainvälisessä keskustelussa.
Siksi meillä on myös Euroopan unelma, Suomen unelma ja Vastuullinen tekoäly ry:n unelma, ja näiden unelmien ei tarvitse olla linjassa tekoälyjohtajien unelmien kanssa.
Tekoälyn eettisiä ja yhteiskunnallisia vaikutuksia tutkiva professori Mark Coeckelbergh vastasi X:ssä Sam Altmanin haaveeseen näin:
I see a future where we don’t allow people like Sam Altman to monetise our common knowledge, intelligence, and communication, a future where we democratise AI and make it contribute to the common good.
Kun unelmoimme eri asioista kuin Piilaakson teknologiamogulit, se ei tarkoita, että olisimme teknologia- tai kehitysvastaisia.
Kriittinen suhtautuminen tekoälyyn kumpuaa yleensä aidosta tahdosta viedä yhteiskuntaamme parempaan suuntaan ja rakentaa siitä kaikille elinkelpoista paikkaa kukoistaa osana omaa yhteisöä.
Se, jos joku kutsuu uutta innovaatiota, rohkeaa ajattelua, tervettä optimismia siitä, että meidän ei tarvitse edetä suuntaan, joka rapauttaa mahdollisuuksiamme hyvään elämään.
Se kutsuu myös uutta vaihtoehtoa: eettistä tekoälyä.
Miltä vaihtoehto näyttäisi?
Monet meistä ovat tyytymättömiä nykyiseen tekoälykehitykseen. Se on kuin laiva, joka ajaa vääjäämättömästi kohti määränpäätään, kurssilta poikkeamatta.
Olemme yrittäneet kääntää tekoälyn laivaa, mutta heikoin lopputuloksin.
Entä jos rakentaisimme vaihtoehtoisen laivan? Sellaisen, joka vie meitä toisenlaiseen suuntaan?
Voisiko eettinen tekoäly olla tällainen vaihtoehto?
Kuvitellaan yhdessä generatiiviselle tekoälylle uudenlainen suunta:
Teknologiayrittäjälle syntyy idea sovelluksesta, joka pystyy käsittelemään monipuolista dataa ja ratkaisemaan sen avulla useita monimutkaisimmista ongelmistamme.
Jo idea on niin kunnianhimoinen, että siihen tarvitaan varmasti paljon resursseja. Laskentatehoa, ihmisiä, dataa – ja se kaikki tunnetusti maksaa.
Tunnistettu potentiaali on suuri ja se pystytään hyvin osoittamaan myös eri alojen sijoittajille, joten projekti lähtee käyntiin.
Mallin kouluttamiseen rakennetaan suunnitelma. Koulutusdataa valitaan käyttötapauskohtaisesti. Ensimmäiset käyttötapaukset valitaan sen mukaan, mistä saadaan yhteiskunnalle eniten arvoa. Yritys tekee yhteistyötä julkisten toimijoiden ja kansalaisten kanssa niiden tunnistamiseksi.
Data hankitaan laadukkaista lähteistä, ja sitä tarjoaville varmistetaan asianmukainen kompensaatio. Lisensoinnilla varmistetaan, että mallien synnyn mahdollistanut luova ala kukoistaa jatkossakin. Lisensointikustannukset katetaan alkuun investoinneilla ja jo pian ensimmäisistä ison vaikuttavuuden käyttötapauksista syntyneillä voitoilla.
Datan luokitteluun ja kouluttamiseen tarvitaan lisäkäsiä. Tiedetään, ettei kenellekään tee hyvää tuijottaa monotonista saati haitallista materiaalia täyttä päivää putkeen. Siksi datan luokittelijan työstä muotoillaan inhimillistä ja tukiverkostoista riittäviä. Haitallisen materiaalin luokitteluun kehitetään varhaisessa vaiheessa tukityökaluja. Kun luokittelijat eivät luokittele, he osallistuvat aktiivisesti käyttötapausten ja suojaustoimenpiteiden suunnitteluun. Koska ympäri maailman työskentelevät asiantuntijat tekevät muutakin kuin luokittelua, malleista saadaan nopeasti toimivia eri kulttuurisissa konteksteissa. Siten myös hyödyt jakautuvat maantieteellisesti tasaisemmin.
Tekoäly-yrittäjät ja yrityksen työntekijät tulevat hyvin toimeen. Heistä ei välttämättä tule miljardöörejä, mutta hyvinvoivia asiantuntijoita, jotka tekevät arvokasta työtä. Työn ohella he toteuttavat omia unelmiaan ja rakentavat samalla myös yhteisiä.
Sijoittajat näkevät potentiaalin: käsillä on teknologia, joka luo ympärilleen monipuolisen ekosysteemin yrittäjiä, luovan alan ammattilaisia, kansainvälisiä osaajia ja eri alojen asiantuntijoita. He saavat tuottoa sijoituksilleen ja tietävät, että sijoitus kestää aikaa. Se ei kaiva maata yhteiskunnan alta, mikä parantaa heidän mahdollisuuksiaan sijoittaa jatkossakin – tekoälyyn ja myös muualle.
Teknologian peruspalikka on yhä logiikaltaan monikäyttöinen, mikä tuo tehokkuutta kehitykseen. Ratkaisuja tuotetaan käyttöön kuitenkin kohdistetusti, sillä tiedetään, ettei tilastollisiin todennäköisyyksiin perustuvat mallit sovi kaikkialle. Aidosti arvokkaiden käyttökohteiden etsimiseen kannattaa käyttää hetki aikaa.
Kuvitelma on yksinkertaistus, eikä se mullista nykyistä toimintalogiikkaa. Se ei siis ole edes radikaali. Siinä puhutaan yhä isoista kielimalleista, ei jo lähtökohtaisesti kielimalleja kestävämmästä ja ennakoitavammasta automaatioteknologiasta.
Se sisältää kuitenkin muutamia perustavanlaatuisesti nykyisestä poikkeavia ajatuksia:
Eettinen tekoäly on yhteiskunnallisesti kestävää. Se ratkaisee oikeita, ei väkisin keksittyjä ongelmia. Se auttaa kaikkia kukoistamaan osana yhteiskuntaa. Se mahdollistaa ja vahvistaa asioita, jotka ovat itsessään arvokkaita.
Eettinen tekoäly on hyvää bisnestä
Törmäämme usein siihen, että yllä kuvaillun kaltainen kehittäminen on kallista ja hidasta. Yhdysvallat ja Kiina ovat jo voittaneet pelin, kun Eurooppa vielä lisensoi dataa.
Katsotaan tarkemmin näitä kahta väitettä: eettisen tekoälyn kalleutta ja hitautta.
Eettinen ja hallittu tekoäly on ensinnäkin tutkitusti kannattavaa liiketoimintaa. Etiikan tuominen innovaatioprosessiin tuottaa tutkitusti enemmän ideoita, joissa on monipuolisemmin arvopotentiaalia. Etiikka toisin sanoen rikastaa innovaatiota, ei hidasta sitä.
IBM:n Institute for Business Value haastatteli 915 johtajaa ympäri maailman. He havaitsivat, että organisaatiot, jotka investoivat enemmän tekoälyn etiikkaan ja hallintaan
- Tuottavat säännönmukaisesti korkeampaa voittoa (operating profit)
- Saavuttavat korkeamman tuotoksen investoinneilleen (return on investment) ja
- Saavat mitattavaa kilpailuetua tekoälystä.
Niille, jotka kaipaavat numeroita, tässä on niitäkin:
- 22% korkeampi asiakastyytyväisyys, retentio ja suosittelupisteet
- 20% korkeampi kyky ehkäistä eettisiä haittatapauksia
- 19% korkeampi tekoälyn käyttöönottoaste
- 15% korkeampi operationaalinen tehokkuus
- 14% matalammat kustannukset juridisista toimista, kuten sanktioista ja sovitteluista.
Nämä ovat mille tahansa liiketoiminnalle merkittäviä lukuja.
Hitauden illuusio
Markkinoiden mullistaminen tekoälysovelluksella kestää varmasti kauemmin, kun käyttötapauksia rakennetaan alue kerrallaan ja datan käytöstä käydään lisenssineuvotteluja.
On kuitenkin syytä kysyä: Mitä saavutamme mahdollisimman nopealla tekoälykehityksellä?
Nykyisellä toimintamallilla olemme edenneet nopeasti mutta myös päätyneet rikkinäiseen järjestelmään ja tehottomiin työkaluihin, jotka eivät yleiskäyttöisyydessään palvele juuri mitään toimialaa kunnolla.
Kaikkien alojen rakenteelliset vinoumat ovat upotettuina myös niille aloille, joissa vinoumat eivät välttämättä olisi muodostuneet ongelmaksi, jos mallien koulutusta olisi tehty kohdennetummin.
Nyt siis Redditin vinoumat päätyvät myös tukipäätöksiin ja terveydenhuoltosuunnitelmiin.
Teknologiajohtajat ovat valinneet keskittyä yleiskäyttöisiin, isoihin kielimalleihin esimerkiksi pienempien, kohdennetumpien mallien sijaan siinä toivossa, että niillä voidaan ratkaista kerralla kaikki ongelmat ja äkkirikastua.
Nopeus on muodostunut itsessään arvontuoton esteeksi, sillä maailma ei ole yksinkertaistettavissa isoon kielimalliin.
Keskustelin kahden suomalaisen julkisen sektorin organisaatioissa työskentelevän asiantuntijan kanssa. Heidän organisaationsa olivat linjanneet, ettei tekoälyä saa käyttää työtehtävissä. He kokivat olevansa muihin verrattuna ainakin vuoden jäljessä tekoälymurroksesta.
Kysyin, mistä he kokivat jääneensä sinä aikana paitsi. Vallitsi syvä hiljaisuus.
Omassa työssäni tekoälykonsulttina yksi isoimmista pullonkauloista, joka hidastaa tekoälyn käyttöönottoa organisaatioissa on eettinen epävarmuus ja hallintarakenteiden puute. Ei se, että meillä on ohje, jota kuuluu noudattaa, vaan se, että sellainen puuttuu.
Jos siis katsomme aikaa, jossa tekoäly alkaa tuottaa aidosti arvoa, eettisen tekoälyn ei tarvitse olla sen hitaampaa tai kalliimpaa kuin epäeettisenkään.
On totta, että meillä ei olisi juuri näitä tuotteita, kuten ChatGPT:tä, Geminiä, Claudea tai Copilotia ilman move fast break things -logiikkaa.
Vaan mitä muuta meillä voisikaan olla, jos kaikki se resurssi olisi käytetty eettisesti ja yhteiskunnallisesti kestävästi, aidosti arvokkaiden ratkaisujen kehittämiseen? Yhtä lailla kokeiluvalmiilla otteella, isoilla unelmilla ja ambitioilla, mutta vähän eri logiikalla?
Näkökulmana antihauraus
Meidän on siis aika muuttaa näkökulmaa. Meidän on aika tarkastella uudelleen arvon määritelmään ja sitä, miksi annamme pelkälle nopeudelle niin suuren arvon riippumatta siitä, mitä sillä saavutetaan.
Meidän on aika uudistaa tekoälykehityksen peruslogiikkaa.
Yksi tapa lähestyä uutta tekoälylogiikkaa on nojata Nicolas Nassim Talebin antihaurauden (antifragile) käsitteeseen. Taleb kuvailee kirjassaan Antifragile (Penguin, 2013) antihauraita toimijoita sellaisina, jotka eivät vain pyri selviytymään kohdatessaan disruption, vaan jotka saavat niistä voimaa.
Kun vastaan tulee generatiivisen tekoälyn kaltainen disruptio, on aika toimia. Jos meillä ei ole lainkaan valmiuksia kohdata uutta, toimintamme on haurasta ja arvontuottomme katkeaa.
Jos vastustamme muutosta, olemme kerryttäneet lujuutta ja pärjäämme hieman pidemmälle, mutta kun muutos etenee, emme enää pärjää.
Jos pyrimme sopeutumaan, kasvatamme resilienssiä, mutta emme pysy muutoksen tahdissa.
Jos näemme sen sijaan disruption mahdollisuutena, kipinänä innovaatiolle ja uuden luomiselle, pystymme rakentamaan antihaurasta yhteiskuntaa, jonka perusteet eivät järky muutosten ja shokkien edessä.
Yhteiskuntia, jotka kääntävät disruption edukseen ja kukoistavat.
Sovelletaan tätä tekoälykehitykseen.
Tekoälykehitys on nykyisellään haurasta. On vain ajan kysymys, milloin kupla puhkeaa. Jos saamme siitä lainmukaista, se on jo hieman robustimpaa, mutta lainsäädäntö ei yksin vie meitä kovinkaan pitkälle. Digitaalinen valta ulottuu myös sinne, ja usein ihan liian suuressa mittakaavassa. Jos teemme kokonaisvaltaista tekoälyn hallintaa, kasvatamme resilienssiä, mutta emme vielä ole antihauraita.
Eettinen tekoäly, sen sijaan, vie meitä kohti antihaurautta.
Antihauraasta tekoälystä voit lukea lisää Tekoälyfoorumille maaliskuussa 2025 kirjoittamastani artikkelista.
Jotain rahaakin arvokkaampaa
Suurin ajattelun muutos eettisen tekoälyn vaihtoehdossa vaatii arvon uudelleen määrittelyä:
Arvon, jota tekoälyllä tuotamme, ei tarvitse olla vain rahaa.
Jokainen meistä ymmärtää, että talous pyörii rahalla. Eettinen tekoälykään ei vaadi markkinatalouden alasajoa. Niin kauan kuin määrittelemme arvon pelkkänä rahana, yhteiskuntamme ovat kuitenkin hauraita, sillä me maksimoimme väärää asiaa.
On siis aika miettiä: mikä on meille aidosti arvokasta? Miten meidän pitäisi muuttaa nykyistä tekoälymarkkinaa, jotta se tarjoaisi parhaat edellytykset sellaiselle innovaatiolle, joka lisää meille aidosti arvokkaita asioita?
Tekoälymarkkina on ihmisten rakentama. Me voimme vaikuttaa jopa siihen, mikä on bisnekselle kannattavaa. Talouden lait eivät ole muuttumattomia luonnon lakeja, vaikka meille usein niin uskotellaan. Ne ovat ihmisten rakentamia järjestelmiä, joita voidaan uudistaa.
Eettinen tekoäly innovaation ajurina
Kun valitsemme eettisen tekoälyn, valitsemme innovaation. Valitsemme rakentaa antihaurasta yhteiskuntaa ja sanomme ei rakenteille, jotka ovat sille haitallisia.
Sanomme ei sovelluksille, jotka rapauttavat meille tärkeitä yhteiskunnallisia rakenteita. Lainsäädäntö auttaa meitä tekemään yhteisen tahtotilan selväksi muillekin ja lisää yhteiskunnan ennakoitavuutta.
Uusi tekoälyn toimintalogiikka synnyttää uusia innovaatioita, uutta liiketoimintaa, mahdollisuuksia sijoittaa, yrittää ja työllistyä. Se rakentaa tekoälykehityksen ympärille kukoistavan ekosysteemin.
Emme ehkä vieläkään keksi hopealuotia, johon sijoittamalla kaikki ongelmamme ratkeavat, mutta sen ei tarvitse olla tarkoituskaan. Ehkä olemme matkalla johonkin vielä parempaan, kun näemme yhteiskunnan ja ihmisen monimuotoisena, rikkaana kokonaisuutena, jonka kukoistaminen vaatii monimuotoisia ratkaisuja.
Me voimme valita, mihin kilpailuun me haluamme osallistua. Siihen, kenellä on kaikista automaattisin yhteiskunta, joka rikastuttaa Piilaakson teknologiajohtajia eniten?
Vai siihen, kenen yhteiskunta on ihmisille, meille, paras paikka olla?
Kohti aitoja valintoja
Tunnemme usein voimattomuutta murroksen edessä, etenkin kun vastavoimat ovat niin suuret. Meillä ei ole niitä resursseja, joita Piilaakson johtajilla on.
Tämä arvoristiriitojen aiheuttama epämukavuus ja jännite voi tuntua heikkoudelta, josta haluamme pyrkiä eroon. Sunita Sah sanoittaa jännitteiden tärkeyden kuitenkin kauniisti kirjassaan Defy. The power of no in a world that demands yes (One World, 2025):
Your tension might feel like a personal weakness, but it isn’t. It’s a potentially world-changing power. (p. 33)
Juuri se kokemamme epämukavuus, jännite, toimii kipinänä muutokseen.
Jotta emme tukahdu voimattomuuden tunteeseen, meidän ei kannata tuijottaa vain keinoja, joihin emme voi vaikuttaa. Harva meistä on mukana neuvottelupöydissä, joissa päätetään lakimuutoksista tai isojen teknologiatalojen strategiasta.
Vain harvat pääsevät säätämään algoritmien painotuksia ja upotuksia ja valitsemaan, miten isot kielimallit koulutetaan.
On kuitenkin myös asioita, joihin me voimme vaikuttaa.
Me voimme vaikuttaa lainsäädäntöön ja politiikkaan antamalla lausuntoja ja osallistumalla julkiseen keskusteluun digiyhteiskuntamme suunnasta. Tekoäly on narratiivi, ja me voimme osallistua sen rakentamiseen. Me voimme vaikuttaa siihen, mihin tekoälyä käytetään ja kehittää uudenlaisia teknologioita. Osa voi jopa vaikuttaa niiden menestykseen sijoituksillaan.
Me voimme sanoa rohkeasti ei kumppaneille, joiden toiminta ei ole eettisesti kestävää. Meillä ei ole tekoälymurroksen kanssa niin kova kiire, että joutuisimme ottamaan käyttöön epäeettisen chatbotin käyttöön tänään, kun eettinen ratkaisu oikeasti tunnistettuun ongelmaan olisi valmis vuoden kuluttua.
Meidän ei tarvitse luoda omissa yhteisöissämme painetta käyttää tekoälyä sielläkin, missä siitä ei ole aitoa arvoa. Voimme auttaa muitakin tunnistamaan aidosti arvoa tuottavia kohteita.
Me voimme ennen kaikkea osallistua yhteisen unelman ja tulevaisuuden rakentamiseen ja antaa tilaa vaihtoehdoille.
Toistan vielä kerran: Kriittinen suhtautuminen tekoälyyn ei ole negatiivisuutta tai kehitysvastaisuutta. Se kumpuaa aidosta tahdosta viedä yhteiskuntaamme parempaan suuntaan ja rakentaa siitä kaikille elinkelpoista paikkaa kukoistaa osana omaa yhteisöä.
Se, jos joku kutsuu uutta innovaatiota, rohkeaa ajattelua, tervettä optimismia.
Yhteenveto
Kuva eettisestä tekoälystä vaihtoehtona on vielä epämääräinen. Jos palaamme vertaukseen eettisestä tekoälystä vaihtoehtoisena laivana, niin meillä ei ole vielä kuvaa siitä, onko se rahtilaiva, purjevene, kilpavene, soutuvene, jahti, polkuvene vai valtamerialus.
Kuva on vielä hatara, koska meidän aikamme ja resurssimme ovat tähän saakka valuneet sen toisen, Piilaaksosta lähteneen laivan ylläpitoon.
On myös aika miettiä, onko eettinen tekoäly edes paras vaihtoehtomme. Keskustelu on vielä avoinna, ja demokraattisessa yhteiskunnassa sen täytyykin olla. Meidän kannattaa kuvitella erilaisia tulevaisuuksia, myös niitä, joissa puramme osan digitaalista infrastruktuuria ja vähennämme digitaalisen teknologian roolia ihmisten elämässä ja yhteiskunnan toiminnassa.
On kuitenkin todennäköistä, että osa tekoälyn hyödyllisistä käyttötapauksista jää käyttöömme, jolloin on tärkeää, että valitsemme edetä niiden kanssa eettisesti.
Jatketaan tästä siis yhdessä, tartutaan toimijuuteemme ja rakennetaan meille vaihtoehto nimeltä eettinen tekoäly.
Blogi avaa teknologiaeetikko Salla Westerstrandin pitämää puheenvuoroa Vastuullinen tekoäly ry:n tilaisuudessa Metsätalolla 23.4.2026. Artikkelin pääkuva: Anne Haapanen. Graafit: Salla Westerstrand.