ChatGPT:n julkaisu vuonna 2022 oli lähtölaukaus sarjalle muutoksia, jotka perustuivat Generatiivisen tekoälyn (IAGen) tukemaan kehitykseen, tarjoten monenlaisia teknologisia innovaatioita ympäri maailmaa. Luonnollisesti on paljon spekulaatioita siitä, mitä tulevina vuosina aiheen suhteen vielä tapahtuu, mutta mitä voi odottaa tekoälyn trendien osalta vuonna 2025?
Alaan asiantuntijan, Paulo Henrique de Souza Bermejon, jolla on tohtorintutkinto innovaatiosta Bentley-yliopistossa Massachusettsissa/Yhdysvalloissa ja Executive Certification in Strategy and Innovation MIT:ssä, jotkut kysymykset ovat jo keskustelun kohteena sekä markkinoilla että tutkimusalalla.
Hän korosti, että vuoteen 2025 mennessä voidaan odottaa esimerkiksi entistä kehittyneempää ja räätälöidympää generatiivista tekoälyä. Hänen mukaansa suuret kielimallien luojat (kutsutaan LLM:iksi, eli "large language models") jatkavat edelleen kehittymistään, ja ne ovat eräänlainen ydin generatiivisille tekoälyille. Sijoituksia tehdään, jotta nämä mallit voisivat tulla entistä vankemmiksi ja erikoistuneemmiksi, kykenemään tuottamaan vielä tarkempaa ja luovempaa sisältöä sekä toimimaan erittäin erityisissä konteksteissa. Lisäksi uusia ominaisuuksia lisätään mahdollistamaan käyttäjien, myös ei-ohjelmoijien, luoda omia tekoälyagenttejaan kouluttamalla niitä omilla henkilökohtaisilla tiedoillaan. Tämän tyyppinen toiminnallisuus, joka aloitettiin ChatGPT:n kanssa, on tarkoitus laajentaa muihin alustoihin ja LLM-malleihin, mukaan lukien Anthropicin, Metan ja Googlen kehittämät, hän totesi.
Kun kyse on terveydestä, Paulo totesi, että erityisesti diagnoosit voivat olla tarkempia. Sijoitukset laitteisiin ja järjestelmiin ovat laajentaneet tekoälypohjaisten lääketutkimusten kapasiteettia ja tarkkuutta, mikä on suoraan edistänyt terveyspalveluiden parantamista, erityisesti vähemmän kehittyneillä alueilla. Tämä kattaa lääketieteelliset diagnoosit, tutkimusten tulkinnan ja hoitosuositukset, hän totesi. Toisesta näkökulmasta tekoälypohjaiset työkalut tulevat ennustamaan sairauksia ennen kuin ne ilmenevät, käyttämällä wearable-laitteiden (kuten älykellojen ja muiden sensorien) ja integroitujen lääketieteellisten tietojen dataa.
Toinen asiantuntijan esiin nostama kohta koskee kehittyneempien henkilökohtaisten avustajien parempaa integrointia arkipäivään. Tekoälyjärjestelmät integroidaan laitteisiin kuten lisätyn todellisuuden laseihin, autonomisiin autoihin ja älylaitteisiin, optimoiden päivittäisiä tehtäviä. Tämä on jo käymässä toteen joissakin yhteyksissä tekoälyagenttien avulla, selitti Bermejo.
Ja kun kyse on koulutuksesta, se tulee olemaan henkilökohtaisempaa ja houkuttelevampaa. Koulualustat tulisi laajentaa resurssejaan ja räätälöidä oppimispolkuja oppilaiden kognitiivisen profiilin ja kiinnostuksen perusteella. Esimerkiksi matemaattisessa kyvyssä paremmat opiskelijat menestyvät paremmin tarkkoihin tieteisiin liittyvissä koulutuksissa, kun taas taiteista kiinnostuneet voivat erottua luovuuteen liittyvissä kursseissa, hän korosti. Yleisesti ottaen asiantuntijan mukaan työkalut tulevat olemaan yhä saavutettavampia. Pienet yritykset ja yksityishenkilöt pääsevät käsiksi tehokkaisiin tekoälyihin edullisten alustojen kautta, jotka perustuvat avoimen lähdekoodin suurikielisiin malleihin (LLM), kuten LLaMA (Meta AI), Falcon (TII) ja Mistral (Mistral AI). Tämän kehityksen myötä online-kurssit ja -alustat laajentavat tekoälyn opetusta, demokratisoiden tulevaisuuden kannalta välttämättömiä taitoja, totesi hän.
Johtoteollisuudessa Paulo totesi, että tekoäly voi automatisoida monia hallinnollisia, oikeudellisia ja taloudellisia tehtäviä, mikä vaatii työvoiman suurempaa sopeutumista. Kyse ei ole ammattilaisten korvaamisesta tekoälyllä, vaan niiden, jotka eivät käytä tekoälyä, korvaamisesta niiden, jotka tekevät siitä hyvää hyötyä. Jos tekoäly ei vielä auta sinua jossain työssäsi, pysähdy ja mieti: erittäin todennäköisesti siinä on jotain, missä se voi tehdä merkittävän eron. Tulee uusia vaatimuksia ammattilaisille, jotka osaavat integroida, hallita ja säädellä tekoälyä. Esimerkiksi, vielä äskettäin oli vaikea kuvitella työpaikkailmoituksia prompt-insinööreille. Vuoteen 2025 mennessä tämä kysyntä todennäköisesti kasvaa, samoin kuin uusien tehtävien synty.
Paulolle vuonna 2025 ei ole kyse vain siitä, mitä tulee, vaan siitä, että valmistautumme maailmaan, jossa tekoäly tulee olemaan yhä enemmän läsnä ja välttämätön. Todellinen kysymys ei ole "onko" tekoäly integroitava, vaan "kuinka" ja "kuka". Uskon, että olisi hyvä kysyä itseltämme, olemmeko valmiita hyödyntämään tämän teknologian muutosvoimaa, hän korosti.
Vastuullinen tekoäly: Sääntely, Etiikka ja Kestävyys
Tutkijan mukaan vuonna 2015 tekoälyn sääntely tulee olemaan entistä enemmän esillä, myös Brasiliassa. Sopivat säädökset tarjoavat suurempaa läpinäkyvyyttä, turvallisuutta ja eettistä teknologian käyttöä. Toisessa näkökulmassa vastuullisen tekoälyn aloitteet ovat keskittyneet vähentämään algoritmista syrjintää. Tämä sisältää käytäntöjä koulutusdatan vääristymien korjaamiseksi sekä datan monimuotoisuuden parantamiseksi, hän sanoi.
Paulo myös ilmoitti, että kestävän kehityksen osalta tekoälyä käytetään toimitusketjujen optimoimiseen, jätteen vähentämiseen ja energiatehokkuuden parantamiseen, erityisesti tekoälyagenttien yleistymisen myötä yritysjärjestelmissä. Lisäksi ennustavat työkalut auttavat seuraamaan ilmastonmuutoksia ja suunnittelemaan lieventäviä toimia, hän paljasti.
Viihdealalla hän sanoo, että tekoäly voi luoda käsikirjoituksia, musiikkia, visuaalisia taideteoksia ja jopa kokonaisia elokuvia. Tämä tulisi tehostaa uusien startup-yritysten ilmaisten palveluiden tarjoamisen myötä, jotka luovat tällaisia sisältöjä. Toinen kohta liittyy interaktiivisiin peleihin ja simulaatioihin, jotka toteutetaan reaaliajassa käyttäjien valintojen perusteella. Vaikka metaversumin hype on vähentynyt, nämä teknologiat kehittyvät edelleen, erityisesti pelialalla, hän tarkensi.
Paulo korosti myös, että tekoäly tulee olemaan välttämätön talojen, kaupunkien ja jopa infrastruktuurin hallinnassa autonomisesti. Tänään, kuten hän on sanonut, on käsittämätöntä ajatella älylaitteita ilman generatiivista tekoälyä, joten odotetaan suurempaa yhteyttä tekoälyn ja älykkäiden esineiden internetin (IoT) välillä.
Edistykset ja huolenaiheet
Yleinen tekoäly (Artificial General Intelligence – AGI) eroaa tekoälystä, mukaan lukien generatiivinen tekoäly, siinä että se ei rajoitu tiettyyn alaan. Se on älykkyyden muoto, joka voi sopeutua uusiin tilanteisiin, ratkaista monimutkaisia ongelmia ja oppia jatkuvasti. Vaikka LLM:t kuten ChatGPT osoittavat vaikuttavia kykyjä, ne ovat silti rajoittuneita tiettyihin tehtäviin, jotka perustuvat saatuun koulutukseen, eivätkä ne pysty ymmärtämään laajoja konteksteja tai siirtämään tietoa eri aloille aidosti. OpenAI:n toimitusjohtaja Sam Altman kertoi äskettäin, että yleisen tekoälyn haasteet ovat insinööritieteellisiä, eli paljon työtä vaativia, eivätkä perustu uusiin tieteellisiin läpimurtoihin. Hän lisäsi, että hänen yrityksensä on vaiheessa 2 viidestä, ja hän jopa mainitsi, että tämä voi voittaa vielä vuonna 2025, selitti Paulo.
Tutkijan mukaan, vaikka tämän teknologian tarjoamat mahdollisuudet ihmisille, yrityksille ja yhteiskunnalle yleisesti ottaen tuovat lukuisia etuja, on paljon keskustelua siihen liittyvistä vaaroista, erityisesti eettisistä näkökohdista, valvonnasta ja turvallisuudesta. Miten varmistaa, että AGI pysyy ihmisten etujen mukaisena? Kuka hallitsee tätä teknologiaa? Jos tätä ei hoideta hyvin, se voi entisestään lisätä kuilua kansojen ja sosiaalisten luokkien välillä, ja järjestelmät, jotka sitä käyttävät, voivat jopa aiheuttaa katastrofaalisia vaikutuksia väärinkäytön tapauksessa. Olipa kyse yleisestä tekoälystä tai jopa generatiivisesta tekoälystä, pidän puoliksi autonomisia järjestelmiä, joissa lopullinen päätös välttämättä tehdään ihmisen toimesta, turvallisimpana vaihtoehtona, kunnes nämä dilemmasit on lopullisesti ratkaistu, hän päätti.
