Viimeisten kahden vuoden aikana tekoälyn ympärille on syntynyt monia myyttejä.
Jotkut väittävät, että tekoäly korvaa pian suuren osan työntekijöistä. Toiset uskovat, että riittää ottaa käyttöön kielimalli, jotta yritys toimisi nopeammin, halvemmalla ja tehokkaammin.
Todellisuus on paljon monimutkaisempi.
Nykyaikaiset tekoälymallit todella osaavat suorittaa tehtäviä, jotka vielä muutama vuosi sitten näyttivät olevan yksinomaan ihmisten alueella.
Ne kirjoittavat tekstejä. Analysoivat dokumentteja. Ohjelmoivat. Luovat kuvia. Tiivistävät kokouksia. Vastaavat asiakkaisiin.
Yhä useammin ne myös suunnittelevat seuraavia toimia, käyttävät työkaluja, kommunikoivat muiden järjestelmien kanssa ja suorittavat kokonaisia tehtäväsarjoja ilman jatkuvaa ihmisen väliintuloa.
Tästä syystä puhutaan yhä useammin tekoälyagenteista ja autonomisista järjestelmistä.
Nousee siis luonnollinen kysymys: Koska tekoäly osaa tehdä päätöksiä, onko ihminen enää tarpeen?
Vastaus on: Kyllä. Enemmän kuin koskaan ennen. Ei siksi, että tekoäly olisi tarpeeton. Päinvastoin. Siksi, että edes paras malli ei ymmärrä vastuuta, liiketoiminnan seurauksia tai sosiaalista kontekstia samalla tavalla kuin ihminen.
Tästä syystä syntyi käsite Human-in-the-Loop, yksi vastuullisen tekoälyjärjestelmän tärkeimmistä peruspilareista.
Mistä tämä sarja kertoo?
Seuraavien neljän artikkelin aikana näytämme, miksi tekoälyn tehokas käyttöönotto ei riipu pelkästään oikean mallin valinnasta.
Käsittelemme muun muassa:
- mitä Human-in-the-Loop tarkoittaa ja miten se eroaa Human-on-the-Loopista ja Human-out-of-the-Loopista,
- milloin tekoäly voi toimia itsenäisesti ja milloin päätöksen pitäisi tehdä ihminen,
- mitä AI Governance tarkoittaa ja miksi siitä tulee yksi organisaatioiden tärkeimmistä kehitysalueista,
- miten suunnitella tekoälyjärjestelmiä, joihin käyttäjät todella voivat luottaa.
Tämä ei ole sarja kielimallien mahdollisuuksista.
Tämä on sarja vastuullisesta tekoälyn hyödyntämisestä käytännön liiketoiminnassa.
Mitä oikein tarkoitetaan Human-in-the-Loopilla?
Yksinkertaisimmillaan Human-in-the-Loop (HITL) tarkoittaa järjestelmien suunnittelua siten, että ihminen pysyy aktiivisena päätöksentekoprosessin osapuolena.
Se ei tarkoita, että tekoäly tekisi vain yksinkertaisia tehtäviä. Päinvastoin.
Malli voi analysoida tuhansia tietueita, valmistella suosituksen, ehdottaa parasta toimintasuunnitelmaa ja jopa suunnitella seuraavat askelet.
Mutta ennen vastuuta vaativan päätöksen toimeenpanoa järjestelmä välittää sen ihmiselle.
Ihminen tekee lopullisen päätöksen tai hyväksyy toimenpiteen.
Käytännössä se näyttää tältä: tekoäly analysoi asiakkaan yhteydenoton. Määrittää prioriteetin. Valmistelee vastauksen. Ehdottaa ratkaisua. Viesti lähetetään kuitenkin vasta konsulentin hyväksynnän jälkeen.
Toisessa tapauksessa tekoäly analysoi luottohakemuksen. Laskee riskin. Valmistelee suosituksen.
Mutta luoton myöntämispäätöksen tekee analyytikko. Malli auttaa. Se ei korvaa vastuuta.
Human-in-the-Loop, Human-on-the-Loop ja Human-out-of-the-Loop - kolme valvonnan tasoa
Vaikka termit kuulostavat samankaltaisilta, ne kuvaavat täysin erilaisia yhteistyömalleja ihmisen ja tekoälyn välillä.
Human-in-the-Loop (HITL)
Ihminen osallistuu suoraan päätöksentekoon.
Järjestelmä laatii analyysin tai suosituksen, mutta ei suorita toimenpidettä ilman hyväksyntää.
Tämä on nykyisin yleisin malli liiketoimintajärjestelmissä, joissa riski on keskisuuri tai korkea.
Human-on-the-Loop (HOTL)
Tekoäly toimii itsenäisesti, mutta ihminen valvoo koko prosessia.
Hän voi pysäyttää järjestelmän, muuttaa sen päätöstä tai puuttua peliin havaitessaan poikkeamia.
Tällainen toiminta on käytössä esimerkiksi joissakin verkkovalvontajärjestelmissä, operaatiokeskuksissa ja modernissa teollisuudessa.
Human-out-of-the-Loop (HOOTL)
Järjestelmä toimii täysin autonomisesti.
Se ei vaadi ihmisen hyväksyntää päätöksiin.
Tällaisia ratkaisuja käytetään vain siellä, missä virheriski on vähäinen tai päätökset ovat tarkasti määriteltyjen sääntöjen mukaisia.
Käytännössä täysi autonomia on edelleen poikkeus, ei sääntö.
Tekoälyn autonomia ei tarkoita täydellistä riippumattomuutta
Tämä on yksi yleisimmistä toistuvista myyteistä.
Kun puhutaan tekoälyagenteista, voi helposti saada käsityksen, että kyseessä ovat täysin itsenäiset järjestelmät. Todellisuudessa suurin osa nykyratkaisuista toimii selkeästi määritellyissä rajoissa.
Agentti voi:
- käyttää työkaluja,
- etsiä tietoa,
- suorittaa tehtäviä,
- kommunikoida muiden järjestelmien kanssa,
- suunnitella seuraavia askeleita.
Se ei kuitenkaan tarkoita, että sen pitäisi tehdä jokainen päätös itse. Mitä suurempi vaikutus päätöksellä on ihmisiin, talouteen tai organisaation turvallisuuteen, sitä tärkeämpää ihmisen osallistuminen on.
Miksi ihminen on yhä tarpeen?
Tekoälymallit tunnistavat kaavoja erinomaisesti. Ne analysoivat dataa. Ennustavat tiettyjen tapahtumien todennäköisyyttä. Silti on alueita, joissa niillä on rajoituksia.
Ne eivät kanna vastuuta päätöstensä seurauksista. Ne eivät ymmärrä eettisiä arvoja. Ne eivät tunne koko liiketoimintakontekstia. Ne eivät osaa itsenäisesti arvioida, onko päätös sosiaalisesti hyväksyttävä. Ne eivät tiedä, milloin poikkeus säännöstä on parempi kuin sääntöjen noudattaminen.
Siksi ihminen pysyy viimeisenä vastuunkantajana.
Missä Human-in-the-Loop toimii jo tänään?
Vaikka termi saattaa kuulostaa uudelta, sen elementtejä on käytetty jo pitkään.
Pankkiala
Tekoäly analysoi transaktioita ja havaitsee epäilyttävää toimintaa.
Pankkityöntekijä päättää sulkea tapahtumat tai hylätä hälytyksen.
Lääketiede
Malli tukee diagnostisten kuvien analyysiä.
Lääkäri tulkitsee tuloksen ja tekee diagnoosin.
Kyberturvallisuus
Järjestelmä havaitsee mahdollisen hyökkäyksen.
Ylläpitäjä päättää liikenteen estämisestä tai infrastruktuurin eristämisestä.
Asiakaspalvelu
Tekoäly ehdottaa vastausta yhteydenottoon.
Konsultti hyväksyy tai muokkaa sisältöä ennen lähettämistä.
Tuotanto
Malli ennustaa koneen vikaantumisriskiä.
Insinööri suunnittelee huoltotoimenpiteet.
Kaikissa näissä tapauksissa tekoäly nopeuttaa työtä.
Mutta vastuu jää edelleen ihmiselle.
Yleisin virhe tekoälyn käyttöönotossa
Yritykset kysyvät usein: "Kuinka paljon automatisoida mahdollisimman paljon?"
Paljon parempi kysymys on: "Mitkä päätökset voidaan automatisoida turvallisesti?"
Siinä on suuri ero.
Tavoitteena ei ole poistaa ihmistä prosessista. Tavoitteena on käyttää hänen aikaansa siellä, missä sitä todella tarvitaan.
Tekoälyn pitäisi ottaa hoitaakseen toistuvat analyysit. Ihmisen tulee tehdä päätökset, jotka edellyttävät kokemusta, vastuuta ja riskin arviointia.
Termistö
Human-in-the-Loop (HITL)
Yhteistyömalli ihmisen ja tekoälyn välillä, jossa tekoäly laatii analyysin tai suosituksen, mutta lopullisen päätöksen tekee ihminen.
Human-on-the-Loop (HOTL)
Malli, jossa tekoäly toimii itsenäisesti, mutta ihminen valvoo prosessia ja voi aina puuttua siihen.
Human-out-of-the-Loop (HOOTL)
Täyden autonomian malli, jossa järjestelmä suorittaa toimenpiteet ilman ihmisen osallistumista. Käytetään pääasiassa matalan riskin ja suuren toistettavuuden prosesseissa.
Tekoälyagentti
Järjestelmä, joka käyttää tekoälymalleja suunnitellakseen, suorittaakseen ja koordinoidakseen tehtäviä käytettävissä olevien työkalujen ja datan avulla.
Tekoälyn autonomia
Järjestelmän itsenäisyyden laajuus tiettyjen toimien tai päätösten suorittamisessa.
Yhteenveto
Suurin virhe olisi pitää Human-in-the-Loopia rajoitteena tekoälylle. Todellisuudessa asia on päinvastoin.
Ihmisen osallistuminen tekee mahdolliseksi käyttää tekoälyä vastuullisella, turvallisella ja organisaation tavoitteiden mukaisella tavalla.
Mitä kehittyneemmiksi tekoälymallit ja agenttijärjestelmät tulevat, sitä tärkeämmäksi käy kysymys ei niinkään siitä, pystyvätkö tekoälyt tekemään päätöksen, vaan siitä, pitäisikö niiden tehdä se itse.
Seuraavassa osassa vastaamme vielä vaikeampaan kysymykseen.
Mitkä päätökset voidaan turvallisesti antaa tekoälyn tehtäväksi ja mitkä tulisi aina jättää ihmisen käsiin?
Näytämme käytännön esimerkkejä verkkokaupasta, pankkitoiminnasta, logistiikasta, tuotannosta ja asiakaspalvelusta sekä esitämme yksinkertaisen tarkistuslistan, joka auttaa arvioimaan automaation riskitasoa.
