Tekoälytyökalut kehittyvät vauhdilla, mutta hyvä lopputulos ei synny pelkästään työkalun valinnasta. Janne Ikolan Kehotesuunnittelun mestariopas pureutuu siihen, miten tekoälyä kannattaa ohjata, millaista tietoa sille on hyvä antaa ja miksi tekoälyn kanssa työskentelyä kannattaa ajatella yksittäisten kehotteiden sijaan keskusteluna.

Ikola on työskennellyt tekoälyn parissa vuodesta 2020 lähtien yrityksiä kouluttaen ja valmentaen. Sitä ennen hän työskenteli pitkään markkinoinnin ja myynnin parissa. Tekoälyaiheisia sisältöjä hän on julkaissut muun muassa AI-Sanomissa.

Ajatus kirjasta syntyi vähitellen muun tekoälyaiheisen sisällön rinnalla. Yksittäisten artikkeleiden ja verkkokurssien lisäksi Ikola huomasi, että myös kirjamuotoiselle materiaalille oli kysyntää. Kehotesuunnittelua käsittelevä opas kasvoi työn edetessä lopulta noin 400-sivuiseksi kokonaisuudeksi.

Kirjaa ei kuitenkaan ole tarkoitettu luettavaksi kannesta kanteen oppikirjan tavoin. Sen sijaan lukija voi poimia siitä omaan työhönsä sopivia menetelmiä ja työkaluja.

Hyvä kehote ratkaisee usein enemmän kuin oikean mallin valinta

Uusia tekoälymalleja julkaistaan jatkuvasti, ja samalla käydään paljon keskustelua siitä, mikä niistä sopii parhaiten mihinkin tehtävään. Ikolan mukaan mallien välillä on eroja, mutta käyttäjän kannalta vielä olennaisempaa on se, miten tekoälyä ohjataan.

Kielimallin käyttö eroaa esimerkiksi perinteisestä Google-hausta. Hakukoneessa olemme tottuneet tiivistämään hakumme muutamaan olennaiseen sanaan. Tekoälyn kanssa yksityiskohtaisemmasta kuvauksesta on usein hyötyä.

–  Jos tekoälyä pyytää vain tuottamaan tekstin tietystä aiheesta, se joutuu arvaamaan esimerkiksi kohderyhmän, tavoitteen, tyylin ja halutun rakenteen. Hyvän lopputuloksen aikaansaamiseksi tarvitaan usein enemmän taustamateriaalia. 

Mitä enemmän tekoäly saa tehtävän kannalta olennaista kontekstia, sitä paremmat edellytykset sillä on tuottaa käyttäjälle sopiva vastaus.

Ikola muistuttaa myös, että eri tekoälypalveluiden vahvuudet eivät välttämättä johdu vain niiden taustalla olevasta kielimallista. Mallien ympärille rakennetaan erilaisia työkaluja ja toimintoja, jotka voivat tehdä palvelusta erityisen hyvän esimerkiksi koodauksessa tai jossakin muussa käyttötarkoituksessa.

Täydellisen kehotteen sijaan kannattaa aloittaa keskustelu

Kehotesuunnittelu voi terminä antaa vaikutelman, että käyttäjän pitäisi osata rakentaa yksi mahdollisimman täydellinen kehote, jonka avulla saa hyvän vastauksen.

Ikolan mukaan tämä johtaa helposti väärään suuntaan. Tekoälyn kanssa työskentelyä kannattaa ajatella ennemmin keskusteluna kuin yksittäisenä kysymyksenä ja vastauksena.

– Tekoälyn käyttöä kannattaa ajatella dialogina. Vähän niin kuin keskustelisit ihmisen tai harjoittelijan kanssa.

Jos ei tiedä, mitä kaikkea tekoälylle pitäisi kertoa, Ikola suosittelee yksinkertaista keinoa: kerro ensin lyhyesti, mitä haluat saada aikaan, ja pyydä tekoälyä haastattelemaan sinua.

Jos tavoitteena on esimerkiksi tuottaa tekstiä, tekoäly voi kysyä kohderyhmästä, tavoitteesta, taustatiedoista, pituudesta ja toivotusta tyylistä.

Samaa keskustelua kannattaa jatkaa myös ensimmäisen vastauksen jälkeen. Tekoälylle voi kertoa, mikä tuotoksessa onnistui ja mitä seuraavalla kierroksella pitäisi tehdä toisin.

– Vaikeammissa asioissa emme ihmistenkään kanssa yleensä toimi niin, että kysymme yhden kysymyksen ja saamme heti täydellisen vastauksen. Lopputulos syntyy vähitellen.

Tekoälyä voi käyttää apuna myös itse kehotteen rakentamisessa. Yksinkertaisen pyynnön voi antaa tekoälylle laajennettavaksi ja muokata sen tuottaman ehdotuksen sen jälkeen omaan käyttötarkoitukseen sopivaksi.

Päättelymallit jäljittelevät harkitsevaa ajattelua

Tekoälypalveluihin on tullut yhä enemmän niin kutsuttuja reasoning- eli päättelymalleja. Niiden toimintaa Ikola vertaa Daniel Kahnemanin tunnetuksi tekemään System 1- ja System 2 -ajatteluun.

System 1 kuvaa nopeaa ja automaattista reagointia. Tätä voi verrata tavallisen kielimallin toimintaan, kun se lähtee tuottamaan vastausta lähes välittömästi. System 2 on hitaampaa ja harkitsevampaa ajattelua.

Samoin tavallinen kielimalli voi lähteä tuottamaan vastausta lähes välittömästi. Päättelymalli puolestaan käyttää enemmän aikaa tehtävän jäsentämiseen ennen varsinaisen vastauksen muodostamista.

– Päättelymalli pyrkii ennen vastaamista ymmärtämään, minkä tyyppinen tehtävä on, mitä käyttäjä pyytää ja mitä osavaiheita siihen kuuluu.

Kaikki tehtävät eivät kuitenkaan tarvitse yhtä paljon päättelyä, vaan yksinkertaisessa tehtävässä nopea malli voi olla täysin riittävä. Jos taas tavoitteena on esimerkiksi pohtia yrityksen strategista suuntaa tai ratkaista monivaiheinen ongelma, perusteellisemmasta päättelystä on enemmän hyötyä.

Olennaista on oppia tunnistamaan, millaiseen tehtävään mitäkin työkalua kannattaa käyttää.

Tekoälyn tuotokset tarvitsevat edelleen tarkistajan

Kielimallien kehittyessä myös niiden tuottamat virheet voivat olla entistä vaikeampia huomata. Väärä tieto voi kuulostaa aivan yhtä vakuuttavalta kuin oikeakin.

Siksi Ikola korostaa tarkistusvaiheiden merkitystä. Tekoälypalvelut voivat hakea vastauksiensa tueksi tietoa verkosta ja muista lähteistä, mutta virheiden mahdollisuus ei katoa kokonaan.

Yksi tehokas tapa vähentää niitä on pyytää tekoälyä tarkistamaan oma tuotoksensa erillisessä vaiheessa.

– Jos pyydät tekoälyä tekemään luonnoksen tekstistä lähdeviitteineen, voit seuraavaksi pyytää sitä käymään jokaisen lähteen yksitellen läpi ja vertaamaan sitä tekstissä esitettyihin väitteisiin.

Tekoäly voi näin löytää esimerkiksi tilanteen, jossa tekstissä mainittu luku tai yksityiskohta poikkeaa alkuperäisestä lähteestä.

– On erittäin tärkeää tarkistaa faktat ja lähdeviitteet ja katsoa, ettei aineistoon ole päätynyt keksittyjä väitteitä.

Tekoäly voi nopeuttaa kirjoittamista ja tarkistamista huomattavasti, mutta vastuu lopputuloksesta säilyy ihmisellä.

Kehotesuunnittelusta siirrytään kokonaisen työn orkestrointiin

Ikolan mukaan kehotesuunnittelu ei ole katoamassa, mutta sen rooli on jo muuttumassa. Hän vertaa kehitystä tietokoneen ja internetin käyttötaitoihin: aikaisemmin niitä opeteltiin erillisinä taitoina, mutta nykyään ne ovat osa tavallista työelämäosaamista.

Sama voi tapahtua kehotesuunnittelulle.

Sen rinnalle on jo tullut kontekstisuunnittelu. Tällöin huomio ei ole enää vain siinä, mitä yhteen kehotteeseen kirjoitetaan, vaan siinä, millaista tietoa tekoälyllä on kokonaisuudessaan käytettävissään. Kontekstia voivat muodostaa esimerkiksi keskustelut, dokumentit, linkit ja eri järjestelmistä haettu tieto.

Seuraava askel on kokonaisten tekoälyavusteisten prosessien rakentaminen.

Kirjan kirjoittaminen havainnollistaa tätä hyvin: kokonaista tietokirjaa ei synny yhdellä kehotteella. Prosessi voidaan jakaa esimerkiksi taustatutkimukseen, rakenteen suunnitteluun, rakenteen kriittiseen arviointiin, lähteiden etsimiseen, lukujen kirjoittamiseen ja faktantarkistukseen.

– Käyttäjän pitää miettiä, miten eri tekoälyagentteja ja työvaiheita yhdistetään kokonaiseksi prosessiksi.

Juuri tässä ihmisen asiantuntemuksen merkitys Ikolan mukaan korostuu. Tekoäly voi auttaa toteuttamaan eri työvaiheita, mutta ihmisen täytyy ymmärtää, mistä laadukas kokonaisuus muodostuu.

– Jos tietokirjailija haluaa tehdä seuraavan kirjansa tekoälyavusteisesti, hänen pitää ymmärtää erittäin hyvin koko kirjan tekemisen prosessi.

Tekoäly voi tuoda luovuuden useamman ulottuville

Tekoälyn vaikutuksesta luovaan työhön käydään paljon keskustelua. Yksi huoli on, että tekoäly voisi tulevaisuudessa korvata kirjailijoita, kirjoittajia ja muita luovan työn tekijöitä.

Ikola tarkastelee kehitystä toisenlaisesta näkökulmasta. Hän uskoo, että tekoäly voi ennen kaikkea auttaa ihmisiä toteuttamaan sellaisia ideoita, joiden edistäminen olisi muuten jäänyt osaamisen tai esimerkiksi ajan puutteen takia. 

– Jollakin voi esimerkiksi olla pitkään ajatus kirjan, romaanin tai näytelmän kirjoittamisesta, mutta ensimmäisen askeleen ottaminen voi tuntua vaikealta. Tekoäly voi tällöin toimia työparina, joka auttaa jäsentämään ajatuksia, suunnittelemaan prosessia ja viemään ideaa eteenpäin.

– Ajatus ei ole se, että tekoäly kirjoittaa kaiken ihmisen puolesta, vaan että se auttaa saamaan omat ajatukset ja luovuuden näkyviin.

Mitä luet juuri nyt? 

–  Luen tällä hetkellä erittäin mielenkiintoisesti ja koukuttavasti kirjoitettua Karsten Alnæsin neljän jättikirjan Euroopan historia -sarjaa. Olen kesän ajan lukenut vasta yhden osan, mutta kirjan tarinat on kiehtovasti kirjoitettu ja kirja pitää otteessaan, toisin kuin moni muu historian kirja. Tällaisena sekavana ja mullistavana aikana on mielestäni tärkeää katsoa myös taaksepäin ja oppia, miten olemme tulleet tähän pisteeseen. 

Tutustu teokseen:

Kehotesuunnittelun mestariopas Ellibsin verkkokaupassa: Kehotesuunnittelun mestariopas 

Tutustu myös AI-sanomiin ja Verstokseen:  https://www.aisanomat.fi/ ja https://verstos.fi/