Kun tekoälykuva epäonnistuu – mikä meni pieleen ja mitä tästä kannattaa oikeasti oppia?
Lontoossa Kingston upon Thamesissa poistettiin suuri tekoälyllä tehty joulumuraali, koska sen oudot ja häiritsevät yksityiskohdat herättivät niin paljon kritiikkiä.
Lontoossa poistettiin hiljattain muraali, joka oli tehty tekoälyllä. Kuva herätti saman tien närkästystä: yksityiskohdat olivat oudot, mittasuhteet vinksallaan ja kokonaisuus häiritsevä. Oli helppoa nähdä otsikoita, jotka naureskelivat: “Tekoäly ei osaa tehdä kuvia, katsokaa nyt tätäkin.”
Tämä tulkinta on kuitenkin liian pinnallinen. Tapauksessa ei ole kyse tekoälyn kyvyttömyydestä – vaan ihmisen valinnoista, osaamisesta ja työkalujen käytöstä.
Tässä on se, mitä tästä oikeasti kannattaa oppia.
1. Tilaaja ei ymmärtänyt, mitä oli ostamassa
Tapaus paljastaa yksinkertaisen ongelman: tilaajalla ei ollut riittävää tekoälylukutaitoa. Hän ei tiennyt:
millaista osaamista kuvanluonti tekoälyllä vaatii
millä työkalulla ammattilaiset työskentelevät
miten laatua arvioidaan
mitä referenssejä palveluntarjoajalta kannattaa vaatia
Kun osaamista ei ole, ostaja on täysin myyjän armoilla. Ja jos myyjä toimii moraalittomasti, lopputuloksena voi olla mitä tahansa – kuten luokatonta “AI-taidetta”, joka ei kestä päivänvaloa.
Mitä organisaatioiden olisi hyvä oppia?
Vahvista sisäinen tekoälylukutaito ennen kuin ostat mitään.
Pyydä referenssit ja arvioi ne kriittisesti.
Tarkista sopimusehdot ja käyttöoikeudet.
Arvioi lopputuotteen laatu ennakkoon.
Tämä ei ole rakettitiedettä. Tämä on vastuullista tilaamista.
2. Kun tekoäly tekee typeryyksiä, syy on usein ihmisessä – ei työkalussa
Usein kuulee, että “AI teki typerän kuvan” tai “AI tuotti virheellistä tietoa.”
Tosiasiassa syy löytyy useimmiten jostain seuraavista:
Käyttäjä ei anna oikeita taustatietoja.
Käyttäjä ei osaa ohjata työkalua (promptit, kuvareferenssit, tyylirajat).
Valitaan väärä työkalu täysin väärään tarkoitukseen.
Yritetään tehdä jotain, mikä vaatii oikeaa asiantuntijuutta.
Lontoon muraalissa näyttää siltä, että kuva on tehty yhdellä kehotteella, ilman osaamista tai visuaalisen laadun hallintaa. Työkalu vaikuttaa olevan väärä, ja käyttäjällä ei ole ollut tarvittavaa taitoa.
Ammattilaiset – kuten valokuvaaja ja kuvankäsittelyn ammattilaiset – osaavat käyttää oikeita välineitä ja rakentelevat kuvat kerroksittain, referensseillä ja tietoisilla valinnoilla. Tuloksena on laadukas AI-kuva, joka tukee tarinaa eikä riko sitä.
Tämä on tärkeä oppi:
Tekoäly ei tee kenestäkään ammattilaista yhdessä yössä.
Tekoäly toimii parhaiten asiantuntijan käsissä, ei amatöörin.
Eri työkalut on tarkoitettu eri käyttötarkoituksiin.
Kyse ei ole siitä, onko tekoäly hyvä vai huono. Kyse on siitä, kuka sitä käyttää ja miten.
3. Tekoälyn osaaminen on nyt kriittinen perustaito
Kun otsikot nauravat tekoälyn virheille, kannattaa pysähtyä kysymään:
Johtuuko tämä virhe oikeasti tekoälystä – vai käyttäjän tekemistä valinnoista?
Tämä jaottelu on tärkeä, koska se vaikuttaa kaikkeen:
osaamisen kehittämiseen
hankintojen laatuun
työkalujen turvalliseen käyttöön
siihen, miten organisaatiot hyödyntävät tekoälyä arjessa
Tekoäly on tehokas työkalu. Mutta se ei ole automaattinen oikoreitti ammattitaitoon. Se vaatii ymmärrystä, harkintaa ja kykyä valita oikea ratkaisu oikeaan paikkaan.
4. Miten organisaatiot voivat välttää Lontoon fiaskon?
Tässä tiivistetyt opit, jotka pätevät kaikkeen tekoälyllä tehtyyn sisältöön – kuviin, teksteihin, dokumentteihin, prosesseihin:
1. Kehitä tekoälylukutaitoa koko organisaatiossa.
Ilman perustason ymmärrystä tilaaminen, arviointi ja käyttö on arpapeliä.
2. Rakenna selkeät pelisäännöt hankinnoille.
Vaatikaa referenssit, käyttöoikeudet ja läpinäkyvyys.
3. Valitkaa oikeat työkalut ja ammattilaiset.
Kaikki “AI” ei ole samaa. Kaikki tekijät eivät ole ammattilaisia.
4. Arvioikaa riskit ja laatu etukäteen.
Tämä koskee kuvia, tekstejä, sovelluksia ja agentteja.
Lopuksi: älä usko ensimmäisenä otsikoita
Tekoäly ei ole “tyhmä”. Se tekee juuri sitä, mihin se ohjataan.
Virheitä syntyy, kun:
käyttäjällä ei ole osaamista
työkalua käytetään väärin
odotukset eivät vastaa todellisuutta
Siksi tekoälyn hyödyntäminen vaatii muutakin kuin yhden kokeilun tai yhden promptin. Se vaatii taitoa, harkintaa ja kykyä tunnistaa, milloin tekoälyä kannattaa käyttää – ja milloin ei.