Ajattele pinnallisesti, niin olet tehokas.
Tekoälyn sanotaan olevan sellainen, että se ei kykene esimerkiksi tekemään tohtorin väitöskirjaa. Se että tekoäly ei vielä tähänkään pysty ei välttämättä tee tekoälystä huonoa työkalua. Nimittäin tekoälyn kohdalla tilanne on sama kuin ihmisten kohdalla. Me emme normaalissa kirjoittelussa tai normaalissa työssämme tee juurikaan töitä, jotka ovat tohtorin väitöskirjan tasoisia. Siis tohtorin väitöskirja on yksi esimerkki äärimmäisestä kirjallisesta tuotannosta, joka pitää tehdä tiettyjen kaavojen mukaan. Ja suurin osa tohtoreista tekee väitöskirjan vain kerran elämässään. Tuo on yksi esimerkki siitä, miten äärimmäinen asia muuttaa tekoälyn surkeaksi toimijaksi, joka ei mitään muutakaan osaa.
Siis tekoälyn osaaminen tai osaamatta jättäminen riippuu siitä, miten tekoälyä käytetään. Tai siitä, miten laadukasta tuo tekoälyn käyttämä datasetti oikeastaan on. Tekoälyn ongelma on siinä, että se ei itseasiassa tiedä mitään. Aivan kuten ihminenkin, niin tekoälyn käyttämä algoritmi on kuin tyhjä taulu. Siis tekoäly ei oikeasti erota Aku Ankkaa tieteellisestä lähteestä, jos sille ei tuota asiaa kerrota. Hyvin harvoin tulemme ajatelleeksi sitä, että ihminenkään ei luonnostaan erota Aku Ankkaa tieteellisestä julkaisusta. Siis myös ihmisen on opittava periaatteessa kaikki asiat ihan itse.
Tekoäly siis on vain väline, joka prosessoi tietoa. Eli toisin sanoen, se etsii ja yhdistelee tietoa erilaisista lähteistä. Se mikä aiheuttaa tekoälyn tekemät virheet on se, että tekoäly tai laaja kielimalli vain käyttää vääriä lähteitä. Ja sitten se paljon puhuttu välikommentti. Miten monta kertaa meistä kukaan edes vaivautuu tarkastamaan lähteitä, joita käytämme? Eli kun Googletamme jonkun asian, niin viitsimmekö edes vaivautua hakemaan tietoa muista lähteistä, joiden avulla voisimme varmistaa sen, että joku tarina on totta.
Jos vain yhdessä lähteessä kerrotaan jostain asiasta, niin silloin voidaan olettaa, että tarina ei ole aivan totta. Siis tietenkin on mahdollista, että useissa lähteissä käytetään yhtä tiettyä kotisivua lähteenä. Ja sen takia mahdolliset lähteet kannattaa katsoa tarkasti. Mutta siis kuinka monta kertaa päivässä me teemme niin? Ja montako linkkiä me käymme läpi, jotta saamme tietää, monessako lähteessä jotain asioita on mainittu, ja onko siellä jokaisessa käytetty samoja lähteitä, jotka ehkä pyörivät tietyn kotisivun ympärillä. Siis tuolloin lähteiden käyttö muistuttaa "mind mapia", jossa kaikki sivut käyttävät yhtä ja samaa lähdettä.
Mutta sitten siitä tekoälyn huonoudesta. Tekoälyn epäonnistumisia niputetaan aivan uudella tavalla. Tekoäly ei siis tuo mitään hyvää, ja aivomätä vain lainehtii ruuduilla. Mutta samalla me voimme kysyä, että miksi näin on päässyt tapahtumaan? Nykyiset työelämän standardit ovat sellaisia, että niissä painotetaan tehokkuutta. Tehokkuus määritellään siten, että miten suuren määrän koodia kukakin pystyy kirjoittamaan, tai kuinka monta asiakastapausta henkilö kykenee käsittelemään. Eli nykyinen työelämä suosii sellaista tapaa toimia, missä mennään eikä meinata.
Toisin sanoen riittää että ihminen osaa oman työnsä, hän tekee työnsä hyvin. Työpaikalla ei koskaan saa rikkoa rytmiä, joten juuri tämän takia ihmisille ei jää aikaa kovin syvällisiin filosofisiin pohdintoihin. Pinnallinen ajattelu on siis valttia. Riittää että työntekijä tekee työnsä, kuten on määrätty, eikä hänen tarvitse koskaan ajatella sitä, mitä varten joku asia tehdään. Ja juuri tämä pinnallinen ajattelutapa on sellainen, mikä saa aikaan virheiden kasaantumista. Jos järjestelmässä on virheitä. Niin silloin virheet joita ei korjata kertautuvat.
Pinnalliset tekevät suuria voittoja. Kun ihminen istuu esimerkiksi pörssisalissa ja tuijottelee sijoituksia, niin hän voi tehdä valtavan suuria voittoja sijoittamalla oikein. Siis oikein tehty sijoitus merkitsee oikeasti sitä, että henkilö siirtää rahaa yhtiöön, joka tekee voittoa. Ja tietenkin henkilön pitää olla nopea, tai sitten hän saattaa menettää kaikki rahansa. Joten hänen ei tarvitse seurata suinkaan yhtiön nimeä tai yhtiön kurssia. Riittää että hän tuijottaa yhtiön tuloksen edessä olevaa plus tai miinus merkkiä tai tekstin väriä. Jos tulos on vihreä tai plussalla, niin kohteen arvo on kohoamassa. Ja jos osakkeen arvon edessä on miinus tai käyrä on punaisella on yhtiön arvo putoamassa. Eli sijoittajan ei tarvitse tietää kohteestaan muuta kuin että nouseeko sen käyrä vai laskeeko se. Sijoittaja ei siis oikeastaan tiedä edes kohteena olevan yhtiön nimeä tai sen toimialaa. Ja kun on nopea niin saa suuria voittoja.
Kun teemme työtä, niin meitä kilpailutetaan. Se että kuka tekee eniten hyvää työtä ratkaisee. Ja jos sitten tekoälyä lähdetään kilpailuttamaan ihmisten kanssa, niin tietenkin jos tekoäly tekee vähemmän virheitä kuin ihminen, niin se on silloin parempi valinta. Ja tuo asia kuvastaa koko työelämän tapaa käsitellä ihmistä. Ihminen on ikään kuin järjestelmän osanen. Välttämätön hammaspyörä koneessa, jonka nimi on yhtiö tai tuotantoyksikkö. Tekoälyn etu on se, että se ei pidä taukoja. Eli tekoälyä voidaan verrata veturiin, joka vei hevosilta työt. Veturi saattaa olla hevosta hitaampi.
Mutta jopa nuo ensimmäiset veturit, jotka olivat hevosta hitaampia olivat hevosta tehokkaampia. Ne kykenivät pitämään samaa vauhtia yllä pidempään kuin hevonen jaksoi juosta. Jolloin matkasta löytyi kulminaatiopiste. Piste jonka jälkeen hevonen jäi noiden noin 20 km/h kulkevien alkeellisten junien jälkeen. Siis aluksi juna hävisi hevoselle, mutta sitten se löi hevosen kestävyydessä. Juna voi pitää yllä 20 km/h tuntinopeutta jopa satojen kilometrien matkan, mutta hevonen ei samaan pysty. Samoin ihminen saattaa tehdä jotain tehtäviä tekoälyä nopeammin, mutta tekoäly voi ylläpitää samaa laskenta- ja analyysinopeutta yllä jopa kuukausia ilman taukoja.
Samoin kun teemme työtä, niin emme suinkaan juttele naapuritoimiston juristien kanssa ihmisoikeuksista. Eikä naapurin juristi keskustele kanssamme palomuurien säädöistä tai virustorjunnasta. Meillä kaikilla on oma selkeä roolimme, jonka ulkopuolella on asia joka ei kuulu meille. Se tehostaa työelämää ja työntekoa. Mutta samalla se sitten tietenkin tekee työelämästä yksitoikkoista. Tuo ajattelutapa merkitsee sitä, että työntekijältä ei tarvitse vaatia kovin laaja-alaista osaamista. Kun kaikissa työtehtävissä häärivät eri miehet, niin silloin tietenkin työntekijän korvaaminen on helpompaa. Ihminen voi mennä lakkoon, mutta tekoäly ei tätä tee. Ihmiset ovat nykyaikaisessa työelämässä vain koneiston osanen.
Ei kommentteja:
Lähetä kommentti
Huomaa: vain tämän blogin jäsen voi lisätä kommentin.