Tekoäly tekee tuloaan meidän kaikkien koteihin ja työpaikoille. Mitä kaikkea tästä seuraa työlle, Suomelle ja taloushallinnon asiantuntijalle? Jututimme tulevassa Basware Connect -tapahtumassa puhuvaa, yhtä tekoäly-yritys The Curious AI Companyn perustajaa ja COO:ta Timo Haanpäätä.
Varoitus! Tässä haastattelussa ei maalailla uhkakuvia. Keskitymme olennaiseen eli mahdollisuuksiin.
Timo, Curious AI kehittää yleistä tekoälyä. Mitä se käytännössä tarkoittaa?
Tekoälyn määritteleminen ei ole ihan helppoa, saati sitten yleisen tekoälyn luonnehtiminen. Yleisen tai kehittyneen tekoälyn keskeinen piirre on sen kokonaisvaltaisuus ja yleispätevyys. Toisin sanoen se ei ole jonkin tietyn vertikaalin tai toimintaympäristön vanki, joka palvelee vain jotakin kapea-alaista tarvetta, kuten esimerkiksi kasvojentunnistusta.
Sen sijaan yleinen tekoäly soveltuu suoraan käyttöön ja sopeutuu monien tehtävien suorittamiseen, joita nyt tehdään ihmistyönä. Yleinen tekoäly tulee myös arkipäivään, sen kanssa kommunikointiin ei tarvita ohjelmointitaitoa. Jos osaat esittää asiasi selkeästi muille ihmisille, voit ohjelmoida tekoälyn."
Olette suorasukaisesti todenneet, että tehtävänne on vähentää ihmisen tekemää työtä. Onko tämä nyt varmasti hyvä asia?
"Jos katsotaan työmarkkinoiden historiaa, niin manuaalisen työn väheneminen ei ole tehnyt meitä onnettomammiksi. Teknologian edistysaskelien ja tuotantojärjestelmien uudistumisen myötä moni ennen ihmisiä vaatinut mekaaninen työ on automatisoitu. Oli kyse sitten ison datamäärän läpikäynnistä ja analysoimisesta tai reissulta palaavan myyntimiehen kuittien käsittelystä, on selvää, että kone suoriutuu näistä töistä ihmistä nopeammin ja tarkemmin.
Ihmisen tekemän työn väheneminen on vain hyvästä. Eri asia sitten on, miten yhteiskunta laajemmin huomioi tämän muutoksen ja onnistuuko esimerkiksi Suomi mukauttamaan rakenteitaan tähän tulevaisuuteen."
Suomen hallitus ja pääministeri Juha Sipilä visioivat alkuvuodesta, että Suomi on nostettava tekoälyn kärkimaaksi. Millaisia ajatuksia siitä heräsi?
"Tässä tavoitteessa on paljon järkeä. Vaikka elämme globaalissa maailmassa, niin tekoälyn hyödyntämisessä kansallisuudella tulee olemaan oma merkityksensä.
Tekoälykomponenttien kehittäminen ja hyödyntäminen ei ole vapaata kontekstista ja kulttuurisesta taustasta. Mitä paremmin kehittäjä ymmärtää tekoälysovellusta lopulta hyödyntävän yhteiskunnan erityispiirteitä, sen tehokkaampi tuote. Esimerkiksi Piilaaksossa työskentelevien tekoälyeksperttien prioriteettilistalla ei voi olla esimerkiksi suomen kielen tai suomalaisen verotusjärjestelmän yksityiskohtainen ymmärtäminen.
Työn tuottavuuden kasvu on yksi merkittävimpiä kansainvälisiä kilpailutekijöitä. Me täällä pohjoisessa Suomessa emme voi antaa kilpaileville kansantalouksille helppoja voittoja, päinvastoin. Syrjäinen ja pieni kieli- ja talousalueemme ei enää suojaa kotimarkkinayrityksiä: esimerkiksi globaalit puhelinsovelluskaupat myyvät meille kustannustehokkaasti lokalisoituja ohjelmistoja, joiden käyttöliittymät tai talousmallit verokantoineen eivät aina ole vaaditulla tasolla. Viulut voi päätyä maksamaan käyttäjä. Myös tekoälyn kehittämisessä meidän on pidettävä itse huolta eduistamme."
Tarkoittaako nykyinen kehitys sitä, että tekoäly tulee jokaiselle työpaikalle?
"Kyllä, aivan varmasti tulee. Tekoäly on kuin tietokone tai verkkoyhteys, se tulee ulottumaan ensin kaikkeen tietotyöhön ja lopulta muuallekin.
Juuri tästä syystä me Curious AI:ssa katsomme, että yrityksemme lopullinen tuote on uusi digitaalinen työkaveri."
Miten tämä digikollega voisi auttaa esimerkiksi taloushallinnon ammattilaista?
"Ei ole mikään ihme, että tekoälyn ja automaation edistysaskelista juuri taloushallinnossa puhutaan nyt paljon. Juuri sellaisessa liiketoiminnassa, missä fyysisen ympäristön elementtejä on vähemmän ja toiminnot ovat valmiiksi digitaalisessa muodossa, tekoälyn hyödyntäminen on helpointa. Jos kriteerinä on luotettava toimivuus, tietotyötä on todennäköisesti helpompi ryhtyä tekemään tekoälykomponenteilla kuin vaikkapa liikennettä.
Yksi piste-esimerkki on tiliöinnin automatisointi tilanteessa, jossa kirjanpidon ammattilainen vaihtaa toimialalta tai asiakkaalta toiselle. Uuden alan yksityiskohtien, kuten asiakkaan käyttämän tilikarttarakenteen yksityiskohtien opiskelu voi kestää viikkoja. Tekoälyllä varustettu tietotyöapuri voi keskustelunomaisesti auttaa ymmärtämään muutamassa päivässä, miten hommat on tällä alalla tapana tehdä."
Miten meidän eri alojen asiantuntijoiden pitäisi valmistautua tekoälyn tuloon? Pitääkö kaikkien esimerkiksi rynnätä opiskelemaan ohjelmointia?
"Karmaisevin virhe, jonka asiantuntija voi hätäpäissään tehdä, on alkaa opetella ohjelmointia.
Toki siitä on hyötyä, jos ymmärtää jotain niistä perusteista, joiden päälle digitaalinen maailma ja päivittäin käyttämämme laitteet rakentuvat. Mutta on lähes varmaa, että esimerkiksi minun työurani aikana päädymme vielä tilanteeseen, jossa ei enää tarvita ihmistä koodaamaan kuin poikkeustapauksissa.
Asiantuntijan kannattaa ottaa ihan rauhallisesti. Paras, mitä voi tehdä, on sukeltaa syvemmälle omaan alaansa ja tulla paremmaksi omassa työssään ja vuorovaikutuksessa."
Tiiminne työstää varsin mullistavalta kuulostavaa asiaa, sillä aika moni on olettanut yleisen tekoälyn olevan vasta kaukana tulevaisuudessa. Mitä iloa ja hyötyä tästä yleisestä tekoälystä on, jos verrataan toimialakohtaiseen tekoälyyn?
"Meitä on tällä hetkellä 20 henkeä monikansallisessa tiimissämme. Työmme kestää vielä vuosia, mutta kehitysvaiheessa olevien algoritmipakettien hienous ja lupaus piilee erityisesti kahdessa tekijässä.
Jo nykyinen tekoälyalgoritmimme oppii huomattavasti nopeammin ja kevyemmin kuin tämän päivän kilpasiskot. Otetaan esimerkiksi kuvantunnistus: nyt käytössä olevalla tekoälyteknologialla järjestelmälle täytyy käsityönä opettaa tuhansien tai kymmeniätuhansien kuvien avulla, millainen kissa tai auto on, ennen kuin järjestelmä oppii tunnistamaan kohteen riittävällä tarkkuudella. Meidän järjestelmämme oppii saman jopa 99 prosenttia vähemmällä opetustyöllä eli parilla sadalla kuvalla.
Vaikutukset ovat merkittäviä. Sen sijaan, että data scientist tai muu erityisosaaja käyttää järjestelmän opettamiseen päiviä tai viikkoja, tulevaisuudessa kuka tahansa oman alan asiantuntija voi yhdessä iltapäivässä opettaa digiapurinsa automatisoimaan myös luovaa työtä, vaikkapa skenaarioennustamisen.
Toiseksi tavoitteemme on myös rakentaa tekoälyjärjestelmä, joka ymmärtää mitä se ei tiedä. Luomme neuroverkkomallia, joka osaa arvioida omia tuloksiaan ja vaikkapa itsenäisesti pyytää lisäesimerkkejä halutun sävyisistä sähköposteista, jos niiden generointi tuottaa järjestelmän itsensäkin mielestä vielä virheitä."
Väännetäänpä vielä loppuun rautalangasta: mitä iloa ja hyötyä tekoäly tuo meille suomalaisille työelämään?
"Tekoälyjärjestelmät tulevat suorittamaan yhä enemmän siitä työstä, mitä me nyt teemme. Kone pystyy suorittamaan yhä useampia ja useampia rutiinitehtäviä, ja pian myös erittäin monimutkaisia ja luovuutta vaativia tehtäviä.
Muutosvauhti näyttää arkipäivässä hitaalta, mutta on keskipitkällä, viiden vuoden aikavälillä huima. Tekoälyn oppimiskyky vain kasvaa, mikä muuttaa kokonaisuutta merkittävästi. Pian meidän tuleekin kysyä, että mitä hyötyä ihmisestä on tekoälylle, jotta työtehtävät saadaan hoidettua entistä paremmin!"
Timo Haanpää, kiitos haastattelusta!
Timo Haanpään puheenvuoro "Tekoäly tekee pian työsi – Tee sinä jotain tuottavampaa" Basware Connect -tapahtumassa torstaina 26.10. klo 11. Ilmoittaudu mukaan!