Kun luemme tekstiä, olemme tottuneet kysymään, kuka sen on kirjoittanut. Kuka väittää, kuka perustelee, kuka yrittää vaikuttaa minuun? Koulussa tätä opetellaan äidinkielen tunneilla, työelämässä sitä tehdään ehkä vähän huomaamatta. Luotamme siihen, että tekstin takana on joku ihminen, jolla on näkökulma, tavoite ja vastuu sanoistaan. Tekoälyn myötä tämä tuttu lähtökohta on mennyt yllättävän kiinnostavalla tavalla uusiksi. Nyt tekstin takana voi olla ihminen, kone tai näiden yhteistyö – eikä sitä välttämättä huomaa tekstistä lainkaan.
Tekoälyn tuottama teksti voi olla sujuvaa, vakuuttavaa ja asiantuntevan kuuloista. Se voi tiivistää raportin, muotoilla sähköpostin, ehdottaa perusteluja tai kirjoittaa kokonaisen tekstin puolestamme. Juuri siksi tekoälylukutaito ei ole vain sitä, että osaamme käyttää erilaisia tekoälytyökaluja. Siihen kuuluu tekoälyn toimintaperiaatteiden ja rajoitusten ymmärtäminen sekä tekoälyn tuottamien sisältöjen kriittinen arviointi. Tekoälyn aikakaudella meistä on tultava entistäkin taitavampia lukijoita.
Kouluttajana huomaan, että tekoälyn käytön opettaminen on usein helppo aloittaa konkreettisista asioista. Katsotaan, miten hyvä kehote kirjoitetaan, miten tekstiä voi tiivistää tai miten tekoälyltä voi pyytää apua ideointiin. Nämä ovat hyödyllisiä taitoja. Mutta jossain vaiheessa pitäisi pysähtyä vaikeamman kysymyksen äärelle: mitä minä oikeastaan ajattelen tästä, mitä tekoäly juuri kirjoitti? Jos teksti kuulostaa valmiiksi hyvältä, houkutus hyväksyä se sellaisenaan on suuri. Tekoälylukutaito onkin myös oman ajattelun kriittistä tarkastelua. Meidän pitäisi osata huomata paitsi se, milloin tekoäly on väärässä, myös se, milloin se on niin vakuuttavasti oikeassa kuulostavaa, että lakkaamme itse ajattelemasta.
Riittävän tekoälylukutaidon vaatimus koskee EU:n tekoälyasetuksen mukaisesti jokaista tekoälysovelluksia käyttävää asiantuntijaa. Kun tekoäly on osa tavallista työpäivää, on työnantajalla lain velvoittama vastuu siitä, että työntekijät osaavat käyttää sitä tarkoituksenmukaisesti ja ymmärtävät sen riskit. Työntekijän pitää esimerkiksi tietää, mitä tietoja tekoälylle voi antaa, millaisissa työtehtävissä sitä voi hyödyntää ja miten tekoälyn käytöstä täytyy kertoa. Kaikkein tärkeintä meidän on ymmärtää oma roolimme asiantuntijoina. Tekoäly voi kirjoittaa tekstin, mutta se ei voi ottaa kantaakseen meidän vastuutamme sisällöstä. Jos nimemme on tekstin alla, meidän täytyy myös pystyä seisomaan sen takana.
Ajattelen, että tekoälylukutaidossa on lopulta kyse valtavan paljon muustakin kuin uudesta digitaidosta. Se on vanhan hyvän monilukutaidon päivittämistä maailmaan, jossa tekstin kirjoittaja ei enää välttämättä ole ihminen. Meidän pitää edelleen kysyä: kuka sanoo, mitä sanotaan ja miksi. Meidän on yhä tarkemmin osattava tunnistaa moniäänisyytta: kuka tässä tekstissä oikeastaan puhuu? Ja ehkä vielä tärkeämpi: kuka tässä tekstissä oikeastaan ajattelee – ihminen vai tekoäly?
Tekoälyn ja arvioinnin yhdistelmä herättää helposti kaksi vastakkaista ajatusta. Ensimmäinen on, että tekoäly voisi vapauttaa opettajan arvioinnin rutiineista: pisteyttää tehtäviä, tarkistaa kielioppivirheitä ja antaa palautetta. Toinen on, että arviointi on niin olennainen osa opettajan työtä, ettei sitä voi antaa koneen tehtäväksi.
Kun luemme tekstiä, olemme tottuneet kysymään, kuka sen on kirjoittanut. Kuka väittää, kuka perustelee, kuka yrittää vaikuttaa minuun? Koulussa tätä opetellaan äidinkielen tunneilla, työelämässä sitä tehdään ehkä vähän huomaamatta. Luotamme siihen, että tekstin takana on joku ihminen, jolla on näkökulma, tavoite ja vastuu sanoistaan. Tekoälyn myötä...
Uuden työn aloittamiseen liittyy yleensä melkoinen määrä perehdytystä. Opetellaan organisaation toimintatapoja, tutustutaan ihmisiin, otetaan haltuun uusia järjestelmiä ja yritetään samalla muodostaa jonkinlainen käsitys siitä, mitä omassa roolissa oikeastaan pitäisi saada aikaan. Kaikki tämä on meille tuttua. Yksi perehdytettävä saattaa silti...