Voiko gradun tehdä tekoälyllä?

Pitkienkin tekstien generoiminen ja useiden eri tekoälysovellusten ja niiden personoitujen lisäosien käyttö on arkipäiväistynyt. Pikku hiljaa yleinen ymmärrys tekoälystä alkaa tarkentua: sitä on kaikkialla ja tekoäly on muutakin kuin ChatGPT. Onko tekoäly kiellettyä vai sallittua? Mikä on eettistä ja mikä on uskottavaa? Mikä taas on vilppiä, huijausta tai epäuskottavaa? Teknologia kehittyy vauhdilla. Prosessien, päätösten ja linjausten tulisi syntyä ja mukautua yhä ketterämmin. Tässä kirjoituksessa (näppäilty 100 % ihmissormin ja ilman chatbottien konsultointia) pohdin akateemista rehellisyyttä ja oppimistehtävien ja opinnäytetöiden tekemistä tässä alati muuttuvassa teknologisessa ympäristössä.

Kuva: Ales Nesetril / Unsplash

Suomalaisissa korkeakouluissa tekoälysovellusten käyttöä on linjattu viime vuosina, ja ne nähdään yhtenä työkaluna tekstinkäsittelyohjelman oikoluvun ja kirjastojen hakukoneiden jatkumossa. Generatiivisen LLM-pohjaisen chatbotin kuten ChatGPT:n käytön kieltäminen ei siis tunnu kovin järkevältä. Tuskin kukaan haluaisi enää kieltää vaikkapa oikolukutyökalua Wordissa - pikemminkin opettajia ärsyttää, jos oppija ei ole edes vaivautunut korjaamaan niitä jo valmiiksi kirkuvanpunaisella alleviivattuja virheitä itse.

Yliopistoilla on kullakin omat ohjeet. Yleinen linja on, että tekoälyteknologian hyödyntäminen opinnäytetöissä kuten pro gradu -tutkielmassa on sallittua, mutta sen tietynlaisesta käytöstä tulee kertoa joko lähdeviitteenä ja lähdeluettelossa tai sopivassa yhteydessä esimerkiksi luvun lopussa.

Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvoston Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluissa julkaistiin kesällä 2023, ja niitä on sen jälkeen päivitetty. Suosituksissa esitetään myös liikennevalomalli, jossa ohjataan merkitsemään jokaiseen oppimistehtävään linjaus tekoälyn käytöstä seuraavasti:

- Tekoälyn käyttö ´kielletty

- Tekoälyn käytöstä kerrottava

- Tekoälyn käyttö sallittu

- Tekoälyn käyttö vaadittu

(Lähde: Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille, päivitetty 4.10.2024. Liitetiedosto Tekoälyn käyttäminen oppimistehtävissä – liikennevalomalli (pdf) s. 2)

Kuva: Arenen suositukset tekoälyn hyödyntämisestä ammattikorkeakouluille, päivitetty 4.10.2024. Liitetiedosto Tekoälyn käyttäminen oppimistehtävissä – liikennevalomalli (pdf) s. 2.

Ajattelen, että sanamuoto "tekoälyn käyttö" on vaikeaselkoinen ja harhaanjohtavakin, vaikka toisaalta useimmille sen merkitys varmaan arkikielellä on ymmärrettävä. Tarkkaan ottaen kuitenkin "tekoäly" koostuu monesta erilaisesta teknologiasta, kuten laajoista kielimalleista, luonnollisen kielen käsittelystä, koneoppimisesta, monimutkaisista algoritmeista jne. Hyvin monenlaiset asiat voivat olla "tekoälyä", ja olemme kaikki "käyttäneet tekoälyä" jo vuosikaudet kutsumatta sitä vielä yleisesti sillä nimellä. Jos "tekoälyn käyttö" on kielletty, niin tarkkaan ottaen koko tehtävän aikana alusta loppuun ei saa esim. kirjautua Windowsiin, käyttää puhelimen kasvojen tai sormenjäljen tunnistusta puhelimen lukituksen avaamiseen, käyttää tekstinkäsittelyohjelmaa kuten Wordia eikä hakea tietoa Google-hakukoneella tai Finna-tietokannan hakukoneella. Silloin oppimistehtävän saa varmaankin tehdä vain valvotussa tilassa, jossa ei ole puhelimia ja tietokoneita. Tehtävänanto tai palautustapa ei voi olla sähköisessä oppimisympäristössä, ja tehtävä pitää tehdä kynällä ja paperilla tai muilla sellaisilla tavoilla tai välineillä, joista ei vahingossakaan löydy koodinpätkää tai internetyhteyttä. Näin tiukkapipoinen ei ehkä ole tarkoitus olla, mutta on todella vaikeaa määritellä tarkasti, minkä sovellusten ja järjestelmien käyttäminen on "tekoälyn käyttöä" ja mikä ei.

Käsitteiden hahmottumattomuuden lisäksi paljon on varmasti vielä liikennevaloja asentamatta sähköisiin oppimisympäristöihin ja tehtävien yhteyteen. Opinnäytetöiden käytännöt on korkeakouluissa linjattu, mutta opintojaksojen oppimistehtävien ja muiden tehtävien linjat ovat vielä vaiheessa. Ajattelen, että muunkin tyyppistä kuin opinnäytteen kaltaista osaamista ja sen näyttämistä tarvitaan. Tarvitaan myös pelkän oman älyn käyttöä ja käytännön osaamista. Käytännön osaamisen arviointikaan ei saisi perustua vain reflektointiin tai oppimispäiväkirjaan, koska senkin voi näppärästi ulkoistaa jo boteille tehtäväksi näennäisreflektoinniksi, joka voi sisällöltään olla hyvinkin oivaltavaa ja teoriaa ja käytännön kokemuksia monipuolisesti yhdistelevää. Ainoa ongelma vain on, ettei kukaan oikea ihminen ole kokenut näitä kokemuksia, kuvailtuja tapahtumia ei ole välttämättä oikeasti koskaan tapahtunut eikä kukaan ihminen ole ajatellut kuvailtuja ajatuksia tai oikeasti tehnyt niiden pohjalta reflektiossa kuvailtuja päätöksiä. Kaikki on siis vain kielimallin valtavan aineiston pohjalta generoimaa tuotosta, jonka totuuspohja on epämääräinen.

Itse viestinnän opettajana ajattelen, että esimerkiksi viestintätaidoista on oltava muutakin kuin kirjallista tai etukäteen harjoiteltua näyttöä. Todellinen osaaja osaa lukea, kirjoittaa, puhua, kuunnella ja toimia erilaisissa viestintä- ja vuorovaikutustilanteissa myös offline - ei siis vain jotenkin koneavusteisesti tai botin välityksellä. Esimerkiksi sairaanhoitaja, joka osaa raportoida vain kääntämällä kirjaukset ensin omalta kieleltään tekoälysovelluksella suomeksi ja puhua vain puhelimen simultaanitulkkauksen välityksellä voi olla iso turvallisuusriski työtehtävässä, jossa vaaditaan salamannopeaa kommunikointia. Juristi, joka jatkuvasti sotkeutuu eri maiden lakipykälien viidakkoon, koska koneavusteisesti vain yhdistelee lakitekstiä, mutta ei tunne lain henkeä, ei ole ammattitaitoinen.

Tutkinnolla pitää tulevaisuudessakin olla arvo. Korkeakoulututkinto kertoo osaamisesta, sivistyksestä, tiedosta ja taidosta, oman alan syvällisestä tuntemuksesta. Käytännössä esimerkiksi työnantajien pitäisi pystyä luottamaan siihen, että valmistuneella on alalla tai ammatissa tarvittava osaaminen ihan oikeasti. Ei ole mielekästä myöntää tutkintotodistusta siitä, että osaa käyttää apuvälineitä näppärästi, mutta ei pärjää yhtään, jos puhelimesta loppuu akku. Todellisen osaajan ja ammattilaisen tunnistaa siitä, että hän osaa toimia ja tehdä luovia ratkaisuja silloinkin, kun puhelimesta loppuu akku tai nettiyhteys katkeaa.

Kuva: Solen Feyissa / Unsplash

Todellisen osaajan ja ammattilaisen tunnistaa siitä, että hän osaa toimia silloinkin, kun puhelimesta loppuu akku tai nettiyhteys katkeaa.

Pitäisikö esimerkiksi ChatGPT sitten opinnäytetöissä merkitä lähdeluetteloon vai ei? Oma mielipiteeni on, että vaikka se nykyisin hyvin usein C:n kohdalta lähdeluetteloista löytyykin, niin oikeastaan chatbottia ei pitäisi useinkaan sinne merkitä, koska se ei ole tietolähde. Vakiintunutta käytäntöä ei kuitenkaan vielä ole. Suosisin ennemmin käytäntöä, jossa generatiivisen AI-sovelluksen rooli kuvattaisiin vaikkapa kappaleen lopussa kursiivilla tai muussa sopivassa kohdassa selittämällä, miten jotain sovellusta on hyödynnetty ja mikä osa on mahdollisesti generoitua. Esimerkiksi lainsäädäntöön viittaaminen, käsitteen määrittelyn pohtiminen tai teorian referoiminen eivät ole syy merkitä ChatGPT:tä lähteeksi. Chatbot ei voi olla luotettava tietolähde tällaisissa tilanteissa, eikä tietoa voi käydä tarkastamassa. Ohjelma generoi joka kerta erilaisen vastauksen, joten yhdelle satunnaiselle generoinnin tulokselle en antaisi suurtakaan painoarvoa. Jos käyttää tekstichattia kuten ChatGPT:tä löytääkseen oikean lain tai käsitteen, niin ei tuolloin tarvitse koko ChatGPT:tä edes mainita. Silloin osaa etsiä oikean lähteen, johon tehdään lähdeviite ja lisätään se lähdeluetteloon. Eihän muistakaan lähteistä erikseen ilmoiteta, että artikkelin löytämiseksi saatiin apua opettajalta, tyttöystävältä ja Finna-hakukoneesta. 

Entä sitten teknologia-avusteisesti generoitu teksti? Voiko vaikka koko gradun tuottaa kirjoittamatta siihen itse sanaakaan eli voiko gradu olla alusta loppuun "tekoälyllä tehty"? Teoriassa miksi ei. Jos on taitava promptaaja, osaa hyödyntää sopivia sovelluksia tai niiden yhdistelmiä, pystyy tuottamaan uutta merkittävää tietoa ja tutkimustuloksia ja ennen kaikkea tietää mitä tekee, niin lopputulos voi olla vallan briljantti. En tarkoita, että mikä tahansa jonninjoutava vanhaa toistava liipalaapa pitäisi hyväksyä rimaa hipoen opinnäytetyöksi. Sellaisen kuka vain saa nykyisin aikaan, vaikka ei osaisi muotoilla kummoisiakaan kehotteita. Jos sen sijaan tutkimusasetelma on kiinnostava ja relevantti, toteutus laadukas ja lopputuloksena on uutta tietoa, niin onko oikeastaan väliä, onko teksti muotoiltu näppäimistöä näpytellen vai kielimallia apuna käyttäen generoiden? Täysin ilman stilisointia tuskin vielä pääsee, eikä nykyisillä työkaluilla ainakaan kovin helposti vielä saa täysin valmista gradun laajuista palautuskelpoista tekstitiedostoa suoraan ohjelmasta ulos, mutta pian sekin voi olla todellisuutta.

Tällä hetkellä näen kuitenkin realistisempana sen, että opinnäytetyön tekijä on eräänlainen bottityöryhmän projektinvetäjä. Voi ohjata erilaiset sovellukset tekemään kulloinkin vuorossa olevia työvaiheita. Yksi voi etsiä sopivia lähdeaineistoja ja aikaisempaa tutkimusta, toinen voi syväanalysoida lähdeaineistoja, kolmas raksuttaa tilastoja, neljäs antaa ehdotuksia tekstin rakenteen muodostumisesta tai parantelusta, viides tekee oikolukua ja selkeyttää. Missä menee raja, jossa työ edelleen tekijänsä tuotos? Jos kaikesta tekoälyteknologiaan liittyvästä täytyy raportoida tarkasti, voi tällaisesta selonteosta tulla paljon pidempi kuin itse satasivuisesta gradusta. Promptit voivat olla pitkiä, sovelluksia voi olla useita ja erilaisia työvaiheita lukuisia. Opinnäytetyön tekijällä voi olla apunaan kokonainen tekoälyteknologioita hyödyntävien sovellusten ja järjestelmien sekakuoro, jossa jokainen ääni voi jäädä kaikumaan lopulliseen työhön, mutta yksittäisen prosessin erottaminen ja raportoiminen voi olla vaikeaa ja usein myös tarpeetonta.

Kuva: Eric Krull / Unsplash

Kirjoittajalla voi olla apunaan erilaisten chatbottien ja sovellusten joukko, jossa jokaisella on oma tehtävänsä.