Sami Sundell
Sami Sundell
6 min read

Tags

Tivi uutisoi viime viikolla, että teko­äly­taidot nostavat palkkoja. Uutinen perustui PwC-konsultti­yhtiön raporttiin, jossa analysoitiin yli miljardi työ­paikka­ilmoitusta maailman­laajuisesti.

Ja voi pojat, kyllä tuo raportti lupaakin paljon. Sen mukaan teko­älylle altistuvilla toimi­aloilla liike­vaihto on kasvanut työn­tekijää kohden 27 prosenttia, kun verrokki­aloilla kasvu on ollut vain yhdeksän prosenttia. Samaan aikaan tuottavuus kasvaa, ja kaiken lisäksi työn­tekijöiden määrä kasvaa. Raportin ali­otsikon mukaan “teko­äly tekee ihmisistä entistä arvokkaampia”.

Työpaikkojen määrä… pienenee?

Itse raporttia lukemalla teko­älyn auvosta syntyy paljon hähmäisempi kuva. Näin teko­älylle altistuneella alalla työn­tekijän asema luonnollisesti kiinnostaa, ja niinpä lähdin kaivamaan tietoa työ­paikoista. Raportin mukaan

  • Teko­älyä käyttävien työn­tekijöiden palkat nousevat jopa kaikkein helpoimmin automatisoitavissa työ­tehtävissä
  • Työ­paikkojen määrä kasvaa myös teko­älylle altistuneimmilla aloilla
  • … Vaikkakin hitaammin kuin vähiten altistuvilla aloilla
  • … Ja ICT-asian­tuntija­tehtävissä työ­paikkojen määrä vähenee.

Raportin mukaan muodollisen koulutuksen merkitys vähenee, kun osaajia tarvitaan ja teko­äly “demokratisoi osaamisen”. Työn­tekijöiden ei kuitenkaan tarvitse olla huolissaan, sillä palkat kasvavat teko­äly­aloilla tuplasti nopeammin kuin vähiten teko­älyä käyttävillä aloilla, ja neuvottelu­asemakin on hyvä.

Mielen­kiintoista kyllä, teko­äly näyttää vaikuttavan erityisesti nais­valtaisiin aloihin: kaikissa PwC:n analysoimissa maissa teko­äly­aloilla työskenteli enemmän naisia kuin miehiä. Tämä tarjoaa naisille suuren mahdollisuuden – tosin näyttää siltä, että he eivät tartu siihen, sillä naisten teko­äly­taidot ovat PwC:n aiemman tutkimus­raportin mukaan miehiä heikommat.

Lopulta raportti vielä korostaa, että teko­äly­taitoja vaativien työ­paikkojen määrä kasvaa samaan aikaan, kun työpaikkojen kokonais­määrä vähenee.

Mitä tästä pitäisi ajatella?

Jos raportin väitteitä lukee kokonaisuutena, on selvää, että ne kaikki eivät yksin­kertaisesti voi olla yhtä aikaa totta.

Miten on mahdollista, että “teko­älyä vaativien työ­paikkojen määrä kasvaa kutistuvilla työ­markkinoilla”, kun samaan aikaan raportin mukaan kaikilla aloilla työ­paikkojen määrä kasvaa – ja niillä aloilla, joihin teko­älyä soveltuu heikoimmin, määrä kasvaa merkittävästi nopeammin kuin teko­älylle altistuneimmilla aloilla?

Miten raportti voi sanoa, että työ­paikkojen määrä kasvaa jopa kaikkein automatisoitavimmilla aloilla, kun samaan aikaan se kertoo ICT-alan olevan yksi teko­älyn varhaisista hyödyntäjistä – ja ICT-asian­tuntijoiden olevan kone­kirjoittajien ohella ainut työn­tekijä­ryhmä, joiden määrä vähenee?

Väite teko­äly­taitojen palkkaa kasvattavasta vaikutuksesta perustuu esi­merkiksi kehote­muotoilun (prompt engineering) esiintymiseen työ­paikka­ilmoituksissa. Muistaako kukaan kehote­muotoilua enää viiden vuoden päästä? Muistaako kukaan sitä nyt? Voiko edes pöhinä­konsultti oikeasti väittää tällaisen, optimistisestikin ajatellen siirtymä­ajan taidon olevan kovaa valuuttaa työ­markkinoilla – erityisesti, kun samaan aikaan annetaan ymmärtää työn­antajien himoitsevan entistä vähemmän koulutettuja työn­tekijöitä?

Vaikka raportti kertoo tarinaa tuottavuus­loikasta, se on nimen­omaan sitä: tarinoita. Raportti tekee ympäri­pyöreitä analyyseja korkealla tasolla. “Tuottavuus” ei tarkoita, että työn­tekijät saisivat aikaan aiempaa enemmän, vaan näkö­kulma on johdon ja osakkeen­omistajien: tuottavuutta mitataan liike­vaihdon kasvuna per työn­tekijä.

Kun puhutaan liike­vaihdon kasvusta, verrataan eri aloja keskenään – ohjelmisto­tuotantoa verrataan metsä­talouteen. Missään kohtaa raporttia ei käsitellä sitä, mikä näiden alojen ero oli ennen teko­äly­hypen nousua. Ainut viittaus tähän on graafi, jonka mukaan AI-alojen liike­vaihto on kasvanut vauhdilla vuoden 2022 jälkeen, kun ChatGPT 3.5 julkaistiin.

Itseäni kiinnostaisi, kuinka suuri osuus tuosta kasvusta johtuu esi­merkiksi siitä, että vuonna 2022 elettiin yhä korona­pandemian jälki­maininkeja. Mikä osuus liike­vaihdon kasvulla on siinä, että teko­älyyn on investoitu aivan järjettömiä summia? Kuvaileeko raportti itse asiassa iki­liikkujaa, jossa “teko­äly kasvattaa liike­vaihtoa”, koska alat, jotka tuottavat teko­äly­palveluja, ovat raportin kruunun­jalo­kiviä?

Teko­älyä käytännössä

Jos haetaan esi­merkkejä siitä, miten teko­äly vaikuttaa käytännössä, hakemattakin tulee mieleen Microsoft.

Yhtiön toimitus­johtaja kertoi pari kuukautta sitten, että jopa 30 prosenttia yhtiön koodista on teko­älyn kirjoittamaa. Viikko sitten uutisoitiin, kuinka johto pakottaa työn­tekijät käyttämään teko­älyä, ja muutama päivä sen jälkeen Microsoft irti­sanoo tuhansia työntekijöitä.

Samainen Microsoft työntää teko­älyä väkisin myös muille: yhtiö julkaisi touko­kuun puoli­välissä palvelun, jolla yhtiön Copilot-teko­äly auttaa tekemään GitHub-palvelussa oleviin ohjelmisto­projekteihin muutos­pyyntöjä. Tämä synnytti välittömästi pieni­muotoisen vasta­lause­kampanjan, sillä näyttää siltä, että projektien yllä­pitäjät eivät voi botin toimintaa estää.

Jos botti todella olisi työ­kalu, jolla voi tehdä bugi­raportteja “aiempaa helpommin ja nopeammin, laadusta tinkimättä”, kuten Microsoft sitä mainostaa, ongelmaa ei ehkä olisi. Käytännössä se kuitenkin tuottaa vain lisää hallinto­kuormaa ennestäänkin yli­kuormittuneille avoimen lähde­koodin projektien yllä­pitäjille.

Curl-kehittäjä Daniel Stenberg on useaan kertaan kertonut bugi­raporteista, joissa teko­älyllä raportoidaan virheitä kuvitteellisissa ominaisuuksissa. Kun Stenberg itse kokeili bottia, se tuotti pyynnöstä raportin “katastrofaalisesta haavoittuvuudesta” – jota ei tietenkään ole olemassa. Useissa projekteissa on nähty muutos­pyyntöjä, joihin on liitetty kymmeniä­tuhansia rivejä koodia toteuttamaan jotakin, jonka tarkoituksesta ei saa selvää. Mitä tämä tarkoittaa kyseisten projektien tuottavuudelle?

Entä puhutaanko teko­älyjen kouluttamisesta? Kieli­mallien toiminta perustuu valtavaan määrään dataa, joka sille on opetettu. Esimerkiksi Meta käytti oman teko­äly­mallinsa opettamiseen piraatti­kirjastoa saadakseen kieli­mallille mahdollisimman laajan pohjan.

Juuri nyt, tälläkin hetkellä, lukuisat teko­äly­firmat pyrkivät imemään kaiken saatavilla olevan datan kitusiinsa. Tämä näkyy jälleen kerran kiusallisen selvästi avoimen lähde­koodin sovelluksissa – SourceHutin perustaja Drew DeVault kirjoitti maalis­kuussa, kuinka palvelu tippuu verkosta kymmeniä kertoja viikossa, koska teko­äly­firmojen botit yli­kuormittavat palvelimet. Touko­kuun lopussa OpenStreetMapin wiki-sivusto jumitteli, kun jonkin teko­äly­firman botti hyökkäsi sitä vastaan tuhannen auringon voimalla. Jotkut projektit ovat päätyneet poistamaan lähde­koodinsa kokonaan julkisesta internetistä.

Työ­kaluja teko­äly­bottien karkottamiseen on kehitetty useita. Nepenthes ja Iocaine ovat hunaja­purkkeja, joiden on tarkoitus saada botit kuluttamaan aika ja resursseja roskaan. Anubis teettää selaimella laskennallisen tehtävän, jonka tarkoitus on joko pysäyttää botit tai ainakin tehdä niiden käytöstä kalliimpaa. Jopa Cloudflare on julkaissut oman työ­kalunsa suojaamaan sivustoja AI-kaivureilta.

Kasvattaako tämä kaikki teko­älylle alttiin alan liikevaihtoa? Lisääkö tämä tuottavuutta?

Loppu­tuloksena on yli­määräistä työtä sekä yllä­pitäjille että käyttäjille. Sivustojen käytettävyys heikkenee, kun ihmiset pakotetaan hyppimään renkaiden läpi, jotta botit saataisiin pidettyä edes joten­kuten aisoissa. Ja kaikki tämä on taistelua tuuli­myllyjä vastaan: teko­äly­firmoilla on vakaa aikomus imeä itseensä kaikki maailman sisältö ja miljardeja rahaa takaamassa, että niin myös tapahtuu.

Mitä tällä sitten saadaan? No ainakin sillä saadaan lisää ilmaston­muutosta. Teko­älyn vaatimat data­keskukset kuluttavat valtavan määrän sähköä, joka entistä useammin tuotetaan esimerkiksi kaasulla. Kone­salien jäähdyttäminen puolestaan uhkaa jo Euroopankin vesi­varoja.

Varsinaiselta toiminnallisuudeltaan tekoäly on edelleen lähinnä koneistettu Dunning-Kruger-efekti – palvelu, joka antaa vakuuttavasti vastauksia, ovat ne sitten kuinka vääriä tahansa. Julkaisijoille se tarkoittaa entistä vähemmän sivustolla kävijöitä. Ja ensi viikolla on luvassa taas hiukan heikompaa yksityisyyden­suojaa.

Kasvaako toimittajien tuottavuus, kun lehti­artikkelien sijaan lukijoille tyrkytetään juttuja väärin lainaavia tiivistelmiä? Nouseeko palkka, kun Googlen teko­äly pääsee lukemaan Whatsapp-viestisi? Emme ehkä koskaan saa tietää.

P.S. Ehkä vitsikkäimmästä päästä teko­äly­artefakteja on kone­oppimisesta kertova oppi­kirja, jonka lähteet ovat hallusinoituja.

P.P.S. Raportin kuvaajat vertailevat kehitystä vuoteen 2024 ainakin vuosista 2018, 2019, 2022 ja 2023. Kun eri konteksteissa valitaan eri verrokki­vuosi, on viestiäkin helpompi räätälöidä halutuksi.

P.P.P.S. En tiedä, oletteko huomanneet, mutta blogini sivuilla kielletään sisällön käyttäminen tiedon­louhintaan – kuten vaikkapa teko­älyn opettamiseen. En usko tällä olevan vaikutusta mihinkään, mutta ehkä se hiukan lämmittää, että sivun­ryystäjät eksplisiittisesti rikkovat omien sivujeni kohdalla lakia.