Tekoäly tieteessä – luotettava kumppani vai piilotettu sudenkuoppa?

 

Törmäsin X:llä vastikään julkaistuun artikkeliin ”Tekoäly, tutkimuksen luotettavuus ja tiedollinen vastuu” (Tieteessä tapahtuu), kirjoitettu Helsingin yliopiston tutkijoiden Henrik Rydenfeltin, Jaakko Kuorikosken ja Salla-Maaria Laaksosen toimesta. Artikkeli pureutuu tekoälyn, erityisesti suurten kielimallien (LLM), rooliin tieteellisessä tutkimuksessa ja nostaa esiin huolia luotettavuudesta, läpinäkymättömyydestä ja eettisestä vastuusta. Tekoälyä pidetään mullistavana työkaluna, mutta kirjoittajat varoittavat sen rajoista: satunnaisuudesta, datan vinoumista ja hybriditoimijuuden haasteista. Kuulostaa mielenkiintoiselta – mutta onko tekoäly tieteentekijöiden luotettava kumppani vai piilotettu sudenkuoppa? Heivataan artikkelin väittämät happotestiin.

Väite 1: Tekoäly ei "ajattele" kuten ihminen – tilastot ohjaavat, syyt jäävät pimentoon?

Artikkeli korostaa, että generatiivinen tekoäly, kuten suuret kielimallit, perustuu tilastollisiin malleihin ja satunnaisuuteen, eivätkä ne "ymmärrä" sisältöä samalla tavalla kuin ihminen. Tämä tekee niiden tulosten toistettavuuden (reliabiliteetin) ja pätevyyden (validiteetin) arvioinnista haastavaa, erityisesti kun data voi sisältää vinoumia.

Kritiikki: Tässä piilee artikkelin ydinkysymys, joten se ansaitsee tarkemman syynin. Tekoäly ei tosiaan "ajattele" kuten ihminen – sen toiminta muistuttaa valtavaa tilastolaskijaa, joka tunnistaa kuvioita valtavasta datamassasta, mutta ei oivalla kausaali- eli syy-seuraussuhteita. Esimerkiksi jos kielimalli kouluttaa itseään teksteistä, joissa miehet esiintyvät johtajina useammin, se voi toistaa tämän vinouman ennusteissaan – ei siksi, että se ymmärtäisi sukupuolirooleja, vaan koska data ohjaa sitä siihen. Ihminen taas voi kysyä: "Miksi näin käy?" ja etsiä syitä, kuten kulttuurisia normeja. Tekoäly vain löytää todennäköisimmän seuraavan sanan tai kuvion, perustuen siihen, mitä se on nähnyt aiemmin. Tämä ero voi vaikuttaa tutkimukseen dramaattisesti: tekoäly voi ennustaa esimerkiksi ilmastonmuutoksen vaikutuksia hyvin tarkasti, mutta ei selitä, miksi hiilidioksidi lämmittää ilmakehää – se vain näkee korrelaation datassa. Reliabiliteetin haaste (tulosten vaihtelu päivitysten tai satunnaisuuden vuoksi) korostuu juuri tästä: ilman syiden ymmärrystä tulokset voivat heilahdella arvaamattomasti. Vinoumat ovat todellisia, ja niiden tunnistaminen vaatii ihmisen apua – artikkeli olisi voinut kuitenkin ehdottaa konkreettisia menetelmiä (esim. datan puhdistusta) ongelman lievittämiseksi.

Väite 2: Syväoppiminen ja läpinäkymättömyys – tieteen uhka vai väline?

Kirjoittajat nostavat esiin, että syväoppimisen monimutkaisuus ja läpinäkymättömyys (esim. hermoverkkojen toiminta) vaikeuttavat tulosten tulkintaa ja yleistettävyyttä. He ehdottavat selitettävää tekoälyä (XAI) ja kausaalista päättelyä ratkaisuiksi, mutta kyseenalaistavat niiden tehokkuuden.

Kritiikki: Läpinäkymättömyys on todellinen kompastuskivi – syväoppivat mallit ovat kuin mustia laatikoita, joista tulee ulos ennusteita, mutta tutkija ei näe, miten ne syntyvät. Tämä johtuu juuri siitä, että tekoäly ei jäljitä ihmisen loogista päättelyä, vaan optimoi tuloksia datan perusteella ilman syiden hahmottamista. Esimerkiksi lääketieteessä tekoäly voi ennustaa sairauksia tarkasti, mutta ei selitä, miksi tietty geeniyhdistelmä aiheuttaa riskin – se vain tunnistaa todennäköisyyden. XAI pyrkii avaamaan tätä laatikkoa yksinkertaisemmilla malleilla, mutta kuten artikkeli huomauttaa, ei ole takeita "täydellisestä" ratkaisusta. Kausaalinen päättely, joka etsii syy-seuraussuhteita, voisi tuoda syvempää ymmärrystä, mutta sen integroiminen tekoälyyn on vielä kehitysvaiheessa. Artikkeli korostaa ongelmaa hyvin, mutta ratkaisuehdotukset jäävät teoreettisiksi – käytännön esimerkit (esim. XAI:n käyttö diagnostiikassa) olisivat vahvistaneet argumenttia.

Väite 3: Hybriditoimijuus ja tiedollinen vastuu – kenen harteilla paino?

Artikkeli esittää, että tekoäly ja tutkijat muodostavat hybriditoimijan, jolloin vastuu tulosten luotettavuudesta jakautuu. Perinteisesti vastuu on ollut tutkijoilla, mutta läpinäkymättömyys haastaa tämän. Kirjoittajat korostavat, että vastuu lepää tiedeyhteisöllä, ei koneilla, ja että tieteellinen ymmärrys on kollektiivista.

Kritiikki: Hybriditoimijuus on kiehtova käsite – tekoäly on kuin tutkijan apulainen, mutta kuka kantaa vastuun, jos hommat menevät pieleen? Koska tekoäly ei "ajattele" syy-seuraussuhteita, vaan luottaa tilastollisiin kuvioihin, tutkijan on vaikea varmistaa tulosten pätevyyttä, jos hän ei ymmärrä mallin logiikkaa. Artikkelin väite, että koneita ei voi pitää eettisesti vastuullisina, on loogista – kone ei tunne syyllisyyttä, eikä sitä voi "rangaista". Vastuun siirtäminen tiedeyhteisölle on järkevää, sillä tiede on aina ollut tiimityötä, ja monimutkaiset mallit ovat olleet läpinäkymättömiä ennenkin (esim. monimutkaiset simulaatiot). Kuitenkin kysymys jää: jos tutkija käyttää tekoälyä "mustana laatikkona", onko hän silti täysin vastuussa? Kollektiivinen vastuu on hieno periaate, mutta käytännössä yksittäiset tutkijat voivat joutua syytetyn penkille, jos tulokset epäluotetettavia. Konkreettisia ohjeita (esim. miten yhteisö valvoo tekoälyn käyttöä) puuttuu.

Syvempi pohdinta: Onko tekoäly uhka vai mahdollisuus?

Artikkeli maalaa tekoälyn pimeän puolen: läpinäkymättömyys, vinoumat ja vastuun hämärtyminen johtuvat juuri siitä, että tekoäly ei jäljitä ihmisen syy-seurausajattelua, vaan toimii tilastollisena ennustajana. Tämä on perusteltua – suuret kielimallit, kuten GPT, ovat herättäneet huolta eettisyydestä ja luotettavuudesta. Kuitenkin tekoäly on mullistanut aloja, kuten lääketiedettä ja ilmastotutkimusta, tuoden nopeutta ja tarkkuutta – esimerkiksi syöpädiagnooseja tekoäly voi tehdä ihmistä nopeammin, vaikka ei selitä, miksi. Artikkelin fokus ongelmissa voi heijastaa tutkijoiden huolta menetystensä uskottavuudesta. Onko tekoäly sitten uhka tieteen ytimelle (selittämiselle) vai väline, jota voidaan hallita paremmilla ohjeilla? Ratkaisut, kuten XAI, ovat askelia oikeaan suuntaan, mutta niiden kehittäminen vaatii aikaa.

Käytännön esimerkki: Miltä tämä näyttää arjessa?

Kuvittele tutkija, joka käyttää tekoälyä analysoimaan ilmastonmuutosta. Malli ennustaa tulvia, mutta tutkija ei tiedä, miksi – data oli vinoutunutta, ja tekoäly vain tunnisti korrelaation ilman syyn hahmottamista. Tulokset julkaistaan, mutta virhe paljastuu myöhemmin. Kuka kantaa vastuun: tutkija, tekoäly vai yhteisö? Artikkeli osuu oikeaan – läpinäkymättömyys voi johtaa ongelmiin, mutta käytännön valvonta voisi estää pahimman.

Mitä tästä opimme?

Artikkeli avaa tärkeän keskustelun tekoälyn roolista tieteessä, ja sen huoli luotettavuudesta ja vastuusta on perusteltu. Tekoälyn kyvyttömyys ymmärtää syy-seuraussuhteita tekee siitä tilastollisen työkalun, ei korvikkeen ihmisen järjelle, mikä asettaa haasteita reliabiliteetille ja validiteetille. Vinoumat ja läpinäkymättömyys ovat todellisia, ja hybriditoimijuus pakottaa tarkastelemaan vastuun jakautumista. Kuitenkin ratkaisuehdotukset jäävät teoreettisiksi, ja tekoälyn potentiaali jää pimentoon. Tiede voi hyötyä tekoälystä, jos yhteisö kehittää selkeät säännöt ja työkalut (esim. XAI) sen hallintaan.

Lopuksi: Tekoäly on työkalu, ei tuomari

Tekoäly tuo tieteeseen valtavia mahdollisuuksia, mutta artikkelin varoitukset läpinäkymättömyydestä ja vastuusta ovat paikallaan – erityisesti koska se ei "ajattele" syy-seuraussuhteita, vaan luottaa tilastollisiin kuvioihin. Se ei ole tieteen tuhoaja, vaan väline, jonka hallintaan tarvitaan kollektiivista viisautta. Joten seuraavan kerran, kun tekoäly auttaa tutkimustyössä, varmista, että ymmärrät sen logiikan – tai ainakin tiedät, kenen puoleen kääntyä, jos hommat menevät puihin.

Anssi H. Manninen (aka ”Kant II”)