On hetkiä, jolloin tuntuu, että todennäköiset maailman tulevaisuuden tilat muuttuvat merkittävästi. Heräät tavalliseen päivään, mutta menet illalla nukkumaan aivan toisenlaisessa todellisuudessa.
Joskus nämä hetket venyvät vuosien mittaisiksi. Kului lähes kaksi vuotta siitä, kun Mr. Krenz katseli avuttomana Berliinin muurin murtumista (9. marraskuuta 1989), ja kunnes Gorbatshov väsynyt ilme kasvoillaan palasi Moskovaan (aamulla 22. elokuuta 1991), voittoisana mutta merkityksensä menettäneenä. Joskus hetket ovat taas ajallisesti pakattuja: kaikki länsimaissa ennen muurin murtumista syntyneet muistavat sen pitkän päivän, jolloin kaksoistornit New Yorkissa romahtivat.
Toisinaan taas nämä käännekohdat kasaantuvat. Viimeisen vuoden aikana olen kokenut tuon tunteen kahdesti. Tämä teksti on kirjoitettu Ukrainan sodan alkamisen vuosipäivän tienoilla, joka ei ole nyt tässä kuitenkaan aiheena. Saman vuoden 2022 loppusyksyllä päästettiin valloilleen ChatGPT ja sen sukulaiset, sekä Sydney Bing ja Bard ystävineen. Jotkut näistä aiheuttaa vain kuohuntaa, mutta pullo on avattu ja pullonhenki on vapaana.
Generatiivinen tekoäly yleisesti ja erityisesti suuret kielimallit (LLM) chatteineen, ovat nyt osa elämäämme. Kaikki pohtivat, controller- ja rahoitusalan ammattilaiset taatusti mukaan lukien, mitä vaikutuksia tällä on heihin ja heidän työhönsä. Korvataanko minut?
Chatbotin nousu
Hyödyllinen tapa ajatella LLM-pohjaisia chatbotteja on ajatella niitä edistyneinä automaattisen täydennyksen järjestelminä, jotka yrittävät luoda seuraavia lausesarjoja, jotka todennäköisesti voisivat olla jatke käyttäjän tuottamaan tekstiin. Järjestelmä ottaa huomioon suuren määrän sisäänrakennettua ja piilotettua tekstiä sekä parametreja varsinaisen käyttäjäsyötteen lisäksi, perustaen tuottamansa tekstin valtavaan referenssimalliin syötetystä tekstistä. Silo AI on tehnyt erittäin kätevän yleiskatsauksen taustalla olevasta teknologiasta ja sen vaikutuksista, sekä usein kysytyistä kysymyksistä.
ChatGPT ja muut vastaavat eivät ehkä ole tekoälytutkimuksen eturintamassa, mutta eivät ole myöskään pelkkää tyhjää hypetyskuplaa. Chatbotit pystyvät tuottamaan sivun mitallisen sujuvaa, idiomaattista ja kieliopillisesti oikeaa tekstiä lähes mistä tahansa aiheesta ja monilla eri kielillä, saaden suorituksen näyttämään lähes helpolta. Tämä on vaikuttavaa, ja kyllä, maailma on muuttunut merkittävästi, koska tällainen toiminto on nyt saatavilla. Toimittajat, jotka olivat vuorovaikutuksessa Sydneyn (ChatGPT:hen perustuva Bing-hakukeskustelurobotti) varhaisversioiden kanssa, huomasivat, että jos LLM-pohjaista kehittynyttä automaattista täydennystä käyttävää keskustelurobottia ärsytetään sopivasti johdattelevilla kysymyksillä, se voi tuottaa vainoharhaisia, psykoottisia ja suorastaan häiritseviä vastauksia. Tämän ei pitäisi yllättää, sillä automaattinen täydennysalgoritmi tekee vain työtään, ja tekeekin sen hyvin.
Tulos näyttää hyvin vaikuttavalta ja on suurelta osin oikein – mutta yllättävän usein myös väärin.
ChatGPT:n ja sen LLM-serkkujen kielelliset taidot ovat pelottavan hyvät. Chatbotit osaavat kääntää tekstiä erinomaisesti, luoda tietokonekoodia, uudelleenkirjoittaa, tiivistää, selventää ja muotoilla uudelleen lähes mitä tahansa tekstiä mitä sille syötetään. Suuria ongelmia syntyy kuitenkin silloin, kun sitä pyydetään tuottamaan tekstiä sen sisäisen ´tietopohjan´ perusteella, eikä vaan käsittelemään sitä mitä sille annetaan. Tulos näyttää hyvin vaikuttavalta ja on suurelta osin oikein - mutta yllättävän usein osittain taas ei. LLM-pohjainen automaattinen täydennysalgoritmi ei pyri antamaan tarkkoja vastauksia tai faktoja. Sen tavoitteena on tuottaa uskottavia vastauksia, jotka kuulostavat hyvältä. Ongelmana on se, ettei käyttäjä voi tietää, mikä on tosiasioihin perustuvaa ja mikä ei, koska molemmat tiedot kuulostavat yhtä hyviltä. ChatGPT ei myöskään voi erottaa oikeata ja väärää tietoa, sillä sitä ei ole rakennettu niin. LLM:t hallusinoivat, ja ovat siksi niin vaikuttavia.
ChatGPT – näyttämötaikuutta?
Ensimmäiset kohtaamiset ChatGPT:n kanssa muistuttivat minua ja monia muita Clarken kolmannesta laista: "Mitä tahansa riittävän kehittynyttä teknologiaa ei voi erottaa taikuudesta". Kun tähän lakiin viitataan keskusteluissa, kyse on yleensä siitä, kuinka kehittynyttä teknologian on oltava ja kenen on kyettävä pitämään sitä taikuutena. Kaikki on tietysti suhteellista - tuliaseet tai lentokoneet tuntuvat taikuudelta, jos oma teknologian ymmärrys on keihäiden ja kanoottien tasolla. ChatGPT sai minut kuitenkin ymmärtämään, että meidän on myös oltava varovaisia sen suhteen, millaisesta taikuudesta puhumme. Se ei aina ole Tylypahkan tyyliä.
ChatGPT:n kyky tuottaa sujuvaa tekstiä lähes mistä tahansa on vaikea erottaa taikuudesta. Mutta se osoittautuu näyttämötaikuudeksi, simulaatioksi viihdetarkoituksiin - harhaanjohtamista, temppuja, epäuskon herättämistä. Annamme aplodit taidolle, ihailemme suoritusta, maksamme siitä, että tulemme viihdytetyiksi, ja näin tapahtuukin. Mutta itse asiassa tämä taikurin hattu ei luo lisää jäniksiä - ChatGPT ei tuota uusia oivalluksia, se vain teeskentelee tekevänsä niin. Näin tehdessään se ei ole huolissaan kirjoittamiensa asioiden totuudesta, pätevyydestä tai luotettavuudesta. On mahdotonta sanoa, missä kohtaa tosiasiat häipyvät ja hallusinaatiot alkavat.
ChatGPT ei tuota uusia oivalluksia, se vain teeskentelee tekevänsä niin.
Kysyin ChatGPT:ltä Clarken laista. Se chattasi vastauksen hieman alentavalla ja mahtipontisella tyylillä, virheettömällä proosalla ja numeroitujen kohtien luettelolla, että ihmisiä on koulutettava kehittyneestä teknologiasta. Kun se täytti vastauksen latteuksilla, se meni täysin ohi asian ytimen, ilman kykyä ymmärtää ja vaieta. Olisin tietysti voinut pyytää sitä vastaamaan säkeellä Coleridgen tyyliin kolmen oopiumpiipun jälkeen, ja se olisi tehnyt senkin. Vastausten viihdearvo on rajallinen ja vähenee nopeasti, kun yrität tehdä todellista työtä määräaikaan mennessä.
Ja tämänkö on tarkoitus olla uhka controllereiden ja rahoitusalan ammattilaisten tekemälle työlle? Puhutaan ihmisistä, jotka todella ymmärtävät mistä on kyse, jotka osaavat analysoida ja tutkia, selvittää asioita ja tietää, mikä on tärkeää, merkittävää, tosiasioihin perustuvaa, ja mikä taas ei. Ehkä, ja kun he polttavat seuraavan epäillyn vakoilupallon taivaalta, se haisee paistetulle pekonille.
Nykyinen generatiivisen tekoälyn ja suurten kielimallien sukupolvi on saanut potaskan tuottamisen kustannuksia alenemaan. Lähestymässä on tsunami, lumivyöry, täydellinen myrsky - korkkaamaton vuosikerta, jota emme voi pysäyttää. Mutta se, että mielivaltainen määrä heikkolaatuista mutta uskottavalta näyttävää tietoa on nyt käytännössä ilmaiseksi saatavilla, tarkoittaa että laadukkaasta, tosiasioihin perustuvasta, tarkistetusta ja muokatusta tiedosta tulee arvokkaampaa. Rahoitusalan ammattilaisten ja controllereiden taitoja tarvitaan ja arvostetaan enemmän, kuin koskaan aikaisemmin. Samaan aikaan viestinnän hyväksyttävän kielenlaadun perustaso on kuitenkin nousemassa. Ei todellakaan ole mitään tekosyytä olla epäselvä viestinnässä, kun viestiä on helppo selventää LLM:n avulla, ja tämä koskee myös controllereita.
Meidän on ajateltava eteenpäin pysyäksemme merkityksellisinä muuttuvassa ympäristössä. ChatGPT ei ole uhka, vaan häiriötekijän, uudenlaisen mukavuuden ja merkittävän mahdollisuuden yhdistelmä. Ja onhan sillä viihdearvoa.
Mutta entä sen lastenlapset?
Kirjoittajasta
Anders Tallberg, Senior Fellow Hanken & SSE Executive Educationilla, on aiemmin työskennellyt Hanken kauppakorkeakoulussa kirjanpidon professorina ja kirjanpidon laitoksen johtajana. Anders on kirjoittanut kirjoja, ohjelmistoja ja tieteellisiä artikkeleita eri kirjanpidon näkökulmista. Hän toimii tällä hetkellä Suomen tilintarkastuslautakunnan varapuheenjohtajana ja jäsenenä Suomen kirjanpitolautakunnassa.
Anders Tallberg
Program Director, Senior Fellow