AI
Uusi johtaminen: Ihmisten ja oppivan teknologian yhteispeli
Teknologia: Väline vai kumppani?
Oppivat ja autonomiset teknologiat haastavat perinteisen käsityksen teknologiasta pelkkänä työkaluna. Ne eivät enää vain suorita ennalta määriteltyjä tehtäviä, vaan kykenevät oppimaan uusia taitoja, mukautumaan ympäristöönsä ja tekemään itsenäisiä päätöksiä. Esimerkiksi tekoäly voi analysoida valtavia tietomääriä, tunnistaa monimutkaisia kuvioita ja tehdä päätöksiä, jotka ylittävät ihmisten kyvykkyydet – tästä esimerkkinä lääketieteellinen diagnostiikka.
Itseajavat autot ja tuotantolinjojen robotit toimivat jo ilman jatkuvaa ihmisen valvontaa. Kehittyneemmät järjestelmät, kuten sosiaaliset robotit, kykenevät vuorovaikutukseen ihmisten kanssa ja mukauttavat toimintaansa käyttäjän tarpeiden perusteella. Teknologiasta ei enää ole pelkästään työkalu, vaan aktiivinen kumppani, joka toimii yhteistyössä ihmisten kanssa.
Teknologian mahdollisuudet ja haasteet
Autonomisten ja oppivien teknologioiden vaikutukset organisaatioihin ovat merkittävät:
• Luovuus ja innovaatio: Tekoäly voi ehdottaa ratkaisuja, joita ihmiset eivät olisi tulleet ajatelleeksi.
• Arvojen varmistaminen: Teknologian päätökset saattavat toisinaan olla ristiriidassa organisaation arvojen kanssa. Johtajan tehtävä on varmistaa, että teknologian toiminta pysyy linjassa organisaation eettisten periaatteiden kanssa.
• Yhteistyö tiiminä: Oppivan teknologian kehityksessä keskiössä on jatkuva dialogi ihmisten ja teknologian välillä. Teknologia voi toimia tiimin täysivaltaisena jäsenenä.
Autonomiset teknologiat edustavat itsenäisiä toimijoita, jotka kuitenkin toimivat tietyissä rajoissa. Inhimillisyys on säilytettävä palveluiden, tuotteiden ja tuottamisen keskiössä. Teknologian kehitys ja käyttö lähtevät aina ihmisten tarpeista ja odotuksista. Johtajan vastuu on asettaa teknologialle rajat, jotka varmistavat sen eettisyyden, kestävyyden ja hyvinvoinnin edistämisen.
Ennakoivaa oppimista ja teknologian ymmärtämistä
On kriittistä ymmärtää teknologian oppimisen periaatteet, sen autonomia sekä päätöksenteon logiikka. Ennakoiva oppiminen – kyky nähdä tulevat kehitysaskeleet – on avain menestykseen. Esimerkiksi suurten käyttäytymismallien (Large Behavior Models, LBM) merkitys kasvaa, ja niiden mahdollisuuksien ymmärtäminen voi avata täysin uusia innovaatioiden ovia.
Teknologian johtaminen on kumppanuuden johtamista
Teknologiaa ei tule nähdä kilpailijana, joka vie työpaikkoja, vaan kumppanina, joka auttaa saavuttamaan organisaation tavoitteet. Autonomia ja oppiminen ovat keskeisiä käsitteitä: teknologia on tehokkaimmillaan, kun se kykenee suoriutumaan itsenäisesti tehtävistään. Tämä vaatii myös investointiosaamisen uudistamista, sillä perinteinen ajattelu “ihmiskäyttöisistä koneista” ei enää päde.
Teknologian kehitys välineestä kumppaniksi edellyttää, että ihminen säilyy sen eettisenä käyttäjänä ja kehittäjänä. Teknologia ei ole pelkkä väline, mutta ei myöskään täysin itsenäinen toimija. Sen toiminta linkittyy aina inhimillisiin arvoihin ja tavoitteisiin. Kestävä ja tavoitteellinen yhteistyö ihmisten ja teknologian välillä luo innovaatioita, merkityksellisyyttä ja arvoa niin organisaatiolle kuin sen asiakkaille sekä laajasti katsoen koko yhteiskunnalle.
Johtajan rooli tulevaisuuden työelämässä
Johtajan tehtävä on luoda kumppanuus ihmisten ja teknologian välille, asettaa rajat ja varmistaa, että kehitys tukee sekä organisaation että yhteiskunnan hyvinvointia. Tämän oivaltaminen on avain uuden johtamisen aikakaudelle.
Tekoäly pelottaa. Miksi?
Tekoälyn, eikä edes generatiivisen tekoälyn, kehitys ei ole milloinkaan pelottanut minua. Sen sijaan isojen käyttäytymismallien (LBM/LAM) kehitys pelottaa ja paljon. Näiden mallien avulla ihmisiä voidaan ohjata ja manipuloida ennen näkemättömällä tavalla.
Tekoälyn kehitys on vuosien varrella tuonut mukanaan monia mullistavia innovaatioita, ja olemme tottuneet siihen, että generatiivinen tekoäly tuottaa upeita taideteoksia ja kirjoituksia. Kuitenkin on olemassa alue, jossa tekoälyn kehitys on ottanut askeleen, joka minua todella huolestuttaa: isot käyttäytymismallit eli LBM ja LAM.
Näiden mallien avulla voidaan analysoida ja ennustaa ihmisten käyttäytymistä ennennäkemättömällä tarkkuudella. Tämä tarkoittaa, että ihmisten henkilökohtaisia valintoja ja käyttäytymistä voidaan ohjata ja manipuloida tavoilla, joita emme ole aiemmin edes osanneet kuvitella. On pelottavaa ajatella, että jokainen päätös, jonka teemme – olipa kyseessä ostospäätös, äänestyspäätös tai jopa tapamme viettää vapaa-aikaamme – voidaan ennustaa ja vaikuttaa tarkasti näiden mallien avulla.
Suuret käyttäytymismallit keräävät valtavia määriä dataa käyttäjien toiminnasta. Tätä dataa analysoimalla mallit pystyvät ymmärtämään käyttäytymismalleja ja luomaan niistä ennusteita. Tämä voi olla hyödyllistä esimerkiksi terveydenhuollossa, jossa potilaiden käyttäytymistä ennustamalla voidaan parantaa hoitoa ja ehkäistä sairauksia.
Large action model is an artificial intelligence model that can understand and execute complex tasks by translating human intentions into action. Within LAMs, such levels of autonomy and comprehension turn generative AI into an active assistant that can perform various tasks, from booking rooms to making complex decisions based on past and present data analysis.
Dmytro Ivanov, Machine Learning Engineer at Trinetix
Kuitenkin, kun nämä mallit joutuvat väärinkäytön kohteeksi, ne voivat johtaa vakaviin seuraamuksiin. Kuvittele maailma, jossa poliittiset kampanjat kohdentavat viestejään yksilöllisesti, ihmisen sen hetkisen tilanteen huomioiden, manipuloidakseen äänestäjiä tehokkaammin kuin koskaan ennen. Tai markkinointikampanjat, jotka tietävät tarkalleen, milloin olet heikoimmillasi ja mitä juuri silloin olet valmis tekemään päätöksiä, joita et hyvinä päivinä tekisi.
Suuret käyttäytymismallit herättävät merkittäviä eettisiä kysymyksiä. Kuinka voimme varmistaa, että näitä malleja käytetään eettisesti ja vastuullisesti? Miten voimme suojella yksityisyyttämme maailmassa, jossa käyttäytymisiämme analysoidaan jatkuvasti? Entä miten voimme estää manipulaation, joka voi johtaa yhteiskunnallisiin ja poliittisiin väärinkäytöksiin?
On selvää, että tarvitsemme tiukkoja säädöksiä ja ohjeistuksia, jotta suuret käyttäytymismallit eivät muutu uhkaksi yksilönvapaudelle ja yksityisyydelle. Tosin säätelyä tulee edeltää vahva skenaariotyöskentely ja vaikuttavuusanalyysi, ei pidä säädellä sellaista, joka on vasta ituvaiheessa. Teknologian kehitys on, kuten tiedämme, aina kaksiteräinen miekka – se tuo mukanaan valtavia mahdollisuuksia, mutta myös merkittäviä riskejä.
Meidän on vaadittava entistä suurempaa läpinäkyvyyttä ja vastuullisuutta niiltä tahoilta, jotka käyttävät näitä teknologioita. Yhteistyö alan asiantuntijoiden, lainsäätäjien ja kansalaisten välillä on välttämätöntä, jotta voimme hyödyntää suurten käyttäytymismallien tuomat hyödyt ilman, että ne uhkaavat perusoikeuksiamme tai joutuvat vihollismielisten tahojen käyttöön.
Tekoälyn kehitys on avannut ovia uusiin mahdollisuuksiin, mutta suurten käyttäytymismallien kehitys tuo mukanaan myös suuria haasteita. Meidän on oltava valppaana ja aktiivisia varmistaaksemme, että nämä työkalut palvelevat yhteistä hyvää eikä manipulointia ja väärinkäyttöä.
Mutta pelolle ei saa antaa valtaa, vaan on aika käydä avoin ja rehellinen keskustelu siitä, miten käytämme näitä teknologioita, ja miten voimme suojella itseämme niiden mahdollisilta haitoilta. Tietoinen ja eettinen lähestymistapa sekä ennen kaikkea varautuminen uuden teknologian vaikutuksiin on avainasemassa tulevaisuutemme turvaamisessa.
Suuret käyttäytymismallit: Tekoälyn seuraava suuri harppaus
Suuret käyttäytymismallit (Large Behavior Models, LBM:t) edustavat seuraavaa merkittävää edistysaskelta tekoälyn ja robotiikan kehityksessä. Siinä missä suuret kielimallit (LLM:t) kuten GPT-4 ja ChatGPT ovat mullistaneet luonnollisen kielen prosessointia, LBM:t vievät tekoälyn uudelle tasolle keskittymällä ihmismäisen käyttäytymisen mallintamiseen monimutkaisissa ympäristöissä. Yksinkertaistaen voisi sanoa, että LLM:t yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas LBM:t yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.
“Suuret kielimallit yrittävät arvata seuraavan sanan, kun taas suuret käyttäytymismallit yrittävät arvata seuraavan teon tai käyttäytymisen.“
Mitä suuret käyttäytymismallit ovat?
LBM:t ovat huippuluokan tekoälyjärjestelmiä, jotka oppivat ja jäljittelevät ihmisten käyttäytymistä ja päätöksentekoa. Ne käyttävät laajoja tietoaineistoja todellisista käyttäytymisistä ja perustuvat koneoppimiseen, neuroverkkoihin ja vahvistusoppimiseen. Toisin kuin vanhat sääntöihin perustuvat järjestelmät, nämä mallit oppivat kokemuksesta ja voivat ennustaa toimintaa aiempien tilanteiden pohjalta. Ne mukautuvat jatkuvasti uusiin tilanteisiin ja ympäristöihin. Eli ei turhaa säätöä—vain älykästä ja joustavaa toimintaa. Esimerkiksi robotiikassa tämä tarkoittaa, että robotti oppii itse, miten tehtävät suoritetaan ja oppii parantamaan suoritustaan jatkuvasti. Digitaalisessa maailmassa mahdollisuudet ovat rajattomat, mieti vaikkapa markkinoinnin ja sosiaalisen median huikeita mahdollisuuksia, kun LBM:t oppivat asiakkaistasi ja löytävät uusia tapoja rakentaa asiakassuhteita ja lisätä myyntiä.
“AI-driven large behavior models (LBM) are to robotics what large language models (aka ChatGPT-like systems) are to text, picture, video, and voice AI. The systems are scaling up to 1000 narrow tasks in 2024 from just over a hundred tasks. The key is to get autonomous, reliable, and adaptable systems.“
– Brian Wang
Suurten käyttäytymismallien keskeiset edut
Lisää autonomiaa
Suuret käyttäytymismallit lisäävät robottien ja tekoälyjärjestelmien autonomiaa merkittävästi, mikä vähentää ihmisten valvonnan tarvetta. Näiden mallien avulla järjestelmät voivat ennakoida sekä käyttäjän tarpeita että ympäristön muutoksia, mikä mahdollistaa älykkäämmän ja ennakoivamman toiminnan. Tämä ei ainoastaan tehosta päätöksentekoa, vaan myös vähentää virheiden määrää, koska järjestelmät oppivat ja mukautuvat tilanteisiin reaaliaikaisesti. LBM:t luovat pohjan itsenäisemmille roboteille, jotka kykenevät toimimaan monimutkaisissa ja dynaamisissa ympäristöissä ilman jatkuvaa ihmisen puuttumista
Ihmisen ja koneen vuorovaikutus
Suuret käyttäytymismallit edistävät ihmisen, tekoälyn ja robotin vuorovaikutuksen muuttumista yhä luontevammaksi. Näiden mallien avulla robotit kommunikoivat luonnollisemmin ja ymmärtää paremmin ihmisten käyttäytymistä. LBM:ien avulla robotit kykenevät tunnistamaan ei-verbaalisia vihjeitä, kuten ilmeitä ja eleitä, mikä parantaa niiden kykyä reagoida ihmisten tunteisiin ja tarpeisiin. Tämä tekee roboteista herkempiä käyttäjän toiveille ja tilanteille, mahdollistaen saumattoman ja intuitiivisen vuorovaikutuksen, joka lähestyy inhimillistä kommunikaatiota.
Joitakin sovelluskohteita
Terveydenhoito
- Vanhustenhoito ja kuntoutus
- Potilaiden päivittäinen avustaminen
- Hyvinvoinnin ja käyttäytymismuutosten seuranta
- Kotona toimivat monitoimirobotit
Logistiikka ja liikenne
- Varastonhallinta ja optimointi
- Autonomisten ajoneuvojen ohjaus
- Kuljetusten koordinointi
Teollisuusautomaatio
- Monimutkainen robotiikka
- Tuotannon optimointi
- Mukautuminen tuotanto-olosuhteiden muutoksiin
Koulutus
Suuret käyttäytymismallit tuovat koulutukseen uuden tason personoitua oppimiskokemusta. Näiden mallien avulla tekoälyjärjestelmät voivat mukautua oppilaiden yksilöllisiin tarpeisiin, tunnistaen heidän oppimistyylinsä ja etenemisnopeutensa. Lisäksi ne kykenevät ennakoimaan oppilaiden käyttäytymistä ja oppimisen etenemistä, mikä auttaa tarjoamaan juuri oikeanlaista tukea oikealla hetkellä. Tämä mahdollistaa räätälöidyn opetuksen, joka tukee oppilaiden vahvuuksia ja auttaa kehittämään heikompia osa-alueita. LBM:t tukevat myös interaktiivista opetusta, jossa tekoäly toimii opettajan apuna, tarjoten reaaliaikaista palautetta ja ennakoiden mahdollisia haasteita, mikä tekee oppimisesta tehokkaampaa ja osallistavampaa.
Yhteenveto
LBM:t edustavat merkittävää edistysaskelta kohti älykkäämpää ja joustavampaa robotiikkaa ja tekoälyä. Niiden kyky oppia, mukautua ja toimia itsenäisesti tekee niistä ratkaisevan tärkeitä monilla toimialoilla tulevaisuudessa. Ne pystyvät sopeutumaan uusiin ja muuttuviin tilanteisiin, mikä tekee niistä erittäin joustavia erilaisissa ympäristöissä. LBM:t kehittyvät jatkuvasti kokemuksen myötä, oppien uusista datalähteistä ja vuorovaikutuksista, mikä tekee niistä yhä tarkempia ja älykkäämpiä ajan kuluessa. Tämän jatkuvan oppimisen ansiosta niiden suorituskyky paranee ajan myötä, mikä mahdollistaa entistä tehokkaamman ja älykkäämmän toiminnan monimutkaisissa ja dynaamisissa tehtävissä.
“Robotit muuttavat datan fyysisiksi teoiksi, suuret käyttäytymismallit mukauttavat teot ihmisten toimintaan ja kontekstiin”
PS: Kun ja toivon, että lähdet matkalle selvittämään, mitä LBM:t tarkoittavat sinulle ja organisaatiollesi törmäät mitä todennäköisimmin kahteen termiin. Toinen on content, joka sulautuu lyhenteeseen näin LCBM ja toinen on diffusion. Palaan näihin myöhemmässä blogissa, mutta tässä nopea ja lyhyt alku näihin keskeisiin termeihin, kun puhtaan isoista käyttäytymismalleista:
Content (tässä yhteydessä) tarkoittaa sisällön yhdistämistä käyttäytymiseen. Content osana LBM:aa tuottaa kontekstiin mukautuvia reaktioita ja toimenpiteitä.
Diffusion tarkoittaa vaikuttavuutta, miten käyttäytymiset leviävät LBM:ssa, vuorovaikutuksista nettikäyttäytymiseen ja toimintoihin, diffuusiot muovaavat kaikkea sosiaalisista suuntauksista robotiikkaan.
PPS: Suuret käyttäytymismallit ovat korkean riskiluokan malleja ja ne herättävät paljon eettisiä kysymyksiä, joista olisi hyvä käydä keskustelua jo nyt.
Linkkejä:
Brian Wangin artikkeli https://www.nextbigfuture.com/2024/01/large-behaviorial-models-for-ai-robots.html
The Power of Large Behavior Models in Healthcare Consumer Engagement https://lirio.com/blog/the-power-of-large-behavior-models-in-healthcare-consumer-engagement/
Toyota Research Institutes Robots Learn New Manipulation Skills in an Afternoon. Here’s How. https://medium.com/toyotaresearch/tris-robots-learn-new-skills-in-an-afternoon-here-s-how-2c30b1a8c573
MIT:n esitys: https://www.youtube.com/watch?v=fwBbj6UmK-I
Cristina Andersson 