Tekoäly
Kulttuurinen kestävyys kestävän kehityksen takaajana
Olen pitkään pohtinut kestävää kehitystä ja seurannut yritysten kestävyys ja vastuullisuus toimintaa. Kulttuuri syö strategian aamupalaksi, sanotaan. En ole tosin huomannut, että kulttuuri liittyisi kestävän kehityksen teemoihin millään tavalla. Kestävyydestä puhuttaessa huomio kiinnittyy ympäristöön, talouteen ja sosiaaliseen oikeudenmukaisuuteen.
Minulla on tällä viikolla ollut mahdollisuus osallistua kulttuurielämyksiin. Tiistaina Jokereiden voittoisa peli jäähallilla, torstaina upean upea Moulin Rouge Helsingin kaupunginteatterissa ja tänään perjantaina vielä Svenska Teaternin suuresti odottamani Hamlet. Nämä innoittivat pohtimaan kulttuurin merkitystä kestävässä kehityksessä.
Kulttuurinen kestävyys näkökulmana voisi laajentaa ja syventää kestävyyden käsitettä, korostaen yhdessä kokemisen, inhimillisyyden ja yhteisöllisyyden arvoa maailmassa, jossa moni asia tuntuu synkältä, raskaalta ja toivottomalta. Jaksaisinko taistella yhteiskunnan hyvien asioiden, ja oman yrittäjyytenikin, puolesta, jos en välillä saisi kokea kulttuurin elämyksiä, yhteyttä ihmisiin, joita yhdistävät samat kulttuurin sisällöt, perinnöt ja haaveet. Ehkä en. Kulttuuri on yhteiskunnan elävä ja kipinöivä infrastruktuuri ja yhdistävä kudelma, joka ylläpitää, yhdistää ja rakentaa yhteiskuntaa.
Kulttuurista kestävyyttä on kulttuuriperinnön, arvojen ja perinteiden säilyttämistä ja kehittämistä niin, että ne eivät vain selviydy, vaan kukoistavat yhteiskunnallisten ja ympäristöllisten muutosten keskellä. Perinteiset käsityötaidot eivät ole katoavaa historiaa, vaan elävää osaamista, joka siirtyy sukupolvelta toiselle. Kulttuurista kestävyyttä on maailma, jossa kulttuurinen monimuotoisuus nähdään voimavarana, joka rikastuttaa yhteisöjämme ja vahvistaa yhteenkuuluvuuden tunnetta.
Kulttuurisen kestävyyden edistäminen voi toimia yhteisöjen vahvistajana. Paikalliset perinteet ja tavat, kuten käsityöt, musiikki ja juhlat, ovat yhdistäviä voimia. Ne vahvistavat yhteisöjen identiteettiä ja yhteenkuuluvuutta, ne edistävät myös kokonaisvaltaista hyvinvointia. Kulttuurisen kestävyyden tarkoittaa, että jokainen voi tuntea olevansa osa jotain suurempaa – osa yhteistä tarinaa.
Kulttuurinen monimuotoisuus ei ole vain säilyttämisen arvoista, vaan se on myös innovaatioiden lähde. Eri kulttuurien kohtaamiset voivat synnyttää uusia ratkaisuja ja ideoita. Ajattele esimerkiksi ruokakulttuurien fuusiota, jossa eri maiden maut yhdistyvät ainutlaatuisilla tavoilla. Samalla tavalla kulttuurien välinen vuoropuhelu inspiroi uusia näkökulmia, jotka hyödyttävät niin taloutta, teknologiaa ja tietysti taidetta.
Johtajilla ja päättäjillä on keskeinen rooli kulttuurisen kestävyyden edistämisessä. Tarvitaan tietoisuuden lisäämistä, koulutusta ja myös kulttuuripolitiikkoja, jotka avoimin mielin ottavat myös kulttuurin asiakseen, muutenkin kuin juhlaseminaarien puheissa. On aika nähdä teknologia ja kulttuuri toisiaan täydentävinä, ei vastakkaisina voimina. Kun teknologiaa hyödynnetään kulttuurin säilyttämisessä ja kehittämisessä, voimme luoda innovatiivisia ja inhimillisiä ratkaisuja tulevaisuuden haasteisiin. Tämä on erityisen tärkeää juuri nyt, kun tekoäly oppii uusia taitoja ja alkaa ymmärtää ihmisten käyttäytymistä sukeltaen siten myös kulttuuriseen maailmaamme.
Kulttuurinen kestävyys ei ole vain idea. Se on välttämätön osa kestävän kehityksen kokonaisuutta. Se kunnioittaa menneisyyttä, rikastuttaa nykyhetkeä ja auttaa rakentamaan toiveikasta tulevaisuutta. Kulttuurinen kestävyys tarjoaa mahdollisuuden luoda yhteiskuntia, joissa kulttuuriperintö, luonnonvarat ja teknologiset innovaatiot kulkevat rinnakkain.
Kulttuurisen kestävyyden omaksuminen tekee maailmastamme paitsi kestävämmän, myös inhimillisemmän. On aika nostaa tämä arvokas näkökulma osaksi kestävän kehityksen keskustelua ja toimia sen puolesta. Yhdessä voimme rakentaa tulevaisuuden, jossa kulttuuri, luonto ja teknologia kukoistavat harmoniassa. Eiköhän lisätä ESG akronyymiin C, eli Culture!
Tästä lisätietoa tekoälyn seuraavasta aallosta, joka ainakin minua huolestuttaa. Vahvan kulttuurin avulla pysymme tekoälyn isäntina:
https://cristinaandersson.com/2024/11/04/tekoaly-pelottaa-miksi/
Ja toinen kirjoitus, jossa pohditaan ihmisen ja tekoälyn yhteispeliä:
https://cristinaandersson.com/2024/11/18/uusi-johtaminen-ihmisten-ja-oppivan-teknologian-yhteispeli/
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
Miksi tekoäly ilman robotteja ei riitä tuottavuuden parantamiseksi?
Tekoälyä pidetään tulevaisuuden tuottavuuden kasvun ajurina, joka muuttaa toimialoja terveydenhuollosta valmistukseen. Jos kuitenkin keskitytään pelkästään ohjelmistopohjaisiin tekoälyratkaisuihin ilman robottien – fyysisten laitteiden, jotka voivat toteuttaa tekoälyn tuottamia oivalluksia konkreettisessa ympäristössä – integrointia, menetetään suuri osa tuottavuuspotentiaalista. Professori Daron Acemoglu arvioi, että tekoäly voi kasvattaa tuottavuutta 0.66% 10 vuodessa tai 0.064% vuodessa.
Tekoälyn rooli tuottavuuden kasvussa
Tekoäly on jo osoittanut arvonsa tuottavuuden parantamisessa automatisoimalla prosesseja, analysoimalla valtavia tietomääriä ja tuottamalla toimintakelpoisia oivalluksia. Nämä digitaaliset ratkaisut ovat keskeisiä sellaisilla aloilla kuin rahoitus, logistiikka ja asiakaspalvelu, joissa kognitiiviset tehtävät ovat hallitsevia. Tekoäly voi käsitellä tietoa nopeammin kuin ihminen, oppia valtavista tietomassoista ja optimoida päätöksentekoa.
Robotit: Tekoälyn fyysinen jatke
Robotit ovat tavallaan tekoälyn fyysinen vastinpari. Ne tuovat tekoälyn mahdollisuudet konkreettiseen maailmaan ja mahdollistavat automaation tehtävissä, jotka vaativat fyysistä käsittelyä – esimerkiksi valmistuksessa, kuljetuksissa ja jopa terveydenhuollossa.
Valmistusalalla robotit ovat olleet tuottavuuden kulmakivi jo vuosikymmenien ajan. Niiden kyky suorittaa toistuvia ja tarkkoja tehtäviä ympäri vuorokauden ilman väsymistä on mullistanut tuotantolinjat. Kun tekoäly lisätään robottien toimintaa ohjaamaan, ne tulevat entistä tehokkaammiksi. Ne voivat oppia, mukautua ja optimoida toimintaansa reaaliajassa reagoiden ympäristön muutoksiin.
Tekoälyllä varustetut robotit voivat käsitellä ja lajitella tavaroita varastoissa äärimmäisen tehokkaasti, reaaliaikaisen tiedon ja analytiikan ohjaamana. Ilman näitä koneita, jopa kehittyneimmät tekoälyjärjestelmät voisivat vain antaa ehdotuksia ihmistyöntekijöille, mikä rajoittaisi niiden todellista potentiaalia.
Pelkkä tekoäly: Rajallinen vaikutus fyysisiin tehtäviin
Ilman koneita tekoäly voi auttaa vain kognitiivisessa työssä – tehtävissä, jotka liittyvät ajatteluun, suunnitteluun ja päätöksentekoon. Vaikka tämä on tärkeää, se jättää huomiotta valtavan osan tuottavuuspotentiaalista, erityisesti aloilla, jotka perustuvat fyysiseen työhön.
Otetaan esimerkiksi terveydenhuolto. Tekoäly voi analysoida lääkärikuvia, ennustaa tautien puhkeamista ja optimoida sairaalan hallintoa, mutta ilman robotiikkaa se ei voi auttaa fyysisissä tehtävissä, kuten leikkauksissa, potilaan hoidossa tai lääkkeiden toimituksessa sairaaloissa. Tekoäly voi parantaa lääkäreiden päätöksentekoa, mutta robotit vapauttavat ihmisiä suorittamasta aikaa vieviä fyysisiä tehtäviä.
Samanlainen tilanne on rakentamisessa. Tekoäly, joka hallinnoi aikatauluja tai ennustaa materiaalitarpeita, on hyödyllinen, mutta se ei voi suorittaa raskasta nostamista tai tarkkaa rakennustyötä paikan päällä. Yhdessä tekoälyn kanssa toimivat robotit voivat muuttaa rakennusalaa hoitamalla vaarallisia tai yksitoikkoisia työtehtäviä ja parantamalla sekä turvallisuutta että tehokkuutta.
Tekoälyn ja robotiikan symbioosi
Tuottavuuden kasvattamiseksii tekoälyn on toimittava yhteistyössä robottien kanssa. Yhdessä ne voivat automatisoida monimutkaisia työnkulkuja, jotka sisältävät sekä tiedon käsittelyä että fyysistä toteutusta. Monilla aloilla juuri tämä yhteistyö on avain uusien tuottavuustasojen saavuttamiseen, mikä olisi mahdotonta pelkästään ohjelmistojen tai koneiden avulla.
Esimerkiksi maataloudessa tekoäly voi analysoida sääolosuhteita, maaperän kuntoa ja kasvien terveyttä tarjotakseen viljelijöille toimintasuosituksia. Mutta ilman robottijärjestelmiä nämä suositukset jäävät teoreettisiksi. Tekoälyllä varustetut robotit voivat istuttaa, kastella ja korjata satoa tarkasti, toteuttaen tekoälyn tuottamat oivallukset käytännössä.
Lopuksi: Tuottavuuden tulevaisuus vaatii sekä tekoälyä että robotteja
Pelkkä tekoäly on tehokas työkalu tiedonkäsittelyn ja päätöksenteon optimoimiseen, mutta se jää vajaaksi, kun on kyse fyysisten tehtävien toteuttamisesta. Yhdistämällä tekoäly robotiikkaan teollisuus voi saavuttaa todellisen automaation, joka yhdistää kognitiivisen älykkyyden fyysiseen toimintakykyyn ja tuo ennennäkemättömiä tuottavuusparannuksia.
Manuaaliseen työhön perustuvilla aloilla tekoälyn ja robotiikan integroiminen ei ole vain ylellisyyttä vaan välttämättömyys, jotta ne voivat pysyä kilpailukykyisinä tulevaisuudessa. Kun tekoäly jatkaa kehittymistään, sen todellinen potentiaali toteutuu vasta, kun sitä täydentävät robotit, jotka voivat viedä sen oivallukset käytäntöön konkreettisessa maailmassa.
“Teknologian todellinen voima ei ole siinä, mitä se voi tehdä, vaan siinä, miten se voi muuttaa maailmaamme ja parantaa elämäämme.”
– Sundar Pichai, Googlen toimitusjohtaja
Tuottavuus, robotiikka ja vihreä siirtymä
Automaatio, robotiikka ja vihreä siirtymä: Suomen on toimittava nopeasti tuottavuuden ja kestävyyden puolesta.
Suomen tuottavuuden kasvu on ollut hidasta vuodesta 2008. Nyt meillä on käsillä ratkaiseva ja pakottava hetki muuttaa suuntaa ja korjata kurssi. Automaatio, älykäs robotiikka ja vihreä siirtymä tarjoavat avaimet kestävään kasvuun, mutta nämä mahdollisuudet on hyödynnettävä nyt – ei sitten joskus. Teknologian avulla Suomi voi kasvattaa tuottavuutta ja siirtyä kohti kestävämpää, vähähiilistä taloutta, mutta myös sosiaalisesti kestävää yhteiskuntaa. Vatulointi ei ole enää vaihtoehto. Nyt on aika toimia.
Automaatio ja robotiikka ovat välttämättömiä kaikilla aloilla
Automaatio ja robotiikka eivät ole enää tulevaisuuden teknologioita – ne ovat valmiina palvelukseen, jos haluamme parantaa tehokkuutta ja optimoida resurssien käyttöä. Automatisointi kaikilla toimialoilla mahdollistaa nopeamman tuotannon, pienemmät kustannukset ja alhaisemman energiankulutuksen. Tämä ei ole pelkästään taloudellinen kysymys, vaan myös ympäristökysymys. Automaatio auttaa yrityksiä pienentämään hiilijalanjälkeään ja tehostamaan energian käyttöä.
Vihreä siirtymä edellyttää automaation hyödyntämistä niin teollisuusuudessa, palveluissa kuin terveydenhuollossa ja hoivassakin. Valmistuksessa robotiikka voi optimoida tuotantoprosesseja ja vähentää raaka-aineiden hävikkiä ja auttaa kierrätyksessä. Tämä on keskeistä kestävän tuottavuuden ja talouden rakentamisessa.
Älykäs robotiikka ja tekoäly terveydenhuollossa
Älykäs robotiikka ja tekoäly mullistavat terveydenhuollon parantamalla hoidon tehokkuutta, tarkkuutta ja saatavuutta. Jo nyt robottikirurgia mahdollistaa toimenpiteiden suorittamisen tarkemmin ja vähemmän invasiivisesti, mikä nopeuttaa potilaiden toipumista. Jo nyt tekoäly analysoi suuria potilastietomääriä, ennustaa sairauksien riskejä ja auttaa lääkäreitä tekemään tietoon perustuvia hoitopäätöksiä. Tuottavuutta parantaisi huomattavasti, jos esimerkiksi sisälogistiikan robotisoinnin ja kirjaamisen automatisoinnin avulla vapautetaan terveydenhuollon henkilöstöä rutiinitehtävistä, kuten tarvikkeiden siirtämisestä ja potilastietojen manuaalisesta kirjaamisesta. Näin voidaan parantaa hoidon sujuvuutta ja vähentää inhimillisiä virheitä, mikä lisää terveydenhuollon tuottavuutta, laatua ja kustannustehokkuutta.
Työvoiman on oltava valmis vihreään ja automatisoituun tulevaisuuteen
Valmius ottaa käyttöön uusia teknologioita ja omaksumaan kestävän kehityksen periaatteet on välttämätöntä, jotta yritykset ja muut organisaatiot voivat menestyä toiminnassaan. Kyse ei ole enää tulevaisuuden asiasta – siirtymä on jo käynnissä ja teknologiat ovat monessa maassa jo tehokäytössä. Suomessa työvoiman on sopeuduttava nopeasti. Koulutusjärjestelmäämme on uudistettava, jotta voimme tarjota työntekijöille oikeat taidot ja mahdollisuudet toimia ympäristössä, jossa myös älykkäät apulaiset – tekoälyllä varustetut robotit – toimivat.
On tärkeää ymmärtää, että automaatio ei tarkoita työpaikkojen menettämistä – se tarkoittaa niiden muuttumista. Uusia työpaikkoja syntyy teknologian ja kestävän kehityksen ympärille, mutta tämä vaatii oppimista, koulutusta ja uudelleenkoulutusta. Työntekijöiden on oltava valmiita oppimaan uusia taitoja ja sopeutumaan uuteen teknologiseen ja kestävään todellisuuteen.
Toiminnan on oltava ripeää ja päättäväistä
Suomen tulevaisuus riippuu siitä, kuinka nopeasti ja tehokkaasti toimimme automaation, robotiikan ja vihreän siirtymän saralla. Emme voi enää odottaa, sillä kilpailijamaat ovat jo tarttuneet toimeen. Jokainen viivytys maksaa meille paitsi tuottavuuden ja elinvoiman menetyksinä sekä taloudellisesti ja tietysti ympäristön kannalta. Vihreän siirtymän ja teknologisen kehityksen yhdistäminen ei ole vain mahdollisuus – se on välttämättömyys, ja meidän on toimittava nyt.
Vihreä automaatio: Suomi voi ottaa johtavan roolin
Ollaan rehellisiä. Suomi ei tule olemaan tekoälyn suurmaa, eikä digitalisaation. Silti voimme olla, ja olemmekin, niissä hyviä. Ihan ok. Missä voimme olla edelläkävijöitä ja suunnannäyttäjiä on kestävän automaation ja robotiikan hyödyntäminen ja miksipä ei näiden teknologioiden valmistaminenkin. Tämä toki edellyttää investointeja, yhteistyötä yritysten ja julkisen sektorin välillä sekä nopeita päätöksiä. Nyt ei ole aikaa viivyttelyyn ja varovaisuuteen – on tehtävä rohkeita päätöksiä, jotka ohjaavat meitä kohti kestävää ja tuottavaa tulevaisuutta.
Vihreä siirtymä ja robotiikka eivät ole toistensa vastakohtia – ne kulkevat käsi kädessä. Yhdessä ne tarjoavat Suomelle mahdollisuuden olla teknologian ja kestävän kehityksen globaalissa kärjessä. Toimiessamme nyt voimme varmistaa, että Suomi on eturintamassa tulevaisuuden tuottavuudessa ja ekologisessa kestävyydessä. Toimikaamme siis ripeästi ja määrätietoisesti – Suomen tulevaisuus riippuu siitä!
PS: Olen kirjoittanut lyhyen esityksen kirjaamisen automatisoinnista ja sisälogistikan robotiikasta. Ota yhteyttä jos ”paperi” kiinnostaa.
Cristina Andersson 