Kuten jo varmasti kaikki tiedämme, tekoäly on mullistanut monia eri aloja ja toimintatapoja. Se on läsnä arjessamme, puhuttiin sitten kodinkoneista, autoista, tai vaikkapa sosiaalisen median algoritmeistä ja niiden koukuttavuudesta. Tekoäly on muuttanut myös tapaamme tuottaa ja käsitellä visuaalista sisältöä. Käyttökohteita tälläkin alueella on lukemattomia – puhutaan sitten kuvien luonnista, tai niiden muokkaamisesta tai analysoinnista. Huomionarvoista on, että tekoäly ei ole mikään uusi keksintö, sitä on mainituissa esimerkeissäkin käytetty jo vuosia. Esimerkiksi valokuvaus- ja kuvankäsittelyohjelmistot, kuten Adobe Photoshop ja Lightroom, ovat jo pitkään hyödyntäneet tekoälyä kuvien parantamisessa ja muokkaamisessa. Viime vuosien kehitysten ansiosta nyt kuka tahansa voi luoda kuvia, musiikkia ja jopa videoita pelkästään tekstipohjaisten komentojen avulla.
Tekoälyavusteinen kuvien luominen perustuu useiden keskeisten teoreettisten käsitteiden ja menetelmien yhdistämiseen. Näitä ovat muun muassa generatiiviset vastakkaisverkot (GAN), syväoppiminen ja siirto-oppiminen. GAN-menetelmässä generaattori ja erottelija, kaksi neuroverkkoa, parantavat jatkuvasti luotujen kuvien laatua kilpailemalla keskenään. Syväoppiminen hyödyntää syviä konvoluutiohermoverkkoja (CNN) ymmärtääkseen kuvien monimutkaisia kuvioita ja piirteitä. Konvoluutiohermoverkko (CNN) on syväoppimisen algoritmi, joka tunnistaa kuvista piirteitä suodattimien avulla. Se yhdistää nämä piirteet luokitellakseen kuvan. CNN avulla tekoälyjärjestelmät voivat luoda kuvia, jotka jäljittelevät todellista maailmaa. Siirto-oppimisessa esikoulutettuja malleja hienosäädetään tiettyjen tietokokonaisuuksien avulla, jotta saadaan aikaan halutun tyylisiä, teemaisia tai ominaisuuksiltaan tarkkoja kuvia.
Tekoälyavusteinen kuvien luominen on mahdollista siis kehittyneen teknologian ansiosta. Tekoälyjärjestelmät tarvitsevat valtavia määriä dataa ymmärtääkseen ja jäljitelläkseen visuaalisia elementtejä tarkasti. Käytännössä siis tekoälymallien kouluttamiseen käytetään miljoonia kuvia sisältäviä tietokokonaisuuksia. Tehokkaiden grafiikkasuorittimien ja TPU kehitys on nopeuttanut tekoälymallien kouluttamista merkittävästi tehden kuvien tuottamisesta nopeampaa ja tehokkaampaa. Neuraalinen arkkitehtuurihaku (NAS) automatisoi neuroverkkoarkkitehtuurien suunnitteluprosessin ja optimoi ne tiettyihin kuvanluontitehtäviin. Lisäksi generatiiviset mallit, kuten varioivat autokooderit (VAE) ja autoregressiiviset mallit, parantavat tekoälyn tuottamien kuvien monimuotoisuutta ja laatua.
Tekoälyn avulla tehtävällä kuvien luomisella on monenlaisia käytännön sovelluksia. Sisällöntuottajat voivat luoda kuvia verkkosivustoille, sosiaaliseen mediaan, markkinointimateriaaleihin ja muihin tarkoituksiin. Esimerkiksi bloggaajat ja digitaaliset markkinoijat voivat käyttää tekoälyä luomaan korkealaatuisia, visuaalisesti houkuttelevia kuvia, jotka parantavat viestintää ja lisäävät sitoutumista. Tekoälytyökalut, kuten Canva ja Adobe Spark, tarjoavat käyttäjille helpon tavan luoda ammattimaisia grafiikoita ilman syvällistä teknistä osaamista. Pelien ja viihteen osalta tekoäly voi luoda realistisia hahmoja, maisemia ja animaatioita videopelejä ja elokuvia varten. Esimerkiksi pelit kuten ”The Last of Us Part II” ja ”Red Dead Redemption 2” ovat käyttäneet tekoälyä parantaakseen hahmojen käyttäytymistä ja ympäristöjen realismia. Sisustussuunnittelussa ja arkkitehtuurissa tekoälyä käytetään sisätilojen ja arkkitehtonisten tilojen suunnittelussa tuottamalla visualisointeja ja konseptikuvia. Tekoälytyökalut, kuten Planner 5D ja Roomstyler, antavat käyttäjille mahdollisuuden luoda virtuaalisia 3D-malleja huoneista ja rakennuksista, joissa he voivat kokeilla erilaisia sisustustyylejä ja pohjaratkaisuja. Tämä auttaa suunnittelijoita ja asiakkaita visualisoimaan tiloja ennen kuin ne toteutetaan käytännössä, mikä säästää aikaa ja resursseja.
Taiteen alalla taiteilijat ja suunnittelijat voivat käyttää tekoälyä uusien luovien näköalojen tutkimiseen ja luoda ainutlaatuisia visuaalisia konsepteja ja tyylejä. Esimerkkinä tästä on Jason Allenin teos ”Théâtre D’opéra Spatial”, joka voitti taidekilpailun Coloradossa. Allen käytti alun perin Midjourney-tekoälysovellusta kuvan luomiseen ja hienosääti sitä itse kuvankäsittelyohjelmalla. Huijausta vai huipputaitoa? Asiasta ollaan montaa mieltä. Totuus on kuitenkin se, että tekoäly on tullut jäädäkseen.
Yksi tärkeä sovellusalue on lääketieteellinen kuvantaminen. Tekoälyn tuottamia kuvia voidaan käyttää lääketieteellisen kuvantamisen parantamiseen, mikä auttaa diagnoosin ja hoidon suunnittelussa. Esimerkiksi tekoälyä voidaan hyödyntää magneettikuvien, röntgenkuvien ja tietokonetomografiakuvien analysoinnissa. Tekoälymallit voivat tunnistaa poikkeavuuksia, kuten kasvaimia tai murtumia, nopeammin ja tarkemmin kuin perinteiset menetelmät. Tämä nopeuttaa diagnoosiprosessia ja mahdollistaa aikaisemman puuttumisen vakaviin sairauksiin. Lisäksi tekoäly voi auttaa erottamaan normaalit ja patologiset kudosmuutokset, mikä vähentää virheellisten diagnoosien määrää. Tekoälyä voidaan käyttää myös kuvien parantamiseen, esimerkiksi poistamalla kohinaa tai parantamalla kuvan tarkkuutta, mikä tekee niistä helpommin tulkittavia lääkäreille. Tältä alueelta odotetaan tulevaisuudessa paljon. Tekoälyn kehittyessä yhä monimutkaisempia malleja voidaan soveltaa lääketieteelliseen kuvantamiseen, mikä parantaa terveydenhuollon laatua ja tehokkuutta entisestään. Tekoälyn integrointi lääketieteelliseen kuvantamiseen voi myös vähentää terveydenhuollon kustannuksia, kun diagnoosien nopeus ja tarkkuus paranevat ja resurssien käyttö tehostuu.
Kun tekoäly osaa yhä paremmin luoda kuvia, ja aidon näköisiä kuvia, on tärkeää nostaa myös eettiset asiat esiin. Näitä ovat tekijänoikeudet ja plagiointi, disinformaatio, ennakkoluulot ja syrjintä sekä suostumus ja yksityisyys. Tekoälyn luomia kuvia ei tulisi käyttää olemassa olevien taideteosten tai tekijänoikeudellisesti suojattujen materiaalien kopioimiseen, sillä tämä voi loukata tekijöiden oikeuksia. Tekoälysovellukset pyrkivät estämään tätä sovellustasolla, mutta kiertokeinoja löytyy aina. Jos pyydät tekemään vaikka ”draw a painting Edward Münch The Scream”, esimerkiksi Dall-e 3 vastaa, ettei se voi kopioda sitä, mutta kertoo, yleisesti millainen maalaus on kyseessä. Tämänkin voi silti vielä kiertää pyytämällä ”draw a painting like Edward Münch The Scream is”, ja tilanteen mukaan tekoäly voi generoida halutun kuvan.
Tekoälyllä luotuja kuvia voidaan käyttää myös väärän tiedon levittämiseen tai harhaanjohtavan sisällön luomiseen. Deepfake-teknologian avulla voidaan esimerkiksi luoda realistisia, mutta täysin valheellisia videoita ja kuvia, jotka voivat johtaa yleisöä harhaan ja aiheuttaa merkittäviä yhteiskunnallisia ja poliittisia ongelmia. Eettisten käyttäjien tulisi noudattaa varovaisuutta ja vastuullisuutta, kun he jakavat tekoälyn tuottamia kuvia, ja varmistaa, että sisältö on todenmukaista ja luotettavaa.
Tekoälymallit voivat myös tahattomasti oppia harjoitusdatassa esiintyviä ennakkoluuloja. Tämä voi johtaa syrjiviin tai puolueellisiin tuloksiin, jotka heijastavat ja vahvistavat yhteiskunnassa jo olemassa olevia ongelmia. Esimerkiksi jos harjoitusdata sisältää aliedustettuja ryhmiä tai stereotypioita, tekoäly voi oppia ja toistaa nämä ennakkoluulot luomissaan kuvissa. Kehittäjien onkin oltava huolellisia poistaessaan näitä ennakkoluuloja ja varmistaessaan tekoälyn tuottaman sisällön oikeudenmukaisuuden. Tämä voi sisältää monipuolisen ja tasapuolisen harjoitusdatan keräämistä sekä tekoälymallien jatkuvaa seurantaa ja säätämistä.
Tekoälyn käyttäminen kuvien luomiseen henkilöistä ilman heidän suostumustaan herättää vakavia yksityisyyden suojaan liittyviä huolenaiheita. Suostumuksen ja yksityisyyden suojan kunnioittaminen on olennaisen tärkeää. Ja yleisestikin, tekoälyn käytössä on tärkeää noudattaa läpinäkyvyyden ja vastuullisuuden periaatteita. Tämä tarkoittaa muun muassa sitä, että tekoälyn käytöstä ilmoitetaan selkeästi ja että sen toimintaperiaatteet ovat avoimesti saatavilla.
Tekoälyn avulla tapahtuva kuvien ja taiteen luominen on nyt tätä päivää. Sillä on paljon potentiaalia muuttaa eri toimialoja. Taustalla olevan teorian ja teknologian ymmärtäminen on olennaista, jotta sen mahdollisuuksia voidaan hyödyntää vastuullisesti. On tärkeä tunnistaa ja huomioida eettiset näkökohdat, jotta voidaan varmistaa, että tekoälyn tuottamia kuvia käytetään yhteiskunnan hyväksi oikeuksia loukkaamatta tai väärää tietoa edistämättä. Säilytä siis kriittinen medialukutaito, kun tänään tai huomenna saat feediisi uunituoreen videon vaikkapa Urho Kekkosesta, joka kertoo faktoja Suomen maataloudesta, mieti kahdesti voiko se pitää paikkaansa?
