3 Yksitoista avainta tekoälyaikaan

Suomalaisen elinkeinoelämän kilpailukyvyn parantaminen digitalisaation avulla on ollut yksi Juha Sipilän hallituksen kärkihankkeista. Elinkeinoministeri Mika Lintilä asetti 18.5.2017 tavoitteeksi, että Suomesta tehdään yksi maailman kärkimaita tekoälyn soveltamisessa ja asetti ohjausryhmän valmistelemaan ehdotusta Suomen Tekoälyohjelmaksi. Ohjausryhmän toimikausi asetettiin päättymään pääministeri Sipilän hallituksen kauden loppuun.

Tekoälyohjelman tausta, aikataulu ja tavoitteet

Miten Suomi viedään tekoälyaikaan? Pekka Ala-Pietilän johtama, yksityisen ja julkisen sektorin sekä tutkimustoimijoiden edustajista koostuva ohjausryhmä nosti esille kolme haastetta:

  1. Miten varmistetaan, että tekoälyn mahdollisuudet hyödynnetään parhaiten elinkeinoelämän kilpailukyvyn ja talouskasvun turvaamiseksi?
  2. Miten varmistetaan, että julkinen sektori kykenee hyödyntämään tekoälyn tarjoamat mahdollisuudet omassa toiminnassaan ja siten tuottamaan tehokkaasti laadukkaat julkiset palvelut?
  3. Miten varmistetaan, että yhteiskuntarakenteet sopeutuvat tekoälyn tuomiin muutoksiin ja Suomi kykenee jatkossakin tarjoamaan toimivan yhteiskunnan ja hyvinvoinnin kansalaisilleen?
Kuva 2 Tekoälyohjelman kolme pääteemaa: tehokas julkinen sektori, ennakointikykyinen yhteiskunta ja kilpailukykyinen elinkeinoelämä
Kuva 2 Tekoälyohjelman kolme pääteemaa: tehokas julkinen sektori, ennakointikykyinen yhteiskunta ja kilpailukykyinen elinkeinoelämä

Tekoälyä pidetään yhtenä aikakautemme merkittävimmistä teknologioista, jonka uskotaan mullistavan liikenteen, teollisuuden, terveydenhuollon ja työelämän. Tekoäly ei kuitenkaan usein riitä yksinään hyötyjen tuottamiseen, vaan se tarvitsee paljon muutakin teknologiaa sekä datavarantoja. Lisäksi tarvitaan uusia toimintatapoja, investointeja ja uudenlaista osaamista ja yhteiskunnallista keskustelua. Suomen luotsaaminen tekoälyaikaan vaatii siis hyvin laaja-alaista toimintaa.

Tekoälyohjelmaa on koonnut laajaa joukko vaikuttajia ja asiantuntijoita elinkeinoelämästä sekä muilta yhteiskunnan sektoreilta. Toimintatapaa on kutsuttu verkostojen verkostoksi, sillä mukaan on haluttu ottaa ketterästi ja mutkattomasti monenlaisia sidosryhmiä.

Ohjelman kokoamiseen ja toteuttamiseen on nimetyn ohjausryhmän sekä sen toimintaa tukevan sihteeristön lisäksi osallistunut neljä erikseen nimettyä alaryhmää, joiden puheenjohtajina toimivat Mika Vehviläinen (Innovaatiot ja osaaminen), Kimmo Alkio (Data ja alustatalous), Osmo Soininvaara (Yhteiskunnan ja työn muutos) ja Meeri Haataja (Etiikka). Lisäksi jo aiemmin perustettu hallitusohjelman digitalisaatiotavoitteiden ja julkisen hallinnon ICT-kehittämisen seurantaryhmä (DigiNYT) puheenjohtajanaan Olli-Pekka Heinonen on osallistunut erityisesti julkista sektoria koskevaan kehittämiseen.

Kuva 3: Tekoälyohjelman organisaatiorakenne.
Kuva 3: Tekoälyohjelman organisaatiorakenne.

Ohjausryhmä julkaisi ensimmäisen väliraporttinsa, Suomen tekoälyaika, 23.10.2017. Raportti tarkasteli tekoälyn merkitystä Suomen hyvinvoinnille, tarkensi ohjelman tavoitteen asetantaa ja nosti esiin toimenpidesuosituksia. Raportissa esitettiin kahdeksan avainta, joilla Suomi viedään tekoälyaikaan:

  1. Kasvatamme tekoälyn avulla yritysten kilpailukykyä
  2. Hyödynnämme dataa kaikilla sektoreilla
  3. Nopeutamme ja helpotamme tekoälyn käyttöönottoa
  4. Varmistamme huippuosaamisen ja houkuttelemme huippuosaajia
  5. Teemme rohkeita valintoja ja investointeja
  6. Rakennamme maailman parhaat julkiset palvelut
  7. Luomme uudenlaisia yhteistyömalleja
  8. Nostamme Suomen tekoälyajan suunnannäyttäjäksi

Lisäksi raportissa nostettiin esiin työhön, tekoälyn etiikkaan ja turvallisuuteen liittyviä jatkokysymyksiä, joihin on paneuduttu ohjelmakauden aikana.

Ohjausryhmän alaisuudessa työskennellyt työn ja työmarkkinoiden muutosta pohtinut alaryhmä julkisti raporttinsa Tekoälyajan työ 20.6.2018. Etiikkaan liittyviä kysymyksiä on tarkasteltu sekä Tekoälyajan työ -raportissa että niitä tarkasteli keväällä 2018 perustettu etiikkaryhmä. Lisäksi ohjelman verkosto on käsitellyt turvallisuuteen liittyviä kysymyksiä ja käynnistänyt digitaalisen turvallisuuden osaamista ja liiketoimintaa edistäviä toimenpiteitä. Näiden kautta on syntynyt kolme uutta avainta:

  1. Tekoäly muuttaa työn luonnetta
  2. Ohjaamme tekoälykehityksen luottamukseen perustuvalle ja ihmislähtöiselle uralle
  3. Valmistaudumme turvallisuuden haasteisiin

Seuraavaksi käsittelemme ohjelmakauden aikana tehtyjä toimenpiteitä, saatuja oppeja ja suosituksia jatkotoimiksi näiden yhdentoista avaimen kautta. Listatut toimenpiteet edustavat niin Tekoälyaika-ohjelman liikkeellepanemia kuin itsenäisesti jo liikkeellä olleita toimenpiteitä ja muodostavat näin ollen kokonaiskuvan keskeisistä tapahtumista Suomessa.

Avain 1: Kasvatamme tekoälyn avulla yritysten kilpailukykyä

Tehdyt toimenpiteet

  • Ohjelma kokosi yhteen 15 eri alojen liiketoimintavetoista ekosysteemiä, joissa tekoälyn soveltaminen on tärkeässä roolissa.
  • Ekosysteemien työtä tuettiin ja soveltamista kiihdytettiin vertaisoppimisen sekä parhaiden käytäntöjen ja konkreettisten ratkaisuiden jakamisen kautta.
    • Lisäksi ekosysteemeille tarjottiin asiantuntijatukea, pääsyä verkostoihin ja tukea rahoituksen hakemiseen.
  • Tekoälyaika.fi -sivulla olevassa blogisarjassa jaettiin ymmärrystä ja tietoa tekoälyn soveltamisen liiketoimintavaikutuksista eri yrityksissä sekä hyötyjä konkreettisin esimerkein.
  • Yritysjohdon ymmärrystä tekoälyn mahdollisuuksista lisättiin mm. perustamalla tekoälyn kasvuryhmä ja tarjoamalla eurooppalaisen tekoälyn ministerikonferenssin yhteydessä yritysten ylimmälle johdolle suunnattua ohjelmaa.

Tärkeimmät opit

  • Organisaatiot eivät niinkään koe teknologiaa tai sen saatavuutta haasteena. Sen sijaan ne painiskelevat tekoälyn liiketoimintamahdollisuuksien ymmärryksen sekä osaajien puutteiden kanssa.
  • Tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen vaatii organisaatiolta myös muita digitaalisia perusvalmiuksia. Tekoäly nähdäänkin yrityksissä yleensä osana laajempaa digitalisaatiohanketta.
  • Ekosysteemipohjainen toimintatapa on usein tehokas tapa tekoälyn soveltamiseen etenkin laajoissa hankkeissa. Oleellista on varmistaa tarkoituksenmukainen kokoonpano, tehokkaat yhteistyötavat, luottamus sekä riittävät resurssit.
  • Pilotoinnit ja ketterät kokeiluympäristöt ovat tärkeässä osassa erityisesti uusien sovellusalueiden löytämisessä. Onnistumisen kannalta on kriittistä saada tehokas yhteistyö substanssiosaajien sekä tekoälyn kehittäjien välille.
  • Yrityksillä, jotka suhtautuvat yhä epäilevästi tekoälyyn, on tyypillisesti rajallinen tietämys tekoälyn mahdollisuuksista ja rajoitteista. Usein rajoitteina ovat myös resurssit, kuten osaajat, data ja teknologiavalmius.
  • Julkisella sektorilla yhteiskehittämistä rajoittaa hankintalaki. Lainsäädännön rajoitteita sekä eettisiä kysymyksiä tulee tarkastella pitkälti sovelluskohtaisesti. Tässä korostuu yksityisen ja julkisen sektorin toimiva yhteistyö.

Suositukset

  • Jatketaan julkisen ja yksityisen sektorin johtajista ja asiantuntijoista koostuvaa ohjausryhmätoimintaa, jonka tavoitteena on erityisesti poistaa esteitä tekoälyn soveltamisesta (esim. lainsäädäntö) sekä lisätä ymmärrystä tekoälyn soveltamisen mahdollisuuksista.
  • Kohdennetaan merkittävä ja pitkäjänteinen rahoitus tekoälyn tutkimus- ja innovaatiorahoitusohjelmaan, jonka säännöt mahdollistavat kansainvälisen yhteistyön sekä kannustavat huippututkijoita ja yrityksiä tiiviiseen yhteistyöhön.
  • Tuetaan merkittävien kokeiluympäristöjen ja testbedien kehitystä ja kansainvälistä yhteistyötä. Liitetään toiminta osaksi Suomen Digital Innovation Hub -verkostoa.
  • Hankintalakia tulisi tarkastella siten, että se mahdollistaisi julkisen ja yksityisen sektorin tehokkaan yhteiskehittämisen. Lisäksi julkisen sektorin toimijoille tulee turvata riittävät resurssit ja kannusteet kehitystoimintaan.

Suomen elinkeinoelämän ja kansantalouden kannalta on kriittistä, että yritykset hyödyntävät tehokkaasti tekoälyn tuomat mahdollisuudet omassa liiketoiminnassaan ja kykenevät muuttamaan sitä tekoälyn aiheuttamien markkinamuutosten myötä. Esimerkiksi vientiteollisuutemme luo 46 % BKT:mme arvonlisästä ja työllistää suoraan sekä välillisesti noin 1,1 miljoonaa suomalaista. On siis selvää, että tämän sektorin pysyminen mukana tekoälyn tuoman kilpailuedun saavuttamisessa on kriittistä. Samalla tulee varmistaa, että kykenemme hyödyntämään myös täysin uudet liiketoimintamahdollisuudet.

Tekoälyn hyödyntämisen taso vaihtelee toimialojen ja organisaatioiden välillä. Yleisesti voidaan sanoa, että tekoälyn soveltamisessa ollaan pidemmällä niissä yrityksissä, joissa liiketoiminnan digitalisaatio on muutoinkin jo pitkällä. Näin on myös yleisesti Suomen B2B-sektorilla, jossa tekoälyä hyödynnetään jo laajalti esimerkiksi ennakoivassa kunnonvalvonnassa ja automaatio- ja robotiikkaratkaisuissa. Voimakkaimmin yleistyvät erilaiset ihmistä tukevat tekoälyratkaisut, joita on käytössä esimerkiksi terveydenhuollossa ja yhä enemmän myös teollisuudessa.

Tekoälyn laajamittainen hyödyntäminen vaatii organisaatiolta digitaalisia perusvalmiuksia. Siten tekoäly nähdään yleensä osana laajempaa digitalisaatiohanketta, mikä auttaa tekoälysovelluksen skaalautumisessa liiketoiminnalle tärkeissä alueissa. Tekoälyn hyöty myös kasvaa, kun sitä sovelletaan haastavampiin prosesseihin. Edelläkävijäyrityksissä tekoälyä sovelletaankin ydinliiketoimintoihin, joista haetaan merkittävää kilpailuetua. Yrityksissä etsitään myös tekoälyn hyödyntämistä nopeuttavia ratkaisuja, kuten ketterää pilotointia. Nopeasti yleistyviä alueita ovat esimerkiksi asiakaspalveluprosessien ja liiketoiminnan tukiprosessien automaatio.

Tekoälyn hyöty on usein systeemitasolla eli monimutkaisissa kokonaisratkaisuissa, joiden toteuttaminen vaatii useiden toimijoiden yhteistyötä. Tekoälyn avulla voidaan esimerkiksi tehdä liikennevälineistä yhä autonomisempia, mutta suurin hyöty saadaan kuitenkin järjestelmätasolla (esim. jaetut liikenneratkaisut, parkkipaikkojen tarpeen vähentyminen ja optimoitu liikenteen ohjaus). Samoin vaikkapa tekoälyä hyödyntävä teollisuusrobotti tuottaa lopulta hyödyn koko tuotanto- ja logistiikkaketjulle, kun se voidaan järjestellä joustavammaksi, kyvykkäämmäksi ja tuottavammaksi.

Samalla tekoälyn avulla toteutettavien visioiden haasteet eivät ole niinkään yksittäisten laitteiden ratkaisuissa, vaan systeemitasolla. Tarvitaan muutoksia lainsäädännössä sekä investointeja ja sopimuksia hyötyjen jakamisesta. Haasteita voidaan taklata ekosysteemeihin pohjautuvalla innovaatiotoiminnalla, kun yhteisiä tavoitteita kehitetään organisaatioiden välisellä yhteistyöllä ja jaetaan resursseja, osaamista sekä tietoa. Ekosysteemeihin ja tiiviiseen yhteistyöhön pohjautuva innovaatiotoiminta on yksi Suomen kansallinen vahvuus, ja meillä on perinteisesti matala kynnys organisaatioiden väliseen yhteistyöhön. Soveltavat ekosysteemit auttavat Suomea myös pärjäämään kansainvälisessä kilpailussa.

Liiketoimintavetoiset ekosysteemit auttoivat jakamaan tietoa

Tekoälyohjelmassa yrityksiä tuettiin erityisesti liiketoimintavetoisten ekosysteemien kautta. Ohjelman piiriin otettiin 15 ekosysteemiä3, joiden kehitystyössä tekoälyn hyödyntämisen rooli on merkittävä. Mukana olleet ekosysteemit toimivat terveydenhuollon, energian, prosessiteollisuuden, valmistavan teollisuuden, liikenteen, rakennetun ympäristön, palveluliiketoiminnan ja logistiikan aloilla. Yhteensä osallistujia oli yli 100 organisaatiosta.

Ekosysteemit toteuttivat tehokkaasti myös kansallisen alustatalouden tiekartaston4 tavoitteita edistämällä datan jakamisen käytäntöjä ja uusien liiketoimintamallien syntymistä. Tavoitteena oli tuoda yhteen jo soveltamisessa edistyneet yritykset, jotta ne voivat jakaa ekosysteemien välillä konkreettisia esimerkkejä ja osaamista. Työskentely toi esille sen, että tekoälyn hyödyntämisen haasteet, rajoitteet ja ratkaisumallit ovat pitkälti samoja huolimatta sovelluskohteesta. Vertaistuki koettiin mielekkäänä ja toimivia ratkaisumalleja löydettiin esimerkiksi data hyödyntämiseen, tekoälyn opettamiseen, luotettavuuteen tai vaikkapa suorituskyvyn optimoimiseen liittyvissä haasteissa. Luonnollisesti sovellusaluekohtaisia rajoitteita tulee esimerkiksi lainsäädännöstä, eettisistä säännöstöistä tai standardeista.

Vertaisoppimisen rinnalle ekosysteemeihin tuotiin myös ulkopuolista asiantuntemusta. Lisäksi pyrittiin tuottamaan ajantasainen tilannekuva tekoälyn tuoreimmista uutisista kansallisesti ja kansainvälisesti. Ekosysteemien osaamista ja kokemuksia hyödynnettiin soveltuvin osin myös kansallisten ja kansainvälisten strategioiden valmistelussa, millä haluttiin varmistaa alueen toimijoiden mielipiteen näkyminen.

Julkisella toimijalla lisähaasteita yksityiseen sektoriin verrattuna

Ekosysteemityössä havaittiin, että julkisella toimijalla on omat lisähaasteensa yksityiseen sektoriin verrattuna. Esimerkiksi julkisen terveydenhuollon ja yritysten välisen yhteistyön hidasteita ovat terveydenhuollon organisaatioilta tyypillisesti puuttuvat investointivarat.

Tekoälyn soveltamisessa terveydenhuollon asiantuntijoiden yhteistyö teknologiaosaajien kanssa on kriittistä. Haaste on, että tällaisen kehitystyön vaatima aika on usein pois potilastyöstä, johon julkisen terveydenhuollon tuottajan tuloksen mittaaminen pohjautuu. Tilanne ei siten välttämättä kannusta pitkäjänteiseen kehittämiseen, vaikka mahdolliset kehitystyöstä saatavat hyödyt olisivat suuret.

Tämän lisäksi yhteiskehittämisen tulosten oikeuksiin tulee kiinnittää erityistä huomiota, jotta terveydenhuollon tuottaja ei joudu uudelleen ostamaan yhteisen kehittämisen tuloksena syntyvää tuotetta, jonka kehittämiseen on itse investoinut. Nykyisen hankintalain puitteissa terveydenhuollon tuottaja voi myös joutua kilpailuttamaan yhteiskehittämisen tuloksena syntyneen ratkaisun. Julkisten toimijoiden kehitystyötä voitaisiin vauhdittaa, mikäli näihin haasteisiin löydettäisiin sopiva ratkaisu.

On selvää, että Suomessa on yhä myös paljon yrityksiä, jotka suhtautuvat epäilevästi tekoälyyn ja sen hyödyntämiseen. Todennäköisesti suurin syy on rajallinen tietämys konkreettisista mahdollisuuksista ja rajoitteista, joita tekoälyn soveltamiseen liittyy. Lisäksi syinä ovat puute osaajista tai laadukkaasta datasta sekä rajalliset tekniset resurssit (liittyen joko tekoälyteknologioihin tai mahdollistaviin teknologioihin). Myös asiakkaiden valmius hyödyntää tekoälysovelluksia rajoittaa niiden yleistymistä. Tätä haastetta ratkottiin ekosysteemien veturiyrityksien ja asiantuntijoiden kirjoittamissa blogeissa, joissa kuvattiin konkreettisesti tekoälyn soveltamisen esimerkkejä ja niistä saatuja hyötyjä. Tavoitteena oli hälventää tekoälyyn liittyviä harhakuvia sekä rohkaista soveltamisen alkukynnyksellä olevia yrityksiä tarttumaan tosissaan tekoälyn tuomiin mahdollisuuksiin.

Avain 2: Hyödynnämme dataa kaikilla sektoreilla

Tehdyt toimenpiteet

  • Valtiovarainministeriön johdolla valmisteltiin tietopolitiikan selontekoa, jonka lopputulos ”Eettistä tietopolitiikkaa tekoälyn aikakaudella” luovutettiin eduskunnalle joulukuussa 2018
  • Datan hyödyntämisen edistäminen, esimerkkeinä MyData-aktiviteetit ml. MyData Globalin perustaminen, sote-tiedon toissijaisen käytön lain vieminen eduskuntaan, Sitran IHAN-työ ja valtiovarainministeriön koordinoima AuroraAI-työ.
  • Erilaiset verkostojen verkoston tietoallaskokeilut ja kokeilu- eli hiekkalaatikkoympäristöt (sandboxit), esimerkkeinä sote-tiedon hyödyntäminen Espoossa ja HUS:in diabetes-kokeilu.

Tärkeimmät opit

  • Suomella on potentiaalia olla globaali edelläkävijä ihmiskeskeisen, eettisen datatalouden alueella Yhdysvaltojen yritysvetoisen ja Kiinan hallintovetoisen mallin välimaastossa. Samalla on kuitenkin tärkeää löytää mielekäs tasapaino yksilön, yhteiskunnan ja yritysten näkökulmasta hyvinvointi ja kasvu mahdollistaen.
  • Data tuottaa yksilölle ja yhteiskunnalle lisäarvoa vasta hyödyntämisen kautta. Datan arvon ymmärtämisessä ja välillisessä hyödyntämisessä tutkimuksellinen toisiokäyttö on tärkeä askel, mutta myös ensisijainen käyttö esimerkiksi palveluissa pitäisi mahdollistaa yhteisesti sovittujen ja eettisesti kestävien pelisääntöjen puitteissa.
  • Jokaiselle hyödylliselle julkishallinnon tietovarannolle ei voida erikseen säätää MyDatan mahdollistavaa lakia. Tarvitaan “sandbox” eli hiekkalaatikko, jonka avulla esimerkiksi AuroraAI:ta voidaan kehittää ja samalla hiekkalaatikko tukee sekä yleislainsäädännön tasolle menevän julkishallinnon henkilötiedon siirrettävyyden sääntelyn kehittämistä että hankintojen ja kilpailutusten tekemistä.
  • Datan määrä ei aina ole itseisarvo, eikä dataa ole kaikilla sovellusalueilla välttämättä saatavilla suuria määriä. Suomella voisi olla mahdollisuutta olla edelläkävijä myös niin sanotun Small Datan (vrt. Big Data) alueella, jossa tekoälyä voidaan käyttää pienelläkin datamäärällä.
  • Datan hyödyntämisessä B2B-markkinat ovat vielä valloittamatta toisin kuin B2C-puolella, joka on globaalien jättien pelikenttä. Suomen kannattaa panostaa liiketoiminnallisella puolella B2B-markkinoihin, jotka ovat B2C-markkinoihin nähden kooltaan noin kaksinkertaiset.

Suositukset

  • Selkeytetään datan hyödyntämisen pelisääntöjä yritysten, yhteiskunnan ja käyttäjien näkökulmasta. Tuetaan datan hyödyntämistä lainsäädännön, sopimusten ja toimialojen itsesääntelyn keinoin.
  • Luodaan hiekkalaatikkoympäristöjä tukemaan datan hyödyntämistä ja lisäarvoa tuottavien palvelujen kehitystä sekä hankintoja. Hiekkalaatikon pidemmän tähtäimen tavoitteena tulisi olla kehittää yleislainsäädännön tasolle menevä julkishallinnon henkilötiedon siirrettävyyden sääntely.
  • Kehitetään Small Data –tekoälyratkaisuja globaalissa eturintamassa.
  • Tunnistetaan B2B-markkinoiden liiketoiminnalliset mahdollisuudet ja kehitetään niihin datan hyödyntämisen ratkaisuja.
  • Mahdollistetaan tiedon toissijainen hyödyntäminen laajasti eri sektoreilla. Selkeytetään ensisijaisen hyödyntämisen polut eettiset kysymykset huomioiden, jotta suomalaiset tietovarannot saadaan tuottamaan lisäarvoa yhteiskunnalle, yksilöille ja yrityksille.
  • Otetaan tietopoliittinen selonteko ja siinä esitetyt näkökulmat huomioon tulevaa lainsäädäntöä laadittaessa.

Datasta on tullut maailman arvokkain resurssi, mutta nykyisillä toimintamalleilla siitä hyötyvät eniten muutamat suuryritykset, jotka keräävät palvelujensa käyttäjien datan. EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen (GDPR) astuttua voimaan toukokuussa 2018 yksilön oikeudet vahvistuivat ja henkilötietojen käsittelyyn liittyvä sääntely EU:n sisällä yhdenmukaistui. GDPR:n vaikutukset Euroopan tulevaan toimintaympäristöön ovat kuitenkin vasta konkretisoitumassa, eikä yhteistä konseptia tai yhteen toimivaa, kuluttajien lupaan perustuvaa, avointa henkilötiedon vaihdannan ekosysteemiä vielä ole.

Suomella on valmius olla globaali suunnannäyttäjä ja EU:n edelläkävijä reilujen, kuluttajalähtöisten periaatteiden luomisessa. Tämä edellyttää visionäärisyyttä ja yhteistä EU-tasoista tiekarttaa sekä teknisiä näyttöjä tiedon vaihdannan toimivuudesta. Myös tietosuoja-asetuksen tulkinnassa täytyy huomioida, että samaan aikaan kun yksilön yksityisyys suojataan, ei liian tiukalla tulkinnalla saa vaarantaa muiden perusoikeuksien toteutumista (esim. oikeus hyvinvointiin ja terveyteen sekä riittäviin sosiaali- ja terveyspalveluihin). Dataa yhdistämällä syntyy uusia hyvinvointia ja arjen sujuvuutta lisääviä palveluita ja innovaatioita, jotka vahvistavat ihmisten perusoikeuksia.

Mielenkiintoinen kehitysalue ja samalla mahdollisuus Suomelle voi olla niin kutsuttu Small Data, joka voi tuoda uusia tekoälyn sovellusmahdollisuuksia etenkin B2B-alueelle.

Tietopoliittinen selonteko

Tekoälyohjelman datan ja tekoälyn hyödyntämiseen liittyviä keskeisiä kysymyksiä on käsitelty laajasti valtiovarainministeriön johdolla valmistellun hallituksen Eettistä tietopolitiikkaa tekoälyn aikana -selonteon yhteydessä, johon Tekoälyohjelma osallistui osana verkostojen verkoston yhteistyötä.

Pääministeri Sipilän hallituksen strategiaistunnossaan 29.1.2018 liikkeelle panema selonteko annettiin eduskunnalle joulukuussa 2018. Samalla lanseerattiin uusi tietopolitiikan politiikkalohko. Valtioneuvoston selonteko muodostaa tieto- ja linjauspohjan, jonka perustalle voidaan jatkossa rakentaa priorisoituja toimenpiteitä sisältävä tiekartta.

Eettisellä tietopolitiikalla tarkoitetaan politiikkatoimia, joilla tiedon hyvää hallintaa ja tehokasta hyödyntämistä edistetään. Tietopolitiikalla edistetään muun muassa tiedon keräämistä, avaamista, yhdistämistä, jakamista ja säilyttämistä sekä vahvistetaan tietosuojaa ja tietoturvallisuutta ihmisten oikeuksia ja vapauksia kunnioittavalla tavalla. Tietopolitiikan tavoitteena on edistää ja tehostaa tiedon jalostamista ja hyödyntämistä yhteiseksi hyväksi sekä tunnistaa ja estää väärinkäyttöä. Myös osaamisen varmistaminen ja sääntelykysymykset edellyttävät tietopoliittisia linjauksia.

Kuva 4: Tietopolitiikan keskeisiä ulottuvuuksia [Lähde: Eettistä tietopolitiikkaa tekoälyn aikakaudella -selonteko, s. 5]
Kuva 4: Tietopolitiikan keskeisiä ulottuvuuksia. Lähde: Eettistä tietopolitiikkaa tekoälyn aikakaudella -selonteko, s. 5
Selonteossa tietopolitiikkaa tarkastellaan paitsi tiedon hallinnan kannalta myös tiedon hyödyntämisen edellytysten, arvopohjan ja eettisten periaatteiden sekä taloudellisten vaikutusten näkökulmista. Tekoälyn odotetaan avaavan tiedon analysoinnille ja hyödyntämiselle mittavia mahdollisuuksia, mutta samalla se asettaa tietopolitiikalle aivan uudenlaisia haasteita. Tietopolitiikkaa tarkastellaan selonteossa yhteiskunnan toimijoiden ja toisaalta turvallisuuden, hyvinvoinnin ja kansallisen kilpailukyvyn kannalta kansalaista unohtamatta. Selonteko sisältää suuren joukon yleisiä ja yksityiskohtaisia suosituksia esimerkiksi dataan ja tekoälyyn liittyen.

Regulatiivinen MyData-hiekkalaatikko helpottamaan henkilötietojen hyödyntämistä

MyDatalla (myös omadata) tarkoitetaan ihmiskeskeisiä henkilötiedon hallinta- ja hyödyntämismalleja, joissa ihmisille annetaan oikeus omaan dataansa. Lähtökohtana on, että ihmiset itse voivat hyödyntää, hallita ja luvittaa eteenpäin heistä kerättyä dataa kuten ostos-, liikkumis-, talous- tai terveystietoja. Ihmiskeskeisellä datan hallinnalla luodaan yhteentoimivuutta ja minimoidaan toimittajalukkojen syntymistä dataa hyödyntävien alustojen kehittyessä. Malli sovittaa yksilön oikeudet ja korkeat tietosuojavaatimukset yhteen datan saatavuuden edistämisen ja liiketoiminnan kanssa. Keskeinen keino henkilöihin liittyvän datan hyödyntämisen ja tietosuojan yhteensovittamisessa on vahvistaa yksilöiden asemaa, oikeuksia ja käytännön mahdollisuuksia heitä koskevien tietojen hallintaan.

Julkisen sektorin keräämän tiedon avulla voidaan kehittää monenlaisia palveluja kansalaisten eri elämäntilanteiden tueksi. Jotta näitä tietoja voidaan hyödyntää, on noussut tarve kehittää henkilötietojen sääntelyä. Regulatiivinen MyData-hiekkalaatikkoympäristö olisi tarkoitettu julkisen hallinnon keräämän henkilötiedon toissijaisen käytön mahdollisuuksien tutkimiseen ja kokeilemiseen rajatussa ympäristössä. Se perustuu kansalaisten vapaaehtoisuuteen, ja sitä valmistellaan poikkihallinnollisesti tarkoituksena mahdollistaa uudenlaisia tiedon käyttötarpeita varten vaadittavia lainsäädäntömuutoksia.

Finanssiteknologian alalla ”sandbox” eli hiekkalaatikko on paljon käytetty termi, jolla viitataan sääntelyn ja teknologian kehittämiseen ja kokeilemiseen rinnan rajatuissa ympäristöissä. Ketterää sääntelyn kehittämistä voidaan soveltaa myös finanssiteknologian lisäksi myös muilla alueilla.

Suomeen tarvitaan hiekkalaatikko, jonka puitteissa voitaisiin kehittää sääntelyä, joka mahdollistaisi julkishallinnon hallussa olevien henkilötietojen siirtämistä ja toisiokäyttöä silloin kun henkilö itse niin haluaa. Tällainen hiekkalaatikko on kriittinen mahdollistaja esimerkiksi elämäntapahtumien ympärille rakentuvan AuroraAI:n verkon (ks. avain 6) ja merkittävää yleistä etua palvelevan tekoälyn nopealle kehittämiselle. Samalla se tukisi muiden MyData-palvelujen kehittymistä.

EU:n yleisen tietosuoja-asetuksen 20. artikla tuo ihmisille uuden oikeuden ladata omia tietojaan joko itselleen tai siirtää suoraan palvelujen välillä. Tiedon siirrettävyys on keskeistä joustavassa datapohjaisten palvelujen kehittämisessä ihmislähtöisesti.

Artikla on kuitenkin velvoittava vain silloin, kun alkuperäisen tiedon keruun ja käsittelyn perusteena on joko ihmisen itsensä antama suostumus tai sopimus. Asetuksessa luetellaan yhteensä kuusi henkilötiedon käsittelyperustetta: suostumus, sopimus, lakisääteinen velvoite, elintärkeiden etujen suojaaminen, julkisen vallan käyttö sekä rekisterinpitäjän oikeutettu etu. Julkisella sektorilla on runsaasti lakisääteistä ja julkisen vallan käyttöön nojautuvaa henkilötiedon käsittelyä, jota tiedon siirrettävyyden velvoite ei koske, ja jonka osalta tiedon siirrettävyyttä ei myöskään voida mahdollistaa suostumuksella, mikäli uusi käyttötarkoitus ei liity kyseisen viranomaisen lakisääteisen velvoitteen täyttämiseen. Näin ollen, paitsi että GDPR ei velvoita julkishallintoa tiedon siirrettävyyteen, se ei myöskään mahdollista, että julkisorganisaatiot tarjoaisivat tällaisen mahdollisuuden.

Konkreettinen esimerkki näin toimivan hiekkalaatikon tarpeellisuudesta on Koski-palvelu. Opetushallituksen ylläpitämästä Koski-palvelusta ollaan rakentamassa ihmisten elinikäisen oppimisen tietovarantoa, jossa kaikki opintoja koskevat tiedot on koottu yhteen järjestelmään erillisten rekisterien sijaan. Koski-palvelua varten on säädetty erillislaki, jonka nojalla ihmiset voivat antaa luvan omien tietojen luovuttamiseen rekisteristä toissijaisiin käyttötarkoituksiin. Uusien tekoälyä hyödyntävien kansalaispalveluiden kehittämisen mahdollistamiseksi on kriittistä, että Suomessa tutkitaan tarve ja valmistellaan poikkihallinnollisesti tehokkaat lainsäädännölliset ratkaisut vastaavan ihmislähtöisen tiedon hyödyntämisen mahdollistamiseksi.

LAKI VALTAKUNNALLISISTA OPINTO- JA TUTKINTOREKISTEREISTÄ

29 § Tietojen luovuttaminen palvelun avulla

Henkilö, josta on tallennettu tietoja tässä laissa tarkoitettuun rekisteriin tai tietovarantoon, voi palvelussa antaa yksilöidyn suostumuksensa rekisterissä tai tietovarannossa olevan tiedon luovuttamiseen viranomaiselle tai muulle taholle sekä peruuttaa antamansa suostumuksen. Tietoja luovutetaan opinto- ja tutkintotietojen luovutuspalvelun avulla henkilön antaman suostumuksen nojalla sähköisessä muodossa.

Esitetyn hiekkalaatikkoympäristön tavoite on

  1. mahdollistaa julkisen sektorin MyData-kokeilujen toteuttaminen rajatussa ympäristössä kansalaisten vapaaehtoisuuteen ja suostumuksiin perustuen,
  2. tutkia tuoko uusi teknologia sellaisia uusia kansalaisille hyödyllisiä mahdollisuuksia julkisen sektorin keräämän datan hyödyntämiselle, joiden merkittävyyden vuoksi on tarve laajentaa viranomaisten lakisääteisiä velvoitteita tai mahdollistaa näiden ulkopuolinen datan toissijainen hyödyntäminen esimerkiksi kansalaisen suostumuksella,
  3. valmistella mahdollisten lainsäädäntömuutosten ketterä toteuttaminen poikkihallinnollisesti.

HUS työstää ensimmäisen tason hiekkalaatikkoalustaa, jossa yhteistyökumppanit voivat kehittää uusia ratkaisuja yhdessä terveydenhoidon ammattilaisten kanssa. Hiekkalaatikkoa testataan projektissa, jonka tavoitteena on helpottaa diabeteksen hoitoa erityisesti lapsiperheissä. Rakenteilla on avoin rajapintaratkaisu, jossa tekoälyn avulla seurataan lapsen verensokeritasojen vaihteluita. Näin laite auttaa vanhempia lapsen insuliinitasojen seuraamisessa ja hoidon ennakoinnissa. Oleellisin osa hankkeessa on potilaan tiedon käytön luvallistaminen ja turvallinen tiedonvälitys. Projekti noudattaa MyData-filosofiaa ja luvan antaminen perustuu IHAN®-konseptiin. HUS tekee projektia yhdessä kumppaneiden kanssa (CGI, Tieto, VRK, Patria, Nightscout, Elisa ja Nokia).

Tieto ja Espoon kaupunki toteuttivat vuonna 2017–2018 onnistuneen kokeilun, joka osoitti, että kehittyneestä data-analytiikasta tulee olemaan keskeistä hyötyä terveydenhuollon palveluiden suunnittelussa ja ihmisten hyvinvoinnin ennustamisessa. Monien kuntien tapaan Espoossakin kuntalaisia koskeva data on siiloutunutta eli yhdestä henkilöstä on dataa eri toimialojen ja palveluiden tietojärjestelmissä, mutta näiden välillä tieto ei siirry. Tällöin asiakasta ei pystytä näkemään kokonaisuutena.

Kansainvälisestikin merkittävässä kokeilussa haluttiin saada tietoa siitä, pystytäänkö tiettyjä palveluita tarvitsevat asiakasryhmät tunnistamaan nykyistä aiemmin tekoälyn avulla. Tieto ja Espoon kaupunki käsittelivät valtavaa datamassaa, joka koostui Espoon kaupungin palveluita vuosina 2002–2016 käyttäneestä 520 000 henkilöstä ja yli 37 miljoonasta asiakaskontaktista. Tietojenkäsittely tehtiin äärimmäisen tietoturvallisesti: henkilöitä yksilöivät tiedot, kuten nimi, henkilötunnus ja osoite, salattiin tiedonhakuvaiheessa. Lisäksi kaikessa tiedonsiirrossa käytettiin salattuja yhteyksiä. Espoon kaupungin sosiaali- ja terveyspalveluiden data tuotiin Tiedon tietoaltaaseen, jossa se yhdistettiin niin, että asiakkaat ja asiakkaiden palvelukäyttö nähtiin kokonaisuutena.

Projektin tulokset ovat kannustavia. Datan avulla kehitettiin esimerkiksi riskiennustemalli, jonka avulla voidaan ennustaa lastensuojelun asiakkuutta viiden vuoden päähän. Ennustamiseen käytettiin 280 tekijää, joilla pystyttiin esimerkiksi ennakoimaan lastensuojelun asiakkuutta. Mikään tekijä ei yksin ole riski, mutta useamman tekijän yhtäaikainen esiintyminen voi muodostua riskiksi. Kokeilu mahdollisti ensimmäistä kertaa myös asiakkuuspolkujen perhekohtaisen tarkastelun, sillä kaupungin tietojärjestelmät ovat yleensä yksilökeskeisiä. Kokeilun perusteella on selvää, että datan hyödyntämisellä ja tekoälyllä on merkittävä rooli terveydenhuollossa ja ihmisten hyvinvoinnin ennustamisessa ja tällaiseen tulee tulevaisuudessa panostaa entisestään.

Suomi johtamaan kansainvälistä digitaalisten ihmisoikeuksien kehittämistyötä ja reilua datataloutta

Suomella on selkeää ajatusjohtajuutta ihmiskeskeisen datatalouden periaatteiden, toimintamallien, tietoarkkitehtuurien ja teknisten ratkaisujen kehittämisessä. Tässä MyData-lähestymistapa on keskeisessä asemassa. Kansainvälisesti vertailtuna suomalainen MyData-työ on edistyksellistä erityisesti toimijoiden välisen yhteentoimivuuden ja tasapuolisesti toimivien dataekosysteemien kehittämisessä (vastakohtana ns. winner-takes-all-malleille). Suomalainen MyData-kehitys on saanut paljon positiivista huomiota maailmalla, ja esimerkiksi Euroopan komissio on nostanut sen esille osana datataloustiedonannon valmistelutyötä.

Kuva 5: MyData mahdollistaisi henkilötiedon jouhevan käytön niin, että hyödyt maksimoidaan ja yksityisyydensuojan heikkeneminen minimoidaan. (Kuva Poikola & al. 2018)
Kuva 5: MyData mahdollistaisi henkilötiedon jouhevan käytön niin, että hyödyt maksimoidaan ja yksityisyydensuojan heikkeneminen minimoidaan. (Kuva Poikola & al. 2018) 5

MyData Global, sote-tiedon toissijaiseen käyttöön liittyvät palveluoperaattori- ja luvituskäytännöt sekä Sitran IHAN-työ ovat esimerkkejä MyData-periaatteiden käytännön edistämisestä ja toteuttamisesta.

MyData-periaatteiden kansainvälistä leviämistä ja yhteistoimintaa tukemaan perustettiin vuoden 2018 loppupuolella MyData Global, joka on tiettävästi ensimmäinen Suomessa perustettu kansainvälinen kansalaisjärjestö. Järjestöön on liittynyt jo yli 400 jäsentä 40 maasta, ja mukana on niin organisaatioita kuin yksityishenkilöitäkin.

Edellä peräänkuulutettu ajatusjohtajuus henkilötiedon hallinnan ja ihmiskeskeisen datatalouden alueilla edellyttää lisäksi aktiivista verkostoitumista ja kansainvälistymistä esimerkiksi EU-tason yhteistyöhankkeissa ja kansainvälisillä standardisointi- ja teknologiafoorumeilla.

Kuva 6: Palveluoperaattorin ja lupaviranomaisen konsepti sote-tiedon toissijaisen käytön yhteydessä. (Lähde: Sitra)
Kuva 6: Palveluoperaattorin ja lupaviranomaisen konsepti sote-tiedon toissijaisen käytön yhteydessä. (Lähde: Sitra)

Sitran vuonna 2018 alkaneessa ISAACUS-työn pohjalle rakentuvassa reilua datataloutta edistävässä IHAN®-hankkeessa on otettu lähtökohdaksi EU:n alue- ja standardisointityö CEN-CENELEC:ssä. Hankkeessa luodaan kolmen vuoden aikana valtioiden rajat ylittävät pelisäännöt sekä ratkaisut reiluun datan vaihtoon ja hyödyntämiseen. IHAN-toimintamallin tekninen työ on käynnistynyt, ja sen lopputuloksena on CEN Workshop Agreement (CWA) -asiakirja. Vuoden 2019 aikana pilotoidaan suomalaisten ja eurooppalaisten edelläkävijäyritysten kanssa henkilödataa hyödyntäviä uusia palvelu- ja liiketoimintakonsepteja usealla toimialalla. Nämä pilotit perustuvat aitoon liiketoimintaan, ja niissä luodaan uusia palveluinnovaatioita hyödyntämällä henkilötietoja ihmisen myöntämällä luvalla.

Kuva 7: IHAN-konseptin toimintamalli. (Lähde: Sitra)
Kuva 7: IHAN-konseptin toimintamalli. (Lähde: Sitra)

Pienikin voi olla suurta – Small Datasta Suomen uusi kärki?

Tällä hetkellä vallalla oleva tekoälyparadigma on keskittynyt suurten datamassojen käsittelyyn erityisesti syvien neuroverkkojen avulla. Tämä paradigma on erityisen hyödyllinen suurten internet-jättiläisten (esim. Google, Facebook ja Amazon) ja kuluttajabisneksen ongelmien ratkaisussa ja usein tekoäly liitetään dataan: ”tekoäly syö dataa” tai ”data on tekoälyn polttoainetta”.

Kuluttajabisnekseen kehitetyt, paljon dataa vaativat tekoälymenetelmät eivät ole tehokas ratkaisu moniin teollisuuden, yritysten ja organisaatioiden ongelmiin, joissa ei ole helppo löytää samaa ongelmaa toistuvana ympäri maailman. Pienempiä datamääriä hyödyntävä tekoäly ei ole missään mielessä vielä valmista, mutta sen kehittäminen on täydessä vauhdissa. Suomelle tämä on merkittävä mahdollisuus kahdesta syystä:

  1. suomalainen yrityselämä nojaa vahvasti B2B-liiketoimintaan ja
  2. suomalainen tekoälytutkimus on maailman kärkeä juuri pieneen dataan ja B2B-liiketoiminnan ongelmiin soveltuvan tekoälyn kehittämisessä.

Suomen tekoälykeskus FCAI on tästä erinomainen esimerkki. Meillä on siis tarve ja kotimarkkinat tämänkaltaiselle tekoälylle sekä mahdollisuus kehittää tällä osa-alueella merkittävää teknologiavientiä. B2B-markkinoiden tekoälyvallankumous on vasta alkamassa.

Avain 3: Nopeutamme ja helpotamme tekoälyn käyttöönottoa

Tehdyt toimenpiteet

  • Business Finlandin AI Business -ohjelman (tekoäly ja alustatalous) käynnistäminen vuoden 2018 alusta. Ohjelman puitteissa on levitetty tekoälytietoisuutta myös maakuntiin yhdessä Suomen Yrittäjien kanssa ja tuettu paikallisten AI Hubien synnyttämistä isojen kasvukeskustenkin ulkopuolella.
  • Tekoälykiihdyttämö-konseptin suunnittelu ja hankkeen käynnistäminen elokuussa 2018.
  • Aallon, Helsingin yliopiston ja VTT:n Finnish Center for AI (FCAI) valmistelu vuonna 2018 ja käynnistäminen vuoden 2019 alussa edistämään sekä tekoälytutkimusta että tekoälyn hyödyntämistä ja soveltamista yrityksissä ja muualla yhteiskunnassa.
  • Tekoälyindeksin kehittäminen ja julkaisu Digibarometri 2018 -raportissa kesäkuussa 2018 yritysten itsearviointityökaluksi. Syksyllä 2018 tekoälyindeksistä julkaistiin myös sähköinen versio.

Tärkeimmät opit

  • Suomen yrityskenttä jakautuu pieneen joukkoon edelläkävijöitä sekä suureen määrään yrityksiä, jotka ovat vasta alkutaipaleellaan niin datan kuin tekoälyn hyödyntämisessä.
  • Suomalaisissa organisaatioissa tehdään valtavia määriä pieniä tekoälykokeiluja, mutta niiden viemisessä tuotantoon on haasteita. Tekoälykiihdyttämö on perustettu helpottamaan tätä ulottuvuutta, mutta se ei yksin skaalaudu Suomen koko yrityskentän haasteisiin.
  • Tekoäly kiinnostaa yrityksiä: Business Finlandin AI Business oli eniten innovaatiorahoitusta vuonna 2018 jakanut ohjelma (tarkemmin avaimessa 5).
  • Matalan kynnyksen tekoälykokeilut peräänkuuluttavat yhteiskäyttöisiä kokeiluympäristöjä, joihin voisi investoida eri rahoituslähteitä ja -instrumentteja (mm. Business Finland, Suomen Akatemia ja yritykset) ja joissa voisi kokeilla erilaisia tekoälyalgoritmeja monipuolisiin data-aineistoihin.

Suositukset

  • Jatketaan tekoälykiihdyttämötyyppistä toimintaa saatujen oppien pohjalta ja haetaan mahdollisuuksia toiminnan laajentamiseen.
  • Kannustetaan yrityksiä oman tekoälytilannekuvansa tekemiseen ja tavoitteidensa määrittelemiseen esimerkiksi AI-indeksin tyyppisten itsearviointityökalujen avulla, jaetaan tekoälyn hyödyntämisen kokemuksia yritysten kesken ja hyödynnetään Tekoälykiihdyttämön piloteista saatuja oppeja.
  • Ylläpidetään Suomen parhaiden tekoäly-yritysten listaa (Finnish AI Landscape) ja laajennetaan siitä muillekin Suomen osaamisen kärkialueille.
  • Kasvatetaan strategista yhteistyötä ja yhteisinvestointikyvykkyyttä Business Finlandin, Suomen Akatemian ja yritysten välillä yhteiskäyttöisiin kokeiluympäristöihin.

Suomen yrityskenttä jakautuu tekoälyn mahdollisuuksien ymmärtämisen ja hyödyntämisen osalta edelläkävijöihin ja perässähiihtäjiin. Tekoälyohjelmassa on identifioitu tapoja, joilla ymmärrystä voitaisiin levittää laajemmalle joukolle ja saada niin hyvien esimerkkien kuin parhaiden käytäntöjen kautta madallettua tekoälyn käyttöönoton kynnystä. Hyvinä esimerkkeinä toimivat Teknologiateollisuuden alle perustettu ja pk-yritysten Kasvuryhmän kanssa yhteistyössä toimiva Tekoälykiihdyttämö sekä Suomen Digibarometrin yhteydessä julkaistu yritysten itsearvioinnin avuksi kehitetty tekoälyindeksi. Näiden lisäksi innovaatiorahoituksen kautta tekoälyn ja alustatalouden hankkeita tukevassa Business Finlandin AI Business -ohjelmassa (katso avain 5) on edistetty paikallisten AI Hubien perustamista Tampereelle ja Turkuun sekä levitetty tekoäly- ja alustataloustietoutta pienemmille paikkakunnille yhdessä Suomen yrittäjien kanssa.

Tekoälykiihdyttämö vauhdittamaan tekoälyn hyödyntämistä

Tekoälyohjelman data- ja alustatalousryhmän alle perustetun alatyöryhmän tuloksena perustettiin elokuussa 2018 Tekoälykiihdyttämö. Keskeisenä ideana on kiihdyttää tekoälyn hyödyntämistä. Kiihdyttämön toiminnasta vastaa Teknologiateollisuus ry., ja sen yhtenä esikuvana on vuonna 2015 käynnistetty Kasvuryhmä, jossa mukana olleet yritykset ovat saaneet merkittävästi kasvatettua liiketoimintaansa. Nyt kiihdyttämö tekee yhteistyötä Kasvuryhmän kanssa.
Suomalaisissa organisaatioissa tehdään valtavia määriä pieniä tekoälykokeiluja, mutta niiden tuotantoon viemisessä on haasteita. Tekoälykiihdyttämö tarjoaa organisaatioille alustan nopealle ja jatkuvalle oppimiselle sekä parantaa niiden kykyä ottaa tekoälysovelluksia laajamittaiseen käyttöön. Kiihdyttämön eri toiminnoista saadaan tietoa siitä, miten tiettyjä teknologioita voidaan hyödyntää, miten niiden soveltaminen kannattaa aloittaa ja millaisia kumppaneita projekteihin kannattaa ottaa. Tekoälykiihdyttämön kokemuksista saadaan koko Suomen yrityskenttää hyödyttävää tietoa.

Toiminnallaan Tekoälykiihdyttämö vastaa seuraaviin kysymyksiin:

  • Miten viedä tekoälyä tuotantoon? – Kiihdyttämöjakso
    – Jokainen kiihdyttämöjakso rakentuu rajattujen käyttösovellusryhmien (use case) ympärille, joissa tekoälyä soveltavat organisaatiot yhdessä palveluntarjoajien, startupien ja tutkijoiden kanssa vievät tekoälysovelluksia tuotantoon. Ryhmä työskentelee kuuden kuukauden ajan, ja toimintaa edistetään kolmen viikon sprinteissä nojaten vahvasti vertaissparraukseen. Yritykset eivät ratkaise yhtä ja samaa haastetta, jolloin tiedon ja kokemusten jakamisen kautta ryhmäläiset saavat omaa tekoälyprojektiaan kattavamman ymmärryksen tekoälyn soveltamisesta – ja näin merkittävää kilpailuetua.
  • Kenen kanssa kannattaa lähteä liikkeelle? – Finland’s AI Landscape -listaus
    –Tekoälykiihdyttämö ylläpitää listausta Suomen parhaista tekoäly-yrityksistä. Listaus antaa organisaatioille vinkkejä siitä, kenen kanssa tekoälysovelluksia kannattaa lähteä viemään käytäntöön. Listausta päivitetään kvartaaleittain ulkopuolisen raadin kuratoimana ja kriteereinä ovat muun muassa keskittyminen tekoälyyn ja kansainvälinen kasvupotentiaali, liikevaihto tai kerätty rahoitus. Listalle voi ehdottaa uusia yrityksiä.
  • Mitä tulee huomioida, kun erilaisia tekoälyteknologioita otetaan käyttöön? – AI Playbook
    – Kaikkien käyttösovellusryhmien opit ja haasteet – eli ymmärrys siitä, miten tiettyjä teknologioita voidaan hyödyntää, miten niiden soveltaminen kannattaa viedä tuotantoon ja miten eettiset toimintatavat otetaan huomioon hyvien käytäntöjen levittämisen kautta – jaetaan julkisesti, jolloin muut organisaatiot voivat hyödyntää oppeja toiminnassaan. Käyttösovellusryhmien esimerkit hyödyttävät näin muita, ja organisaatioiden rohkeus viedä tekoälysovelluksia tuotantoon paranee.

Tekoälykiihdyttämön ensimmäinen käyttösovellusryhmä aloitti lokakuussa 2018. Ryhmän tavoitteena on edistää suomenkielisen puheteknologian (eli puheen ymmärtämisen ja tuottamisen) laajamittaista vientiä tuotantoon. Ensimmäisessä ryhmässä ovat olleet mukana Elisa Oyj, Alma Media Oyj, S-ryhmä sekä teknologiatoimittajista Curious.ai, Speechgrinder, Inscripta ja Äänicompany. Jokaisella yrityksellä on projektissa omat tavoitteensa: Yksi haluaa kehittää asiakaspalvelua niin, että puheella toimiva asiakaspalvelu olisi auki myös virallisten aukioloaikojen ulkopuolella. Toinen haluaa kehittää uusia liiketoimintamalleja, esimerkiksi palveluiden tilaamista puheella. Kolmas haluaa helpottaa työntekijöidensä arkea tarjoamalla uusia työkaluja, jotka hyödyntävät ja ymmärtävät puhetta. Yritysten sovellukset ja lopputuotokset esitellään yleisölle AI Monday -tapahtumassa toukokuussa 2019. Samalla Kiihdyttämö julkaisee ensimmäisen AI Playbook -oppaansa. Opas tarjoaa käytännön esimerkkejä puheteknologian sovelluskohteista sekä kokoaa käyttösovellusryhmän opit yksiin kansiin.

Tekoälykiihdyttämön kaksi seuraavaa käyttösovellusryhmää ovat aloittaneet toimintansa maaliskuussa 2019 ja niiden teemat ovat läpinäkyvä suosittelu ja älykkäät sopimukset.

Läpinäkyvää suosittelua käsittelevän ryhmän tavoitteena on rakentaa uusi läpinäkyvä ja siirrettävissä oleva suosittelukonemalli, jossa kaikilla osapuolilla on mahdollisuus vaikuttaa kanavakohtaiseen suositteluun. Merkittävä osa nykyisistä suosittelukoneista rakentuu nimittäin tällä hetkellä yksinkertaisten collaborative filtering -menetelmien päälle. Suosittelun arvoketju on vinoutunut, sillä suosittelu tapahtuu lähes täysin kanavan omistajan ehdoilla. Tuottajalla on vain vähän mahdollisuuksia vaikuttaa suosittelun sisältöön. Loppukäyttäjälle suosittelu ei ole läpinäkyvää, jolloin käyttäjä ei ymmärrä tai tiedä, miksi hänelle suositellaan tiettyä asiaa. Omia preferenssitietojaan pääsee valitsemaan tai muokkaamaan vain harvoin, ja koska preferenssitiedot rakentuvat kanavakohtaisesti, joutuu prosessin aloittamaan alusta aina kanavan vaihtuessa.

Erilaiset sopimukset ja niiden manuaalinen tarkastaminen vievät merkittävän osan asiantuntijoiden ajasta. Tekoälykiihdyttämön tavoitteena on rakentaa organisaation itse määrittämiin ostosopimusten ehtoihin perustuva koneellinen malli, joka a) analysoi ja tarkistaa sopimuksia, b) isää ennalta sovittuja lausekkeita sopimukseen, c) >muokkaa sopimuksen sisältöjä ennalta sovittujen sanojen ja lausekkeiden mukaisesti sekä d) luo valmiin ehdotuksen sopimuksen lopullisesta sisällöstä.

Tekoälykiihdyttämön pidemmän aikavälin tavoitteena on löytää skaalautuva toimintatapa, joka tukee tekoälyä hyödyntäen Suomen yrityskenttää ja yritysten kasvua.

Tekoälyindeksi yritysten itsearviointityökaluksi

Tekoälyn hyödyntämisen vauhdittamisessa yksi perusvaatimuksista on, että yritys itse ymmärtää, minkä tyyppisiä asioita tekoälyn osalta pitää ottaa huomioon, missä tekoälyn kehityksen osalta ollaan menossa ja mihin tekoälyllä pyritään. Yritysten itsearvioinnin tueksi Tekoälyohjelman työryhmä kehitti AI-indeksitaulukon (Taulukko 1), joka julkaistiin vuoden 2018 Digibarometrissa.

AI-indeksitaulukko

Lataa AI-indeksitaulukko (PDF)

Taulukon ensimmäisinä sarakkeina ovat tekoälyn soveltamispotentiaaliin liittyvät teknologiset mahdollistajat eli data/informaatio ja teknologia. Seuraavat sarakkeet kuvaavat tekoälyn käyttöä yrityksen sisäisissä prosesseissa sekä tuotteissa ja palveluissa. Yksi soveltamisen este on yrityksen tekoälyosaaminen. Datatiede- ja datainsinööriosaajien lisäksi osaamista tarvitaan yrityksen mahdollisen tekoälystrategian luomiseksi. Onko yrityksessä hyvä käsitys siitä, mikä on tekoälyn avulla mahdollista ja mikä ei sekä mihin kannattaa investoida? Onko yrityksellä edes tarvetta tekoälystrategialle?

Yritysten alkuun pääsemiseksi luotiin myös verkkopohjainen työkalu, jonka avulla eri organisaatiot saavat vertailukelpoisen kuvan ja suositukset tekoälyn soveltamiseen. Työkalun taustalla on Tekoälykiihdyttämön kartoitus ja AI-indeksi. Kartoituksesta selvisi, että organisaatiot eivät niinkään koe teknologiaa tai sen saatavuutta haasteena. Sen sijaan ne painiskelevat tekoälyn liiketoimintamahdollisuuksien ymmärryksen sekä osaajien puutteiden kanssa. Verkossa toimivan työkalun avulla organisaatio saa helposti ja nopeasti kartoitettua valmiutensa hyödyntää tekoälyn luomien mahdollisuuksia. Verkkotyökalu on maksuton ja kaikkien organisaatioiden käytössä osoitteessa https://ai.digimaturity.vtt.fi/. Työkalu tarjoaa tekoälykypsyyden vertailuun kuusi eri aihealuetta, kuten esimerkiksi strategia ja johtaminen, osaaminen ja yhteistyö sekä teknologia.

Ennen tekoälyindeksin taulukon laatimista haastateltiin kolme yritystä. Taulukkoa arvioitiin eri organisaatioiden kommenttikierroksilla sekä yhdeksässä eri yrityshaastattelussa. Taulukon testaamiseksi haastatteluun valittiin sellaisia yrityksiä, joiden tiedetään olevan jo pitkällä digitalisaatiopolulla tai jopa tekoälyn hyödyntämisessä. Siten yritykset eivät edusta laajasti koko Suomen yrityskenttää. Haastatellut yritykset olivat Cargotec, Elisa, Kemppi, Kone, Nokia, Tieto, Vaisala, Valmet Automotive ja Wärtsilä.

Haastattelukierroksella käytettiin eri versioita AI-indeksistä. Lisäksi vuoden 2018 loppupuolella julkistettiin haastatteluoppien perusteella muokattu lopullinen työkalu kaikkien käyttöön. Taulukossa 2 esitetään Elisan AI-indeksi värikoodien avulla. Hyvien kokemusten myötä, voimme rohkaista muitakin yrityksiä mittariston arviointiin ja käyttöön.

Elisan AI-indeksi värikoodien avulla

Lataa Elisan AI-indeksi (PDF)

Avain 4: Varmistamme huippuosaamisen ja houkuttelemme huippuosaajia

Tehdyt toimenpiteet

  • Tekoälyn osaamistarpeet ja koulutustarjonta analysointiin eri koulutusasteilla yhdessä alan toimijoiden kanssa. Koulutukseen kehittämiseen on käynnissä toimenpiteitä esimerkiksi Opetus- ja kulttuuriministeriössä.
  • Helsingin yliopisto ja teknologoayritys Reaktor loivat kaikille avoimen Tekoälyn perusteet -verkkokurssin. Kurssi oli erittäin suosittu ja sille on sittemmin tehty jatkokurssi sekä eri kieliversioita.
  • Tutkimuksen tehostamiseksi ja huippuosaajien houkuttelemiseksi tuettiin Finnish Center for Artificial Intelligence (FCAI) -osaamiskeskuksen synnyttämistä.
  • Osaajien houkuttelemiseksi Suomen hallitus käynnisti poikkihallinnollisen, valtioneuvoston yhteisen Talent Boost – Kasvua kansainvälisistä osaajista -toimenpideohjelman. Osana ohjelmaa Suomeen on luotu ns. startup-lupa (Finnish Startup Permit) EU:n ulkopuolelta tulevien startup-yritysten houkuttelemiseksi ja liiketoiminnan kasvun tukemiseksi.
  • Ammattikorkeakoulut veivät eteenpäin tekoälymestari-konseptia. Myös yritykset ovat kehittäneet omia koulutusmenetelmiä osaajien lisäkoulutukseen. Lisäksi työelämässä olevien lisäkoulutuksen edistämiseen tehtiin laaja suositusraportti työnmuutoksesta ja koulutustarpeesta.

Tärkeimmät opit

  • Suomessa on laadukasta koulutusta tekoälyosaajiksi aikoville (mm. tietojenkäsittely ja matemaattiset alat).
  • Tekoälyn soveltaminen eri aloilla ei vielä tule koulutuksessa riittävästi huomioiduksi. Se on tärkeää ottaa huomioon kaikilla koulutusasteilla niille soveltuvalla tavalla. Suomessa on monia tapoja tuoda tehokkaasti uusia oppisisältöjä opetukseen, esimerkiksi tutor-opettajaverkosto opettajien osaamisen lisäämiseksi perus- ja toisen asteen koulutuksessa. Verkkokurssien ja yhteisten kurssitarjoamien hyödyntäminen on kuitenkin merkittävä mahdollisuus.
  • Suomesta löytyy kovatasoista osaamista, mutta osaajien määrä on rajallinen ja rajalliset tutkimusresurssit pakottavat tutkimuksen teräviin valintoihin. Tutkimuksen laajuuden ja vaikuttavuuden takaaminen vaatii siten aktiivista kansainvälistä yhteistyötä ja tiivistä yhteistyötä muihin tutkimusaloihin. Tätä on edistetty Suomen Akatemian AIPSE-ohjelmassa.
  • Kansainvälinen yhteistyö korostuu sekä osaamisen rakentamisessa että osaajien saatavuudessa. Osaajien houkuttelu vaatii määrätietoisia yhteisponnisteluita, joissa julkisen ja yksityisen sektorin yhteistyö on tärkeässä roolissa.
  • Kansainvälinen kilpailu osaajista on kovaa. Suomessa on oltava vähintään yhtä houkuttelevia tekoälyosaajien työ- ja opiskelupaikkoja kuin kilpailijamaissa.
  • Suomessa on pystyttävä pitämään täällä koulutetut ja tutkimusta tekevät osaajat tarjoamalla maailmanlaajuisesti kilpailukykyinen toimintaympäristö. Työelämässä olevien uudelleenkoulutus on haaste, johon tarvitaan erilaisia toimenpiteitä ja mekanismeja. Avainasemassa on eri organisaatioiden johdon tietämyksen lisääminen tekoälyn tuomista muutoksista, jotta uusiin koulutusmenetelmiin saadaan tarvittavia joustoja ja panostuksia.

Suositukset

  • Luodaan kokemusten pohjalta laaja tarjonta verkkokursseja jo työelämässä mukana oleville ja siten aikuisväestön osaamisen täydentämiseen ja uusimiseen.
  • Avataan yliopistojen, ammattikorkeakoulujen ja -opistojen kurssit ja opetusohjelmat kaikille halukkaille. Varmistetaan koulutusmoduulien joustavuus, jotta eri oppilaitosten kurssitarjoamasta voi koota tarpeitaan vastaavan kokonaisuuden ja suorittaa se joustavasti.
  • Huomioidaan tekoälyn hyödyntämismahdollisuudet ja vaikutukset eri työtehtäviin myös ammatillisessa koulutuksessa, jotta hyödyntämiselle voidaan luoda vahva perusta työelämässä.
  • Kehitetään kansallisesti ja kansainvälisesti mekanismeja, joilla mahdollistetaan joustavuutta henkilöiden liikkumiseen yritysten ja tutkimuksen välillä.
  • Suomalaista tekoälyosaamista on tehtävä kansainvälisesti näkyväksi tutkimuksen, osaamisen ja elinkeinoelämän keinoin – ja tähän on myös ministeriöiden, rahoittajien ja tutkijoiden panostettava.
  • FCAI:n osaamisen ympärille syntynyttä osaamiskeskittymää on pystyttävä tukemaan lippulaivan lisäksi muilla keinoin, jos osaamisen läikkyvaikutuksia halutaan yhteiskuntaan laajasti.
  • Huippuosaamisen tason noston tehostamiseksi on tarpeen tuoda kansallinen kehitys- ja innovaatiostrategia tekoälyteknologioiden hyödyntämiseksi. Tutkimuksessa tämä tarkoittaa pitkäaikaista panostusta ja sitoutumista toteuttajilta ja rahoittajilta.
  • Huippuosaajien kouluttamisessa tulee panostaa suunnitelmalliseen kansainväliseen partneruuteen alan kärki koulutus- ja tutkimuslaitosten kanssa. Tämä voi toteutua esimerkiksi tohtorinkoulutuksessa.
  • Osaajien houkuttelemiseen Suomen ulkopuolelta ja suomalaisten osaajien pitämiseen Suomessa tulee panostaa myös jatkossa. Toiminnan tehostamiseksi ja toimenpiteiden fokusoimiseksi tulee pystyä kuvaamaan, minkälaisia osaajia tarvitaan.

Yksi kriittinen kilpailu tekoälyn kehityksen ja soveltamisen osalta käydään osaajista. Tarvittavan koulutuksen ja huippuosaajien saatavuuden varmistamiseksi Teloälyohjelman alle perustettiin Osaaminen ja innovaatiot -työryhmä. Nykytilan selvityksessä nousi selkeästi esille, että Suomessa on laadukasta koulutusta tekoälyosaajiksi aikoville (esim. tietojenkäsittely ja matemaattiset alat), mutta tekoälyä soveltavat alat eivät tule koulutuksessa riittävästi huomioiduksi. Näillä aloilla tekoälyn vaikutus nähtäisiin nopeimmin. Työryhmä linjasikin, että tavoitteiden saavuttamiseksi tärkeintä on varmistaa monipuolisen koulutuksen saatavuus, panostaa uusiin opetusmenetelmiin (kuten avoimet internetpohjaiset MOOC-kurssit) sekä houkutella huippuosaajia Suomeen. Lisäksi organisaatioiden johdon ymmärrys tekoälyn tuomasta muutoksesta ja siihen liittyvistä osaamistarpeesta on kriittistä.

Opetus- ja kulttuuriministeriö kehittää jatkuvasti suomalaista opetusjärjestelmää kokonaisuutena ja on ollut aktiivinen myös tekoälykoulutuksen kehittämisessä. Yksi tehokas mekanismi on niin sanottu tutor-opettajaverkosto, joka on käytössä perus- ja toisen asteen koulutuksessa. Tutor-verkoston idea on saada uutta tietoa levitettyä tehokkaasti opettajien vertaiskoulutuksen kautta. Kehittämisessä pohditaan myös menetelmiä elinikäisen oppimisen tukemiseen ja sitä, miten tekoälyä ja digitalisaatiota voidaan hyödyntää opetuksessa. Tekoälyn avulla yksilöllisiä eroja oppimisessa voidaan ottaa paremmin huomioon ja avustaa oppimista, jolloin niiden avulla voidaan tarjota laajemmalle joukolle hyvää ja yksilöllistettyä opetusta.

Monipuolisia koulutusohjelmia

Heti Tekoälyohjelman alussa Helsingin yliopisto ja Reaktor loivat Elements of AI eli Tekoälyn perusteet -verkkokurssin, jonka avulla tekoälyn perusteet tuotiin jokaisen suomalaisen saataville. Kurssi saavutti laajan kiinnostuksen, ja yli 100 000 osallistujan raja ylittyi muutamassa kuukaudessa. Kurssi noteerattiin myös kansainvälisesti, ja siitä on tehty kieliversioita niin englanniksi kuin ruotsiksi. Kurssille on tehty myös jatkokurssi sekä lisäkurssi tekoälyn etiikasta. Kurssia on markkinoitu myös ulkomaille.

Merkittävä askel huippuosaajien kouluttamiseen ja houkuttelemiseen on Finnish Center of Artificial Intelligence (FCAI) -huippuosaamiskeskuksen rakentaminen ja sen saama Suomen Akatemian lippulaivarahoitus, sekä erityisesti lippulaivarahoituksen saamisen edellytyksenä olleiden isäntäorganisaatioiden ja yhteistyökumppaneiden rahoituksen kohdentaminen FCAIn toimintaan. FCAI:n kautta suomalainen huippututkimus muodostaa yhden kansainvälisen osaamisverkoston solmukohdan. Lisäksi FCAI:n toiminnan avainasemassa ovat myös haastavat tekoälyn soveltamisen haasteet ja tiivis yritysyhteistyö. Riittävien resurssien lisäksi juuri mielenkiintoiset haasteet ja tiivis tutkimusyhteistyö on nähty avaintekijöiksi huippuosaajien houkuttelemiseksi.

Työvoiman osaamisvaatimuksiin vaikuttavat työn kysynnän muutokset työmarkkinoilla. Osaajien kysynnän nähdään kasvavan erittäin voimakkaasti tehtävissä, joissa tekoälyä tai sen soveltamista kehitetään. Tähän vaatimukseen ei voida vastata vain normaalin koulutuspolun kautta, vaan tarvitaan erilaisia toimenpiteitä ja mekanismeja, joilla työelämässä olevien ihmisten osaamista voidaan parantaa tehokkaasti. Suuri osa ihmisen osaamisesta perustuu työssä oppimiseen, ja siten myös työpaikoilla on yhä enemmän vastuuta osaamisen kehittämisessä. Yritykset hakevat aktiivisesti keinoja kouluttaa työntekijöitään joko yrityksen sisällä tai yhdessä muiden yritysten kanssa. Esimerkiksi valmistavan teollisuuden henkilöstölle toteutettiin syksyllä 2018 ensimmäinen koneoppimisen täydennyskoulutus. Koulutuksen järjesti DIMECC yhteistyössä Futuricen ja ELY-keskusten kanssa. Opintokokonaisuudessa toteutettiin monipuolinen kattaus koneoppimisen algoritmeista etiikkaan sekä tekoälyprojektin suunnittelusta ja johtamisesta tekoälyn soveltamiseen yrityksen liiketoiminnassa. Myös ammattikorkeakoulut ovat lähteneet edistämään konkreettisesti työelämässä olevien lisäkoulutusmahdollisuuksia, esimerkiksi Metropolia on vienyt eteenpäin tekoälymestari-koulutusta.

Koulutuksen lisäksi tarvitaan maahanmuuttoa ja kansainvälistä liikkuvuutta

Monipuolisten tekoälyosaajien määrän kasvattamisessa on myös maahanmuutolla ja kansainvälisellä liikkuvuudella entistä suurempi merkitys. Lisäksi on tärkeää, että Suomi on kiinnostava myös täällä koulutetuille ja tutkimusta tekeville kansainvälisen tason osaajille. Huippuosaajien maahanmuutto vahvistaa ja kansainvälistää Suomen innovaatiotoimintaa sekä tukee kansainvälisiä investointeja. Tästä syystä ulkomaisten osaajien houkuttelemiseksi ja käytännön työskentelyn nopeuttamiseksi on tehty useita toimenpiteitä. Suomen hallitus käynnisti poikkihallinnollisen, valtioneuvoston yhteisen Talent Boost – Kasvua kansainvälisistä osaajista -toimenpideohjelman. Talent Boostin tavoitteena on vahvistaa kansainvälisten osaajien houkuttelua, kanavoida Suomessa jo olevien kansainvälisten osaajien asiantuntemus yritysten kasvun ja kansainvälistymisen sekä innovaatiotoiminnan tueksi sekä lisätä työmarkkinoiden avoimuutta, vastaanottavaisuutta ja houkuttelevuutta. Toimenpideohjelman tueksi on tehty myös selvitys hyvistä käytännöistä ulkomaisten maahanmuuttajien osaamisen yhdistämiseksi innovaatiotalouteen, erityisesti yritysten kansainvälistymiseen. Vertailukohteina olivat Tanska, Hollanti, Itävalta ja Kanada6.

EU:n ulkopuolelta tulevien startup-yritysten houkuttelemiseksi ja liiketoiminnan kasvun tukemiseksi Suomeen on luotu niin sanottu startup-lupa (Finnish Startup Permit). Lupa nopeuttaa sellaisten yrittäjien maahanmuuttoa, joiden liikeidealla ja liiketoimintasuunnitelmalla on merkittävät mahdollisuudet kasvuyrittäjyyteen. Luvan saamisen edellytyksenä ovat muun muassa liiketoimintasuunnitelma, riittävä osaamistausta ja rahoitus. Edellytysten arvioinnin tekee Business Finland. Lisäksi kahden vuoden luvan saaminen edellyttää normaalien oleskeluluvan kriteerien täyttymisen. Business Finland on kehittänyt myös laajemman Startup Kit -palvelupaketin, jonka tavoite on tukea kansainvälisten startupien houkuttelua ja integroitumista Suomessa. Startup-lupa on yksi osa tätä pakettia.

Uusien osaajien kouluttamisessa on nähty myös liiketoimintamahdollisuuksia. Esimerkkinä voidaan mainita Integrify, joka kouluttaa lahjakkaista maahanmuuttajista koodaajia ja auttaa valmistuneet saamaan koulutustaan vastaavan työpaikan. Tarjoamalla huipputason ja käytännönläheisen kuuden kuukauden intensiivisen ohjelmointikoulutuksen yritys ratkoo globaalia koodaajavajetta ja haastetta maahanmuuttajien integroinnissa. Vuonna 2018 koulutukseen osallistui yli 60 ihmistä, joista valmistuneista 80 % on nyt töissä junior-koodaajina. Ensimmäiset kurssit ovat keskittyneet frontend- teknologioihin. Vuonna 2019 Integrify laajentaa koulutustaan tekoäly- ja koneoppimiskoodaajiin.

Huippututkimukseen tulee panostaa

Huippuosaamisen tason nostaminen ei ole mahdollista ilman huippututkimusta. Tekoälyn kansallisessa osaamiskartoituksessa7 korostettiin kansainvälisen tieteellisen tutkimuk¬sen merkitystä. Yhdysvaltalaiset yliopistot ovat odotetusti vahvasti edustettuna. Eurooppalaisista toimijoista Zürichin ETH ja Oxfordin yliopisto ovat lähellä kärkeä käytettäessä mittarina julkaisujen keräämää keskimääräistä ja normali¬soitua viittausmäärää. Eri tutkimus¬suunnat kuitenkin poikkeavat huomattavasti toisistaan sekä julkaisumäärien että niissä tapahtuvien muutosten osalta. Samoin maiden tutkimuspanostukset painottuvat eri lailla eri tekoälyn tutkimussuunnissa. Esimerkiksi Intia on noussut USA:n ja Kiinan jälkeen kolmanneksi suurimmaksi tekoälyn julkaisumaaksi erityisesti koneoppimiseen, data-analyysiin ja havainnointiin liittyvän tutki¬mustyön myötä.

Suomen tekoälyosaamisen ja tutkimuksen laatu tulee esiin, kun mittarit suhteutetaan väestömäärään. Suomessa suurimmat yliopistot tekoälyjulkaisumäärällä mitattuna ovat vuosina 2008–2017 odotetusti olleet Aalto-yliopisto, Helsingin yliopisto ja Oulun yliopisto (Digibarometri, 2017). Rajallisten resurssien myötä kansainvälinen yhteistyö onkin tärkeässä roolissa suomalaisessa tutkimuksessa, mikä näkyy suhteellisen suurena kansainvälisten yhteisjulkaisuiden määrässä. Tekoälyn tutkimukselle on tyypillistä myös soveltavan tutkimuksen vahva asema. Myös yritysten ja yliopistojen välinen yhteistyö on Suomessa keskimääräistä korkeammalla tasolla, vaikka ei ylläkään huippumaiden (Israel, Sveitsi ja Yhdysvallat) tasolle.

Yleisesti voidaan todeta, että Suomessa on satsattu pitkään tekoälyn tutkimukseen, mikä on tällä hetkellä erittäin vahva kilpailuetu ja kansallisesti koko tutkimuskenttä on varsin hyvässä kunnossa. Vahvan pohjan ansiosta meidän on mahdollista kilpailla alalle merkittäviä summia satsaavien kilpakumppanien kanssa, mutta se vaatii panostuksen nostamista. Siten on selvää, että myös tekoälytutkimukseen tulee panostaa pitkäjänteisesti ja kansainvälisesti kilpailukykyisellä tasolla. Esimerkiksi Suomen akatemian FCAI:lle kohdistama lippulaivarahoitus (8 miljoonaa euroa) ei tasoltaan ole vielä riittävä kansainvälisessä kilpailussa. Kansallisia panostuksia tuleekin kasvattaa ja siten mahdollistaa yhteistyö huippututkimuksen eri tahojen ja yritysten kanssa.

Avain 5: Teemme rohkeita valintoja ja investointeja

Tehdyt toimenpiteet

  • Business Finlandin innovaatiorahoitusta kohdistettiin tekoälyyn sekä data- ja alustatalouteen. Kasvumoottori-pääomalainaa kohdistettiin uudenlaisten dataa hyödyntävien alustayhtiöiden toimintaan. AI Business -ohjelma oli vuonna 2018 Business Finlandin suurin ohjelma.
  • Sijoitettiin huippututkimukseen, oppimisen uudistamiseen ja datan hallinnan ja laskennan infrastruktuuriin.
  • Valtion virastoja kannustettiin edistämään tuottavuutta tekoälyn ja robotiikan avulla.

Tärkeimmät opit

  • Suomen sijoitukset voivat olla globaalisti huomionarvioisia, kun ne kohdistetaan strategisesti valituille alueille.
  • Toimintaedellytysten, kuten korkea digitalisaation aste ja laadukas data, on oltava kunnossa, jotta tekoälyyn päästään sijoittamaan. Tekoälyinvestointeja ei ole tarkoituksenmukaista irrottaa omaksi alueekseen vaan kehitystä viedään eteenpäin kokonaisvaltaisesti.
  • Globaalissa mittakaavassa Suomen sijoitukset ovat pieniä. Haasteena on myös, että sijoitukset ovat fragmentoituneita ja niitä on vaikea koota strategisesti vaikuttaviksi ja pitkäjänteisiksi yhdensuuntaisiksi kokonaisuuksiksi.

Suositukset

  • Varmistetaan, että olemassa olevat rahoituskanavat ja järjestelmät vastaavat tekoälyn kehittämisen, soveltamisen ja kasvun tarpeisiin ja vahvistetaan niitä tarvittaessa.
  • Varmistetaan kyky turvata suuret strategiset sijoitukset ja TKI-investoinnit osaamiseen.
  • Ylläpidetään julkisen sektorin ja yritysten yhteistyötä sekä toimivaa vuoropuhelua sijoitusten suhteen.
  • Varmistetaan Business Finlandin tekoälyn pääomalainoitukselle jatko pysyvänä instrumenttina.

Jos haluamme edistää tekoälyn kehittämistä, soveltamista ja käyttöönottoa ja näiden kautta kilpailukykyä ja hyvinvointia, siihen täytyy sijoittaa. Suomessa voidaan olla aidosti edelläkävijöitä vasta, kun investointivolyymit ovat merkittävällä tasolla. Sekä yksityiset että julkisen sektorin investoinnit ovat tärkeitä, ja yhtä voidaan usein käyttää vivuttamaan toista. Myös ajatusjohtajuus vaatii tuekseen tekoja. Voimme viedä eteenpäin tärkeinä pitämiämme asioita, kuten demokratiaa tai ympäristöasioita vain, jos investoinnit ovat kohdillaan.

Tekoäly vaatii esimerkiksi korkea-asteista digitalisaatiota sekä saatavilla olevaa laadukasta ja tarkoituksenmukaista dataa. Monilla aloilla investoinnit menevät vielä näiden pohjatöiden tekemiseen, eikä niillä siksi ole vielä valmiutta investoida suoraan tekoälyyn.

Julkisen sektorin ja lainsäätäjien tehtävänä on poistaa esteitä ja luoda tiloja ja mahdollisuuksia investoinneille ja kasvulle. Meidän on varmistettava, että tarvittavat rahoitustyökalut ovat käytössä. Tekoälyinvestointeja ei ole tarkoituksenmukaista irrottaa omaksi alueekseen, kehitystä on vietävä eteenpäin kokonaisvaltaisesti. Tavoite on, että tekoäly tulee osaksi olemassa olevia rahoituskanavia ja järjestelmiä.

Samaan aikaan Suomessa täytyy varmistaa kyvykkyys tehdä tarvittaessa isompia strategisia sijoituksia ja kerätä voimia yhteen. Meidän ei ole realistista kilpailla absoluuttisilla investointivolyymeilla esimerkiksi Kiinan tai USA:n kaltaisten toimijoiden kanssa. Suomen rajalliset resurssit ja sijoitukset voivat kuitenkin olla huomionarvoisia, kun ne kohdistetaan strategisesti valituille alueille. Tekoälyinvestointien kiihdyttämiseksi ja vaikutusten maksimoimiseksi yritysten ja valtion tulee tehdä sijoituksiaan samansuuntaisesti. Myös Suomeen kohdistuvia kansainvälisiä tekoälyinvestointeja tulee edistää.

Tekoälyyn investoidaan aktiivisesti

Tässä luvussa esittelemme tiedossa olevia ja toteutuneita tekoälyinvestointeja. Nämä ovat eri tyyppisiä sijoituksia kuvaavia esimerkkejä. Yhteensä Suomen kokonaisinvestointi on huomattavasti suurempi ja se koostuu julkisen sektorin vivuttavan rahoituksen lisäksi yritysten rahoituksesta ja Suomeen kohdistuvista investoinneista.

Business Finlandin tekoälyrahoituksen kysyntä on ollut voimakasta. Tekoälyyn ja alustatalouteen keskittyvä AI Business -ohjelma oli vuonna 2018 34 miljoonan euron julkisen rahoituksen ja 115 projektin kautta Business Finlandin suurin ohjelma. Vuoden 2018 alussa käynnistetylle ohjelmalle on varattu 100 miljoonaa euroa myöntövaltuuksia neljälle vuodelle ja ensimmäisille kahdelle vuodelle 60 miljoonaa euroa pääomalainaa kasvumoottorikilpailutuksen kautta jaettavaksi. Kasvumoottorirahoitusta on myönnetty viidelle alustayhtiölle, joiden tavoitteena on edistää uusien liiketoimintaekosysteemien kehittymistä ja kasvua Suomeen. Rahoitetut kokonaisuudet tähtäävät kukin yli miljardin euron uuteen liiketoimintaan, vientiin tai investointeihin Suomeen. Data, tekoäly ja älykäs analytiikka ovat keskeisessä roolissa rahoitetuissa alustayhtiöissä. Ne toimivat esimerkiksi datapohjaisen rakennetun ympäristön ja älykkäiden liikkumispalvelujen aloilla.

Vuonna 2019 operatiivisen toimintansa aloittava Valtion kehitysyhtiö Vake Oy on uudella toimintamallillaan eurooppalainen edelläkävijä. Vake tarjoaa aivan uudenlaisen yhteistyötahon niin yksityisille, kuin julkisille toimijoille pitkäjänteiseen vaikuttavuuteen yhteistoiminnan kautta. Vake on valinnut käynnistää toimintansa keskittyen juuri tekoäly-teemaan. Uusi toimija on suunnittelutyössään valmistautunut panostamaan jopa 100 miljoonaa euroa tekoälysijoituksiin ja -hanketoimintaan vuositasolla, mikäli sopivia operaatioita on tunnistetavissa ja toteutettavissa. Vake panostaa tekoälyn pullonkaulojen ratkomiseen ja Suomen olemassa olevien vahvuusalueiden hyödyntämiseen. Vaken yhtenä keskeisenä tavoitteena on, että Suomeen rakentuu globaalisti johtavia osaamiskeskittymiä vahvuusalueiden ympärille.

Helsinkiläinen ohjelmistoyritys RELEX Solutions sai 175 miljoonan euron vähemmistösijoituksen Technology Crossover Ventures (TCV) -sijoitusyhtiöltä alkuvuodesta 2019. Amerikkalainen TCV on yksi maailman suurimmista teknologia-alan kasvuvaiheen yritysten pääomasijoittajista ja sen aiempia sijoituskohteita ovat mm. Airbnb, Facebook, Netflix ja Spotify. Relexin järjestelmä auttaa tekoälyn avulla kauppoja optimoimaan ja automatisoimaan tuotantoketjujaan ja esimerkiksi vähentämään hävikkiä. Yrityksen liikevaihto vuonna 2017 oli 26,4 miljoonaa euroa ja vuonna 2019 Relex tavoittelee 60 miljoonan euron liikevaihtoa. Business Finland oli mukana jo yrityksen startup-vaiheessa ja on rahoittanut RELEXin tutkimus- ja tuotekehitystyötä sekä kansainvälistymistä.

Suomen Akatemia myönsi vuonna 2018 17,8 miljoonaa euroa tekoälyn menetelmiin ja sovelluksiin kytkeytyvään huippututkimukseen8. Vuoden 2019 alussa tehdyissä lippulaivapäätöksissä myönnettiin tekoälytekniikoita soveltavalle syöpätutkimuksen lippulaivalle 11 miljoonaa euroa. Suomen tekoälykeskukselle (FCAI, Finnish Center for Artificial Intelligence) myönnettiin lippulaivarahoitusta 8,3 miljoonaa euroa vuosille 2019-2022. Tämä on siemenrahoitus tekoälykeskuksen aktiviteetille, jonka arvioidaan seuraavien kahdeksan vuoden aikana yhdessä lippulaivoihin isäntäorganisaatioista ja mukana olevilta muilta organisaatioilta tulevan rahoituksen kanssa yltävän yhteensä 250 miljoonaan euroon. Teknologiateollisuuden 100-vuotissäätiö ja Jane ja Aatos Erkon säätiö rahoittivat vuonna 2018 yhteensä 3,2 miljoonalla eurolla seitsemää tutkimushanketta, jotka ratkaisevat ihmiskunnan tulevaisuuteen vaikuttavia kysymyksiä. Tutkijat kehittävät rahoituksella muun muassa työkaluja tekoälyn hyödyntämiseen, parantavat lääketieteellistä kuvantamista ja etsivät tehokkaampia ratkaisuja veden laadun seurantaan. FCAI sai tästä summasta miljoona euroa9.

Vuonna 2018 hallitus päätti sijoittaa neljä miljoonaa euroa tekoälyn ja tekoälytutkimuksen laitteistojen hankkimiseen suomalaisille tutkijoille ja innovaatiotoimijoille. Opetus- ja kulttuuriministeriön vetämä datanhallinnan ja laskennan tutkimusinfrastruktuurien kehittämisohjelma investoi yhteensä 37 miljoonaa euroa datanhallinnan ja laskennan infrastruktuureihin sekä niihin liittyviin palveluihin vuosina 2017−2021.

Lyhytkestoiseen, tutkinnon osan tai pienemmän osaamiskokonaisuuden opiskeluun tähtäävään koulutukseen suunnattiin vuoden 2018 lisätalousarviossa 10 miljoonaa euroa. Kesäkuussa 2018 Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytiede avasi ensimmäisen vuoden opintonsa kaikille avoimiksi. Opetus- ja kulttuuriministeriö myönsi 1,5 miljoonan euron avustuksen 2020 saakka jatkuvalle pilottihankkeelle.

AuroraAI-esiselvityshankeen (ks. avain 6) kokeiluihin ja hankesuunnitteluun sijoitettiin miljoona euroa 2018. Lisäksi valtion virastoja kannustettiin yksinkertaistamaan ja automatisoimaan prosessejaan ja edistämään tuottavuutta robotiikan, tekoälyn tai muiden nousevien teknologioiden avulla kuuden miljoonan euron erityisrahoituksella vuonna 201810. Valtioneuvoston selvitys- ja tutkimustoiminnan Tekoäly-tutkimuskokonaisuutta rahoitettiin vuonna2018 yhteensä 670 000 eurolla. Viisi tutkimushanketta pureutui esimerkiksi tekoälyn hyödyntämisen mahdollisuuksiin ja haasteisiin kansallisessa sääntely-ympäristössä, tietoinfrastruktuurin kehitysvaateisiin, kansallisen tekoälyosaamisen kartoittamiseen sekä robotiikan ja tekoälyn sääntelyn ja hyväksikäytön yhteiskunnalliseen hyväksyttävyyteen ja etiikkaan. Valtioneuvoston kanslian tekoälyaiheisessa avoimessa haussa vuonna 2018 etsittiin arjen hyvinvointia parantavia pienkokeiluja. Valitut 21 kokeilua saivat toteutuksensa tueksi kukin 3 000–5 000 euroa.

Avain 6: Rakennamme maailman parhaat julkiset palvelut

Tehdyt toimenpiteet

  • Käynnistettiin AuroraAI-esiselvityshanke, jossa luotiin pohjaa yhteiskunnan siirtymiselle kohti tekoälyaikaa ihmiskeskeisesti ja eettisesti kestävällä tavalla.
  • Esiselvityshankkeessa on tunnistettu, millaisia muutoksia elämäntapahtuma-ajattelu tarkoittaa muun muassa organisaatioiden toiminnan ja johtamisen näkökulmasta.
  • Luotiin ensimmäinen testiversio hajautetusta ja avoimesta AuroraAI-verkosta, joka mahdollistaa eri palveluntarjoajien älykkäiden sovellusten ja palvelujen keskinäisen vuorovaikutuksen.
  • Tehtiin johdon ja johtotason toimijoiden valmennusohjelma ihmislähtöisen ja yhteistoimintaa tukevan johtamismalliin siirtymiseksi.
  • Selvitettiin lainsäädännöllisiä erityiskysymyksiä ja luotiin perusta AuroraAI-verkon eettiselle koodistolle.
  • Laadittiin laajan verkoston kanssa kehittämis- ja toimeenpanosuunnitelma vuosille 2019–2023.

Tärkeimmät opit

  • Ihmiskeskeinen toimintaperiaate on oltava kaiken palvelutoiminnan lähtökohta.
  • Avoin, sektorirajat ylittävä verkostotyöskentely muuttaa koko toimintakentän ja muodostaa kaikille uutta arvoa. Se on tulevaisuutemme tapa toimia ja mahdollistaa yhteisen sitoutumisen vaikeisiinkin muutoksiin ja uudistuksiin.
  • Ilmiöpohjaisia ja viheliäisiä ongelmia ei voi ratkaista siiloista käsin.
  • Henkilöstön kyvykkyyttä työskennellä data-analytiikan ja tekoälyn parissa on nostettava.
  • Nykyinen lainsäädäntöympäristö ihmisen itseään koskevan tiedon hyödyntämisessä, jakamisessa ja yhdistämisessä on kovin haastava.
  • Kyseessä on liian kompleksinen kokonaisuus, jotta siitä voisi luoda avoimen lohkoketjujärjestelmän AuroraAI-verkon kannustin- ja palkitsemismekanismiksi.

Suositukset

  • Käynnistetään ihmiskeskeisten palveluekosysteemien muodostaminen kansalaisten ja yritysten kanssa valittujen elämän- ja liiketoimintatapahtumien ympärille (AuroraAI-ohjelma).
  • Vahvistetaan toimeenpanoa perustamalla toiminnan muutoksen tuki – tiimi.

Maailman paras julkinen hallinto mahdollistaa ihmiskeskeisen ja ennakointikykyisen yhteiskunnan, jossa ihminen oppii ymmärtämään omaa hyvinvointiaan ja jossa palvelut hakeutuvat ihmisen luokse oikea-aikaisesti, tietoturvallisesti ja eettisesti kestävällä tavalla. Ihmiskeskeisen yhteiskunnan lähtökohtana on kansalaisen, yritysten ja yhteiskunnan kokonaisvaltainen hyvinvointi. Ihmiskeskeisyys konkretisoituu elämäntapahtuma-ajattelussa, joka ohjaa organisaation toimintaa sekä palveluiden suunnittelua ja toteutusta. Sen kautta luodaan ihmiselle parhaat mahdolliset edellytykset tukea omaa ja läheistensä hyvinvointia elämän eri tilanteissa. Ihmiskeskeisen yhteiskunnan toimeenpanoa valmisteltiin valtiovarainministeriön asettamassa AuroraAI-esiselvityshankkeessä 15.9.2018–28.2.2019.

Esiselvityshankkeen tavoitteena oli kuvata ihmisten eri elämäntapahtumiin palveluita tuottaville organisaatioille kokonaisuus, joka mahdollistaa älykkäiden palvelujen keskinäisen vuorovaikutuksen. Hankkeessa rakennettiin ensimmäinen kokeiluversio AuroraAI-verkosta. Samalla tavoitteena oli tunnistaa, millaisia muutoksia elämäntapahtuma-ajatteluun pohjautuva toteutus tarkoittaa muun muassa palveluiden tuottamiselle ja johtamiselle. Käyttäjien näkökulmasta AuroraAI:n tavoitteena on mahdollistaa saumattomat ja sujuvat palvelupolut eri elämäntilanteissa ja elämäntapahtumissa. Tavoitteiden toteutustapoja on selvitetty esiselvityshankkeen aikana pohjautuen keväällä 2018 käynnistettyihin elämäntapahtumapilotteihin, jotka ovat 1) muutto opiskelupaikkakunnalle, 2) kiinni työelämässä osaamisen kehittymisen avulla sekä 3) lasten ja vanhempien hyvinvointi muuttuvissa perhesuhteissa. Esiselvityshanke toteutettiin avoimella verkostotyöskentelyllä, johon osallistui eri alojen asiantuntijoita kunnista, maakunnista, kolmannelta sektorilta, yrityksistä, virastoista ja ministeriöistä.

Kuva 8: AuroraAI-konsepti ihmiskeskeisestä ja ennakointikykyisestä yhteiskunnasta, jossa palvelut hakeutuvat ihmisen luokse oikea-aikaisesti, tietoturvallisesti ja eettisesti kestävällä tavalla.
Kuva 8: AuroraAI-konsepti ihmiskeskeisestä ja ennakointikykyisestä yhteiskunnasta, jossa palvelut hakeutuvat ihmisen luokse oikea-aikaisesti, tietoturvallisesti ja eettisesti kestävällä tavalla.

Valtiontalouden kestävyysvajeen, väestön ikääntymisen ja nuorten syrjäytymisen kaltaisten yhteiskunnallisten haasteiden ratkaiseminen edellyttää ymmärrystä ja hallinnon rajat ylittäviä tilannekuvia ihmisten todellisista tarpeista ja hyvinvoinnin tilasta. Tilannekuvan luominen vaatii tiedon uudenlaista hyödyntämistä, data-analytiikkaa ja muita tekoälyn sovelluksia. Palveluita on mahdollista kohdistaa tietoon pohjautuen tehokkaasti, jolloin palveluketjut muodostuvat kansalaisen näkökulmasta saumattomiksi, räätälöidyiksi ja vaikuttaviksi. Samalla palvelut kohdennetaan valtiontalouden näkökulmasta tehokkaasti sekä kitketään resurssien hukka- ja vajaakäyttöä sekä häiriökysyntää.

Kuva 9: Jaettu tilannekuva poistaa luukulta toiselle juoksemisen ja organisaatioiden toiminta tehostuu merkittävästi.
Kuva 9: Jaettu tilannekuva poistaa luukulta toiselle juoksemisen ja organisaatioiden toiminta tehostuu merkittävästi.

Käytännössä AuroraAI luo alustan, johon eri organisaatiot eri sektoreilta voivat kytkeytyä luomaan ihmisille arvoa eri elämäntapahtumissa. AuroraAI vauhdittaa kansalaisten ja elinkeinoelämän tarpeita palvelevaa ekosysteemiä, jossa älykkäät palvelut toimivat saumattomasti ihmiskeskeisellä, vuorovaikutteisella ja eettisesti kestävällä tavalla. Tietoon perustuvan luottamusyhteiskunnan kehittymisen edellytys on ihmisten kokemus osallisuudesta. Luottamus kuitenkin edellyttää läpinäkyvyyttä, vastuullisuutta ja luotettavuutta. Sitä voidaan ylläpitää huolehtimalla selkeistä tietovastuista sekä digitaalisten tuotteiden ja palveluiden ymmärrettävyydestä, tietoturvallisuudesta ja suojasta niiden koko elinkaaren ajan. Esiselvityshankkeessa luonnosteltu eettinen koodisto määrittää Aurora-verkostolle yhteiset eettiset periaatteet ja se toimii pohjana verkoston eettisten toimintatapojen määrittämiselle ja käyttöönotolle.

AuroraAI:n keskeisimmät hyödyt ovat:

  • Luukulta toiselle juokseminen vähenee merkittävästi ja jopa loppuu.
  • Kansalaisille tarjotaan entistä sujuvampia, oikea-aikaisempia ja kohdennetumpia palvelukokonaisuuksia.
  • Kansalaisille luodaan uudenlainen tapa huolehtia omasta kokonaisvaltaisesta hyvinvoinnista.
  • Palveluntarjoajille luodaan kyvykkyys muodostaa asiakaslähtöisiä ja dynaamisesti muodostuvia palveluketjuja yhteistyössä muiden toimijoiden kanssa.
  • Kansalaisten hyvinvoinnin tilannekuvaan perustuva johtaminen vahvistuu.

AuroraAI:n toimeenpanon seuraavat askeleet:

  1. Tunnistetaan olennaiset elämäntapahtumat ja liiketoimintatapahtumat. Selvitetään suoraan kansalaisilta ja yrityksiltä keskeiset elämäntapahtumat, joista halutaan tehdä ihmiskeskeisiä sekä liiketoimintatapahtumat, joista halutaan tehdä sujuvia.
  2. Muodostetaan ihmiskeskeisiä palveluekosysteemejä. Julkisen hallinnon organisaatioita pyydetään tekemään esityksiä ihmiskeskeisten palveluekosysteemien ja toiminnan muodostamiseksi älykkäitä sovelluksia ja tekoälyä hyödyntäen. Sovellukset kytketään yhteen AuroraAI-verkolla palvelemaan kansalaisia ihmiskeskeisesti, tietoturvallisesti ja eettisesti kestävällä tavalla.
  3. Perustetaan toiminnan muutoksen tukitiimi. Tiimin tehtävänä on tukea toiminnan muutosta tekeviä organisaatioita valmentaen, luoden ajassa kehittyvät tilannekuvat johtamisen tueksi ja auttaen luomaan ekosysteemitoiminnan pelisäännöt (mm. datatalous, teknologia, juridiikka, oikeudet, velvollisuudet, valta ja vastuut) yhteistyössä ekosysteemitoimijoiden kanssa. Tavoitteena on yhteistyöhakuinen, luotettava, vastavuoroinen ja elinvoimainen toimijaekosysteemi, joka mahdollistaa ihmiskeskeisen ja ennakointikykyisen yhteiskunnan.

Mitä seuraavaksi tulisi tehdä?

Palveluiden vaikuttavuuden edistämiseksi, palveluketjujen sujuvoittamiseksi elämäntapahtumalähtöisesti ja tiedon hyödyntämiseksi palvelutarjonnassa hallituksen ehdotetaan ottamaan käyttöön AuroraAI-palvelumalli. Malli hyödyntää älykkäiden sovellusten muodostamaa hajautettua ja avointa verkkoa, joka puolestaan mahdollistaa eri palvelujen keskinäisen vuorovaikutuksen ja saumattomien palveluketjujen syntymisen tietoturvallisesti ja eettisesti kestävällä tavalla.

AuroraAI-palvelumallin avulla organisaatiot yhteiskunnan eri sektoreilta luovat hyvinvoinnin tilannekuvan ihmiskeskeisen toiminnan tueksi, käyvät läpi toiminnan muutosta tukevan valmennusohjelman sekä kytkevät toimintansa ja älykkäät palvelunsa osaksi palvelumarkkinoita, jotka muodostuvat valittujen elämäntapahtumien ja liiketoimintatapahtumien ympärille. Toiminnan muutos sekä tiedon ja uusien teknologioiden hyödyntäminen mahdollistavat palvelujen rakentamisen kansalaisen, yrityksen ja yhteisön näkökulmasta sen sijaan, että kehittäminen lähtisi viranomaisen tarpeista.

Avain 7: Luomme uudenlaisia yhteistyömalleja

Tehdyt toimenpiteet

  • Moniäänistä keskustelua ja kokeilukulttuuria tukevia toimintamalleja hyödynnettiin Tekoälyohjelman oman toiminnan organisoitumisessa. Ohjelma on toiminut verkostojen verkostona, johon on kutsuttu tarpeen mukaan osaajia eri sektoreilta ja organisaatiosta.
  • Valtioneuvoston kanslian ja pääministerin valtiosihteerin alaisuudessa toimiva Ekosysteemifoorumi on kutsunut sekä hallinnon sisäisiä että ulkopuolisia sidosryhmiä tunnistamaan yhdessä digitalisaation pullonkauloja ja ratkaisuja.
  • Vertaisoppimisen ja samojen haasteiden parissa painivien yhteistyön toimintamalleja on hyödynnetty sekä Tekoälyohjelman alaryhmien työskentelyssä että erillisissä hankkeissa, kuten Teknologiateollisuuden käynnistämässä Tekoälykiihdyttämössä.

Tärkeimmät opit

  • Jotta yhteiskunnassa voidaan saada aikaiseksi laaja muutos, on elintärkeää muodostaa kokonaiskuva tavoitteista, mahdollisuuksista ja esteistä sekä tarvittavista toimenpiteistä. Verkostojen verkosto mahdollistaa tällaisen tilannetietoisuuden ylläpitämisen. Tärkeää on kuitenkin, ettei verkoston eri osien toimintaa pyritä ylikontrolloimaan vaan ennemmin kannustamaan itsenäiseen toimintaan.
  • Teknologisessa muutoksessa ja kansainvälisessä kilpailussa mukana pysyminen edellyttää, että vanhoista, teollisen yhteiskunnan tarpeisiin kehitetyistä toimintamalleista ja rakenteista pitää rohkeasti luopua. Uusia mallien ja kokeilujen avulla pystymme luomaan systeemistä muutosta nopeammalla aikataululla.

Suositukset

  • Seurataan Tekoälyohjelman tavoitteiden edistymistä. Seurantavastuu on DigiNYT-ryhmän tapaan toimivan yksityisen ja julkisen sektorin edustusta sisältävällä seurantaryhmällä tai laajemmalla elinkeinoelämän digitalisaatiota edistävällä yhteistyöfoorumilla.
  • Jatketaan uusien toimintamallien kokeilua erityisesti poikkihallinnollisissa sekä sektorirajat rikkovassa yhteistyössä.

Tekoälyohjelma on verkostojen verkosto

Tekoälyohjelmassa olemme peräänkuuluttaneet uusia yhteistyömalleja julkisen ja yksityisen sektorin välisiin kumppanuuksiin, mutta myös julkisen ja yksityisen sektorin sisällä tehtävään yhteistyöhön. Tekoälyn laaja soveltaminen ja hyödyntäminen edellyttävät moniäänistä keskustelua, mahdollisuuksien ja esteiden tunnistamista sekä nopeaa ja kokeilevaa toimintaa, joka usein vaatii usean tahon ponnisteluja. Myös yksittäiset ihmiset on tärkeää saada keskusteluun ja toimintaan mukaan.

Tekoälyohjelma itsessään on organisoitu tästä näkökulmasta. Ohjausryhmään ja sen alaryhmiin kutsuttiin mukaan yksityisen ja julkisen sektorin sekä tutkimuslaitosten edustajia, työnantajia ja työntekijöitä, yksittäisiä asiantuntijoita sekä vaikuttajia. Tärkeää on ollut määritellä yhdessä tavoitteet ja etenemisstrategia, käynnistää nopeasti käytännön toimintaa ja pyrkiä oppimaan tekemisestä kokeilukulttuurin hengessä, yhteisen laajan dialogin avulla.

  • Osaaminen ja innovaatiot -ryhmä on koonnut yhteensä 15 yritysvetoista ekosysteemiä yhteen edistämään tekoälyä hyödyntäviä yritysvetoisia innovaatioita, tekoälyn hyödyntämistä eri sektoreilla sekä yrityksissä.
  • Data ja alustatalous -ryhmä on koonnut asiantuntijoita kaikilta sektoreilta miettimään, miten datavarantojen rakentumista ja hyödyntämistä voidaan edesauttaa.
  • Yhteiskunnan ja työn muutos -ryhmä on koonnut työelämän ja talouden asiantuntijoita sekä työnantajien ja työntekijöiden edustajia pohtimaan, miten työ ja työmarkkinat tulevat muuttumaan sekä millaisia muutostarpeita tämä aiheuttaa osaamiselle tai lainsäädännölle.
  • Etiikka-ryhmä on koonnut tekoälyn soveltajia ja tutkijoita muodostamaan ymmärryksen tekoälyn moniulotteisista eettisistä näkökohdista sekä luomaan konkreettisia mekanismeja ja toimintamalleja.
  • DigiNYT-ryhmä on koonnut verkostomaisesti julkisen sektorin digitalisaation asiantuntijoita ja osaajia vuodesta 2013 alkaen. Viimeisen vuoden keskeisenä hankkeena on ollut AuroraAI.

Toimintaan osallistuneet tahot ovat aktiivisesti tarttuneet haasteisiin ja ryhtyneet toimintaan hyödyntäen omia verkostojaan. Ilman verkostojen verkosto -toimintamallia Tekoälyohjelma tuskin olisi pystynyt käynnistämään ja viemään eteenpäin näin suurta määrää eri toimenpiteitä. Lisäksi ohjelman näkökulma olisi varmasti ollut kapeampi ja tilannetietoisuus heikompi.

Ekosysteemifoorumi julkisen sektorin innovaatiotoiminnan tukena

Eri sektorien välistä yhteistyötä ja ekosysteemistä näkökulmaa on hyödynnetty myös pääministerin valtiosihteerin alaisuudessa toimivassa Ekosysteemifoorumissa. Sen tehtävänä on ollut tunnistaa digitalisaation pullonkauloja ja ratkaisuja viranomaisten, yritysedustajien ja tutkijoiden yhteisyrityksenä. Ekosysteemi on koonnut eri tahoja yhteistyöhön kymmenkunta kertaa viimeisen kahden vuoden aikana ja tarjonnut kanavan asioiden esiin nostamiseen myös poliittisella tasolla.

Valtioneuvoston kansliassa hallituskauden loppupuolen kestänyttä kokeilua pidettiin hyvänä verrattuna perinteiseen hitaaseen työryhmä- ja raportinkirjoitusvalmisteluun. Vastaavaa toimijoiden yhteistoimintaa ja vapaata innovointia painottavaa toimintatapaa suositellaan siten hyödynnettäväksi myös jatkossa julkisen sektorin innovaatiotoiminnan vahvistamiseksi, politiikan ja päätösten valmistelun tueksi sekä näiden toimeenpanemiseksi. 11

Yhteistyötä yritysten kesken

Vertaisoppiminen ja samojen haasteiden parissa painivien toimijoiden välinen yhteistyö on myös ollut tärkeää. Tekoälyohjelman Innovaatiot ja osaaminen -ryhmän yritysekosysteemien välinen yhteistyö on tästä hyvä esimerkki. Toinen on Data ja alustatalous -ryhmän toiminnasta syntyneen Tekoälykiihdyttämön toiminta, jossa yritykset pyrkivät yhdessä löytämään ratkaisuja tekoälyn soveltamiseen liittyviin haasteisiin. Yhteistyötä tehdään välittämättä siitä, että jotkut toimijat voivat olla myös potentiaalisia kilpailijoita, sillä yhteistyön ymmärretään johtavan kaikkien kannalta parempaan lopputulokseen. Esimerkiksi Suomen peliala on tällaisen kilpailun ja yhteistyön yhdistävän toimintamallin edelläkävijä, ja siitä syntynyttä yhteistyön ja oppimisen kulttuuria onkin pidetty sen menestyksen avaimena.

Nopean kellotaajuuden mahdollistavia yhteistyömalleja käyttöön

Uusia toimintatapoja kokeilemalla olemme oppineet, että tekoälyn ja yleisemmin digitalisaation tuomat muutokset yhteiskuntaan ovat niin laajoja ja moniulotteisia, että paras tapa ennakoida ja ymmärtää niitä on laaja sektori- ja organisaatiorajojen yli kulkeva yhteistyö ja keskustelu. Myös mahdollisuuksiin tarttuminen ja toimivien ratkaisujen löytäminen haasteisiin vaatii monen toimijan yhteispeliä. Tarvitaan kokonaiskuvaa tavoitteista, mahdollisuuksista ja esteistä sekä tarvittavista toimenpiteistä.

Verkostojen verkosto on esimerkki toimintamallista, joka mahdollistaa tällaisen tilannetietoisuuden ylläpitämisen. Tärkeää on kuitenkin, että verkoston eri osien toimintaa ei pyritä ylikontrolloimaan vaan ennemminkin kannustamaan itsenäiseen toimintaan.

Meidän tulee toimia yhdessä, nopeasti ja kokeillen – siis entistä nopeammalla kellotaajuudella. Suomen pieni koko, toimijoiden välinen luottamus ja yhtenäinen kulttuuri mahdollistavat ketterän toimintakulttuurin syntymisen ja hyödyntämisen. Meidän kilpailukykymme globaaleihin toimijoihin verrattuna voi syntyä vain puhaltamalla yhteen hiileen ja toimimalla fiksummin kuin kilpailijamaamme.

Vanhoista, teollisen yhteiskunnan tarpeisiin ja toimintaan kehitetyistä toimintamalleista ja rakenteista pitää tarvittaessa rohkeasti luopua ja kehittää uusia malleja, jotta pystymme luomaan systeemistä muutosta nopeammalla aikataululla. Onkin tärkeää, että jatkamme uusien toimintamallien kokeilua erityisesti poikkihallinnollisissa sekä sektorirajat rikkovassa yhteistyössä sekä luovutaan tarpeen mukaan rohkeasti vanhoiksi jääneistä toimintamalleista. On pyrittävä nopeuteen, tilannekuvan ja yhteisen tahtotilan muodostamiseen eri sidosryhmien yhteistyössä. Myös toiminnan kautta tapahtuvan oppimisen mahdollistaminen sandbox-tyyppisten instrumenttien kautta on olennaista.

Tekoälyn tuomat mahdollisuudet ja muutokset ovat vasta käynnistymässä, ja Suomella on vielä paljon tekemistä ollakseen tekoälyn soveltamisen kärkimaa. On tärkeää, että Tekoälyohjelman käynnistämää työtä jatketaan siten, että tavoitteiden edistymistä seurataan, mahdollistetaan kokemuksista oppiminen ja tarvittaessa mukautetaan toimintaa. Minimissään tämä voisi tarkoittaa DigiNYT-ryhmän tapaan toimivan yksityisen ja julkisen sektorin edustusta sisältävän seurantaryhmän kokoamista joko omana elimenään tai osana laajempaa elinkeinoelämän digitalisaatiota edistävää yhteistyöfoorumia.

Avain 8: Nostamme Suomen tekoälyajan suunnannäyttäjäksi

Tehdyt toimenpiteet

  • Suomi on ollut ensimmäisten EU-maiden joukossa laatimassa kansallista tekoälyohjelmaa.
  • Suomi on edelläkävijän roolissa vaikuttanut aktiivisella otteella tekoälyyn Euroopan unionissa ja Euroopan unionin instituutioissa. Lisäksi Suomi on näkynyt Euroopan komission asettaman tekoälyn korkean tason asiantuntijaryhmän johdossa. Ryhmä valmistelee esimerkiksi Euroopan tekoälyn eettisiä periaatteita.
  • Eurooppalainen tekoälyn AI Forum 2018 –ministerikonferenssi lokakuussa 2018 toi Suomelle näkyvyyttä.
  • Tekoälyn verkkopohjainen kansalaiskoulutus toimii kansainvälisenä malliesimerkkinä. Myös AuroraAI on tuonut Suomelle tunnettuutta julkisen sektorin tekoälyratkaisujen kehittäjänä, ja Suomessa tehtyä Mydata-kehitystyötä pidetään suuntaa näyttävänä.

Tärkeimmät opit

  • Tekoälytutkimuksen korkeasta tasosta on huolehdittava, mutta tekoälyohjelman selkeää soveltamispainotusta pidetään hyvänä pienelle maalle.
  • Suomessa on hyviä kärkiavauksia, mutta parhaiten voidaan usein edetä kansainvälisellä yhteistyöllä ja oppimalla muilta.

Suositukset

  • Vaikutetaan EU:n digitalisaation ja tekoälyn strategisiin prioriteetteihin.
  • Nostetaan Suomen EU-puheenjohtajuuden yhdeksi keskeiseksi teemaksi digitaalitalous, jonka kulmakiviä ovat tekoäly, data ja alustatalous.
  • Vahvistetaan tekoäly-yhteistyötä Euroopan ulkopuolisten, tekoälykehityksessä johtavien maiden kanssa sekä eurooppalaisten verrokkimaidemme kanssa myös kahdenvälisesti.

Suomella on vuonna 2019 erityinen tilaisuus vaikuttaa EU:n puheenjohtajamaana sekä puheenjohtajakolmikon kanssa yhteistyössä EU:n politiikan kehitykseen. Suomen EU-puheenjohtajakauden kärkiteemojen mukaisesti tavoitteena on mahdollistaa Euroopan kestävää kasvua sisämarkkinoiden tehokkaalla toiminnalla ja nopeasti kehittyvän digitaalitalouden avulla. Euroopan kilpailukykyä, sisämarkkinoita, teollisuuspolitiikkaan ja innovaatioita tukee digitalisaatio, joka luo kasvun edellytyksiä globaaleille markkinoille. Digitaalitalouden vahvistuminen on elintärkeää kestävälle kasvulle Euroopassa sekä Suomessa. Digitaalisuus on osa Euroopan strategista autonomiaa, johon tarvitaan tekoälyn, kyberturvallisuuden ja digitaalisten kyvykkyyksien rakentamista.

Suomi on ollut edelläkävijän roolissa ja vaikuttanut aktiivisella otteella tekoälyyn Euroopan unionissa. Suomi on laatinut kansallisen tekoälyohjelman ensimmäisten joukossa. Suomen lisäksi, Ranskalla, Ruotsilla, Iso-Britannialla ja Saksalla on jo kohdennetut kansalliset tekoälystrategiat. Joillain mailla kuten Tanskalla ja Alankomailla tekoälyyn liittyviä toimia on sisällytetty osaksi laajempaa digitalisaatiostrategiaa. Suomi on ollut aktiivisesti mukana työstämässä komission ja jäsenmaiden EU-tason yhteistä koordinoitua tekoälyn toimitasuunnitelmaa jäsenmaiden työryhmässä.

Neuvoston kasvun ja kilpailukyvyn korkean tason työryhmän puheenjohtajan Janne Känkäsen johdolla käsiteltiin tammikuussa 2019 komission julkaisemaa koordinoitua tekoälyn toimintasuunnitelmaa ja keskusteltiin tekoälyn vaikutuksista Euroopan unionin teollisuuden kilpailukykyyn. Tekoäly on erottamaton osa teollisuutta Euroopassa, ja EU-jäsenmaat mukaan lukien Suomi ovat korostaneet datan saatavuutta, tietosuojaa, digitaalisten tietojen ja taitojen kehittämistä sekä luottamusta tekoälyyn. EU-tason kilpailuedun luominen on olennaista, eettiset periaatteet tärkeitä sekä kansalaisten että yritysten luottamuksen vahvistamista tekoälyä kohtaan tarvitaan.

Työ-ja elinkeinoministeriö järjesti elinkeinoministeri Mika Lintilän johdolla merkittävän eurooppalaisen tekoälyn AI Forum -ministerikonferenssin lokakuussa 2018. Euroopan komission kanssa yhteistyössä järjestetty konferenssi kokosi eurooppalaisia ministereitä, yritysjohtajia ja tekoälyasiantuntijoita keskustelemaan tekoälyn tulevaisuudesta Euroopassa. Konferenssia isännöivät ministeri Lintilä, komission varapuheenjohtaja Jyrki Katainen sekä digitaalitalous- ja yhteiskuntakomissaari Mariya Gabriel. Keskusteluissa pohdittiin esimerkiksi, miten Euroopan vahvuudet tekoälyn käytössä eroavat esimerkiksi Kiinasta ja USA:sta. Yhteensä 22 eurooppalaisen ja lähialueen maan poliittinen johto oli edustettuna konferenssissa. Järjestelyihin osallistuivat myös Aalto-yliopisto, VTT ja Teknologiateollisuus.

Euroopan komission tekoälyn korkean tason asiantuntijaryhmää (AI HLEG) on valittu johtamaan Suomen Tekoälyohjelman puheenjohtaja toimiva Pekka Ala-Pietilä. Ryhmän valmistelemat tekoälyn eettiset periaatteet julkaistaan huhtikuussa 2019. Korkean tason työryhmä antaa myös toimintapoliittisia suosituksia investoinneista ja sääntelykehyksestä. Suomen Tekoälyohjelman Etiikka-ryhmän puheenjohtaja Meeri Haataja on valittu globaalin teknologia-alan standardointijärjestö IEEE:n tekoälyn eettisen sertifiointiprosessin luomiseen tähtäävän Ethics Certification Program for Autonomous and Intelligent Systems (ECPAIS) –ohjelman puheenjohtajaksi.

Lähestyvän puheenjohtajakauden siivittämän tiiviin EU-yhteyden lisäksi Suomi on ollut aktiivisesti mukana OECD:n tekoälytyössä sekä pohjoismaisessa yhteistyössä. Lisäksi ajatuksia tekoälystä on vaihdettu kahdenvälisesti. Pääministeri Juha Sipilä ja Ranskan presidentti Emmanuel Macron allekirjoittivat elokuussa 2018 Helsingissä maiden yhteisen aloitteen tekoälystä. Suomen ja Ranskan julkilausumassa kehotetaan EU-maita pureutumaan suunnitelmallisemmin tekoälyn tuomiin mahdollisuuksiin sekä vastaamaan kansalaistenkin huoliin esimerkiksi tekoälyyn liittyvistä eettisistä kysymyksistä.

Avain 9: Tekoäly muuttaa työn luonnetta

Tehdyt toimenpiteet

  • Työn ja yhteiskunnan muutosta selvittänyt työryhmä, jossa oli mukana talouden ja eturivin tutkijoita, johtavia virkamiehiä sekä työmarkkinaosapuolten asiantuntijoita julkaisi kesäkuussa 2018 Tekoälyajan työ –raportin. Raportissa käsiteltiin neljä teemaa: 1) tekoälyn vaikutukset yleiseen talous- ja työllisyyskehitykseen, 2) työn muutos ja työmarkkinat, 3) koulutus ja osaaminen sekä 4) eettiset kysymykset. 12

Tärkeimmät opit

  • Koska Suomessa tehdään suhteellisen vähän rutiininomaista työtä, tekoäly tulee luultavasti korvaamaan työpaikkoja suhteellisen vähän. On kuitenkin varauduttava siihen, että joillain aloilla työpaikkoja voi kadota nopeasti.
  • Tekoälyn odotetaan pahentavan osaamisvinoumaa, joten koulutustasoa pitää nostaa. Lisäksi pitäisi olla työpaikkoja, joihin pääsee ilman erityisosaamista.
  • Tekoäly on tukiäly, ja usein koneen ja ihmisen yhdistelmä suoriutuu parhaiten tehtävistä. Tekoäly voi voimauttaa esimerkiksi sairaanhoitajat hoitamaan osaa nyt lääkäreille kuluvia töitä.
  • Vaikka tekoäly ei lakkauta suurta määrää työpaikkoja, se muuttaa työn luonnetta lähes kaikessa työssä. Tarve henkilökunnan jatkuvalle lisäkoulutukselle on ilmeinen. Koulutuksen järjestämiseen ja rahoitukseen on monia vaihtoehtoja.
  • Tekoälyn avulla voidaan tehostaa työnvälitystä olennaisesti. Työnvälityksen tekoälyohjelma voisi ehdottaa uutta osaamista paremmin vastaavaa työpaikkaa myös työssä oleville.

Suositukset:

  • Suunnataan innovaatiorahoitusta uudenlaista tuotantoa synnyttävien innovaatioiden suuntaan, jotka luovat uusia tehtäviä ja työpaikkoja.
  • Elinikäisen oppimisen edistämiseksi tulisi selvittää mahdollisuus myöntää jokaiselle työikäiselle koulutusseteli tai koulutustili, joka synnyttäisi Suomeen toimivat aikuiskoulutusmarkkinat.
  • Kehitetään nykyistä sosiaaliturvajärjestelmää ja huolehditaan sujuvammasta ja vaikutuksiltaan ennakoitavasta siirtymisestä eri työmarkkinaroolien välillä, mukaan luettuna opiskelu ja työttömyys.

Tekoälyn talous ja työ

Tekoälyn vertaaminen sähköön on osuvaa, koska tekoäly tulee sähkön tavoin kaikkialle ja se kehittyy tavoilla, joita emme vielä tiedä. Sähköstä osattiin 150 vuotta sitten kuvitella vain pieni osa sen käyttötavoista. Yleinen näkemys on, että 2000-luvulla hidastunut tuottavuuden nousu ja luova tuho alkavat kiihtyä tekoälyn käyttöönoton myötä.

Käsitykset siitä, missä määrin tekoäly korvaa nykyisiä työpaikkoja, vaihtelevat suuresti. Vaikutukset Suomessa arvioidaan pienemmiksi kuin monessa muussa maassa, koska rutiininomaista työtä tehdään meillä suhteellisen vähän. Helposti automatisoitavia ja rutiininomaisia, niin kutsuttuja taylorisoi¬tuja työpaikkoja oli vuonna 2015 Suomessa noin 9 % työpaikoista, kun luku Saksassa oli noin 30 %. Pohjoismainen hyvinvointivaltio helpottaa muutoksiin sopeutumista.

Tähänastinen automatisointi on vähentänyt lähinnä yksinkertaista, vähän osaamista vaativaa perustyötä, joka on korvautunut enemmän osaamista vaativilla töillä. Vaikka väestön koulutustaso on noussut, se ei ole noussut yhtä nopeasti kuin töiden vaativuus. Tämä on synnyttänyt osaamisvinoumaa: korkeasti koulutetuista osaajista on puutetta ja vähän koulutettua työvoimaa on työttömänä. Tekoälyn odotetaan pahentavan osaamisvinoumaa entisestään. Tämä puoltaa koulutustason nostamista. Pelkän peruskoulun varaan ei saisi jäädä kukaan, ja korkeasti koulutettuja pitäisi olla nykyistä enemmän.

Eräissä ammattiryhmissä tekoäly voi merkitä tuskallista työpaikkakatoa. Kun esimerkiksi kauppojen automaattikassat saadaan toimimaan luotettavasti, tekniikan monistaminen on halpaa. Se voi vähentää kaupan alalla lyhyessä ajassa huomattavan määrän työpaikkoja.

Tekoäly rationalisoi myös akateemisesti koulutettujen työtä. Google-haut ovat jo muuttaneet journalistien ja tutkijoiden työtä. Juristien apuvälineenä tekoäly vähentää rutiininomaista työtä ja nostaa luovaa ajattelua vaativan työn arvoa ja kysyntää.

Tutkimus- ja innovaatiopolitiikassa on suositeltavaa suunnata rahoitusta automaation kiihdyttämisen sijasta nykyistä enemmän uudenlaista tuotantoa synnyttävien innovaatioiden suuntaan, koska ne synnyttävät myös uusia tehtäviä ja työpaikkoja. Tukea tarvitaan esimerkiksi organisatorisille ja sosiaalisille innovaatioille, joita tarvitaan uuden teknologian onnistuneessa hyödyntämisessä.

Tekoäly on tukiäly

Vaikka ihmistyön vaativuuden kasvun oletetaan olevan pääsääntö, myös päinvastaista kehitystä tapahtuu. Navigaattorit helpottavat taksin työtä. Tekoäly voi muuttaa osan ihmistyöstä helpoksi ja poistaa työntekijältä ammattitaidon antaman suojan työmarkkinoilla, koska työn oppii kuka tahansa nopeasti.

Terveydenhuollon alalla tekoäly luo paineita muuttaa alan ammattilaisten työnjakoa. Joidenkin selvitysten mukaan tekoäly ja ihmislääkäri ovat tällä hetkellä jokseenkin tasaveroisia tekemään diagnooseja, mutta ”kentauri”, koneen ja lääkärin yhdistelmä on ylivoimaisesti paras. Toisaalta sairaanhoitaja selviytyisi yhdessä tekoälyn kanssa huomattavasta osasta lääkäreille nyt kuuluvaa työtä, jolloin lääkärit voisivat keskittyä vaativampaan työhön ja potilaan kohtaamiseen. Tämä voisi vähentää terveydenhuollon kokonaismenoja samalla kun hoidon taso parantuisi.

Tekoäly tulee myös potilaiden kännyköihin, haluamme sitä tai emme. Olisi hyvä, että julkinen terveydenhuolto saattaisi diagnoosia ehdottavia tekoälyohjelmia yleiseen käyttöön, koska muut tekevät sellaisia joka tapauksessa. Itsensä mittaaminen on kasvattanut suosiotaan valtavasti. Tästä muodostuu massadataa, jolla voi olla merkittävä arvo terveydenhuollolle. Esimerkiksi diabeteksen hoidossa verensokerin kotimittaustulosten yhdistäminen lääkärin tietokoneohjelmaan helpottaisi kutsumaan kontrollikäynneille niitä, joiden asiat ovat huonosti, ja vähentämään muiden kohdalla turhia käyntejä.

Jatkuva oppiminen

Tekoäly muuttaa työn luonnetta lähes kaikessa työssä. Monet vanhat taidot käyvät tarpeettomiksi ja uusia tarvitaan. Parhaassa asemassa ovat työpaikat, joista kehittyy oppivia työympäristöjä.

Elinikäisen oppimisen tarpeesta on puhuttu vuosikymmeniä. Nyt se on muuttumassa välttämättömyydeksi. Tarve työntekijöiden jatkuvalle lisäkoulutukselle on ilmeinen. Tarvitaan elinikäisen oppimisen reformi niin, että uuden oppiminen jatkuu koko työiän. Tämä on työryhmän suosituksista kauaskantoisin.

Koulutuksen järjestämiseen ja rahoitukseen on monia vaihtoehtoja. Luontevaa olisi toteuttaa se kiinteässä suhteessa työpaikkaan, jolloin maksajana olisi työnantaja. Ongelmana on se, että työnantajan päättäessä koulutuksen sisällöstä painottuvat oman yrityksen tarpeet enemmän kuin työntekijöiden tarpeet työmarkkinakelpoisuuden näkökulmasta ja tilanteessa, jossa työpaikka menee alta.

Työntekijälle tulisi antaa subjektiivinen oikeus palkalliseen opintoviikkoon keskimäärin kerran vuodessa, jolloin työnantaja vastaisi palkkakustannuksista. Siihen, maksaako koulutuksen sisällön työnantaja tai valtio, voidaan esittää eri näkemyksiä. Keskeistä on se, miten työnantajan etua painotetaan, kun koulutuksen sisällöstä päätetään. Työryhmä esittää selvitystä mahdollisuudesta myöntää jokaiselle työikäiselle koulutusseteliä tai koulutustiliä. Se synnyttäisi maahan toimivat aikuiskoulutusmarkkinat. Koulutuksen tuloksena pitäisi olla minitutkintoja, ”ajokortteja”, joista käy ilmi opitut asiat. Tämä antaisi ryhtiä koulutukselle ja helpottaisi tekoälyohjelmien toimintaa työnvälityksessä.

Reformi vaatii huolellista, eri intressiryhmät osallistavaa valmistelua. Toteutus on hyvä tehdä vaiheittain ja vaikuttavuustutkimukset mahdollistaen.

Työuralla eteenpäin

Osaamisvinouman helpottamiseksi pitäisi olla työpaikkoja, joihin pääsee ilman erityisosaamista. Tätä voidaan edistää matalapalkkaista työtä ja palvelualoja suosivalla verotuksella sekä esimerkiksi Ruotsissa laajasti käytetyllä palkkatuella. Toinen keino on edistää työntekijöiden siirtymistä työuralla eteenpäin vaativampiin tehtäviin, jolloin heidän aiemmat vähemmän osaamista vaativat työpaikkansa vapautuvat.

Tekoälyn avulla voidaan tehostaa työnvälitystä olennaisesti. Työvoimasta on tällöin oltava osaamistietoja varsinaisten tutkintojen lisäksi myös yllä mainituista ajokorteista ja työurasta. Työnvälityksen tekoälyohjelma voisi ehdottaa uutta osaamista paremmin vastaavaa työpaikkaa myös työssä oleville.

Yrittäjämuotoinen itsensä työllistäminen on vahvistunut alustatalouden ja digitalisaation kehittymisen myötä. Lukuisat työryhmät ovat pohtineet mahdollisuutta muodostaa palkkatyön ja yrittäjyyden väliin uusi niin sanottu kevytyrittäjien ryhmä. Jako palkansaajiin ja yrittäjiin on ajoittain hankalaa, mut¬ta yhden rajan korvaaminen useammalla ei välttämättä vähennä haasteita, ja uusia väliinputoajaryhmiä voi syntyä. Suositeltavaa sen sijaan olisi kehittää nykyistä sosiaaliturvajärjestelmää ja huolehtia sujuvammasta ja vaikutuksiltaan ennakoitavasta siirtymisestä eri työmarkkinaroolien välillä, mukaan luettuna opiskelu ja työttömyys.

Avain 10: Ohjaamme tekoälykehityksen luottamukseen perustuvalle ja ihmiskeskeiselle uralle

Tehdyt toimenpiteet

  • Käynnistettiin tekoälyn etiikan keskustelu ja toimintatapojen uudistaminen suomalaisissa organisaatioissa. Tekoälyn etiikkahaasteessa on mukana jo yli 66 yritystä ja organisaatiota.
  • Tekoälyn käyttöä viranomaistoiminnassa tutkittiin eettisestä ja yhteiskunnallisen hyväksyttävyyden näkökulmasta.
  • Luotiin pohja tekoälykehittämisen lainmukaisuuden ja eettisyyden toimintatapojen kehittämiselle julkishallinnon ekosysteemipohjaisessa AuroraAI-palvelumallissa.
  • Edistettiin kansainvälistä tekoälyn etiikan yhteistyötä Euroopassa osana komission EU-jäsenmaiden työryhmää sekä osana komission tekoälyn korkean tason asiantuntijaryhmää jaglobaalisti esimerkiksi eettisten sertifiointien edistämisen kautta.
  • Keväällä 2019 julkaistaan Elements of AI –verkkokurssin kaikille avoin etiikkateemainen jatko-osa. Kurssi vahvistaa kansalaisten ymmärrystä tekoälyn eettisistä näkökohdista, omista oikeuksista ja vastuista digitaalisessa maailmassa.

Tärkeimmät opit

  • Avainasemaan nousee tasapainon löytäminen uuden teknologian hyödyntämisen ja etiikan välillä. Tekoälyn etiikkaa ei tule ymmärtää vain tekemistä rajoittavana tekijänä, vaan myös uutta luovana, synergioita ja mahdollisuuksia lisäävänä.
  • Selkeillä sektorikohtaisilla pelisäännöillä luomme ennakoitavan ja tekoälyn ihmiskeskeisen hyödyntämisen mahdollistavan toimintaympäristön. Tätä kautta syntyy luottamusta.
  • Tekoälyn etiikka on aiheena ajankohtainen ja vaatii huomiotamme jo nyt; eettisiä päätöksiä tehdään suomalaisissa yrityksissä ja organisaatioissa kaiken aikaa
  • Riittävä ymmärrys tekoälystä, ja tavoista, joilla tekoäly vaikuttaa yhteiskuntaamme, on muodostumassa uudeksi kansalaistaidoksi.
  • Tekoälyn käyttöönotto on nostanut kysymyksiä ja huolia liittyen ihmisoikeuksiin ja demokratian toteutumisen edellytyksiin. On varmistettava, että yhteiskuntana huolehdimme kansalaisten yhdenvertaisuudesta myös tekoälyajassa.

Suositukset

  • Luodaan Suomesta kansainvälinen tekoälyn etiikan toimeenpanon kokeiluympäristö.
  • Perustetaan kansallinen teknologian etiikan neuvosto.
  • Osallistetaan kansalaisia ja kehitetään heidän osaamista ja edellytyksiä arvioida tekoälyä.
  • Kannustetaan ekosysteemejä ja toimialoja eettiseen itsesäätelyyn ja hyvien käytänteiden jakamiseen.
  • Lisätään pitkäjänteistä poikkitieteellistä tutkimusta tekoälyn yhteiskunnallisista vaikutuksista.
  • Jatketaan tekoälyn eettiseen soveltamiseen liittyvää kansainvälistä yhteistyötä, levitetään hyviä käytäntöjä sekä ollaan edelläkävijöitä eettisessä keskustelussa.

Suomi tunnetaan korkeasta luottamuksesta; eurooppalaisen tutkimuksen mukaan useampi kuin neljä viidestä suomalaisesta luottaa kanssaihmiseensä. Tämän vahvemaa luottamus ei ole missään muussa EU-maassa. Keskeisiä luottamuksen ilmapiiriin vaikuttavia tekijöitä ovat esimerkiksi reiluksi koetut julkiset instituutiot, kuten oikeuslaitos, terveys- ja hyvinvointipalvelut ja poliisi sekä esimerkiksi korkea kansalaisaktiivisuus. On etuoikeus astua tekoälyaikaan tästä poikkeuksellisesta asetelmasta. Samalla se suorastaan velvoittaa meitä aktiivisuuteen tekoälyajan luottamuksen edellytysten ymmärtämiseen sekä ketterään toimeenpanoon niin kansallisesti kuin osana kansainvälistä yhteisöä.

Tekoälyn etiikan merkitys on tunnustettu maailmanlaajuisesti, ja etiikkaa ovat käsitelleet paljon niin kansalliset tekoälyohjelmat,tutkimusinstituutiot kuin kansainväliset organisaatiot. Esimerkiksi EU, YK, OECD, kansainvälinen tekniikan alan järjestö IEEE, ja monet tutkimusinstituutit kuten AI Now jaMIT Media Lab ovat ilmaisseet kannanottojaan aiheeseen. EU-maista Ranska on nostanut etiikan kansallisen tekoälyohjelmansa kärkeen. Läpileikkaavana kysymyksenä eri tahojen pohdinnoissa on arvojemme, ihmisoikeuksien ja demokratian, toteutumisen varmistaminen yhteiskunnassa, jonka toimintaperiaatteet ovat ohjelmoituina tekoälysovelluksiin ja jossa päätöksiä tehdään automaattisesti näihin sisäänrakennettuihin arvovalintoihin perustuen.

Tekoälyn etiikasta käydään vilkasta keskustelua

Keskustelu on liikkunut paljolti periaatetasolla ja sen teemoina ovat olleet esimerkiksi läpinäkyvyys, syrjimättömyys ja vastuukysymykset. Eurooppalaista keskustelua on jäsennetty ansiokkaasti muun muassa Euroopan komission tekoälyn korkean tason asiantuntijaryhmän julkaisemien eettisten periaatteiden luonnoksen muodossa. Tämä tarjoaa hyvän pohjan kansalliselle soveltamiselle. Periaateluonnokseen saatiinkin kannustavaa palautetta Tekoälyohjelman Helsingissä järjestämässä kommentointityöpajassa tammikuussa 2019. Komission työryhmä julkaisee valmiit eettiset periaatteet huhtikuussa 2019.

Tekoälyn etiikan kansainvälistä keskustelua leimaa monella tapaa vastakkainasettelu. Etiikasta on tullut vastavoima innovaatiolle, ja keskustelua värittävät monenlaiset uhkakuvat. Tekoälyn etiikka on lyhyessä ajassa herättänyt myös yritysjohdon huomion niin Suomessa kuin maailmalla. Tekoälyohjelman Etiikka-alaryhmällä asetti tavoitteekseenhaastaa tämä vastakkainasettelu ja nostaa tekoälyn vastuullisuus kaikkien Suomessa tekoälyä kehittävien ja hyödyntävien yritysten agendalle. Lokakuussa 2018 ryhmä laittoi liikkeelle tekoälyn etiikan yrityshaasteen. Haasteessa tuotiin yhteen tekoälyn eettisestä soveltamisesta kiinnostuneita yrityksiä ja julkaistiin materiaalia helpottamaan organisaation omien eettisten periaatteiden määrittämisessä alkuun pääsemistä.

Haasteeseen tarttui yli 66 erikokoista suomalaista yritystä ja organisaatiota monelta toimialalta (katso raportin liite 2). Reilu vuosineljännes myöhemmin yrityksiltä kysyttiin, miten etiikkahaaste oli vaikuttanut yrityksen toimintaan. Kaikki kyselyyn vastanneet yritykset olivat haasteen vastaanottamisen jälkeen aloittaneet eettisten periaatteiden luomisen, ja monilla oli suunnitelmissa soveltaa eettisiä periaatteita myös toimintaan Suomen ulkopuolella. Etiikkahaasteella on tätä kautta ollut vaikutusta myös ulkomailla.
Tekoälyn etiikka on ollut nouseva teema myös kansalaiskeskustelussa. Aihetta on käsitelty niin mediassa, kirjallisuudessa kuin aihepiiriä sivuavissa tapahtumissa, ja on käynyt selväksi, että tekoälyn eettiset näkökulmat sisältyvät aina myös keskusteluun tekoälyn tulevaisuudesta. Myös puolueiden vaaliteemoissa sivutaan tekoälyä ja sen vaikutuksia. Keskustelu on kuitenkin ollut varsin asiantuntijakeskeistä; kansalaisyhteiskuntaa tulisi osallistaa keskusteluun tekoälyn etiikasta ja sen yhteiskunnallisista vaikutuksista entistä enemmän.

Yliopistoissa ja ammattikorkeakouluissa on järjestetty kursseja (tai kurssinmoduuleja) etiikasta painottuen tutkimusetiikkaan ja ammattietiikkaan. Esimerkiksi Helsingin yliopiston tietojenkäsittelytieteen kandiohjelmassa ammattietiikka on esillä jo ensimmäisen opintovuoden ensimmäisellä kurssilla. Turun ja Tampereen yliopistojen opintovalikoimasta löytyy esimerkiksi informaatioteknologian ja tekoälyn etiikan sekä tekoälyn filosofian kurssit. Monessa muussa yliopistossa ja oppilaitoksessa etiikkaa on sisällytetty teknologia-alan kursseihin. Teknologian etiikan perusteiden hallinta tulee integroida entistä laajemmin tekniseen koulutukseen eri koulutusasteilla. Ennen kaikkea on panostettava diversiteetin lisäämiseen ja laajan monialaisen osaamisen hyödyntämiseen tekoälyn kehittämisessä. Yliopistoilla ja korkeakouluilla on merkittävä rooli tämän yhteistyön vahvistamisessa.

Tekoälyn käyttöönoton moninaiset vaikutukset kansalaisten ja koko yhteiskunnan näkökulmasta on keskeinen tutkimusalue. Tarvitaan mekanismeja vahvan tieteenalojen välisen keskustelun tukemiseksi. Suomen Tekoälykeskus (FCAI) on edistänyt tieteidenvälistä yhteistyötä kokoamalla laajapohjaisen ryhmän asiantuntijoita muun muassa yhteiskuntatieteiden, teologian, filosofian ja teknologian tieteenaloilta pohtimaan tekoälyn etiikkaa ja yhteiskunnallista ulottuvuutta. Tällainen monitieteinen keskustelu ja sitä tukeva tutkimustieto on tärkeää tekoälyn laajojen yhteiskunnallisten vaikutusten ymmärtämiseksi ja jäsentämiseksi myös jatkossa.

Monialaista keskustelua on käyty julkisen hallinnon palveluiden osalta AuroraAI:n yhteydessä (tarkemmin: Avain 6). Aurorassa on luotu pohjaa lainmukaisuuden ja eettisyyden edellyttämistä toimintatavoista ekosysteemipohjaisessa ympäristössä. Työn aikana luotiin pohja verkoston eettiselle koodistolle sekä tunnistettiin tarve juridiselle viitekehykselle, eettisille suunnittelukäytännöille ja läpinäkyvyydelle, hallinnon vastuiden ja valvonnan tarkastelulle sekä kansalaisten ja kansalaisyhteiskunnan jatkuvalle osallistamiselle osana hallinnon tekoälyn kehittämistä sekä eettistä tarkastelua.

Tekoäly, ihmisoikeudet ja demokratia

Tekoälyn käyttöönotto on nostanut kysymyksiä ja huolta liittyen ihmisoikeuksiin ja demokratian toteutumiseen. Tätä keskustelua on käyty esimerkiksi työ- ja elinkeinoministeriön ja Euroopan komission lokakuussa 2018 järjestämässä eurooppalaisessa AI Forum 2018 -ministerikonferenssissa sekä Euroopan neuvoston ja oikeusministeriön helmikuussa 2019 järjestämässä Governing the Game Changer -konferenssissa. On keskeistä, että perusarvojemme toteutuminen varmistetaan myös jatkossa ja tähän liittyvää työtä edistetään dialogissa kansalaisjärjestöjen, yritysmaailman sekä kansainvälisten verkostojen kanssa.

Tekoälyä tuotetaan ekosysteemeissä ja eettisten toimintatapojen varmistaminen on harvoin yksittäisen organisaation kontrolloitavissa. Kansalaisia palvellaan tekoälysovelluksilla, joiden tuottamiseen tarvitaan monimutkaisia globaaleja arvoketjuja. Yhteisten käytäntöjen tärkeyden lisäksi kansalaisten kasvava rooli korostuu tässä ympäristössä. Osa tekoälyn eettisestä arvioinnista tulee kohdistumaan myös ihmisille itselleen. Riittävä ymmärrys tavoista, joilla tekoälysovellukset ohjaavat ajatteluamme, tunteitamme, ja valintojamme, nousee keskeiseksi tekoälyajan kansalaistaidoksi. Riittävä tiedon saatavuus suhteessa laajasti kansalaisiin vaikuttaviin sovelluksiin on taattava erityisesti julkisella sektorilla.

Epävarmuus lainsäädännön ja eettisten periaatteiden soveltamisesta tekoälyn kehittämiseen ja käyttöönottoon hidasta suomalaista tekoälyn hyödyntämistä. Selkeillä pelisäännöillä luomme ennakoitavan toimintaympäristön, joka tukee kansalaisten luottamusta teknologiaan ja on pohjana tekoälyyn liittyvälle kasvulle. Tekoälyn etiikka siis luo kasvua tekemällä ympäristöstä ennakoitavamman ja tuo mukanaan uusia liiketoiminnan mahdollisuuksia. Tekoälyn etiikkaa ei tule ymmärtää vain tekemistä rajoittavana tekijänä, vaan uutta luovana ja mahdollisuuksia lisäävänä.

Avainasemaan nousee siis kyky löytää tasapaino uuden teknologian hyödyntämisen ja etiikan välillä. Innovaatiomme on rakennuttava ymmärrykselle yhteisistä arvoistamme ja kyvystä luoda kestävää, ihmisten luottamusta ylläpitävää kilpailukykyä. Innovaatioita ja etiikkaa on syytä edistää tiiviissä yhteistyössä tunnistaen myös rajallisuutemme; tulevaisuutta ei voi kokonaan ennustaa, sinne kuljetaan ja tekemällä opitaan.

Luodaan Suomesta kansainvälinen tekoälyn etiikan toimeenpanon kokeiluympäristö

Suomella on tässä hetkessä kaikki edellytykset toimia kansainvälisenä tekoälyn etiikan toimeenpanon kokeiluympäristönä. Puolellamme on paitsi poikkeuksellisen korkea luottamuksen taso, myös ketterän toiminnan mahdollistava koko ja tekoälyn soveltamisesta kiinnostunut yrityskenttä. Mahdollistamme kokeiluympäristönä toimisen, kun varmistamme, että eettisiä näkökulmia pohditaan kaikilla tasoilla kansalaisista julkiseen sektoriin ja yritysten ekosysteemeihin.

Tekoälyn käyttöönoton edetessä yhteiskunnassamme on tärkeää, että tekoälyn vaikutusten eettiselle tarkastelulle ja toimintaedellytysten luomiselle on nimetty vastuuministeriö tulevilla hallituskausilla. Etiikka-työryhmä suosittelee kansallisen teknologian etiikan neuvoston nimittämistä vastaamaan tästä tehtävästä sekä koordinoimaan kansallista monialaista asiantuntijaryhmää. Neuvoston keskeisenä tehtävä on Suomen pitkän aikavälin kilpailukykyä edistävän, perusarvoja ja ihmisoikeuksia kunnioittavan tekoälyn käytön sekä kansalaisten toimintakyvyn edellytyksien edistäminen poikkihallinnollisesti.

Eettiset näkökulmat tulee ottaa huomioon selvitettäessä olemassa olevan lainsäädännön soveltamiseen liittyviä tulkintatarpeita ja muutostarpeita. Eettiset näkökulmat on huomioitava myös arvioitaessa, tarvitaanko toimintaympäristöä selkeyttävää uutta sääntelyä esimerkiksi liittyen tiedon toissijaiseen käyttöön. Mekanismeja tulevien regulaatiotarpeiden tunnistamiselle tulee tehdä dialogissa eri sektoreilla tekoälyä kehittävän yhteisön kanssa.

Tekoälyn ja automaattisen päätöksenteon kasvava käyttö julkisissa palveluissa nostaa esiin merkittäviä eettisiä kysymyksiä ja haasteita esimerkiksi läpinäkyvyyteen ja valvontaan liittyen. Suomen tulee edistää poikkihallinnollisten käytäntöjen luomista, sekä panostaa kansalaisten ja kansalaisyhteiskunnan osaamisen ja osallisuuden edistämiseen julkisten tekoälypalveluiden hyväksyttävyyden arvioimisessa. Läpinäkyvyys on mahdollistettava tavalla, joka huomioi tarkastelijansa osaamisen.

Eettisten käytäntöjen edistämisessä ja sopimisessa on tärkeää tunnistaa ekosysteemien merkitys. Toimialajärjestöjen suositellaan ottavan kasvavaa vastuuta tekoälyn etiikan itsesäätelyn toimeenpanon edistämisessä ja valvonnassa. Tekoälyohjelma kokosi etiikkahaasteen kautta 66 tekoälyn eettisiä periaatteita kehittänyttä yritystä. Tämä verkosto olisi syytä säilyttää pohjana tekoälyn etiikan parhaiden käytänteiden ja tiedon vaihtamisen verkostolle.

Tarvitsemme myös lisää pitkäjänteistä poikkitieteellistä tutkimusta tekoälyn ja yhteiskunnan vuorovaikutuksesta tutkimuksen itsenäisyyttä ja kriittistä ääntä tukien. Tällaisessa tutkimuksessa keskeisenä on oltava monitieteinen lähestymistapa, jossa yhdistetään esimerkiksi humanistis-yhteiskuntatieteellistä ja teknis-luonnontieteellistä näkemystä. Luodaan uusia mekanismeja tiedeyhteisön diversiteetin ja tieteenalojen välisen keskustelun lisäämiseksi ja ohjataan Suomen tekoälyajan vastuullista kehittämistä jatkuvassa dialogissa tiedeyhteisön kanssa.

Suomen tulisi jatkaa aktiivisesti tekoälyn eettisiä näkökohtia koskevaa eurooppalaista ja kansainvälistä yhteistyötä, tähän liittyvää tiedon vaihtoa ja hyvien käytäntöjen levittämistä sekä toimia eettisen keskustelun ja toimeenpanon edelläkävijänä.

Avain 11: Valmistaudumme turvallisuushaasteisiin

Tehdyt toimenpiteet

  • Turvallisuuskenttä muuttuu tekoälyn ja laajemmin digitalisaation myötä vaativammaksi. Turvallisuuskomitea on päivittämässä parhaillaan kansallista kyberturvallisuusstrategiaa kokonaisturvallisuuden kehittämiseksi. Huolto varmuuskeskus on käynnistänyt Kyber2020-ohjelman huoltovarmuuden parantamiseksi.
  • Digitaalisen turvallisuuden merkitys korostuu yhteiskunnassa, mikä avaa mahdollisuuksia siihen panostaville ja ratkaisuja tarjoaville yrityksille. Työ- ja elinkeinoministeriö käynnisti neljän kumppanin kanssa hankkeen, jonka tuloksena julkaistiin alan osaamisen ja liiketoiminnan kehittämiseen tähtäävä Digitaalisen turvallisuuden kasvun tiekartta.
  • Business Finland on käynnistänyt alan innovaatiotoimintaa ja yritysten kansainvälistymistä tukevan Digital Trust -ohjelman. Lisäksi on osallistuttu Euroopan tason yhteistyöhön kyberturvallisuuden kompetenssikeskuksen ja verkoston luomiseksi.

Tärkeimmät opit

  • Tekoälyä voidaan hyödyntää digitaalisen turvallisuuden parantamisessa ja väärinkäytösten tunnistamisessa ja estämisessä, mutta sama teknologia on myös rikollisten ja vihamielisten tahojen käytettävissä. Väärinkäytösten torjumiseen tulee varautua jo suunnitteluvaiheessa ja panostaa myös käyttäjien osaamistason nostamiseen.
  • Tekoälyn turvallisuuteen liittyvät riskit voidaan luokitella kolmeen ryhmään: haitallinen tekoäly, tekoälyjärjestelmään kohdistuva haitallinen vaikuttaminen sekä erehtyvä tekoäly. Riskien minimoimiseksi tarvitsemme uusia työvälineitä sekä tekoälyjärjestelmien toiminnan arviointiin että auditointiin.
  • Panostukset osaamistason nostamiseen, alueella toimivien yritysten liiketoiminnan kehittymiseen sekä TKI-toiminnan piristämiseen parantavat suoraan yhteiskunnan turvallisuutta ja samalla avaavat uusia kasvumahdollisuuksia.

Suositukset

  • Parannetaan ennakointikyvykkyyttä ja uhkien tunnistamista osana kyberturvallisuutta.
  • Huomioidaan kansallisen kyberturvallisuusstrategian pohjalta käynnistettävässä toiminnassa tekoälyn tuomat uhat ja mahdollisuudet kokonaisturvallisuudelle.
  • Tuetaan digitaalisen turvallisuuden ekosysteemin kehittymistä, osaamista ja TKI-toimintaa ja verkotutaan kansallisesti ja kansainvälisesti.

Vaikka tekoälyä on kehitetty jo vuosikymmeniä, ovat tekoälyn kehitys ja sen tuomat muutokset yhteiskuntaan vasta aluillaan. On kuitenkin selvää, että tekoälyn kehitys ja käyttöönotto tuovat yhteiskunnan turvallisuuden näkökulmasta muutoksia, uusia uhkia ja mahdollisuuksia.

Tekoälyllä on merkitystä maailman kokonaisturvallisuuden kannalta. Kiina ja Yhdysvallat tavoittelevat molemmat tekoälyn edelläkävijyyttä, ja taloudellinen kilpailuetu on vain osa kokonaisuutta. Tekoälysovellukset voivat tuoda etulyöntiaseman myös sodankäynnissä, oli kyse autonomisista sotakoneista tai disinformaation levittämisestä tai sitä vastaan taistelemisesta. Onkin tärkeää, että pystymme Suomessakin luottamaan käyttämiemme digitaalisten järjestelmien toimintaan kaikissa olosuhteissa. Tämä alleviivaa Euroopan teknologisen strategisen autonomian merkitystä. Meillä tulee olla myös kyvykkyyttä rakentaa ja ylläpitää luotettavia järjestelmiä, joten varsinaisen teknologian lisäksi on tärkeää myös kehittää omavaraisuutta digitaalisten teknologioiden ja niiden turvallisuuden osaamisessa.

Tekoälysovellusten yleistyminen tuovat myös arkisempia muutoksia turvallisuuteen. Jos olemme kykenemättömiä uudistamaan yhteiskuntamme rakenteita ketterästi, voi tekoälyaika tuoda mukanaan työttömyyttä ja sitä myötä yhteiskunnallista levottomuutta niin Suomessa, Euroopassa kuin lähialueilla. Autonomiset autot voivat vähentää merkittävästi liikenneonnettomuuksia, mutta esimerkiksi tekoälyohjatut dronet voivat väärin käytettynä aiheuttaa lento-onnettomuuden.

Yhteiskunnan kokonaisvaltaisen digitalisaation myötä tulemme yhä riippuvaisemmiksi digitaalisesta teknologiasta ja tekoälypohjaisista järjestelmistä, mitä pahentaa vielä järjestelmien keskinäinen riippuvuus toistensa toiminnasta ja datasta. Sähkökatkot, viestintäverkkojen häiriöt tai muut tahallaan tai tahattomasti aiheutetut digitaalisten järjestelmien toimintahäiriöt voivat rampauttaa tai pysäyttää organisaatioiden, sektoreiden tai pahimmillaan koko yhteiskunnan toiminnan. Yhteiskunnan toimintavarmuuden ja häiriö- sekä kriisitilanteiden huoltovarmuuden parantaminen onkin keskeinen tekoälyajan tavoite.

Tekoälyohjelman verkosto ja yhteistyökumppanit ovat käsitelleet digitalisoituvan yhteiskunnan turvallisuutta usealla eri tavalla. Valtioneuvoston tukena kokonaisturvallisuuden kehittämisessä toimiva Turvallisuuskomitea on päivittämässä kansallista kyberturvallisuusstrategiaa, jonka pohjalta tullaan käynnistämään sitä toimeenpaneva kehittämisohjelma. Huoltovarmuuskeskus puolestaan toteuttaa Kyber 2020 -ohjelmaa, joka auttaa yrityksiä ja julkisia toimijoita torjumaan kyberuhkia ja toipumaan vaurioista. Näiden toimien avulla päivitetään turvallisuuden tilannekuvaa sekä parannetaan yhteiskunnan valmiuksia toimia tekoälyaikana.

Digitaalisen turvallisuuden merkityksen kasvaessa meidän tulee panostaa enemmän alan osaamiseen ja kyvykkyyksien kehittämiseen. Samassa aukeaa myös tilaisuus tarttua nousevan alan liiketoimintamahdollisuuksiin. Työ- ja elinkeinoministeriö käynnisti digitaalisen turvallisuuden tuomia kasvumahdollisuuksia kartoittavan hankkeen, jonka tuloksena julkaistiin Digitaalisen turvallisuuden kasvun tiekartta. Business Finland on puolestaan käynnistänyt Digital Trust -ohjelman tukemaan alan innovaatiotoimintaa ja yritysten kansainvälistymistä. Lisäksi on osallistuttu Euroopan tason yhteistyöhön kyberturvallisuuden kompetenssikeskuksen ja verkoston luomiseksi.

Tekoälyn turvallisuuteen liittyvät riskit

Tekoälyä hyödynnetään nykyisin lähes kaikilla elämän- ja teollisuudenaloilla. Käytön laajentuessa digitaaliseen turvallisuuteen ja kokonaisturvallisuuteen liittyvät asiat nousevat keskeisempään rooliin. Olemme vasta ymmärtämässä, millaisia vaikutuksia tekoälyllä on ja tulee olemaan yhteiskunnan turvallisuuteen. Alati kiihtyvä teknologinen kehitys tekee ennakoinnista tarpeellista mutta haastavaa.

Laskentatehon ja -kapasiteetin kasvu on mahdollistanut tekoälyyn perustuvien tehokkaampien toimintatapojen ja ratkaisujen kehittämisen esimerkiksi kyberuhkien ja -rikollisuuden ennakoinnissa ja tunnistamisessa. Tekoälyä voidaan hyödyntää myös tavanomaisten rikosten ja muiden väärinkäytösten estämisessä ja tunnistamisessa.

Tekoäly luo uusia mahdollisuuksia, mutta se mahdollistaa myös väärinkäytöksiä, sillä samat kyvykkyydet ovat rikollisten ja vihamielisten tahojen käytettävissä. Tekoälysovellusten kehittäjien tuleekin huolehtia turvallisuudesta ja varautua väärinkäytöksiin jo suunnitteluvaiheessa (security by design). Käyttäjien koulutukseen tulee myös panostaa ja heidän on ymmärrettävä tekoälysovellusten toimintaa ja rajoitteita.

Tekoälyn turvallisuuteen liittyvät riskit voidaan luokitella kolmeen ryhmään: 1) haitallinen tekoäly, 2) tekoälyjärjestelmään kohdistuva haitallinen vaikuttaminen sekä 3) erehtyvä tekoäly. Haitallinen tekoäly on ohjelmoitu vaikuttamaan ihmisiin tai toisiin järjestelmiin edistääkseen annettua päämäärää, esimerkiksi vaikuttamaan äänestyskäyttäytymiseen. Tekoälymenetelmiä hyödyntävä tietojärjestelmä voi sisältää haavoittuvuuksia, joiden avulla siihen voidaan vaikuttaa haitallisesti. Tekoälyjärjestelmiä vastaan on tehty onnistuneita hyökkäyksiä, esimerkiksi liikennemerkkejä tunnistavaa ohjelmistoa on pystytty harhauttamaan. Jos tekoälyn kehittämiseen tai päivittämiseen käytetty data on vinoutunutta tai haitallista, se voi peilautua tekoälyn toimintaan kuten luokitteluun ja päätöksentekoon. Datan ymmärtäminen on ensiarvoisen tärkeää tekoälyjärjestelmiä rakentaessa. On myös tärkeää estää tekoälyn opettamiseen käytettävän datan haitallinen manipulointi.

Tekoälymenetelmien hyödyntämiseen liittyvät turvallisuuskysymykset tulee ottaa huomioon sekä järjestelmien suunnittelussa että käyttöönotossa. Kehittyvä ja monimutkainen toimintaympäristö tekee tästä erityisen haastavaa, ja uusia ratkaisuita tarvitaan suunnitteluun ja järjestelmien käytön turvaamiseen. Tarvitsemme uusia työvälineitä sekä tekoälyjärjestelmien toiminnan arviointiin että auditointiin.

Suomella on erinomaiset mahdollisuudet olla digitaalisen turvallisuuden edelläkävijä myös tekoälyaikana, sillä meillä on laadukas perusinfrastruktuuri, hyvä koulutus- ja TKI-järjestelmä sekä erinomaisia tekoäly-, kyberturvallisuus- ja muita digitaalisia palveluita tarjoavia yrityksiä. On tärkeää huomata, että panostukset osaamistason nostamiseen, alueella toimivien yritysten liiketoiminnan kehittymiseen sekä TKI-toiminnan piristämiseen parantavat suoraan yhteiskunnan turvallisuutta ja samalla avaavat uusia kasvumahdollisuuksia.

Kappaleessa on hyödynnetty DIMECC Oy:n Antti Karjalehdon ja Risto Lehtisen tuottamaa tekstiä tekoälystä ja kyberturvallisuudesta. Lue lisää blogista Tekoäly haastaa kyberturvallisuuden

Tekoälyajan turvallisuuden työkalupakki

Tekoälyajan turvallisuus vaatii yhteiskunnalta erilaisia panostuksia, joista aihealueen parempi ymmärtäminen, monitieteinen tutkimus ja ennakointikyvykkyyden nostaminen ovat keskeisiä. Kansallisen kyberturvallisuusstrategian pohjalta käynnistettävän kehittämisohjelman tulee ottaa huomioon tekoälyn tuomat uhat ja mahdollisuudet kokonaisturvallisuudelle. Tekoälyajan mukanaan tuomat muutokset on huomioitava myös huoltovarmuuden kehittämisessä.

Turvallisuuteen suoraan liittyvien toimien lisäksi meidän on pidettävä huolta myös riittävästä kyvykkyydestä vastata tekoälyajan digitaalisen turvallisuuden muutoksiin. Digitaalisen teknologian ja sen turvallisuuden osaamisen omavaraisuutta tulee kasvattaa panostamalla alan koulutukseen, yrityskentän hyvinvointiin sekä alan osaajien houkutteluun.

Valtion tulee panostaa alan TKI-toimintaan, tukea kyberturvallisuusyrityksistä ja laajemmin digitaalista liiketoimintaa harjoittavista yrityksistä muodostuvan digitaalisen turvallisuuden ekosysteemin kehittymistä, sekä hakea uusia yhteistyömahdollisuuksia julkisen sektorin, yritysten ja TKI-toimijoiden välillä niin Suomessa kuin Euroopan tasolla.

Tarvitaan työkalupakki, jossa on menetelmiä tekoälyjärjestelmien tietoturvatason arviointiin, auditointiin sekä suojaamiseen. Työkalupakin ja yleisemminkin aihepiirin ymmärryksen kehittämiseksi kannustamme alan toimijoita käynnistämään tekoälyä ja tietoturvanäkökulmia yhdisteleviä TKI-hankkeita sekä tekoälymenetelmien luotettavuutta parantavaa tutkimusta.

Case Neuro Event Labs: Parempaa epilepsian diagnosointia

Epilepsia on ollut perinteisesti hyvin monimutkainen sairaus diagnosoitavaksi ja hoidettavaksi. Kohtauksia sairaudessa on noin 60 erilaista, ja ne ovat jokaisella potilaalla hyvin yksilöllisiä. Lisäksi kohtaukset esiintyvät usein yön aikana.

Tämä on johtanut tilanteeseen, jossa hoito perustuu pitkälti potilaiden omaan kertomukseen. Se on ongelmallista, sillä potilaiden kohtauspäiväkirjat ovat hyvin epäluotettavia ja potilaat ylipäätään muistavat keskimäärin alle 10 prosenttia yön aikana saamistaan kohtauksista. Epäluotettavat ja epätarkat tiedot potilaan kohtauksista ovat johtaneet huonoon ymmärrykseen kohtauksien määrästä ja siten hoidon huomattavaan puutteellisuuteen.

Neuro Event Labs on tamperelainen terveysalan yritys, joka lähti ratkaisemaan sitä, miten potilaiden kohtauksia voitaisiin paremmin monitoroida. Ensimmäisellä prototyypillä vuonna 2016 testattiin etämonitorointia eli laitetta, joka voidaan asettaa potilaan kanssa samaan huoneeseen joko kotona tai sairaalaolosuhteissa. Konenäköä hyödyntävä kamera monitoroi ja oppii potilaan liikkeistä ja oireista, jotka kullakin potilaalla viittaavat alkavaan kohtaukseen. Järjestelmä havainnoi pienimmätkin muutokset esimerkiksi hengityksessä tai liikehdinnässä, joita on aiemmin ollut mahdoton havaita.

Epilepsiakohtauksen etämonitorointi perustuu kvantitatiivisen datan hyödyntämiseen tavalla, jota aiempi teknologia ei ole mahdollistanut. Potilas esimerkiksi saattaa muistaa itse saaneensa kuukauden aikana kaksi kohtausta, vaikka todellisuudessa niitä olisi ollut kymmeniä. Tekoälyn avulla voidaan todentaa nämä kaikki. Kohtausten tarkka monitorointi ja kyky oppia tunnistamaan potilaan yksilöllisiä oireita parantavat sairauden diagnosointia huomattavasti.

Järjestelmän ensimmäisen vaiheen jälkeinen kehitystyö on edennyt pitkälle. Ensimmäisessä versiossa oli haasteita liittyen yönaikaisiin häiriöihin: jos potilas esimerkiksi nousee ylös yön aikana tai vaikkapa yöpöydältä putoaa jotain, etämonitorointijärjestelmä saattaa tehdä virhetulkinnan. Tällöin datan laatu kärsii. Oikeilla algoritmeilla laitteisto kuitenkin oppii pois virhetulkinnoista. Kyky oppia tekee siitä tekoälyä: esimerkiksi poikkeava liikehdintä, muutokset hengityksessä ja muu epänormaali käyttäytyminen ovat yksilöllisesti hyvin erilaisia.

Samoin oikein tehdyistä tulkinnoista laite oppii tarkemmaksi ja nopeammaksi: ensimmäiset merkit ovat potilailla usein samanlaisia, kuten pään liike tai suun avaaminen, ja laite tunnistaa alkavan kohtauksen jo hyvin varhaisessa vaiheessa. Järjestelmä tuottaa datan lääkärille, joka saa nyt tarkkaa tietoa kohtausten todellisesta määrästä ja laadusta pidemmältä seuranta-ajalta. Lääkäri pystyy myös katsomaan jälkikäteen kohtauksen järjestelmän antaman yhteenvedon lisäksi.

Epilepsian diagnosoinnin ja hoidon suurin haaste on ollut juuri kohtauksien tunnistamisessa ja yksilöllisyydessä, erityisesti yöaikaan. Etämonitoroinnin avulla saadaan pidemmältä ajalta tietoa sekä yöllisistä ja päiväsaikaan tapahtuvista kohtauksista, jotka vaikuttavat merkittävästi myös päiväaikaiseen vireystilaan. Kun kohtaukset voidaan paremmin tunnistaa ja monitoroida, hoitava lääkäri pystyy tietojen avulla suunnittelemaan potilaalle yksilöllisen hoitopolun perusteellisemmin ja nopeammin.

Näiden avulla myös potilaan yleinen vireystila saadaan paremmaksi ja esimerkiksi monet sairauden vaikeaa tyyppiä sairastavat potilaat voivat palautua takaisin työelämään.

Neuro Event Labs
Terveysalan startup-yritys
Kotipaikka: Tampere
Työntekijöitä: 25
Perustettu 2015
Liikevaihto 2018: 0,5 M€

Neuro Event Labs on esimerkki terveysalan yrityksestä, joka hyödyntää tekoälyä. Ala on Suomelle tärkeä ja sen vientipotentiaali on suuri. Maailmassa on 65 miljoonaa epilepsiapotilasta, joita puutteellinen diagnosointi on koskettanut. Epilepsiakohtausten etämonitorointi voi potentiaalisesti auttaa merkittävää osaa heistä saamaan parempaa hoitoa ja yhä varhaisemmassa vaiheessa sairauttaan. Menetelmä on ollut vuodesta 2017 käytössä Suomessa useissa yliopistosairaaloissa. Lisäksi sitä käytetään Belgiassa, Britanniassa, Tanskassa, Ruotsissa, Norjassa ja USA:ssa.

Case Avaintec: Tekoälyllä tehokkaampaa terveydenhuoltoa

Sosiaali- ja terveydenhuollon asiakas- ja potilastiedoista sekä hoitoprosesseista syntyy jatkuvasti suuri määrä dataa. Datan määrästä huolimatta sitä ei kuitenkaan vielä pystytä tai osata hyödyntää kunnolla. Siinä missä tekoäly on jo arkipäivää monella muulla dataintensiivisellä sektorilla, kuten finanssialalla tai markkinoinnissa, on sen hyödyntäminen sosiaali- ja terveydenhuollossa vasta alkamassa. Ongelmana ovat tiedon, ammattitaidon ja resurssien epäyhtenäisyys. Lisäksi käytössä olevat useat järjestelmät tekevät dataan pohjautuvasta päätöksenteosta hidasta ja monimutkaista.

Oikeanlaisella tekoälyn hyödyntämisellä voidaan tehostaa sosiaali- ja terveydenhuollon toimintaa ja yksittäisiä prosesseja. Alalla on valmiina suuria tietomääriä, joiden hyödyntäminen vaikuttavuuden kuvaamiseen tai ennakoivaan analytiikkaan voidaan toteuttaa varsin yksinkertaisilla selausalgoritmeilla.

Tämän on huomannut sosiaali- ja terveydenhuollon digitaalisia ratkaisuja tarjoava suomalaisyritys Avaintec, joka perusti tekoäly-yksikkönsä DataChiefin kolme vuotta sitten vastaamaan tähän markkina-aukkoon. DataChief tarjoaa data-analytiikan työkalun sekä tekoäly- ja koneoppimisen ratkaisuja sosiaali- ja terveydenhuollon organisaatioille. Avaintec on luonut käyttämänsä algoritmit yhteistyössä Lappeenrannan yliopiston kanssa. Niiden avulla voidaan toteuttaa erilaisia data-analyyseja sekä tekoälyratkaisuja.

Yritys kehittää useampaa tekoälypohjaista sovellusta. Yksi niistä on komponentti, joka auttaa analysoimaan potilastietojen katselemisesta syntyviä lokitietoja. Terveydenhuollossa tehdään lokitietojen säännönmukaista valvontaa, jolla varmistetaan, että hoitosuhde asiakkaan ja ammattilaisen välillä on olemassa tietojen katseluhetkellä. Lokitietojen valvonta vaatii kuitenkin paljon manuaalista työtä, automaattisen päättelyn lisäksi. Työn helpottamiseksi Avaintec kehittää yhdessä Etelä-Pohjanmaan Sairaanhoitopiirin (EPSHP) ja Neotiden kanssa tekoälykomponenttia, jonka avulla voidaan parantaa ja kehittää lokitietojen valvontaa sekä vähentää valvontaresurssien tarvetta.

Avaintec kehittää toista komponenttia Etelä-Karjalan sosiaali- ja terveyspiirin (Eksote) kanssa. Sillä pyritään ennakoimaan vanhusten voinnin huononemista kotihoidossa. Tekoäly tutkii potilas- ja asiakastietoja ja ennustaa, milloin vanhuksilla tapahtuu toimintakyvyn tai yleiskunnon heikkenemistä tai romahtaminen. Komponentilla voidaan ohjata asiakkaille oikea-aikaista hoitoa, helpottaa ammattilaisten työskentelyä ja mahdollistaa vanhusten asuminen toimintakykyisenä kotona mahdollisimman pitkään.

Kolmas esimerkki Avaintecin tekoälyhankkeista on Lapin sairaanhoitopiirin (LSHP) ja Pohjois-Pohjanmaan sairaanhoitopiirin (PPSHP) kanssa yhdessä kehitteillä oleva sovellus, joka lisää tehokkuutta terveydenhuollossa ja vähentää turhia sairaalamatkoja. Sovellus mahdollistaa pediatrisen etäpäivystyksen: kun lapsi sairastuu, sovellus kysyy tarkkaan määritellyt kysymykset potilaan tilasta. Testin riskiarviolaskennat ja jatkossa tekoäly antavat vastausten ja tietovarastoon ennalta kerättyjen tietojen perusteella toimenpide-ehdotuksen. Akuutit päivystysaikaista arviota edellyttävät tapaukset ohjataan sairaalaan, kun taas vähemmän vakavissa tapauksissa sovellus kehottaa odottamaan. Lisäksi tarjotaan yhteys päivystävään hoitajaan.

DataChiefin markkina-alueita ovat tällä hetkellä Suomi ja Kiina. Kiinassa on perustettu tekoälyn tutkimuskeskus yhteistyössä paikallisen sairaalan ja Etelä-Karjalan sosiaali- ja terveyspiirin kanssa. Tämä auttaa tuomaan yhteen sosiaali- ja terveydenhuollon ammattilaiset, data-analyytikot ja ohjelmoijat. Suomessa asiakkaita ovat esimerkiksi Etelä-Pohjanmaan ja Lapin sairaanhoitopiirit.

Tällä hetkellä DataChief vähentää manuaalista työtä ja tuo tarkempaa tietoa päätöksenteon tueksi. Seuraava vaihe on kehittää tekoälyä, joka tunnistaa mahdollisia ongelmia ja pullonkauloja asiakkaan ja potilaan toimintakyvyssä entistä aiemmin ja tarkemmin, mahdollistaa henkilöstölle autonomisempaa työtä ja tuo omaiset ja läheiset mukaan hoitoprosessiin.

Avaintec

Terveydenhuollon digitaalisia ratkaisuja tarjoava yritys

  • Kotipaikka: Helsinki, toimistot myös Hangzhoussa ja Chengdussa Kiinassa sekä Varsovassa Puolassa
  • Työntekijöitä: 70
  • Perustettu: 1997
  • Liikevaihto 2018: 5,1 M€

Avaintec on 22-vuotias yritys, joka auttaa organisaatioita tehostamaan ja kehittämään toimintaansa digitaalisilla ratkaisuilla. Avaintec on muun muassa kehittänyt sähköisiä arkistoja ja allekirjoituksia. Yritys perusti oman tekoäly-yksikkönsä DataChiefin kolme vuotta sitten. DataChief tarjoaa data-analytiikan työkaluja sekä tekoäly- ja koneoppimisen ratkaisuja terveydenhuollon organisaatioille.

Lähdeluettelo

3 Avoin asiakaskeskeinen ekosysteemi, CleverHealth Network, Communication network operations, Connected Intelligence, Corridor as a service, Digital design and manufacturing excellence, Digital Fiber, Intelligent Industry Ecosystem, Intelligent Packaging, OneSea – Autonomous Maritime Ecosystem, OuluHealth ecosystem, Research alliance for Autonomous systems, Smart building ecosystem, Smart Otaniemi, Reboot IoT Factory

5 Poikola & al. (2018) MyData – johdatus ihmiskeskeiseen henkilötiedon hyödyntä-miseen. Liikenne- ja viestintäministeriö, Muut julkaisut 3/2018.

6 ks. Immigrants in the Innovation Economy – Lessons from Austria, Canada, Denmark and the Netherlands https://tietokayttoon.fi/julkaisu?pubid=23803

7 Tekoälyn kokonaiskuva ja kansallinen osaamiskartoitus http://julkaisut.valtioneuvosto.fi/handle/10024/161282

8 Hanke on laskettu mukaan tuloksiin, jos sen avainsanat tai abstrakti sisältää yhden tai useampia seuraavista termeistä: ”artificial intelligence”, ”deep learning”, ”machine learning”, ”neural network”. Mukana ovat sekä hankkeet, jotka kehittävät tekoälymenetelmiä että hankkeet, jotka soveltavat niitä sellaisella intensiteetillä että termi tai useampi on päätynyt abstraktiin tai avainsanoihin

9 Tutkijat laittavat tekoälyn töihin: säätiöiltä 3,2 miljoonaa tekoälyn työkalupakkiin, soveltamiseen ja empaattisempaan teknologiaan

10 Tuottavuutta edistetään robotiikan, tekoälyn tai muiden nousevien teknologioiden avulla

11 Hallituksen strategisten johtamisvälineiden kehittämishankkeen suositukset, Valtioneuvos-ton julkaisuja 2019:2

12 Eettisiä kysymyksiä tarkastellaan tarkemmin avaimen 10 kohdalla.

Mitä mieltä sinä olet?

Mitä mieltä sinä olet?