Tieteiskirjallisuudesta käytäntöön: ChatGPT pakottaa pohtimaan koulutuksen tulevaisuutta

Teksti | Mikael Uusi-Mäkelä

Jokainen teknologinen loikka on ollut eksistentiaalinen uhka kokonaisille aloille: kutomakoneet syrjäyttivät käsityöläisiä ja tietokoneen keksiminen toimistotyöläisiä. Ratkaisu teknisen kehityksen aiheuttamaan työn murrokseen on ollut kouluttautua pidemmälle ja siirtyä tehtäviin, joihin koneet eivät pysty. ChatGPT, tekoälypohjainen chatbot on näyttänyt, että seuraava murros on käsillä. Nyt jokaisessa korkeakoulussa ympäri maailmaa pohditaan mitä tekoälyn tulo tarkoittaa opetuksen arjessa ja toisaalta mitä tulevaisuuden taitoja se edellyttää työelämään valmistuvilta opiskelijoilta.

kuvituskuva.
Kuva: Andrea De Santis / Unsplash

Tieteiskirjallisuudesta käytäntöön

Ensin alkuun selvennys: tämän tekstin kirjoittamiseen ei hyödynnetty tekoälyä, mikä taitaa olla poikkeus. Niin kotimaiset Helsingin Sanomat (2022) ja Tekniikka&Talous (2023) kuin kansainväliset mediat Guardianin (2020) ja The Timesin (2022) johdolla ovat päästäneet viime kuukausien kuumimman tekoälyn ChatGPT:n (Open AI 2023) kynän varteen demonstroidakseen tekoälyn näennäisen valtavaa loikkaa. ChatGPT on GPT3-tekoälyä hyödyntävä chatbotti, jonka kanssa kuka tahansa voi käydä keskustelua ja tehdä pyyntöjä ilman erityisiä käyttöohjeita tai teknistä osaamista. Open AI:n kehittämä ChatGPT onkin niin kutsuttu ”killer app”, joka konkretisoi suurelle yleisölle uuden teknologian, joka on kuplinut pinnan alla jo pitkään.

Tekoälyn tuloa ja sen aiheuttamia murroksia on tutkittu, ennakoitu ja pohdittu ainakin edellisen vuosikymmenen ajan. Tieteiskirjallisuudessa ihmisen ulkopuolinen älykkyys on ollut läsnä Mary Shelleyn Frankensteinin hirviöstä lähtien ja Stanley Kubrick iskosti avaruusaluksen HAL-9000 -tekoälyllä koneiden pelon yhteen kokonaiseen sukupolveen. Lähempänä arjen työelämää Sitra ennakoi vuonna 2015 tekoälyn kirjoittavan pian uutisia, ajavan autoa ja löytävän syöpäsoluja ihmistä tehokkaammin (2015). ChatGPT:kin pohjautuu GPT-tekoälymalliin, jonka ensimmäinen versio julkaistiin jo 2018 (Radford ym. 2018) ja edellä mainittu Guardianin artikkeli on jo vuodelta 2020.

Lopulta tekoälyn loikka Sitran megatrendeistä suuren yleisön tietoisuuteen oli pieni, mutta vaati konkreettisen esimerkin ja mahdollisuuden kokea murros omakätisesti.  Sujuva, luonnollisella kielellä käytävä keskustelu ChatGPT:n kanssa tarjosi tämän mahdollisuuden suurelle yleisölle. Ilmiö ei ole uusi: aikanaan esimerkiksi ensimmäinen iPhone räjäytti pankin kosketusnäyttöjen suhteen ja myöhemmin Netflix teki suoratoistosta arkea monelle, vaikka kummankaan kohdalla ei ollut kyse uudesta teknologisesta innovaatiosta, vaan sellaisen jalkauttamisesta.

Chatbotti katalyyttinä murrokselle

Kun suuri muutos hyppää silmille, se nostaa väkisin esiin suuria kysymyksiä, joihin ei ole ollut pakottavaa tarvetta tarttua aiemmin. Näin on käynyt myös tekoälyn kohdalla: mihin kaikkeen tekoäly venyy? Mitä se tarkoittaa tekijänoikeuksien kannalta? Miten koulutuksessa pitäisi suhtautua tekoälyyn? Voiko plagiointia jatkossa tunnistaa? Onko akateeminen essee arvioinnin välineenä kuollut? Muutoksiin voi suhtautua myös mahdollisuutena: mitä tehtäviä tekoäly helpottaa? Mitä uusia mahdollisuuksia se avaa tutkimus- ja kehittämistoimintaan? Osaako tekoäly ohjata opiskelijoita, tuottaa oppimateriaaleja tai antaa palautetta? Marko Kallionpää (2023) kirjoitti keskustelunavauksessaan tekoälyn uhista ja mahdollisuuksista opiskelijan ja opettajan työvälineenä, ohjauksessa ja palveluissa erityisesti ChatGPT:n näkökulmasta. Laajemmin tekoälyn soveltamista opetuksessa on kuvattu esimerkiksi AIED-mallissa (Holmes & Tuomi 2022). Siinä sovellutukset luokitellaan opiskelijoille, opettajille ja koulutuksen järjestäjille suunnattuihin ratkaisuihin, ja toisaalta niiden kypsyysasteen mukaan spekulatiivisiin, tutkimusasteella oleviin ja kaupallisiin ratkaisuihin.

Moni tämän tyyppinen, aiemmin hypoteettinen ajatusleikki on jo nyt totista totta: jokainen korkeakoulu maailmassa pohtii tällä hetkellä suhtautumistaan ChatGPT:n käyttöön. Innokkaimmat ovat ehtineet sen käytön jo kieltämään, kuten New Yorkin koulupiirissä (Rosenblatt, 2023). Suomessa vastakkaiseen ratkaisuun päädyttiin Jyväskylän yliopiston kauppakorkeakoulussa, joka sallii tekoälyn käytön opiskelun tukena (2023). ChatGPT osaakin jo auttaa esimerkiksi Excel-kaavojen laatimisessa, opettajia sen itsensä tuottamien tekstien tunnistamisessa, ja ohjata virheellisen koodin korjaamisessa. Keskustelua yhdistää kuitenkin keskittyminen yksittäisiin sovellutuksiin ja tilanteisiin. Arjen tilanteisiin reagoimisen rinnalla korkeakoulujen pitäisi kuitenkin kyetä muodostamaan laajempi strategia tekoälyjen asuttamassa maailmassa selviämiseen ja menestymiseen omassa toiminnassaan. Erityisesti korkeakouluja haastavat kysymykset opiskelijoiden osaamiseen liittyen: kuinka paljon osaamista vaaditaan omasta substanssialasta ja kuinka paljon sitä ulkoistetaan tekoälylle?

Yhdessä enemmän?

Tekoälyn ja koulutuksen suhteeseen liittyvän keskustelun laajuus on uutta mutta sisältö ei. Oppimisteknologian kentällä aiheesta on kirjoitettu jo pitkään. Helppo sukellus aiheeseen on Joseph E. Aounin Robot Proof: Higher Education in the Age of Artificial Intelligence (2018), joka taustoittaa ilmiötä liittämällä tekoälyn synnyn teollisten vallankumousten jatkumoon kutomakoneiden ja tietokoneiden keksimisen seuraksi. Aoun pohtii otsikon mukaisesti, millä tavoin koulutus voi valmistaa ihmisiä maailmaan, jossa tekoäly pystyy tarttumaan aiemmin ihmisille varattuihin valkokaulustöihin.

Ratkaisuksi Aoun ehdottaa ”humanics” oppiaineita, joissa teknisen osaamisen ja ymmärryksen rinnalla korostuu opiskelijoiden kriittisen ajattelun, luovuuden ja sosiaalisten taitojen kehittäminen. Kantavana ajatuksena on valmistaa ihminen yhteistyöhön tekoälyn kanssa omien vahvuuksien kautta. Jo nyt epävirallisissa kyselyissä ihmiset ilmoittavat keskustelevansa kohteliaasti ChatGPT:n kanssa, sen sijaan, että kirjoittaisivat puhtaita käskyjä ja parametrejä. Vuorovaikutustaidot tekoälyn kanssa tulevatkin jatkossa olemaan keskeinen kompetenssi, sillä myös tekoälyillä on rajoitteensa, ja parhaat tulokset edellyttävät ihmisen ja tekoälyn yhteistyötä. Nykyisten tekoälyjen teho ongelmanratkaisussa perustuu laskentavoimaan ja äärettömän laajaan dataan, jonka pohjalta niitä koulutetaan, mutta niiltä puuttuu ymmärrys ympäröivästä maailmasta eli ongelmanratkaisun konteksti. Humanicsin osaamistavoitteena onkin kyky ratkoa ongelmia eri konteksteissa yhdistämällä tekoälyn tarjoamat mahdollisuuden ihmisten kykyyn kriittiseen ajatteluun, luovuuteen ja sosiaalisiin taitoihin. (Aoun, 2018.)

Lääkkeinä työelämäyhteistyö ja kyky soveltaa teknologiaa

Suomalaisten ammattikorkeakoulujen kannalta on ehkä huojentavaa, että Aounin kirjassa esitellään tekoälyn haasteisiin meille tuttuja ratkaisuja. Kirjoittajan oman yliopiston, Northwesternin, co-op -mallissa tavallisten harjoittelujen sijaan opiskelijat jalkautuvat läpi tutkintonsa työelämään ratkaisemaan aitoja ongelmia ja samalla syventämään omaa oppimistaan uusissa konteksteissa. Yliopisto tukee opiskelijoita paitsi paikkojen löytämisessä ja valinnassa mutta myös opitun reflektoinnissa projektien päätteeksi. (Northwestern 2023.)

Vastaavaa työelämään sitoutuvaa toimintaa on tarjottu lääkkeeksi myös esimerkiksi koronapandemian mukanaan tuomiin muutoksiin Yhdysvaltain yliopistokentällä. Korkeiden lukukausimaksujen ja digitaalisen koulutuksen murroksessa joukko MIT:n professoreita ehdotti uudenlaisten korkeakoulujen perustamista, jossa mikro-oppimisen ja työelämän opinnollistamisen kautta voidaan tarjota korkeakoulutusta yhä laajemmalle joukolle. (Henderson ym. 2022.) Vastaavat muutokset on otettu huomioon myös suomalaisten korkeakoulujen digitaalista koulutusta kehittävässä Digivisio 2030-hankkeessa. Siinä tekoälyä pyritään hyödyntämään sekä ohjauksessa, että tarjonnan suunnittelussa, ja korkeakoulujen nonformaalia koulutustarjontaa kerätään yhteiselle alustalle. (Digivisio2030, 2021.)

Ammattikorkeakoulujen valttina oppiminen aidoissa ympäristöissä

Miten murros pitäisi ottaa huomioon Laurean toiminnassa? Tekoäly vaikuttaa eri aloilla toimintaan eri tavoin, joten jo seuraavalla opetussuunnitelmien päivityskierroksella on syytä pohtia tekoälyn roolia omalla alalla, jos se ei vielä opetuksessa näy. Toisaalta johtamisen tasolla on oleellista pohtia rakenteita, joilla tuetaan kontekstissa tapahtuvaa oppimista, kuten Northwesternin esimerkissä yllä. Esimerkiksi jo nyt Laurean omilla strategisilla mittareilla seurataan T&K-yhteistyössä suoritettujen opintopisteiden määrää. Niillä merkitään opintojaksoittain, kuinka laajasti opiskelijat soveltavat oppimaansa tutkimushankkeissa tai työelämäkumppaneiden toiminnassa. Samaan aikaan myös henkilöstön tekoälyosaamisen kehittämiseen tulee panostaa, vähintään 3AMK-tasolla tehtävän tekoälykehityksen kontekstissa.

Tekoälyn tulo koulutukseen ja laajemmin yhteiskuntaan ohjaa korkeakoulut pohtimaan tulevaisuuden taitojen ja tiedon tarvetta, jotta oma toiminta pystytään sopeuttamaan sen aiheuttamiin muutoksiin ja hyödyntämään sen tarjoamia mahdollisuuksia. Laurean strategiassa (2019) tehtiin viisi strategista valintaa, jotka ohjaavat korkeakoulun toimintaa. Näistä kehittämispohjaisen oppimisen (LbD) vahvistaminen pedagogisena toimintamallina digitaalisissa ympäristöissä on avainasemassa, kun korkeakoulu pyrkii vastaamaan tekoälyn haasteisiin.

Lähteet:

URN http://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2023020325739

Jaa sivu