# data[].attributes.headline
Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä? – VIDEO

# data[].attributes.subject
Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä? – VIDEO

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 7: Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä?

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 6: Tekoälyn mahdollisuudet

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 4: Generatiivinen tekoäly

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 3: Mitä tekoäly tarkoittaa?

# data[].attributes.headline
Miksi tekoälystä tulisi puhua nuorisotyössä – VIDEO

# data[].attributes.subject
Miksi tekoälystä tulisi puhua nuorisotyössä – VIDEO

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 2: Miksi tekoälystä tulisi puhua nuorisotyössä?

# data[].attributes.body
1. Tee Ylen Pelottaako tekoäly -testi.

2. Kuuntele sen jälkeen Yle Areenasta Tämäkin on totta -podcastin 7 minuuttia kestävä jakso "Tämä sinun kannattaa ymmärtää tekoälystä".

# data[].attributes.attachment_link.title
K1, J9: Tämä sinun kannattaa ymmärtää tekoälystä | Tämäkin on totta -podcast

# data[].attributes.attachment_link.description
Kaikkialla kohistaan nyt tekoälystä, mutta mikä on hypeä ja mikä totta? Viekö tekoäly meiltä kaikilta työt? Syrjäyttääkö robottihoitaja pian ihmishoitajan sairaalassa? Tekoälyä opettava Teemu Roos murtaa miniluennossaan myyttejä. Teemu Roos on tietojenkäsittelytieteen professori Helsingin yliopistossa.

# data[].attributes.body
Miksi juuri nämä työkalut?

Tässä oppaassa esitellyt työkalut ovat esimerkkejä generatiivisista tekoälytyökaluista, joihin on tutustuttu hankkeen aikana. Tavoitteena on madaltaa kynnystä tutustua generatiiviseen tekoälyyn tarjoamalla selkeitä aloituspisteitä. Työkalujen valinnassa ei ole pyritty kattavuuteen, eikä tarkoitus ole suositella juuri näitä vaihtoehtoja, vaan antaa esimerkkejä, joiden avulla pääset alkuun testauksessa.

On tärkeää muistaa, että jokaisella käyttäjällä on vastuu valita työkalut, jotka parhaiten vastaavat omia tarpeita ja noudattavat oman organisaation linjauksia. Tutustu huolellisesti työkalujen käyttöehtoihin, erityisesti liittyen tietosuojaan ja tekijänoikeuksiin, ennen kuin otat ne käyttöön.

Huomioitavaa työkalujen käyttämiseen:

Laajat kielimallit (LLM) voivat tuottaa virheellistä tietoa, eli hallusinoida, joten niiden antamia vastauksia on hyvä tarkastella kriittisesti. Älä käytä niitä hakukoneena.

Tarkista käyttämiesi palvelujen käyttöehdot, erityisesti tekijänoikeuksiin ja tuotettujen materiaalien käyttöoikeuksiin liittyen.

Älä koskaan syötä palveluihin arkaluontoisia tai salassapidettäviä tietoja, kuten henkilötietoja. Generatiiviset tekoälymallit saattavat tallentaa syötettyä tietoa palveluntarjoajan järjestelmiin, mikä voi aiheuttaa tietosuojaan liittyviä riskejä.

Laaja kielimalli (Large Language Model, LLM)

Google Gemini

OpenAI ChatGPT

Microsoft Copilot

Huom! Voi tuottaa virheellistä tietoa, eli "hallusinoida"

Tekstistä kuvaksi -generaattori (text-to-image)

Adobe Firefly

Midjourney

NightCafé Studio

Leonardo.ai

Stable Diffusion

Huom! Tarkistathan palvelun käyttöehdoista tekijänoikeuteen ja käyttöoikeuksiin liittyvät asiat

Tekstistä videoksi -generaattori (text-to-video)

ai.invideo.io

Stable Video

Pika.art

Huom! Tarkistathan palvelun käyttöehdoista tekijänoikeuteen ja käyttöoikeuksiin liittyvät asiat

Tekstistä musiikiksi -generaattori (text-to-music/audio)

Stable Audio

Aiva.ai

Suno.com

Udio.com

Huom! Tarkistathan palvelun käyttöehdoista tekijänoikeuteen ja käyttöoikeuksiin liittyvät asiat

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Suomenkielisille kielimalleille on kiire, kirjoittaa Ylen asiakaskokemuspäällikkö Jaakko Lempinen.

Tekoäly ja erityisesti kielimallit kiinnostavat juuri nyt. Tämä johtuu suurista kielimalleista ja niihin perustuvista käyttöliittymistä, kuten ChatGPT. Kielimallien rooli nähdään usein prosessien tehostajana tai uusien innovaatioiden mahdollistajina. Kuitenkin yritysten suurin hyöty kielimalleista on todennäköisimmin tulevien muutaman vuoden aikana rutiininomaisten prosessien automatisoinnissa ja työntekijäkokemuksen parantamisessa. Esimerkkeinä mm. toiminnanohjausjärjestelmien (ERP) kehitys entistä intuitiivisempaan suuntaan ja (sisäisten) hakuominaisuuksien parantuminen, jotka mahdollistavat täysin uudenkaltaisen tiedon ja osaamisen skaalautumisen organisaation toiminnassa.

Kielimallien kehitys ei kuitenkaan ole vielä siinä vaiheessa, että niillä voisi korvata luovuutta tai analyyttisyyttä vaativia tehtäviä. Erityisesti suomenkielisiä malleja tarkasteltaessa on selvää, että näiden mallien kehittämisessä on vielä merkittäviä haasteita. Jotta näitä haasteita voisi ymmärtää, on hyvä ymmärtää perusteet siitä, miten kielimallit toimivat ja miksi juuri suomenkieliselle kielimallille on kiire.

Kielimallien perusperiaate on, että ne laskennallisesti mallintavat miljoonia ja miljoonia erilaisia lähdeaineistoja (yleensä internetistä vapaasti saatavilla olevia aineistoja), joissa sanat puretaan tokeneiksi ja sen jälkeen ennustetaan tokeneiden yhteensopivuutta. Kehittyneissä tapauksissa näiden laskelmien lopputuloksena tokenit muodostavat oikeita sanoja ja vielä paremmissa tapauksissa sanapareja ja lopulta, kuin taianomaisesti, kokonaisia lauseita.

Kielimallien toiminta perustuu siis ennustamiseen ja todennäköisyyksiin. (Se, miten kielimallit saadaan tuntumaan aidolta ihmiseltä ihmiselle -vuorovaikutukselta on sitten kokonaan toinen prosessi enkä mene siihen nyt.)

Konkreettisena esimerkkinä kielimalleihin liittyvää problematiikkaa voidaan tarkastella vaikkapa sen kautta, miten kielimallit tokenisoivat kieltä. Otetaan vaikka lause "Suomen presidentti julisti kansallisen hätätilan". GPT4-kielimalli kääntää tämän lauseen "tekoälykielelle" (pahoittelen tätä termiä, mutta en keksinyt nyt parempaa) näin ja tältä se näyttää graafisena ihmisen ymmärrettävänä:

Eli lause, jossa on 5 sanaa ja 48 merkkiä, muodostaa 13 tokenia, ja yllä näkyy väriskaalalla miten ne jakautuvat. Eli ensimmäinen tokeni on tässä esimerkissä: "Su" (token-koodi muuten 37559). Ylipäätään koneelle tuo sama lause näyttää siis tältä: [37559, 6431, 4872, 10462, 41638, 62617, 69385, 543, 24004, 75592, 2357, 1678, 276]. Eli kielimallit tuottavat todennäköisyyksiin perustuen näitä perättäisten numeromuotoisten tokeneiden sarjoja, eivätkä ne käsittele sanoja tai sanan osia.
No mikäs tässä nyt sitten on se ongelma. Helpoiten se avautuu katsomalla, miten GPT4-malli käsittelee samaa lausetta englanniksi, eli: "The President of Finland declared a national state of emergency".

Eli englanniksi tuossa on 10 sanaa ja 63 merkkiä, jotka muodostavat 10 tokenia, ja yllä näkyy taas väriskaalalla miten tokenit jakautuvat. "Tekoälykielellä" (pahoitteluni jälleen) sama lause on [791, 4900, 315, 37355, 14610, 264, 5426, 1614, 315, 13147].

Siinä missä englanninkielinen malli siis tokenisoi esimerkkilauseen pitkälti sana kerrallaan, suomenkielinen malli tokenisoi lauseen lähinnä tavu kerrallaan. Ja kun muistetaan, että ChatGPT on ennustuskone, joka ennustaa näitä numero-tokeneita yksi toisensa perään, voi lyhyemmälläkin matematiikalla laskea, miten paljon epävarmempaa on ennustaa seuraavaa tavua vs. seuraavaa sanaa. Tämä myös aiheuttaa kielimalleille tyypillisen "hallusinoinnin": järjestelmä lähtee generoimaan uskottavan kuuloisia mutta täysin satunnaisia sanoja tai pahimmillaan "faktoja" peräjälkeen. Tämä ei tietysti ole ainoa kielimalleihin liittyvä ongelma, mutta kuvastaa hyvin niitä rajoitteita, joita kielimalleilla muun muassa suomen kielen suhteen vielä tällä hetkellä on.

Meillä alkaakin olla aito kiire siinä, miten erityisesti suomen kieltä, kulttuuria ja kontekstia ymmärtävä kielimalli saataisiin mahdollisimman pian yhteiskunnan ja yritysten tuotannolliseen käyttöön. TurkuNLP ja SiloGenin yhdessä kehittämän Poro-kielimallin valmistumista odotetaan erittäin kiinnostuneena, jotta päästäisiin kokeilemaan, mihin laadukkaalla kotimaisella lähdeaineistolla opetettu kielimalli pystyy ja miten se auttaa vastaamaan jo nyt tiedossa oleviin haasteisiin.

Mutta vaikka Poro-kielimalli performoisikin hyvällä tasolla, sen tuotannolliseen käyttöön saaminen on vielä pitkän matkan takana - erityisesti siitä näkökulmasta, miten rakennetaan kielimallien hallusinoinnin hallintaan liittyviä työkaluja (hallusinointi kun on kielimallien ominaisuus, ei virhetila) ja minkälaista osaamista hyödyntäminen organisaatioissa edellyttää. Tarvitaan siis paljon laaja-alaista yhteistyötä niin yhteiskunnallisten kuin yritystoimijoiden kesken ja välille, jotta kielimalleista jalostetut ns. "hieno-ohjatut" kielimallit eli erityisesti tiettyyn kontekstiin koulutetut kielimallit saadaan laajaan hyötykäyttöön esimerkiksi parantamaan yhteiskunnan palveluita tai vaikkapa Ylen tuottamaa työntekijä- ja asiakaskokemusta. Ja tätä yhteistyötä tarvitaan erityisesti, koska suomen kielen sanasto on ylipäätään suppeampi kuin vaikkapa englannin, sanojen merkitykset muuttuvat paljonkin päätteillä sekä kontekstilla, meillä on paljon yhdyssanoja, ja laadukkaiden opetusaineistojen määrä on vähäinen.

Siksi toivon ja kutsun suomalaisia yrityksiä, yhteisöjä ja yhteiskunnallisia toimijoita avoimeen yhteistyöhön työskentelemään tarmokkaasti paremman suomenkielisen kielimallin ja siitä johdettujen sovellusten eteen. Vain siten voimme varmistaa suomalaisten tiedollisten oikeuksien toteutumisen sekä säilyttää suomalaisen kielen ja kulttuurin rikkauden myös tuleville sukupolville aikana, jota voinee jo kohta alkaa kutsua tekoälyavusteiseksi aikakaudeksi.

Jaakko Lempinen, asiakaskokemuspäällikkö, Yle, jaakko.lempinen@yle.fi
Kirjoittaja on Ylen vastuullista tekoälyn käyttöä edistävän johtotiimin jäsen

# data[].attributes.attachment_link.title
Jaakko Lempinen: Kielimalleihin liittyy kohtuuttomia odotuksia erityisesti suomen kielellä - näin ne oikeasti toimivat

# data[].attributes.body
Tekoäly on osa päivittäistä elämäämme, halusimme tai emme, joten meidän on opittava elämään sen kanssa ja tuettava nuoria siinä. On kaikkien aikuisten vastuulla keskustella teknologiasta faktapohjaisesti ja välttää turhaa pelon lietsomista. Tämä ei kuitenkaan tarkoita sitä, etteikö riskeistä pitäisi puhua.

Tekoälyyn, kuten kaikkeen teknologiaan, liittyy sekä riskejä että mahdollisuuksia, joista molemmista on tärkeää keskustella. Tämä opas käsittelee tekoälyn riskejä ja mahdollisuuksia erityisesti nuorten parissa tehtävän työn näkökulmasta. Ongelmakeskeisyyden sijaan keskitymme kuitenkin enemmän siihen, miksi ja miten käsitellä tekoälyä yhdessä nuorten kanssa. Materiaali auttaa ymmärtämään, mitä tekoäly on ja miten se vaikuttaa elämäämme, ja tarjoaa samalla käytännönläheisiä keinoja käsitellä aihetta nuorten kanssa.

Tämä aloittelijan opas tekoälystä on suunnattu erityisesti nuorten parissa tehtävään työhön, mutta materiaalia voidaan soveltaa kaikenikäisille. Opas koostuu videoista, tekstistä sekä esimerkkitehtävistä, jotka tekevät oppimisesta konkreettista ja helposti lähestyttävää. Materiaalin tavoitteena on lisätä tietoa ja ymmärrystä tekoälyistä sekä niiden vaikutuksista elämäämme. Huomioithan, että opas on julkaistu vuonna 2024, eikä sen sisältöjä päivitetä julkaisun jälkeen.

Digitaaliset taidot lisäävät heikommassa yhteiskunnallisessa asemassa olevien nuorten osallisuutta. Varmistetaan yhdessä, ettei kukaan jää jälkeen!

# data[].attributes.attachment_link.title
Tekoälyopas – OSA 1: Tervetuloa tekoälyoppaan pariin!

# data[].attributes.headline
Viekö tekoäly nyt luovatkin työt? Tuskinpa, sanovat liikkuvan kuvan ammattilaiset.

# data[].attributes.subject
Viekö tekoäly nyt luovatkin työt? Tuskinpa, sanovat liikkuvan kuvan ammattilaiset.

# data[].attributes.body
Lue tai kuuntele Ylen juttu Viekö tekoäly nyt luovatkin työt?

# data[].attributes.attachment_link.title
Viekö tekoäly nyt luovatkin työt? Tuskinpa, sanovat liikkuvan kuvan ammattilaiset

# data[].attributes.attachment_link.description
Kysyimme elokuva-, videopeli- ja markkinointialoilla työskenteleviltä, miten tekoäly tulee vaikuttamaan heidän aloihinsa.

# data[].attributes.headline
Miksi tekoälystä tulisi puhua Nuorisotyössä? PDF

# data[].attributes.subject
Miksi tekoälystä tulisi puhua Nuorisotyössä? PDF

# data[].attributes.attachment_link.title
2. Miksi tekoälystä tulisi puhua nuorisotyössä?

# data[].attributes.body
Tekoälytyökalut ovat nyt mediakentällä kuuman keskustelun aiheena. Mitä videosyntesointi, kasvojenmuokkaus ja äänenmuokkaus tarkoittaakaan tulevaisuudessa medialukutaidon ja mielipidevaikuttamisen taholla? Tähän syvennytään työkalu- ja valistustasolla niin uhkien kuin mahdollisuuksienkin muodossa.

Mediamanipulaation ytimessä on Verken kolmiosainen videosarja keskittyen tekoälytyökalujen mahdollistamaan kuvan ja äänen muokkauksen uhkana sekä mahdollisuutena luovuuden apuvälineenä.

# data[].attributes.body
Paneelikeskustelussa pureudutaan, miten tekoäly muokkaa nuorten elämää ja kuinka voimme tukea nuoria tässä nopeasti muuttuvassa maailmassa. Keskustelussa pohditaan myös tekoälyn mahdollisuuksia ja haasteita nuorten ja nuorten kanssa työskentelevien näkökulmasta.

Panelisteina ovat Linda Mannila Helsingin yliopistolta, Heikki Lauha Sitralta ja Petteri Ruotsalainen Valo-Valmennusyhdistyksen Älyteko-hankkeesta. Paneelin juontaa Marcus Lundqvist Verkeltä.

Lähetys on osa Verke Fest -viikkoa 18.–21.3.2024.

# data[].attributes.attachment_link.description
Enjoy the videos and music you love, upload original content, and share it all with friends, family, and the world on YouTube.

# data[].attributes.headline
SALTO Digital Dialogues - Session 13, 21.5.2024: How to Utilise AI in Non-Formal Education & Youth Work? 

# data[].attributes.subject
SALTO Digital Dialogues - Session 13, 21.5.2024: How to Utilise AI in Non-Formal Education & Youth Work? 

# data[].attributes.body
Over the last couple of years, Artificial Intelligence has made a significant impact on the general public, reshaping the media landscape and altering the way we operate in the digital world. In this session, we will explore how to discuss AI within the context of youth work and media education. Our guest speaker will provide you with practical and creative tips on utilising AI as part of your work with young people.

Petteri Ruotsalainen works for Valo-Valmennusyhdistys ry, where he has been utilising AI in youth work on a project called Älyteko since 2023. Petteri is a creative human(ist) and professional photographer with several years of experience in creative projects, cultural youth work, and media education. Currently, he is training youth workers in AI and producing a guide about it for professionals working with young people.

SALTO Digital Dialogues is a monthly webinar series on current Digital Transformation topics for anyone interested in topics connected to the Digital transformation priority in Erasmus+ and European Solidarity Corps programmes. Webinars are open to follow and are shared afterwards on YouTube.

# data[].attributes.attachment_link.title
SALTO Digital Dialogues - Session 13, 21.5.2024

# data[].attributes.body
Opas koostuu yhdeksästä eri osa-alueesta. Seitsemästä ensimmäisestä osa-alueesta löydät lyhyet videot sekä kuvitetun PDF:n kunkin videon vierestä.

Tämän lisäksi oppaan lopussa on tehtäväpankki, josta löydät konkreettisia menetelmiä tekoälyn hyödyntämiseen nuorten parissa tehtävässä työssä sekä Linkkejä ja vinkkejä -osion, josta löydät lisätietoa aiheesta.

Pääset liikkumaan osiosta toiseen vierittämällä ylös, alas ja sivuille.

OSA 1: Tervetuloa tekoälyoppaan pariin!

OSA 2: Miksi tekoälystä tulisi puhua nuorisotyössä?

OSA 3: Mitä tekoäly tarkoittaa?

OSA 4: Generatiivinen tekoäly

OSA 5: Tekoälyn riskit

OSA 6: Tekoälyn mahdollisuudet

OSA 7: Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä?

OSA 8: Tehtäväpankki

OSA 9: Linkkejä ja vinkkejä

# data[].attributes.headline
Sparking Digital Transformation: Using AI in youth work

# data[].attributes.subject
Sparking Digital Transformation: Using AI in youth work

# data[].attributes.body
Petteri Ruotsalainen, Valo-valmennusyhdistys, Finland Recorded at the International Tool Fair XVIII in Reykjavik, Iceland

In this interview we are chatting with Petteri Ruotsalainen, who is leading a project that explores models and capacities on how to use AI when working with young people with fewer opportunities. How do they see the challenges in discussing with AI with those professionals who are not familiar with the opportunities and risks yet? Is AI commonplace or science fiction? Is this a revolution comparable to the internet?

"Sparking Digital Transformation" shares stories from Digital Education practitioners and experts on the ground, both within and outside the European programmes. All interviews are recorded and edited by SALTO Digital. Read more about us at https://www.saltodigital.eu.

# data[].attributes.attachment_link.title
Sparking Digital Transformation: Using AI in youth work

# data[].attributes.body
Opas on tuotettu osana Valo-Valmennusyhdistys ry:n toteuttamaa Älyteko -hanketta, jossa testattiin ja kehitettiin toimintamalleja tekoälyn hyödyntämiseen nuorisotyössä vuosina 2023–2024.

Kuvat, tekstit ja videot:
Tekstit ja kuvat: Petteri Ruotsalainen (ellei toisin mainita)
Videot tuottanut: Agalma Films | Mikko Suuronen

Yhteistyökumppanit oppaan tuotannossa:
Henna Kamppuri (Elävä säätiö sr)

Minna Paasu (Jyväskylän kaupungin nuorisopalvelut)

Panu Räsänen (Verke)

Mikko Röman (Helsingin kaupungin nuorisopalvelut)

Hankkeen yhteistyökumppanit:
Into ry

Jyväskylän kaupungin Nuorisopalvelut

Jyväskylän kaupungin Taidemuseo

Verke

Hankkeen rahoittaja:
Länsi- ja Sisä-Suomen aluehallintovirasto

# data[].attributes.body
Faktabaarin oppimateriaalit: https://faktabaari.fi/edu/oppimateriaalit/

Faktabaarin tekoälyopas: https://faktabaari.fi/dil/ai/

https://padlet.com/matlaakso/ai

Faktabaarin vinkkejä Tekoälyllä luodun materiaalin tunnistamiseen

Faktabaarin AI-peli

Faktabaarin tuntisuunnitelmia tekoälystä

Ajattelun työkalut (05/2024): Miten tekoälyä kannattaa oikeasti käyttää työelämässä?

Enorssin tekoälyopas opettajille

GenerationAI -hankkeen oppimateriaalit

Mediakasvatusseura: Miltä näytän?

Harjoituksia generatiivisen tekoälyn tulkintaan

YLE: Slovakian vaalit & deepfake

Mediakasvatusseura: tekoäly & vaalit: mitä jokaisen pitäisi tietää?

Verken Instagram: Kuinka tunnistaa tekoälyllä luotua (kuva)materiaalia

# data[].attributes.headline
Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä? PDF

# data[].attributes.subject
Kuinka hyödyntää tekoälyä nuorisotyössä? PDF

# data[].attributes.headline
Mitä sinun tulisi vähintään tietää tekoälystä? PDF

# data[].attributes.subject
Mitä sinun tulisi vähintään tietää tekoälystä? PDF

# data[].attributes.attachment_link.title
Mitä sinun tulisi vähintään tietää tekoälystä?