Tekoäly on hieno sana. Niin hieno ja viljelty, että se menettää jo kohta merkityksensä.
Tämä näkyy erityisesti datan ja analytiikan maailmassa. Kielimalleista (LLM) puhutaan välillä kuin ne olisivat analyysimoottoreita: työkaluja, jotka osaavat laskea regressiot, tulkita p-arvot ja vetää johtopäätökset datasta.
Eivät ne ole. Eikä niistä sellaista tule, vaikka vastaukset näyttäisivät kuinka uskottavilta.
Kielimallit eivät laske, ne ennustavat
Kielimalli ei ymmärrä tilastoja eikä tee matemaattista päättelyä. Se ennustaa, mikä sana tai lause todennäköisesti seuraa edellistä, perustuen valtavaan määrään esimerkkitekstiä.
Kun kielimalli tuottaa kaavan, taulukon tai analyysituloksen, se ei ole “laskenut” sitä samalla tavalla kuin R, Python tai tilasto-ohjelmisto. Se on muodostanut tekstin, joka näyttää siltä kuin joku olisi tehnyt laskennan.
Tämän vuoksi kielimalli ei ole analyysityökalu, vaikka sen vastaus näyttäisi Excelin, SPSS:n tai R:n tulosteelta. Jos nojaat siihen suoraan päätöksenteossa, riski on sama kuin laittaisit rahasi lottoon.
Lisäksi tulokset eivät ole toistettavia: sama kysymys voi tuottaa eri vastauksen eri kerroilla, eikä prosessia voi auditoida tai jäljittää. Tämä on vakava ongelma kaikessa analytiikassa, jossa luotettavuus ja toistettavuus ovat keskeisiä.
Tekoäly ≠ kielimalli
Tämä on ehkä tärkein asia ymmärtää.
Kielimalli on yksi tekoälyn sovellus: se tuottaa ja tulkitsee tekstiä. Laskennallinen analytiikka perustuu taas aivan toisenlaisiin menetelmiin, kuten:
- koneoppimismalleihin, jotka oikeasti optimoivat ja oppivat datasta
- tilastollisiin algoritmeihin, jotka pohjautuvat matemaattiseen päättelyyn
- simulaatioihin ja ennustemalleihin, joita voidaan validoida ja testata
Siinä missä kielimalli selittää ja muotoilee, nämä menetelmät todella laskevat.
Kielimalli voi toki kirjoittaa koodia, joka suorittaa laskennan. Mutta se ei ymmärrä, onko koodi oikein, täyttyvätkö tilastolliset oletukset tai ovatko tulokset järkeviä. Vastuu jää aina käyttäjälle.
Onko kielimalli sitten data-analyytikolle hyödytön?
Ei tietenkään?
Vaikka kielimalli ei tee analyysiä, se voi olla erittäin hyödyllinen apuri:
- Sparraajana: auttaa hahmottamaan, mitä menetelmiä voisi harkita eri tilanteissa.
- Käsitteiden selittäjänä: tekee tilastollisesta ajattelusta ymmärrettävämpää muille kuin asiantuntijoille.
- Koodiapurina: tuottaa käyttökelpoisia koodiluonnoksia Pythonilla tai R:llä, kunhan ihminen tarkistaa ja validoi ne.
- Raportoinnissa: auttaa muotoilemaan tulokset selkeäksi ja ymmärrettäväksi kokonaisuudeksi.
Analyysi, tulkinta ja vastuu pysyvät silti ihmisellä. Kielimallia ei missään nimessä pidä päästää ohjaajan paikalle.
Kielimalli on kuin hyvä assistentti: sen kanssa on tehokasta työskennellä, mutta se ei korvaa asiantuntijaa.
Mutta jos tavoitteena on aidosti tehdä laskennallista analyysiä tekoälyn avulla, katse kannattaa suunnata muualle kuin kielimalleihin.
Yhteenveto: käytä oikeaa työkalua oikeaan tehtävään
Jos annat kielimallin tehdä tilastoanalyysin puolestasi, se on vähän kuin valitsisit graafikon kirjanpitäjäksi. Lopputulos näyttää varmasti hyvältä, mutta sisällöllisesti se voi olla katastrofi (ja lisätään varmuuden vuoksi: poikkeuksia on aina).
- Kielimalli on erinomainen apuri analyysissä, muttei koskaan itse analyytikko.
- Laskennalliseen työhön on olemassa paremmat työkalut ja tekoälymenetelmät.
- Yhdessä nämä voivat kuitenkin tehdä analyysistä nopeampaa, selkeämpää ja vaikuttavampaa kuin koskaan aiemmin.
