alkuun

Voisiko tekoäly käynnistää ohjustorjunnan itse? Näin Suomea turvataan tekoälyn avulla

Tekoälyn kyky käsitellä ja analysoida tietomassoja on valtava ihmiseen verrattuna. Samaan aikaan tekoäly toimii vain niin hyvin kuin se on opetettu. Ennen kuin tekoäly toden teolla yleistyy turvallisuuskriittisissä organisaatioissa, ratkaistavana on runsaasti muun muassa eettisiä ja lainsäädäntöön liittyviä kysymyksiä – sekä ennen kaikkea osaajapula.
tekoäly turvallisuuskriittiset toimijat

Erillisverkkojen teknologiavaliokuntaa luotsaava teknologiajohtaja Antti Kauppinen arvioi, että tekoäly on vasta harvoin mukana ohjaamassa operatiivista toimintaa suomalaisissa organisaatiossa. Mahdollisuuksia kuitenkin löytyy.

Erillisverkoissa yhdeksi tulevaisuuden käyttökohteeksi Kauppinen näkee metaversen, eli todelliseen maailmaan kytketyn virtuaalimaailman, jonka avulla voi esimerkiksi kouluttaa ihmisiä ja harjoitella tositilanteita. Tekoälyn avulla voi varmistaa, että harjoittelussa tehtyjen päätösten seuraukset vastaavat mahdollisimman tarkasti todellisuutta. Tekoäly mahdollistaa myös erilaisten harjoitteluskenaarioiden luomisen.

– Monilla aloilla ihmisten täytyy tehdä sekunnissa elämän ja kuoleman päätöksiä. Mitä paremmin he ovat voineet niitä harjoitella, sitä parempia päätöksiä ihmiset luultavasti tilanteissa tekevät, Kauppinen toteaa.

Erillisverkkojen teknologiavaliokuntaa luotsaava teknologiajohtaja Antti Kauppinen näkee Erillisverkoissa yhdeksi tulevaisuuden käyttökohteeksi metaversen.

Kauppinen toivoo näkevänsä eri viranomaisten ja muiden turvallisuustoimijoiden välillä tulevaisuudessa enemmän datan vaihtoa – toki säädösten mahdollistamissa rajoissa. Tällä hetkellä data on yleensä vain sen tahon käytössä, joka sen tuottaa.

Puolustusvoimien torjuntahävittäjissä tekoäly suojelee

Suomen Puolustusvoimilla on käytössä prikaatikenraali Jarmo Vähätiiton mukaan niin sanottua kapeaa tekoälyä tai pikemminkin ”tukiälyä”.

– Olemme menossa suuntaan, jossa tekoälyn käyttö lisääntyy ja ajan saatossa se sulautuu lähes kaikkiin asejärjestelmiin. Tekoäly tulee meillä olemaan päätöksenteon tukijärjestelmä. Saamme esimerkiksi aikaisempia parempia analyyseja tilannekuvajärjestelmistä ja autonomiaa asejärjestelmiin. Ihminen on silti aina päätöksentekijä, Vähätiitto sanoo.

Suomen Puolustusvoimien prikaatikenraali Jarmo Vähätiiton mukaan tekoäly tulee ajan saatossa sulautumaan lähes kaikkiin asejärjestelmiin.

Tällä hetkellä Puolustusvoimat hyödyntää asejärjestelmiin sulautetun ja tilannekuvan muodostamiseen käytetyn tekoälyn lisäksi myös esimerkiksi konenäköä sekä tekoälyjärjestelmiä, jotka voivat ennakoida huoltoja tai auttaa toteuttamaan tutkimusprojekteja. Tekoäly voi tehdä pieniä päätöksiä, esimerkiksi torjuntahävittäjä voi käynnistää automaattisesti suojaustoimenpiteitä. Lentäjä kuitenkin tekee päätöksen siitä, mihin konetta ohjataan ja mihin ohjus ammutaan.

Mahdotonta ohjelmoida etukäteen: tekoäly optimoi tietoliikenneyhteyksiä

Erillisverkkojen teknologiavaliokunnan puheenjohtaja, Nokian teknologiajohtaja Hannu Kauppisen mukaan tietoliikenteessä on hyödynnetty aktiivisesti tekoälyä jo lähemmäs kymmenen vuotta.

– Tietoliikenteessä tekoälyn käyttö on lähtenyt liikkeelle alueilta, joilla dataa ollut saatavilla helpoimmin. Tietoliikenteessä haaste on nopeus ja se, että data täytyy kerätä kentältä. Toisaalta järjestelmät tulevat niin monimutkaisiksi, ettei niitä voi hallita perinteisin keinoin, vaan tarvitaan tilanteesta oppivaa tekoälyä, Nokian Kauppinen arvioi.

Erillisverkkojen teknologiavaliokunnan puheenjohtaja ja Nokian teknologiajohtaja Hannu Kauppisen mukaan tietoliikenteessä tarvitaan tilanteesta oppivaa tekoälyä.

Esimerkiksi Nokialla radioverkon tukiasemia opetetaan käyttäjädatalla, joka pitää kerätä kentältä. Tämä liittyy esimerkiksi 4G-verkosta 5G-verkkoon siirtymiseen. Samaan aikaan myös 6G-kehitys on alkanut, ja se nojaa jo alusta alkaen tekoälyyn. Se voi esimerkiksi optimoida yksittäisen käyttäjän laitteen ja tukiaseman välisen yhteyden parhaalla mahdollisella tavalla. Ihmisen olisi mahdotonta ohjelmoida tätä etukäteen.

Tekoälyasetus antaa raamit viranomaistoiminnalle

Tekoäly tekee sen, mitä sille on opetettu. Keskustelua on käytävä siitä, mitkä asiat voi turvallisuuskriittisellä toimialalla antaa tekoälyn tehtäväksi ja mitkä taas ihmisen tulee hoitaa itse. Se, mitä päätöksiä tekoälyllä voi tehdä, on pitkälti paitsi lainsäädännön rajaamaa myös tilannesidonnaista, toteaa sisäministeriön johtava asiantuntija Minna Bloigu.

– Esimerkiksi julkisella paikalla poliisi ei käytä kasvojen tunnistusta ja -analysointia, mutta rajatarkastuksissa vastaavaa teknologiaa käytetään jo apuna. Taustalla on eri käyttötarkoitus. Tekoälyasetus ei rajaa tekoälyteknologioita, vaan niiden käyttötarkoituksia, Bloigu pohtii.

Sisäministeriön johtava asiantuntija Minna Bloigu nostaa tekoälyn käytön suurimmiksi esteiksi resurssit ja osaamisen.

Bloigu korostaa, että EU-tason tekoälysääntely eli tuleva tekoälyasetus vaikuttaa viranomaisten mahdollisuuksiin käyttää tekoälyratkaisuja. Tekoälyasetuksen lopullisesta muodosta neuvotellaan parhaillaan EU:ssa, mutta asetuksen voimaantulosta ei ole tarkkaa aikataulua.

– Meidän täytyy luoda yhteisiä pelisääntöjä ja avoimuutta. Myös tekoälyn määrittelystä täytyy käydä keskustelua, eritoten korkean riskin tekoälyohjelmista, hän toteaa.

Tekoälyosaamista tarvitaan yhä useammassa työssä – ei vain teknologia-alalla

Bloigu nostaa tekoälyn käytön suurimmiksi esteiksi resurssit ja osaamisen. Samaa mieltä ovat muutkin. Tekoälyä pitää osata käyttää arjessa muidenkin kuin teknologiaosaajien: siitä hyötyvät kaikki aina suunnittelusta toteutukseen ja hankintaan.

– Puolustusvoimissa etenemme portaittain osaamisen, ymmärryksen ja resurssien puitteissa. Jos ostamme esimerkiksi lennokkijärjestelmän, siihen on sisällytetty jo valmiiksi tekoälyä. Isoin haaste on siinä, miten tekoälyä saa hyödynnettyä esimeriksi viiden sensorijärjestelmän välisessä fuusiossa ja tehtyä siitä analyysiä päätöksentekijöille, Jarmo Vähätiitto arvioi.

Yksi käyttökohde on generatiivinen tekoäly, jota esimerkiksi ChatGPT edustaa. Siinä eräänä tavoitteena on, että tietokoneen ohjelmointi on automaattista ja ihmisen tehtäväksi jää kertoa tavoite.

– Kaikki ohjelmointi on menossa tähän suuntaan ja ohjelmoijien työnkuva muuttuu perustavanlaatuisesti, Hannu Kauppinen ennustaa.

Koneoppimista ja generatiivista tekoälyä

Tekoälyn tarkoituksena on parantaa toimintojen tehokkuutta, varmistaa nopeampi päätöksenteko ja vähentää inhimillisiä virheitä.

Tekoäly voidaan kategorisoida kahteen päätyyppiin:

1. Koneoppiminen, jossa tietokonejärjestelmä pystyy oppimaan datasta tunnistamiaan kuvioita, tehtäviä tai käyttäytymistä. Kun järjestelmä on oppinut, se kykenee käyttämään tätä tietoa toimiakseen ennustettavasti ja tehokkaasti.

2. Generatiivinen tekoäly, kuten esimerkiksi ChatGPT, joka kykenee ”keskustelemaan” ja yhdistelemään oppimiaan tietoja ja käsitteitä. Tämän tyyppinen AI voi luoda uudenlaisia vastauksia, ratkaisuja tai ideoita mukautuen dynaamisesti erilaisiin tilanteisiin ja tarpeisiin.

Korkean riskin tekoäly viittaa tekoälyjärjestelmiin, jotka voivat aiheuttaa merkittäviä haittoja ihmisille, ympäristölle tai yhteiskunnalle. Näitä järjestelmiä voivat olla esimerkiksi autonomiset aseet, tekoälypohjaiset valvonta- ja profilointijärjestelmät tai tekoälyn käyttö kriittisissä infrastruktuureissa, kuten ydinvoimaloissa tai sähköverkoissa.

Kuvaus on tehty ChatGPT 4:n avulla. Se sai syötteeksi Hannu Kauppisen tekoälyn määritelmän sekä Minna Bloigun käyttämän termin korkean riskin tekoäly. Kohderyhmäksi kerrottiin turvallisuuskriittisen toimialan päättäjät. Artikkelin kirjoittaja tiivisti ja muokkasi näiden perusteella tekoälylle määritelmän. Jutun pääkuva on luotu tekoälyn avulla.

Erillisverkkojen teknologiavaliokunta on perustettu vuonna 2022. Sen tehtävänä on yhtiön teknologiakehityksen ohjaaminen. Teknologiavaliokunnassa on 4 jäsentä.