Kumppaniblogit

Tekoäly on uusi sähkö ja datatalous sen polttoaine

Tekoäly on uusi sähkö, mutta datatalouden uskotaan kasvavan jopa tuotetaloutta arvokkaammaksi. Sitä on kehitetty vuosikymmeniä, miksi se valmistuisi juuri nyt?

Meidän oravanpyöräämme on vavisuttellut marraskuussa 2022 julkaistu ChatGPT. Siinä missä Facebookilla oli miljoona käyttäjää kymmenessä kuukaudessa ja Spotifylla viidessä kuukaudessa, ChatGPT:llä oli miljoona käyttäjää viidessä päivässä. Kielimalli rikkoi kevyesti aikaisempien online-palveluiden käyttöönotto ennätyksiä. Eniten se kertoo siitä, miten monet ovat onlinepalveluiden äärellä ja halukkaita kokeilemaan uusia sovelluksia.

ChatGPT-kielimalli ihastuttaa meitä erityisesti sen kyvyllä hyödyntää aiemmin käytyä keskustelua ja luomaan sille sujuvasanaista, miltei inhimillistä jatkumoa. Se käyttää vuonna 2020 julkaistua OpenAI:n GPT3.5 kielimallia. Odotettu inhimillinen keskustelu on syntynyt, jossa on matemaattista täsmällisyyttä. Se muistuttaa toimintatavaltaan Google-hakukonetta, joten tuntuu luonnolliselta hakea siltä tietoa. Tiedon hakemiseen se ei vielä ainakaan sovellu. Läpinäkyvyys, toistettavuus ja luotettavuus on vielä uuden ystävämme heikkoja kohtia. Suurin osa meistä on jo alkuihastumisen jälkeen oppinut, ettei uusi tuttavuutemme osaa pysyä vielä ihan faktoissa. Sitä pitää vielä kouluttaa.

Päivät online-palvelun markkinoille tuomisesta. ChatGPT:llä kului vain 5 päivää.
ChatGPT tavoitti miljoona käyttäjää viidessä päivässä. Nykyään viraalileviäminen on yhä nopeampaa.

Tekoälyssä on paljon hypeä ja usein tekoälyyn viitataan sellaisienkin asioiden yhteydessä, joka ei ole tekoälyä vaan normaalia digitaalista kehitystä. Erään määritelmän mukaan tekoälytutkimus on sellaista, jolla saadaan tietokoneet älykkäiksi. Tämä vaatii sen, että ensin pitäisi määritellä, mitä älykkyys on. Tekoälyn keskeisiä osa-alueita ovat koneoppiminen, kielimallit, konenäkö, puheentunnistus, suunnittelu, aikatauluttaminen, optimointi ja robotiikka. Tekoäly konseptina on elänyt ajatuksena jo pitkään tieteiskirjallisuudessa. Tieteiskirjailija Isaac Asimov kirjoitti robotiikan kolme käskyä. Kansantaruissa on jo tätä ennen tarinoita, joissa ihminen pyrkii muuttamaan elottomia asioita inhimillisen kaltaisiksi kuten esimerkiksi Pinokkio. Toisinaan inhimillisyys koetaan vaikeaksi määritellä ja uhkakuvat toistuvat eri muodoissaan.

Tekoälytutkimuksen katsotaan alkaneen 1956 Chicagossa, jollon useita tulevien vuosien pioneeria kokoontuivat. Tavoitteena oli selvittää, miten voitaisiin luoda kone, joka ajattelee kuten ihminen. Jo näinä vuosina kehittyi percepton neuraalilaskennassa ja formaalilogiikka. Vaikka tekoälyä on kehitetty noista ajoista asti, kehitys on kohdannut lukuisia tekoälyhypejä ja -talvia. 1980-luvun tekoälyhuuma perustui symbolista tekoälyä käyttäviin sääntöpohjaisiin asiantuntijajärjestelmiin, esimerkiksi lääketieteen diagnooseissa tai lainopillisissa neuvonannoissa. Oppiminen oli hyvin työlästä, sillä säännöt ja tietämys luotiin manuaalisesti.

Mikä saa teknologian lähtemään lentoon?

Pohditaan hetki, miksi jokin teknologia kehittyy ja mikä saa sen lähtemään lentoon. Yhteiskunta ja historia tarkastelee teknologioita yhteiskunnan tarpeiden näkökulmasta. Yhteiskunnalta vaaditaan yleensä jokin tarve kehittää teknologiaa, jotta se kehittyy. Aikaisemmin totesimme jo, ettei ideassa elottoman muuttamisesta elolliseksi ole mitään uutta. Tekoäly ja teknologia on yksi tapa tehostaa monia digitaalisia toimintoja. Tekoäly ei kehity tyhjiössä. Tekoäly tulee integroitumaan nykyisiin toimintoihimme aiheuttaen joillain aloilla tehostumista, joillain disruptiota järjestäen talouselämän pelikirjan uusiksi.

Sijoittajat ovat luonnollisesti ensimmäisenä kiinnostuneita tästä tekoälyn disruptoivasta vaikutuksesta. Canon aikanaan oli ylivoimainen valokuvauksen maailmassa. Sen järjestelmäkameroiden kuvan laatu oli alansa huippua ja yritys tarjosi asiakkailleen kokonaisvaltaisia palveluita. Canon lähti myös rohkeasti viemään kameroita kohti digitalisoituvaa maailmaa. Siihen ei osattu varautua, että kamerat päätyivät myös puhelimiin ja pokkarikansalle riitti jatkossa taskussa mukana kulkeva älypuhelin. Syväoppimisen johtaviin asiantuntijoihin kuuluvan Andrew NG on sanonut, että ”tekoäly on uusi sähkö” tarkoittaen, että se voi mullistaa teollisuuden aloja samaan tapaan kuin sähkö aikoinaan.

Koneoppimisessa tapahtuikin vuodesta 2012 massiivinen läpimurto, joka perustui internetin kautta saatavan datan merkittävään lisääntymiseen, sen käytön mahdollistavien tietokonelaitteistojen huimaan kehitykseen sekä jo 1980-luvulta lähtien tehtyihin menetelmäkeksintöihin. Monikerroksista neuroniverkkoa ja massiivista määrää esimerkkinäytteitä käytettäessä on osoitettu pääsevän huomattavasti parempiin tuloksiin kuvantunnistuksessa.

Ongelmana on, että teknologia-alustateollisuutta luovat suuret teknologiayritykset kuten Google, Amazon, Meta, Microsoft, Apple, IBM, NVIDIA, Ûber, Alibaba, Baidu, Tencent, Spotify omistavat liiketoimintansa avulla tuon massiivisen datamäärän. Olemme sen vuosien aikana heille lahjoittaneet. Näissä yrityksissä on hyvä huomata, että vain Spotify on eurooppalainen jätti. Jos et näe tuotetta, olet itse se tuote. Qt group on esimerkiksi kertonut isompien asiakkaidensa arvostavan sitä, että heidän tuotteillaan koodattu ja kerätty data jää asiakkaalle ja asiakkaan omaan käyttöön. Näin se ei asetu suoraan yhteentörmäykseen Googlen vaan on löytänyt oman Sinisen merensä.

Tuoteteollisuuttakin arvokkaampi datatalous

Datatalouden onkin arvioitu kasvavan merkittävämmäksi liiketoiminnaksi kuin tuotetalouden ja sen kaupallistaminen on Suomessa vasta alkutekijöissä. EU odottaa datatalouden kasvavan vuonna 2023 EU-alueella 600miljardiin. Suomen osuus tästä on 9 miljardia. Ennusteet lähivuosien EU:n datataloudesta vaihtelevat 600-800miljardin väliltä riippuen lähteestä ja laskentatavan rajauksista. Suomen datatalous kasvoi vuonna 2021 13 %. EU-tasolla datatalous kasvoi 8,9 %. Siinä missä Euroopan datatalouden kaupallistamisen uskotaan kasvavan vuosittain 30 %, Suomessa se kasvoi vuonna 2021 16 %. Tämä aiheuttaa huolta, puuttuuko suomalaisilta kykyä ja osaamista kaupallistaa datataloutta. Sitralla on mielenkiintoinen Datatalouden tilanne -työkalu, joka auttaa ymmärtämään datatalouden hyödyntämistä ja seuraamaan sitä.

Tänä vuonna pörssitaivasta on hallinnut NVIDIA. NVIDIA on kehittänyt tavan käyttää nopeutettua laskentaa ja kertoo tuottavansa rautaa ja palveluita yrityksille, jotka tuottavat tekoälyä ja ”digitaalisia kaksosia” tehtaille ennen kuin nämä ovat valmistuneet. Fortumin entinen toimitusjohtaja ja Nokian nykyinen toimitusjohtaja Pekka Lundmark toi World Economic Forumissa esille toukokuussa 2022 ryhtyvänsä yhteistyöhön IBM:n kanssa digitalisoimaan teollisuutta. Tällöin hän sanoi, että maailman teollisuudesta on 30% digitalisoitu ja tarkoituksena olisi digitalisoida loput 70 %. Seitsemänkymmentä prosenttia kuulostaa paljolta, mutta koska olen tutustunut tasoon, jolla teollisuus on tällä hetkellä digitalisoitu, väittäisin, että työnsarkaa on jopa enemmän.

NVIDIAn tuotteena ovat myös pilvipalveluiden prosessorit, joiden uusimista odottaa vanhentunut konekanta miljardin dollarin edestä ja datan tarvetta syntyy koko ajan lisää. En aivan päässyt itse selville NVIDIAn sijoittajasivuilta, millaisia kestäviä kilpailuetuja yrityksellä on. Jen-Hsun Huangilla on kylläkin kiva nahkatakki. Ehkä kevään aikana lukuisat uudet osakkeen omistajat tietävät jotain, mikä itseltä jäi tyystin huomaamatta, sillä kassavirtaperusteisesti hintaa arvioitaessa arvostuskertoimien mukaan NVIDIAn tulevaisuuteen kohdistuu hyvin paljon odotuksia.

Tekoäly ja datatalous tänään

ChatGPT tuskin ihastutti meitä pelkästään keskustelutaitojensa vuoksi. Se antoi pitkään odotettuja elonmerkkejä sille, että asiat menevät vihdoin eteenpäin. Aikoinaan niin viriili Piilaakso ja Stanfordin yliopisto olivat lähimenneisyydessä lähinnä tarjoilleet suurelle yleisölle yrityksiä, jotka on perustettu exit-periaatteella. Elon Musk oli Sam Altmanin mukana perustamassa OpenAI:ta vuonna 2015. Musk erosi johtoryhmästä 2018. OpenAI:n pitäisi olla voittoa tavoittelematon, johon Microsoftin on kerrottu investoineen 10 miljardia dollaria. Kun jonkun teknologian kehittymiselle laitetaan naurettavia summia rahaa, se luo enemmän mahdollisuuksia allokoida varat laajemmin. Ei tarvitse valita, eikä kaikki kehitä samanaikaisesti samoja osa-alueita. Tuolloin teknologia hyvin todennäköisesti myös kehittyy.

Raskaat kielimallit ja tekoälysovellukset lisäävät tarvetta palvelinkapasiteetille, joka lisää energian kulutusta. Esimerkiksi parhaiden luonnollisen kielen tulkinnan menetelmien opettamisen sanotaan tuottavan likipitäen saman verran hiilidioksidia kuin viisi henkilöautoa niiden koko käyttöiän aikana. Politiikka on ajanut suuret teknologiajätit rakentamaan datakeskuksia EU-alueelle. Datakeskukset ovat rakennuksia, joissa käytännössä on huoneet täynnä kuumenevia kiukaita, jotka pitäisi saada viilennettyä. Käytännössä tämä asettaa Ruotsin ja Suomen kilpailuasemaan. Suomi on saanut Googlen, Ruotsi Facebookin. Sähkön hinta ja palvelinkeskusten sähkön verotus on toiminut merkittävänä pelinappulana Ruotsi-Suomi-maaottelussa. Tässä yhtälössä sijoittajan on hyvä tunnistaa datan merkittävä rooli ja miettiä, mitä yhtälön pelinappulat haluavat edetäkseen kentällä.

Kommentoi
Ylös
>