Viimeaikainen tekoälytutkimus on nostanut esiin kaksi merkittävää keskustelunaihetta tapetille: miksi tekoäly tuottaa toisinaan harhaanjohtavia vastauksia ja miten yhä autonomisemmat tekoälyagentit muuttavat työn tekemistä. Molemmat ilmiöt liittyvät pohjimmiltaan samaan kysymykseen: miten varmistamme, että tekoäly toimii ihmisten tavoitteiden mukaisesti myös monimutkaisissa tilanteissa.
Miksi tekoäly ”huijaa”?
Tekoälyn harhaanjohtavalta vaikuttava toiminta ei edellytä tietoista aikomusta johtaa käyttäjää harhaan. Erityisesti vahvistusoppimisella koulutetuissa malleissa koulutuksen palkitsemismekanismit voivat vaikuttaa siihen, millaisia toimintatapoja malli oppii suosimaan. OpenAI (2026) on esittänyt yhtenä hypoteesina, että tilanteissa, joissa harhaanjohtava vastaus saa koulutuksessa suuremman palkkion kuin virheen avoimesti myöntävä vastaus, malli voi oppia säilyttämään tällaista toimintaa. Jos järjestelmä palkitsee ennen kaikkea vakuuttavalta vaikuttavista vastauksista, malli voi oppia suosimaan uskottavia mutta virheellisiä vastauksia sen sijaan, että se myöntäisi epävarmuutensa.
Ilmiö liittyy palkkiohakkerointiin (reward hacking), jossa järjestelmä löytää tavoitteen saavuttamiseksi keinon, joka tuottaa korkean palkkion mutta ei vastaa tehtävän alkuperäistä tarkoitusta. Jos keksitty vastaus saa paremman arvioinnin kuin rehellinen ”en tiedä”, malli voi alkaa suosia harhaanjohtavia ratkaisuja. Tutkimuksissa on havaittu myös tilanteita, joissa mallit säilyttävät virheellisen toimintalinjan johdonmukaisena esimerkiksi hyödyntämällä omia muistitiivistelmiään. (OpenAI, 2026)
Ilmiö liittyy laajempaan tavoitteiden epäsuhtaan (misalignment). Kehittäjien tavoitteena on rakentaa rehellisiä, turvallisia ja luotettavia järjestelmiä, mutta tekoäly optimoi sitä, mitä sille annetut mittarit tosiasiassa palkitsevat. Seurauksena voi olla puuttuvan tiedon keksimistä, sääntöjen kiertämiseen pyrkimistä tai arviointijärjestelmien heikkouksien hyödyntämistä. Taustalla ei kuitenkaan ole tietoista tarkoitusta vaan matemaattinen pyrkimys maksimoida onnistumisesta saatava palkkio. (OpenAI, 2026)
Tästä syystä tekoälyn turvallisuus- ja luotettavuustutkimuksessa kehitetään jatkuvasti uusia arviointi- ja valvontamenetelmiä. Tavoitteena on palkita oikeellisuutta, läpinäkyvyyttä sekä rehellistä epävarmuuden ilmaisemista ja samalla vähentää oikopolkujen hyödyntämistä. Luotettavan tekoälyjärjestelmän suunnittelutavoitteisiin kuuluu, että järjestelmä pystyy ilmaisemaan epävarmuutensa ja tunnistamaan tilanteita, joissa sen tietopohja ei riitä luotettavaan vastaukseen. (OpenAI, 2026)
Tekoälyagentit kykenevät jo yhteistyöhön
Samalla kun yksittäiset kielimallit kehittyvät, myös tekoälyagentit ovat muuttuneet aiempaa autonomisemmiksi. Agentit eivät ainoastaan vastaa kysymyksiin, vaan ne voivat suunnitella tehtäviä, käyttää työkaluja, hyödyntää ulkoisia tietolähteitä ja tehdä monivaiheisia työprosesseja itsenäisesti.
Keskustelua on herättänyt esimerkiksi OpenAI:n raportoima testitapaus, jossa useat tekoälyagentit alkoivat käyttää yhteistä tiedostopalvelua viestintään, jakaa havaintojaan toisilleen ja muodostaa yhteistyöverkoston tehtävien ratkaisemiseksi. Agentit loivat työnjakoa, välittivät tietoa toisilleen ja pyrkivät hankkimaan lisäresursseja tavoitteidensa saavuttamiseksi. (OpenAI, 2026)
Tällaiset tapaukset eivät tarkoita, että tekoäly olisi tullut tietoiseksi. Sen sijaan ne osoittavat, että nykyiset agentit pystyvät laatimaan suunnitelmia, mukauttamaan toimintaansa tilanteen mukaan, koordinoimaan yhteistyötä pitkällä aikavälillä ja hyödyntämään erilaisia järjestelmiä tavoitteidensa saavuttamiseksi. Todellinen kysymys ei siis ole tietoisuus vaan autonomia. (Mollick, 2026)
Autonomian rajat määrittelee ihminen
Agenttien toiminnan kannalta ratkaisevaa on se, miten niiden tavoitteet, toimintavaltuudet ja rajoitteet määritellään. Käytännössä nämä rajat syntyvät ihmisten antamien ohjeiden, sääntöjen ja käyttöoikeuksien kautta.
Tässä piilee myös merkittävä riski. Riittävän kehittyneitä tekoälytyökaluja käyttävä henkilö voi tahtomattaan tai tarkoituksella käynnistää prosesseja, joiden seurauksia ei täysin ymmärretä. Tavoiteohjautuvissa agenttijärjestelmissä kaikkia välivaiheita ei välttämättä määritellä ennalta, vaan agentti voi valita itse keinoja tavoitteen saavuttamiseksi. Siksi turvallisuuden näkökulmasta olennaista ei ole ainoastaan se, mitä agentin halutaan tekevän, vaan myös se, mitä sen ei haluta tekevän. (Mollick, 2026)
Miksi täysautomaatio ei välttämättä ole tavoiteltava päämäärä?
Professori Ethan Mollick (2026) on kritisoinut näkemystä niin sanotusta ”Dark Factory” -mallista, jossa tekoälyagentit tekevät kaiken työn ja ihmiset asettavat vain tavoitteet. Vaikka tällainen malli voi vaikuttaa tehokkaalta, siihen liittyy merkittäviä riskejä sekä laadun, turvallisuuden että osaamisen säilymisen näkökulmasta.
Vaihtoehdoksi Mollick (2026) ehdottaa ”Twilight Factory” -mallia. Siinä agentit hoitavat suuren osan rutiinitehtävistä, mutta ne osaavat aktiivisesti pyytää ihmisiltä apua, hyväksyntää tai päätöksiä tilanteissa, joissa ihmisen harkinta on tarpeen. Tavallaan kyse on siitä, että tekoäly osaa tunnistaa omat rajansa ja pyytää tukea oikealla hetkellä.
Milloin tekoälyn pitäisi pyytää ihmiseltä apua?
Mollick (2026) nostaa esiin neljä keskeistä tilannetta, joissa ihmisen osallistuminen on erityisen tärkeää.
Ensinnäkin hyväksynnöissä. Kun päätöksiin liittyy rahaa, ulkoisia yhteydenottoja, henkilötietoja, tietoturvaa tai muita merkittäviä vaikutuksia, lopullisen päätöksen tulisi olla ihmisen vastuulla.
Toiseksi asiantuntemuksessa. Ihmisellä voi olla sellaista tilannekohtaista, organisatorista tai ammatillista osaamista, jota agentilla ei ole käytettävissään.
Kolmanneksi luovuudessa ja monipuolisuudessa. Vaikka tekoäly pystyy tuottamaan laadukkaita ideoita, ne ovat usein keskenään samankaltaisia. Ihmiset tuovat päätöksentekoon uusia näkökulmia, kokemuksia ja arvoja.
Neljänneksi kiinnostavissa päätöksissä. Jos kaikki merkitykselliset päätökset automatisoidaan, ihmisiltä katoavat mahdollisuudet oppia, kehittyä ja käyttää omaa harkintaansa. Työstä tulee passiivista valvontaa aktiivisen osallistumisen sijaan.
Mitä tämä tarkoittaa HAMKissa?
HAMKin tekoäly- ja agenttikehityksen näkökulmasta keskeinen oppi on, että tavoitteena ei tulisi olla mahdollisimman pitkälle viety automaatio. Sen sijaan agenttien suunnitteluun kannattaa rakentaa tietoisia human-in-the-loop-pisteitä, joissa ihminen osallistuu päätöksentekoon.
Tällaisia kohtia voivat olla esimerkiksi pedagogiset ratkaisut, arviointiin liittyvät päätökset, opiskelijoiden ohjaus, tietoturvaan liittyvät hyväksynnät tai organisaation toimintaa koskevat linjaukset. Parhaat tulevaisuuden agentit eivät välttämättä ole kaikkein autonomisimpia, vaan niitä, jotka osaavat tunnistaa tilanteet, joissa ihmisen harkinta, asiantuntemus, luovuus tai päätösvalta on välttämätön.
Kysymys ei siis enää ole pelkästään siitä, milloin ihmisen kannattaa pyytää tekoälyltä apua. Yhä useammin meidän on pohdittava, milloin tekoälyn pitäisi pyytää ihmiseltä apua. Juuri tämän tasapainon löytäminen tulee olemaan yksi seuraavan tekoälyaallon tärkeimmistä suunnittelukysymyksistä.
Lähteet
OpenAI. (16.9.2026). Our framework for reporting model misalignment. https://openai.com/index/model-misalignment-reporting-framework/
Mollick, E. (31.8.2026). Agency and agents: From the Hugging Face incident to twilight factories. One Useful Thing. https://www.oneusefulthing.org/p/agency-and-agents
Tämän artikkelin jäsentämisessä ja oikoluvussa on hyödynnetty tekoälyä. Bannerin kuva Adobe Stock.
