Tekstissä tarjotaan vuoden 2025 tilanteessa joitakin vastauksia seuraaviin kysymyksiin: Mihin tekoälyä voidaan hyödyntää?Mihin tekoäly voi käyttää taiteellisessa toiminnassa? Kuinka kehotteita (prompt) voi tehostaa?
Tekoäly on aikamme keskeisiä yhteiskunnallisen muutoksen voimia. Erityisesti neuroverkkopohjaiset suuret kielimallit (LLM) – kuten ChatGPT – ovat arkipäiviimme leviämisensä myötä nostaneet tietoisuutta tekoälyn kyvykkyyksistä. ChatGPT:tä ja sen kaltaisia tekoälysovelluksia nimitetään myös generatiiviseksi tekoälyksi. Nimi tulee siitä, että generatiivinen tekoäly kykenee tuottamaan opetusdatansa pohjalta uudenkaltaista sisältöä, kuten tekstejä, kuvia, videoita tai ääntä. Opetusdata, jonka pohjalta tekoälyn tuotokset muotoutuvat, on laajasti verkossa olevaa ihmisten tuottamaa sisältöä. Opetusdataa hyödyntäen tekoäly kykenee laskemaan esimerkiksi todennäköisen tuloksen, miten jokin teksti jatkuu. Tulokset myös kehittyvät jatkuvasti erilaisten koneoppimisen muotojen avulla. Tekoäly on kuitenkin vaikuttanut arkeemme jo ennen generatiivisia tekoälysovelluksia. Esimerkiksi tutut Spotifyn ja Netflixin suosittelualgoritmit tai puhelinten virtuaaliassistentit, kuten Siri, soveltavat tekoälyä.
Tässä artikkelissa esittelen joitakin yleisiä tapoja käyttää tekoälyä, erityisesti taiteilijan työskentelyn näkökulmasta. On kuitenkin oleellista huomioida, että tekoäly kehittyy jatkuvasti, joten kirjoituksessa pyrin yleisluontoisuuteen. Parhaan ratkaisun omiin tarpeisiin löytää usein soveltamalla tekoälyn tarjoamia mahdollisuuksia. Artikkelin tarkoituksena on kuitenkin nostaa keskeisiä piirteitä tekoälyn toimintalogiikasta ja näin tukea tekoälylukutaitoa.
Tekoälyn kanssa toimittaessa usein käyttäjän rooliksi tulee kehotteiden luominen. Kehotteet tarkoittavat tekstiä, jossa kerrotaan tekoälylle, mitä sen halutaan tuottavan. Kehotteet ovat yleisin tapa, jolla käyttäjä vaikuttaa tekoälyn tuottamaan lopputulokseen. Osaavissa käsissä vapaan lähdekoodiin tekoälysovelluksia voi toki muovata tehdasasetuksilla operoimista pidemmälle. Onnistuneeseen tulokseen voi kuitenkin päästä vain kehotteiden kautta. Kehotteita on mahdollista optimoida, kun tuntee hieman tekoälyn toimintalogiikkaa. Seuraavat esimerkit kehotteiden tehostamisesta pohjaavat tekstin tuotantoon, mutta niitä voi kokeilla myös kuvan, videon ja äänen tuotantoprosesseissa. Tehokasta kehotetta pohtiessasi voit huomioida ainakin nämä:
Kontekstin merkitys. Tekoälyn tuotantoon vaikuttaa konteksti, jossa kehote esitetään (Rettberg 2023). Tekoäly esimerkiksi usein tarrautuu aiemmin samassa keskusteluikkunassa olevaan tekstiin, joten halutessasi vaihtaa aihetta, kannattaa avata uusi ja puhdas keskusteluikkuna.
Kielellinen ilmaisu ja tarkkuus. Tekoälyn vastauksiin vaikuttaa kehotteen rakenne ja tyyli (Rettberg 2023). Kehotteen johtaessa epämieluiseen lopputulemaan, voit tarkentaa kehotetta, ja pyytää uuden vastauksen. Tekoälyn vastaukset ovat usein sitä lähempänä haluttua, mitä yksityiskohtaisemmaksi kehotteen muovaat. Voit esimerkiksi pyytää vastauksen akateemisen tekstin muodossa tai pyytää selostamaan monimutkaisen asian yläkouluikäiselle sopivalla tasolla.
Tekstin jatkaminen. Tekoälysovellukset tuottavat tekstiä aiemman tekstin perusteella (Toivonen 2021). Jos mielessä on jotain, mille toivot tekoälyn tuottavan jatkoa, voit liittää keskusteluikkunaan tekstipätkän kehottaen tekoälyä jatkamaan sitä.
Pyydä useita vaihtoehtoja. Tekoälyn tuotanto pohjaa sille koulutettuun ihmisten tuottamaan dataan, jonka perusteella se muodostaa todennäköisyyslaskennan kautta tuloksia. Keskiarvolliset vastaukset ovat usein geneerisiä, joten kehotteessa voit suoraan pyytää tekoälyä tuottamaan esimerkiksi 20 eri otsikkovaihtoehtoa.
Kehotteessa pyydetyn tiedon tai tehtävän yleisyys. Tekoälyn tuotantoon vaikuttaa se, kuinka yleinen kehotteessa esitetty toive on (Rettberg 2023). Tämä johtuu siitä, että mitä enemmän tekoälyllä on aiheesta dataa, sitä parempia vastauksia se yleensä kykenee tuottamaan. Esimerkiksi kirjallisuuden suhteen, tekoäly tuottaa parhaiten genresidonnaista tekstiä (Bajohr 2022, 274–275). Jos tieto aiheesta on taas marginaalista, tekoäly todennäköisemmin tuottaa virheellistä tai muuten vääristynyttä tietoa. Tätä nimitetään paikoin leikkisästi hallusinoimiseksi (ks. Arkoudas 2023).
Kehotteen kohteliaisuus tai painostavuus. Tekoäly on todennäköisesti oppinut datansa pohjalta, että kohteliaat kysymykset johtavat yleensä parempaan lopputulemaan (Green 2023). Näin ollen kohteliaisuudet, kuten pyytäminen ja kiittäminen, voivat tuottaa paremman vastauksen. Toinen ääripää, jolla tehostaa vastauksia, on painostaa tekoälyä. Tekoäly saattaa tuottaa parempia vastauksia, jos ilmoitat esimerkiksi, että kaikkien asioiden onnistuminen on nyt tämän vastauksen varassa ja kuvainnollisesti tekoälyn käsissä.
Mihin tekoälyä voidaan hyödyntää?
Tekoälyn mahti piilee siinä, että se kykenee tehostamaan tai jopa automatisoimaan monenlaisia ihmisen suorittamia askareita. Tekoäly ei silti ole kaiken osaava työnjohtaja, vaan se tarvitsee ihmisen asettaman päämäärän. Ihmisen on myös syytä valvoa tekoälyn tuotoksia, sillä käyttäjä on lopulta vastuussa virheellisen tai vääristyneen tiedon levittämisestä. Tutkimuksen ja kehittämisen vyöhykkeillä käytetäänkin nykyisenkaltaisesta tekoälystä termiä heikko tekoäly. Tämä tarkoittaa, että tekoäly mallintaa ihmisen ominaisuuksia, mutta ei omaa varsinaista älykkyyttä. On kiisteltyä voiko tekoäly yltää edes tätä vaihetta pidemmälle yleiseksi tekoälyksi.
Tietyissä rajatuissa tehtävissä tekoäly voi olla ihmistä tehokkaampi (Mahowad et al. 2024, 2). Tekoäly onkin siis tehokas avustaja, joka parhaassa tapauksessa onnistuu johdattelemaan käyttäjänsä ajattelua uusille reiteille. Työskentelyn sujuvoittamiseksi on tärkeää löytää oikeat tekoälysovellukset, jotka vastaavat käyttäjän senhetkisiä tarpeita. Sovelluksia voi hyödyntää myös ristiin ja näin jalostaa aiempaa tekoälyn tuotosta eteenpäin toisessa sovelluksessa. Alla listaan muutamia vuonna 2025 käytössä olevia sovellusmahdollisuuksia taiteen tekemisen tueksi:
Tekstintuottaminen ja käsittely: ChatGPT ja muut suuret kielimallit voivat kirjoittaa muun muassa tekstipohjia, tarinoita tai vastata kysymyksiin. Esimerkiksi Grammarly taas auttaa kielenhuollossa.
Kuvien sekä videoiden tuottaminen ja käsittely: DALL-E ja MidJourney voivat luoda virtuaalisia kuvia annettujen kuvausten perusteella. Synthesia puolestaan generoi videoita. Adoben ohjelmat taas mahdollistavat kuvien ja videoiden käsittelyn tekoälyn avulla.
Musiikin tuottaminen: AIVA, Suno ja Amper Music voivat säveltää musiikkia eri tyyleissä.
Alla oleva listaus esittelee joitakin tekoälysovellusten yleisimpiä käyttömahdollisuuksia:
Ideointi. Voit käyttää tekoälyä taiteellisessa työskentelyssä ideointiin ja teostesi jatkokehittelemiseen. Esimerkiksi tekoälyä voi kehottaa tarkastelemaan tekstin kertojavalintaa tai ehdottelemaan millaisen dialogin jostakin aiheesta voisi kehittää. Teoston (2025) raportissa ilmenee, että musiikin alalla tekoälyä käytetään muun muassa “lyriikoiden luomiseen, inspiraatioon ja ideoiden etsimiseen”. Tekoäly voi tarjota myös kiinnostavia näkökulmia eri aiheista, sillä se kykenee käsittelemään valtavia määriä dataa, ja löytämään siitä kenties jotain ajattelua nyrjäyttävää.
Apuraha- ja muiden hakemusten pohjien laatiminen. Voit pyytää tekoälyä tuottamaan geneerisen hakemuspohjan, tai syöttää sille yksilöidympiä tietoja haettavasta kohteesta, jolloin hakemuksestasi tulee personoitu. Hakemusta voi jalosta omannäköiseksi syöttämällä sinne esimerkiksi omia aiempia hakemuksiaan. Tällöin tekoäly tarttuu sinulle ominaisiin kielellisiin piirteisiin. Oleellista on muistaa, ettei tekoälyyn kannata syöttää asioita, jotka eivät voisi päätyä julkisiksi. Tekoäly voi myös auttaa hankkeiden ideoinnissa, portfolion parantelussa tai omien taitojen sanoittamisessa eri konteksteihin. Apurahaprosessista voit lukea lisää täältä.
Viestinnän tehostaminen. Voit käyttää tekoälyä avustajana muun muassa sosiaalisen median sisällön tuottamisessa, lehdistötiedotteen laatimisessa kohderyhmän tarkentamisessa. Laajasti tietoa taidealan viestinnästä löydät täältä.
Tiivistelmien laatiminen. Tekoäly on tehokas tiivistäjä, jos haluat esimerkiksi tietää kannattaako johonkin artikkeliin perehtyä. Tekoäly voi myös tiivistää käyttäjänsä kirjoituksia, muun muassa silloin, jos oma osaaminen pitää tiivistää hissipuheen mittaan. Lue lisää hissipuheesta täältä.
Kielenhuolto ja teosten viimeistely. Voit pyytää tekoälyn tarkastamaan tekstin kielioppia tai jonkin tietyn virkkeen rakennetta, josta on epävarma. On kuitenkin syytä muistaa, että tekoäly tuottaa keskiarvollisia vastauksia, joten omaperäinen kieli voi karsiutua, vaikka se olisikin kieliopillisesti pätevää. Musiikkikappaleiden, kuvien ja videoiden tapauksessa tekoäly voi myös auttaa viimeistelyssä ja virheenkorjauksissa. Esimerkiksi Paul McCartney ja Ringo Starr viimeistelivät tekoälyn avulla The Beatlesin vuonna 1978 äänitetystä demosta julkaisukuntoisen “Now and then” -kappaleen (2023).
Tekstien kääntäminen. Tekoäly kykenee myös kääntämään tekstejä kielestä toiseen. Tekoäly ei kuitenkaan tavoita välttämättä tekstin kontekstia tai termistön nyansseja, joten tekstin taustaa on syytä avata kehotteessa. Voit myös liittää erityistermejä valmiiksi tekstiisi. Tekoälyn käännöskyvyt vaihtelevat kielten väleillä, joten varsinkin virallisissa yhteyksissä käännösten laatu on syytä pyrkiä varmistamaan.
Taiteellisen ilmaisun tukija. Tekoäly voi auttaa johdattelemaan teoksien tekemistä uusiin suuntiin, tarjotessaan taiteilijan käyttöön eräänlaisen uuden mediumin – tai ainakin erilaisia työvälineitä ja lähtökohtia. Esimerkiksi media- ja videotaiteessa tekoälyn avulla luodaan kuvia tai taidelajeja yhdisteleviä hybridejä. Musiikissa tekoälyä voidaan puolestaan käyttää esimerkiksi melodioiden, harmonioiden tai uusien äänimaailmojen kehittelyyn (Teosto 2025). Tekoälyä voidaan myös käyttää osana tekstin tuotantoa. Esimerkiksi Sean Michaels on käyttänyt teoksessaan Do You Remember Being Born? A Novel (2023) tekoälyä tuottamaan tekstit teoksessa käytyihin fiktiivisiin keskusteluihin tekoälyn kanssa. Maalaustaiteen puolella esimerkiksi Sami Lukkarisen näyttely Borderland (2023) sisälsi maalauksia, joiden malleina toimivat tekoälyn tuottamat kuvat.
Virtuaalisten hahmojen luominen. Tekoälyn avulla voit muun muassa luoda keskustelubotteja, joiden kanssa kokija voi käydä keskusteluja hahmottelemasi fiktiivisen hahmon kanssa. Kirjallisuuden puolella lukija voi halutessaan jatkaa Niklas Ahnbergin nuortenteoksen Poika joka paransi haavat (2023) maailmassa virtuaalikeskustelun myötä. ChatGPT-tekoälymallia hyödyntäen lukijalle on luotu mahdollisuus keskustella teoksessa tuonpuoleiseen siirtyneen hahmon kanssa, minkä Ahnberg toivoo mahdollistavan hahmon kuolemaa seuranneiden nuoren lukijan vaikeiden tunteiden käsittelyn (Kustannusosakeyhtiö Aula & Co 2023). Musiikin kentällä voidaan taas luoda virtuaalimuusikkoja. Tästä esimerkkinä on artisti Stigin ja tuottaja Matias Mellerin kehittämä Tello-virtuaaliartisti, joka osallistuu muun muassa kappaleiden sanoittamiseen, laulamiseen ja markkinointiin.
Kokijan osallistaminen. Tekoälyn avulla on mahdollista luoda teoksia, joihin kokijan toiminta vaikuttaa. Esimerkiksi installaatiot voidaan ohjelmoida reagoimaan eri tavoin tilassa tapahtuvaan ääneen tai liikkeeseen, jotka ohjaavat teosta. Tällaisia teoksia edustavat esimerkiksi Jenna Sutelan I Magma (2019) ja Stephanie Dinkinsin Not The Only One (2018) -teokset, joissa tekoäly on vuorovaikutuksessa teoksen kokijan kanssa (ks. Poutiainen 2024, 75). Kirjalliset teokset voivat puolestaan muovautua lukijan valintojen kautta.
Jotain aivan muuta… Tekoälyä käyttäessään on hyvä pohtia mihin se kykenee. Tekoäly kehittyy jatkuvasti, minkä lisäksi se paikoin ylittää puhtaan välineellisyytensä tuottamalla ennakoimattomia tuloksia. Tekoälyä voikin lähestyä myös välineellisyytensä lisäksi mediumina, joka muovaa taiteilijan näkökulmaa työhönsä, tai jopa kumppanina, joka osallistuu teosten rakentamiseen (Lundman & Nordström 2023, 658). Ehkä tekoälyn avulla voidaan saavuttaa jotakin esteettisesti omalakista, joka ei ainoastaan kierrätä ihmisten kertaalleen luomaa sisältöä hieman uudella kulmalla.
Pikalista tekoälyn hyödyntämiseen:
Tekoäly on tehokas apuri, joka voi automatisoida paloja työskentelystä, kuten hakemuspohjien laatimista ja viestinnän sisältöjen suunnittelua. Tekoäly kykenee myös tuottamaan nopeasti ja runsaasti tekstiä, kuvia, videoita ja ääntä.
Tekoälyn kanssa toimiessaan on tärkeä tuntea hieman sen toimintalogiikkaa, jotta saat mahdollisimman laadukkaan vastauksen kehotteeseesi. Kehotteet ovat usein tehokkaampia, jos niissä kuvataan taustalla vaikuttavaa kontekstia ja määritellään haluttu tulos mahdollisimman tarkasti. Monesti myös kohteliaisuus, tai sen vastapainona painostavuus, edistävät halutun tuloksen saavuttamista.
Tekoälyä voidaan käyttää eri tavoin taiteellisen ilmaisun tukena. Tekoäly voi tarjota taustatukea, kuten apuna ideoinnissa, teosten viimeistelyssä, vuorovaikutuksen lisäämisessä teoksen kokijan kanssa tai johonkin vielä tuntemattomaan.
Lopuksi on muistettava, että tekoäly vaatii ihmisen osallisuutta, sillä käyttäjä on lopulta vastuussa tavoitelluista päämääristä.
Lähteet:
Arkoudas, Konstantine (2023). ”ChatGPT is No Stochastic Parrot. But it Also Claims That 1 is Greater Than 1.”. https://medium.com/@konstantine_45825/chatgpt-is-no-stochastic-parrot- but-it-also-claims-that-1-is-greater-than-1-e3cd1fc303e0 (luettu 5.3.2025).
Bajohr, Hannes (2022). “The Paradox of Anthroponormative Restriction: Artistic Artificial Intelligence and Literary Writing”. CounterText 8, no. 1 (2022), 262–282.
Green, Ben (2023). “Why Saying Please to ChatGPT Could Give Better Answers”. https://medium.com/@benjclaytongreen/why-saying-please-to-chatgpt-could-give-better- answers-b25ca1d7a2ed (luettu 5.3.2025).
Mahowald, Kyle et al. (2024). “Dissociating Language and Thought in Large Language Models”. Trends in Cognitive Sciences, Volume 28, Issue 6, 517–540.
Nordström, Paulina & Lundman, Riina (2023). “Creative Geographies in the Age of AI: Co‐creative Spatiality and the Emerging Techno‐material Relations Between Artists and Artificial Intelligence”. Transactions of the Institute of British Geographers.
Poutiainen, Viivi (2024). ”Oraakkeli, narri ja peili – Tekoälyn roolit taiteessa”. Teoksessa Hereillä mutta mihin hintaan: Nykytaiteen millenniaaliantologia (toim.) Roosa Kuosmanen, Sanna Lipponen, Anu Pasanen & Viivi Poutiainen. Khaos Publishing, 72–79.
Rettberg, Scott (2023). “Cyborg Authorship: Writing with AI – Part 1: The Trouble(s) with ChatGPT”, Electronic Book Review. https://doi.org/10.7273/5sy5-rx37.
