Yleisluontoinen katsaus aiheeseen toukokuussa 2025.

Laajat kielimallit (LLM:t) toimivat pohjimmiltaan tilastollisen päättelyn avulla. Ne analysoivat käyttäjän syötteen ja tuottavat vastauksen arvioimalla, mikä olisi todennäköisin ja tarkoituksenmukaisin jatko annetulle tekstille. Vaikka prosessi on teknisesti monimutkainen, se tapahtuu lähes välittömästi. Tämä nopea ja sujuva toiminta luo vaikutelman aidosta keskustelusta ja luonnollisesta kielenkäytöstä.

Tunnetut tekoälypalvelut kuten ChatGPT, Claude, Copilot ja Gemini ovat kehittyneitä chatbot-pohjaisia käyttöliittymiä. Ne eroavat merkittävästi yksinkertaisemmista, esimerkiksi yritysten asiakaspalvelussa käytettävistä chatboteista. Edistyneempien chatbot-pohjaisten käyttöliittymien erityispiirre on niiden kyky hyödyntää myös muita tekoälysovelluksia (esim. kuvien generointi ja konenäkö) sekä erikoistuneita työkaluja (esim. tiedonhaku) tehtävien suorittamisessa.

Käyttäjän kehotteet & kehotteiden suunnittelu Hyvän kehotteen voi muotoilla esim. seuraavasti

  • Suorat käskyt:”Tiivistä tämä muistio viidellä lauseella”.
  • Roolipohjaiset ohjeet: ”Toimi kokeneena alan x asiantuntijana. Hahmottele ohessa kuvatun projektin tärkeimmät vaiheet”
  • Askel-askeleelta ohjeet: ”Tiivistä ensin muistiinpanot yhteen kappaleeseen, listaa sitten kolme pääasiallista toimenpidettä”. Tehtävät voi usein jakaa myös peräkkäisiin prompteihin.

Rakenteelliset kehotepohjat (esim. CO-STAR)

  • Context Oleelliset taustatiedot (esimerkit ja tausta-aineistot)
  • Objective Tavoite tai tehtävä (esim. esseekirjoitus, mainosteksti tai raportti)
  • Style Tekstin tyylilaji (esim. humoristinen, juridinen tai virkakieli)
  • Tone Tekstin sävy (esim. lämmin, neutraali tai suoraviivainen)
  • Audience Tavoiteltu kohderyhmä
  • Response Vastauksen muotoilu (esim. viisi lausetta tai bullet pointit)

Voit lukea lisää promptien eli kehotteiden muotoilusta esimerkiksi:

Hyvän promptauksen periaatteet tietotyön tekijälle

MS Copilot -ohjeet

Google Gemini -ohjeet

ChatGPT -ohjeet

Anthropic Claude -ohjeet

Kielimallien keskeiset rajoitteet ja ratkaisuja niistä aiheutuviin ongelmiin

Kielimallien tunnettuja rajoitteita ovat mm.

  • virheellisen tiedon tuottaminen (hallusinaatiot)
  • tietopohjan vanheneminen koulutusajankohdan jälkeen
  • puutteellinen kyky viitata käytettyihin lähteisiin
  • tietosuojaan liittyvät kysymykset
  • rajallinen kyky käsitellä laajoja aineistoja kerrallaan

Rajoitteista seuraavia ongelmia voidaan kuitenkin hallita erilaisin keinoin. Tietosuojariskejä minimoidaan systemaattisella tiedonhallinnalla ja selkeillä tietoturvakäytännöillä. Kielimallien toimintaa voidaan tehostaa hyödyntämällä hakupohjaista generointia (RAG, Retrieval-Augmented Generation) sekä erilaisia tukityökaluja, jotka laajentavat mallien käyttömahdollisuuksia ja parantavat niiden luotettavuutta.

Agenttipohjaiset tekoälyjärjestelmät

Agenttipohjainen tekoäly edustaa merkittävää kehitysaskelta perinteisiin tekoälymalleihin verrattuna. Siinä missä tavanomaiset tekoälyt keskittyvät lähinnä vastausten tuottamiseen, agenttipohjainen tekoäly kykenee itsenäiseen toimintaan, päätöksentekoon ja ongelmanratkaisuun. Uusimman sukupolven chatbot-sovellukset hyödyntävät näitä kehittyneitä ominaisuuksia. Näitä sovelluksia kutsutaan päättelymalleiksi (Reasoning Models), sillä ne pystyvät jäljittelemään ihmismäistä päättelykykyä ja soveltamaan tietoa johdonmukaisesti erilaisten ongelmien ratkaisemisessa.

Agenttipohjaisen tekoälyn soveltamismahdollisuudet ovat laaja-alaiset. Sitä voidaan hyödyntää tehokkaasti esimerkiksi ohjelmistokehityksen tukena, tieteellisessä tutkimustyössä sekä erilaisten toistuvien työtehtävien automatisoinnissa.

Agenttipohjaisten järjestelmien neljä keskeistä toimintaperiaatetta

  • Ennakoiva suunnittelu: Järjestelmä suunnittelee toimenpiteet huolellisesti ennen varsinaista toteutusvaihetta
  • Systemaattinen arviointi: Järjestelmä arvioi ja analysoi toimintaansa prosessin eri vaiheissa
  • Työkaluintegraatio: Järjestelmä hyödyntää tarkoituksenmukaisia erikoistyökaluja tehtävien suorittamisessa
  • Moniagenttitoiminta: Useat tekoälyagentit toimivat yhteistyössä joko peräkkäisinä ketjuina, keskitetysti johdettuina tai rinnakkaisina toimijoina

Vaikka et käyttäisi AI-agentteja, voit myös itse hyödyntää samoja periaatteita kielimallien avulla työskennellessäsi.