Matka pikseleistä veistokseksi – tekoälytaiteen kulta ja kiemurat

Avaan koneen eräänä maanantai-iltana ja kirjoitan hakukenttään ”tekoälytaide”. Tiedostamatta 0.3 wattitunnin energiaa, liikenteenjakajaa, jolle hakupyyntöni hyppää, ja kahta eri serveriä, joissa hakuni pomppii, saan nopeasti hakuuni perustuvia artikkeleita, nettisivuja ja keskustelupalstoja. Miettimättä käytännössä ollenkaan, mitä hakukone edes teki.

Kuten internetkin, on myös tekoäly ja sen merkitys taiteelle monille epäselvä.  Kun mainitsen tekoälytaiteen kahvipöydässä tai ystävälle bussissa, minulta kysytään: “Mutta eihän se ole taidetta, jos se on tehty tekoälyllä?” Kysymys on ymmärrettävä, mutta toisaalta kertoo virheoletuksista ja vääristymistä, joita tekoälyyn liittyy. Näitä on myös Tomi Slotte Dufvan, taiteilijan ja Aalto-yliopiston taiteen ja suunnittelun korkeakoulun lehtorin mielestä paljon. “Yleisen tekoälyn (AGI) kuvitelmat usein sekoittuvat tämänhetkisiin algoritmeihin. Ja vaikka alan asiantuntijat ja tutkijat ymmärtävätkin fantasian ja todellisuuden erot, niin fantasiat silti näkyvät jatkuvasti tekoälypuheessa”, hän toteaa bloginsa mielipidekirjoituksessa “Ai Mixei?”(3/2023).

”Tekoälytaide on jo sanana ongelmallinen” -Tomi Slotte Dufva

Vaikka tekoälyä kutsutaankin tekoälyksi, ei siinä ole mitään ihmismäistä tai teennäistä – se ei yritäkään toimia ihmisen älyn lailla. Tekoäly ei ajattele, yleistä tai päättele, vaan vastaa komentoihin siihen ladatun materiaalin perusteella. Sen tuotoksesta ei olekaan vastuussa itse tekoäly, vaan koodaaja ja komennon antaja. Tekoälytaidetta ei voida laittaa teköälyn vastuulle. Jotta tekoäly saadaan luomaan käskystä erinäköisiä ja -tyylisiä kuvia, pitää sitä opettaa, eli laittaa tekemään todennäköisyyslaskentaa isosta määrästä kuvamateriaalia ja -tekstejä.

Tekoälyn opetusmateriaaleissa on kuitenkin usein ongelmia. Jos tekoäly halutaan luomaan eri tyylisuuntausten tai taiteilijoiden mukaista taidetta, pitää materiaalissa olla mukana taideteoksia eri tekijöiltä, eli tekijänoikeussuojattua materiaalia. Jos näiden pohjalta luodaan kuva, kenellä on tekijänoikeudet siihen? Aihe on ollut jo pitkään pinnalla mediassa, ja asiasta on käyty jo oikeusjuttuja. Esimerkiksi Stable Diffusion -kuvageneraattorin kehittänyt yhtiö haastettiin alkuvuodesta oikeuteen, koska sen generaattori on käyttänyt tekijänoikeuksien alaista materiaalia (HS,24.1.2023).

Ongelma on samalla globaali mutta myös valtiokohtainen, koska tekijänoikeuslait vaihtelevat tiuhaan. Siinä missä yhdessä maassa löytyy porsaanreikiä taiteen tekemiselle tekijänoikeuksista välittämättä, törmätään toisisssa ongelmiin – kuten meidän tekijänoikeuslaimme 2. pykälä. Sen mukaan tekijällä pitäisi olla yksinoikeus päättää työnsä käytöstä. Ovatkohan kuvageneraattorien tekijät ottaneet yhteyttä materiaalin tekijöihin? 

Säädöksiä ja lakeja pitäisi päivittää, mutta toisaalta rajan vetäminen tekoälytaiteessa on muutenkin vaikeaa, koska idea ei ole tekijänoikeussuojattu, vaan tapa, jolla se on toteutettu. Maalaustyyleistä saa ottaa vaikutteita, mutta suoraan plagioida ei. Luultavasti tämän takia kaikki tekoälytaiteen tekijät eivät olekaan törmänneet tekijänoikeusongelmiin. He eivät käytä tekoälyn ensimmäiseksi ehdottamaa versiota, joka saattaisi sisältää suoraan plagioitua materiaalia. Teosta muokataan pitkään antamalla tekoälylle korjausohjeita.Tekoäly on siis yksi työkalu muiden joukossa, ei taiteen luoja.

Mutta kuten jokaisessa työkalussa, sen laatu vaikuttaa merkittävästi lopputulokseen. Tekoälyt eivät ole todellakaan täydellisiä, ja tulevaisuudessa tullaan luultavasti keskustelemaan paljon niiden sisältämistä eettisistä ongelmista. On esimerkiksi havaittu, että joillain tekoälyillä on ollut ongelmia tunnistaa tummaihoisia ihmisiä. Tämä johtuu luultavasti datasta jolla tekoälyä on opetettu. Datassa saattaa olla virheitä, tai itse tekoäly voi luoda yhteyksiä datan välillä, jotka aiheuttavat vääristymiä ja vinoumia sen tuloksiin. 

Keskustellessani asiasta Tomi Slotte Dufvan kanssa sähköpostin välityksellä tiivisti hän asian hyvin: “Tekoälyyn käytetty data kuvastaa tämän hetkistä maailmaa, se on vinoutunutta, syvästi rasistista ja sovinistista. Tekoälyn käyttö saattaa lukita tällaisia ajatus- ja kuvamalleja pitkäksi aikaa ajatuksiimme.”  Ongelma näkyy myös kuvageneroinnissa erittäin konkreettisesti. Pyytäessä kuvaa ihmisistä laite luo usein vain valkoihoisia hahmoja, ja kuvat sairaanhoitajista tai ruoan laittajista ovat enimmäkseen naispuolisista henkilöistä. Jos siis kuvia ei itse tajua muokata, tulee tekoäly luomaan yksipuolista kuvaa yhteiskunnastamme, edistäen rasistisia ja syrjiviä ennakko-oletuksia.

Tekoälyä käyttävillä taiteilijoilla ja graafikoilla on siis tärkeä vastuu. He voivat joko levittää vinoumia, tai sitten tiedostaa kuvageneraattoreissa olevan ongelman ja pyrkiä siihen, ettei taide levitä vinoutunutta näkökulmaa maailmastamme. Iso vastuu on myös ohjelmoijilla. Ongelmaan onkin syytä puuttua jo koodausvaiheessa: kirjoittamalla koodia, joka ottaa huomioon eettisyyden, ja ohjelmoimalla datasta, jossa on otettu huomioon monimuotoisuus ja inklusiivisuus.

Vastaus voisi olla myös feministinen ohjelmointikieli, eli feministiseen teoriaan pohjaava tapa rakentaa ohjelmia. Se on vuonna 2013 Georgia Institute of Technologyn väitöskirjatutkija Ari Schlesingerin esittämä vastaus tekoälyn eettisiin ongelmiin. Idea on kuitenkin Tomi Slotte Dufvan tutkimuksen mukaan haastava, koska feministinen filosofia vaatisi “radikaalisti uudenlaista suhtautumista koodiin, koodin rakenteeseen ja rakennustapaan”. Samalla se on kuitenkin tärkeä asia pohtia, koska se tuo esille ohjelmoinnin syvät ja moniulotteiset kytkökset muuhun maailmaan(Avantgarde, tiede ja teknologia(1/12/2019)).

Dufvan mukaan kytköksessä on myös mahdollisuuksia. Kytköksisyyden ansiosta voimme käyttää tekoälyä peilinä, kun tarkastelemme vinoumia ja puutteita, mitä tuottamassamme tiedossa on. Näitä ovat esimerkiksi tekoälyistä sensuroidut  kuvat ja sanat, joihin joutuu usein aiheettomasti muun muassa queer-sanasto. Dufva muistuttaa myös, että tekoälyn voi nähdä samanlaisena apuvälineenä kuin muunkin teknologian taiteessa, antaen uusia ilmaisun tapoja virheiden ja kokeilun kautta. Tekoäly voi tuoda työhön uusia suuntia, joita taiteilija itse ei olisi keksinyt.

Voikin olla, että tämä aika tullaan muistamaan taiteen uusista piirteistä, joita tekoäly tuo, kuten virheistä. Pienet monimutkaiset asiat, kuten ihmiskäsi on tekoälylle hankala luoda ja siinä voi näkyä puutteita. Ne voi nähdä kuitenkin mahdollisuutena, kuten Roope Rainisto teki. Hänen teoksiensa erityispiirre on juuri tekoälyn tekemät virheet, joita hän ei ole edes yrittänyt korjata.

Monet muutkin suomalaiset taiteilijat ovat ottaneet tekoälyn käyttöön monipuolisilla tavoilla. Alex Markwith ja Jori Grym käyttivät tekoälyä projektissaan tiiminjäsenenä, joka muokkasi teosta vuorotellen Alex Markwithin kanssa. He kertoivat Ylen artikkelissa työskentelystään ja havainnostaan, että ihminen osaa tehdä hallittua kaaosta paremmin kuin tekoäly. Työskennellessä tekoäly ei osannut käsitellä eri tekniikoita sekoittavaa teosta, vaan yritti luoda työstä hallittua kokonaisuutta(Yle, 26/7/2023).Kai Hanninen taas käyttää tekoälyä paitsi teoksen tekemiseen, mutta myös maalausluonnoksiin. Monet sovellukset ovat käytössä, ja kuratointi ja muokkaus saattavat kestää tuntikausia. Hannisen mukaan tekoälystä kannattaa ottaa kaikki irti – edistystä vastaan taistellessa jää kuitenkin yleensä toiseksi. (Yle, 30/12/2022) 

Samaa mieltä on myös tämän artikkelin kirjoittaja. Tekoälyssä on ongelmia, mutta ei kehitystä voi estääkään, joten parempi taistella ongelmia vastaan oppimalla niistä ja havaitsemalla ne. Kuten tekemällä Midjourneyllä kuvituksen, vaikka ei ole tiennyt koodiakaan sen toiminnasta ennen tämän artikkelin aloittamista.