Tässä artikkelissa esittelemme kolme keskeistä asiaa, joissa tekoälyn käyttö saattaa heikentää tuottavuutta ja haitata ammattimaista päätöksentekoa. Pahimmillaan voidaan puhua jopa sisältösaastasta tai disinformaatiosta.
Ensimmäinen haaste liittyy sisällön faktuaaliseen virheettömyyteen. Teollisuudessa ja liike-elämässä on paljon tilanteita, joissa tekoälyn tulee tuottaa 100 % oikea vastaus. Siksi generatiivinen tekoäly yksinään ei voi olla ratkaisu kaikkiin ongelmiin.
Löysä, pinnallinen ja runsassanainen sisältö on toinen kasvava ongelma generatiivisen tekoälyn yleistyessä. ”AI-höttö” on tekoälyllä tuotettua löysää ja näennäisen pätevää tekstiä. Siinä sen tuottaja säästää aikaa mutta se kuormittaa ja ärsyttää vastaanottajaa, joka joutuu päättelemään mitä runsassanainen ja teennäisen kohtelias teksti oikein merkitsee.
Kolmantena tekoälyn tuomana haasteellisena ilmiönä on disinformaation ja valeuutisten tuottaminen. Tekoäly on tehokas apuri muuttamaan tai värittämään totuutta ja kohdistamaan se valituille ryhmille, jos niin halutaan.
Tekoäly on muutakin kuin kielimalleja
Generatiivisen tekoälyn soveltuminen analytiikkaan ja päätöksenteon ohjaukseen on puhuttanut IT-alan ammattilaisia. Teollisuudessa, kaupassa ja palveluliiketoiminnassa on paljon tilanteita, joissa tekoälyn tuottamien tulosten tulee olla 100 % oikein. Tämä huolenaihe on tullut esille esimerkiksi IT-alan seminaareissa ja AI Skaalaajat-hankkeen yhteiskehittämisen pajoissa.
Tekoäly on paljon muutakin kuin kielimalleja. Perinteinen koneoppimispohjainen analytiikka laskee yrityskohtaisesta datasta tuloksia ilman, että se ”alkaa keksimään tai lisäämään itse” uusia asioita. Generatiivinen tekoäly voi sisällyttää vastauksiinsa “vääriä” yksityiskohtia, jos sen alueen termi tai asia on tilastollisesti hyvin lähellä kyseistä asiaa, ja se esiintyy kielimallin sisäisessä vektorilaskennassa eli “numerotaulukossa” useasti. Tällöin esimerkiksi jonkin tuotteen tärkeä tekninen yksityiskohta saattaakin olla saman tuoteperheen toisesta versiosta otettu.
Kielimalli ei ajattele, vaan se käsittele numeroita sanojen sijaan, koska sanoilla on kielimallissa erilaisia numeerisia arvoja. Niiden opetusdatana on ollut periaatteessa koko Internetin sisältö ja vähän enempikin, siksi opetusdata on varsin kirjavaa. Lisäksi esimerkiksi ChatGPT:n merkittävä osa vierailuista tai sitaateista perustuu Wikipediaan ja vastaavasti Perplexityssä merkittävä tietolähde on Reddit (ks. esim. Laffery, 2025; Radauskas, 2025). Ensisijaisena lähteenä eivät ole tieteelliset vertaisarvioidut artikkelit, validoidut tietolähteet tai journalistinen media.
Generatiivista tekoälyä ei tulisi soveltaa yksinään tilanteisiin, joissa vastauksen tulee varmasti vastata todellisuutta. Toiminnanohjauksessa ja päätöksenteossa ei ole varaa tekoälyn “lisäämiin asioihin” tai pieniin asiavirheisiin, vaan ohjelmien on toimittava ennustettavasti ja deterministisesti. Se, että tekniset ohjeet pätevät seuraavan sukupolven tuotteeseen, voi olla hyvinkin vahingollista vanhempaa versiota huollettaessa. Virheiden riskiä voidaan pienentää ankkuroimalla vastaukset yrityskohtaiseen dataan esimerkiksi RAG-menetelmällä, pyytämällä tekoälyä näyttämään lähteet ja rajaamalla vastaukset tiettyihin tietosisältöihin.
AI-höttö syö viestin vastaajanottajan aikaa ja laskee tuottavuutta
BetterUp Labsin ja Stanfordin Social Media Labin syyskuussa 2025 julkaisema tutkimus nostaa esiin ilmiön nimeltä “AI-Generated Workslop”, suomeksi tuttavallisemmin AI‑höttö (Niederhoffer ym., 2025). Termillä tarkoitetaan tekoälyn tuottamaa sisältöä, joka näyttää ensisilmäyksellä laadukkaalta, mutta ei todellisuudessa vie työtä eteenpäin.
AI‑höttö muistuttaa kiiltävää pakettia ilman sisältöä: huoliteltuja dioja, pitkiä raportteja tai näennäisesti asiantuntevia tiivistelmiä, joista kuitenkin puuttuu olennainen konteksti. Lopputulos on materiaalia, joka vaatii lukijalta lisää työtä — ei säästä sitä. Pahimmillaan ympäripyöreä, mitäänsanomaton sisältö vain lisää ärtymystä ja laskee luottamusta materiaalin lähettäjään
AI-höttö on uusi versio vanhasta ongelmasta: huolimattomasta työstä. Mutta sen vaikutukset ovat laajempia, koska generatiivinen tekoäly skaalautuu eri tehtäviin ja sen avulla voi nopeasti tuottaa paljon enemmän aineistoa. Näennäisestä yksilön tuottavuuden lisääntymisestä tuleekin tuottavuuden tukko.
Disinformaatio ja valeuutiset sosiaalisena ongelmana
Disinformaatio on yksi merkittävimpiä tekoälyn aikaansaamia globaaleja sosiaalisia haasteita. Viimeisimmän World Economic Forumin (WEF) 2026 riskiraportin perusteella disinformaatio kuuluu edelleen top-5 globaalien riskien joukkoon. Vaikka tekoäly on jo luonut ennennäkemättömiä mahdollisuuksia, se on luonut samalla lyhyessä ajassa toiseksi suurimman globaalin riskin. Kaikista WEF:n tilastoiduista 33 globaaleista riskeistä sen riskiluokitus on noussut kaikista jyrkimmin sekä lyhyellä kahden vuoden että pitkällä 10 vuoden aikavälillä.
Digitaaliaikakaudella etenkin sosiaalisessa mediassa nopeasti skaalautuvan vääristellyn informaation avulla voidaan vääristellä julkista keskustelua ja esimerkiksi manipuloida kohdennetusti yksilötasolla kansalaisten äänestyskäyttäytymistä. Tekoälyavusteisesti tuotetut deepfake-videot ovat tästä yksi esimerkki, joka pahimmillaan sekä uhkaa demokratiaa ja oikeaan tietoon perustuvia oikeuksia. Vuosina 2019-2023 globaalien deepfake-videoiden lukumäärän arvioidaan viisinkertaistuneen. Disinformaation kasvuun liittyy myös WEF:n riskilistalla sen rinnalle noussut yhteiskunnan polarisoituminen. Tämän riskin takana on huoli siitä, miten tekoäly ja sen avulla keinotekoisesti luotu sisältö mahdollistaa kyberkiusaamisen, informaatiovaikuttamisen ja pahimmillaan kyberväkivallan.
Euroopan komissio ehdottaakin lisää tutkimusta ja kiireellisiä toimenpiteitä, jotka keskittyvät tekoälyn roolin ja vaikutusmahdollisuuksiin mediassa ja miten se vaikuttaa kansalaisten luottamukseen. Disinformaatiota voidaan tunnistaa kriittisen ajattelun vahvistamisella, johon kuuluvat sekä lähdekriittinen faktantarkistaminen että mediasisällön loogisten virhepäätelmien tunnistaminen. Vaikka sekä sosiaaliseen median että tekoälyyn erikoistuneet suuryritykset ovatkin kehittäneet omia disinformaation ehkäisemiseen tarkoitettuja teknologioitaan (esimerkiksi faktantarkistuksen ristiin vertailu tietokantojen välillä), niiden lisäksi tarvitaan kansainvälistä yhteistyötä ja koordinaatiota disinformaatiota ja sen kasvua vastaan.
Ehkä luottamus digitaaliseen sisältöön ylipäätään on alkanut horjua. Ainakin kirjoittajien kohdalla on yhä vaikeampaa uskoa sosiaalisessa mediassa leviävien sisältöjen – olivatpa ne videoita, kuvia tai tekstejä – aitouteen. Yksi kiinnostava seuraus tästä on se, että sisältöjen todistusvoima heikkenee: se, mikä ennen toimi selkeänä todisteena, herättää nyt epäilyksiä ja vaatii varmentamista.
Demokratian näkökulmasta kehitys on kuitenkin huolestuttava. Jos ihmisten luottamus kaikkiin mediasisältöihin rapautuu, myös luottamus tiedonvälitykseen, julkiseen keskusteluun ja päätöksenteon perusteisiin voi murentua. Luotettavan median ja kriittisen lukutaidon merkitys korostuvat entisestään ajassa, jossa aidon ja manipuloidun sisällön raja hämärtyy.
Johtopäätökset
Yleisten kielimallien läpimurron jälkeen yritysten omaa dataa murskaavat koneoppimisen mallit ja prediktiivinen tekoäly ovat jääneet varjoon. Monessa tilanteessa varsinkin toiminnanohjauksessa ja päätöksenteossa vastausten tulee olla tosia. Vastauksena ei riitä 95 % virheettömyys tai epäilys siitä onkohan ohjeet tai suositukset sekoitettu eri tuoteversioiden kesken. Toinen haaste liittyy sisällön helppoon tuottamiseen, joka säästää tuottajan omaa aikaa mutta kuormittaa vastaanottajaa. Runsassanaiset mutta kohteliaat viestit tai näennäisen pätevät mutta pinnalliset kirjoitukset turhauttajat jo monia. Kolmantena haasteena on tarkoituksella vääristellyt ja väritetyt mediasisällöt, joiden tavoitteena on ajaa tiettyjen ryhmien omaa agendaa.
Teknologinen optimismi olettaa, että näihinkin ihmiset luovat uusia teknisiä ratkaisuja, joilla nämä ongelmat saadaan haltuun. Kyseessä on markkinarako, jossa monet ovat valmiita maksamaan teknologioista, joissa luotettavuus ja luottamus saadaan varmistettua. Läpinäkyvä ja selittävä tekoäly sekä kyseiseen substanssiin vihkiytynyt AI-agentti auttaa lukijaa arvioimaan tulosten luotettavuutta, mutta vain silloin, jos hänellä on siihen osaamista ja pätevyyttä.
Lähteet
- European Commission (2025). Horizon Europe – Work Programme 2026-2027 Culture, Creativity and Inclusive Society.
- Laffery, N. (2025). AI Platform Citation Patterns: How ChatGPT, Google AI Overviews, and Perplexity Source Information. Profound. https://www.tryprofound.com/blog/ai-platform-citation-patterns
- Niederhoffer, K., Kellerman, G.R., Lee, A. Liebscher, A., Rapuano, K. & Hancock J. (2025).
AI-Generated ”Workslop” Is Destroying Productivity, Harvard Business Review, Digital Article, Sep 2025. - Radauskas, G. (2025): ChatGPT mostly sources Wikipedia, others rely more on Reddit – study. Cybernews. https://cybernews.com/news/chatgpt-wikipedia-google-reddit/
- Romanishyn, A. Malytska, O. and Goncharu, V. (2025). AI-driven disinformation: policy recommendations for democratic resilience. Frontiers In Artificial Intelligence, vol 8
World Economic Forum (2026). The Global Risks Report 2026. WEF_Global_Risks_Report_2026.pdf
Ari Alamäki, Kari Hiekkanen ja Olli Laintila
AI-Skaalaajat-hankkeen (ai-skaalaajat.fi) tavoitteena on kehittää Uudenmaan pk-yritysten tekoälyn skaalautumista edistäviä monialaisia tekoälykyvykkyyksiä, toimintamalleja ja uusia käytännön sovelluksia. Hanke järjestää mm. yhteiskehittämisen työpajoja, webinaareja ja auttaa organisaatioita skaalaamaan ja soveltamaan tekoälyratkaisuja osaksi liiketoimintaa. Hanketta rahoittaa EAKR ja Uudenmaanliitto.
