Itseluotavat GPT-agentit asiantuntijatyössä – kokeiluja, mahdollisuuksia ja realiteetteja

Itseluotavat GPT-agentit mahdollistavat tekoälyn hyödyntämisen asiantuntijatyössä. Eri alojen asiantuntijoiden on mahdollista kouluttaa omia ChatGPT-pohjaisia sovelluksia muokaten laajaa kielimallia kapeampiin ja tarkkarajaisempiin käyttötarkoituksiin. Ne eivät enää ole universaaleja asiantuntijoita, vaan kuratoitudumpia työkaluja, jotka voivat parhaimmillaan keventää tiedonhakua, tekstintuotantoa ja esimerkiksi vaatimustenmukaista raportointia.

Eräs konkreettinen esimerkki tästä kehityksestä on vAI:lla tuottavuutta hankkeessa kehitetty KestävyysraportointiGPT, joka on kehitetty tukemaan yrityksiä EU:n uuden vastuullisuusraportointisääntelyn, CSRD:n, soveltamisessa. Agenttien osalta ei kuitenkaan olla vielä valmiissa maailmassa, vaan asiantuntijoiden tulee tunnistaa kehittämisen mahdollisuuksien lisäksi myös niiden rajat. Näin asiantuntijatyötä voidaan kehittää tekoälyn avulla vastuullisesti.

GPT-teknologia asiantuntijatyön tukena

OpenAI:n julkaisema GPT Builder tarjoaa käyttäjälle mahdollisuuden rakentaa omia GPT-agentteja ilman ohjelmointitaitoja (OpenAI, 2023). Vastaavia työkaluja agenttien luomiseen löytyy muistakin tekoälypalveluista, kuten esimerkiksi Microsoftin Copilotista. Agenttien kehityksessä käyttäjä ohjeistaa tehtävän, käyttötyylin ja käytettävän tausta-aineiston – ja voi tämän jälkeen testata, miten agentti vastaa tiettyihin kysymyksiin tai tehtäviin. Rakenteen ja tyylin osalta agentti voidaan yksinkertaisimmillaan mieltää tallennetuiksi prompteiksi. Vastaavasti tausta-aineistolla voidaan rajata hyödynnettäviä tietolähteitä ja esimerkiksi varmistaa aiempaa paremmin, että vastaukset perustuvat vain tiettyihin lähteisiin. Lopputuloksena syntyy digitaalinen apulainen, joka toimii ennalta määritellyllä tavalla käyttäjän antamien aineistojen pohjalta.

Tammikuussa 2024 avatun GPT Storen sekä Microsoftin Copilotin kautta on mahdollista hyödyntää myös muiden kehittäjien toteuttamia agentteja (OpenAI, 2023). Kehittäjä voi julkaista oman agenttinsa muiden käyttöön, seurata sen käyttödataa ja jopa ansaita niillä tuloja. Tämä mahdollistaa uudenlaisen asiantuntijuuden tuotteistamisen – ei sovelluksina, vaan tekoälypohjaisina palveluagentteina. Yksinkertaisempien esimerkkien ohella agenttien todellinen potentiaali piilee asiantuntijatyössä, jossa tarvitaan yhdistelmää tietoa, sääntelytuntemusta ja tehokasta viestintää. Näissä tilanteissa agentti voi toimia “toisena asiantuntijana”, joka ei tee päätöksiä, mutta valmistelee niihin tarvittavaa materiaalia.

KestävyysraportointiGPT

KestävyysraportointiGPT koulutettiin CSR-direktiivin ja sen pohjalta Suomen lakiin tehtyjen muutosten pohjalta. Se onkin näin ollen enemmän lainopillinen avustaja kuin varsinainen laskennan apu. Säädösten lisäksi agentille koulutettiin kirjanpitolaki yrityksen kokoon liittyvien rajoitteiden tunnistamiseksi. Koulutusaineisto syötetiin PDF-muodossa, jotta voitiin varmistua GPT:n hyödyntävä nimenomaisesti annettuja aineistoja eikä esimerkiksi verkkomateriaaleja. Samalla pääsy verkkohakuun suljettiin, millä varmistetaan edelleen annettujen lähteiden käyttöä. PDF:ien käyttöä korostettiin myös GPT:n ohjeistuksessa, koska vapaan verkkohaun avulla löytyi osin ristiriitaisia vastauksia. Tässä yhteydessä on toki hyvä muistaa, että käytettäessä PDF-tiedostoja kehittäjä on vastuussa tiedostojen päivittämisestä, jos lainsäädäntöön tulee jatkossa muutoksia. Kuvassa 1 nähdään pieni osa KestävyysraportointiGPT:n ohjeistuksesta.

Kuva 1. KestävyysraportointiGPT:n määrittelyä.

Käytettävien lähteiden lisäksi agentille annettiin tarkka kuvaus siitä, missä muodossa vastaukset tulee antaa. Vastaukset pyydetään virallisena, lyhyinä ja täsmällisinä ja agenttia kehotetaan olemaan spekuloimatta epävarmoissa tilanteissa. Tämä ei toki takaa sitä, että vastukset olisivat aina oikein. Lisäksi agentin ohjeisiin annettiin esimerkkejä käsiteltävistä aiheista, joihin GPT pyrkii vastaamaan. Asiatuntevasta tyylistä huolimatta mallia kehotettiin olemaan antamatta lainopillisia neuvoja.

Palvelua testattiin omilla kysymyksillä ja lisäksi se on annettu kestävyysraportoinnin asiantuntijoiden kokeiltavaksi. Heidän mahdollisen palautteensa jälkeen prompteja voidaan kehittää edelleen. Tämä onkin yksi tärkeä näkökulma. Vaikka agentti voisi tuntua valmiilta, niin tietopohjan ja tekoälymallien kehittyminen ja muuttuminen saattavat johtaa tilanteisiin, jossa myös agenttia ja sen prompteja on päivitettävä.

Mahdollisuudet ja rajoitteet – mitä agentti ei (vielä) tee

Vaikka GPT-agenttien kehitys on lupaavaa, ei kyse ole hopealuodista. Suurin yksittäinen riski liittyy edelleen tiedon luotettavuuteen. Ilman laadukasta, kuratoitua tietopohjaa GPT saattaa tuottaa uskottavan tuntuista, mutta virheellistä tekstiä. Siksi asiantuntijan rooli ohjaajana, arvioijana ja viimeistelijänä säilyttää edelleen merkityksensä. Toinen keskeinen huoli liittyy tietosuojaan. Kun GPT käsittelee organisaation sisäistä dataa, kuten henkilöstötietoja, on varmistettava, ettei tietoa vuoda ulkopuolelle – tai jää kielimallin “muistiin” tavalla, joka rikkoo sääntelyä. Tätä ei pystytä toteuttamaan esimerkiksi ChatGPT:n ympäristössä, mutta Copilot-agentit toimivat paikallisemmin. Kolmantena voidaan nostaa esiin mallien elinkaari. Kuten todettua, esimerkiksi OpenAI:n mallit päivittyvät jatkuvasti, mikä voi muuttaa agentin käyttäytymistä huomaamatta. Näin syntyy “mallidriftin” riski, jolloin agentti ei enää käyttäydy kuten sen alkuperäinen versio. Tämän vuoksi GPT-projektin elinkaareen tulee sisällyttää valvontaa ja testauskäytäntöjä – aivan kuten missä tahansa ohjelmistokehityksessä.

Tekoälyn ja agenttien käyttöön liittyy aina riski virheellisestä tiedosta. Asiantuntija on lopulta aina vastuussa hyödyntämästään ja tuottamastaan tiedosta. Vaikka itseluodut ja muiden tuottamat agentit helpottavat asiantuntijan työtä, terve skeptisyys ja oma osaaminen ovat edellytys onnistuneelle asiantuntijatyölle myös tulevaisuuden työelämässä.

Mikko Kulmala
lehtori
Seinäjoen ammattikorkeakoulu

Kirjoittaja toimii asiantuntijana vAI:lla tuottavuutta -hankkeessa. Hankkeen yhtenä tavoitteena on herättää alueen toimijoissa tietoisuus ja kyvykkyys hyödyntää tekoälyteknologiaa tuottavuuden parantamiseksi.

vAI:lla tuottavuutta? -hanke on Euroopan unionin osarahoittama. Lisää tietoa hankkeesta löydät hankkeen verkkosivuilta https://projektit.seamk.fi/alykkaat-teknologiat/vailla-tuottavuutta/

Lähteet

OpenAI. (6.11.2023). Introducing GPTs: Build your own custom version of ChatGPT. https://openai.com/blog/introducing-gpts

OpenAI. (2024). GPT Store Launch Announcement. https://openai.com/blog/gpt-store