Dataset #02 - Meeri Haataja, Saidot

Dataset-podcastin toisessa jaksossa käymme läpi viimeisimpiä tekoälyuutisia. Haastatteluosiossa sukellamme tekoälyn hallinnoinnin ja vastuullisuuden maailmaan keskittyen EU:n tekoälyasetuksen vaikutuksiin vieraanamme Meeri Haataja, Saidotin toimitusjohtaja ja perustaja. Tällä hetkellä Haataja toimii Snap Inc:llä turvallisuuslautakunnan jäsenenä. Aiemmin Haataja toimi Suomen kansallisen tekoälyohjelman etiikkatyöryhmän vetäjänä. Hän on johtanut myös eettistä sertifikaattia kehittävää työryhmää kansainvälisessä teknologia-alan IEEE-standardointijärjestössä. Lisäksi Meeri on ollut affiliate-jäsenenä Harvardin yliopiston Berkman Klein Center for Internet & Societyssä.

Jaksossa Meeri kertoo uransa alkuvaiheista datamallinnuksen ja analytiikan parissa aina Saidotin tarinaan saakka. Keskustelussa käydään läpi tekoälyn säädösten yksityiskohtia, hälventäen EU:n tekoälylain myyttejä ja pureutuen käytännön kysymyksiin lain täytäntöönpanosta.

Lopussa avaamme jälleen yhden monimutkaisen, mutta hyödyllisen tekoälyyn liittyvän käsitteen – tällä kertaa vuorossa on Nvidian Cuda-alusta.

Kuuntele koko jakso Spotifyssa, tai lue tiivistelmä jaksosta alla.

Viimeisimmät AI-uutiset

Amazon x Antropic: Amazon on tehnyt 4 miljardin dollarin sijoituksen Antropiciin ja on nyt yrityksen vähemmistöosakas. Tämä kumppanuus tulee todennäköisesti mullistamaan laajojen kielimallien kenttää, samalla tavalla kuin OpenAI:n ja Microsoftin välinen yhteistyö on vaikuttanut alaan.

Unified Acceleration Foundation: Nvidian merkittävä asema tekoälylaskennassa on johtanut siihen, että useat alan toimijat, kuten Google, Intel ja Qualcomm, ovat perustaneet Unified Acceleration Foundationin. Hanke pyrkii luomaan standardoidun ohjelmointimallin, joka mahdollistaa tehokkaan suorituskyvyn eri arkkitehtuureille. Tavoitteena on haastaa Nvidian CUDA-alustan ylivoima ja tarjota kehittäjille vaihtoehtoja tekoälysovellusten suorituskyvyn optimointiin.

Irtisanomiset ja tekoäly: UPS ja IBM ovat ilmoittaneet merkittävistä irtisanomisista ja palkkauskielloista, jotka saattavat johtua tekoälyratkaisujen potentiaalista korvata tiettyjä työtehtäviä. Tämä korostaa uudelleenkoulutuksen kiireellisyyttä, mistä esimerkkinä on vastaperustettu Information Technology and Communication Consortium.

Mistralin uusi julkaisu: Mistral on esitellyt uusimman mallinsa, 8x20, joka sisältää 176 miljardia parametria ja 65 000 tokenin konteksti-ikkunan. Tämä julkaisu ajoittuu yhteen muiden suurten mallien lanseerausten kanssa ja korostaa jatkuvaa edistystä tekoälyteknologioissa.

Meta LLM Transparency Toolkit: LLM-TT on uusi avoimen lähdekoodin työkalu, joka on suunniteltu transformaattoripohjaisten kielimallien syvälliseen analysointiin. Se mahdollistaa tietovirran yksityiskohtaisen tarkastelun ja tarjoaa kehittäjille keinon tutkia tarkasti tiettyjä komponentteja, kuten huomiopäitä ja neuroneja. Meta LLM-TT auttaa laajojen kielimallien käyttäytymisen ymmärtämisessä, seuraamisessa ja varmistamisessa. Se voi auttaa paljastamaan malleissa mahdollisesti olevia vinoumia ja edistämään mallien käyttöä tehokkaammin.

Meeri Haataja ja Saidot – Tekoälyn hallinta ja EU:n tekoälylaki

Meeri Haataja on auttanut yrityksiä jo yli viiden vuoden navigoimaan tekoäly ja vastuullisen monimutkaisessa maailmassa. Hänen matkansa tekoälyn pariin alkoi sattumalta GDPR-tehtävien aikana, jolloin dataan liittyvät skandaalit, kuten Cambridge Analytica -tapaus, nousivat esille. Kyseinen tapaus korosti tekoälyn merkittäviä eettisiä riskejä ja vaikutuksia.

Haatajan yritys Saidot työskentelee yritysten kanssa neuvoakseen EU:n tekoälylain käyttönotosta ja vaikutuksista. Laki on suunniteltu suojelemaan kansalaisia tekoälyn mahdollisilta haitoilta samaan aikaan kun teknologiasta tulee yhä olennaisempi osa yhteiskuntaa. EU:n tekoälylain ydin on yksinkertainen: tekoälyjärjestelmiä on kehitettävä turvallisesti ja oikeudenmukaisesti, kunnioittaen ihmisoikeuksia.

Laki edellyttää, että tekoälyn kehittäjien ja käyttöönottajien on suoritettava perusteelliset riskianalyysit ja omaksuttava asianmukaiset hallintakäytännöt tekoälyjärjestelmien riskitasojen mukaisesti. Korkean riskin tekoälyjärjestelmiin sovelletaan tiukempia vaatimuksia ja läpinäkyvyysvelvoitteita, varsinkin sellaisilla aloilla kuten terveydenhuolto.

Tekoälyratkaisujen kehittäjien on hyvä tietää, että tekoälymallien hienosäätö voi muuttaa käyttöönottojen roolin tarjoajaksi, mikä vaikuttaa olennaisesti yrityksen vastuu- ja hallintavelvollisuuksiin. Tekoälylain vaikutus ulottuu EU:n ulkopuolelle, asettaen hallintastandardeja globaalisti ja vaikuttaen siihen, miten EU:n ulkopuoliset yritykset kehittävät tekoälyratkaisuja.

Tekoälykonseptin yksinkertaistaminen: Nvidia CUDA

Nvidian CUDA-alusta (Compute Unified Device Architecture) auttaa kehittäjiä hyödyntämään Nvidian GPU:iden kiihdytysominaisuuksia. Mitä GPU-kiihdytys tarkalleen ottaen tekee? Yksinkertaistaen: kuvittele joukko ihmisiä, joilla on päällään erivärisiä paitoja – jotkut punaisia, toiset keltaisia jne. Sen sijaan, että pyytäisit jokaista henkilöä erikseen etsimään toisen samanvärisen paidan kanssa ja muodostamaan hänen kanssaan parin, ohjeistat kaikkia samanaikaisesti ottamaan pariksi jonkun samanväristä paitaa kantavan. Tämä on GPU-kiihdytyksen ydin: se ei käsittele tehtäviä peräkkäin, vaan rinnakkain. Tämä rinnakkaisen käsittely on syy siihen, miksi GPU-kiihdytys on niin tehokasta, mahdollistaen nopeat, laajat laskelmat.