Urbaanisanakirjan mukaan kielikello tarkoittaa turhanpäiväisistä asioista kantelijaa. Tuo selitys on vuodelta 2009 – selvästi ennen nykyistä tekoälyä.
Tekoälynä tunnetun isojen kielimallien ydinteknologia on ennustamista ja ns. vahvistusoppimista palautteesta (reinforcement learning). Ideana on lyhyen tekstikatkelman perusteella ennustaa sille todennäköisin seuraava sananosa tai sana. Todennäköisyydet saadaan opetusdatasta ja aiemmista syötteistä. Kielikello onkin tällä melkein valmis!
Kun pyydät tiivistelmää antamastasi dokumentista ja ohjaat sen jatkokysymyksillä halutuksi, olet samalla syöttänyt ja opettanut kielimallia. Myöhemmin tulos saattaa vuotaa valistuneelle sopivan kysymyksen tekijälle. Eräs esimerkki on alaviitteessä (*).
Tämä koskee myös Microsoftin työkaluissaan tyrkyttämää Copilot-toiminnallisuutta. Copilotia voinee perustellusti epäillä kielikelloksi. Se kun saattaa välillä arvella omiaan vaikka yleensä näyttäisikin olevan poikkeuksellisen hyvin jyvällä asioista.
Juorut ovat juoruja, vaikka ne tulisivat ns. tekoälyltä. Vastuu on siten sen käyttäjällä ja jokaisen uuden käyttäjän saamat vastaukset voivat jollakin tavalla erota aiemmista.
Perjantaina 6.2.2026, todettuani Oulun yliopiston hallituksen kokouksen 27.1.2026 pöytäkirjan ilmestyneen, kysyin Copilotilta uuden hallituksen pöytäkirjasta, päätöksistä ja tulevasta ohjelmasta. Yllätyksistä ensimmäinen oli seuraava Copilotin ilmoitus:
Mutta mitään tuollaista ei pöytäkirjassa ole! Niinpä tieto on siis jostakin muualta. Onkohan jotain tulevaa esittelytekstiä, taustamateriaalia tai viestinnän tiedotetta suunniteltu Copilotia käyttäen? Vai olisiko se tekoälynä keksinyt tuon itsenäisesti?
Hallituksen puheenjohtaja Leena Nissilä on Kalevan haastattelussa 8.2.2026 todennut seuraavasti (suosittelen lukemaan koko haastattelun):
Perjantai-iltana 6.2.2026, yli vuorokausi ennen Kalevan haastatteluartikkelin ilmestymistä, Copilot antoi hallituksen linjaukseksi ja puheenjohtajan lausunnoksi kampusasiasta seuraavan:
Tuo poikkeaa selvästi haastattelusta. En myöskään ole löytänyt julkisista lähteistä mitään vastaavaa Leena Nissilän lausuntoa. Tiivistikö Copilot tuolloin, mitä yliopiston viestintä oli tarjonnut hallituksen puheenjohtajan lausunnoksi? Vai luemmeko vastaavan lauselman jostakin tulevasta yliopiston tiedotteesta tai kokouskohdan esittelytekstistä? Tietysti on mahdollista, että tekoäly keksi tämän ihan itse. Pitäisikö kysyä hallituksen puheenjohtaja Nissilältä?
Uskalsin myös varovaisesti kysyä Kontinkankaalle suunnitellun reilun 400 M€ kampushankkeen tilakustannusvaikutuksista ja hankkeen maksajista. Tietäisikö tekoäly jotakin? Jos tietoa on, niin jotain on voinut jäädä sen haaviin kielittäväksi. Copilot arveli seuraavasti:
Tämäkin on yllättävää. Keksikö tekoäly tuonkin ihan itse? Jos ei, niin mistä se on saanut luvut? Hankettahan on hehkutettu ensin 200 M€:n ja sitten 700 M€:n säästöillä 30 vuodessa. Laskelmia ei ole julkistettu.
Vertailun vuoksi esitin vastaavat kysymykset kolmelle muulle isolle kielimallille. Niistä Oulun yliopiston maksamaan työkalukokoelmaan kuuluva Copilot toimi kattavimmin. Mutta kykenikö sekin vain turhanpäiväiseen juoruamiseen?
(*) New York Times nosti 2023 kanteen Microsoftia ja OpenAI:ta vastaan todettuaan saavansa kokonaisia artikkeleitaan sanasta sanaan GPT-4:stä. Tuohon saattoi riittää alkuperäisen artikkelin lauseen käyttö kehotteena (prompt). Sittemmin AI-yhtiöt ovat ratkaisuillaan estäneet tämän (mm. refusal training).
Oulun yliopistossa viestinnän tehtävänä on luoda todellisuus. Tärkeätä ei ole tiedon välitys vaan keskitetty viitekehyksen rakentaminen johdon ideologisessa kontrollissa Neuvostoliiton malliin.
Positiivista on, että Leena Nissilä ei vaikuta lähteneen vedätettäväksi.
Kysyn, kun en asiaa ymmärrä: voiko Copilotin antamille vastauksille antaa jotain todennäköisyyksiä, ovatko ne sitaatteja olemassa olevista teksteistä vai puhdasta ”satuilua”?
Todennäköisyydet ovat kielimallin salaisuuksia, joten ne jäävät pimentoon. Tulokset siis ovat kehotteiden pohjalta tuotettuja ’ennusteita’, jotka saattavat olla uudelleenmuotoiluja opituista teksteistä. Tuossa muotoilussa voi jollakin todennäköisyydellä ns. mennä lapsi pesuveden mukana.
Jos kehote on riittävän tarkka, niin tuloskin voi olla luotettava. Taetta tuostakaan ei ole.
Laulatinpa CoPilotia minäkin vihjaten sille vanhoista asioista. Herkkyysmatriiseja kommentteihin ei voine oikein liittää, joten kopioinpa vain tiivistelmän tiivistelmän:
Muuttuja #1 (korjausaste) ratkaisee suurimman osan tuloksista yksinään.
Se on juuri se kohta, jossa Silvén ja yliopisto eroavat:
Yliopisto: korjausaste ~80 % → uudis voittaa.
Silvén/Promen: suuri osa jo peruskorjattu → korjausaste <50–60 % → Linnanmaa usein voittaa.
Jätetään käytettyjen kehotteiden pohdinta kotitehtäväksi. Vai tökkääkö pian joku tikulla silmään?
Yliopiston hallituksessa on nyt mahdollisesti Suomen paras kiinteistöinvestointien asiantuntija Pertti Huuskonen. Jäänkin odottamaan, miten yliopiston suunnitelma etenee.
Muuten, Promen osui vastaan Nokian Linnanmaan kampuksen rakennuttajakonsulttina.
Seuraukset Oulun kaupungille yliopiston laskelmien perusteella
1. Realistinen skenaario
NPV ≈ –39 M€
Ensimmäiset 10 vuotta selvästi negatiivisia (infrakulut korkeita)
Hyödyt eivät riitä kompensoimaan kustannuksia pitkälläkään aikavälillä
2. Optimistinen skenaario
NPV ≈ +1…+5 M€ (vaihtelee oletusten mukaan)
Mahdollista vain, jos Linnanmaalle syntyy merkittävä uusi yritys- ja veropohja
Vaatii tehokasta täyttöastetta ja matalaa infrakulurasitetta
3. Pessimistinen skenaario
NPV ≈ –80…–100 M€
Toteutuu, jos Linnanmaan tilat jäävät vajaakäyttöön ja Kontinkankaan investoinnit paisuvat
Vastaa Linnanmaan kritiikkilähteissä kuvattua riskiä “historiallisesta virheestä”
En pitäisi generatiivisen tekoälyn lausuntoja millään tavoin faktana. Sehän on esiopetettu malli, joka ennustaa seuraavaa kirjainta, tavua, lausetta tai muuta seikkaa. Copilotissa on lisäksi integraatio käyttäjän office-työkaluihin, mutta ei se poista lähtäkohtana olevaa kielimallia minnekään.
Avainasia on ”esiopetettu malli”. Riittävän isona sellainen toistaa pitkät rimpsut opetettuja tekstejä sellaisenaan parin sanan juonnosta. Silvénkin viittaa alalla hyvin tunnettuun New York Timesin tapaukseen, josta AI-firmat oppivat estämään helposti tunnistettavat opetustiedon vuodot. Yleensä tekstiä muunnellaan merkitys säilyttäen sana sanalta ja lause lauseelta.
Juuri blogissa esitetyllä tavalla LLM vuotaa! Kiitän havainnollisesta esimerkistä.
Ei noissa tekoälyn mahdollisissa vuodoissa ole mitään yllättävää. Yllättävintä ehkä on, kuinka hyvin ne osuvat nimimerkki Dosentinkin tunnistamaan viestinnän luomaan tunkkaiseen todellisuuskuvaan.
Talouselämä -lehden kolumnissaan Elias Erämaja selittää osuvasti, että ylenpalttinen riskinotto ei välttämättä ole virhe, vaan oman vallan vahvistamista. Kriisit kun keskittävät valtaa.
If the university has enterprise license of Copilot then documents can be marked confidential to block AI. This is what an IT manager acquaintance told me.
But a couple of days later I spotted this news article
https://www.bbc.com/news/articles/c8jxevd8mdyo