AI = AG – DNA

 

 

fullsizeoutput_6e6 

Kuvateksti: Kahden tunnetun koneoppimisalgoritmin tulkinta valokuvasta.

 

Helena Sederholm

Yli kaksi vuosikymmentä sitten määrittelin kirjassani Intellektuaalista terrorismia (1994) Kansainväliset Situationistit (SI) maailman viimeiseksi avantgardeliikkeeksi. Sittemmin on ilmennyt, että SI:n avantgarde on ollut varsin kestävää laatua. Moniin Situationistien kehittämiin toimintatapoihin viitataan usein, kun etsitään vaihtoehtoja vallitsevan järjestelmän kritisoimiseksi ja monista liikkeen toimintatavoista on tullut arkista. Ajatellaanpa vaikka SI:n kehittämää detournementia eli kollaasiperinteeseen nojaavaa olemassa olevien elementtien hyväksikäyttöä,  jonka periaatteet näkyvät sosiaalisessa mediassa erilaisina meemeinä.

Jos spektaakkeli eli vieraantunut suhde omaan elämään oli situationistien toimintaympäristössä 50 vuotta sitten se mörkö, joka jökötti avantgardistien painajaisissa, niin nykyään painajaisten mörkö rakentuu ykkösistä ja nollista ja sen nimi on Algoritmi. Ja kun situationistien resepti oli kertoa ihmisille miten painajainen toimii, että he heräisivät, niin monet tekoälyyn eli AI:hin kriittisesti suhtautuvat ajattelevat, että algoritmien rakentumisen logiikan ymmärtäminen suojaa meitä koneiden ylivallalta.

Nykyisin yhteiskunnan tai sitä hallitsevien järjestelmien toimintamekanismien pelkkä paljastaminen ei kuitenkaan enää tehoa. Eri diskurssien ja merkkijärjestelmien kiihtyvä kuluttaminen ja niiden väliset vuorovaikutussuhteet ovat niin monimutkaisia, ettei oikeita lukutapoja voi määritellä. Yhden painajainen on toisen jännitysnäytelmä. Silti avantgardetraditioon nojaten monet yrittävät.

Yksi tekoälykriitikoista on kokeellisen hiukkasfysiikan tohtori, kansalaisaktivisti ja sosiaalisesta tietojenkäsittelystä luennoiva Dan McQuillan, joka puheenvuorossaan ”Rethinking AI through the politics of 1968”  noin kuukausi sitten esitti huolensa kaikkialle ulottuvan AI:n yksiulotteisesta luonteesta. Hänen mukaansa tekoäly on kylmää matematiikkaa. Pelkän laskentatehonsa avulla algoritmit etsivät optimaalisen ratkaisun, vaikka niille syötetty data olisi kuinka moninaista tai sekavaa. Ongelma on, ettei AI:lla ole itsetietoisuutta, eikä se pysty sisäistämään aistimuksellisia kokemuksia. Vaikka se pystyy oppimansa avulla kehittämään toimintoja, joita siihen ei ole alun perin ohjelmoitu, se ei ymmärrä, mitä sille on syötetty. Silti koneoppimisesta ja tekoälystä tehdään rationaalisen ajattelun työkaluja.

AI on McQuillanin mukaan poliittista teknologiaa, vaikka algoritmi matemaattiselta perustaltaan esittää olevansa objektiivista, neutraalia ja universaalia. Juuri siinä on teknologian ja sen soveltamisen ero; koska maailma on täynnä poikkeamia ja epäsäännöllisyyttä, on matemaattisesti mahdotonta ottaa huomioon yhtä aikaa kaikkien näkemykset. Nollien ja ykkösten maailmassa joko ’on’ tai ’ei ole’.

Useimmat avantgardeliikkeet olivat nuorien valkoisten miesten ehdottomien mielipiteiden ja näkemysten toimintakenttää eli joko olet puolellamme tai meitä vastaan. Nyt pääosin nuorista valkoisista miehistä koostuva joukko koodaa elämäämme nolliksi ja ykkösiksi. Kun teknologia on kaikkialla, emmekä pysty sitä välttämään, niin jatkuvan toiston avulla algoritmit lopulta tekevät meistä toimijoita, joiden käyttäytymistä ohjataan rajaamalla mahdollisuuksia. Tietyt toimintatavat vakiintuvat, asenteet jähmettyvät, tuijotamme Algoritmi-mörköä kuin monumenttia, joka estää meitä näkemästä muuta.

Situationistit tajusivat jo aikoinaan, että suora vastarinta on mahdotonta, kun ”vihollinen” on kaikkialla ja vaikuttaa kaikkeen toimintaamme. Siksi he kehittivät vaihtoehtoisia toimintatapoja, kuten dérive eli tahallinen eksyminen, jonka tarkoituksena on rikkoa piintyneitä tapoja ja mahdollistaa uusien asioiden kokeminen tai asioiden näkeminen kokonaan totutusta poikkeavasta näkökulmasta. Miksi tuijottaa monumentteja, kun niille voi kääntää selkänsä ja tarkastella maailmaa sen kaikessa kirjavuudessa.

Ai, ettet voi enää luopua älypuhelimestasi !

Some-maailmassa ihminen on oman elämänsä esittäjä ja katsoja. Situationistit totesivatkin, että spektaakkelissa se, mikä ennen oli suoraan elettyä, on muuttunut esittämiseksi. Kokemuksemme valikoituvat sen mukaan mitä some tai hakukone meille tarjoaa. Alistumme vapaaehtoisesti. On jännittävää, miten nykytutkimus on todentanut monia SI:n 1960-luvulla esittämiä näkemyksiä. Silloisessa maailmassa pidettiin yllä tyytymättömyyttä, jotta ihmiset olisivat kuluttaneet lisää tavaroita. Nykyään tyytymättömyyden ja riittämättömyyden tunne tulee siitä, ettemme ehdi kaikkialle, minne facebook-ystävämme ehtivät, emmekä piittaa kaikkien keskustelujen lähtökohdista. Spektaakkeli on mosaiikki, joka ei ikinä valmistu.

Situationistit kuitenkin ajattelivat, että systeemin voi romahduttaa sisältä käsin leikittelemällä sen omilla elementeillä. Detournement-menetelmä osoittaa vanhojen sosiaalisten tai kulttuuristen käsitysten kuluneisuuden ja merkitysten katoamisen. Mikä tahansa olemassa oleva elementti, riippumatta siitä mistä se on peräisin, saattaa hyödyttää uusien yhdistelmien luomista. Vanha kollaasiperiaate on, että kun kaksi toisistaan erillistä elementtiä yhdistetään, niiden alkuperäisen kontekstin merkitys jää kyllä näkyviin, mutta yhdistelmästä syntyy kuitenkin uudessa kontekstissa uusia merkityksiä luova suhde.

McQuillankin tarjoaa ratkaisuksi AI:n piilevää surrealistisuutta. Jos AI:lle syöttää tahallisesti vääränlaista, absurdia dataa, se tekee surrealistisia luokitteluja. Asioilla leikittelyllä on vakava puolensa, sillä aistimusten uudelleenorganisoinnilla voidaan paljastaa paikoilleen jämähtäneen mörön peittämiä mahdollisuuksia. Tässä lähestytään Jacques Rancièren muotoilemaa käsitettä dissensus, joka on juuri surrealistista häirintää eli ristiriita aistittavissa olevan, havaittavan ilmentymän ja sen välillä, miten se voidaan mieltää.

Dissensus ei siis ole pelkästään erimielisyyttä tietyn sosiaalisen järjestyksen oikeutuksesta – pitääkö tekoälyn käyttöä lisätä vai ei – vaan se paljastaa myös vallitsevan järjestyksen perustana olevan mielekkyyden – aistittavan ja käsitteellisen – epävarmat lähtökohdat. Tämä epävarmuus tai heikkous perustuu Rancièren mielestä järjestelmän aukottomaan rakenteeseen, AI-keskusteluun sovellettuna siihen, että tekoäly ei ole luova, vaan pyrkii säilyttämään status quon. Oppiva kone ei pysty itsekseen oppimaan uudenlaisia sosiaalisia kuvioita, vaan muokkaa kaikki anomaliat yhdenmukaisiksi vallitsevaan systeemiin.

Silloin ei auta muu kuin soveltaa situationistien dériveta eli vaihtelevien ympäristöjen kautta luotujen tilapäisten reittien tekemisen tekniikkaa ja lähteä vaeltamaan Saksan maaseudulle Lontoon metrokartan kanssa.

 

Vastaa

Täytä tietosi alle tai klikkaa kuvaketta kirjautuaksesi sisään:

WordPress.com-logo

Olet kommentoimassa WordPress.com -tilin nimissä. Log Out /  Muuta )

Google+ photo

Olet kommentoimassa Google+ -tilin nimissä. Log Out /  Muuta )

Twitter-kuva

Olet kommentoimassa Twitter -tilin nimissä. Log Out /  Muuta )

Facebook-kuva

Olet kommentoimassa Facebook -tilin nimissä. Log Out /  Muuta )

Muodostetaan yhteyttä palveluun %s