Analyysi suomalaisten yliopistojen tekoälyohjeistuksien eettisyydestä 


Sirkku Lähdesmäki, yliopistopedagogiikan lehtori, Itä-Suomen yliopisto
sirkku.lahdesmaki@uef.fi

Minna Maunumäki, yliopistonopettaja, Jyväskylän yliopiston avoin yliopisto
minna.j.maunumaki@jyu.fi

Minna Maunula, yliopistonlehtori, kasvatustieteen yksikkö, Kokkolan yliopistokeskus Chydenius
minna.r.h.maunula@jyu.fi

Artikkelimme lähtökohtana ovat omakohtaiset havaintomme tekoälyteknologian nopeasta yleistymisestä ja sen integroinnin vastuukysymyksistä yliopisto-opetuksessa. Tarkastelemme tekoälyn merkitystä yliopistokontekstissa eettisestä näkökulmasta vertaamalla yliopistojen kansallisia tekoälylinjauksia Euroopan komission (Euroopan komissio, Koulutuksen, nuorisoasioiden, urheilun ja kulttuurin pääosasto, 2022) tekoälyä ohjaaviin vaatimuksiin. Tavoitteenamme on edistää läpinäkyvää ja yhteisille eettisille periaatteille perustuvaa tekoälyä hyödyntävän yliopistokoulutuksen ja pedagogiikan kehittämistä sekä yhteistä ymmärrystä tekoälyn käytöstä.

Keskeiset käsitteet: yliopisto, tekoälyohjeistukset, luotettavuus, eettisyys

Tekoäly ja eettisyys akateemisessa kontekstissa


Tekoäly on kiinteä osa yliopistokoulutusta. Tekoälyä (Artificial intelligence, AI) pidetään yleiskäyttöisenä teknologiana (OECD, 2019), jossa konejärjestelmä simuloi ihmisen älykkyyttä (Sublime, 2024; Xu ym., 2022). Viime vuosina koulutuksen tarjoajat ja poliittiset päättäjät ovat havahtuneet yhteisten eettisten määrittelyiden tarpeeseen. Unesco (2023) ja Euroopan komissio (Euroopan komissio, Koulutuksen, nuorisoasioiden, urheilun ja kulttuurin pääosasto, 2022) linjasivat tekoälyn käyttöä koskevia eettisiä vaatimuksia tarjotakseen lähtökohdan koulutusalan toimijoille yhdenmukaisten, kestävien ja käyttökelpoisten linjausten laatimiseksi tekoälyn luotettavaan käyttöön. Näin poliittisen ohjauksen avulla on pyritty hallitsemaan tätä uutta ilmiötä Euroopan tasolla. Samoihin aikoihin yliopistoissa laadittiin ensimmäisiä opetusta ja tutkimusta ohjaavia tekoälyyn liittyviä linjauksia. Sittemmin yliopistot ovat jatkuvasti täsmentäneet linjauksiaan ja ovat laatineet myös tiedekunta- ja tieteenalakohtaisia tekoälylinjauksia.

Tekoäly on osa laajaa digitalisoitumista, joka Hutsonin ym. (2022) mukaan on ollut yksi yliopistosektoria eniten muuttavista ilmiöistä. Tekoälyn ja digitalisaation vaikutukset (Hutson ym., 2022) näkyvät jo opetuskäytännöissä, kuten arvioinnissa ja oppimistehtävissä. Pedagoginen kehittäminen edellyttää opettajilta ja yliopistoilta tekoälyyn liittyvien riskien ja mahdollisuuksien tunnistamista (Mattalo, 2024), paikallisia ohjeistuksia (Cotton, Cotton & Shipway, 2024) ja akateemisen eheyden vaalimista (Foltynek ym., 2023). Tekoälyn integroimisen pedagogiikkaan tulisi olla linjassa akateemisen sivistysihanteen (Foltynek ym., 2023) sekä tutkimusperustaisen opetuksen (Toom & Pyhältö, 2020) kanssa. Uudet teknologiat myös muuttavat tiedon ja vuorovaikutuksen rakenteita (Schlagwein & Willcocks, 2023), joten yliopistojen on pedagogiikan kehittämisessä huomioitava sekä tekniset että eettiset ulottuvuudet (Alaja, 2024; Collins, Dennehy, Conboy & Mikalef, 2021; Maunumäki, 2021).

Tässä artikkelissa tarkastelemme, miten yliopistot linjasivat tekoälyn käyttöä ja millaisina yliopistojen verkkosivuilla avoimesti saatavilla olevat yliopistotasoiset linjaukset näyttäytyvät Euroopan komission luotettavaa tekoälyä koskevien keskeisten vaatimusten näkökulmasta. Ymmärrämme tekoälyohjeet yhteiskunnallis-historiallisesti rakentuviksi ja muuttuviksi; ne kantavat mukanaan aiempiin käyttötilanteisiin ja tarkoituksiin liitettyä tietoa (ks. Pietikäinen & Mäntynen, 2019).

Toteutus


Haimme helmikuuhun 2024 mennessä internetissä vapaasti saatavilla olleet suomalaisten yliopistojen tekoälyä koskevat julkiset ohjeistukset (yhteensä 4223 sanaa, ks. taulukko 1). Ohjeistusten nimet vaihtelivat (”linjaukset”, ”ohjeet” jne.), mutta artikkelissamme käytämme käsitettä ohjeistus. Analyysissa vertasimme ohjeistusten sisältöjä Euroopan komission (Euroopan komissio, Koulutuksen, nuorisoasioiden, urheilun ja kulttuurin pääosasto, 2022) luotettavan tekoälyn käytön seitsemään keskeiseen vaatimukseen, jotka näkyvät myös Euroopan unionin tekoälysäädöksessä (Euroopan unioni, 2024): 1. ihmisen toimijuus ja ihmisen suorittama valvonta, 2. läpinäkyvyys, jäljitettävyys, selitettävyys, tiedottaminen, 3. monimuotoisuus, syrjimättömyys ja oikeudenmukaisuus, 4. yhteiskunnallinen ja ekologinen hyvinvointi, 5. yksityisyyden suoja ja datan hallinta, 6. luotettavuus ja turvallisuus sekä 7. vastuuvelvollisuus.

Analyysi toteutettiin laadullisella sisällönanalyysillä (Graneheim & Lundman, 2004; Kyngäs & Kaakinen, 2020). Aineisto teemoiteltiin edellä mainittujen EU:n luotettavaan tekoälyn käyttöön liittyvien vaatimusten mukaisesti, minkä pohjalta syntyi kolme pääteemaa.

Taulukko 1. Tutkimusaineistot ja taustatiedot

Yliopisto	Ohjeistuksen nimi	Tieto ohjeistuksien hyväksyjästä/ hyväksymis-päivämäärästä	sanamäärä
Aalto-yliopisto	Ohjeistus tekoälyn käytöstä Aalto-yliopiston opetuksessa ja oppimisessa	Vararehtorin päätös, hyväksytty 1.8.2023.	406
Helsingin yliopisto	Linjaukset tekoälyn käytöstä Helsingin yliopiston opetuksessa	Yliopiston opintoasiainneuvos, hyväksytty 16.2.2023	439
Itä-Suomen yliopisto	Tekoälyn käyttäminen opetuksessa ja tutkimuksessa	Ei saatavilla tietoa, hyväksytty 23.3.2023.	1043
Jyväskylän yliopisto	Tekoälypohjaisten sovellusten käyttö opiskelussa	Jyväskylän yliopiston koulutusneuvosto, hyväksytty 25.5.2023.	496
Lapin yliopisto	Tekoälypohjaisten työkalujen käyttö Lapin yliopistossa	Opetuksen johto- ja kehittämisryhmä, hyväksytty 2/2023 ja Strateginen johtoryhmä, hyväksytty 3/2023.	355
Oulun yliopisto	Linjaukset tekoälyn käytöstä opetuksessa	Ei saatavilla tietoa, ei tietoa hyväksymisestä, haettu internetistä 27.2.2024.	542
Tampereen yliopisto	Tekoälysovellusten käyttö	Ei saatavilla tietoa, julkaistu 19.4.2023.	575
Turun yliopisto	Linjaukset tekoälyn käytöstä opetuksessa ja opiskelussa	Ei saatavilla tietoa, julkaistu 23.3.2023.	146
Vaasan yliopisto	Ohjeet tekoälyn käytöstä opetuksessa ja oppimisessa	Vaasan yliopiston koulutusneuvosto, hyväksytty 21.6.2023.	263

Tulokset

Vastuullinen toimijuus ja pedagoginen läpinäkyvyys


Yliopistot korostivat opettajien ja opiskelijoiden vastuuta tekoälyn käytössä. Ohjeistuksien mukaan oli tärkeää ymmärtää tekoälyn käytön mahdollisuudet ja rajoitukset opiskelussa ja oppimisessa. Esimerkiksi Helsingin yliopistossa edellytettiin, että kurssien alussa opiskelijoita informoidaan sekä tekoälyn mahdollisuuksista että riskeistä. Moni yliopisto kehotti opettajia perustelemaan kirjallisesti, mikäli tekoälypohjainen sovellus kielletään. Myös vilpin ja plagioinnin torjuminen nousi esiin: tekoälyn käyttäminen vastoin ohjeita katsottiin vilpiksi, ja vastuu lopullisesta opintosuorituksesta jäi opiskelijalle.

Osaamistavoitteet määrittivät sitä, missä määrin tekoälyn käyttöä sallittiin. Tekoälyn käyttö nähtiin työelämätaitona ja asiantuntijaosaamisena (myös Cotton ym., 2024). Helsingin, Itä-Suomen ja Vaasan yliopistot sekä Aalto-yliopisto sallivat tekoälyn, jos se ei estänyt osaamistavoitteiden saavuttamista. Osa ohjeistuksista painotti akateemista rehellisyyttä ja läpinäkyvyyttä kieltämällä tekoälyn käytön opinnäytteiden varsinaisena lähteenä (esim. Jyväskylän yliopisto) tai lopullisessa tekstissä (Lapin yliopisto). Yhtenäinen käytäntö siitä, miten opettajia ja opiskelijoita tuetaan tekoälyn käytössä, puuttui suurimmasta osasta yliopistoja, ainoastaan Vaasan yliopisto mainitsi erikseen tukitoimet. Ohjeistukset eivät käsitelleet arviointi- ja yksilöllistämisalgoritmeja.

Tekninen saavutettavuus ja kestävä tiedonrakentaminen


Tekoälyohjeistuksissa huomioitiin yhdenvertaisuus, saavutettavuus ja oikeudenmukaisuus hyvin vähäisesti. Lähes kaikki yliopistot edellyttivät, ettei opiskelijoita voida velvoittaa käyttämään maksullisia tekoälysovelluksia. Tekoälyn tuottaman tiedon luotettavuuteen suhtauduttiin kriittisesti, ja opiskelijoita muistutettiin tietojen tarkistamisen tärkeydestä. Vaikka Euroopan komission (2022) suositukset painottavat tekoälyn yhteiskunnallisia ja ekologisia vaikutuksia, yliopistojen ohjeistuksissa nämä näkökulmat jäivät kokonaan käsittelemättä.

Tekoäly nähtiin yleisesti tulevaisuuden ja nykyhetken teknologiana, joka vaikuttaa sekä pedagogiikkaan että yhteiskuntaan (Helsingin, Tampereen ja Oulun yliopistot). Oppimisen tukeminen ja työelämän odotukset olivat vahvoja perusteita tekoälyn käytölle. Jyväskylän ja Tampereen yliopistot liittivät tekoälyn työelämätaitoihin, ja Jyväskylän yliopisto korosti sen yhteyttä vastuulliseen asiantuntijuuteen. Kuitenkaan opiskelijoiden osallisuutta esimerkiksi tekoälyn käyttöönoton päätöksissä ei erikseen käsitelty, vaikka ohjeistuksissa viitattiin opiskelijoiden vastuuseen omasta oppimisestaan. Myöskään hyvinvointia ei mainittu ohjeistuksissa.

Tietoturvallinen opetus- ja opiskelukäyttö


Tekoälyohjeistukset käsittelivät yksityisyyttä, tietoturvaa ja vastuuvelvollisuutta. Yliopistot painottivat, ettei tekoälysovelluksissa saa käsitellä luottamuksellisia tietoja. Tätä korostaen Itä-Suomen ja Tampereen yliopistot varoittivat, että tekoälypalveluihin syötetty data tallentuu usein EU/ETA-alueen ulkopuolelle. Yliopistojen ohjeistuksissa ei käsitelty tietosuojamekanismien muokattavuutta tai pääsyn rajoittamisen näkökulmia.

Tietosuojaan liittyen Itä-Suomen ja Oulun yliopistot sekä Aalto-yliopisto viittasivat suoraan GDPR-asetukseen. Aalto-yliopisto linjasi, ettei opettaja voi vaatia opiskelijoita käyttämään järjestelmiä, joita ei ole tietoturvatarkistettu, ja Itä-Suomen yliopisto täsmensi, että opiskelijoiden henkilötietoja saa viedä vain sellaisiin tekoälysovelluksiin, joiden käytöstä yliopisto on tehnyt tietosuojasopimuksen. Tekoälyn käytön valvontaan viitattiin harvoin. Aalto-yliopisto mainitsi Turnitin-ohjelmiston, joka tunnistaa tekoälyllä tuotettua tekstiä. Tekniseen luotettavuuteen ja turvallisuuteen liittyviä ohjeita esiintyi vain vähän. Opiskelijoita kehotettiin huomioimaan tekoälyjärjestelmien turvallisuus itse. Useat yliopistot ilmoittivat päivittävänsä ohjeistuksia teknologian ja sääntelyn kehittyessä. Kuitenkaan vastuuvelvollisuuden mekanismeja ei tarkennettu, eikä tekoälyjärjestelmien testaamista tai tietoturvan valvontaa käsitelty. Vaasan yliopisto mainitsi erikseen, että ohjeistukset päivitetään tulevan EU-sääntelyn ja teknologian kehityksen mukaisesti.

Pohdinta

Yliopistojen ohjeistuksissa korostuivat erityisesti opettajien ja opiskelijoiden vastuu, tekoälyn mahdollisuudet ja riskit sekä tietoturvanäkökulmien tärkeys. Tulokset osoittavat, että suomalaiset yliopistot ovat reagoineet nopeasti tekoälyn yleistymiseen ja ohjeistaneet sen käyttöä erityisesti tietoturvan ja juridisen vastuun näkökulmista. Kuitenkin arvopohjaiset, saavutettavuuteen liittyvät, osallistavat ja moninaisuuden huomioivat näkökulmat jäivät niissä huomiotta.

Tekoälyn pedagogiseen soveltamiseen ja käytön seurantaan liittyvät linjaukset olivat ohjeistuksissa puutteellisia. Tekoälyn integrointi osaamistavoitteisiin ja arviointiin (Cotton ym., 2024) edellyttää nykyistä selkeämpiä pedagogisia linjauksia. Kestävän koulutuksen kehittämisen tueksi tarvitaan vahvaa yliopistopedagogista tutkimusta ja sen lähtökohdista perusteltua, digitalisaatiota hyödyntävää pedagogiikkaa sekä moniäänistä neuvottelua yliopistopedagogisen tutkimuksen argumentein (Isosomppi, Maunula & Maunumäki, 2023).

Yliopistokentällä tarvitaan ratkaisuja, jotka edistävät tutkimusperustaista opetusta ja pedagogiikkaa ja huomioivat tekoälyn eettiset ulottuvuudet (Lähdesmäki, 2024). Sittemmin Euroopan komission (2024) tekoälylainsäädäntö on tuonut koulutussektorille oikeudelliset raamit. Yliopistot ovatkin ottaneet vastuuta tekoälyjärjestelmien luotettavuudesta, valvonnasta ja seurannasta. Kansallisesti yhtenäinen ohjeistus edistäisi tasa-arvoa ja eettisiä periaatteita yliopistojen välillä (Bond ym., 2024; Cotton ym., 2024). Tutkimuseettisen neuvottelukunnan hankkeessa laaditaan parhaillaan suosituksia tekoälyn käytön hyvistä tutkimuseettisistä käytännöistä (TENK, 2024). Yliopistojen tulee päivittää tekoälyohjeistuksiansa pohtien, miten tekoälyn käyttöön liittyvät mahdollisuudet ja eettiset riskit tunnistetaan ja miten opiskelijoille ja opettajille tarjotaan riittävä koulutus tekoälyn vastuullisesta käytöstä (Mattalo, 2024).

Artikkelimme on ajankuva yliopistotason tekoälyn käytön ohjeistuksista. Tiedostamme, että ymmärrys tekoälystä ja siihen liittyvät ohjeistukset muuttuvat jatkuvasti. Tekoälyn pedagogisista vaikutuksista tarvitaan lisää tutkimusta. On tärkeää varmistaa, että luova, kriittinen ja tieteellinen ajattelu kehittyvät samalla, kun tekoälyn käyttö opetuksessa ja oppimisessa lisääntyy. Lopulta tekoälyn tulee tukea ihmisen osaamista ja luovuutta – ei korvata niitä.

Lähteet

Alaja, K. (2024). Kasvatustieteen tohtori Minna Maunumäki: Digitalisoituva yliopisto tarvitsee pedagogiikkaa. Acatiimi, 8.2.2024.
https://acatiimi.fi/2024/02/08/1306/

Bond, M., Khosravi, H., De Laat, M., Bergdahl, N., Negrea, V., Oxley, E., … & Siemens, G. (2024). A meta systematic review of artificial intelligence in higher education: A call for increased ethics, collaboration, and rigour. International Journal of Educational Technology in Higher Education, 21(4), 4.
https://doi.org/10.1186/s41239-023-00436-z

Collins, C., Dennehy, D., Conboy, K. & Mikalef, P. (2021). Artificial intelligence in information systems research: A systematic literature review and research agenda. International Journal of Information Management, 60, 102383.
https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2021.102383

Cotton, D. R. E., Cotton, P. A. & Shipway, J. R. (2024). Chatting and cheating: Ensuring academic integrity in the era of ChatGPT. Innovations in Education and Teaching International, 61(2), 228–239.
https://doi.org/10.1080/14703297.2023.2190148

Euroopan komissio, Koulutuksen, nuorisoasioiden, urheilun ja kulttuurin pääosasto. (2022). Tekoälyn ja datan käyttö opetuksessa ja oppimisessa – eettiset ohjeet opettajille. Luxemburg: Euroopan unionin julkaisutoimisto.
https://doi.org/10.2766/560
 
Euroopan unioni. (2024). Tekoälysäädös. Euroopan parlamentin ja neuvoston asetus (2024/1689).
https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A32024R1689

Foltynek, T., Bjelobaba, S., Glendinning, I., Khan, Z. R., Santos, R., Pavletic, P., & Kravjar, J. (2023). ENAI recommendations on the ethical use of artificial intelligence in education. International Journal for Educational Integrity, 19, 12.
https://doi.org/10.1007/s40979-023-00133-4

Graneheim, U. H. & Lundman, B. (2004). Qualitative content analysis in nursing research: Concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Education Today, 24(2), 105–112.
https://doi.org/10.1016/j.nedt.2003.10.001

Hutson, J., Jeevanjee, T., Vander Graaf, V., Lively, J., Weber, J., Weir, G., … & Edele, S. (2022). Artificial intelligence and the disruption of higher education: Strategies for integrations across disciplines. Creative Education, 13(12), 3953‒3980.
https://doi.org/10.4236/ce.2022.1312253

Isosomppi, L., Maunula, M. & Maunumäki, M. (2023). Digitalisoituvan yliopistokoulutuksen diskurssit: Visiotekstien kriittinen luenta yliopistopedagogiikan näkökulmasta. Kasvatus & aika, 17(4), 64–92.
https://doi.org/10.33350/ka.117105

Kyngäs, H. & Kaakinen, P. (2020). Deductive content analysis. Teoksessa H. Kyngäs, K. Mikkonen & M. Kääriäinen (toim.), The application of content analysis in nursing science research (s. 23–30). Cham: Springer.
https://doi.org/10.1007/978-3-030-30199-6_3

Lähdesmäki, S. (2024). Eettinen perusta tekoälyn hyödyntämiseen koulutuksessa. Kasvatus & Aika, 18(1), 41–49.
https://doi.org/10.33350/ka.142410

Mattalo, B. (2024). Artificial intelligence: The future of pedagogy. Journal of Legal Studies Education, 41(1), 49–71.
https://doi.org/10.1111/jlse.12146

Maunumäki, M. (2021). Arviointi ja yliopisto-opetus kilpailevien diskurssien ja jännitteiden kenttinä: Diskurssianalyysi yliopistossa opettavien puheesta (väitöskirja). Jyväskylä: Jyväskylän yliopisto.
http://urn.fi/URN:ISBN:978-951-39-8687-2

OECD. (2019). Recommendation of the Council on Artificial Intelligence.
oecd-legal-0449

Pietikäinen, S. & Mäntynen, A. (2019). Uusi kurssi kohti diskurssia. Tampere: Vastapaino.

Schlagwein, D. & Willcocks, L. (2023). ‘ChatGPT et al.’: The ethics of using (generative) artificial intelligence in research and science. Journal of Information Technology, 38(3), 232–238.
https://doi.org/10.1177/02683962231200411

Sublime, J. (2024). The AI race: Why current neural network-based architectures are a poor basis for artificial general intelligence. Journal of Artificial Intelligence Research, 79, 41–67.  https://doi.org/10.1613/jair.1.15315

Toom, A. & Pyhältö, K. (2020). Kestävää korkeakoulutusta ja opiskelijoiden oppimista rakentamassa: Tutkimukseen perustuva selvitys ajankohtaisesta korkeakoulupedagogiikan ja ohjauksen osaamisesta. Opetus- ja kulttuuriministeriön julkaisuja 2020:1. Helsinki: Opetus- ja kulttuuriministeriö.
http://urn.fi/URN:ISBN:978-952-263-696-6

Tutkimuseettinen neuvottelukunta (TENK). (2024). Tekoälyn tutkimusetiikkaa käytännössä. https://tenk.fi/fi/hankkeet/tekoalyhanke

Unesco. (2023). Guidance for generative AI in education and research. Education 2030. Paris: Unesco.
https://doi.org/10.54675/EWZM9535

 Xu, X., Li, H., Xu, W., Liu, Z., Yao, L. & Dai, F. (2022). Artificial intelligence for edge service optimization in Internet of Vehicles: A survey. Tsinghua Science and Technology, (27)2, 270–287.
https://doi.org/10.26599/TST.2020.9010025