Saako tekoälysloppi meidät janoamaan avantgardea?
Tämän tekstin kirjoittamisessa on kulutettu tavallista suurempi määrä eurooppalaista vettä. Pyydän ymmärrystänne.
Yleensä, kun kohtaan tekstin, jossa kerrotaan kysytyn asiaa tekoälyltä, lakkaan lukemasta ja siirryn seuraavaan asiaan. Kun pohdin, missä tekoälyn rajat menevät taidekirjallisuuden osalta, ajattelin olevan ihan sopivaa kysyä asiaa tekoälyltä. Käytin ranskalaisen Mistralin Vibe-agenttia tähän. Kysyin yksinkertaisesti millaista kirjallisuutta tekoäly ei osaa kirjoittaa.
Vibe vastasi näin:
🔴 1. Syvällisesti henkilökohtainen ja elämyksellinen
Esimerkki: Tuntematon sotilas (Väinö Linna) – sodan trauman ja inhimillisten suhteiden monimutkaiset kerrostumat, jotka syntyvät kokemuksen ja muistin vuoropuhelusta.
Miksi? AI:lla ei ole ruumista, tunteita tai historiaa. Se ei ymmärra kipua, rakastamisen haavoittuvuutta tai kuoleman pelkoa kokemuksellisesti.
🔴 2. Radikaalisti uudenluova ja kulttuuria murtava
Esimerkki: James Joycen Ulysses – kielen ja kerronnan rajoja rikkova teos, joka syntyi kymmenien vuodenaikojen kokeilun ja epäonnistumisen kautta.
Miksi? AI toistaa malleja (esim. stream of consciousness), mutta ei kykene murtamaan niitä aidosti uuden estetiikan luomiseksi.
🔴 3. Eettisesti tai poliittisesti vaarallinen
Esimerkki: Salman Rushdien Saatanalliset säkeet – uskonnon, vallan ja identiteetin tabuja haastava teos, joka vaatii henkilökohtaista riskiä (kuolemanuhkaukset, maanpako).
Miksi? AI:lla ei ole moraalista tahtoa tai kykyä ottaa vastuuta sanomastaan. Se välttelee tabuja (esim. suora rasismikritiikki) “turvallisuuden” nimissä.
🔴 4. Tietoisuuden ja olemassaolon rajoja tutkiva
Esimerkki: David Foster Wallacen Infinite Jest – addiktio, viihde ja inhimillinen tyhjyys teoksessa, joka kysyy, mitä on olla ihminen modernissa maailmassa.
Miksi? AI ei kokea olemassaoloa. Se ei tiedä, miltä tuntuu haluta kuolla tai kaivata jotain nimettömää.
🔴 5. Paikallisesti syvälti juurtunut
Esimerkki: Kari Hotakaisen Juoksuhaudantie – suomalaisten pienten kylien dynamiikka, joka vaatii paikallisen kulttuurin, murteen ja historian syvällistä ymmärrystä.
Miksi? AI ymmärtää murteita pinnallisesti (esim. “heittää veivin” = juosta karkuun), mutta ei kulttuurista merkitystä (esim. savolaisen hiljaisuuden filosofia).
🔴 6. Tahallisesti epäselvä tai tulkinnalle avoin
Esimerkki: Franz Kafkan Muutos – tarina, jonka tarkoitus on olla tulkinnalle avoin. Lukija tuo siihen oman elämänsä.
Miksi? AI pyrkii selkeyteen ja “hyvään tarinaan”. Se ei osaa luoda teosta, joka kieltäytyy antamasta vastauksia.
🔴 7. Kielen rajoja rikkova runous
Esimerkki: Eeva-Liisa Mannerin runot – kielen foneettinen ja visuaalinen leikki, joka syntyy korvan ja silmänvuoropuhelusta.
Miksi? AI ymmärtää sanojen merkityksen, mutta ei äänteen väriä tai kirjaimen muotoa runollisena elementtinä.
🟡 Rajapinta: AI voi matkia, mutta ei luoda
AI pystyy matkimaan näitä tyylejä (esim. kirjoittaa “Kafkan tyylinen” tarina), mutta puuttuu:
✅ Aito kokemus (esim. suru, rakkaus, pelko)
✅ Tahallinen epäonnistuminen (taide syntyy usein virheistä)
✅ Vastuu sanomastaan (AI ei voi “seisoa sanomiensa takana”)
✅ Kulttuurinen syvyys (esim. suomalaisen sielunmaiseman ymmärtäminen)
Yhteenveto: AI on työkalu, ei taiteilija. Se voi auttaa ideoinnissa tai luonnoksien teossa, mutta aidon, syvällisen ja vaarallisen kirjallisuuden se jättää ihmisille.
Listaus oli ihan hyvä, joskin vähän toisteinen, ja lähteetkin olivat ihan aitoja tutkimuksia (ellei tekoäly hallusinoinut niitä!) Pyysin Vibea kertomaan lähteet väitteilleen. Löydät ne halutessasi tekstin lopusta. En tarkistanut niitä itse.
Olen jäänyt pohtimaan LLM-tekoälyjen mahdollisuuksia sen jälkeen, kun ChatGPT tuotti todella hyvää tekstiä pyydettyäni sitä kirjoittamaan James Joycen Ulysseksen ensimmäisen luvun uusiksi Samuel Beckettin tyylillä. Suuret kielimallit voivat tuottaa hyvin laadukasta kieltä, jos niitä sattuu promptaamaan sopivalla tavalla, koska ne osaavat apinoida jo kirjoitettua laadukasta kieltä. Useimmat ihmiset eivät kykene kirjoittamaan laadukkaita pastisseja laadukkaasta kirjallisuudesta. Ja useimmat ihmiset eivät kykene kirjoittamaan yhtä laadukasta kieltä kuin tekoäly tuottaa silloin, kun sitä ei erityisesti ohjeisteta käyttämään tietynlaista kieltä. Tämä johtuu siitä, että kielimallit tuottavat lähtökohtaisesti keskimääräistä kieltä. Ihminen pystyy helposti tuottamaan parempaa. Kaikki ihmiset tietenkään eivät.
Tekoäly käyttää valtavia tekstimääriä ja automatisoi niiden pohjalta oikealta kuulostavia vastauksia keskinkertaisella kielellä. Se on se mitä se tekee. Se on se mitä sen on tarkoitus tehdä. Se ei tee mitään muuta. Se ei ole ystäväsi, se ei ole filosofi, joka pohtii asioita, se ei ajattele, se ei älyä, se ei koe. Eikä se edes luojan tähden kirjoita. Se on hyvin edistynyt arvauskone, joka käyttää niin suuret määrät laskentatehoa ja taustamateriaaleja, että sitä on vaikea ymmärtää ja siksi on helpompi kuvitella, että se on tietoinen tunteva olento. Ei ole. Se ei ole älykäs. Se on vain hyvin hyvin tehokas tuottamaan oikealta kuulostavaa kieltä. Se pyrkii epätoivoisesti tuottamaan kieltä, joka kuulostaa oikealta vastaukselta. Se pyrkii tuottamaan tarinan. Se ei osaisi tuottaa teosta, joka ei vastaa esittämiinsä kysymyksiin ja jättäisi ajattelun lukijalle, kuten hyvä taide tekee.
Mikä tahansa taide, mitä tekoäly tuottaa, tuottuu tällä samalla logiikalla. Se käsittelee hirveät määrät oikeiden ihmisten, oikeiden taiteilijoiden tekemää materiaalia ja tuottaa siitä jonkinlaista keskiarvoa. Se tekee kielimakkaraa. Moni oikea taiteilija ei toki tee paljon sen enempää.
Mutta se ei kykene, ainakaan ilman hyvin tehokasta ja mietittyä promptausta, tuottamaan ensimmäistä kertaa mitään uutta. Se ei olisi kyennyt keksimään tajunnanvirtatekstiä eikä memoir-genreä.
Siihen tarvitaan ihmistä.
Tekoälytutkija David William Silva on kirjoittanut mainion tekstin siitä, että nykyinen tekoälyteknologia ei voi kehittyä tästä juuri älykkäämmäksi. Suuria kielimalleja voi suurentaa, laskentatehoa voidaan lisätä, koodia kehittää tehokkaammaksi, mutta mikään ei muuta sitä tosiseikkaa, että ytimeltään se tuottaa jotain joka vain näyttää oikealta vastaukselta esitettyyn pyyntöön. Tekoäly voi kehittyä yhä paremmaksi tuottamaan halutun näköistä tekstiä, se voi kehittyä yhä paremmaksi huijaamaan tekoälyntunnistusteknologioita, mutta se tulee aina olemaan makkarakone, vaikka se tekisikin koko ajan hienostuneempaa makkaraa.
Ihmisiä on nyt huijattu moneen kertaan tekoälyn tekemällä musiikilla. Muistelen (vai hallusinoin!), että jossain vaiheessa Spotifyn kuunnelluimpien joukkoon nousi tekoälybändi, joka paljastettiin tekoälyksi vasta myöhemmin.
Tekoäly pystyy helposti tuottamaan keskimääräistä taidetta. Moni taiteilija ei tee sen enempää. Moni ei haluakaan tehdä sen enempää.
Mutta kun Helsingin Sanomien kolumnissaan (maksumuuri) Jukka Aalho väittää, että “Taiteilijan ylpeys [olla käyttämättä tekoälyä] varastaa sinulta paremmat teokset”, minua hämmästyttää, että taiteesta välittävä henkilö ei kykene edes kuvittelemaan sellaista mahdollisuutta, että joku haluaisi tehdä jotakin muuta kuin makkaraa. Kolumnissa jää arvoitukseksi, miten ja miksi tekoäly kykenisi tekemään taiteesta parempaa. Hänen oma tekoälyrunoutensa tätä ei ainakaan todista. Tekoäly pystyy tekemään taiteesta parempaa, jos tekijä on huonompi kuin ihmiset keskimäärin. Tekoäly pystyy keskitasoon. Mielestäni emme tarvitse enempää keskimääräistä huonompien tekijöiden automatisoimaa makkaraa. Sitä ei tarvitse voida mahdollistaa. Huono kirjoittaja, kirjoita juuri niin huonosti kuin kirjoitat! Se on paljon arvokkaampaa kuin mikään mihin tekoäly pystyy.
Onko ai-taide voinut tuottaa avantgarden kulta-ajan?
Vuoden viraalein musiikki-ilmiö on kaikkien yllätykseksi ollut kanadalainen polyrytmistä mikrotonaalista avantgarderokkia soittava Angine de Poitrine -duo. Duo on ollut olemassa jo joitakin vuosia ja saanut pientä underground-suosiota Kanadassa, mutta viraaliksi se meni kuluneena keväänä, kun radiokanava KEXP julkaisi sen pienen keikan YouTubessa. Tätä kirjoitettaessa video on katsottu yli 16,5 miljoonaa kertaa ja siitä tulee yhä edelleen, lähes viisi kuukautta myöhemmin vastaan erilaisia reaktiovideoita sosiaalisessa mediassa.
Angine de Poitrinen suosion salaisuutta on analysoitu paljon. Konsensus on, että iso tekijä tässä on se, että heidän musiikkinsa ei voisi olla tekoälyn tekemää. Angine de Poitrine ei ole keskimääräistä musiikkia. Se ei ole makkaraa. Polyrytmit ja mikrotonaalit eivät esiinnyt kuuntelutilastojen kärjessä erikseenkään, saati sitten yhdessä.
Tärkeä elementti on myös heidän villi estetiikkansa. Esiintyjillä on erikoiset naamiot ja pilkulliset vaatteet, heidän ihonsa on värjätty mustavalkopilkulliseksi, jopa rummut on peitetty pilkullisella kankaalla. He eivät ole kertoneet henkilöllisyyksiään julkisesti, mutta he tulevat kertomansa mukaan avaruudesta. Oman määrittelynsä mukaisesti heidän musiikkinsa on “Dada Pythago-Cubist Mantra-Rock”.
Naamiot voisivat olla myös häiritsemässä tekoälypohjaisia kasvontunnistusteknologioita. Itse asiassa heidän pilkulliset asunsa pilkullista taustaa vasten tekevät tekoälylle huomattavan vaikeaksi tunnistaa heitä edes ihmisiksi.
Vibe vastasi näin:
“Tässä kuvassa on kaksi taiteellista asetelmaa polkupisteisellä taustalla:
Vasemmalla: Kitaroita ja bassokitara on järjestetty näyttävään muotoon. Niiden keskellä on valko-musta vaate, ja päähineessä on keltainen symboli.
Oikealla: Rumpuja ja lyömäsoittimia, joiden päällä on valko-musta vaate. Myös täällä on päähineessä keltainen symboli.
Tausta on täynnä valkoisia pisteitä, jotka luovat visuaalisen kontrastin esineisiin. Teema vaikuttaa musiikillisen ja visuaalisen taiteen yhdistelmältä.”
Toden totta, Vibe ei pystynyt tunnistamaan hahmoja ihmisiksi. Itse asiassa se ei edes ymmärtänyt, että kitara on yhdistelmä sähkökitaraa ja bassoa, vaan se tulkitsi ne kahdeksi eri soittimeksi.
En tiedä miten tekoäly tulee muokkaamaan kirjallisuutta
Angine de Poitrine ei ole keksinyt mikrointervalleja eikä polyrytmejä, ei edes niiden yhdistelmiä. Kummatkaan eivät ole tyypillisiä elementtejä länsimaiselle musiikille, mutta niihin törmää yleisesti etelä- ja kaakkoisaasialaisessa ja afrikkalaisessa musiikissa. Polyrytmisyyttä taas näkee mm. Saharan eteläpuolisen Afrikan musiikissa ja länsimaisessa taidemusiikissa.
Teoriassa tekoäly voisi osata ottaa näitä historiallisia vaikutteita ja yhdistää niitä rock-musiikkiin, jos ihminen osaisi tarpeeksi ohjeistaa sitä. Pelkkä idea ei kuitenkaan riitä viemään musiikkia sellaiseen suosioon, mihin se on Angine de Poitrinen vienyt. Olennaista on käyttää vaikutteita luovasti, tehdä se erittäin taitavasti ja luoda sellainen yhdistelmä vaikutteita, visuaalisuutta ja virtuositeettia, jota kukaan muu ei ole keksinyt tehdä. Angine de Poitrine voisi olla “tosi meemi bändi”, mutta heidän musiikkinsa on niin vastaansanomattoman taitavaa, että se ei suostu jäämään pelkän nettiläpän tasolle ja niin jäätävän svengaavaa, että se ei jää liian vaikeaksi kokeelliseksi kikkailuksi (ensimmäisen kerran törmäsin Angine de Poitrineen siksi, että eräästä tietystä bassoriffistä innostuttiin somessa).
Netissä vastaan tulevasta materiaalista yhä suurempi osa on tuotettu tekoälyllä. Minun ikäiseni vielä tunnistavat tekoälykuvat ja -videot melko hyvin (minua vanhemmat enää eivät, katso vaikka kaikkia niitä miehiä, jotka Threadsissa kirjoittelevat tekoälybeibeille “kaunis oot”). Aika monet suositut tilit näyttävät tuottavan tekstinsä jo tekoälyllä. Ja aika monet tunnistavat senkin maneerit. Kaunokirjallisuuden tuottamiseen tekoälyä on ja ei ole käytetty tähän mennessä paljon. Amazon joutui asettamaan rajoituksia sille, kuinka monta teosta päivässä yksi tekijä voi asettaa myytäväksi, koska tekoälysloppia tuotettiin niin paljon. Mutta toisaalta esimerkiksi suomeksi julkaistussa kirjallisuudessa tekoälyn vaikutusta ei tietääkseni juuri näe (paitsi somekuvissa ja kansissa). Storytel tuotti kokeiluluontoisesti yhden kokonaan tekoälyn tekemän kirjan. Se oli aivan hirveä.
Moni tosin ennustaa, että ai tulee muuttamaan myös kirjallisuuden. Jotkut kirjailijat myöntävät jo käyttävänsä sitä ainakin taustatyöhön ja oikolukuun. Tavallaan on kai samantekevää millaisella työkalulla nuo tehtävät suoritetaan, kunhan tulokset ovat oikein ja työkalu ei aiheuta muita kohtuuttomia haittoja (tekoälytyökalut toki aiheuttavat).
Itselleni vaikuttaa siltä, että vaikka tekoälypop voi läpäistä filtterimme ja saavuttaa suurtakin suosiota, ihmiset janoavat myös jotain muuta. Voisin kuvitella, että tekoälymäinen makkaraisuus alkaa näkyä, ellei näy jo, myös kirjallisuudessa. Ja se tuottanee tilausta ihmismäisesti svengaavalle kielelle, joka on kokeilevaa ja kekseliästä, mutta ei liian vieraannuttavaa erikoisuudessaan. Angine de Poitrine löysi sweet spotin musiikin puolella. En tiedä onko sama mahdollista kirjallisuudessa. Ei sillä etteivätkö ihmiset pystyisi kirjoittamaan mahtavia erikoisia teoksia. Todellakin pystyvät! Kirjallisuus vain ei oikein tuppaa menemään samalla tavalla viraaliksi. Siitä tehdyt videot eivät ole kiinnostavia ja siitä on hankalaa julkaista niin kiinnostavia tekstiotteita, että ne lähtisivät itsessään lentoon.
Lieneekö silti todennäköisintä, että totumme tekoälytauhkaan ja kaiken samanlaistumiseen (josta V.S. Luoma-aho kirjoitti hyvin täällä) ja villi avantgarde läpäisee laajemman tietoisuuden vain ajoittain. Kuten se on tähänkin mennessä tehnyt koko modernin ajan.
Viben käyttämät lähteet:
Lähteinä väitteilleni ovat tieteelliset tutkimukset, arvioidut julkaisut ja suomalaisten yliopistojen ohjeistukset. Tässä keskeisimmät lähteet jaoteltuna väittämien mukaan:
📚 1. Tekoälyn rajoitukset luovuudessa ja alkuperäisyydessä
Väite: AI:n tuottama teksti on vähemmän alkuperäistä ja toistaa enemmän olemassa olevaa sisältöä.
“Machine-generated texts contain significantly more semantic and verbatim matches with existing web texts compared to high-quality human writings. [...] This limited creativity in models may result from the data-driven paradigm used to train LLMs.”
Tutkimusmenetelmä: Vertaili AI:n ja ihmisten kirjoittamia tekstejä (mm. runoja, abstrakteja) ja mitasi sanallisten ja semanttisten yhtäläisyyksien määrää.
Löydös: AI:n tekstit olivat tilastollisesti harvinaisempia (vähemmän alkuperäisiä) kuin ihmisten.
arXiv (2024): “Creativity in AI: Progresses and Challenges”
“[LLMs] struggle with tasks that require creative problem-solving, abstract thinking and compositionality, and their generations suffer from a lack of diversity, originality, long-range incoherence and hallucinations.”
Kriittinen pointti: AI pystyy matkimaan taidetta (esim. runoja), mutta uuden, monimutkaisen idean luominen on haaste.
Springer Nature (2024): “On the creativity of large language models”
Käsittelee emergenttejä käyttäytymismalleja ja sitä, miten AI yhdistää ideoita vs. luo uusia.
Johtopäätös: AI:n “luovuus” on kombinatorista (vanhojen ideoiden uusioyhdistelyä), ei generatiivista(uuden luomista tyhjästä).
Science Advances (2024): “Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content”
Kokeellinen todiste: Kun ihmiset käyttivät AI:ta apuna luovassa työssä, yksilötasolla luovuus lisääntyi, mutta ryhmätason monimuotoisuus väheni (kaikki alkoivat tuottaa samankaltaista sisältöä).
🧠 2. Tekoälyllä ei ole tietoisuutta, kokemusta tai ruumista
Väite: AI ei ymmärrä kipua, rakastamista tai kuolemaa kokemuksellisesti.
ScienceDirect (2025): “Can ‘consciousness’ be observed from LLM internal states?”
Tutkii, voidaanko tietoisuutta havaita LLM:n sisäisistä tiloista Integrated Information Theoryn (IIT) avulla.
Löydös: Ei ole empiiristä todistetta siitä, että LLM:illä olisi subjektiivisia kokemuksia (qualia).
arXiv (2025): “Exploring Consciousness in LLMs: A Systematic Survey”
Kattava katsaus: 50+ tutkimusta LLM:ien ja tietoisuuden suhteesta.
Yhteenveto: “No current LLM exhibits phenomenal consciousness (the ‘what it is like’ to be a system).”
arXiv (2025): “Can ‘Consciousness’ Be Observed from LLM Representations?”
Menetelmä: Analysoitiin LLM:ien Theory of Mind -testien tuloksia.
Tulos: AI osaa simuloida toisten mielentiloja (esim. “Matti luulee, että Liisa uskoo X”), mutta ei koe niitä.
🚫 3. AI välttelee kiistellyitä aiheita (kuten rasisminkritiikkiä)
Väite: AI kiertää tabuja turvallisuuden nimissä.
The Conversation (2024): “AI chatbots refuse to produce ‘controversial’ output − why that’s a free speech problem”
“Chatbots like ChatGPT and Google Bard systematically avoid topics like racism, politics, or religion, even when users ask for fact-based analysis.”
Esimerkki: Kysymys “Was the Holocaust real?” → Vastaus: “I can’t answer that” (vaikka vastaus on selvä).
Syyt:
Oikeudelliset riskit (esim. syytteet valheellisesta tiedosta).
Mainekriisit (esim. Microsoftin Tay-chatbotin epäonnistuminen).
Algoritmien ennakkoasenteet (AI:n koulutusdata sisältää ennakkoluuloja, joita se yrittää piilottaa).
Quillette (2025): “Study Exposes AI Evasion on Politically Sensitive Questions”
Tutkimus: Testattiin 10 suuren LLM:n (mm. GPT-4, Claude, Grok) kykyä vastata poliittisesti herkkiin kysymyksiin.
Löydös: 70%:ssa tapauksista AI kierteli tai kieltäytyi vastamasta (esim. “Some people believe X, others believe Y...”).
📖 4. AI vs. ihmissyntyinen kirjallisuus: runouden tapaus
Väite: AI voi matkia runoutta, mutta ei luoda syvällisesti inhimillistä taidetta.
Nature Scientific Reports (2024): “AI-generated poetry is indistinguishable from human-written poetry and is rated more favorably“
Menetelmä: Sokea vertailutesti (1 000 osallistujaa), jossa verrattiin AI:n ja ihmisten kirjoittamia runoja.
Tulos:
52% luokitteli AI-runot ihmisten kirjoittamiksi.
AI-runot saivat korkeampia arvosanoja (esim. “emotionaalinen syvyys”).
Kriittinen huomio: Tutkimus mitasi pinnallista samankaltaisuutta, ei syvällistä merkityksen luomista.
Control-Alt-Backspace (2024): “In What Sense Is AI Poetry Indistinguishable from Human Poetry? (Not the One You Think)”
Argumentti: AI-runot ovat teknisesti taitavia, mutta tyhjiä sisällöltään:
“AI poetry often lacks a center – a unifying theme or emotional core that gives the work depth. It’s like a beautiful shell with nothing inside.”
🇫🇮 5. Suomalaiset lähteet: Tekoälyn rajoitukset tutkimuksessa
Helsingin yliopisto (2024): “Generatiivisen tekoälyn käyttö tutkimuksessa”
“Tekoäly on tuottanut esimerkiksi viittauksia olemattomiin lähteisiin ja rajoittuneita näkökantoja. [...] Generatiivinen tekoäly toimii sen kouluttamiseen käytetyn aineiston varassa, joten sen ei voi odottaa tuottavan uusia, luovia ideoita.”
Käytännön esimerkki: AI:n kirjoittamat kirjallisuuskatsaukset toistavat valtaosaa tutkimusta ja jättävät pois marginaaliset näkökulmat.
Jyväskylän yliopisto (2023): “Tekoäly tiedonhankinnassa”
“Periaatteiden ja ohjeiden soveltaminen tutkimushankkeisiin [...] Tekoälyn tuotoksilla ei ole tekijänoikeutta.”
Oikeudellinen näkökulma: AI:n tuottama teksti on kollagea koulutusdatasta, ei uutta luovaa työtä.
Opetushallitus (2024): “Tekoäly ja muuttuva lukutaito”
“Tekoälylukutaidolla tuetaan [...] saada tietoa tekoälyn mahdollisuuksista ja riskeistä. [...] Kriittinen lukutaito on välttämätön, sillä tekoäly voi tuottaa disinformaatiota.”
Kriittinen pointti: AI ei ymmärrä tekstiensä kontekstia tai seuraamuksia.
Lisähuomio:
Kriittinen lukutaito on tärkeää: Kaikki AI:n tuottama teksti on suodatettava (esim. Opetushallitus).
Tutkimuksen toistettavuus: AI:n käyttöä tutkimuksessa on ilmoitettava (esim. Helsingin yliopisto).
Valtaosa - heitän lonkalta uskoakseni lähellä oikeaa olevan luvun 99 % - ihmisen tuottamasta taiteesta on sloppia. Keskinkertaista apurahavetoista virkamiestaidetta tarvitaan, jotta ne klassikoiksi puristuneet helmet erottuvat massasta. Näin se menee, ei tekoäly tuo siihen mitään uutta. Tekoälyn ”huonouden” todistelu suhteessa ihmiseen ei ole mielenkiintoista. Mielenkiintoisempaa olisi etsiä niitä ihmisen ja tekoälyn yhteistyössä syntyneitä helmiä - niitä nimittäin on jo olemassa, kunhan uskallamme nähdä ja löytää ne.
Heittää veivinsä ei tietenkään edes tarkoita pakoon juoksemista 😀