Moduuli 4: Datan analysointi tekoälyllä

Meidän yleisti käyttämämme tekoälysovellukset perustuvat rajusti yksinkertaisten ennakoivaan tekstin tuottamiseen. Suuret kielimallit (Large Language Models, LLM) ovat tekoälyjärjestelmiä, jotka kykenevät tuottamaan ja käsittelemään luonnollista kieltä.

Niitä voidaan käyttää esimerkiksi:

tiedon hakemiseen
yhteenvedon laatimiseen
datan tulkintaan
analyysin ideointiin
raportoinnin tukemiseen

Varmista aina mikä tahansa tekoälyn antama luku tai trendi alkuperäisten tietojen perusteella ennen kuin käytät sitä raportissa.

Promptaaminen eli kehoitteiden laatiminen

Promptaus (englannin sanasta prompting) tarkoittaa ohjeiden, kysymysten tai komentojen antamista tekoälylle halutun lopputuloksen saavuttamiseksi. Tekoälyn tuottaman analyysin laatu riippuu pitkälti annetusta kehotteesta. Hyvä prompti sisältää:

tavoitteen
taustatiedot
aineiston kuvauksen
halutun lopputuloksen

Viisi periaatetta tehokkaaseen promptaukseen Lataa

Tekoälyn vastuullinen käyttö

Tekoäly ei korvaa asiantuntijaa, vaan toimii parhaimmillaan asiantuntijan työparina. Käyttäjän tulee:

tarkistaa tulokset
arvioida lähteet
huomioida tietosuoja
varmistaa tietoturva
tunnistaa mahdolliset virheet.

Turvallisempi tapa työskennellä tekoälyn kanssa

On suuri houkutus liittää datasi suoraan tekoälytyökaluun ja pyytää tekoälyä analysoimaan ne. Mutta älä tee niin, sillä kaikki, mikä liitetään tekoälytyökaluun, voidaan tallentaa ulkoisille palvelimille ja käyttää tulevien mallien kouluttamiseen. Tarkista tietosuojakäytäntö ennen arkaluonteisten tietojen liittämistä.

Harjoitus: promptaus

Avaa ChatGPT, Copilot, Gemini tai Claude (jos näistä johonkin on lisenssi).  Anna tekoälylle jompi kumpi aineisto (1 tai 2), ja kysy siltä yritysten päästöjä koskevia kysymyksiä. Vertaile löydöksistäsi aiempien harjoitusten vastauksien kanssa. Oliko jokin kohta, jossa malli ei toiminut hyvin?

Esimerkki:

Analysoi seuraavan energiankulutusdatan kuukausittaiset trendit ja tunnista poikkeavat havainnot. Esitä tulokset taulukossa ja listaa kolme kehitysehdotusta.
Turvallisempi lähestymistapa on pyytää tekoälyltä koodia. Voit myös kokeilla ”Kirjoita minulle Python-koodia, joka analysoi CSV:tä näillä sarakkeilla: [kuvaa rakenne]. Käytä tätä esimerkkiriviä esimerkkinä: [vain yksi rivi]. Tämä vähentää tekoälyn hallusinaatioiden riskiä, eikä dataasi tarvitse paljastaa.

Materiaalista suoritettu