Pilaako tekoäly luotettavuuden? : Suomalaisten mediankäyttäjien rakentamat diskurssit tekoälyn luotettavuudesta

Kuvaus

Opinnäytetyö kokotekstinä PDF-muodossa.
Generatiiviseen tekoälyyn liittyvä luottamus on ajankohtainen keskustelunaihe nykyajan digitaalisessa mediaympäristössä. Luottamusta on perinteisesti tarkasteltu ihmisten välisenä ilmiönä, mutta viime vuosina tutkimus on laajentunut koskemaan myös generatiivisia tekoälyjärjestelmiä. Tämä tutkielma ei pyri arvioimaan tekoälyn objektiivista luotettavuutta, vaan tarkastelee, miten luotettavuuden käsitettä merkityksellistetään ja tuotetaan kielellisesti. Tutkimuksemme tavoitteena on selvittää, millaisia diskursseja suomalaiset mediankäyttäjät rakentavat generatiivisen tekoälyn luotettavuudesta YouTuben verkkokommenteissa. Teoreettinen viitekehyksemme käsittelee luottamuksen psykologista ulottuvuutta, sen eri muotoja ja konteksteja sekä tekoälylukutaidon merkitystä. Lähestymme aihetta sosiaalisen konstruktionismin näkökulmasta, jonka mukaan todellisuus rakentuu kielellisessä vuorovaikutuksessa. Lisäksi tarkastelemme YouTubea yhteisöllisenä ja vuorovaikutteisena sosiaalisen median alustana. Tutkimusaineistomme koostuu generatiivista tekoälyä käsittelevistä YouTube-kommenteista. Aineisto analysoitiin laadullisen diskurssianalyysin menetelmin. Analyysissa tunnistettiin viisi keskeistä diskurssia: affektiivinen, teknologinen, reflektiivinen (itsereflektiota sisältävä ilmaisutapa), inhimillinen sekä eettinen ja yhteiskunnallinen diskurssi. Diskurssit limittyvät toisiinsa, ja yksittäiset kommentit voivat sisältää useita merkitysrakenteita samanaikaisesti. Tulokset osoittavat, että diskurssit generatiivisesta tekoälystä korostavat enemmän epäluottamusta kuin luottamusta. Tutkimuksemme korostaa tekoälylukutaidon roolia ja merkitystä nykyhetken sekä tulevaisuuden mediataitona. Generatiivisen tekoälyn yleistyminen ja jatkuva kehittyminen hämärtää ihmisen ja tekoälyn tuottaman sisällön rajapintaa. Tekoälylukutaito vahvistaa käyttäjien kriittistä arviointikykyä ja tarjoaa pohjan kestävämmälle luottamukselle tekoälyjärjestelmiä kohtaan.

URI

DOI

Emojulkaisu

ISBN

ISSN

Aihealue

OKM-julkaisutyyppi