Tekoäly kykenee arvioimaan sosiaalisia tilanteita ihmisen tavoin
Tekoäly pystyy havaitsemaan ja tulkitsemaan ihmisten välisiä sosiaalisia piirteitä kuvista ja videoista lähes yhtä luotettavasti kuin ihmiset, osoittaa Turun yliopiston uusi tutkimus.
Ihmiset tekevät jatkuvasti nopeita päätelmiä toistensa käyttäytymisestä ja vuorovaikutuksesta. Uusimmat tekoälymallit, kuten OpenAI:n kehittämä kielimalli ChatGPT, pystyvät kuvailemaan, mitä kuvissa tai videoissa esiintyy. Ei ole kuitenkaan ollut selvää, rajoittuuko tekoälyn tulkintakyky vain helposti tunnistettaviin asioihin vai pystyykö tekoäly tulkitsemaan myös monimutkaista sosiaalista tietoa.
Turun PET-keskuksen tutkijat selvittivät, kuinka tarkasti suosittu kielimalli ChatGPT pystyy arvioimaan sosiaalisia piirteitä. Mallia pyydettiin arvioimaan 138 erilaista sosiaalista piirrettä videoista ja kuvista. Piirteet kuvasivat laajasti erilaisia sosiaalisia ominaisuuksia, kuten kasvojen ilmeitä, kehon liikkeitä tai sosiaalisen vuorovaikutuksen ominaisuuksia, kuten yhteistyötä tai vihamielisyyttä. Tutkijat vertasivat tekoälyn tekemiä arvioita yli 2 000:een vastaavaan arvioon, jotka olivat ihmisten tekemiä.
Tutkimuksen tulokset osoittivat, että ChatGPT:n tekemät arviot vastasivat hyvin ihmisten arvioita. Tekoälyn arviot olivat jopa johdonmukaisempia kuin yksittäisen ihmisen tekemät arviot.
– Koska ChatGPT:n tuottamat arviot sosiaalisista piirteistä olivat keskimäärin johdonmukaisempia kuin yksittäisen ihmisen, voisi sen näkemyksiin luottaa jopa enemmän kuin yhteen ihmiseen. Kuitenkin useamman ihmisen arviot yhdessä ovat edelleen tekoälyn arvioita tarkempia, kertoo tutkijatohtori Severi Santavirta Turun yliopistosta.
Tekoäly voi tehostaa aivotutkimusta
Tutkijat hyödynsivät tekoälyn ja tutkimukseen osallistuneiden ihmisten tekemiä sosiaalisten tilanteiden arvioita, kun he tutkimuksen toisessa vaiheessa mallinsivat toiminnallisen aivokuvantamisen avulla sosiaalisen havaitsemisen aivoverkostoja. Ennen kun tutkijat voivat tarkastella, mitä ihmisen aivoissa tapahtuu videoita tai kuvia katsoessa, niissä kuvatut sosiaaliset tilanteet täytyy arvioida. Tässä tekoäly osoittautui toimivaksi apuvälineeksi.
– Tulokset olivat hämmästyttävän samankaltaisia, kun kartoitimme sosiaalisen havaitsemisen aivoverkostoja joko ChatGPT:n tai ihmisten antamien sosiaalisten arvioiden perusteella, Santavirta sanoo.
Tutkijoiden mukaan tämä viittaa siihen, että tekoäly voi toimia käytännöllisenä apuna laajoissa ja työläissä neurotieteellisissä kokeissa, joissa esimerkiksi aivokuvantamisen aikana esitettävän videomateriaalin tulkitseminen vaatisi ihmisiltä huomattavasti työtä. Tekoäly voi automatisoida tätä prosessia ja sitä kautta vähentää aineistojen käsittelyn kustannuksia ja nopeuttaa tutkimusta merkittävästi.
– Ihmisarvioiden kerääminen vaati yli 2 000:n osallistujan työpanoksen ja yhteensä yli 10 000 työtuntia, kun taas ChatGPT tuotti samat arviot tunneissa, Santavirta tiivistää.
Käytännön sovelluksia terveydenhuollosta markkinointiin
Vaikka tutkijat keskittyivät selvittämään, onko tekoälystä hyötyä aivokuvantamistutkimukselle, tutkimustulosten perusteella tekoälyä voisi hyödyntää myös monissa muissa käytännön sovelluksissa.
Tekoälyn videomateriaalista tekemä automaattinen sosiaalisten tilanteiden tulkinta voisi auttaa esimerkiksi lääkäreitä ja hoitajia seuraamaan potilaiden hyvinvointia. Toisaalta tekoäly voisi arvioida audiovisuaalisen markkinoinnin todennäköistä vastaanottoa kohderyhmässä tai ennakoida poikkeavia tilanteita turvakameroiden videoista.
– Tekoäly ei väsy kuten ihminen, vaan pystyy seuraamaan tilanteita kameran avulla vuorokauden ympäri. Tulevaisuudessa yhä monimutkaisempien tilanteiden seuranta voidaan todennäköisesti jättää tekoälylle, jolloin ihminen voi keskittyä tärkeimpien havaintojen varmistamiseen, Santavirta sanoo.
Tutkimuksen tulokset on julkaistu Imaging Neuroscience -tiedelehdessä.
Avainsanat
Yhteyshenkilöt
Severi Santavirtalääketieteen tohtoriTurun yliopisto
Puh:+358 44 329 0195svtsan@utu.fiLinkit
Turun yliopisto on 25 000 opiskelijan ja työntekijän innostava ja kansainvälinen akateeminen yhteisö. Rakennamme kestävää tulevaisuutta monitieteisellä tutkimuksella, koulutuksella ja yhteistyöllä.
Tilaa tiedotteet sähköpostiisi
Haluatko tietää asioista ensimmäisten joukossa? Kun tilaat tiedotteemme, saat ne sähköpostiisi välittömästi julkaisuhetkellä. Tilauksen voit halutessasi perua milloin tahansa.
Lue lisää julkaisijalta Turun yliopisto
Turkulaistutkijat kehittivät uuden työkalun suurten yksisoluaineistojen luokitteluun17.11.2025 10:56:49 EET | Tiedote
Turun yliopiston biotiedekeskuksen tutkijat ovat kehittäneet uuden laskennallisen menetelmän monimutkaisten soluaineistojen tulkitsemiseen. Coralysis -niminen menetelmä auttaa tutkijoita tunnistamaan ja ryhmittelemään näytteiden solutyyppejä.
Väitös: Tarkempi diagnoosi mahdollistaa yksilöllisen hoidon umpilisäketulehduksessa17.11.2025 09:00:00 EET | Tiedote
LL Sami Sula osoittaa Turun yliopistossa tarkastettavassa väitöstutkimuksessaan, että tietokonetomografialöydöksillä voidaan ennustaa umpilisäketulehduksen vaikeusastetta ja siten kohdentaa hoitoa yksilöllisesti. Tutkimus tuo myös uutta tietoa antibiootti- ja oireenmukaisen hoidon pitkäaikaistuloksista lievässä umpilisäketulehduksessa – tulosten perusteella hoitomuotojen välillä ei havaittu eroa.
Turun yliopistossa tehty tutkimus paljastaa yhteyden vakavan raskauspahoinvoinnin ja masennuksen välillä14.11.2025 08:00:00 EET | Tiedote
Tuoreessa tutkimuksessa osoitettiin, että vaikea raskauspahoinvointi on yhteydessä masennukseen. Vaikeasta raskauspahoinvoinnista kärsivillä naisilla oli todennäköisemmin masennusta ennen raskautta ja sen jälkeen, ja synnytyksen jälkeinen masennus diagnosoitiin heillä aikaisemmin.
Väitös: Lapsen kokema huono-osaisuus heijastuu sosiaaliseen kouluhyvinvointiin ja lisää koulupudokkuuden riskiä13.11.2025 09:21:21 EET | Tiedote
Lapsen kokema huono-osaisuus heijastuu sosiaaliseen kouluhyvinvointiin ja lisää koulupudokkuuden riskiä, osoittaa Helena Hautalan Turun yliopistoon tekemä väitöstutkimus.
Yhteiskunnan monimutkaisten ruoka-, energia-, liikkumis- ja yhdyskuntajärjestelmien tulevaa kehitystä voi ennakoida muttei ennustaa12.11.2025 09:15:00 EET | Tiedote
KTT, MMM, dosentti, agronomi Tuomas Kuhmonen tutki tulevaisuudentutkimuksen alaan kuuluvassa väitöskirjassaan mutkikkaiden sopeutuvien järjestelmien vaihtoehtoisten tulevaisuuksien ennakointia.
Uutishuoneessa voit lukea tiedotteitamme ja muuta julkaisemaamme materiaalia. Löydät sieltä niin yhteyshenkilöidemme tiedot kuin vapaasti julkaistavissa olevia kuvia ja videoita. Uutishuoneessa voit nähdä myös sosiaalisen median sisältöjä. Kaikki tiedotepalvelussa julkaistu materiaali on vapaasti median käytettävissä.
Tutustu uutishuoneeseemme