Tämä kirjoitus käsittelee päätöksenteon työnjakoa ”analytiikan” ja ”arvovalintojen” välillä sekä sitä, mitä tekoälyn yleistyminen voi tarkoittaa tulevaisuuden yhteiskunnallisen päätöksenteon kannalta. Tämän työnjaon pureskelu voi puolestaan auttaa meitä ymmärtämään sitä, mihin tekoäly tai poliitikot kelpaavat! Ja ehkäpä pidemmälle vietynä miten hallintorakenteita tai organisaatioita tekoälyn ja monimutkaistuvan maailman pyörteissä kannattaa rakentaa.
Tärkeimmät päätökset ovat monitavoitteisia ja silloin tarvitaan arvovalintoja
Lähdetään liikkelle siitä, että hyvin suuri osa merkittävistä päätöksistämme on monitavoitteisia. Tämä tarkoittaa sitä, että päätöksen tekijä ei perusta päätöstään vain yhteen tavoitteeseen, vaan joutuu miettimään asiaa useammalta kannalta. Arkielämän esimerkistä käy tuttu laatu vs. hinta -pohdinta, tai vaikkapa uuden asunnon koon ja sijainnin huomioiminen. Monitavoitteisuus voi olla myös hienovaraisempaa. Vaikka nielisi koukkuineen ajatuksen siitä, että yrityksen tehtävä on vain ja ainoastaan maksimoida voittoaan, tulee monitavoitteisuus mukana, tällä kertaa valinta vain on ajan suhteen. Tavoitellaanko nopeita voittoja vai pitkäkestoisempaa tulosta? Vaikka NPV onkin vain yksi luku, sen laskennassa käytettävä diskonttauskerroin käytännössä tekee arvovalintaa ajanjaksojen suhteen. Muuta diskonttausta, niin eri ratkaisut voivatkin näyttäytyä kannatavampina kuin alkuperäisellä arvolla. Diskonttauskertoimen voi toki johtaa esim. korkotasosta ja siten ”ulkoistaa” arvovalinnan. Mikään ei kuitenkaan tällaisessa tilanteessa varsinaisesti estä käyttämästä myös jotain muuta kerrointa omien painoitusten mukaan.
Pareto-rintamat päätöksenteon työkaluna ja työnjaon havainnollistajana
Monitavoitteisuuden käsittelyssä oleellinen työkalu on Pareto-rintama. Sen avulla voidaan hahmottaa eri ratkaisujen vaikutuksia useamman tavoitteen suhteen ja kompromisseja eri tavoitteiden välillä. Otetaan esimerkki. Oheisessa kuvaajassa on esitetty Pareto-rintama kuvitellussa tilanteessa, jossa tehdään päätöstä sairaalaverkoston rakenteesta, tavoitteena samanaikaisesti tavoitella sekä mahdollisemman hyvää saavutettavuutta että mahdollisimman alhaista kustannustasoa. Tavoitteet ovat selkeästi ristiriidassa: tavoitettavuus paranee lisää sairaaloita rakentamalla mutta samalla kustannukset nousevat, ja toisinpäin.
Jos pystyisimme tietämään tehtyjen päätösten vaikutukset täsmällisesti ennalta, hyvin valittu ratkaisu sijoittuisi Pareto-rintamalle, sillä vain silloin ne ovat ”tehokkaita”, eivät jätä jotain saavutettavissa olevaa turhaan hyödyntämättä. Toisaalta, usein näitä tehokkaita ratkaisuja on todella monta ja valinta täytyy tehdä jotenkin, miettimällä mitä tavoitetta milloinkin ja kuinka paljon halutaan painottaa. Tämä on arvovalinta konkreettisimmillaan. Se, mitä arvoja halutaan painottaa (”mitä arvoja valitsemme”) ja minkälaisia kompromisseja niiden välilä tehdä vaikuttaa siihen, mikä ratkaisu on ”optimaalisin”, eli mikä lopputulos eri arvojen suhteen on. Tätä ei voi tehdä rationaalisesti, sillä mikään logiikka ei vastaa kysymykseen ”mitä eniten arvostan?”.
Tekoäly ja arvovalinnat, miten tulevaisuutta ohjataan?
Mutta jotta päästään tekemään arvovalintoja, eli liikkumaan Pareto-pinnalla, täytyy se ensi luoda. Ja tässä rationaalinen, looginen, jopa matemaattinen ajattelu on tärkeässä roolissa. Ilman tätä vaihetta ”arvovalintojen tekeminen” on vain arvan heittoa ja tarmokasta toivomista, tai populismia.
Tämä jako Pareto-rintaman luomisen, ja sen arvovalintoihin hyödyntämisen välillä kertoo jotain myös siitä, minkälaisten tahojen tehtäviä nämä eri vaiheet ovat. Jos mietitään esimerkiksi yhteiskunnallista päätöksentekoa, niin ideaalisti virkamies- ja tutkimuskoneiston tehtävä on tuottaa ratkaisuvaihtoehtoja, joista rintama lopulta koostuu, ja poliitikkojen tehtävä on valita mistä kohtaa rintamaa, eli mikä, ratkaisu valitaan. Työelämässä arvovalintojen tekeminen yrityksen nimissä on johtajien tehtävä (omista arvovalinnoistaan jokainen on vastuussa itse). Analyytikot, insinöörit, tutkijat ym. ovat vastuussa ajantasaisen tiedon tuottamisesta vaihtoehdoista.
Nykypäivänä odotamme tekoälyltä paljon apua päätöksentekoon. Antaisitko tekoälyn tehdä arvovalintoja? Jos vastasit kyllä, olet juuri luopunut viimeisistäkin itsenäisyytesi rippeistä, moraalistasi, vaikutusvallastasi eikä mitään ole jäljellä, muuta kuin lisäarvon tuottaminen osakkeenomistajille ja verottajalle. Jos vapaa tahto on totta, juuri arvovalintojen kohdalla käytämme vapaata tahtoamme. Jos ei, ja olemme vain yksilöllisiä tiivistymiä universumin tomusta, arvovalinnat ovat se kohta missä yksilöllisyys nousee esiin ja ”toteutat luontoasi”.
Suosittelen siis tekoälyn käyttöön maksimia: ”Tekoäly ei saa ylittää Pareto-rintamaa”. Tai suomeksi: ”Tekoäly ei saa tehdä arvovalintoja”
Sen sijaan Pareto-rintaman luomisessa tekoälyn käyttö on perusteltua silloin kun siihen voi luottaa ja ymmärtää, miten tekoäly lopputuloksiinsa päätyy. Monimutkaisten systeemien analysointi on rankkaa puuhaa ja vaatii hyvin monimutkaista laskemista, siinä määrin, että ihmismieli vähintään hyötyy kätevistä työkaluista. On vain tärkeää ymmärtää, missä kohtaa analyysi vaihtuu arvovalintojen tekemiseksi, jottei vahingossa ulkoista ihmisyyttään. Samalla on hyvä huomioida, että jo Pareto-rintaman rakentamiseen liittyy arvovalintoja, etenkin se, mitä tavoitteita analyysissa tarkastellaan. Jos yllä kuvatussa esimerkissä esimerkiksi jätettäisiin saavutettavuus huomiomatta, olisi ilmiselvä valinta se, missä kustannukset ovat pienimmät.
Otetaan loppuun ajatusleikki – mitä tämä voisi tarkoittaa hyvin pitkälle vietynä päätösten syntymisen kannalta? Eli kuvitellaan maailmaa, jossa tekoäly osaa antaa laadukkaita vastauksia hyvin monimutkaisiin yhteiskunnallisiin (tai muihin) kysymyksiin.
Ensiksi, analysoitujen päätösvaihtoehtojen määrä todennäköisesti kasvaisi monimutkaisissa päätöksentekotilanteissa – olisi siis enemmän vaihtoehtoja, joiden lopputuloksesta on läpilaskettu arvio. Myös analyysin laatu voisi parantua. Tämä on samaan aikaan hyvä asia ja haaste. On tietysti hyvä, että päätöksiä voitaisiin tehdä parempaa tietoon ja useampiin analysoituihin vaihtoehtoihin perustuen. Samaan aikaan kuitenkin monimutkaisemman analyysin sekä useampien, mahdollisesti erilaisempien vaihtoehtojen ymmärtäminen ja sisäistäminen muuttuu raskaammaksi.
Samalla löysien perustelujen alasampumisen voi toivoa muuttuvan helpommaksi. Poliitikkojen puheet ”dynaamisista vaikutuksista” saattaa olla helpompi konkretisoida, ja siten miettiä onko niillä pohjaa vai ei. Tätä voinee itse kukin harjoitella jo nyt!
Arvovalintojen tekeminen todennäköisesti myös muuttuisi haastavammaksi sillä vaihtoehtojen määrä kasvaa, ja niiden välisten erojen puntaroiminen vaikeutuu. Ihmisen roolin painopiste muuttuu siis huomattavasti analyysin suorittamisesta sen johtamiseen (mitä tutkitaan, miten tutkitaan), lopputulosten ymmärtämiseen ja arvovalintatyöhön. Ja näiden tehtävien tekeminen huolella ei ole vain ”ihmisten viimeinen työ” vaan myös totaalisen kriittistä, jotta säilytämme kyvyn ohjata tulevaisuuttamme. Johtopäätös on se, että tekoäly todennäköisesti voi parantaa yhteiskunnallisen päätöksenteon laatua mutta se ei ratkaise itsekseen suuria yhteiskunnallisia kysymyksiä, jotka ovat pohjimmiltaan arvovalintoja (esim. tulonjako, vastuut, oikeudet, velvollisuudet jne.).