Kävely lisää luovuutta ja parantaa työllisyyttä

Pari vuotta sitten työskentelin jonkin aikaa Malesiassa. Yksi asia, joka siellä hoidettiin aivan eri tavalla kuin Suomessa oli jätteidenkäsittely. Aluksi luulin, ettei jätteitä lajitella ollenkaan. Asuntolan pihalla nökötti roskis, johon vietiin niin metalli-, lasi-, muovi- kuin paperiroskatkin yhdessä banaaninkuorien ja muiden biojätteiden kanssa. Yhtenä päivänä majapaikkaa lähestyessäni ihmettelin savunhajua. Roskatynnyri oli kaadettu. Roskapussit oli revitty auki ja sisältö levitetty pihanurmelle. Jätteiden keskellä hääräili mies. Haalaripukuinen partaniekka lajitteli roskia omiin kasoihinsa. Välillä miekkonen nakkasi jonkin polttokelpoisen roskan nuotion liekkeihin.

Malesialaisella jätteidenkäsittelyllä on ainakin kaksi etua suomalaiseen tyyliin verrattuna. Ensinnäkin kussakin taloudessa tarvitaan vain yksi roska-astia. Siihen nakataan kaikki roskat. Suomessa sen sijaan roskat lajitellaan sekä kotona että työpaikalla. On mietittävä mikä on palavaa, mikä kelpaa kompostiin ja minne kärähtänyt loisteputki kuuluu. Saako laudanpätkät nakata puutarhajätteen sekaan? Entä mitä tehdä härskiintyneelle huulipunalle?

Malesialainen roskien käsittely on suomalaiseen toimintatapaan verrattuna käyttäjän kannalta rutkasti nopeampi, mukavampi ja helpompi. Roskamies hoitaa kaiken puolestasi. Ja tässä piileekin malesialaisen jätteenkäsittelyn toinen vahvuus. Vaikka roskien lajittelu on likaista työtä, se on työtä, josta maksetaan palkkaa. Suomessa moni ei ryhtyisi roskamieheksi kirveelläkään. Eikä tietysti ole tarvettakaan, kun suomalaiset lajittelevat jätteet omatoimisesti ja ilmaiseksi.

Mitä tekemistä malesialaisella roskamiehellä on työpaikkojen säilyvyyden kannalta?

Paljonkin.

Kysymys on työn tuottavuudesta ja siitä, miten työn tuottavuutta voidaan parantaa. Edellä kuvattu malesialainen jätteenkäsittelysysteemi perustuu halpaan työvoimaan. Palkkataso ja työn tuottavuus kulkevat käsi kädessä. Työn tuottavuus kohenee, jos samassa ajassa saadaan enemmän aikaiseksi. Yleinen ratkaisu työn tuottavuuden parantamiseksi on ottaa käyttöön uutta teknologiaa. Suomessakin moottorisaha on vaihdettu harvesteriin ja hevonen traktoriin. Sopivan teknologian avulla tuottavuutta voidaan parantaa huimasti.

Suomalainen ZenRobotics myy järjestelmiä, jotka tekevät käytännössä samaa työtä kuin malesialainen roskamies. Paitsi, että robottikoura lajittelee jätteitä 24 tuntia vuorokaudessa, se tekee sen myös nopeammin ja huolellisemmin kuin ihminen. Eikä kone kaipaa vapaapäiviä. Tekoälyn ansiosta asiakas voi opettaa robotin lajittelemaan jätteet juuri halutulla tavalla. ZenRobotics on toimittanut jätteenkäsittelyrobotteja mm. Ruotsiin, Australiaan, Yhdysvaltoihin ja Japaniin. ZenRobotics Recycler -järjestelmän kehittäminen on luonut Suomeen kymmeniä uusia työpaikkoja. Mutta kaikkialla siellä, missä järjestelmä otetaan käyttöön, käsipelillä tehtävässä jätteenlajittelussa on tarjolla vähemmän työmahdollisuuksia.

Toisen maailmansodan jälkeen aina vuosituhannen taitteeseen saakka tuottavuus ja työpaikkojen määrä kasvoivat Yhdysvalloissa samaan tahtiin. Yritykset takoivat tulosta ja kansakunta vaurastui. Vauraus ruokki uutta liiketoimintaa ja sitä kautta syntyi taas uusia työpaikkoja. Tämän vuosituhannen puolella tuottavuus on parantunut edelleen melko tasaisesti, mutta työpaikkojen määrä ei ole enää kasvanut vastaavasti. MIT:n tutkijat Erik Brynjolfsson ja Andrew McAfee ovat esittäneet, että ensimmäistä kertaa ihmiskunnan historiassa teknologian kehittyminen tuhoaa työpaikkoja nopeammin kuin synnyttää uusia.

Teollisuudessa automaatioasteen nostaminen on alusta asti ollut pettämätön keino kohentaa tuottavuutta. Nyt ollaan kuitenkin tavallista suuremman murroksen kynnyksellä. Tekoälyllä varustetut robotit ja automaattiset järjestelmät ovat yhä älykkäämpiä. Ne tunkeutuvat kaikille elämänaloille. Itsepalvelukassat yleistyvät marketeissa. Postipaketteja lähetetään ja noudetaan pakettiautomaateista. Maanteillä huristelee itseohjautuvia autoja, joiden kulkua seuraavat automaattiset nopeusvalvontalaitteet. Ystäväni kotona pölynimuri puhdistaa lattiat itsenäisesti työpäivän aikana. Luettelo automatisoiduista töistä ja palveluista kasvaa joka päivä pitemmäksi.

Googlen teknologiavelho Ray Kurzweil ennusti pari vuotta sitten, että jo lähitulevaisuudessa robotit ymmärtävät puhetta, oppivat kokemuksesta, kertovat vitsejä ja osaavat jopa flirttailla. Reilun vuosikymmenen kuluttua robotit tekevät Kurzweilin mukaan kaiken sen minkä ihmisetkin, mutta vain paljon paremmin. Alle neljännesvuosisadassa jopa puolet työpaikoista korvataan tekoälyllä. Tähän tulokseen ovat päätyneet useat tutkijat (mm. Frey ja Osborne 2013). F-Securen Mikko Hyppönen ennustaa, että jokusen vuoden kuluttua tietokoneet kirjoittavat virheetöntä ohjelmakoodia. Mihin sitten enää tarvitaan koodareita?

Joko aloit huolestua työpaikkasi puolesta?

Edessä oleva muutos on suurempi kuin teollinen vallankumous 1800-luvulla. Yhteiskuntien rakenteet järkkyvät. Talousjärjestelmät mullistuvat. Työ- ja vapaa-aika määritellään uudelleen. Eläkekuviot on mietittävä uusiksi. Poliittiset kriisit seuraavat toisiaan poliitikkojen reagoidessa liian myöhään kaikkialla paitsi Ruotsissa, missä vuoden 2017 budjetissa panostetaan erityisesti koulutuksen kehittämiseen ja tutkimukseen. Suomessa hallitus jatkaa yliopistojen näivettämistä. Hallinnollisten töiden ja opettamisen uuvuttamat professorit ennättävät tutkia lähinnä kesällä lukukausien välissä.

Kun tekoälyllä varustetut järjestelmät kehittyvät aina vaan fiksummiksi, millaiset työt lopulta jäävät ihmisille?

On paljon töitä, joissa inhimillinen kontakti on tarpeen. Kampaajalla tai jalkahoidossa käynti on työn ilmeisen kohteen lisäksi myös sosiaalista toimintaa. Hieroja käsittelee lihaksia, mutta sen lisäksi syntyy fyysinen kosketus kahden ihmisen välille. Automaatti voi muistuttaa potilasta lääkkeen ottamisen tarpeesta, mutta vain toinen ihminen voi varmistaa, että tabletti oikeasti niellään. Tekoälyllä varustettu automaatti tarvitsee mittaustietoja toimintansa perustaksi. Kaikkea inhimillistä toimintaa ei kuitenkaan voi muuttaa numeroarvoiksi ja mallintaa loogisesti eteneviksi tapahtumasarjoiksi. Potilaan ilmoittama kipu voikin oikeasti tarkoittaa yksinäisyyttä. Robotti ei voi lohduttaa kuolevaa tai ottaa lasta syliin.

Inhimillisen kontaktin lisäksi ihminen peittoaa fiksuimmankin koneen uusien asioiden ajattelussa. Me ajattelemme kahdella eri tavalla. Konvergentti ajattelu tähtää yksiselitteisen ratkaisun löytämiseen. Konvergenttia ajattelua käytämme esimerkiksi matemaattisten ongelmien ratkaisemisessa. 2 + 3 = 5. Ajattelu suppenee tarkoituksenmukaisten, opeteltujen ajattelumallien ja sääntöjen kautta kohti tiettyä ratkaisua. Konvergentti ajattelu tuottaa tavanomaisia ratkaisuja. Tietokoneohjelma on konvergentissa ajattelussa monin verroin ihmistä tehokkaampi. Mutta sitten on se toinen ajattelun laji, jossa ihminen hakkaa tekoälyn mennen tullen. Divergentti ajattelu viittaa monien erilaisten ratkaisuvaihtoehtojen hahmottamiseen. Divergentti ajattelu tuottaa uudenlaisia näkökulmia ja omaperäisiä sovelluksia. Se on keskeinen osa kaikkea luovaa toimintaa. Tutkija ja taiteilija käyttävät divergenttiä ajattelua tutkiessaan tuntemattomia maailmoja. Divergentin ajattelun avulla pohdimme tarkoituksia, arvoja ja eettisiä kysymyksiä. Ne työtehtävät, joissa divergentti ajattelu on ammatillisen osaamisen ytimessä, eivät ole vaarassa tekoälyn ja robotiikan yleistyessä.

Divergentti ajattelu tuottaa useita erilaisia ratkaisuja

Divergentti ajattelu sujuu toisilta helposti, toisilta kankeammin. Tein viime kesänä yksinkertaisen kokeen, jonka avulla testasin divergentin ajattelun eroja yksilöiden välillä. Kokeeseen osallistuneiden 13 koehenkilön piti kirjoittaa paperille mahdollisimman monta syytä lähteä kävelylenkille. Aikaa oli viisi minuuttia. Tulokset olivat ällistyttäviä. Tuotteliain ajattelija kehitti peräti 35 motiivia lähteä ulos jaloittelemaan. Sen sijaan kokeessa heikoiten pärjännyt osallistuja sai keksittyä vain neljä syytä lähteä kävelylenkille. Kekseliäin koehenkilö tuotti siis miltei yhdeksänkertaisen määrän näkökulmia verrattuna heikoiten menestyneeseen koehenkilöön.

Jos pelkäät työpaikkasi katoavan teknologisen kehityksen seurauksena, voit siis tehdä ainakin kaksi asiaa. Voit pyrkiä kehittämään työsi sisältöä siihen suuntaan, että inhimillinen vuorovaikutus ja divergentti ajattelu ovat entistä keskeisemmässä roolissa. Mutta mitä tehdä, jos divergentti ajattelu ei ota sujuakseen? Divergentti ajattelu on persoonallisuuden piirre, joka on toisille luontaisempaa kuin toisille. Mutta siihen voi vaikuttaa. Divergenttiä ajattelua voi tehostaa yllättävän helposti. Oppezzo ja Schwartz julkaisivat vuonna 2014 Journal of Experimental Psychology -lehdessä tutkimusartikkelin ”Give Your Ideas Some Legs: The Positive Effect of Walking on Creative Thinking”. Koko artikkelin voi lukea täältä. Kuvaan seuraavissa kappaleissa koesarjan toteutuksen ja tulokset.

Ensimmäiseen kokeeseen osallistui 48 opiskelijaa (n=48). Koehenkilöt istuivat pöydän ääressä ja tekivät GAU- ja CRA-testit. GAU-testi (Guilford’s alternate uses test) mittaa divergenttiä ajattelua ja on samankaltainen kuin edellä kuvattu testi, jossa pyysin osallistujia keksimään mahdollisimman monta syytä lähteä kävelylenkille. CRA-testi (Compound remote-association test) puolestaan mittaa konvergenttia ajattelua. Kokeen seuraavassa vaiheessa koehenkilöt kävelivät kävelymatolla ja tekivät samat GAU- ja CRA-testit uudestaan. 81 prosenttia koehenkilöistä paransi GAU-testin tulosta (eli konvergenttia) ajattelua vaihdettaessa istuminen kävelyyn. Kävellessä tuotettiin 50 prosenttia enemmän ideoita verrattuna istumiseen. CRA-testin tulos parani vain 23 prosentilla koehenkilöistä tulosten keskiarvon laskiessa hieman. Käytetyn koeasetelman heikkoutena kuitenkin oli, että kävely tapahtui aina istumisen jälkeen. Olivatko osallistujat istuessaan oppineet miten GAU -testiin voidaan tuottaa nopeasti ratkaisuja?

Toisessa kokeessa (n=48) pyrittiin pois sulkemaan mahdollinen oppimisefekti. Kokeessa testattiin vain divergenttiä ajattelua GAU-testillä ja siinä oli kolme vaihetta. Aluksi GAU-testi tehtiin istuen ja sitten kävelymatolla kävellen. Seuraavaksi GAU-testi tehtiin kahdesti istuen. Lopuksi GAU-testi tehtiin kävelymatolla kävellen ja sitten istuen. GAU-testin tulos parani jälleen vaihdettaessa istuminen kävelyyn. Kun GAU-testi tehtiin kaksi kertaa peräkkäin istuen, jälkimmäisen testin tulos oli hieman huonompi kuin ensimmäisen testin tulos. Näin ensimmäisen kokeen jälkeen jäänyt epäilys oppimisen vaikutuksesta voitiin sulkea pois. Kolmannen osan tulokset olivat mielenkiintoisimmat. GAU-testin tulos oli jälleen paras silloin kun koehenkilöt kävelivät. Samalla kävi kuitenkin ilmi, että kävelyn divergentille ajattelulle antama lisäpotku säilyi kävelyn jälkeenkin. Se vaikutti positiivisesti myös istuen tehtyjen GAU-testien tuloksiin. Toisen kokeen keskimmäisen vaiheen (GAU-testi istuen ja istuen) tulokset vaivasivat kuitenkin tutkijoita. Olivatko koehenkilöt mahdollisesti pitkästyneet tehdessään saman testin kahdesti? Pitkästyminen olisi voinut vaikuttaa tulosten luotettavuuteen.

Kolmannessa kokeessa (n=40) oli neljä osaa. Tällä kertaa kaikki kävellen tehtävät testit tehtiin ulkona. Aluksi koehenkilöt tekivät GAU-testin istuen, vaihtoivat sen jälkeen huonetta ja tekivät GAU-testin uudelleen. Tällä asetelmalla pyrittiin selvittämään mahdollisen pitkästymisen vaikutusta tuloksiin. Seuraavaksi toistettiin asetelma, missä koehenkilöt tekivät ensin GAU-testin kävellen ja sitten istuen. Kokeen kolmannessa osassa GAU-testi tehtiin ensin istuen ja sitten kävellen. Viimeisessä osassa koehenkilöt kävelivät ulkona tehdessään GAU-testin, pitivät pienen tauon ja toistivat GAU-testin kävellen. Huoneen vaihtamisella GAU-testien välissä ei ollut vaikutusta istujien luovuuteen, joten pitkästyminen ei todennäköisesti vaikuttanut edellisen kokeen tuloksiin. Kävelyn jälkeen istuneet säilyttivät luovuutensa jälleen melko hyvin. Kokeen neljännessä osassa kahdesti kävellen GAU-testin tehneet olivat kummallakin kävelykerralla suunnilleen yhtä luovia. Kolmannen kokeen mielenkiintoisin tulos oli, että kaikki osallistujat kehittivät ulkona kävellessään enemmän hyviä ideoita. Epäselväksi kuitenkin jäi, aiheuttiko luovuuden parantumisen kävely vai ulkoilu.

Neljännessä eli viimeisessä kokeessa (n=40) käytettiin divergentin ajattelun testaamiseen BSE-testiä (Barron’s symbolic equivalence task), jossa koehenkilöt hakevat analogioita annetuille ilmauksille. Analogia valaisimen polttimon kärähtämiselle voisi olla esimerkiksi, että joku menettää hermonsa. Koehenkilöt tekivät BSE-testit sisällä istuen, sisällä kävelymatolla kävellen, istuen pyörätuolissa ulkona ja kävellen ulkona. Neljännen kokeen tuloksena oli, että kävely sisällä ja ulkona parantavat luovuutta lähes samanveroisesti. Divergentin ajattelun tehostuminen kolmannessa kokeessa ei siis ollut johtunut ulkoilusta vaan kävelystä itsestään.

Yhteenvetona Oppezzon ja Schwartzin koko koesarjan tuloksista voidaan todeta, että 80 prosenttia koehenkilöistä muuttui luovemmiksi vaihdettaessa istuminen kävelyyn. Kävellessä tuotettiin keskimäärin 50 prosenttia enemmän ideoita verrattuna istumiseen. Lisäksi kävelyn luovuutta edistävä vaikutus säilyi jonkin aikaa kävelyn jälkeen. Kaikki osallistujat kehittivät enemmän hyviä ideoita kävellessään ulkona. Oppezzon ja Schwartzin tulosten perusteella kävely tukee voimakkaasti divergenttiä ajattelua.

Kävely on helppo keino lisätä uusien ideoiden, näkökulmien ja tulkintojen tuotantoa sekä parantaa niiden laatua. Kävelyn hyödyntäminen ei vaadi investointeja kuin korkeintaan liukuesteisiin talvikaudella. Luovuuden lisääntymisen kylkiäisenä tulevat kävelyn lukuisat terveysvaikutukset. Kun työpaikalla seuraavan kerran ryhdytään miettimään asiakaspalvelun kehittämismahdollisuuksia tai ideoimaan uusia tuotteita, lähtekää kävelylle.