Käsiteltiin niitä kuvia ennenkin

Tarkastelen tässä artikkelissa lyhyesti kuvien muokkausta filmiajasta tekoälykuviin. Olen valinnut tämän aiheen, koska olen kiinnostunut kuvallisesta viestinnästä. En käsittele manipulaatiotekniikoita, koska en tiedä aiheesta tarpeeksi. Kuvia on kuitenkin käsitelty ja manipuloitu jo filmikuvauksen aikakaudella. Jotkut ovat varmasti nähneet kuvia Cottingleyn keijuista. Arktikumissa Rovaniemellä voi tutustua Hildur Larssonin valokuvanäyttelyyn, jossa esitellään myös sen ajan kuvankäsittelyä, esimerkiksi filmin naarmuttamista. Perinteisesti filmikuvat vedostettiin paperille käyttäen suurennuskonetta, jossa kuvaa pystyi edelleen muokkaamaan erilaisin tekniikoin. Valoisuuseroja voitiin tasoittaa esimerkiksi peittämällä osa kuvasta hetkeksi. 

Hannu Hautalan kokeilut herättivät keskustelua

Suomalaiset luontokuvaajat ovat olleet tarkkoja kuvien autenttisuudesta. Hannu Hautala(1941–2023) oli menestynyt luontokuvaaja, joka teki kokeiluja erilaisilla kuvaustekniikoilla ja yhdisteli kuvia digitaalisesti. Kokeilut kuvien digitaalisesta yhdistämisestä herättivät kiihkeätä keskustelua luontokuvaajien keskuudessa. Käsitellyt kuvat esittivät kuitenkin kuvaushetkellä havaitun todellisuuden, jota ei voinut esittää yhdellä filmiruudulla. (Kantola, 2023.) Aiheesta kerrotaan lisää Juha Suonpään(2002) väitöskirjassa Petokuvan raadollisuus: Luontokuvan yhteiskunnallisten merkitysten metsästys. Filmikameroilla sai muuten tehtyä kaksoisvalotuksia, kun unohti siirtää filmin tai sitä varten tarkoitetuilla kuvausohjelmilla. Monissa digikameroissa on myös kyseinen toiminto.

Digikuvan käsittelystä tekoälyavusteiseen kuvankäsittelyyn

Photoshop on mahdollistanut mitä mielikuvituksellisemmat tavat käsitellä kuvia. Kyllä se tavallista harrastelijaa aluksi ärsytti. Nykyisin useimmissa kuvankäsittelyohjelmissa on tekoälytoimintoja, joita minäkin käytän kuvia käsitellessäni. Jos oikein tiukasti määritellään, niin älypuhelimien kameroilla otetut kuvat ovat tekoälyn muokkaamia näkemyksiä todellisuudesta. Seuraavalla videolla Jimmy Cheng esittelee ensimmäisen tekoälykameran.  

Raakakuva (RAW) on kameran muokkaamaton kuva, joka käsitellään käyttöä varten. Parhaillaan tekoäly nopeuttaa valokuvaajan jälkikäsittelytyötä, mutta liiallinen käsittely voi johtaa asiakkaiden tyytymättömyyteen. Tekoäly on yhdessä digitaalikameroiden kanssa helpottanut valokuvaajien ja kuvataiteilijoiden rutiininomaista työskentelyä ja mahdollistanut luovat ratkaisut, jotka veivät aikoinaan filmille kuvatessa paljon työaikaa tai eivät olleet lainkaan mahdollisia. Esimerkiksi panoraamakuva tai kuvan pinoaminen (focus stacking) ovat helposti toteutettavissa kuvankäsittelyohjelmilla. Tekoälyn avulla kuvien luonnista pääsevät tänään nauttimaan myös ne ihmiset, jotka eivät valokuvaa itse tai siihen ei ole resursseja muun työn ohessa.

Yrittäjille tekoäly on tuonut niin ajallisia kuin rahallisia säästöjä. Aikaisemmin yritykset maksoivat valokuvaajille tai käyttivät kuvapankkikuvia. Tekoälykuvien määrä on lisääntynyt kuvapankkien valikoimissa, mutta kuvat on helppo luoda myös itse. Maksullinen Midjourney on suosittu, mutta Copilotilla pääsee hyvin alkuun. Tekoälykuvia markkinoinnissa käytettäessä on hyvä ajatella kuluttajien suhtautumista tekoälykuviin.

Kuluttajien asenteet tekoälyllä luoteihin kuviin

Zhang ja Hur (2025) tutkivat asenteita mainoksissa käytettyjä tekoälyllä tuotettuja kuvia kohtaan. Tutkimuksessa selvisi, että asenteet olivat tilannesidonnaisia ja riippuivat myös siitä, tiedettiinkö kuvan olevan tekoälyllä luotu. Kun tekoälyn käytöstä ei tiedetty, asenteet kuvia kohtaan eivät poikenneet tilastollisesti merkittävällä tavalla ja tekoälykuviin suhtauduttiin jopa positiivisemmin kuin aitoihin kuviin. Näin oli varsinkin kahvimainosten ollessa kyseessä, mutta lääketieteellisten ja julkisten palvelujen mainoksissa suosittiin aitoja valokuvia. Asenteet olivat negatiivisempia tekoälykuvia kohtaan silloin, kun tekoälyn käytöstä tiedettiin tai se oli yhteydessä kustannustehokkuuteen, jolloin mainostettavan tuotteen tai palvelun ajateltiin olevan huonolaatuisempi. Asenteet eivät poikenneet kuvien välillä silloin, kun tekoälykuvia oli käytetty yksityisyyden suojeluun eli kuvien henkilöt eivät olleet todellisia. (Zhang & Hur, 2025, s. 11, 13–14, 17.)

Suomessa tekoälykuvien käyttö on herättänyt keskustelua esimerkiksi Oulussa, jossa kuvia on käytetty kaupungin kärkihankkeiden esittelyssä. Oikeiden lasten kuvien sijaan on päätetty käyttää tekoälyllä tuotettuja kuvia, mistä on myös maininta kuvan alla. Toisaalta tämän menettelyn ymmärtää, sillä lasten kuvia julkaistaessa on oltava erityisen varovainen. On mahdollista, että kuvassa esiintynyt henkilö katuu myöhemmin kuvaa, kuten Nirvanan levyn kannessa vauvana esiintynyt mies on tehnyt. 

Zvaigzne, Litavniece, Kodors ja Jurkane (2025) ovat tutkineet kirjallisuuskatsauksessaan tekoälyteknologioiden negatiivisia vaikutuksia matkailualalla. He toteavat, että monet matkailutuotteet, kuten virtuaalikierrokset, ovat olemassa digitaalisen tekniikan ansiosta, mutta toisaalta ne vaikuttavat ihmisten käyttäytymiseen ja aiheuttavat riippuvuutta teknologiasta. Perinteisiin matkailutuotteisiin yhdistetyt uudet teknologiat voivat häiritä turistien tyytyväisyyttä matkailutuotteeseen, koska se häiritsee kokemukseen keskittymistä (Stankov & Gretzel, 2020, Zvaigznen ym. 2025, s. 23 mukaan). Ongelmana tekoälyn käytössä matkailualalla nähdään erityisesti ihmisten välisen vuorovaikutuksen puuttuminen matkailupalveluja tarjottaessa (Grundner & Neuhofer, 2020, Zvaigznen ym., 2025, s. 25 mukaan). Pelkkä tekniikan käyttö voidaan kokea epämiellyttäväksi asiakkaiden keskuudessa tai tekniikkaa ei osata käyttää, mikä vähentää kiinnostusta tällaista palvelua kohtaan (Elliot ym, 2012; Meuter ym, 2000, Zvaigznen ym., 2025, s. 26 mukaan). Henkilökohtaisen palvelun puute voi vaikuttaa myös kokemukseen palvelun laadusta ja haluun käyttää palvelua uudelleen (Zvaigzne ym, 2025, s. 26). 

Tutkittaessa asenteita tekoälyllä tuotettuja matkailumarkkinontivideoita kohtaan, niiden korostettiin vaikuttavan turistien asenteisiin ja päätöksentekoon. Korkealaatuisilla tekoälyvideoilla voidaan vaikuttaa asenteisiin positiivisella tavalla, joka johtaa myönteisiin asenteisiin markkinoitua kohdetta kohtaan. Videot on kuitenkin tuotettava laadukkailla prompteilla ja visuaalisilla lähteillä, jotta voidaan vähentää väärää tietoa kohteesta. Tekoälyllä tuotetun materiaalin autenttisuuteen ja luotettavuuteen on tärkeää kiinnittää huomiota, sillä tekoälyllä tuotetut videot voivat johtaa jopa videolla esitellyn kohteen olemassaolo kyseenalaistamiseen. Kohdemarkkinoijien on syytä panostaa edelleen kohteiden houkuttelevuuteen ja ydintuotteen vetovoiman kehittämiseen. (Seo ym., 2025, s. 5.) 

Pohdintaa 

Tekoälykuvat ja -videot ovat tulleet jäädäkseen. Ne helpottavat niiden parissa työskentelevien ihmisten työtä ja tekevät mahdottomasta mahdollista. Tekoälyn käyttö yleistyy, elleivät sen ympäristövaikutukset rajoita tulevaisuudessa sen käyttöä. Tekoälyn käyttö yleistyy myös matkailualalla ja mahdollisesti korvaa joitakin aitoja kokemuksia esimerkiksi lisätyn todellisuuden kautta. Moniin suosittuihin kohteisiin on jo nyt mahdollista tutustua virtuaalisesti ja tämän kaltaisia virtuaalikierroksia voi tulevaisuudessa tehdä monissa kohteissa, joihin ei ruuhkaisina aikoina pääse. Ehkä haavoittuviin luontokohteisiin päästään tulevaisuudessa vain virtuaalisesti, koska niiden luontotyyppi tai lajit ovat niin uhanalaisia. Lisätty todellisuus tuo myös tavanomaisille kohteille mahdollisuuden esitellä esimerkiksi paikan historiaa, jonka matkailija voi kokea lisätyn todellisuuden välityksellä. Toisaalta matkailijat voivat kyllästyä tekoälyyn ja virtuaalimaailmaan, joten todellisen maailman kokemuksia on edelleen oltava tarjolla ja varsinkin matkailumarkkinoinnissa on harkittava tarkkaan tekoälykuvien ja -videoiden käyttöä.  

Tekoälykuvien käyttö on perusteltua esimerkiksi uutta hotellia esitellessä, joka tehtiin ennen matkaesitteissä piirroskuvin. Tekoälykuva esittää uutta hotellia jopa realistisemmin kuin piirroskuvat. Kuvat kohteesta on kuitenkin pidettävä niin todellisuutta vastaavina kuin mahdollista. Toisaalta vanhojen matkaesitteiden kuvat olivat mahdollisimman myyviksi tehtyjä. Merivesi saatiin näyttämään houkuttelevan turkoosilta käyttämällä polarisaatiosuodinta ja rannat olivat kuvattu hiljaisena aikana. Todellisuus poikkesi siitä ja sääkin saattoi yllättää. Tosiasia on kuitenkin se, että nykykuluttaja on tarkempi yksityiskohdista. Asiakaspalvelu on jo siirtynyt ja tulee siirtymään yhä enemmän tekoälypohjaiseksi. Kaikki toiminnot, jotka ovat korvattavissa teknologialla, myös korvataan. Tulevaisuudessa luksus on vuorovaikutusta ihmisen kanssa. 

Lähteet

1. Arktikum. (2026). Walokuvaaja Hildur. Haettu 28.1.2026 osoitteesta https://arktikum.fi/nayttelyt/walokuvaaja-hildur-valokuvia-rovaniemelta-ja-lapista-1900-luvun-alusta/ 
2. Cheng, J. (2023). FIRST A.I. Powered M43 Camera hands on! Alice Camera – RED35 VLOG 114. Haettu 28.1.2026 osoitteesta https://youtu.be/rP8lyLxhIsg?si=mIqLnhYpFTMyYosR 
3. Hou, L., Min, Y., Pan, X., & Gong, Z. (2025). Distinguishing AI-generated versus real tourism photos: Visual differences, human judgment, and deep learning detection. Information processing & management, 62(5), 104218. https://doi.org/10.1016/j.ipm.2025.104218 
4. Kantola, K. (2023). Hannu Hautala 1941–2023 – elämä ja teokset. Haettu 28.1.2026 osoitteesta https://www.karhuntassu.fi/files/hannun-elamantyo/ 
5. Oulun kaupunki. (2025). Kärkihankkeet. Haettu 24.2.2026 osoitteesta https://www.ouka.fi/karkihankkeet 
6. Pellas, L. (2025). Kaupungin käyttämät tekoälykuvat hämmentävät. Haettu 24.2.2026 osoitteesta https://www.hs.fi/suomi/art-2000011458756.html  
7. Seo, I. T., Liu, H., Li, H., & Lee, J. (2025). AI-infused video marketing: Exploring the influence of AI-generated tourism videos on tourist decision-making. Tourism management (1982), 110, 105182. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2025.105182  
8. Suonpää, J. (2002). Petokuvan raadollisuus: Luontokuvan yhteiskunnallisten merkitysten metsästys. Taideteollinen korkeakoulu: Vastapaino.  
9. Tiikkaja, S. (2025). Tuomioistuin hylkäsi jälleen Nirvanan levynkannen alastoman pojan oikeuskanteen. Haettu 24.2.2026 osoitteesta https://www.hs.fi/kulttuuri/art-2000011539188.html  
10. Vesanummi, M. (2025). Koulukuvausyritys alkoi tänä syksynä parannella kuvia tekoälyllä – ”Ei näytä ihan omalta lapselta”, harmittelee äiti. Haettu 28.1.2026 osoitteesta https://yle.fi/a/74-20186969  
11. Wikipedia. (2026). Cottingley Fairies. Haettu 28.1.2026 osoitteesta https://en.wikipedia.org/wiki/Cottingley_Fairies 
12. Zhang, L., & Hur, C. (2025). The Impact of Generative AI Images on Consumer Attitudes in Advertising. Administrative sciences, 15(10), 395. https://doi.org/10.3390/admsci15100395 
13. Zvaigzne, A., Litavniece, L., Kodors, S., & Jurkane, K. (2025). Negative impacts of artificial intelligence technologies on the tourism industry. Worldwide hospitality and tourism themes, 17(1), 22-34. https://doi.org/10.1108/WHATT-12-2024-0299  

Kirjoittaja: Marja Nevalainen