Yhteenveto
✓Tarkistanut Elina SaarinenSuomenkielisen videon tekstittäminen on tarkkuuslaji, jossa murteet, pitkät yhdyssanat ja nopea puhe tekevät automaatiosta yllättävän vaikeaa: Aalto-yliopiston tutkimusaineistossa puheentunnistuksen sanavirhesuhde nousi yhdessä testiaineistossa noin 62,3 prosenttiin. Kysymys tekoäly vs ihminen tekstitys: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin ei siis...
Sisällysluettelo
- 1 Suora vastaus: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin?
- 2 Tausta: miten suomenkielinen tekstitys on automatisoitu
- 3 Tekoäly vs ihminen tekstitys: tarkkuus suomen kielellä
- 4 Nopeus ja kustannukset: missä tekoäly voittaa
- 5 Missä ihminen on yhä ylivoimainen
- 5.1 Puhujien erottelu ja konteksti
- 5.2 Saavutettavuusvaatimusten täyttäminen
- 6 EU:n esteettömyysdirektiivi muutti pelikenttää
- 7 Vertailutaulukko: tekoäly vs ihminen tekstitys
- 8 Hybridimalli: tekoäly ja ihminen yhdessä
- 9 Subtitles vai captions: käsitteiden ero
- 10 Suomen kielen erityishaasteet automaatiolle
- 11 Rajoitteet: mitä tämä vertailu ei kata
- 12 Usein kysytyt kysymykset
- 12.1 Kumpi on tarkempi suomenkielisessä tekstityksessä, tekoäly vai ihminen?
- 12.2 Kuinka paljon tekoälytekstitys tarvitsee editointia suomeksi?
- 12.3 Toimiiko automaattinen puheentunnistus hyvin murteille ja puhekielelle?
- 12.4 Onko tekoälytekstitys riittävän hyvä saavutettavuuteen?
- 12.5 Mitä eroa on subtitles- ja captions-tyyppisillä ratkaisuilla?
- 12.6 Milloin ihmisen tekemä tekstitys on selvästi parempi kuin tekoäly?
- 13 Yhteenveto: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin
- 14 Lähteet
Suomenkielisen videon tekstittäminen on tarkkuuslaji, jossa murteet, pitkät yhdyssanat ja nopea puhe tekevät automaatiosta yllättävän vaikeaa: Aalto-yliopiston tutkimusaineistossa puheentunnistuksen sanavirhesuhde nousi yhdessä testiaineistossa noin 62,3 prosenttiin. Kysymys tekoäly vs ihminen tekstitys: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin ei siis ratkea yksinkertaisella nopeusvertailulla, vaan siihen vaikuttavat käyttötarkoitus, aikataulu ja se, kuinka tarkkaa lopputulosta tarvitaan.
Suora vastaus: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin?
Käytettävissä olevien tutkimusten perusteella ihminen tekstittää suomenkielisen videon edelleen tarkemmin, kun mittarina on lopullinen luettavuus, puhujien erottelu ja murteiden ymmärrys. Tekoäly on kuitenkin selvästi nopeampi raakaversion tuottamisessa, ja yleisin käytännön ratkaisu on hybridimalli, jossa kone tekee ensimmäisen vedoksen ja ihminen tarkistaa sen. Suomen kielen erityispiirteet, kuten pitkät yhdyssanat ja nopea puhe, tekevät täysin automaattisesta tekstityksestä edelleen riskialtista silman ihmisen tarkistusta.
Tausta: miten suomenkielinen tekstitys on automatisoitu
Suomalaista live-tekstitystä on tutkittu respeaking-menetelmällä jo pitkään, ja varhaisemmassa pilottitutkimuksessa manuaalisia ja puhuttuja tekstityksiä verrattiin NER-mallilla, jolloin kokonaistarkkuus jäi tutkijoiden mukaan varsin matalaksi, vaikka itse puheentunnistus toimi ilman merkittäviä tunnistusvirheitä. Myöhemmässä tutkimuksessa neljä ammattitekstittäjää muokkasi puheentunnistuksella tuotettuja raakatekstityksiä lyhyisiin videoihin, mikä vakiinnutti nykyisin vallitsevan käytännön: kone tuottaa pohjan, ihminen viimeistelee. Tämä kehityskaari selittää, miksi tekoäly vs ihminen tekstitys -asetelma ei Suomessa ole koskaan ollut puhdas joko-tai-valinta.
Sama ilmiö näkyy myös laajemmin tekstintuotannossa: Theseus-julkaisun mukaan edes kirjoittamisen ammattilaiset eivät pysty luotettavasti erottamaan kielimallilla tuotettua tekstiä ihmisen kirjoittamasta, mikä on hyvä pitää mielessä myös tekstitysten arvioinnissa. Jos aihe kiinnostaa laajemmin, olemme käsitelleet tekoälyllä tehdyn tekstin tunnistamista suomeksi omassa tekoälyn sääntelyä käsittelevässä oppaassamme.
Tekoäly vs ihminen tekstitys: tarkkuus suomen kielellä
Suomen kieli on automaattiselle puheentunnistukselle poikkeuksellisen vaativa, koska taivutusmuodot, murteet ja pitkät yhdyssanat lisäävät virhealttiutta. Aalto-yliopiston aineistossa 44 tekstitetyn elokuvan puheentunnistuksen tarkkuutta verrattiin Lahjoita puhetta -testiaineistoon, ja tulokset vaihtelivat merkittävästi: toisessa mittauksessa sanavirhesuhde oli noin 42,2 prosenttia ja merkkivirhesuhde 22,6 prosenttia. Tutkijat myös huomauttivat, ettei tekstitys koskaan ole suora litterointi puheesta, mikä hankaloittaa automaattisen tarkkuuden mittaamista entisestään.
Samassa aineistossa avainsanojen tunnistuksen F1-pistemäärä jäi noin 0,655:een, recall-arvon ollessa 0,617 ja precisionin 0,698. Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että merkittävä osa videon olennaisesta sisällöstä, kuten nimistä ja erisanoista, voi jäädä puuttumaan tai vääristyä ilman ihmisen tekemää jälkitarkistusta.
Nopeus ja kustannukset: missä tekoäly voittaa
Tekoälyn ylivoimainen etu on nopeus. Raakatekstitys syntyy minuuteissa, kun ihmisen tekemä tekstitys vaatii kuuntelua, kirjoittamista ja ajastusta. Tämä tekee tekoälystä käytännöllisen valinnan esimerkiksi some- ja uutisvideoihin, joissa julkaisuaikataulu on kireä eikä täydellinen tarkkuus ole ensisijainen vaatimus. Live-tilanteissa respeaking-pohjainen automaatio on osoittautunut suomalaisissa tutkimuksissa toimivaksi ensimmäiseksi vaiheeksi, kun puheentunnistuksella tuotettua tekstiä muokataan reaaliajassa.
Jos haluat ymmärtää, miten näiden järjestelmien taustalla toimiva teknologia yleisemmin toimii, olemme selittäneet aiheen perusteet artikkelissa kielimallin toiminnasta.
Missä ihminen on yhä ylivoimainen
Puhujien erottelu ja konteksti
Ihminen erottaa päällekkäin puhuvat henkilöt, tunnistaa ironian ja osaa tiivistää pitkän repliikin lukukelpoiseksi tekstiriviksi ilman, että merkitys katoaa. Automaattinen järjestelmä sen sijaan seuraa äänisignaalia sellaisenaan, jolloin murteellinen puhe, tauot ja päällekkäispuhe voivat sekoittaa tulosta.
Saavutettavuusvaatimusten täyttäminen
EU:n virallisen saavutettavuusohjeistuksen mukaan captions-tyyppisen tekstityksen tulee kuvata dialogin lisäksi myös muut olennaiset äänet, kuten naurun ja taustamelun. Tämä on tehtävä, jossa pelkkä puheentunnistus ei riitä, vaan tarvitaan tulkintaa siitä, mikä ääni on katsojalle merkityksellinen.
Pelkkä puheentunnistuksen tarkkuus ei kerro koko totuutta, sillä tekstitys ei koskaan ole suora litterointi puheesta.
EU:n esteettömyysdirektiivi muutti pelikenttää
Yksi viimeaikaisimmista muutoksista tekstityksen vaatimuksiin on Euroopan esteettömyysdirektiivi (Directive 2019/882), joka tuli sovellettavaksi 28.6.2025. Direktiivi koskee muun muassa audiovisuaalisia mediapalveluja ja edellyttää, että tekstitykset ovat laadukkaita ja synkronoituja äänen kanssa. Tämä nostaa laadun merkitystä suhteessa pelkkään nopeuteen, kun yritykset ja julkishallinto suunnittelevat tekstitysprosessejaan.
EU:n ICT-standardoinnin tiekartassa 2026 viitataan myös ohjeistukseen, jossa tekstitysten ja muun videoon liittyvän ääneen perustuvan tekstin käsittely on erikseen standardoinnin kohteena, mikä osoittaa aiheen olevan aktiivisen sääntelykehityksen alla juuri nyt.
Vertailutaulukko: tekoäly vs ihminen tekstitys
| Ominaisuus | Tekoäly | Ihminen |
|---|---|---|
| Nopeus | Erittäin nopea, raakaversio minuuteissa | Hidas, vaatii kuuntelua ja ajastusta |
| Tarkkuus murteissa | Heikko ilman jälkieditointia | Vahva, tunnistaa kontekstin |
| Puhujien erottelu | Rajallinen | Luotettava |
| Kustannus | Matala | Korkeampi ammattityönä |
| Sopivuus saavutettavuusvaatimuksiin | Tarvitsee tarkistuksen | Täyttää vaatimukset suoraan |
Hybridimalli: tekoäly ja ihminen yhdessä
Käytännön työnkulussa suomalaiset tekstitystoimijat käyttävät yhä useammin mallia, jossa tekoäly tuottaa ensimmäisen version ja ammattitekstittäjä editoi sen. Tämä vastaa suoraan aiemmin mainittuun tutkimukseen, jossa neljä ammattilaista muokkasi puheentunnistuksella tuotettuja tekstityksiä lyhyisiin videoihin. Hybridimalli yhdistää tekoälyn nopeuden ihmisen tarkkuuteen, ja se on tällä hetkellä käytännössä yleisin ratkaisu suomenkielisessä videotuotannossa, kun laatu- ja aikataulutavoitteet on sovitettava yhteen.
Jos pohdit laajemmin, mihin kaikkeen tekoälyä kannattaa ja ei kannata käyttää omassa työssäsi, kannattaa tutustua myös oppaaseemme siitä, mitä tietoja ei kannata jakaa tekoälyn kanssa.
Subtitles vai captions: käsitteiden ero
EU:n virallisen määritelmän mukaan subtitles-tyyppinen tekstitys keskittyy puheen sisältöön, kun taas captions-tyyppinen ratkaisu kuvaa myös muut olennaiset äänet, kuten naurun ja taustamelun. Tämä ero on tärkeä ymmärtää, koska se vaikuttaa suoraan siihen, kumpi menetelmä, tekoäly vai ihminen, soveltuu paremmin kuhunkin käyttötarkoitukseen. Captions-tyyppinen, äänimaisemaa kuvaava tekstitys vaatii enemmän tulkintaa, jota nykyiset automaattiset järjestelmät eivät vielä tee luotettavasti.
Suomen kielen erityishaasteet automaatiolle
Suomen kieli eroaa rakenteellisesti monista kielistä, joille puheentunnistusjärjestelmiä on kehitetty eniten. Pitkät yhdyssanat, runsas taivutus ja puhekielen murre-erot nostavat virheiden todennäköisyyttä. European Language Equality -hankkeen Suomen kieltä koskevassa raportissa todetaan, että suomenkielisen tekoälyn kehittäminen on ollut pitkäjänteisen kansallisen työn kohteena, mikä kertoo siitä, ettei automaattinen tekstitys suomeksi ole triviaali tekninen ongelma.
Tämä liittyy laajempaan kysymykseen siitä, miten suuret kielimallit ja koneoppiminen ylipäätään käsittelevät suomen kieltä. Aiheesta lisää olemme kirjoittaneet artikkelissa koneoppimisen ja syväoppimisen erosta.
Rajoitteet: mitä tämä vertailu ei kata
On syytä huomata, että suuri osa saatavilla olevasta tutkimuksesta koskee respeaking-menetelmää ja vanhempaa elokuva-aineistoa, ei uusimpia vuoden 2026 kaupallisia tekstityspalveluita. Tarkkoja, tuoreita vertailulukuja kaupallisten tekoälytekstityspalveluiden ja ammattitekstittäjien välillä nimenomaan suomen kielellä ei ole julkisesti saatavilla samassa laajuudessa kuin esimerkiksi englannin kielelle. Tämä artikkeli nojaa siksi akateemiseen tutkimukseen ja EU:n virallisiin saavutettavuuslinjauksiin sen sijaan, että se vertailisi yksittäisiä kaupallisia tuotteita nimeltä.
Usein kysytyt kysymykset
Kumpi on tarkempi suomenkielisessä tekstityksessä, tekoäly vai ihminen?
Käytettävissä olevien tutkimusten perusteella ihminen on tarkempi, erityisesti murteiden, puhujien erottelun ja kontekstin tulkinnan osalta. Tekoäly toimii parhaiten nopean raakaversion tuottajana, jota ihminen sitten muokkaa.
Kuinka paljon tekoälytekstitys tarvitsee editointia suomeksi?
Tutkimusaineistosta riippuen editointitarve voi olla merkittävä. Respeaking-pilotissa raportoitiin noin 35 prosentin sana- ja 34 prosentin merkkihävikki ilman jälkieditointia, mikä osoittaa, ettei raakatekstitystä yleensä voi julkaista sellaisenaan.
Toimiiko automaattinen puheentunnistus hyvin murteille ja puhekielelle?
Ei erityisen hyvin. Suomen murteet ja puhekielen vaihtelu ovat tunnettu haaste automaattiselle puheentunnistukselle, mikä näkyy Aalto-yliopiston aineistossa korkeana sanavirhesuhteena poikkeavassa tai historiallisessa materiaalissa.
Onko tekoälytekstitys riittävän hyvä saavutettavuuteen?
Sellaisenaan harvoin. EU:n esteettömyysdirektiivin voimaantulon jälkeen tekstitysten on oltava laadukkaita ja synkronoituja, mikä yleensä edellyttää ihmisen tekemää tarkistusta ennen julkaisua.
Mitä eroa on subtitles- ja captions-tyyppisillä ratkaisuilla?
Subtitles keskittyy puheen sisältöön, kun taas captions kuvaa myös muut olennaiset äänet, kuten naurun ja taustamelun. Captions-tyyppinen tekstitys vaatii siksi enemmän tulkintaa.
Milloin ihmisen tekemä tekstitys on selvästi parempi kuin tekoäly?
Silloin, kun sisällössä on paljon murretta, päällekkäispuhetta, nimiä tai erikoistermejä, tai kun tekstityksen on täytettävä tiukat saavutettavuusvaatimukset. Näissä tilanteissa ihmisen tarkkuus ja kontekstin ymmärrys ovat tekoälyä luotettavampia.
Yhteenveto: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin
Vastaus kysymykseen tekoäly vs ihminen tekstitys: kumpi tekstittää suomenkielisen videon paremmin riippuu käyttötarkoituksesta. Nopeutta ja matalaa kustannusta arvostavissa tilanteissa tekoäly on käytännöllinen valinta, mutta tarkkuutta, saavutettavuutta ja murteiden ymmärrystä vaativissa tilanteissa ihmisen tekemä tekstitys tai vähintään huolellinen jälkieditointi on edelleen tarpeen. Suomen kielen rakenteelliset erityispiirteet pitävät ihmisen roolin keskeisenä myös lähivuosina.
Laajemman kuvan saamiseksi tekoälyn nykytilasta suomalaisessa yhteiskunnassa kannattaa lukea myös koontimme tekoälyuutisista suomalaisessa työelämässä.
Lähteet
- Developing Live Subtitling in Finland: Moving from Manual to Automated — haettu September 28, 2026
- Automation in the Intralingual Subtitling Process — haettu September 28, 2026
- Aalto-yliopiston tutkimus suomenkielisen puheentunnistuksen tarkkuudesta — haettu September 28, 2026
- Transcript text: transcripts, captions and sign language — haettu September 28, 2026
- European Accessibility Act: Toolkit for Transposition — haettu September 28, 2026
- Accessibility of ICT Products and Services (Rolling Plan 2026) — haettu September 28, 2026
- European Language Equality: Language Report Finnish — haettu September 28, 2026
- Tekoälyn kyvyt ja roolit tekstintuotannossa — haettu September 28, 2026
