Tieto- ja viestintätekniikan insinööri (AMK) Mirka Hienonen työskentelee asiantuntijana Lapin ammattikorkeakoulun Digitaaliset ratkaisut -osaamisryhmässä.

Kun puhumme deepfakeista, mieleemme nousevat yleensä tekoälyn luomat videot, joissa julkisuuden henkilö näyttää sanovan tai tekevän jotain, mitä hän ei ole koskaan sanonut tai tehnyt. Deepfake-ilmiö on kuitenkin paljon laajempi kuin pelkkä manipuloitu video. Itse asiassa moni saattaa jo nyt elää osittain deepfake-versiona itsestään.

Työelämässä yhä useampi sähköposti, raportti, LinkedIn-päivitys, markkinointiteksti ja asiakasviesti syntyy tekoälyn avustamana. Tekoäly ei ainoastaan korjaa kielioppia tai muotoile lauseita — se alkaa vähitellen rakentaa digitaalista identiteettiämme.

Tämä kehitys herättää kiinnostavan kysymyksen: missä vaiheessa digitaalinen minä alkaa erota todellisesta minusta?

Kuva 1. ”Create an image of a woman from side profile, looking at herself from the mirror, her reflection is a robot.” – Kuva luotu tekoälyllä ChatGPT

Mistä termi deepfake tulee?

Sana deepfake muodostuu kahdesta englanninkielisestä sanasta: deep ja fake. Jälkimmäinen tarkoittaa väärennöstä, kun taas deep viittaa tekoälytutkimuksessa käytettävään deep learning -menetelmään eli syväoppimiseen. Syväoppimisessa tekoälymallit oppivat tunnistamaan ja jäljittelemään ihmisten kasvoja, ääntä, ilmeitä, liikkeitä ja muita ominaisuuksia suurista tietomääristä. (Speak Tech English 2024.)

Termi nousi laajempaan käyttöön vuonna 2017, kun Reddit-keskustelupalstalla nimimerkki ”deepfakes” julkaisi tekoälyllä muokattuja videoita. Vaikka teknologia oli tutkijoiden käytössä jo aiemmin, kyseinen tapaus teki ilmiön tunnetuksi suurelle yleisölle. Sittemmin deepfake-sanasta on tullut yleisnimitys kaikelle tekoälyn avulla luodulle tai manipuloidulle mediasisällölle, jonka tarkoituksena on saada katsoja uskomaan sisältö aidoksi. (Speak Tech English 2024.)

Mikä on deepfake?

Deepfake eli syväväärennös tarkoittaa tekoälyä hyödyntävää teknologiaa, jolla voidaan luoda tai muokata ääntä, videota, kuvia tai tekstiä siten, että lopputulos näyttää tai kuulostaa aidolta. Teknologian avulla voidaan esimerkiksi luoda todellisista ihmisistä digitaalisia hahmoja eli AI-avatareja, joita hyödynnetään muun muassa elokuvatuotannossa, markkinoinnissa ja virtuaaliympäristöissä. (Toivanen 2024.)

Deepfakeilla viitataan kuitenkin erityisesti tilanteisiin, joissa teknologiaa käytetään harhaanjohtamiseen. Esimerkiksi videolla esiintyvä henkilö voidaan saada näyttämään siltä, että hän sanoo tai tekee asioita, joita hän ei ole todellisuudessa koskaan sanonut tai tehnyt. Samoin henkilön ääntä voidaan matkia niin tarkasti, että väärennettyä tallennetta voi olla vaikea erottaa aidosta. (Toivanen 2024.)

Deepfake-teknologiat kattavat useita erilaisia menetelmiä. Niillä voidaan vaihtaa videolla esiintyvän henkilön kasvot toisen henkilön kasvoihin tai synkronoida huulten liikkeet tekoälyn tuottamaan puheeseen. Yhtä lailla niillä voidaan luoda täysin keinotekoisia valokuvia ihmisistä, joita ei ole olemassa. Äänideepfakejen avulla puolestaan tuotetaan puhetta, joka kuulostaa lähes täsmälleen kohdehenkilön omalta ääneltä.

Teknologian kehittyessä digitaalisen kopion luomiseen tarvitaan yhä vähemmän lähtöaineistoa — jo lyhyt ääni- tai videonäyte voi riittää vakuuttavan jäljitelmän tuottamiseen. Tämä on lisännyt deepfakejen käyttöä erilaisissa huijauksissa, identiteettivarkauksissa, maineen vahingoittamisessa sekä disinformaation levittämisessä.

Vaikka deepfake-teknologiaan liittyy riskejä, niiden tunnistaminen ja ilmiön ymmärtäminen auttavat suojautumaan väärinkäytöksiltä. Kriittinen suhtautuminen verkossa nähtyihin ja kuultuihin sisältöihin on entistä tärkeämpää aikana, jolloin kaikkea digitaalista materiaalia ei voi enää pitää automaattisesti aitona.

Kuka voi tehdä deepfakeja ja miten?

Aiemmin uskottavan deepfake-materiaalin luominen vaati merkittävää teknistä osaamista, tehokkaita tietokoneita sekä syvällistä ymmärrystä tekoälystä. Nykyään tilanne on toinen: verkosta löytyy helposti käytettäviä sovelluksia ja palveluita, joiden avulla lähes kuka tahansa voi tuottaa ääni-, kuva- tai videomanipulaatioita ilman ohjelmointitaitoja. (Speak Tech English 2024.)

Tämä matala kynnys on kaksiteräinen miekka. Samat työkalut, joilla harrastaja luo huvittavan videon tai yritys markkinointimateriaalia, mahdollistavat myös väärinkäytön: rikolliset ovat käyttäneet niitä esimerkiksi toimitusjohtajien ääntä jäljittelevissä puhelinhuijauksissa, joissa työntekijä on ohjeistettu tekemään suuria tilisiirtoja näennäisesti esimiehen käskystä. Suomessakin on havaittu tällaisia tapauksia, joissa organisaation toimitusjohtajan ääni on kloonattu tekoälyllä rahansiirtopyyntöjen tueksi. (Kyberturvallisuuskeskus 2025.)

Yksi laajimmin dokumentoiduista toimitusjohtajahuijauksista tapahtui alkuvuodesta 2024, kun brittiläinen suunnittelu- ja insinööritoimisto Arup joutui deepfake-huijauksen uhriksi Hongkongin-toimistossaan. Yhtiön talousosaston työntekijä sai ensin epäilyttävän sähköpostin, joka vaikutti tulevan yhtiön Iso-Britanniassa toimivalta talousjohtajalta ja jossa pyydettiin toteuttamaan salainen rahansiirto. (CNN 2024.)

Epäilyt mahdollisesta huijauksesta hälvenivät kuitenkin videoneuvottelun aikana, johon osallistui useita henkilöitä, jotka näyttivät ja kuulostivat työntekijälle tutuilta kollegoilta — todellisuudessa jokainen osallistuja oli tekoälyn luoma deepfake. Vakuuttuneena tilanteen aitoudesta työntekijä teki useita merkittäviä tilisiirtoja rikollisten hallitsemille pankkitileille. Huijaus paljastui vasta, kun työntekijä myöhemmin varmisti asian yhtiön pääkonttorista. (CNN 2024.)

Tapaus on havainnollistava juuri siksi, että se ei nojannut yhteen väärennettyyn ääneen tai kuvaan, vaan kokonaiseen, uskottavasti näyttelevään ”kokoukseen”. Rikolliset olivat rakentaneet deepfaket julkisesti saatavilla olevasta video- ja äänimateriaalista aiemmista yritystapaamisista ja esiintymisistä. Tapaus osoittaa, kuinka totuttu tapamme todentaa henkilöllisyyttä — ”näen ja kuulen hänet, joten hän on se, jolta väittää olevansa” — ei enää riitä, kun kuva ja ääni voidaan tuottaa tekoälyllä lähes reaaliajassa.

Arupin tapaus on äärimmäinen esimerkki, mutta se osoittaa, mihin suuntaan kehitys on menossa: deepfakeja tekevät nykyään yhtä lailla tutkijat, harrastajat, yritykset, viranomaiset — ja rikolliset. Teknologia itsessään on neutraalia; sen käyttötarkoitus ratkaisee, onko kyse viihteestä, koulutuksesta vai huijauksesta.

Digitaalinen kaksoisolento on jo täällä

Digitaalisella kaksosella (digital twin) tarkoitetaan yleensä fyysisen kohteen, järjestelmän tai prosessin digitaalista vastinetta. Käsitettä on hyödynnetty erityisesti teollisuudessa esimerkiksi järjestelmien toiminnan mallintamiseen, seurantaan ja simulointiin. Tekoälyn ja ihmisen mallintamiseen liittyvien teknologioiden kehittymisen myötä käsitettä on alettu soveltaa myös ihmisiin: human digital twin eli ihmisen digitaalinen kaksoisolento tarkoittaa yksilön digitaalista vastinetta, jossa voidaan mallintaa esimerkiksi hänen fyysisiä, kognitiivisia, käyttäytymiseen liittyviä ja sosiaalisia ominaisuuksiaan. (He ym. 2024.)

Tekoälyn kehitys on mahdollistanut näiden digitaalisten kaksoisolentojen luomisen. Nykyiset ääni- ja videomallit kykenevät jäljittelemään henkilön ääntä, puhetapaa ja ulkonäköä hämmästyttävän tarkasti. Teknologiaa hyödynnetään jo rikollisessa toiminnassa, esimerkiksi huijauksissa, joissa työntekijöitä tai perheenjäseniä johdetaan harhaan aidolta vaikuttavien puheluiden tai videoyhteyksien avulla.

Samalla monet verkossa toimivat vaikuttajat eivät välttämättä ole koskaan esiintyneet omilla kasvoillaan tai omalla äänellään. Sosiaalisen median seuraajakuntia rakennetaan tekoälyn luomien kuvien, synteettisten äänten ja videotyökalujen avulla. Verkossa menestyvä persoona voi olla täysin keinotekoinen, vaikka yleisö kokee sen aidoksi.

Mutta ehkä kaikkein kiinnostavin deepfake ei olekaan täysin keinotekoinen hahmo. Se voi olla oma digitaalinen kaksoisolentomme.

Kun tekoäly kirjoittaa sähköpostimme, ehdottaa vastauksiamme, tuottaa sisältöämme ja jalostaa ajatuksiamme, syntyy verkkoon versio meistä, joka on usein sujuvampi, kohteliaampi, tehokkaampi ja vakuuttavampi kuin todellinen ihminen näytön toisella puolella.

Aitouden uusi kriisi

Deepfake-teknologia ei vaikuta ainoastaan siihen, mitä ihmiset uskovat nähdessään tai kuullessaan. Se voi vaikuttaa myös siihen, uskotaanko aitoon sisältöön lainkaan. Tätä ilmiötä kuvataan käsitteellä liar’s dividend eli ”valehtelijan osinko”. Ajatuksena on, että kun ihmiset tietävät tekoälyn mahdollistavan hyvin uskottavien väärennösten tekemisen, myös aidon materiaalin aitous voidaan kyseenalaistaa väittämällä sitä tekoälyn tuottamaksi. (Schiff ym. 2023.)

Tällöin deepfaken ei siis tarvitse edes onnistua huijaamaan ketään. Pelkkä tieto siitä, että vakuuttavia väärennöksiä on mahdollista tehdä, voi synnyttää epävarmuutta. Jos esimerkiksi aidosta videosta, äänitteestä tai kuvasta väitetään sen olevan deepfake, vastaanottaja saattaa jäädä epäilemään, mitä oikeastaan tapahtui. Ongelmaksi ei muodostu pelkästään se, että ihmiset uskovat väärää tietoa, vaan se, etteivät he enää pysty varmuudella arvioimaan, mikä tieto on totta. (Schiff ym. 2023.)

Tutkimuksessa havaittiin, että poliitikkojen perusteettomat väitteet siitä, että heitä koskeva haitallinen tieto olisi ”valeuutista” tai deepfakea, saattoivat lisätä heidän kannatustaan. Ilmiötä havaittiin erityisesti tekstimuotoisen tiedon yhteydessä, kun taas videomateriaalia koskevat väitteet olivat selvästi tehottomampia. Tämä tekee ilmiöstä yhteiskunnallisesti kiinnostavan: teknologian aiheuttama epävarmuus voi hyödyttää myös sitä, joka haluaa välttää vastuuta todellisista teoistaan. (Schiff ym. 2023.)

Aitouden kriisi ei siis tarkoita välttämättä sitä, että kaikki deepfaket onnistuisivat huijaamaan ihmisiä. Vielä merkittävämpi ongelma voi olla se, että aidon ja väärennetyn sisällön raja muuttuu epäselvemmäksi. Jos jokainen kuva, video tai äänite voidaan periaatteessa julistaa tekoälyn tekemäksi, myös todellinen todiste voidaan yrittää tehdä merkityksettömäksi. (Schiff ym. 2023.)

Tämä vie meidät takaisin digitaaliseen identiteettiin. Jos emme voi enää olla varmoja siitä, onko näkemämme tai kuulemamme ihmisen itsensä tuottamaa, kysymys ei ole enää vain teknologian kyvystä jäljitellä ihmistä. Kysymys on myös siitä, miten pystymme jatkossa todentamaan digitaalisen minämme aitouden.

Olemmeko siis jo deepfakeja?

Ehkä kaikkein vaikein kysymys ei ole, kykeneekö tekoäly luomaan meistä uskottavan kopion. Se onnistuu siinä jo nyt.

Vaikeampi kysymys on, kuinka paljon päivittäisestä digitaalisesta identiteetistämme on enää meidän itse tuottamaamme.

Jos sähköpostimme kirjoittaa tekoäly, sosiaalisen median julkaisumme syntyvät tekoälyn avulla, puheemme voidaan kloonata ja kuvamme voidaan generoida uudelleen ilman läsnäoloamme, alamme vähitellen rakentaa digitaalista kaksoisolentoa, joka toimii puolestamme.

Emme ehkä vielä elä täysin deepfake-versioina itsestämme. Mutta monen kohdalla ensimmäiset rakennuspalikat ovat jo paikoillaan.

Tulevaisuuden keskeinen kysymys ei välttämättä ole, voiko tekoäly jäljitellä ihmistä. Kysymys kuuluu, tunnistammeko enää itse, missä kulkee aidon ihmisen ja hänen digitaalisen kaksoisolentonsa välinen raja.

Lähteet

CNN 2024. Arup revealed as victim of $25 million deepfake scam involving Hong Kong employee. CNN Business 17.5.2024. Viitattu 10.8.2026 https://www.cnn.com/2024/05/16/tech/arup-deepfake-scam-loss-hong-kong-intl-hnk

He, Q., Li, L., Li, D., Peng, T., Zhang, X., Cai, Y., Zhang, X. & Tang, R. 2024. From Digital Human Modeling to Human Digital Twin: Framework and Perspectives in Human Factors. Chinese Journal of Mechanical Engineering 37, 9. 22.2.2024. Springer Nature. Viitattu 4.8.2026 https://link.springer.com/article/10.1186/s10033-024-00998-7

Kyberturvallisuuskeskus 2025. Valepomon viesti voi tulla kalliiksi – tunnista toimitusjohtajahuijaus ajoissa! 9.10.2025. Traficom. Viitattu 10.8.2026 https://www.kyberturvallisuuskeskus.fi/fi/uutiset/valepomon-viesti-voi-tulla-kalliiksi-tunnista-toimitusjohtajahuijaus-ajoissa

Schiff, K. J., Schiff, D. S. & Bueno, N. S. 2023. The Liar’s Dividend: Can Politicians Claim Misinformation to Evade Accountability? 19.10.2023. IDEAS. Viitattu 2.7.2026 https://ideas.repec.org/p/osf/socarx/x43ph.html

Speak Tech English 2024. Deepfake Word Origins. Medium 16.7.2024. Viitattu 11.6.2026 https://medium.com/@speaktech.english/deepfake-word-origins-92dd7ad6ca1c

Toivanen J. 2024. Kun jokainen päivä voi olla aprillipäivä – Mistä deepfakeissa on kysymys? 1.4.2024 Traficom. Viitattu 2.6.2026 https://kyberturvallisuuskeskus.fi/fi/uutiset/kun-jokainen-paiva-voi-olla-aprillipaiva-mista-deepfakeissa-kysymys