Стремительная эволюция искусственного интеллекта основана на обещании повысить эффективность, скорость и инновации. Но что это означает для городов: для того, как они планируются, проектируются, строятся и управляются? Как мы можем гарантировать, что эти технологии используются разумно, чтобы помочь нам достичь нашей цели создания городов, которые улучшают жизнь людей и планеты?
Составленный командой Foresight компании Arup, ИИ для городов будущего представляет собой серию критических размышлений и экспертных мнений об использовании и влиянии искусственного интеллекта на все аспекты наших городов — от планирования до управления ими, от инфраструктуры до потоков ресурсов. Он даст вам глубокое понимание того, как ИИ уже работает в городском контексте сегодня, какие тенденции формируют его использование завтра, а также обоснованные предположения о долгосрочных возможностях.
Первый выпуск журнала AI for Future Cities посвящен городскому планированию и дизайну. Как генеративные модели ИИ меняют работу и требуемые компетенции практиков и лиц, принимающих решения? Как выглядит город, сформированный ИИ? И как нам гарантировать, что ИИ останется инструментом, который мы используем разумно?
Перспектива Форсайта: Какие непредвиденные последствия ИИ будет иметь для дизайнеров и планировщиков?
Для создания устойчивых городов мы могли бы использовать ИИ для более итеративных (от англ. iteration — «повторение») и совместных подходов, где город становится совместной и постоянно развивающейся игровой площадкой; перепроектируясь и адаптируясь к меняющимся потребностям.
Городские планировщики годами пытались интегрировать цифровые технологии в свою практику. Сегодня давление на эффективность планирования, проектирования и доставки сильнее, чем когда-либо. Накладывающиеся факторы, такие как растущая урбанизация, проблемы расходов государственного сектора и возросшая конкуренция, подталкивают специалистов по дизайну делать больше с меньшими затратами.
Искусственный интеллект в этом контексте выглядит благом. Отрасль стремится к генеративным моделям ИИ, чтобы позволить планировщикам и дизайнерам решать городские проблемы и придумывать решения быстрее и эффективнее. Объединение этих генеративных моделей ИИ с растущей доступностью данных в реальном времени позволяет специалистам открывать новые идеи, основанные на местном контексте.
Представьте себе город, в котором ИИ полностью интегрирован в жизненный цикл проектирования. Цифровые близнецы с улучшенным ИИ позволяют планировщикам предвидеть и реагировать на климатические явления и демографические сдвиги. Взаимосвязанные инфраструктурные системы создают более отзывчивые и интегрированные города. ИИ разрушает разрозненность между службами зданий и позволяет структурам адаптироваться в реальном времени к условиям окружающей среды и предпочтениям пользователей. Процессы планирования быстры, и благодаря генеративному ИИ граждане могут видеть, как будет выглядеть их место по мере его проектирования, что дает им возможность принимать осмысленное участие.
«Мы могли бы представить, как целые города становятся более быстро перестраиваемыми; мутируют, меняются и развиваются на наших глазах, поскольку ИИ связывает потоки контекстных данных с коллективными потребностями и управляет тонкими адаптациями и перепроектированием».
Подождите, притормозите.
Искусственный интеллект и жажда данных не лишены своих проблем. Резко возросший спрос на вычислительную мощность оказывает давление на энергосети и требует, чтобы центры обработки данных переместились в город, где пространство и так в дефиците. Необходима новая инфраструктура, которая не только встроена в городскую структуру, но и обеспечивает положительную социальную ценность для сообществ.
Качество данных и то, как они используются, также под вопросом. Планировщикам придется критически мыслить о предвзятости, конфиденциальности и ответственности, особенно там, где процессы, лежащие в основе моделей ИИ, скрыты. Как мы можем сбалансировать технологические достижения с человеческим надзором? Как мы можем гарантировать, что городское планирование и проектирование на основе ИИ будет справедливым и инклюзивным? Какие меры предосторожности необходимы для предотвращения предвзятости и защиты конфиденциальности? Какие новые навыки и обязанности должны быть подготовлены будущими планировщиками сегодня?
Доказательства сканирования горизонта: тенденции, определяющие будущее ИИ в планировании и проектировании
Это небольшая подборка ключевых данных, которые мы отслеживаем относительно того, как ИИ работает в контексте городов в настоящее время (сейчас →), новых тенденций, которые мы наблюдаем (рядом →), и обоснованных предположений, которые мы делаем о долгосрочных возможностях, вытекающих из сигналов об изменениях (далее →).
Растущая урбанизация центров обработки данных
Цифровизация жизни привела к тому, что центры обработки данных урбанизировались, чтобы обеспечить потребителям низкую задержку и реагирование в режиме реального времени. Их потребности в энергии, воде и пространстве, а также выработка отработанного тепла — это вопросы, которые должны учитывать городские планировщики.
CIDOB, 2023
Растущее давление государственных расходов
Давление государственных расходов повсеместно распространено по всему миру и растет. Предоставление большего при ограниченных ресурсах создает необходимость в эффективности ресурсов и времени на протяжении всего жизненного цикла проектирования и планирования.
UNCTAD, 2024
Быстрая генерация концепций
Внедрение генеративного ИИ позволяет дизайнерам исследовать больше идей, включая ранее невообразимые, гораздо быстрее, чем традиционные методы. Здесь дизайнеры все чаще используют текстовые подсказки для создания уникальных визуальных образов за считанные минуты, поддерживая быстрое рождение идей и более эффективно исследуя концепции дизайна.
Forbes, 2024
ИИ в жизненном цикле проектирования
ИИ имеет потенциал сделать проекты более эффективными, инклюзивными и креативными, но несет риски из-за предвзятости, проблем с конфиденциальностью и чрезмерной зависимости от технологий. Баланс между регулированием и человеческим пониманием будет иметь решающее значение.
Archdaily, 2024
Генерация предвзятых данных урбанизация влияния
ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, на которых он обучен. Плохие данные в моделях могут увековечить предвзятость, вызывая непреднамеренные и дискриминационные последствия в проектах/планах решений.
OCHR, 2024
Решение жилищного вопроса
Используя ИИ на всех этапах жизненного цикла строительства, можно улучшить выбор места для жилья, ускорить планирование, создавая несколько проектов, соответствующих последним строительным нормам и правилам, а также оптимизировать строительные площадки и процессы.
UN OHCHR, 2023
ИИ для устойчивости городов
Использование ИИ для создания более точных и доступных цифровых двойников. Это может помочь планировщикам лучше предвидеть, готовиться и реагировать на экстремальные климатические явления и демографические потрясения, способствуя повышению уровня устойчивости городов.
Frontiers Policy Labs, 2024
Проектирование, ориентированное на граждан
Новые высоко-итеративные методы городского планирования могут появиться путем преобразования текстовых подсказок в фотореалистичные проекты для получения отзывов от общественности, вовлекая граждан в процесс проектирования на ранних этапах для формирования своего города.
Forbes, 2024
Взаимосвязанные инфраструктурные системы
Использование ИИ для преодоления разрозненности и интеграции наших систем и инфраструктуры может позволить значительно улучшить и сделать более гибкими городские службы и инфраструктуру.
Wired, 2023
Захватывающие и персонализированные городские впечатления
Все более распространенными становятся захватывающие и персонализированные городские впечатления, такие как 3D-рекламные щиты. ИИ может помочь этой инфраструктуре адаптироваться в режиме реального времени к условиям окружающей среды и предпочтениям пользователей.
Artist: Warm & Fuzzy, 2023
Город 2035 года: Как ИИ может изменить город и какие новые реалии возникнут?
Мнение эксперта: как можно разумно использовать ИИ в проектировании и планировании?
От генеративных инструментов ИИ до цифровых близнецов, последствия ИИ в проектировании и планировании являются преобразующими. Тем не менее, его разработка и использование несут в себе значительные риски. Мы должны критически осмыслить, как мы можем формировать и использовать его разумно.
Ведущий мыслитель в области ИИ в архитектуре Нил Лич утверждает, что «ИИ одновременно невероятен и ужасающ». Действительно, технологии ИИ трансформируют дизайн застроенной среды, знаменуя собой смену парадигмы благодаря своей способности учиться и работать автономно. Они уже поддерживают дизайнеров и планировщиков в анализе данных, создании изображений, оптимизации дизайна и моделировании производительности. Хотя в настоящее время они ограничены конкретными задачами, инструменты ИИ быстро развиваются, имея исключительный потенциал для улучшения процессов проектирования и решения сложных городских проблем. Они повысят производительность и основанное на доказательствах проектирование. Они повысят креативность и расширят доступ для неспециалистов, потенциально расширяя участие общественности в процессах принятия городских решений.
ИИ — не панацея
Искусственный интеллект имеет ограничения, и их необходимо тщательно изучить и понять, если мы хотим использовать его разумно.
Инструменты ИИ не являются сознательными сущностями и не могут понимать свои действия. Например, ChatGPT не понимает смысла своих выходных данных, которые могут быть неточными или противоречивыми. На выходные данные ИИ нельзя слепо полагаться.
Мусор на входе, мусор на выходе: системы ИИ обрабатывают огромные объемы данных, но их результаты зависят от данных, на которых они были обучены и к которым имеют доступ. Это может усугубить предвзятость, стереотипы и неравенство.
Природа черного ящика ИИ: сложность моделей ИИ делает невозможным понимание того, как и почему они пришли к определенным решениям. Это имеет значительные последствия для рациональных и прозрачных дебатов по поводу решений по проектированию/планированию, ответственности за принятие решений и ответственности за производительность того, что строится.
Места — это места: системы ИИ могут обрабатывать визуальные и пространственные данные о районе, но имеют ограничения в понимании конкретных мест и пространственных, социальных и культурных качеств мест и сообществ. Анализ мест также нагружен ценностями и не может быть полностью передан ИИ.
Другие вопросы, касающиеся этики, воздействия на окружающую среду и прав человека, также имеют решающее значение. Например, увеличение сбора данных вызывает проблемы конфиденциальности и интеллектуальной собственности.
Проектирование и планирование являются политическими
Ограничения оптимизации: ИИ расширит возможности проектирования с помощью мощных инструментов проектирования, основанных на производительности. Хотя оптимизация может обещать лучшие решения, необходимо делать выбор. Решения по нескольким критериям могут быть противоречивыми. Например, оптимизация производительности для пассивного экологического дизайна может подорвать уличный урбанизм. В конечном счете, оптимальные решения зависят от разных приоритетов и возникают из баланса, который должны найти дизайнеры.
Коварные проблемы: многие проблемы застроенной среды являются «коварными», термин, введенный Хорстом Рителем и Мелвином Уэббером для описания проблем, таких как дорожное движение, которые «плохо сформулированы, где информация запутана, где есть много клиентов и лиц, принимающих решения, с противоречивыми ценностями, и где последствия во всей системе полностью запутаны». Формулировка проблем, решаемых дизайнерами, сама по себе открыта и оспаривается, а решения оцениваются по-разному в зависимости от того, кто принимает решение. Проектирование подразумевает позицию перед лицом этих различных и часто противоречивых интересов и различных заинтересованных сторон.
Реализация также сталкивается с политическими сложностями,
как показано в теориях заговора. В плюралистических обществах возможные решения могут не работать наилучшим образом в объективном мире алгоритмов.
ИИ может быть силой добра
ИИ останется. Технологическое развитие продолжится, инструменты будут обладать большими возможностями и надежностью и станут все более распространенными в личной и профессиональной деятельности. Но способность ИИ помогать нам проектировать лучшие города будет зависеть от того, как мы будем формировать его развитие и использовать его.
Заглядывая в будущее, нам необходимо углубить понимание общественностью и специалистами того, как работает ИИ, повысить прозрачность обучающих данных и алгоритмов и создать более инклюзивные наборы данных. Индивидуальный ИИ будет иметь решающее значение для более надежного использования ИИ. Специалисты по искусственной среде должны заниматься сбором наборов данных и обучением моделей. Городской ИИ, такой как автономные транспортные средства, роботы и городские программные агенты, сам по себе создает новые проблемы для городов, которые должны решать проектировщики. В более широком смысле ИИ должен регулироваться в отношении частной/государственной собственности, доступности, справедливости и конфиденциальности данных, интеллектуальной собственности и более широких экологических и трудовых вопросов.
ИИ является и должен оставаться помощником в процессах проектирования. Дизайнеры должны сохранить свои важнейшие роли экспертов в понимании сложностей мест и проблем дизайна, балансируя между различными интересами (включая клиентов) и как лиц, принимающих решения. Их роль может стать более значимой с обязанностями по навигации в неясных работах ИИ и фильтрации его результатов для городских процессов.
Наконец, ИИ — это просто еще один — пусть и невероятно мощный — инструмент. Но это не решение. Чтобы сделать города более устойчивыми, справедливыми и инклюзивными, мы должны стремиться к этому коллективно как общество. Эти цели не разделяются всеми и являются предметом спорных политических дебатов.
Мнение эксперта: Как подготовить будущего дизайнера к потребностям завтрашнего дня?
Влиятельный архитектор Седрик Прайс выпустил эту провокацию более 50 лет назад: «если технология — это ответ, то в чем был вопрос?». Это по-прежнему важно сегодня. Задавая правильные вопросы сейчас, мы сможем понять значительные риски и возможности в использовании ИИ.
Эффективность с человечеством
ИИ может оптимизировать системы, рабочие процессы и методологии, чтобы сделать процесс проектирования более эффективным. По мере того, как приложения выходят за рамки ускорения технического производства, проверок и обзоров, дизайнеры смогут направлять ИИ на решение сложных задач автономно: как и любой другой интеллектуальный член команды, ИИ может самостоятельно решать технические задачи и обеспечивать новые масштабы экспериментирования, итерации и сотрудничества.
Однако, опираясь только на существующие данные, инструменты ИИ не обладают интуицией, эмоциональным интеллектом и способностью надежно понимать сложные, неоднозначные контексты, которые необходимы дизайнерам для выполнения превосходной работы. На техническом уровне это дает дизайнерам проактивную роль: их кураторство начальных входных данных, условий и базовых показателей контекста будет направлять ИИ. Что еще важнее, это требует перебалансировки навыков дизайнеров. Их субъективный опыт и понимание места, контекста и разнообразия будут еще важнее. Они будут нести ответственность за то, чтобы эффективность, создаваемая ИИ, продвигала их практику, а не препятствовала развитию их собственных технических навыков.
Быстрое прототипирование
Инструменты ИИ, которые быстро создают изображения и текст, позволяют нам тестировать несколько вариантов дизайна, и они часто провоцируют нас неожиданными результатами. Более того, они позволяют клиентам и общественности участвовать в «живом» опционировании: быстрых итерациях идей и концепций в условиях мастерской. Клиенты теперь ожидают такого использования, поскольку оно помогает им лучше испытать и понять свои варианты.
Однако мы должны быть осторожны, полагаясь на эти быстро созданные визуальные образы вместо продуманной и критической практики проектирования. Существует опасность, что возможности ИИ подтолкнут дизайнеров к созданию схем, которые отдают приоритет смелой эстетике над реализуемыми предложениями на этапе концепции. Дизайнерам будущего все еще нужно будет оттачивать эти навыки, чтобы визуализировать и применять свою интуицию и контекстные повествования.
Расширение нашего понимания
В будущем ИИ может позволить интегрировать различные крупномасштабные наборы данных в моделирование в реальном времени для проверки влияния проектных решений на устойчивость, использование энергии или социальное равенство. Это может радикально изменить то, как управляются города, используя более надежные доказательства и развиваясь, уделяя больше внимания устойчивости и адаптивности.
Однажды ИИ может даже позволить нам лучше интегрировать другие типы данных, такие как показатели благополучия, в процесс городского проектирования. Мы можем представить себе городские системы на базе ИИ, которые активно адаптируются к физическому и психологическому благополучию жителей — управляя шумом, качеством воздуха, зелеными насаждениями и социальным взаимодействием. Такие «благополучные города», где ИИ не только повышает эффективность использования энергии и материалов, но также может повысить экологическое благополучие и помочь создать более устойчивую, биоразнообразную городскую среду путем мониторинга данных об экосистемах.
Способность ИИ обрабатывать, ссылаться и синтезировать информацию из огромных наборов данных является мощным активом в решении сложных проблем. Для Arup, с ее богатым опытом многопрофильных проектов, ИИ может использовать наши исторические данные и базу знаний для укрепления нашей междисциплинарной творческой и критической практики, создавая уникальные и радикальные инновации. Со временем наш ИИ может создать дисциплинарную память, которая связывает прошлый опыт с текущими проблемами проекта, предлагая прогностические идеи и создавая в реальном времени самосовершенствующуюся систему знаний, которая усиливает креативность. Важным первым шагом является обеспечение высококачественной и последовательной гигиены данных, которая устраняет предвзятость, присутствующую в исторических данных.
«Дизайн опирается на рефлексивность, критическое и творческое мышление превосходного дизайна, чтобы сделать видение надежным, устойчивым и чувствительным к жизненному опыту городов и их сообществ».
Будущий дизайнер: креативность x критическое мышление
Хотя решение проблем останется в основе работы дизайнеров, сегодняшние студенты-дизайнеры должны развивать собственное критическое мышление и креативность, чтобы эффективно работать с ИИ. Дизайн — это не просто побуждение ИИ к созданию изображения или макета, и продукт, созданный ИИ, никогда не будет готовым. Он опирается на рефлексивность, критическое мышление и творческую практику превосходного дизайна, чтобы сделать видение надежным, устойчивым и чувствительным к жизненному опыту городов и их сообществ. Эти захватывающие разработки принесут наибольшую пользу, если они будут сопровождаться изменением мышления, при котором ИИ будет использоваться для усиления человеческих элементов дизайна. Затем практика дизайна, улучшенная ИИ, откроет новые возможности для общества.
Практические примеры: Что мы делаем сегодня, чтобы сделать города лучше с помощью ИИ?
Arup работала с партнерами и клиентами над разработкой ведущих в мире приложений ИИ для обеспечения лучших результатов для городов.
Эти передовые приложения поднимают захватывающие вопросы о том, как ИИ может формировать будущие ожидания планировщиков и дизайнеров и как их можно перенести в другие области по всему городу.
Генеральный план электростанции Battersea, Лондон, Великобритания, 2024 г.
Компания Arup отвечала за «Будущие фазы», следующий этап генерального плана электростанции Battersea, обеспечивающий будущие жилые и рабочие среды, которые соответствуют качеству и стремлениям к устойчивости первоначального плана, наряду с расширением Северной линии и обширной регенерацией коридора Nine Elms.
Компания Arup разработала ряд цифровых инструментов генерального планирования, которые оптимизировали проектирование схемы с использованием алгоритмов генеративного проектирования, оценки и оптимизации. Инструменты позволили Arup быстро перебирать несколько вариантов дизайна, которые исследовали влияние ограничений под землей и максимально допустимой высоты на возможную форму застройки, а также качество дневного света и виды, чтобы удовлетворить приоритеты как клиента, так и конечного пользователя. Это позволило создать инновационные решения, несмотря на огромные ограничения участка и процесса планирования.
Что, если рост генеративного ИИ сместил роль городских планировщиков и дизайнеров с решения технических ограничений на сосредоточение большего внимания на этических соображениях?
План города Аделаида, Австралия, 2024
Город Аделаида поручил Arup разработать структуру для будущего роста и повышения удобства проживания, реализованную за счет улучшения физической, социальной и зеленой инфраструктуры.
Сотрудничая с City Collective, Mulloway Studios и Aboriginal Urban Design, Arup использовал технологию цифровых двойников для создания динамической модели Аделаиды. Эта модель объединила более 400 наборов данных, предоставляя информацию о доступности открытых пространств, общественного транспорта и общественных удобств, чтобы предоставить общую оценку удобства проживания для каждого из районов города.
Понимание этой оценки и интеграция прогнозов роста позволяет городу Аделаида принимать обоснованные решения о своем будущем инвестиционном портфеле, инфраструктуре заказе для удовлетворения приоритетов как клиента, так и конечного пользователя. Это позволило создать инновационные решения, несмотря на огромные ограничения участка и процесса планирования.
Что, если рост генеративного ИИ сместил роль городских планировщиков и дизайнеров с решения технических ограничений на сосредоточение внимания на этических соображениях?
Подробнее о требованиях и средствах стратегического планирования для наилучшей поддержки меняющихся потребностей города. Представление этих данных в визуальной форме подчеркивает различные городские системы, которые поддерживают город, и делает информацию доступной для широкого круга заинтересованных сторон по всей Аделаиде.
Что, если бы ИИ позволил каждому городу создать подключенного, живого, цифрового близнеца?
Рекомендации: Практические шаги для современных практиков
ИИ окажет глубокое и непредсказуемое влияние на проектирование и планирование городов. Хотя мы не можем точно предсказать эти воздействия, мы можем предпринять упреждающие шаги уже сегодня, чтобы лучше подготовиться к будущему города.
- Повышение качества, согласованности и интеграции данных. Для эффективного использования хорошего ИИ необходимы беспристрастные и надежные данные. Органы планирования и проектирования на всех уровнях (глобальном, национальном, региональном, местном) должны стремиться к повышению согласованности данных в различных источниках данных.
- Повышение творческой эффективности. В конечном счете, ИИ следует рассматривать как инструмент планирования и проектирования, а не как самоцель. ИИ следует использовать, чтобы помочь дизайнерам сосредоточиться на том, что у них получается лучше всего, и обеспечить более быстрое экспериментирование и создание прототипов. Это следует делать, обеспечивая присутствие человека в цикле проектирования и принятия решений, чтобы привнести контекст и эмпатию.
- Создание мер защиты от предвзятости. ИИ может сделать планирование гораздо более инклюзивным и справедливым, но организациям необходимо подготовить меры защиты при внедрении ИИ, чтобы предотвратить принятие предвзятых решений, таких как аудит предвзятости систем ИИ и базовых данных.
- Будьте готовы к этическим проблемам. Дизайнеры и планировщики должны быть готовы к возникающим этическим проблемам при использовании ИИ и быть готовыми к решению этих возникающих вопросов. Органы планирования и проектирования должны внедрить этические рамки и руководящие принципы, чтобы гарантировать, что принятие ориентировано на общий набор ценностей.
- Долгосрочное и системное планирование. ИИ может предоставить разнообразные идеи о планетарных и социальных изменениях. Дизайнеры должны развивать и практиковать навыки системного и будущего мышления, чтобы использовать эту возможность
- Изучить возможности для повышения вовлеченности сообщества. Мощь генеративных инструментов ИИ сегодня открывает захватывающие возможности для расширения возможностей сообществ для участия в процессе планирования и проектирования. Практики должны начать внедрять это в свою практику, чтобы позволить гражданам активно высказываться о том, как ИИ может преобразовать их город.
