Table of Contents
შესავალი: ურბანული მმართველობის ახალი იმპერატივი.
ურბანული მმართველობა განიცდის ტექნოლოგიური სწრაფი პროგრესის შედეგად მიღებულ ფუნდამენტურ ტრანსფორმაციას. ყველაზე ტრანსფორმაციული ძალებიდან ერთ-ერთი არის ხელოვნური ინტელექტი (AI), რომელიც სთავაზობს უპრეცედენტო შესაძლებლობებს თანამედროვე ქალაქების სირთულის მართვისთვის. როგორც ურბანული მოსახლეობა იზრდება და მუნიციპალური სისტემები ზეწოლას ახდენენ მზარდ მოთხოვნაზე, AI უზრუნველყოფს გზას უფრო ეფექტური, საპასუხო და მდგრადი მმართველობისთვის. ეს მუხლი იკვლევს, თუ როგორ ცვლის ურბანული მართვას, იმ პრაქტიკულ აპლიკაციებს, რომლებიც უკვე არსებობს, რა გამოწვევებს, რომლებიც უნდა მოგვარდეს მომავალში, და რა გამოწვევებს.
ტრადიციული მმართველობის მოდელები ეყრდნობა რეაქტიულ, დანაპირებულ, მონაცემთა-მოძრავ სტრატეგიებს, რომლებიც დეპარტამენტებს კვეთენ. LT-ის გამოყენების პროგნოზირებისთვის ინფრასტრუქტურის პრეტენზიებზე, AI-ის გამოყენებამ შეიძლება შეცვალოს ფართომასშტაბიანი ხარისხის მაჩვენებლები, რაც მოიცავს ჭკვიანურ კრიტერიუმებს, მაგალითად, ქალაქის მენეჯმენტისთვის 30-კაპიტარირებისთვის.
თუმცა, AI-განვითარებული ურბანული მმართველობის გზა დაბრკოლებების გარეშე არ არის. კონფიდენციალურობის საკითხები, ალგორითმიური მიკერძოება და ციფრული გაყოფა მნიშვნელოვან რისკებს წარმოადგენს, რომლებიც მოითხოვენ ფრთხილად ნავიგაციის. ეს მუხლი მიზნად ისახავს შესაძლებლობებისა და გამოწვევების დაბალანსებულ, ღრმა შესწავლას, რაც სთავაზობს მოქმედების შესაძლებლობას ქალაქის დამგეგმავებისთვის, პოლიტიკის შემქმნელებისთვის და ტექნოლოგიური ლიდერებისთვის.
გაიგეთ AI-ის როლი ურბანულ მმართველობაში.
ხელოვნური ინტელექტი, თავის ბირთვში, მოიცავს მანქანებში, რომლებიც ასრულებენ კოგნიტურ დავალებებს, როგორიცაა სწავლა, მსჯელობა და პრობლემების გადაჭრა. ურბანული მმართველობის კონტექსტში, AI სისტემები აანალიზებენ სენსორებს, კამერებს, სოციალურ მედიას და ადმინისტრაციულ ჩანაწერებს, რომლებიც მხარს უჭერენ გადაწყვეტილებების მიღებას. განსხვავებით ტრადიციული დეტერმინისტული პროგრამირებისგან, AI მოდელები შეიძლება სწრაფად განსაზღვრონ მოდელები, რომლებიც განსაკუთრებით პროგრამირებულნი არიან, სადაც ყოველი სცენარიისთვის არ არის.
ურბანული მმართველობა მოიცავს ფუნქციების ფართო სპექტრს, საზოგადოებრივი უსაფრთხოების, ტრანსპორტირების, ნარჩენების მართვის, საცხოვრებლის, გარემოს დაცვის მონიტორინგის და სხვა. მაგალითად, მანქანის სწავლის ალგორითმები შეიძლება პროგნოზირებდნენ დანაშაულის ცხელი წერტილების, ბუნებრივი ენის დამუშავებას შეუძლია გაანალიზოს მოქალაქეთა გამოხმაურება ზარების ცენტრებიდან, და კომპიუტერული ხედვა ასევე შეუძლია მონიტორინგი გაუწიოს ჰაერის ხარისხს უფრო სამართლიანი, უფრო სამართლიანი, მაგრამ სამართლიანი, სამართლიანი, სამართლიანი ლტის ქალაქის შექმნა.
მნიშვნელოვანია განვასხვავოთ ავტომატიზაცია და ნამდვილი AI-ის დამატება. მიუხედავად იმისა, რომ მრავალი ქალაქი წლების განმავლობაში ავტომატიზირებული პროცესებით, AI შემოაქვს ადაპტაციური დაზვერვის ფენა, რომელიც სწავლობს მონაცემებიდან და დროთა განმავლობაში აუმჯობესებს. ეს გადასვლა რეაქტიული მმართველობისგან საშუალებას აძლევს ქალაქის ადმინისტრაციებს წინასწარ წინასწარ განსაზღვრონ პრობლემები, დელოტიეს ანალიტიკებში:
AI-ის ძირითადი აპლიკაციები ქალაქის მართვაში.
ტრანსპორტი და ტრანსპორტი ოპტიმიზაცია.
კონგესტია ერთ-ერთი ყველაზე თვალსაჩინო ურბანული გამოწვევაა. AI რევოლუციას ახდენს მოძრაობის მართვაში, რაც გულისხმობს რეალური დროის მონაცემების ანალიზს გზის სენსორებიდან, GPS მოწყობილობებიდან და კამერებიდან. მანქანის სწავლის მოდელები პროგნოზირებენ მოძრაობის ნაკადს და დინამიურად ერგებიან სიგნალის დროებს, ამცირებს საშუალო მოგზაურობის დროს, ლოს ანჯელი გარდამავალი ტრანსპორტის მართვის სისტემებს, რომლებიც ამუშავებენ პროგნოზირებულად საჯარო გადამადგენილ ტრანზიკექციურ ზონებს, თუნდაც 12%-ზე, რაც ამცირებს საჯარო გადამა გადამართვას, რაც ამცირებს კონვერტული მოძრაობის სისტემებს, რაც იწვევს, გარდამართვას, ასევე 12%-ზე და ოპტიმიზირებულ საჯარო მომსახურების სისტემას, რაც ზრდის ზრდას 12%-ზე.
მე მჯერა, რომ ეს არის ერთადერთი გზა, რომ მივაღწიოთ შეთანხმებას, რომელიც უზრუნველყოფს, რომ ევროპის კავშირი შეძლებს უზრუნველყოს, რომ ყველა წევრი სახელმწიფო შეძლოს თავისი მოქალაქეებისთვის და უზრუნველყოს, რომ მათი საცხოვრებელი ადგილები და სოციალური შესაძლებლობები არ იყოს დაცული.
საზოგადოებრივი უსაფრთხოება და საგანგებო რეაგირება.
AI-გაძლიერებული მეთვალყურეობის სისტემები აანალიზებენ ვიდეო საკვების გამოყენებას უჩვეულო აქტივობების აღმოჩენისთვის, ბრბოების გაზრდას ან არაუფლებამოსილი წვდომას. თუმცა, უფრო ტრანსფორმაციული გამოყენება მდგომარეობს წინასწარ პოლიციურ და საგანგებო ღონისძიებებში. ისტორიული დანაშაულის მონაცემების, ამინდის მოდელების და სოციალური მედიის ანალიზით, AI მოდელები შეიძლება პროგნოზირება მოახდინონ, სადაც დანაშაულები უფრო მეტად შეიძლება შემცირდეს, როდესაც შესაძლებელია მკაცრი დროის შემცირება, მაგრამ საკამათო რესურსების განაწილება, რაც შეიძლება იყოს.
საგანგებო მართვის დროს, AI ამუშავებს მონაცემებს მრავალი წყაროდან, სეისმური სენსორებიდან, სოციალური მედია პოსტებიდან, რათა წინასწარ განსაზღვროს ბუნებრივი კატასტროფები და კოორდინაცია მოახდინოს ევაკუაცია. FLT:F მსოფლიო ეკონომიკური ფორუმი აღნიშნავს, რომ AI-ს მიერ ადრე გაშლილი გაფრთხილების სისტემები კატასტროფებთან დაკავშირებულ სიკვდილიანობას 35%-მდე ამცირებს პილოტურ ოპერატორებში. დამატებით, AI ჩატ-ის გარეშე ადამიანური ზარების, არარეჟანგური ზარების, არარეჟანგური ზარების, არარეჟანგური ზარების, რომელიც არარეცხადირებელი.
ნარჩენების მართვა და გარემოს მდგრადობა.
ჭკვიანი ნარჩენების ურნები, რომლებიც ულტრასონული სენსორებით აღჭურვილია, კომუნიკაციებს ახდენენ AI-ის მარშრუტის ალგორითმებზე, ოპტიმიზირებს საწვავის მოხმარებას, ამცირებს ხარჯებს და მინიმუმამდე ამცირებს გადანაცვლებას. ბარსელონა ყოველწლიურად დაზოგავს 100,000-ზე მეტი ასეთი სისტემის განხორციელების შემდეგ. AI ასევე მონიტორინგს უწევს ჰაერისა და წყლის ხარისხს 20%, რაც ეხმარება 2.5 ინდუსტრიულ მონაცემთა წყაროს და პროგნოზირების სამი წლის განმავლობაში.
ურბანული სოფლის მეურნეობა და მწვანე სივრცის დაგეგმვა სარგებლობს AI-ითაც. მზის სინათლის ნიმუშების, ნიადაგის პირობების და მოსახლეობის სიმჭიდროვის ანალიზით, AI სთავაზობს ოპტიმალურ ადგილებს ახალი პარკების ან ურბანული ფერმებისთვის, რაც ხელს უწყობს ბიომრავალფეროვნებასა და საზოგადოებრივ კეთილდღეობას.
ურბანული დაგეგმვა და ინფრასტრუქტურის მართვა.
ქალაქის დაგეგმვა მოიცავს საცხოვრებლის, ტრანსპორტის, კომუნალური მომსახურების და მწვანე სივრცის დაბალანსებას. AI მოდელები სიმულაციას უკეთებენ "რა-თუ" სცენარებს: როგორ უნდა დაემატოს ახალი ქვესაგზაო ხაზი უძრავი ქონების ფასებზე? სადაც სკოლები უნდა აშენდეს ხელმისაწვდომობის ოპტიმიზებისთვის? დემოგრაფიული და მობილობის მონაცემების გამოყენებით, დაგეგმვის პოლიტიკის საშუალებით, რომლებიც საშუალებას აძლევს სინგაპურის ვირტუალური გეგმის განხორციელებას, რაც მოიცავს დინამიურ 3D მოდელებს, რეალურ დროში.
ინფრასტრუქტურის მოვლა არის კიდევ ერთი სფერო, რომელიც მწიფდება AI-სთვის. პრედიქტიული ალგორითმები აანალიზებენ ხიდების, წყლის მილების და ელექტრო ქსელების სენსორულ მონაცემებს პოტენციური წარუმატებლობების გამოსავლენად. ეს გადასვლა რეაქტიული შეკეთებიდან პროაქტიულ მოვლაზე აფართოებს ქონდეს სიცოცხლეს და ამცირებს მომსახურების დარღვევებსს მსოფლიო ბანკის ანგარიშის მიხედვით. AI-ზე ორიენტირებული ინფრასტრუქტურის მართვა შეიძლება შემცირდეს შენახვის ხარჯები 30%-მდე 30%-მდე.
მოქალაქეთა სერვისები და ჩართულობა.
AI-ზე მომუშავე ჩატბოტები და ვირტუალური ასისტენტები ყოველდღიურად მართავენ მილიონობით მოქალაქის კითხვას, განრიგებიდან დაწყებული, პოლისების ანგარიშგებით. ეს სისტემები სწავლობენ ურთიერთქმედებებისგან, რათა დროთა განმავლობაში გააუმჯობესონ სიზუსტე. მაგალითად, ლონდონის "სალაპარაკო ლონდონის" პლატფორმა იყენებს ბუნებრივ ენას პოლიტიკის წინადადებებზე საზოგადოებრივი აზრის ანალიზისთვის, რაც ოფიციალურ პირებს აძლევს რეალურ დროში საგადასახადო შეღავათებს, რაც მოიცავს ადგილობრივ საგადასახადო შეღავათებს, ასევე მოიცავს ადგილობრივ საგადასახადო შეღავათებს, რაც მოიცავს მომსახურების მიწოდებას. დამატებით, რაც მოიცავს მომსახურების მიწოდებას.
მანქანები სოციალური კეთილდღეობის პროგრამებში ანომალიურ პრეტენზიებს აცხადებენ, მილიარდობით გადასახადის გადამხდელი დოლარი ზოგავენ, ხოლო უზრუნველყოფენ, რომ დახმარება მიაღწევს საჭიროების მქონე პირებს.
სარგებელი AI-ის ურბანულ მმართველობაში ჩართვის.
ოპერატიული ეფექტურობა.
მაგალითად, ჩვენ უნდა მივიღოთ ზომები, რათა უზრუნველვყოთ, რომ ეს სისტემა არ იყოს გამოყენებული როგორც ეფექტური, არამედ უნდა იყოს ეფექტური, რათა თავიდან ავიცილოთ ისეთი სამუშაო ადგილების შექმნა, რომლებიც შეიძლება იყოს დაცული.
მონაცემთა საფუძველზე მართული გადაწყვეტილების მიღება.
AI გარდაქმნის ნედლეულ მონაცემებს მოქმედების ინტელექტად. ანეკდოტური მტკიცებულებების ან მოძველებული ანგარიშების ნაცვლად, ქალაქის ლიდერებს შეუძლიათ რეალურ დროში ტენდენციების ხილვისას წვდომა. მაგალითად, COID-19 პანდემიის დროს, ქალაქებმა გამოიყენეს AI ინფექციის მაჩვენებლების, საავადმყოფოს შესაძლებლობების და მობილობის მოდელების დასადგენად, რაც საშუალებას აძლევს მიზნობრივ დაბლოკვებს და რესურსების განაწილებას. ეს მტკიცებულებებზე დაფუძნებული მიდგომა აუმჯობესებს პოლიტიკის შედეგებს და აშენებს საზოგადოებრივ ნდობას.
გაუმჯობესებული მომსახურების ხარისხი.
შიდსი ამცირებს ლოდინის დროს ნებართვებისთვის, მარშრუტების გასართობი სატვირთოები უფრო ეფექტურად და უზრუნველყოფს რეალურ დროში საზოგადოებრივი ტრანსპორტის განახლებას. სეულში, AI-ზე დაფუძნებული "ჭკვიანი საჩივრის სისტემა" წყვეტს მოქალაქეთა საკითხების 90%-ს 24 საათში, რაც 60%-დან ადრე იყო, რაც უფრო მაღალი კმაყოფილება ნიშნავს უფრო ძლიერ საზოგადოებრივ ჩართულობას და საგადასახადო შესაბამისობას.
მდგრადობა იზრდება.
რესურსების გამოყენების ოპტიმიზაცია ამცირებს გარემოს გავლენას. ჭკვიანი ქსელების მოთხოვნა, AI-კონტროლირებადი სარწყავი სისტემები იცავენ წყლის პარკებში, და სატრანსპორტო ოპტიმიზაციის კვლევა ამცირებს ავტომობილების გამონაბოლქვს.
გამძლეობა და ადაპტირებადობა.
AI ეხმარება ქალაქებს მომზადებაში შოკის ბუნებრივი კატასტროფებისთვის, პანდემიებისთვის, ეკონომიკური დარღვევებისთვის. პრედიქტური მოდელები საშუალებას იძლევა წინასწარ მოქმედებისთვის, ვიდრე კრიზისის მართვისთვის 2021 წლის სითბოს ტალღის დროს წყნარი ჩრდილო-დასავლეთში, სიეტლის AI სისტემამ გააფრთხილა საგანგებო სერვისები მოწყვლადი მეზობლებისთვის, თავიდან აირიდა ათეულობით სით გამოწვეული სიკვდილის თავიდან აცილების მიზნით. ეს ადაპტაციის შესაძლებლობა ხდება ურბანული მმართველობის ძირითადი მოთხოვნა კლიმატური გაურკვევლობის ეპოქაში.
გამოწვევები და ეთიკური მოსაზრებები.
კონფიდენციალურობა და მეთვალყურეობა.
AI სისტემები ხშირად ეყრდნობა მონაცემთა გამჭირვალე პირადი მონაცემების მონაცემებს. მეთვალყურეობის კამერები, ლიცენზიური ფირმის მკითხველები და სოციალური მედიის მონიტორინგი იწვევს ლეგიტიმურ კონფიდენციალურობას. მოქალაქეებს შეიძლება იგრძნონ, რომ მათი ყოველი ნაბიჯი ხორციელდება, რაც იწვევს თავისუფალი გამოხატვისა და შეკრების პროცესს. მყარი მონაცემთა მართვის ჩარჩოები უნდა იყოს, მათ შორის მკაცრი წვდომის კონტროლი, ანიმიზაციის უსაფრთხოების მექანიზმები, რომლებიც უზრუნველყოფენ სამოქალაქო უსაფრთხოების გამჭვირვალე უსაფრთხოების მექანიზმებს, რომლებიც მოიცავს მონაცემთა დაცვას, რომლებიც ეკონომიას, რომლებიც აც კი აც კი აჭარბებენ, მაგრამ ეკვენ, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, რომლებიც ეკვენ, რომლებიც ეკვენ, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, მაგრამ რა სახის სიციებს, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, მაგრამ, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, როგორიცაა მონაცემთა შეგროვებას, როგორიცაა ევროკავშირის ზოგადი მონაცემთა შეგროვებას, მაგრამ რამდენ ხანს, რომელიც მოიცავს, მაგრამ რამდენ ხანსაა, ან რა არის, ან რა, ან რა არის, მაგრამ რამდენ ხანს, ევროპის კავშირის რეგულაცია.
ალგორითმიური ბიასი და სამართლიანობა.
მანქანური სწავლების მოდელები, რომლებიც ისტორიული მონაცემებით გაწვრთნილია, შეიძლება მემკვიდრეობით მიიღოს და გააძლიეროს არსებული ბაიზაურ, სოციალურ-ეკონომიკურ, გენდერულად დაფუძნებული, პრაქტიკული პოლიციური სისტემები აჩვენებს, რომ ზედმეტად რეგულირებენ უმცირესობათა მეზობლებს, რაც დისკრიმინაციის ციკლების გაძლიერებას იწვევს. ანალოგიურად, საზოგადოებრივი სარგებლის AI საკრედიტო მოპოვებამ შეიძლება დააზიანოს საჯარო პასუხისმგებლობის ინსტრუმენტები, რომლებიც მხოლოდ მცირე კვალიფიკაციის შეფასების ინსტრუმენტებს ითვალისწინებენ, არამედ სხვადასხვა სასწავლო სისტემების შექმნის, რეგულარული აუდიტების, და ინკლუზიური აუდიტების, და ინკლუზიური დიზაინის პროცესებს.
ინფრასტრუქტურა და ციფრული დაყოფა.
ბევრი ქალაქი, განსაკუთრებით განვითარებად რეგიონებში, არ გააჩნია ეს საფუძვლები. ციფრული განსხვავება ნიშნავს, რომ AI სარგებელი შეიძლება მიეწეროს მხოლოდ მდიდარ მეზობლებს, გააღრმავოს უთანასწორობა. ჭკვიანი ქალაქების პროექტები უნდა მოიცავდეს ციფრულ ჩართვის სტრატეგიებს, როგორიცაა საჯარო Wi-Fi, ხელმისაწვდომი მოწყობილობები და ციფრული განათლების პროგრამები, რათა თავიდან აიცილოს ორი წინასწარი ინვესტიცია.
გამჭვირვალობა და ანგარიშვალდებულება.
როდესაც AI იღებს გადაწყვეტილებებს ნებართვის გაცემაზე, ინსპექციის მოქალაქეებისთვის სახლის აღნიშვნა უნდა იყოს ცნობილი, რატომ არის ბევრი AI მოდელი "შავი ყუთები" მათ შემქმნელებისთვისაც კი. ეს ახსნა-განმარტების ნაკლებობა ნდობასა და სამართლებრივ საშუალებას უქმნის, რომ AI სისტემები, რომლებიც გამოიყენება საჯარო გადაწყვეტილების მიღებაში, იყოს გასაგები და რომ ადამიანის ზედამხედველობის მექანიზმები არსებობს აპელაციებისთვის, რომლებიც მოითხოვენ "განვითი ბიჰის აუდიტების გამოყენებას", როგორიცაა ახალი აუდიტის ჩატარებას, რაც მოითხოვს, რაც იწვევს გამომუშავებას, რაც იწვევს.
კიბერუსაფრთხოების რისკები.
როგორც ქალაქები უფრო მეტად დაკავშირებულნი ხდებიან, ისინი უფრო დაუცველნი ხდებიან კიბერთავდასხმების მიმართ. მავნე აქტორი შეიძლება შეცვალოს საგზაო სიგნალები, შეზღუდული წყლის დამუშავების ობიექტები ან დაარღვიოს საგანგებო სერვისები. თავად AI შეიძლება იყოს შეიარაღებული ღრმა პროპაგანდისთვის ან ავტომატური კიბერუსაფრთხოების ჩარევებისთვის. ქალაქებმა უნდა ჩადონ ინვესტიცია მტკიცე კიბერუსაფრთხოების პროტოკოლებში, რეგულარული შეღწევადობის ტესტებში და ინციდენტების გეგმებში.
რეალური-მსოფლიო საქმეების კვლევა.
ბარსელონის ჭკვიანი ქალაქის ინიციატივა.
ბარსელონა დიდი ხანია პიონერია, რომ აინფორმიროს ურბანული მართვა. ქალაქმა გაგზავნა სენსორთა ქსელი პარკებზე, ქუჩებში და შენობებზე, რათა მონიტორინგი გაუწიოს ხმაურს, ჰაერის ხარისხს და ნარჩენებს. AI პლატფორმა აანალიზებს ყველაფერს ქუჩის განათებიდან სარწყავიმდე. შედეგები: 25%-იანი დანაზოგები ბარსელონასთვის უნდა შეცვალოს წყლის პარკების გამოყენების 30%-იანი ინსტრუმენტები, 30%-ით არ და 40%-იანი ხარჯების შემცირება, ხოლო ნარჩენების შეგროვების მაღალი ხარჯები.
სინგაპურის ჭკვიანი ერის პროგრამა.
სინგაპურმა თავისი ეროვნული სტრატეგიაში ჩართო AI. "ვირტუალური სინგაპური" 3D ქალაქის მოდელი აერთიანებს მონაცემებს 20,000 სენსორისგან კუნძულზე, რაც საშუალებას აძლევს წინასწარ ზომიფიცირებას ურბანული დაგეგმარებისთვის. AI-ზე მომუშავე კამერები აღმოაჩენენ წმენდას და მოწევას, რათა შეცვალონ ქცევა (არა ჯარიმები). მთავრობა ასევე იყენებს AIII-ს, რათა ყველა სამუშაოს განმანათლებლები დააკავშიროს, რომლებიც შეუძლიათ დაათა განათლების პროგრამებში, რომლებიც ამუშავებენ, რომლებიც ამუშავებენ, შეამცირებენ, რომა და სამუშაო ადგილებს, შეამცირებენ, რაც ამცირებს, მათ, და სამუშაო ადგილებს, როგორიცაა სტაჟირების პროგრამებს, როგორიცაა სტაჟირების პროგრამები.
ჰელსინკის ციფრული ტყუპი ექსპერიმენტი.
ჰელსინკიმ შექმნა ქალაქის მასშტაბური ციფრული ტყუპი ვირტუალური რეპლიკაცია ფიზიკური ქალაქის. AI ალგორითმები სიმულაციას უკეთებენ მოძრაობას, ენერგიის გამოყენებას და თუნდაც ქვეითად მოსიარულეთა ნაკადებს. გეგმები იყენებენ ზონირების ცვლილებების ან ახალი ინფრასტრუქტურის შესამოწმებლად მშენებლობამდე. ქალაქი ასევე სთავაზობს ციფრულ ტყუპს ახალი სერვისების განვითარების დასაწყებად. ეს თანამშრომლობითი მოდელი ხელს უწყობს ინოვაციას, ხოლო საზოგადოებრივი ზედამხედველობის შენარჩუნებით.
ეთიკური ჩარჩოები და მმართველობის მოდელები.
აივ-ის პასუხისმგებლობით გამოყენება, ქალაქებს სჭირდებათ ძლიერი მმართველობის ჩარჩოები. ტორნოტო დეკლარაცია კანადის ქალაქის სიდევალტ ლბბის პროექტიდან, თუმცა საკამათო, განსაზღვრავდა ისეთ პრინციპებს, როგორიცაა მონაცემთა სუვერენიტეტი, ალგორითმური გამჭვირვალობა და საზოგადოებრივი მონაწილეობა. სხვა მოდელები მოიცავს ატრიალის ეთიკის სახელმძღვანელოებს, რომლებიც ხაზს უსვამენ ადამიანის სააგენტოს, ტექნიკური სიმტკიცეს, კონფიდენციალურობა და ანგარიშვალდებულება და ანგარიშვალდებულება, ციფრული საბჭო,.
საზოგადოების ჩართულობა კრიტიკულია. მონაწილეობის დიზაინის პროცესები, სადაც მცხოვრებლები ეხმარებიან AI აპლიკაციების შექმნაში და ამცირებენ წინააღმდეგობას. მაგალითად, ამსტერდამის "ქალაქის დაფა" საშუალებას აძლევს მოქალაქეებს დაინახონ, რა მონაცემები იკრიბება და არჩევითად გამორიცხავს. ზოგიერთი ქალაქი იკვლევს "მონაცემებს": სამართლებრივი სტრუქტურები, სადაც მმართველი მართავს მონაცემებს საზოგადოების სახელით, უზრუნველყოფს, რომ ის გამოიყენება მკვიდრთა მართვის მფლობელთა შორის მფლობელობით.
AI-ის ეკონომიკური შედეგები ქალაქებში.
ურბანული მმართველობისთვის AI-ში ინვესტირება მნიშვნელოვან ხარჯებს მოიცავს, მონაცემთა პლატფორმები, ტალანტის შეძენა. თუმცა, გრძელვადიანი დანაზოგები და ეკონომიკური ზრდა ხშირად ამართლებს ხარჯებს. McKinsey აფასებს, რომ 2030 წლისთვის ჭკვიანი ქალაქებისთვის 1.6 ტრილიონი ღირებულების საგადასახადო შემოსავლებისა და ახალი სერვისების მეშვეობით, რაც ზრდის ადგილობრივ საინვესტიციო ინფრასტრუქტურას და კვალიფიციურ მუშაკებს, ინოვაციური კლასტერნციების შექმნას, ქმნის.
ავტომატიზაცია შეიძლება კონცენტრირდეს სიმდიდრეზე ტექნოლოგიის მიმწოდებლებს შორის და არა საზოგადოებაზე. ქალაქებმა უნდა აწარმოონ მოლაპარაკებები გამყიდველებთან მონაცემთა საკუთრების შესანარჩუნებლად და სამართლიანი ფასების უზრუნველსაყოფად. საჯარო-კერძო პარტნიორობებმა უნდა მოიცვან ტექნოლოგიური გადაცემისა და ადგილობრივი შესაძლებლობების მშენებლობის მუხლები.
მომავალი ტენდენციები: რა ელის წინ.
AI და დეცენტრალიზებული ინტელექტი.
ამჟამინდელი AI სისტემები ხშირად ეყრდნობა ღრუბლების კომპიუტერს, მაგრამ ადგილობრივი ადმინისტრატორული AI-ის დამუშავების მონაცემები სენსორებზე ან მოწყობილობების მოპოვებაზე ასტიმულირებს, აძლიერებს კონფიდენციალურობას და საშუალებას აძლევს AI-ს ფუნქციონირებას მაშინაც კი, როდესაც ინტერნეტ კავშირი არსებობს. მომავალი ქალაქის სისტემები, სავარაუდოდ, გამოიყენებენ ჰიბრიდული გადაწყვეტილებების (მაგ....., სატრანსპორტო სიგნალები) და ღრუბელი ღრმა ანალიტიკური ზრდა ზრდის არქიტექტურას.
AI კლიმატის მდგრადობისთვის.
კლიმატის ცვლილება ქალაქებს არსებულ რისკებს უქმნის. AI-ს მნიშვნელოვანი როლი ექნება ზღვის დონის ზრდის მოდელში, განახლებადი ენერგიის ქსელების ოპტიმიზაციაში და წყლის რესურსების მართვაში. მაგალითად, კოპენჰაგენი იყენებს AI-ს, რათა პროგნოზირება მოახდინოს ძლიერი წვიმის წყალდიდობა და ავტომატურად შეცვალოს კანალიზაციის სისტემები.
ადამიანური თანამშრომლობა AI-თან.
მომავალი არ არის ადამიანის განსჯის შეცვლის, არამედ მისი გაძლიერების შესახებ. AI იქნება ურბანული მენეჯერებისთვის "პილოტი", რომელიც რეკომენდაციებს მიაწვდის, ხოლო ადამიანები საბოლოო გადაწყვეტილებებს იღებენ. საგანგებო ოთახებში, AI ეხმარება ტრიუმფებს; ქალაქის დარბაზებში, AI სთავაზობს ბიუჯეტის განაწილებებს. ეს თანამშრომლობა მოითხოვს საჯარო მოხელეების ტრენინგს AI ინსტრუმენტებთან სამუშაოდ, მათ სამუშაო ნაკადებში ინტეგრაციის გარეშე.
რეგულატორული ევოლუცია.
ევროკავშირის AI აქტი, რომელიც 2021 წელს იყო შემოთავაზებული, კლასიფიკაციას ახდენს "სოციალური ქულების აღების" და მაღალი რისკის გამოყენების მკაცრი გამჭვირვალობის მოთხოვნების დაწესებაზე. მსგავსი ჩარჩოები ჩნდება კანადაში, იაპონიაში და შეერთებულ შტატებში. ქალაქები უნდა დარჩნენ ამ რეგულაციების წინ, რაც ხელს უწყობს ინოვაციას მკაფიო წესების დაწესებით. პროაქტიული რეგულაცია შეიძლება წაახალისოს ინოვაცია.
დასკვნა: ინტელექტუალური ქალაქის პასუხისმგებლობით აშენება.
ქალაქებმა, რომლებიც AI-ს მიიჩნევენ, რომ შეძლებენ მიაღწიონ გამორჩეულ მიღწევებს ეფექტურობაში, მდგრადობაში და ცხოვრების ხარისხში. თუმცა, მაღალი რისკია: სწრაფი ან არაეთიკური განლაგებები შეიძლება გაამწვავოს უთანასწორობა, დაასუსტოს კონფიდენციალურობა და დაასუსტოს საზოგადოებრივი ნდობა, ხოლო ადამიანის ზედამხედველობა ინფრასტრუქტურაში, ხოლო დაიცვას პროცესები, ამავდროულად, შეინარჩუნოს ინდივიდები.
წარმატებული ქალაქები მიიღებენ ადამიანურ-ცენტრულ მიდგომას, რომელიც AI-ს განიხილავს როგორც ინსტრუმენტს, რომელიც აძლიერებს როგორც რეზიდენტებს, ასევე საჯარო მოხელეებს. თანამშრომლობა სექტორების, აკადემიას, სამოქალაქო საზოგადოებას, კერძო ინდუსტრიას იქნება აუცილებელი. რადგან ურბანული მოსახლეობა განაგრძობს ზრდას, ისინი, რომლებიც აყვავდებიან, იქნებიან ის, ვინც AI-ს იყენებენ როგორც მიზანს, მაგრამ როგორც უფრო ინკლუზიური, მაგრამ როგორც საშუალება, ასევე გონივრული, მაგრამ გონივრული, და საპასუხო საზოგადოების შექმნის, ურბანული მმართველობის, ასევე ურბანული მმართველობის მომავალი.