Miasta wyzwań 2033: AI dla inteligentnych przestrzeni miejskich - wywiad z Ewą Marczewską

Zaledwie miesiąc po warsztatach foresightowych Miasta Wyzwań 2033, podczas których wraz z ekspertami miejskimi i technologicznymi zastanawialiśmy się m.in. nad możliwościami wykorzystania rozwiązań bazujących na algorytmach sztucznej inteligencji w miastach, uruchomiony został rewolucyjny Chat GPT. Rozwiązanie to pozwala na generowanie odpowiedzi zbliżonych do komunikacji, jaką prowadzi człowiek, na otrzymane poprzez chat pytania, a z serwisu tylko w pierwszym tygodniu jego funkcjonowania skorzystało ponad milion użytkowników. My pytania dotyczące m.in. wykorzystania i wizualizacji danych miejskich zadaliśmy ekspertce ds. sztucznej inteligencji i etyki nowych technologii, Ewie Marczewskiej.
 

Jak w Twojej pracy łączysz swoje wykształcenie w dziedzinach planowania przestrzennego, analizy i wizualizacji danych oraz filozofii?

Filozofia doskonale rozwija analityczny sposób rozumowania, rozbudza nieszablonowe podejście do rozwiązywania problemów. W dziedzinie planowania największe znaczenie dla mnie miała praca z bardzo różnymi grupami interesariuszy, a przy prowadzeniu projektów pogodzenie ze sobą często sprzecznych postulatów tychże grup. Wielowątkowe podejście do tematów oraz pogłębione myślenie analityczne jest wspólne dla wszystkich dyscyplin, którymi się zajmowałam oraz aktualnie się zajmuję.

Jaki jest wpływ nauk humanistycznych (w tym filozofii) na rozwój sztucznej inteligencji?

Znaczący, szczególnie filozofii, która jest nauką, opartą głównie na stawianiu pytań o sens i celowość.  Dodatkowo zależy jaki dział sztucznej inteligencji chcemy omówić. Skupiłabym się na wątku etycznego wykorzystywania AI. W obecnym dyskursie zawraca się uwagę na rozróżnienie dwóch wymiarów etycznych: normatywnego oraz krytycznego. Pierwsze podejście ze względu na poruszane kwestie norm i zasad, jest oparte o mechanizmy zgodności. Podczas gdy drugie podejście skupia się na myśleniu krytycznym, które jest wrażliwe na kontekst oraz gotowości do zmian. Podstawy te są ze sobą bardzo często mylone, stąd też podejście do etyki traktuje się instrumentalnie i wybiórczo, przez co właściwa refleksja nad tym zagadnieniem staje się bardzo powierzchowna. Namysł nad zagadnieniami etycznymi powinien być wyraźnie pogłębiony.

Jak sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana w miastach m.in. w planowaniu przestrzennym?

Przydatne przy projektach zakładających zrównoważony rozwój. Monitoring i oszczędzanie wody, sterowanie natężeniem światła w mieście, detekcja nielegalnych wysypisk śmieci, monitoring wegetacji oraz bioróżnorodności, strat ciepła, wszystko to można połączyć w wielki zbiór informacji o żywym organizmie, jakim jest miasto. Istnieje wiele możliwości zastosowania AI, jest to głównie kwestia zasobów danych oraz pomysłu, w jaki sposób przełożyć ich zawartość na przydatne informacje, z których możemy wyciągnąć wartościowe wnioski.

Czego ludzie potrzebują, aby efektywnie kreować miejski świat dookoła?

Empatii. Empatia jest określona jako współodczuwanie i bez takiego interdyscyplinarnego podejścia nie ma mowy o efektywnym i zrównoważonym rozwoju miejskiego świata.

Jaka jest rola odpowiedniej wizualizacji danych w podejmowaniu właściwych decyzji przez decydentów lub społeczności?

Kluczowa. Co z tego, że posiadamy wiele informacji, jak nie mamy możliwości wyciągnąć z nich żadnych lub poprawnych wniosków. Obraz wart więcej niż tysiąc słów to jest dobra wizualizacja. W tym obszarze znajdują się infografiki, które wraz z połączeniem informacji odpowiednio przygotowanych, mogą w bardzo szybkim czasie w prosty sposób przedstawić bardzo skomplikowany proces. Dobrze dobrana wizualizacja ułatwia podejmowanie decyzji.

W jaki sposób wizualizować dane dotyczące miast, planowania przestrzennego i partycypacji społecznej? Gdzie powinny być dostępne wizualizacje danych i dla kogo? Jak im je przedstawić, by umieli z nich skorzystać?

Odpowiedzą mogą być miejskie portale z udostępnieniem panelu zarządczego i z jasnym interfejsem. Także dedykowane aplikacje dla mieszkańców, które są zintegrowane ze wszystkimi miejskimi aplikacjami. W myśl zasady, by wszystko było w jednym miejscu i pod ręką. Można by tam zamieszczać też informacji dla mieszkańców, np. kiedy i jakie konsultacje społeczne się obecnie odbywają i czego dotyczą.

Co do samej wizualizacji, jest ogrom narzędzi, jak i sposobów zapisu informacji przestrzennej, ważniejsze wydaje się w tej materii wymiana i integracja posiadanych informacji. Wiem, że obecnie jest to dosyć spory problem. Rozwiązaniem jego jest przeprowadzeni cyfryzacji na jeszcze wyższym poziomie niż obecnie.

Jak zbierać dane, żeby dało się je zwizualizować? Jakich danych nie da się wizualizować i jakich błędów przy zbieraniu danych unikać?

Pierwszym krokiem jest zastanowienie się jaki, jest cel naszych działań. Krótko mówiąc, po co mamy zbierać dane, samo zbieranie dla idei zbierania danych nie ma sensu. Technicznie rzecz ujmując, każde dane można pokazać, ale czy każde dane mają sens? Podstawowe błędy, jakie mogę wymienić to: niepełny zbiór danych, błędnie opisane dane, dublujące się rekordy. A gdy mówimy o danych potrzebnych do zasilenia modeli uczenia maszynowego, jak ognia należy unikać stronniczości/obciążenia (bias).

W jaki sposób podejmować decyzje oparte na danych w sposób inkluzywny? Jak dzięki danym łagodzić konflikty i wybierać właściwe rozwiązania?

Analizy należy przeprowadzać wielowątkowo. W planowaniu przestrzennym mamy do dyspozycji wiele narzędzi włączających do dyskusji użytkowników przestrzeni, dane podmioty samorządowe czy miejskie. Prowadzenie projektów wykorzystując szeroko partycypację społeczną jest podstawą. Kto może być większym ekspertem od lokalnych niuansów niż grupa rezydująca w danym miejscu. Informacje zebrane po warsztatach z mieszkańcami mogą być kolejną warstwą danych GIS, służącą lepszej analizie potrzeb.

W ramach serii wywiadów Miasta wyzwań 2033 z ekspertami, którzy wzięli udział w naszych warsztatach foresightowych, rozważamy, czy nowoczesne technologie mogą stać się narzędziem pozytywnej zmiany w scenariuszach przyszłości polskich miast oraz przedstawimy potencjał wykorzystania nowoczesnych technologii w odpowiedzi na ich wyzwania. Raport dostępny jest do pobrania TUTAJ.

Ewa Marczewska - dociekliwa specjalistka Data Science oraz artystka. Z wykształcenia urbanistka i filozofka. Wiele lat pracy przy projektach planistycznych, partycypacyjnych i edukacyjnych. Skupia się głównie na wizualizacji i analizie procesów zarówno biznesowych, jak i społecznych. Dodatkowo bardzo ważna jest dla niej praca społeczna i wykorzystanie nowych technologii w zakresie AI for Good. Aktywnie działa na rzecz promocji kobiet w każdej dziedzinie, szczególnie w AI, współzałożycielka WiMLDS (Women in Machine Learning & Data Science) Trójmiasto. W wolnym czasie, gdy nie czyta, to maluje, zwiedza świat na rowerze oraz tworzy muzykę. Więcej na profilu LinkedIn.