The urban right to AI: Pluralistic co-design and governance of public space
تجادل هذه الأطروحة من أجل "حق مدني في الذكاء الاصطناعي" وإطار حوكمة تعددي للمساحات العامة الحضرية، وهو ما يتضح من خلال بحث تشاركي في مونتريال يستخدم الرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي التوليدي لرسم خرائط القيم المجتمعية المتنازع عليها والحفاظ عليها بدلاً من دمجها في قيمة موضوعية واحدة.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
لطالما بُنيت المدن من شيئين: العالم المادي المتمثل في الشوارع والأرصفة والمباني، والعالم غير المرئي المتمثل في القواعد والخرائط والقرارات التي تخبر المسؤولين بكيفية إدارتها. لفترة طويلة، كان العالم غير المرئي يتكون من خطط ورقية وتقدير بشري. أما اليوم، فقد أصبح هذا الطبقة غير المرئية تتكون بشكل متزايد من أنظمة حاسوبية. هذه الأنظمة تنظر إلى صور الشوارع، وتقيم مدى أمانها أو ترحيبها، بل وتولد صوراً جديدة لما يمكن أن يكون عليه الشارع إذا أُعيد تصميمه. وعندما تُعامل هذه الأنظمة كأدوات بسيطة ومحايدة، فإن الخيارات التي تتخذها بشأن ما يجب قياسه وكيفية موازنة الاحتياجات المختلفة تظل مخفية. قد تعطي الأولوية لما يبدو جيداً لكاميرا قياسية بينما تتجاهل ما يشعر به شخص ذوي احتياجات خاصة أو والد مع عربة أطفال. والنتيجة هي مدينة تصبح فيها نسخة الحاسوب عن "الجيد" هي النسخة الوحيدة التي تهم، مما قد يؤدي إلى محو الطرق المعقدة والمتضاربة التي يختبرها الناس فعلياً في أحيائهم.
هذه هي المشكلة التي تسعى أطروحة دكتوراه جديدة من جامعة مونتريال إلى حلها. يجادل الباحث، رشيد أحمد مشكاني، بأنه يجب علينا التوقف عن معاملة هذه الأنظمة الحاسوبية كمجرد أدوات، والبدء في معاملتها كشكل من أشكال البنية التحتية المدنية، تماماً مثل أنابيب المياه أو شبكات الكهرباء التي تمر تحت شوارعنا. إذا انكسرت أنبوب مياه، فلدى المدينة عملية لإصلاحها. وإذا اتخذ نظام حاسوبي قراراً سيئاً بشأن أي شارع يجب إصلاحه، فإن المدينة تحتاج إلى عملية مماثلة لمساءلة ذلك النظام وتصحيحه وتحديثه. تقترح الأطروحة "حقاً في الذكاء الاصطناعي" للمساحات العامة، وهي مجموعة من القواعد التي تضمن أن يكون للناس رأي في كيفية بناء هذه الأنظمة، وأن تكون هذه الأنظمة قابلة للطعن عندما تخطئ، وأن لا يتم تسوية الخلافات المعقدة بين المجموعات المختلفة من الناس عبر درجة حاسوبية واحدة.
لاختبار هذه الفكرة، ذهب الباحث إلى أحياء مونتريال وطلب من مجموعة متنوعة من السكان النظر إلى صور لشوارع محلية. وبدلاً من مطالبتهم بمجرد تقييم الشارع كـ "جيد" أو "سيئ"، طلب منهم الباحث شرح ما الذي جعل الشارع يشعرهم بالشمولية أو الأمان أو سهولة الوصول. شمل المشاركون سكانًا قدامى، ووافدين جدد، وأشخاصاً ذوي إعاقة، وأعضاء من مجتمعات ثقافية متنوعة. كان الهدف هو معرفة ما إذا كان الجميع يتفقون على شكل الشارع "الجيد". وكانت النتائج واضحة: لم يتفق الناس. فالشارع الذي يراه شخص ما حيوياً ومفعماً بالحياة، قد يراه آخر فوضوياً وغير آمن. والشارع الذي يشعر فيه شاب بالترحاب، قد يشعر فيه شخص مسن بالعزلة. وجدت الدراسة أنه بينما يمكن للناس غالباً الاتفاق على أشياء بسيطة ومرئية مثل ما إذا كان الرصيف مكسوراً، إلا أنهم يجدون صعوبة في الاتفاق على مشاعر اجتماعية معقدة مثل "الشمولية". وعندما جمع الباحث الناس معاً لمناقشة هذه الاختلافات، تمكنوا من إيجاد بعض الأرضية المشتركة، لكن خلافات جوهرية ظلت قائمة. لم تكن هذه الخلافات أخطاءً يجب إصلاحها؛ بل كانت إشارات حقيقية على أن الناس المختلفين لديهم احتياجات وقيم مختلفة.
ثم أخذ البحث هذه الرؤى البشرية واستخدمها لتدريب النماذج الحاسوبية. في جزء من الدراسة، بنى الباحث نظاماً يسمى "مراجعة الشارع" (Street Review) تعلم التنبؤ بكيفية تقييم مجموعات مختلفة من الناس للشارع بناءً على صوره. استطاع النظام توليد خريطة للمدينة توضح أين قد تشعر مجموعات مختلفة بالأمان أو بالإقصاء. وفي جزء آخر، عمل الباحث مع منظمات مجتمعية لإنشاء مجموعة ضخمة من الصور والتفضيلات، تسمى LIVS، لتعليم الحاسوب كيفية توليد صور جديدة للمساحات العامة التي تحترم هذه القيم المتنوعة. طُلب من الحاسوب الاختيار بين خيارات تصميم مختلفة، وأظهرت النتائج شيئاً مفاجئاً: حتى بعد التدريب على آلاف التفضيلات البشرية، لم يستطع الحاسوب غالباً أن يقرر أي الخيارات كان أفضل. ظل "محايداً"، عاجزاً عن اختيار فائز.
تبين أن هذه الحيادية كانت اكتشافاً حاسماً. يجادل الباحث بأنه عندما لا يستطيع الحاسوب الاختيار بين خيارين، فهذا ليس فشلاً في التكنولوجيا، بل هو علامة على أن القيم المعرضة للخطر متضاربة حقاً ولا يمكن حلها بعملية حسابية بسيطة. وبدلاً من إجبار الحاسوب على اختيار فائز، يجب على النظام الإبلاغ عن حالة عدم اليقين هذه وإرسال القرار مرة أخرى إلى البشر. تقترح الأطروحة طريقة جديدة لعمل المدن: دورة حيث تساعد الحواسيب في تصور الخيارات، ولكن البشر، المنظمين في مجموعات صغيرة ومتكررة، هم من يتخذون القرارات النهائية. ستراجع هذه المجموعات اقتراحات الحاسوب، وتناقش الخلافات، وتقرر أي الشوارع يجب إصلاحها وكيف. وسيكون لديهم أيضاً القدرة على إيقاف أو وقف نظام ما إذا بدأ في اتخاذ قرارات ضارة.
لا يدعي هذا العمل أنه حل مشكلة بناء مدن مثالية. فهو لا يقول إن الحواسيب يمكن أن تحل محل الحكم البشري أو أننا يمكننا إيجاد تعريف واحد لشارع "مثالي" يرضي الجميع. بدلاً من ذلك، يقدم إطاراً عملياً لإدارة التوتر بين التكنولوجيا والتنوع البشري. ويقترح أن أفضل طريقة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في مدننا ليست في تركه يتخذ القرارات النهائية، بل في استخدامه لجعل خلافاتنا مرئية وقابلة للإدارة. ومن خلال معاملة المنطق الحاسوبي كشيء يجب التحقق منه وتحديثه ومجادلته باستمرار، يمكن للمدن ضمان أن تخدم أدواتها الرقمية الجميع، وليس فقط الأغلبية أو المجموعات الأكثر بروزاً. ويخلص البحث إلى أن المدينة التي تريد أن تكون شاملة حقاً يجب أن تبني نظاماً يكون فيه الحق في مساءلة الحاسوب بنفس أهمية الحق في المشي على الرصيف.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.