这似乎是谷歌最新的城市修复方案背后的想法，该方案于去年底在从西雅图到雅加达的十几座全球城市推出。大部分城市仍然通过人工收集数据来确定交通信号时间，而绿灯计划(Project Green Light)利用从智能手机中收集的海量位置数据取代了手动操作。人工智能负责处理数字，调整信号模式，推进更平稳的车流，驾车者减少了30%的延误。只是有一个问题：尽管2022年美国行人死亡人数达到40年来的新高，但谷歌工程师仍在计算中忽略了步行和骑单车的人。谷歌的疏忽可能会破坏十年来在道路安全方面的进展，这也在及时提醒人们当人工智能侵入城市时会带来的风险。全球各地市长们已经采纳了“零愿景”(Vision Zero)承诺，以消除行人死亡事故。他们试图减缓车流，而非加快车流，但“绿灯计划”网站甚至未提及道路安全。即便如此，这家搜索巨头的实验依然展现了人工智能对城市的潜在益处：路口尾气温室气体排放量减少了10%。试想一下，如果我们利用人工智能来为民众赋权，而非漠视他们，能为城市带来什么改变？以城市规划中的技术官僚任务及其造成的许多参与障碍为例，为聊天机器人和深度伪造提供支持的技术正在迅速消除这些障碍。地产商已经掌握了使用光鲜亮丽的效果图影响公众舆论的艺术；而赫尔辛基初创公司SPIN Unit及米兰软件公司Toretei的工具UrbanistAI将这种力量交给了居民：它使用生成式人工智能将文本提示语转换为争议项目替代设计的逼真图像。另一家初创公司、巴塞罗那的Aino将聊天机器人整合在了地图工具中。使用此类计算机辅助工具，社区活动人士不必再聘请数据科学家根据人口普查数据制作地图来支持自己的观点。人工智能可能很快就会广泛渗透至建筑和设计领域。康奈尔科技学院的一名学生训练了一个生成式人工智能模型，可将文本转换为建筑物。该软件之于建筑，正如OpenAI的DALL-E之于插画。只需输入一条提示语，例如“都铎风格联排别墅”，代码便可生成设计图，设计师和客户可在此基础上推进创作。有了这样的工具，公民建筑革命还会远吗？气候适应的挑战正在推动更多面向城市的人工智能创新。蒙特利尔软件公司CANN Forecast与加拿大各地的水务和污水处理公司合作，帮助预测管道何时会出现故障。在管道爆裂前修复泄漏能大大降低成本，并可保持城市正常运行，哪怕全球变暖导致风暴和干旱变得更加频繁和剧烈。另一家初创公司State of Place可以预测改善步行环境的投资回报率，这可以鼓励更多社区设计更密集、更少依赖汽车的社区，此类社区将能更好地抵御气候冲击。未来几年将出现更多基于人工智能的创新，以解决最紧迫的城市问题。我们如何将过时的办公楼另作他用呢？占用模拟器(Occupancy simulators)能事无巨细地预测人员和建筑物如何适应新的用途。什么时候是为电动汽车、公交车和卡车充电的最佳时间，才能最大程度地利用风能和太阳能在可再生电力中的份额？这或许是人类历史上最复杂的调度任务，人工智能将为解决这个难题提供动力。AI驱动的机器人也会比你想象的更快到来。在新加坡，H3 Dynamics在高层建筑屋顶部署了“盒子里的无人机”。每天，精灵般的无人机群都会盘旋在建筑外，检查是否存在问题。或许不久后这些得力的机器人还能发挥维修作用。此类节省人力的发明对于帮助迅速老龄化的人口应对未来的恶劣天气至关重要。这股来自基层的城市人工智能创新对于面临多重挑战的城市来说是巨大的资源，但也伴随着重大风险。人工智能对个人数据欲壑难填、其加剧人类偏见的力量及其有望取代人类决策的潜力，可能会在解决旧问题的同时带来新问题。这样的剧情并不鲜见。iPhone的诞生带来了Uber、爱彼迎(Airbnb)和DoorDash等公司。随之而来的是一系列公共安全挑战以及对交通、住房市场和零售业的痛苦重组。城市花了十年时间才控制住这些问题。这一次，城市领导者已处于高度警惕之中。例如在纽约市，埃里克·亚当斯(Eric Adams)市长的政府于2023年10月制定了雄心勃勃的人工智能行动计划。在整个2024年，市政府将研究如何评估人工智能工具的风险，让公众参与人工智能决策，并雇用需要的人才来负责任和有效地打造自己的人工智能。此外还需要采取更多措施支持城市初创公司和公民科技倡议，以防科技巨头垄断城市人工智能市场。尽管如此，纽约的人工智能计划已经是全球城市的典范。城市及其领导人面临的选择不是要不要拥抱人工智能的潜力，而是要对人工智能制造者施加何种价值观，以及如何执法。事实已经一次又一次表明，我们不能指望科技巨头们会孤立地创造出负责任的技术。
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