Where are we now?

소매업 참석자들과 달리 도시설계 분야의 참석자들은 빅 데이터와 AI 활용에 있어 느리게 진행되고 있다고 말했다. 디지털화와 머신 러닝을 위한 계획 시스템은 발달되었지만, 기술의 도시설계 적용을 위한 첫 번째 단계는 예를 들어, 기계 판독이 가능한 방식으로 문서를 만드는 것과 같은 자료의 디지털화 지원이다.

워크샵에 참석한 도시설계자들은 데이터사용과 관련한 현재의 상황에 대해 다음과 같이 분석했다:

• 의회와 지역 사회에 대한 재정 압박이 증가하고 있다.

• 점점 더 스마트해지고 연결된 환경에서 설계자들은 증가하는 데이터들을 해석해야하는 현실적인 문제에 직면해 있다.

•일부 데이터 중심 기업 (Sidewalk Labs과 같은) 들은 AI, 자동화, 반응형 스마트 시티 시대에 도시계획은 더이상 불필요하다고 주장한다.

Where do we want to go?

일부 학자들과 기업들은 AI가 우리의 도시를 더 잘 이해하도록 도울 수 있는 방법을 모색하고 있으며, 과거에는 너무 힘들어서 정량화하기 어려웠던 정보를 발견하고, 새로운 디자인 솔루션을 만들어내고 있다고 말하고 있으며, 이렇게 생성된 지식을 기반으로 도시 공간을 설계 할 수 있는 새로운 기회가 생길 것으로 예측하고 있다.

 ⓒ Cristina Guitian    

워크샵에서 도출된 이 미래 시나리오에서 도시설계자는 지역사회와 일부 건설 환경 전문가와의 토론을 촉진하는 역할을 한다. 설계자는 토론을 위해 디자인된 시나리오를 제시하고 있으며 이들은 모두 VR 헤드셋을 통해 지역 구축 환경/커뮤니티가 어떻게 구현될 수 있는지 시각화된 모습을 체험하고 있다. 시나리오에서 지역 사회의 역할은 지역도로 사용 및 통근자 행동에 대한 수집된 데이터 공유에 있었다.

이 비전에서 도시설계자는 :

• 커뮤니티가 소유하고 디자이너가 실현하는 장소에 대한 공동의 비전을 생성한다.

• 마을에 대한 다양한 시나리오를 생성하기 위해 다양한 실험을 한다.

• 불확실한 환경에서 복잡성과 위험성을 탐색한다.

• 데이터 게이트 키퍼로서 데이터에 쉽게 접근하고 지역사회의 팩트, 수치, 이야기를 이끌어낸다.

• 알고리즘에 의해 내려진 결정, 특히 사회에서 결과적인 결정을 내리거나 예기치 못한 결과를 초래하는 결정을 면밀히 검토한다.

• 지역 사회에 대한 지식과 강력한 관계 및 유대 관계를 갖는다.

시나리오 #2: 공유 비전

2030 년, 프로세스와 AI의 디지털화는 도시 설계자들이 시스템을 통해 계획 응용 프로그램을 평가하고 추진하는 데 사용되었던 많은 서류 작업에서 벗어나게 만들었다. 확장 요청과 같은 간단한 응용 프로그램은 모두 AI 지원 기술을 통해 자동화 되었고, 복잡한 응용 프로그램에는 여전히 사람의 정밀 조사가 필요하지만 이전보다 시간이 덜 걸려 효율성이 증가되었다. 이를 통해 설계자들은 의사 결정 단계에서 다른 역할에 집중할 수 있게 되었다. 예를 들어 AI 지원 기술은 각 응용 프로그램의 기본 사항을 확인하여 설계 담당자가 산출물 (예 : 처리된 응용 프로그램 수)에서 결과물 (예 : 의사 결정에 의해 삶의 질을 향상시킬 수 있는 방법, 공유 커뮤니티 비전에 맞는 계획 등)로의 초점을 전환할 수 있도록 지원한다.

Reference:

https://www.designcouncil.org.uk/news-opinion/ai-data-and-design-skills-outputs-design-council-workshop

 

 영국 리포터_이보연.