Kentsel Gelişim Sürecinde Yapay Zekâ ile Bütünleşme: Katılımcı ve Kanıta Dayalı Bir Yaklaşım

Yazan: Tuba Bircan*

Tuba Bircan, Kent dergisi için yapay zekanın kentsel bağlamdaki çok yönlü rolünü, uygulamadaki zorlukları ve etik hususları inceledi ve toplumsal boşlukları kapatma potansiyeline odaklandı. Bircan uygulayıcılara, politika yapıcılara ve yerel yönetimlere, geleceğin şehirlerini şekillendirmede yapay zekanın etkili ve adil kullanımına yönelik rehberlik edecek içgörüler sunuyor. 

Teknolojinin ilerlemesiyle karmaşık ekosistemlere dönüşen şehirlerde, yapay zekanın kentsel planlamaya entegre edilmesi oldukça önemli bir unsur haline geldi. Bu geçiş, geleneksel paradigmalara meydan okumakta ve yapay zekanın temel toplumsal kaygıların üstesinden gelmek için nasıl kullanılabileceğinin yeniden değerlendirilmesini gerektirmektedir. Yapay zekanın çeşitliliği arttırma, göçmen ve mülteci entegrasyonunu kolaylaştırma ve cinsiyet eşitliğini teşvik etme potansiyeli, kentsel yönetimde bir paradigma değişikliğine işaret etmektedir.  Ancak, bu değişim karmaşıklıklardan yoksun değildir. İlgili teknolojilerin kapsayıcı ve sürdürülebilir kentsel gelişim bağlamında katalizör görevi görmesini sağlamak için büyük veri, yapay zeka ve sosyal politikalar arasındaki ilişkinin tüm detaylarıyla anlaşılması gerekmektedir.

Yapay Zeka ve Kentsel Çeşitlilik: Küresel Zorlukların Ele Alınması

Günümüzün akıllı kentleşme çağında yapay zeka, kentsel çeşitlilik ve kapsayıcılığın çok yönlü zorluklarının ele alınmasında kilit bir araç haline geliyor. Yapay zekanın veri analitiğindeki güçlü yetenekleri, şehirlerdeki sosyal eşitsizlikler ve demografik farklılıklarla ilgili sorunların tespit edilmesinde ve ele alınmasında etkili olmuştur. Kentsel nüfus verilerini analiz etmek ve sosyal hizmetlerin tahsisini iyileştirmek için yapay zeka destekli araçların kullanılmasına yönelik bu uygulama, dünyanın dört bir yanında sosyal kapsayıcılığı ve eşitliği artırmaya kararlı olan çeşitli şehirlerde açıkça görülmektedir. Örneğin, New York'ta, yapay zeka destekli araçlar, kentsel veriyi analiz etmek için kullanılarak yetkililere acil sosyal hizmet ihtiyaçları olan bölgeleri belirlemede yardımcı olmaktadır. Bu veri odaklı yaklaşım, kaynakların en iyi şekilde tahsis edilmesine olanak sağlayarak sosyal hizmetlerin yetersiz hizmet alan topluluklara etkili bir şekilde ulaştırılmasını sağlıyor. Benzer şekilde, yapay zeka destekli çözümler, Berlin ve Amsterdam'da kentsel yaşamı göçmenler için iyileştirmede kullanılmaktadır.  Yapay zeka destekli dil çeviri araçları ve kültürel uyum programları, göçmenlere yeni yaşam alanlarında yönlerini bulmalarına yardımcı olurken yapay zeka algoritmaları, göçmenlerin becerilerini yerel iş fırsatlarıyla eşleştirerek ekonomik kapsayıcılığı ve daha çeşitli bir işgücünü teşvik ediyor. Bu örnekler yapay zekanın şehirlerde kapsayıcılığı teşvik etmedeki küresel etkisini gösteriyor.

Göç ve Entegrasyon

Dünyanın dört bir yanında şehirler, göçmen ve mültecilerin entegrasyon sürecini kolaylaştırmak ve iyileştirmek için yapay zekanın yeteneklerinden yararlanıyor. Berlin ve Amsterdam gibi metropollerde yapay zeka destekli araçlar bu yönde kritik bir rol oynuyor. Bu amaçla kullanılan yapay zeka araçlarının önde gelen örneklerinden biri olan dil çeviri hizmetleri, iletişim engellerini ortadan kaldırarak göçmenlerin hayati bilgi ve hizmetlere daha kolay bir şekilde erişebilmesini sağlıyor. Bunlara ek olarak kültürel uyum araçları, yapay zekayı kullanarak göçmenleri yerel gelenekler ve toplumsal normlar konusunda bilgilendirerek adaptasyonlarını önemli ölçüde kolaylaştırıyor.

Yapay zekanın kullanımı göçmenlerin ekonomik entegrasyonuna kadar uzanıyor. Göçmenlerin becerilerini analiz ederek yerel pazarlardaki uygun iş fırsatlarıyla eşleştirme amacıyla da kullanılabilen yapay zeka, sadece ekonomik entegrasyona yardımcı olmakla kalmayıp aynı zamanda şehirlerdeki işgücünün çeşitliliğine ve beceri setine katkıda bulunuyor.

Yapay zekanın göç ve entegrasyon bağlamındaki katkıları, dünyanın farklı yerlerinde yararlanılan çeşitli yenilikçi uygulamalar ile örneklendirilebilir. Örneğin Kanada'nın Toronto kentinde yapay zeka destekli sanal gerçeklik programları, göçmenlere ve mültecilere Kanada yaşamındaki günlük senaryoların simülasyonlarını sunuyor. Bu simülasyonlar toplu taşıma araçlarını kullanmaktan iş görüşmelerine katılmaya kadar geniş bir yelpazeyi kapsamakta ve kapsamlı ve pratik bir kültürel oryantasyon sunuyor.

Japonya'nın başkenti Tokyo'da kullanılan yapay zeka destekli dil eğitim araçları, göçmenlerin Japonca öğrenmelerini destekleyen, devrim niteliğinde bir yenilik olarak öne çıkıyor. Bu araçlar, dersleri bireysel öğrenme sürecine uyarlayarak başarılı entegrasyonun temel bileşeni olan dil edinimini önemli ölçüde artırıyor.

Amerika Birleşik Devletleri'nde San Francisco ve New York gibi şehirler, yerel iş piyasalarını analiz etmek için yapay zekadan yararlanıyor. Bu uygulama göçmenler için hedefe yönelik eğitim programları geliştirmenin yanı sıra göçmenlerin becerilerini mevcut piyasa talepleriyle uyumlu hale getirmede ve ekonomik entegrasyonlarını kolaylaştırmada önemli bir rol oynuyor.

Birleşik Krallık'ta Londra, göçmenleri sağlık hizmetleriyle buluşturmak için yapay zeka destekli platformlar kullanıyor. Bu platformlar, ihtiyaç duyulan tıbbi bakıma erişimi sağlamada dil engelini ve kültürel engelleri ortadan kaldırıyor. Bu uygulama, göçmenlerin genel refahı ve topluma başarılı bir şekilde uyum sağlamaları için hayati öneme sahip.

Benzer şekilde İsveç'in Stockholm kentinde yapay zeka destekli mobil uygulamalar, bir dizi sosyal entegrasyon hizmeti sunuyor. Yerel etkinlikler ve topluluklar hakkında yapılan bilgilendirmelerden mentorluk programlarına kadar geniş bir yelpazeye sahip olan bu uygulamalar, göçmenlerin yeni bir ağ kurmalarına ve topluma sosyal olarak entegre olmalarına yardımcı oluyor.

Bu çeşitli uygulamalardan görüldüğü üzere yapay zekanın göç deneyimini basitleştirmek ve zenginleştirmek için güçlü bir araç olduğu açık. İster önemli bilgiler sağlamak, işe yerleştirmeye yardımcı olmak veya dil öğrenimini kolaylaştırmak ister temel hizmetler sunmak yoluyla olsun, yapay zeka toplumun yeni üyelerinin topluma sorunsuz bir şekilde entegrasyonunu sağlamada oldukça önemli ve dönüştürücü bir role sahip.

Toplumsal Cinsiyet Eşitliği

Yapay zeka kentsel alanlarda toplumsal cinsiyet eşitliğinin geliştirilmesinde önemli bir rol oynuyor. Şehir plancılarına, özellikle kentsel hareketlilik ve kamusal alan kullanım modellerinin analizi yoluyla, tüm cinsiyetlere fayda sağlayan daha güvenli ve daha erişilebilir ortamlar yaratma konusunda yardımcı oluyor. Bu alandaki dikkate değer bir örnek yapay zekayı kullanarak cinsel taciz raporlarını haritalandıran SafeCity Map Projesi. Bu proje ile Yeni Delhi ve Mumbai gibi şehirlerde kamusal güvenlikte iyileştirme gereken alanlar belirlenmekte. Benzer şekilde, Barcelona'nın yapay zeka ile yayaların yürüyüş şablonlarını analiz etmesi, kentsel alanların özellikle kadınlar ve aileler için daha kapsayıcı ve daha güvenli hale getirilecek şekilde yeniden tasarlanmasını mümkün kılmıştır.

Bunların yanı sıra, kamu hizmetlerinin sağlanmasına ilişkin yapay zeka odaklı değerlendirmeler, cinsiyet önyargılarının tespit edilmesi ve ele alınmasında oldukça önemli bir role sahip. Bu yaklaşım, kentsel nüfusu oluşturan farklı kesimlerin kendilerine has ihtiyaçlarının karşılanmasını sağlayarak kaynak ve hizmetlerin daha adil bir şekilde tahsis edilmesini sağlıyor. Örneğin, Stockholm'de sağlık hizmeti kullanım verilerini analiz etmek için yapay zeka kullanılmış ve cinsiyete özgü erişim şablonları ortaya çıkarılmış. Bu anlayış, sağlık hizmetlerinin, anne sağlığına ve üreme sağlığına vurgu yaparak toplumsal cinsiyet eşitliği bakımından daha kapsayıcı bir şekilde yeniden düzenlenmesine yol açtı. İstihdam alanında, Toronto tarafından kullanılan yapay zeka destekli iş eşleştirme platformu, yapay zekanın cinsiyet yerine beceri ve deneyimlere odaklanarak işe alım süreçlerindeki cinsiyet önyargılarını nasıl azaltabileceğine ve böylece erkek egemen alanlarda kadın istihdamının nasıl artırılabileceğine dair örnek bir uygulama teşkil etmektedir. Yapay zekanın eğitimdeki rolüne örnek olarak Londra'nın yetişkin eğitim programlarına kayıtları analiz etmek için algoritmalardan faydalanması ve STEM kurs katılımcılarının cinsiyetleri arasındaki eşitsizliğin tespit edilmesinin ardından daha fazla kadının bu programlara kaydolmasını teşvik etmek için hedefe yönelik kampanyalar düzenlemesi gösterilebilir.

Yapay zeka tarafından desteklenen bu kapsayıcı yaklaşım, hedefe yönelik müdahaleler ve politikalar geliştirme sürecinde veriye dayalı içgörüler sağlayarak yalnızca cinsiyet eşitsizliğinin altında yatan kalıpları ortaya çıkarmakla kalmıyor, aynı zamanda eyleme geçirilebilir stratejiler elde edilmesini de kolaylaştırıyor. Bu girişimler, genel çerçevede toplumsal cinsiyet eşitliğini teşvik etmenin ve kentsel yaşam koşullarının herkes için iyileştirmenin yanı sıra yapay zekanın eşitlikçi ve kapsayıcı kentler yaratmadaki dönüştürücü potansiyelini ortaya koyuyor.

Yapay Zekanın Zorlukları

Yapay zeka kentsel çeşitliliği ve kapsayıcılığı artırma potansiyeline sahip olsa da ele alınması gereken zorluklar da yok değil. Yapay zeka sistemlerinin yanlışlıkla belirli gruplara karşı ayrımcılık yapması olarak tanımlanan algoritmik önyargının yanı sıra gizlilik endişeleri önemli sorunlardan bazılarıdır. Yapay zekanın faydalarından yararlanmak için hem ihtiyatlı hem de etik bir yaklaşım şart. Söz konusu sorunları azaltmak ve kentsel çeşitlilik ve eşitliğe olumlu katkıda bulunmak için yapay zeka sistemleri; adalet, şeffaflık ve kapsayıcılığa güçlü bir vurgu yaparak tasarlanmalı ve uygulanmalı. Yapay zeka ile entegre edilmiş şehir planları ve politikalar, kent sakinlerinin çeşitli ihtiyaçlarını karşılayan daha eşitlikçi ve kapsayıcı şehirler vaat ediyor.

Yapay Zeka ve İklim Eylemi ile Kentsel Sürdürülebilirlik

Yapay zekanın geniş kapsamlı veri analiz yeteneği; çevresel izleme, kaynak yönetimi ve enerji tasarrufu konularında eşsiz bir avantaj sunuyor. Bu durum, ekolojik kaygılara sahip şehirler için dönüştürücü çözümler elde edilmesini sağlıyor.

Binalardaki enerji kullanımını optimize etmek ve karbon ayak izini önemli ölçüde azaltmak için de yapay zeka teknolojilerinden faydalanılıyor. Örneğin Google'ın yapay zeka alanında faaliyet gösteren yan kuruluşu DeepMind, tahmine dayalı analizlerden yararlanarak kamu tesislerindeki enerji tüketimini azaltmak için şehir yönetimleriyle işbirliği yaptı. Bu iş birliği sayesinde hatırı sayılır miktarda enerji tasarrufu sağlandı. Yapay zeka, atık yönetimi ve geri dönüşümde de kritik bir role sahip. San Francisco gibi şehirler, atık ayrıştırma süreçlerini geliştirmek için yapay zeka destekli sistemler kullanıyor, bu da daha verimli geri dönüşüme ve çöp sahası atıklarında azalmaya yol açıyor.

Yapay zeka, sürdürülebilir ulaşım bağlamında da kentsel planlamada önemli bir rol oynuyor. Yapay zeka, trafik ile ilgili verileri analiz ederek şehir plancılarının daha verimli toplu taşıma sistemleri tasarlamasına, emisyonları azaltmasına ve hava kalitesini iyileştirmesine yardımcı oluyor. Smart Dubai projesi gibi girişimler, trafik akışını ve toplu taşıma ağlarını düzene sokmak için yapay zekayı kullanıyor ve şehrin genel karbon ayak izinin azaltılmasına katkıda bulunuyor.

Bu gelişmelere rağmen yapay zekanın çevresel etkilerini ele almak çok önemli. Yapay zeka sistemlerinin enerji yoğun yapısı, bu sistemlerin kullanımında sürdürülebilir uygulamalar benimsenmesini gerektiriyor. Yapay zeka, Sürdürülebilir Kalkınma için Küresel Amaçlar'ın on üçüncüsü olan İklim Eylemi bağlamında hayata geçirilen planların başarı potansiyelini oldukça artırmaktadır. Bununla birlikte, yapay zeka teknolojilerinin çevresel maliyetlerini dikkate alan dengeli bir yaklaşım, kentlerin tam anlamıyla sürdürülebilir hale gelmesi için gerekli.

Sosyal Politika Geliştirmede Büyük Veri ve Yapay Zekanın Entegrasyonu

Büyük veri ve yapay zekanın entegre edilmesi, kapsamlı veri kümelerinin analizi yoluyla toplumsal ihtiyaçların detaylı bir şekilde incelenmesini kolaylaştırarak politika yapıcıların topluma uygun sosyal hizmetler geliştirmesine olanak tanıyor. Dikkat çekici örnekler arasında, Stockholm ve Singapur bulunuyor. Bu şehirlerde, kamusal hizmetlerin optimizasyonu için yapay zekadan yararlanılmakta. Stockholm'de bekleme sürelerini azaltmak ve yolcu akışını iyileştirmek amacıyla otobüs ve tren tarifelerini optimize ederek toplu taşıma verimliliğini artırmak için yapay zekadan faydalanılmakta. Bu uygulama, daha düzenli ve kaliteli hizmet sağlamış. Akıllı şehir girişimleriyle bilinen Singapur, trafik yönetimi ve çevresel izleme de dahil olmak üzere çeşitli kamu hizmetlerinde yapay zekayı kullanmakta. Yapay zeka destekli sistemler, trafik sıkışıklığını yönetmeye ve hava kalitesini izlemeye yardımcı olarak şehrin sürdürülebilirlik çabalarına ve genel yaşanabilirliğine önemli katkılarda bulunmakta. Bununla birlikte, yapay zekanın politika geliştirmede kullanılması iki ucu keskin bir kılıçtır. Yapay zeka, benzersiz içgörüler sunarken aynı zamanda veri gizliliği, rıza ve potansiyel algoritmik önyargılarla ilgili etik kaygıları da gündeme getiriyor. Örneğin öngörücü kolluk uygulamalarında yapay zekanın kullanımı, ırksal önyargı ve şeffaflık konularında tartışmalara yol açmıştır. Bu nedenle sosyal politikalarda etik yapay zeka kullanımı, adaleti ve hesap verebilirliği sağlamak için titiz standartlar ve topluluk katılımı gerektiriyor.  Ayrıca, yerel yönetimleri, sivil toplumu, akademiyi ve sanayi paydaşlarını bir araya getiren veri işbirliklerinin oluşturulması önemli. Bu ortaklıklar, veri erişimini kolaylaştırır ve teknolojinin toplumsal fayda için kullanılmasına yardımcı olacaktır. New York'ta Microsoft ile iş birliği içinde yürütülen Data Science Fellowship Programı, veri bilimcileri ve kentsel politika yapıcıları bir araya getiriyor. Bu girişim, veriye dayalı stratejiler geliştirerek trafik sıkışıklığı ve kamu güvenliği gibi kentsel sorunların üstesinden gelmeyi amaçlamaktadır. Amsterdam'da üniversiteler ve teknoloji şirketleriyle kurulan iş birlikleri, kentsel sürdürülebilirlik için yapay zeka çözümleri geliştirmeye odaklanıyor. Bu iş birlikleri; enerji verimliliği, atık yönetimi ve toplu taşıma sistemlerinin geliştirilmesine yönelik projeleri içermekte ve kentin daha sürdürülebilir ve yaşanabilir olma hedefine katkıda bulunmaktadır.

Geleceğe bakarken kent paydaşları için kilit nokta, yapay zekanın teknolojik becerisini insan merkezli bir yaklaşımla dengelemektir. Bu, yalnızca yapay zekanın analitik yeteneklerinden yararlanmayı değil aynı zamanda politikaların kapsayıcılığı, sürdürülebilirliği ve toplum refahını desteklemesini sağlamayı da içerir. Yapay zeka toplumsal refahı ve etik hususları ön planda tutan, insanın karar verme mekanizmasının yerini alan değil bu mekanizmayı güçlendiren bir araç olarak görülmelidir.

Sonuç olarak veri iş birlikleriyle zenginleştirilen yapay zeka ve büyük verilerin kentsel politika geliştirme sürecine entegrasyonu; duyarlı, verimli ve eşitlikçi kentsel toplumlara giden bir yol sunmaktadır. Gelecekte sürdürülebilir ve kapsayıcı kentler yaratmada yapay zekanın tüm potansiyelinden yararlanmak için teknolojik yenilik ve etik yönetişimi bir araya getiren bir yaklaşım benimsenmelidir.

Referanslar:

Barocas, S., & Selbst, A. D. (2016). Big data's disparate impact. California Law Review, 104.

Batty, M., Axhausen, K. W., Fosca, G., Pozdnoukhov, A., Bazzani, A., Wachowicz, M., ... & Cucco, R. (2020). The promise of artificial intelligence: Redefining management in the workforce of the future.

Evans, J., & Gao, G. (2016). DeepMind Yapay Zekası Google Veri Merkezi Soğutma Faturasını %40 Azalttı. DeepMind Blog.

Kitchin, R. (2014). The real-time city? Big data and smart urbanism. GeoJournal, 79(1), 1-14.

Obermeyer, Z., Powers, B., Vogeli, C., & Mullainathan, S. (2019). Dissecting racial bias in an algorithm used to manage the health of populations. Science, 366(6464), 447-453.

Portugali, Y. (2012). Smart cities of the future. European Physical Journal Special Topics, 214(1), 481-518.

Richardson, L., Schultz, J. M., & Crawford, K. (2019). Dirty data, bad predictions: How civil rights violations impact police data, predictive policing systems, and justice. New York Üniversitesi Hukuk Dergisi, 94(192).

Strubell, E., Ganesh, A., & McCallum, A. (2019). Energy and policy considerations for deep learning in NLP. arXiv preprint arXiv:1906.02243.

*Sosyoloji Profesörü; AIMS Laboratuvarı Başkanı: YZ, Göç ve Toplum; Brüksel Vrije Üniversitesi, Kıdemli Bilim İnsanı; Kavli Etik, Bilim ve Kamu Araştırma Merkezi; Cambridge Üniversitesi; Welcome Connecting Science

*Bu yazı, Kent dergisinin Ocak-Nisan 2024 tarihli onikinci sayısında yayımlanmıştır.

*Derginin tamamını MBB Kültür Yayınları sitesinden buraya tıklayarak indirebilirsiniz.