جسر بين نظرية المدن والذكاء الاصطناعي: نظام توصية متعدد الوكلاء لتطوير مدن مستدامة

لماذا هذا مهم لحياة المدينة

مع لجوء المزيد من المدن إلى الذكاء الاصطناعي لمعالجة المرور وموجات الحر والجريمة والتلوث، يظهر خطر خفي: العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تتجاهل عقودًا من المعرفة المكتسبة حول كيفية عمل الأحياء الحقيقية. تُظهر هذه الدراسة أن معظم أدوات الذكاء الاصطناعي الحضرية تطارد أحدث الخوارزميات بدلًا من احتياجات السكان الفعلية، ثم تقترح طريقة جديدة لإعادة التفكير الحضري الذي يركز على الإنسان للتحكم في الآلات.

عندما تنسى الأدوات الذكية حكمة المدينة

راجع المؤلفون 1,123 ورقة بحثية استخدمت الذكاء الاصطناعي في تخطيط المدن والسلامة. وجدوا أن أقل من اثنتين من كل 100 ذكرت حتى الأفكار الكلاسيكية عن المدن، مثل كيفية دعم حياة الشارع للأمن أو كيفية ترتيب الخدمات في الحي. بدلًا من ذلك، كان ما يقرب من نصف الدراسات يقاد أساسًا بالتكنولوجيا: اختار الباحثون خوارزميات لأنها جديدة أو قوية، لا لأنها تتطابق مع مشكلة حضرية حقيقية. غالبًا ما عومِلت العدالة الاجتماعية والمرونة طويلة الأجل والمعيشة اليومية كمبعدات ثانوية.

البيانات والخوارزميات التي توجّه في الاتجاه الخاطئ

فحص الفريق أيضًا أنواع الخوارزميات والبيانات التي استخدمت في هذه المشاريع. سيطر التعلم الآلي الحديث والتعلّم العميق، وتبنّت النماذج الأحدث للذكاء الاصطناعي مثل أنظمة اللغة الكبيرة والأدوات التوليفية فور صدورها تقريبًا. وفي الوقت نفسه، اعتمدت معظم المشاريع على بيانات بيئية ومستشعرية يسهل الحصول عليها، مثل مراقبات جودة الهواء أو كاشفات المرور. أما المعلومات الأصعب جمعًا حول تجارب الناس أو الظروف الاجتماعية أو تكوين الأحياء فكانت مستخدمة بدرجة أقل بكثير، رغم أن العديد من النظريات الحضرية تعتبر هذه العوامل حاسمة. والنتيجة ما يسميه المؤلفون «انتهازية البيانات»، حيث يشكل ما هو قابل للقياس الأسئلة، بدلًا من ما يهم فعلًا لحياة المدينة.

كيف يسرّع السباق نحو الذكاء الاصطناعي المشكلة

من خلال النظر عبر الزمن، رصد الباحثون تحوّل الذكاء الاصطناعي في المدن من تجارب متأنّية يقودها المشكلة إلى «دفع تكنولوجي» سريع. قبل 2008، نادرًا ما استخدمت أوراق تخطيط المدن لغة الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، وخاصة بعد صعود التعلم العميق، انفجر عدد الدراسات الموسومة بالذكاء الاصطناعي، حيث نُشرت أكثر من 60 بالمئة بعد عام 2020. ظهرت أدوات جديدة مثل نماذج الصورة-اللغة والنماذج النصية الكبيرة في أبحاث المدن في نفس السنة التي اخترعت فيها. قد يبدو هذا التسارع مثيرًا، لكنه يشجع على استخدام أي ما هو أحدث، حتى لو كان غير مناسب للمهمة أو أعمى المخططين عن الموازانات الاجتماعية والبيئية.

دليل جديد لذكاء اصطناعي أذكى وأكثر عدلاً في المدن

لإعادة ربط الذكاء الاصطناعي باحتياجات المدن الحقيقية، بنى المؤلفون نظامًا قائمًا على نموذج لغوي كبير يعمل كلوحة من المساعدين الخبراء. عند تلقي وصف لتحدي مدني، مثل هدر الطعام أو التعرض للحرارة أو مخاطر الكوارث، يقوم وكيل أول بترتيب المشكلة. يبحث وكيل آخر في بنك يضم 46 نظرية مدينة كلاسيكية ليجد تلك التي تصف ما يحدث بأفضل شكل. يطابق وكيل ثالث أساليب الذكاء الاصطناعي المناسبة، يقترح رابع مصادر البيانات اللازمة، ويتحقق خامس ما إذا كانت الحزمة كاملة وواقعية. تُظهر الاختبارات على دراسات حالة أن هذه العملية تحول المشاريع بعيدًا عن أهداف ضيقة، مثل خفض تكاليف التوصيل أو تحسين دقة التنبؤ، نحو أهداف أغنى تأخذ في الحسبان أيضًا العدالة والصحة وتأثيرات المناخ.

ماذا يعني ذلك لمستقبل الذكاء الاصطناعي الحضري

بعبارات بسيطة، تجادل الدراسة بأن سؤال «ما الذي يمكن لهذه الخوارزمية فعله؟» هو نقطة انطلاق خاطئة. بدلًا من ذلك، ينبغي على المخططين والمهندسين والمجتمعات أن يسألوا أولًا «ما الذي تتطلبه مشكلة المدينة هذه فعلاً لتصبح أكثر استدامة وعدالة؟» ثم يختاروا أدوات الذكاء الاصطناعي التي تتناسب مع تلك الاحتياجات ومع أفضل النظريات الحضرية المتاحة. من خلال جعل تلك النظريات مرئية وقابلة للاستخدام داخل نظام توصية بالذكاء الاصطناعي، يُظهر المؤلفون كيف يمكن للمدن أن تستخدم الحوسبة المتقدمة دون أن تفقد البصيرة على التجربة الإنسانية والمساحات المشتركة والمرونة طويلة الأجل.

الاستشهاد: Tong, J., Wang, S., Wang, G. et al. Bridging urban theory and artificial intelligence: a multi-agent recommendation system for sustainable city development. npj Urban Sustain 6, 77 (2026). https://doi.org/10.1038/s42949-026-00377-2

الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي الحضري, مدن مستدامة, تخطيط مدن, أنظمة متعددة الوكلاء, حوكمة المدينة الذكية