Kent kuramı ile yapay zekayı birleştirmek: sürdürülebilir şehir gelişimi için çok ajanlı bir öneri sistemi

Şehir yaşamı için neden önemli

Daha fazla şehir, trafik, sıcak dalgaları, suç ve kirlilikle mücadele etmek için yapay zekaya yöneldikçe, gizli bir risk ortaya çıkıyor: birçok AI projesi gerçek mahallelerin nasıl işlediğine dair yılların birikmiş bilgisini göz ardı ediyor. Bu çalışma, kentsel AI araçlarının çoğunun sakinlerin gerçek ihtiyaçları yerine en yeni algoritmaları kovaladığını gösteriyor ve insan odaklı şehir düşüncesini makinelerin kontrolüne yeniden koymanın yeni bir yolunu sunuyor.

Akıllı araçlar şehir bilgeliğini unuttuğunda

Yazarlar, şehir planlaması ve güvenlik için AI kullanan 1.123 araştırma makalesini incelediler. Klasik şehir fikirlerini, örneğin sokak yaşamının güvenliği nasıl desteklediğini veya hizmetlerin bir mahallede nasıl düzenlenmesi gerektiğini, yalnızca %2’den az makalenin bile andığını gördüler. Bunun yerine araştırmaların neredeyse yarısı ağırlıklı olarak teknoloji tarafından yönlendirilmişti: araştırmacılar gerçek bir kentsel sorunla eşleştiği için değil, yeni veya güçlü olduğu için algoritmalar seçiyordu. Sosyal adalet, uzun vadeli dirençlilik ve günlük yaşanabilirlik genellikle sonradan düşünülmüştü.

Veri ve algoritmalar yanlış yöne sürüklüyor

Ekip ayrıca bu projelerin hangi tür algoritma ve verileri kullandığını da inceledi. Modern makine öğrenimi ve derin öğrenme baskındı ve büyük dil modelleri ile üretici araçlar gibi daha yeni AI modelleri neredeyse yayımlandıkları anda benimsendi. Aynı zamanda, çoğu proje hava kalitesi monitörleri veya trafik dedektörleri gibi kolayca elde edilebilen sensör ve çevresel verilere dayanıyordu. İnsan deneyimleri, sosyal koşullar veya mahalle düzenleri hakkında toplanması daha zor olan bilgiler çok daha az kullanıldı; oysa birçok kentsel teori bu faktörlerin kritik olduğunu söyler. Sonuç, yazarların "veri fırsatçılığı" adını verdiği olguydu: ölçülebilen şeylerin soruları şekillendirmesi, şehir yaşamı için gerçekten önemli olanın değil.

AI’ye koşmanın sorunu hızlandırması

Zamana yayılan bakışta, araştırmacılar kentsel AI’nin dikkatli, sorun odaklı deneylerden hızlı bir "teknoloji itişi"ne kaydığını gördüler. 2008’den önce neredeyse hiç şehir planlama makalesinde AI dili yoktu. Ondan sonra, özellikle derin öğrenmenin yükselişinden sonra, AI etiketli çalışmaların sayısı patladı; %60’tan fazlası 2020 sonrası yayımlandı. Görüntü-dil modelleri ve büyük metin modelleri gibi yeni araçlar, icat edildikleri aynı yıl içinde şehir araştırmalarına girdi. Bu hız heyecan verici görünse de, göreve uygun olmasa ya da planlamacıları sosyal ve çevresel ödünlere kör etse bile en yeni olanı kullanmayı teşvik ediyor.

Daha akıllı, daha adil şehir AI’sı için yeni bir rehber

AI’yı gerçek kentsel ihtiyaçlarla yeniden bağlamak için yazarlar, uzman yardımcılar paneli gibi davranan büyük dil modeli tabanlı bir sistem kurdular. Atık gıda, ısı maruziyeti veya afet riski gibi bir şehir sorununu tanımlayan bir açıklama verildiğinde, bir ajan önce sorunu yapılandırıyor. Başka bir ajan, olup biteni en iyi tanımlayan 46 klasik şehir teorisi bankasını arıyor. Üçüncüsü uygun AI yöntemlerini eşleştiriyor, dördüncüsü gereken veri kaynaklarını öneriyor ve beşincisi tüm paketin sağlam ve gerçekçi olup olmadığını denetliyor. Vaka çalışmaları üzerindeki testler, bu sürecin projeleri teslimat maliyetlerini düşürmek veya tahmin doğruluğunu artırmak gibi dar hedeflerden uzaklaştırıp eşitlik, sağlık ve iklim etkilerini de hesaba katan daha zengin amaçlara yönlendirdiğini gösteriyor.

Kentsel AI’nin geleceği için ne anlama geliyor

Basitçe söylemek gerekirse, çalışma "Bu algoritma ne yapabilir?" sorusunun yanlış başlangıç noktası olduğunu savunuyor. Bunun yerine planlamacılar, mühendisler ve topluluklar önce "Bu şehir sorunu gerçekten daha sürdürülebilir ve adil hale gelmek için ne gerektiriyor?" sorusunu sormalı ve ancak ondan sonra bu ihtiyaçlara ve en iyi mevcut şehir teorilerine uyan AI araçlarını seçmelidir. Bu teorileri bir AI öneri sistemi içinde görünür ve kullanılabilir hale getirerek yazarlar, şehirlerin gelişmiş hesaplama kullanırken insan deneyimini, ortak alanları ve uzun vadeli dirençliliği gözden kaçırmamasını nasıl sağlayabileceğini gösteriyor.

Atıf: 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

Anahtar kelimeler: kentsel AI, sürdürülebilir şehirler, şehir planlama, çok ajanlı sistemler, akıllı şehir yönetişimi