TV7 NEXT - L’AI CHE GUARDA LA CITTÀ

L’AI può guardare la città e aiutare a comprenderla meglio. Non si tratta di fantascienza, ma di una delle direzioni più interessanti della ricerca urbana: usare immagini, telecamere, mappe e algoritmi per studiare traffico, emissioni, spazi pubblici e comportamenti.
Il tema è al centro del lavoro del Senseable City Lab del MIT, Massachusetts Institute of Technology. Nel libro How AI Sees the City, i ricercatori Fabio Duarte, Martina Mazzarello, Carlo Ratti e Fan Zhang analizzano il potenziale e i rischi dell’intelligenza artificiale visiva applicata allo studio delle città. 

AI E CITTÀ: LE IMMAGINI DIVENTANO DATI

Le città contemporanee producono una quantità enorme di immagini. Ci sono telecamere del traffico, fotografie, video, immagini satellitari e sistemi di monitoraggio. Queste informazioni possono essere analizzate con tecniche di intelligenza artificiale visiva, cioè sistemi capaci di riconoscere oggetti, movimenti e schemi dentro le immagini.
Il MIT racconta come questi strumenti possano aiutare a osservare aspetti della vita urbana che sarebbero difficili da misurare con metodi tradizionali. Il traffico, l’uso degli spazi pubblici, la presenza di veicoli, la distribuzione delle emissioni e le trasformazioni della città possono diventare più leggibili.
In una ricerca citata dal MIT, il machine learning, cioè l’apprendimento automatico, è stato usato per riconoscere i veicoli in 331 telecamere del traffico di New York e stimarne le emissioni. È un esempio di come dati già disponibili possano diventare strumenti per capire meglio l’impatto ambientale della mobilità urbana.
Il potenziale è notevole. Gli amministratori potrebbero usare questi strumenti per capire quali incroci siano più congestionati, dove si concentrino emissioni più alte, quali spazi pubblici vengano utilizzati davvero e quali aree abbiano bisogno di interventi. La città, osservata su larga scala, può diventare più leggibile.

AI E CITTÀ: IL CONFINE TRA INNOVAZIONE E SORVEGLIANZA

Il rischio, però, è altrettanto chiaro. Una città piena di occhi digitali può diventare più efficiente, ma anche più sorvegliata. L’uso delle immagini solleva questioni delicate: chi raccoglie i dati, chi li conserva, chi li analizza, con quali regole e con quali conseguenze per le persone.
Il MIT mette in evidenza proprio questa doppia dimensione: promessa e pericolo. Da una parte l’intelligenza artificiale visiva può aiutare urbanisti, amministratori e cittadini a capire meglio come funzionino le città. Dall’altra può aumentare intrusività, controllo e rischio di bias, cioè distorsioni negli algoritmi.
Il tema dei bias è particolarmente importante. Se un sistema viene addestrato su dati parziali o su immagini che rappresentano male alcune aree o gruppi sociali, può produrre letture distorte della città. In questo modo l’intelligenza artificiale rischia di rafforzare problemi già esistenti, invece di aiutare a risolverli.
La città intelligente, quindi, non può essere soltanto una città tecnologica. Deve essere anche una città democratica, capace di spiegare come i dati vengano usati e quali obiettivi servano. L’innovazione urbana ha senso solo se migliora la vita delle persone, non se si limita ad aumentare la quantità di informazioni raccolte.
L’intelligenza artificiale può aiutare a leggere meglio lo spazio urbano. Ma la domanda decisiva riguarda il modo in cui quella lettura venga trasformata in decisioni. Una città più osservata non è automaticamente una città migliore. Diventa migliore solo se la tecnologia resta al servizio dei cittadini, non il contrario

Servizio a cura di Claudia Chasen, redazione TV7.