هوش مصنوعی کارآمدی برای پیشرفتهها، عدالت برای در حال توسعهها
در حالی که شهرهای مبتنی بر هوش مصنوعی در سراسر جهان به عنوان نماد آیندهگرایی و نوآوری شناخته میشوند، مسیر توسعهی آنها در کشورهای توسعهیافته و در حال توسعه تفاوتهای بنیادینی دارد. کشورهای پیشرفته معمولاً با زیرساختهای فناورانه و قوانین قوی وارد میدان میشوند، در حالی که کشورهای در حال توسعه هوش مصنوعی را بیش از آنکه ابزاری برای افزایش بهرهوری بدانند، راهی برای حل مشکلات اجتماعی و نابرابری شهری میبینند.
چشمانداز و اهداف کلان
در کشورهای توسعهیافته، شهرهای هوشمند و مبتنی بر هوش مصنوعی در خدمت افزایش بهرهوری، کاهش هزینههای خدمات شهری، بهبود تجربه شهروندان و تقویت رقابتپذیری جهانی طراحی میشوند. به عنوان نمونه، پروژهی «Smart Nation» در سنگاپور یکی از جامعترین برنامههای حکمرانی دیجیتال است که با هدف یکپارچهسازی دادهها، افزایش کارایی خدمات و بهبود کیفیت زندگی شهروندان پایهگذاری شد.
در مقابل، کشورهای در حال توسعه نگاه عملگرایانهتری دارند. در این کشورها، هوش مصنوعی و فناوریهای شهری بیشتر برای حل مسائل زیرساختی، افزایش دسترسی مردم به خدمات، بهبود حملونقل، ارتقای امنیت، و کاهش شکاف دیجیتال به کار گرفته میشوند. برنامهی هوشمندسازی شهری هند یا پروژهی «کنزا تکنوپولیس» در کنیا، نمونههایی از تلاش برای استفاده از فناوری در جهت عدالت شهری و توسعهی اقتصادیاند.
حکمرانی، مدیریت و تأمین مالی
یکی از تفاوتهای مهم میان دو گروه کشورها در نحوهی حکمرانی و تأمین مالی این پروژههاست.
در کشورهای توسعهیافته، ساختار مدیریتی متمرکز یا دستکم هماهنگ میان دولتهای محلی و فدرال وجود دارد. قوانین حفاظت از داده، شفافیت، و همکاری بلندمدت میان دولت، بخش خصوصی و دانشگاهها چارچوبی پایدار برای اجرای پروژههای هوشمند فراهم میکند.
اما در کشورهای در حال توسعه، بودجهها اغلب پراکنده و ناپایدارند. بسیاری از طرحها با حمایت کنسرسیومهای بینالمللی یا مدلهای مشارکت عمومی-خصوصی (PPP) اجرا میشوند، که اگرچه مزیت تأمین مالی را دارند، اما در عمل گاهی بهدلیل ضعف در هماهنگی نهادی، فقدان شفافیت یا تغییر دولتها، از مسیر اصلی خود منحرف میشوند. تجربهی هند در اجرای برخی از پروژههای «Smart Cities Mission» نشان داده که بدون سازوکار نظارتی قوی و برنامهریزی بلندمدت، حتی طرحهای عظیم فناوری نیز ممکن است بهصورت ناهماهنگ و ناقص پیش بروند.
زیرساخت فناوری و بستر دادهای
کشورهای توسعهیافته از نظر زیرساختهای ارتباطی و دیجیتال برتری محسوسی دارند. آنها در شبکههای فیبر نوری، ۵ G، مراکز داده محلی و پلتفرمهای دادهی باز سرمایهگذاری کردهاند تا امکان تحلیل لحظهای اطلاعات و مدیریت هوشمند شهر فراهم شود. شهرهای پیشرو همچون Songdo در کره جنوبی یا مناطق هوشمند در ژاپن و سنگاپور، دارای لایههای حسگری گسترده، سیستمهای ارتباطی پایدار و «دوقلوی دیجیتال» (Digital Twin) برای مدلسازی دقیق وضعیت شهریاند.
در کشورهای در حال توسعه، اما محدودیت منابع مالی و فنی باعث شده تا این لایههای فناورانه کمتر گسترش یابند. از اینرو، بسیاری از پروژهها بر راهحلهای سادهتر و کمهزینهتر تمرکز دارند؛ مانند سامانههای مبتنی بر داده برای بهبود ترافیک، جمعآوری پسماند، یا مدیریت انرژی در مقیاس کوچک. چالش اصلی در این کشورها نه فقط در نصب تجهیزات، بلکه در نگهداری، بهروزرسانی و آموزش نیروی انسانی متخصص برای کار با این فناوریهاست.
کاربردهای هوش مصنوعی از ترافیک تا عدالت اجتماعی
کاربردهای هوش مصنوعی در شهرهای پیشرفته، طیف گستردهای از خدمات را شامل میشود از کنترل هوشمند ترافیک و پیشبینی ازدحام، تا مدیریت انرژی، تشخیص نشت آب، پایش سلامت شهروندان و اتوماسیون خدمات اداری. شهرهای هوشمند در اروپا و شرق آسیا از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای نگهداری پیشگویانه زیرساختها و حتی تصمیمگیری در برنامهریزی شهری استفاده میکنند.
به گزارش (weforum) در کشورهای در حال توسعه، تمرکز بیشتر بر نیازهای فوریتر است. در این کشورها، فناوری باید پاسخگوی مسائلی، چون کمبود امکانات بهداشتی، ضعف سیستم حملونقل و نابرابری اقتصادی باشد. برای مثال، در شهر مدِژین (Medellín) کلمبیا، برنامهی تحول شهری با استفاده از داده و نوآوری اجتماعی باعث شد تا حملونقل عمومی به مناطق فقیرتر گسترش یابد و امنیت شهری بهطور چشمگیری افزایش پیدا کند. در نتیجه، هوش مصنوعی در این کشورها نه فقط ابزاری تکنولوژیک، بلکه نیرویی اجتماعی و توانمندساز تلقی میشود.
مشارکت شهروندان و عدالت شهری
در شهرهای توسعهیافته، معمولاً ساختارهای رسمی برای مشارکت شهروندان در تصمیمگیری وجود دارد؛ از پورتالهای دادهی باز گرفته تا سامانههای بازخورد و درخواست خدمات. با این حال، برخی از منتقدان هشدار دادهاند که گاه این شهرها بیش از حد تحت سلطهی شرکتهای بزرگ فناوری قرار دارند و شهروندان به کاربران منفعل داده تبدیل میشوند.
در کشورهای در حال توسعه، میزان مشارکت مردم در موفقیت یا شکست پروژهها نقش تعیینکنندهتری دارد. تجربهی شهر مدِژین نشان داد که وقتی فناوری همراه با برنامههای اجتماعی و آموزشی برای توانمندسازی مردم اجرا میشود، نتایج پایدارتری بهدست میآید. بهعکس، پروژههایی که بدون توجه به بافت اجتماعی و نیازهای واقعی طراحی شوند، اغلب با مقاومت یا بیاعتمادی مواجه خواهند شد.
چالشهای اخلاقی و حریم خصوصی
بحث حریم خصوصی و اخلاق در استفاده از هوش مصنوعی، نقطهی اشتراک و اختلاف میان دو گروه کشورهاست.
در کشورهای پیشرفته، قوانین نسبتاً محکمی برای حفاظت از دادهها و کنترل دسترسی وجود دارد، اما استفادهی گسترده از فناوریهایی مانند تشخیص چهره و تحلیل رفتار، نگرانیهایی دربارهی «نظارت بیحد دولتها» ایجاد کرده است.
در کشورهای در حال توسعه، ضعف قوانین و نبود نهادهای ناظر باعث شده ریسک سوءاستفاده از دادهها یا تبعیض الگوریتمی بیشتر باشد. به عنوان نمونه، در برخی پروژههای شهری هند، دادههای جمعآوریشده بدون شفافیت کافی ذخیره شده و این مسئله نگرانیهایی درباره حریم خصوصی شهروندان ایجاد کرده است. برای موفقیت بلندمدت هر شهر هوشمند، شفافیت در سیاست داده، حق دسترسی شهروندان و اعتماد عمومی از ضروریترین پایهها محسوب میشوند.
پایداری اقتصادی و نگهداری سیستمها
در کشورهای توسعهیافته، هرچند هزینهی اولیهی اجرای پروژههای هوشمند بالاست، اما با طراحی بلندمدت، بهرهوری انرژی، کاهش ترافیک، صرفهجویی در هزینههای شهری و افزایش جذابیت اقتصادی، این سرمایهگذاریها به سودآوری میرسند.
در کشورهای در حال توسعه، اما مسئلهی اصلی «پایداری پس از اجرا» است. بسیاری از پروژهها پس از نصب اولیه، بهدلیل نبود بودجهی نگهداری، فرسودگی تجهیزات یا کمبود نیروی متخصص، ناکارآمد میشوند. از سوی دیگر، وابستگی زیاد به فناوریهای وارداتی باعث شده تا ارزش افزودهی داخلی و اشتغال فناورانه کمتر از حد انتظار باشد.
نمونههای جهانی و درسهای قابل اقتباس
سنگاپور: برنامهی «Smart Nation» با رویکرد ملی و جامع، نمونهای موفق از هماهنگی بین دولت، بخش خصوصی و مردم است. قانونگذاری قوی در حوزهی داده و شفافیت در استفاده از فناوری، اعتماد عمومی را تقویت کرده است.
سونگدو، کره جنوبی: شهری که از ابتدا با هدف هوشمندی ساخته شد، اما منتقدان معتقدند تمرکز بیش از حد بر فناوری باعث شده حس انسانی و پویایی اجتماعی در شهر کاهش یابد.
کنزا، کنیا: پروژهای جاهطلبانه در آفریقا برای ایجاد قطب فناوری که با چالشهای مالی و نهادی روبهرو شد، اما به الگویی برای توسعهی تدریجی و مرحلهای تبدیل گردید.
مدِژین، کلمبیا: نمونهای الهامبخش از شهری که با تکیه بر داده، نوآوری اجتماعی و مشارکت مردم توانست از شهری خشونتزده به الگوی توسعهی پایدار در آمریکای لاتین تبدیل شود.
مسیر متفاوت، مقصد مشترک
در نهایت، چه در شهرهای دیجیتال پیشرفته مانند سنگاپور و آمستردام، و چه در شهرهای در حال گذار مانند نایروبی یا دهلی، هدف نهایی یکی است. ساخت شهری کارآمدتر، انسانیتر و پایدارتر. اما مسیر رسیدن به این هدف، بسته به ظرفیت نهادی، سطح توسعهی اقتصادی، فرهنگ شهری و زیرساخت دیجیتال متفاوت است.
کشورهای توسعهیافته با اتکا به فناوریهای پیشرفته، الگوریتمهای پیچیده و سیاستهای دادهمحور، کیفیت خدمات را بالا میبرند؛ در حالی که کشورهای در حال توسعه با بهرهگیری از همان فناوریها، در پی عدالت اجتماعی، کاهش فقر شهری و ارتقای برابریاند. درس مهم از مقایسهی این دو مسیر آن است که موفقیت شهر هوشمند نه در میزان تجهیزات و سنسورها، بلکه در میزان پاسخگویی آن به نیاز واقعی مردم، شفافیت در استفاده از دادهها و توانمندسازی شهروندان نهفته است.
انتهای پیام/