AI in Cities: improving city governance
When we think of AI, the technology domain is often the first thing that comes to mind. However, cities and communities can greatly benefit from the diverse applications of AI systems to tackle key urban challenges, paving the way for more sustainable and inclusive development. There are many areas of intervention where AI could be useful, from energy and mobility, to safety, water and waste management, and even healthcare and urban planning. But perhaps, one of the most relevant ones relies on city governance improvement.
The AI and Cities paper by UN-Habitat in collaboration with Mila – Quebec Artificial Intelligence Institute (2022), explores practical recommendations and areas of action to develop an AI strategy for cities. In fact, combining AI systems could be key to address social, economic and ecological challenges at a local and global scale. While each city has its own needs, urban development is in the centre of societal transformations, and this comes along with digital transformations. As cities play a main role in global networks, concentrating access to opportunities for a greater number of people, while facing societal and environmental issues, their practices in integrating AI systems have an impact beyond their borders.
Cities must rely on innovation to tackle their emerging problems while facing their challenges related to resource demands, governance complexity, socioeconomic inequality and environmental threats (Yigitcanlar et al., 2021). By harnessing the full potential of AI in cities, local governments can establish the foundational conditions necessary for fostering sustainable and inclusive urban development. However, the critical question remains: how can they effectively achieve this transformation?
To achieve the success of AI technologies, it is crucial to include innovative governance, by involving society in the co-creation process, as AI can use citizens’ data to shape their lives. In this regard, city governance becomes a tool to direct development of AI towards a set of values, as inclusive and sustainable development.
City Governance
AI in Cities gives advise on how to apply AI for improving City Governance, focusing on three different levels: enhancing local government capacity, engaging with the public and informing policymaking.
Enhanced government efficiency
That is better allocation of resources within the administration while decreasing the risk of human error (Berryhill et al., 2019), for instance:
- AI tools to design new operation models, standardization of information systems and data-sharing processes to better coordinate operations (Anttiroiko et al., 2014)
- Software base on natural language processing or other automation to generate reports, draft documents, create visuals among others (Lindgren, 2020)
- Services’ coordination improvement though AI by enabling the data-driven optimisation resource allocation (Zheng et al., 2018)
Engagement with the public
An efficient urban governance requires constant community engagement for ensuring adequate consideration of their interests in the decision-making process. AI can boost the public interaction though:
- administrative processes, as AI systems can support the redundant tasks, for instance providing recommendations tailored to individuals’ needs, automation of administrative forms, recommending resources, and online identification access to services, among others.
- communication, by improving efficient exchange between the local government and the public, i.e. providing AI virtual assistants and chatbots or AI techniques to assist citizens.
Informed policymaking
By achieving responsible integration of AI into the decision-making process to ensure that decisions align with the needs of the people and to anticipate their impact (Berryhill et al., 2019):
- Identifying local needs, though research-led AI tools to improve their knowledge and identify urban issues that need special attention.
- Formulating and evaluating policy, adapting solutions into integrated local policy, using AI to help shape people-centred policies, for instance through digital twins that can measure the impact of policies.
Conclusion
The field of AI is expanding at an unprecedented rate and cities and decision-makers must take action now to get well informed about the risks and benefits of AI, to harness AI as a tool for creating inclusive, safe, resilient and sustainable cities and communities. Moreover the rush to AI, when it stands to the urban field, is a one chance try and it is crucial to build solutions that are well designed and centered on citizens needs, with the north star of improving the quality of life of people and restoring at the very end the promise of cities.
Aligned with the vision of AI opportunities for city governance, Superurbanity has developed several products that focus on enhancing government efficiency, engaging with the public and promoting collaborative policymaking:
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AI nelle Città: un'opportunità per ottimizzare la governance locale
Quando pensiamo all'IA, spesso il dominio tecnologico è la prima cosa che ci viene in mente. Tuttavia, le città e le comunità possono beneficiare enormemente delle diverse applicazioni dei sistemi di Intelligenza Artificiale per affrontare le principali sfide urbane, aprendo la strada a uno sviluppo più sostenibile e inclusivo. Sono molte le aree di intervento in cui l'IA potrebbe essere utile, dall'energia alla mobilità, dalla sicurezza alla gestione dell'acqua e dei rifiuti, fino alla sanità e alla pianificazione urbana. Tra questi, forse, uno dei più rilevanti riguarda il miglioramento della governance delle città.
Il paper AI and Cities, realizzato da UN-Habitat in collaborazione con Mila - Istituto di Intelligenza Artificiale del Quebec (2022), esplora best practices e aree di intervento per sviluppare una strategia AI-Driven per le città. Infatti, la combinazione di sistemi di Intelligenza Artificiale potrebbe essere cruciale per affrontare le sfide sociali, economiche ed ecologiche su scala locale e globale. Sebbene ogni città abbia le proprie esigenze, lo sviluppo urbano è al centro delle trasformazioni della società, e questo si accompagna alle trasformazioni digitali. Le città svolgono un ruolo fondamentale nelle reti globali, concentrando l'accesso alle opportunità ad un numero sempre maggiore di persone e affrontando al contempo problemi sociali e ambientali: le loro implementazioni e integrazioni dei sistemi di IA avrebbero, in questo senso, un impatto estremamente positivo su tutto l’ecosistema locale.
Le città devono affidarsi all'innovazione per affrontare i problemi emergenti e le sfide legate alla richiesta di risorse, alla complessità della governance, alla disuguaglianza socioeconomica e alle minacce ambientali (Yigitcanlar et al., 2021). Sfruttando il pieno potenziale dell'Intelligenza Artificiale nelle città, le Amministrazioni locali possono creare le condizioni fondamentali e necessarie per rendere possibile uno sviluppo urbano sostenibile e inclusivo. Ora, però, rimane una domanda cruciale: come si può realizzare efficacemente questa trasformazione?
Per ottenere il successo delle tecnologie di IA, è fondamentale includere una governance innovativa, coinvolgendo la società nel processo di co-design, poiché l'IA potrebbe utilizzare i dati per ottimizzare i servizi e migliorare la qualità della vita dei cittadini. In questo senso, la governance cittadina diventa un driver per indirizzare lo sviluppo dell'IA verso un insieme di valori, come lo sviluppo inclusivo e sostenibile.
Governance delle città
AI in Cities fornisce consigli su come applicare l'intelligenza artificiale per migliorare la governance delle città, concentrandosi su tre diversi livelli: potenziamento delle capacità di governo locale, coinvolgimento dei cittadini e informazioni sulle strategie politiche.
Potenziamento delle capacità di governo locale
Si traduce in una migliore allocazione delle risorse all'interno dell'amministrazione, riducendo al contempo il rischio di errori umani (Berryhill et al., 2019), ad esempio:
- Strumenti di intelligenza artificiale per progettare nuovi modelli operativi, standardizzazione dei sistemi informativi e dei processi di condivisione dei dati per coordinare meglio le operazioni (Anttiroiko et al., 2014).
- Software basati sull'elaborazione del linguaggio naturale o su altri tipi di automazione per generare rapporti, redigere documenti, creare immagini, tra gli altri (Lindgren, 2020).
- Miglioramento del coordinamento dei servizi attraverso l'IA, consentendo l'ottimizzazione dell'allocazione delle risorse in base ai dati (Zheng et al., 2018).
Coinvolgimento dei cittadini
Una governance urbana efficiente richiede un costante coinvolgimento della comunità per garantire un'adeguata considerazione dei suoi interessi nel processo decisionale. L'intelligenza artificiale può tuttavia potenziare l'interazione con il pubblico attraverso:
- i processi amministrativi, in quanto i sistemi di IA possono supportare i compiti ridondanti, ad esempio fornendo raccomandazioni su misura per le esigenze individuali, automatizzando i moduli amministrativi, raccomandando risorse e l'accesso ai servizi tramite identificazione online, tra gli altri.
- la comunicazione, migliorando lo scambio efficiente tra l'amministrazione locale e il pubblico, ad esempio fornendo assistenti virtuali e chatbot o tecniche di IA per assistere i cittadini.
Informazione sulle strategie politiche
Integrare responsabilmente l'IA nel processo decisionale per garantire che le strategie siano in linea con le esigenze della popolazione e per anticiparne l'impatto (Berryhill et al., 2019):
- Identificare i bisogni locali, attraverso strumenti di IA guidati dalla ricerca per migliorare la loro conoscenza e identificare le questioni urbane che necessitano di particolare attenzione.
- Formulare e valutare le politiche, adattando le soluzioni in politiche locali integrate, utilizzando l'IA per contribuire alla definizione di politiche incentrate sulle persone, ad esempio attraverso digital twins in grado di misurare l'impatto delle politiche.
Conclusioni
Il campo dell'IA si sta sviluppando a un ritmo senza precedenti e le città devono agire ora per conoscere rischi e benefici dell'IA per sfruttare l'Intelligenza Artificiale come strumento strategico a creare città e comunità inclusive, sicure, resilienti e sostenibili. Inoltre, la spinta verso l'IA nell’ambito urbano, potrebbe rappresentare il tentativo definitivo di costruire soluzioni ben progettate e incentrate sulle vere esigenze dei cittadini, mantenendo come stella polare quella di migliorare la qualità della vita delle persone.
In linea con la visione relativa alle opportunità offerte dall'IA alla governance delle città, Superurbanity ha sviluppato diversi prodotti che si concentrano sul miglioramento dell'efficienza dell'amministrazione, sul coinvolgimento dei cittadini e sulla promozione di politiche collaborative:
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Riferimenti
UN-Habitat (2022). AI & Cities: Risks, Applications and Governance. https://unhabitat.org/ai-cities-risks-applications-and-governance
Yigitcanlar, Tan, Juan M. Corchado, Rashid Mehmood, Rita Yi Man Li, Karen Mossberger, and Kevin Desouza (2021). Responsible urban innovation with local government artificial intelligence (AI): A conceptual framework and research agenda. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, No. 7. https://www.mdpi.com/2199-8531/7/1/71/ pdf
Berryhill, Jamie, Kevin Kok Heang, Rob Clogher, and Keegan McBride (2019). Hello, world Artificial intelligence and its use in the public sector. OECD Working Papers on Public Governance. https:// www.oecd-ilibrary.org/governance/helloworld_726fd39d-en
Anttiroiko, Ari-Veikko, Pekka Valkama, and Stephen Bailey (2014). Smart cities in the new service economy: Building platforms for smart services. AI & Society, No. 29 (3 November ), pp. 323–34. https://doi. org/10.1007/s00146-013-0464-0
Lindgren, S. (2020). Data Theory: Interpretive Sociology and Computational Methods. John Wiley & Sons.
Zheng, Yongqing, Han Yu, Lizhen Cui, Chunyan Miao, Cyril Leung, and Qiang Yang (2018). SmartHS: An AI platform for improving government service provision. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence, vol. 32, No. 1 (27 April). https://doi.org/10.1609/aaai.v32i1.11382
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