Så förändrar AI förutsättningarna för samhällsplanering

Artificiell intelligens (AI) har under det senaste decenniet transformerats från ett teknologiskt forskningsområde till en strukturellt formande kraft inom samhällsutveckling. Genom maskininlärning, naturlig språkbehandling, datorseende och prediktiv analys genereras möjligheter att bearbeta och analysera komplexa, flerdimensionella datamängder i realtid.

Jag heter Sabih Ehsan och är stadsplanerare och idag gästbloggare här hos Aputsiaq. Tillsammans med några partners har jag utforskat AI och även byggt en AI-lösning för stadsplanering. Området är komplext och dolt för de flesta i samhället.

Magdalena på Aputsiaq bad mig belysa hur en ny AI-lösning påverkar perspektiv som planering och organisation. Och vilka konsekvenser ”algoritmisk bias” faktiskt skapar för framtiden.

Genom AI’ns maskininlärning och förmågor möjliggörs i sin tur en automatisering av tidigare manuella arbetsmoment, ofta med en precision och skala som vida överträffar mänsklig kapacitet. I takt med att dessa teknologier integreras i samhälleliga infrastrukturer förändras inte bara beslutslogiker utan även epistemologin för hur kunskap om rum, processer och framtider etableras och operationaliseras. Den planeringsprofession som traditionellt förknippats med analog bearbetning av dokument, översiktskartor och administrativa ärenden befinner sig därför i ett accelererande skede av omdefiniering. Det är i detta skede relevant att undersöka hur AI som verktyg påverkar både praktik, institution och förståelse inom fysisk planering.

Inom samtida samhällsplanering aktualiseras AI framför allt i relation till rumslig modellering, scenarioanalys och digitaliserad ärendehantering. Genom att applicera algoritmisk analys på geodata, socioekonomiska indikatorer och markanvändningsmönster kan planeringsunderlag genereras med betydligt högre granularitet än tidigare, ofta i kombination med realtidsdata och automatiserade beslutsstöd. Detta skapar förutsättningar för en ökad systematik i såväl tidiga skeden av planeringsprocessen som i formell planproduktion.

Exempelvis möjliggör AI-baserade verktyg identifiering av strukturella barriärer i stadsrummet, medan NLP-stöd kan användas för att analysera stora volymer remissyttranden i samrådsprocesser. Vidare tillämpas maskininlärning för att identifiera prediktiva mönster i befolkningsutveckling, mobilitetsflöden och klimatrelaterad riskexponering, vilket stärker den analytiska kapaciteten hos planerare i utformandet av robusta och resilienta stadsstrukturer. I detta avseende framträder AI inte primärt som en ersättning för professionell kompetens, utan snarare som en förstärkning av den analytiska, syntetiserande och kommunikativa delen av yrkesrollen.

En central följd av AI-integrationen är en omfördelning av tidsresurser inom planeringsorganisationer. Genom att automatisera repetitiva, regelstyrda arbetsmoment som detaljgranskning av planbestämmelser, jämförelse av planvarianter eller framtagande av planillustrationer frigörs tid för kvalitativa och värdebaserade moment i planeringsarbetet. Detta innebär en reterritorialisering av planerarrollen, från dokumentadministratör till strategisk framtidsarkitekt. Det öppnar också för en intensifierad kunskapsproduktion inom ramen för varje enskilt projekt, där komplexa avvägningar mellan ekologiska, sociala och ekonomiska dimensioner kan ges större utrymme. Planeringsprocessen blir därigenom inte bara snabbare, utan potentiellt mer reflekterad och samhällsnormativt förankrad.

Farhågor som inte får förbises

Algoritmisk bias riskerar att förstärka existerande ojämlikheter i stadsutveckling om träningsdata inte speglar hela befolkningen eller om beslut fattas utifrån svarta lådor utan transparens.

Dataintegritet och cybersäkerhet utgör fundamentala frågor när allt större volymer känlig information bearbetas i molnbaserade infrastrukturer. Algoritmisk bias riskerar att förstärka existerande ojämlikheter i stadsutveckling om träningsdata inte speglar hela befolkningen eller om beslut fattas utifrån svarta lådor utan transparens. Vidare finns institutionella spänningsfält kring ansvarsfördelning när AI-system föreslår lösningar som går emot etablerad yrkeserfarenhet eller politisk vilja. Det aktualiserar behovet av en tydlig governance-struktur där etiska principer, professionell autonomi och medborgardelaktighet integreras i de tekniska systemen. Detta gäller särskilt i skeden av planeringsprocessen där legitimitet och demokratisk förankring är avgörande såsom vid medborgardialog, samråd och antagande.

Successiv samexistens

Framtiden för AI inom samhällsplanering bör därför inte förstås som ett binärt skifte mellan människa och maskin, utan som en successiv samexistens där teknologin används för att förstärka, fördjupa och strukturera den mänskliga förståelsen av rumsliga och sociala relationer. På sikt kan AI bidra till att politiska målsättningar om hållbarhet, inkludering och robusthet genom att göra komplexa samband synliga, simulera konsekvenser av olika handlingsalternativ och skapa kunskapsmässiga broar mellan sektorer. Samtidigt förutsätter detta att teknologin integreras med hög grad av öppenhet, reflexivitet och professionell kontroll. I denna bemärkelse är AI inte ett verktyg som planeringspraktiken passivt tar emot, utan ett fält som kräver kritisk formgivning i nära samspel.

Det är vi som tillsammans formar AI i stort och smått och behöver vara vaksamma på hur det gynnar eller missgynnar oss.

Vill du prata mera om samhällsutveckling och AI så tveka inte. Skriv till mig eller Magdalena på Aputsiaq magdalena@aputsiaq.se och dela ditt inlägg i formandet av denna verklighet framåt.

Hör gärna av dig!

I denna bemärkelsen är AI inte ett verktyg som planeringspraktiken passivt tar emot, utan ett fält som kräver kritisk formgivning i nära samspel.