Teknoloji alanında yaşanan gelişmeler, dijital dönüşümü her alanda ve her boyutta hissettirmekte, günlük yaşamın vazgeçilmez bir parçası haline getirmektedir. Bu dönüşüm, birçok farklı alanda olduğu gibi kamu hizmetlerinin sunum şeklini de köklü bir şekilde değiştirmektedir. Bilhassa Covid-19 pandemisinin ardından çeşitli ülkelerde dijital mecraların ve araçların, bir takım kamu hizmetlerinde olduğu gibi belediyecilik hizmetlerinde de yoğun biçimde kullanıldığı görülüyor. Bu zeminde önemli örneklerden biri olan Güney Kore, şehircilik ve belediyecilik bağlamında dijital dönüşüme önemli bütçeler ayırırken, trend olan teknolojik gelişmelerin de birinci elden belediyecilik bünyesinde uygulayıcısı oldu.
Öyle ki, Güney Kore 2021’de ilan ettiği 2030 Seul Vizyonu kapsamında, başkenti Seul’ü Metaverse platformuna dijital olarak entegre etme, dijital düzlemde Seul’ü inşa etmeyi hedefliyor. Bu çerçevede, Güney Kore devleti 2030 Seul Vizyonu kapsamında Metaverse platformuna KRW 3,9 milyar (yaklaşık € 2,8 milyar) bütçe ayırarak, Seul’ü Metaverse’ün ilk büyük şehri yapma hedefiyle teknolojik yeniliklerin ön saflarında yer aldı. Bu girişim sayesinde Seul’ün kültürel, turistik, eğitim ve kamu hizmetlerinin sanal bir iletişim ekosistemi içerisinde sunulmasıyla belediye yönetimini de yeniden tanımlıyor. Bir diğer deyişle vatandaşlar ve turistler, Metaverse platformu içerisinde Seul’da sunulan belediyecilik hizmetlerinden yararlanabilecek, Metaverse platformu içerisinde yer alan resmi görevlilerin avatarlarıyla irtibata geçerek, danışmanlık ve belediyecilik hizmetlerinden faydalanabilecekler.
Güney Kore’nin Seul 2030 vizyonu çeperinde ortaya koyduğu hedefler ve hedeflerin zamanla dünya geneline şamil olma ihtimali heyecan verici olsa da bu hedeflerin birer “gelecek vizyonu” olduğunu unutmamak gerekiyor. Yukarıdaki satırlarda değinildiği üzere, teknolojik gelişmeler ve dijital dönüşüm, geçtiğimiz yıllar içerisinde ivmelenen bir yapıya kavuştu. Özellikle yapay zekâ, bilim kurgu filmlerinden çıkıp, giderek gündelik hayatımızda kullanım alanı bulmaya başladı. Akıllı telefonların asistanlarından Doğal Dil İşleme (Natural Language Processing-NLP) alanında, Geniş Dil Modelleri (Large Language Models-LLM) marifetiyle yaşanan büyük gelişmelerin, en basit ifade ile OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT ve Google tarafından geliştirilen Gemini gibi yapay zekâ araçlarının gündelik hayatımıza giderek dahil olması, bahse konu dönüşümün ne derece ivmelendiğini de gözler önüne seriyor. Günümüzde yapay zekâ teknolojisi, kartopu etkisi ile hızlı bir şekilde gelişmekte, metin ve görüntü işlemeden dil modellerine, birçok alanda giderek daha yaygın biçimde kullanır hale gelmektedir.
Belediyecilikte Yapay Zekâ
Bu baş döndürücü dönüşüm, şüphesiz kendisini kamu hizmetlerinde ve hassaten bu yazının konusu olarak da belediyecilikte hissettirmektedir. Yapay zekâ; artık şehir planlama, yerel yönetimler ve belediyecilik alanlarında giderek daha fazla kullanılmaya başlanmıştır. Yapay zekânın veri analizi, tahminleme, optimizasyon ve otonom karar alma gibi alanlardaki potansiyeli, kamu hizmetlerinin etkinliğinin artırılması ve çeperde vatandaşların yaşam kalitesini iyileştirmesinde büyük öneme sahiptir. Peki, yapay zekânın belediyecilikteki kullanımı nasıl olabilir?
Belediyecilik ve bu bağlamda kentsel planlama; sürdürülebilir, verimli, yaşanabilir şehirler tasarlamak için geniş veri setlerinin ve çok yönlü değişkenlerin sentezini gerektiren karmaşık bir alandır. Yapay zekâ, özellikle üretken yapay zekâ, bu alanda yeniliklerin yolunu açmıştır. Ancak yapay zekâ sistemlerinin belediyeciliğe entegresi, birtakım fırsatları getirdiği gibi bazı riskleri de bünyesinde barındırmaktadır. Bu fırsat ve risklere değinmeden önce kısaca üretken yapay zekânın ne olduğunu görmemiz gerekir.
Günümüzde yapay zekâ, basit hesaplama algoritmalarından öğrenme ve adapte olabilen karmaşık sistemlere kadar önemli ölçüde gelişim geçirmiştir. Üretken yapay zekâ ise büyük dil modelleri, algoritmalar, derin öğrenme ve makine öğrenme modellerini kullanarak, girdi verilerinin desenleri ve yapılarına dayanarak metin, görsel, video ve ses dahil -ancak bunlarla sınırlı olmayan- yeni içerik üretebilen sistem sınıfıdır.
Öyle ki, üretken yapay zekâ; dijital akış platformlarında izlenecek seçenekler öneren, mal ve hizmetlere olan tüketici talebini tahmin eden veya bir toplulukta hastalık salgını riskini modelleyen örnekler gibi “makine öğrenimi” algoritmalarını; parmak izi, göz (iris) veya yüz taramalarına dayanarak kimlikleri eşleştiren, görüntülerdeki nesneleri tespit ederek daha iyi arama ve erişilebilirlik sağlayan, nakit ödeme olmadan geçiş ücreti toplamayı sağlayan veya kamuya açık bir alandaki bireyleri/yayaları tespit eden örnekler gibi “bilgisayar görüşü teknolojileri”ni ve kullanımının yaygın olduğu üzere internet tarayıcısında arama sonuçlarını otomatik dolduran, mesajlaşma uygulamalarında öngörücü metin sağlayan, dinamik müşteri desteği sunan chatbot’larla iletişim kurma veya metni başka bir dile çevirme gibi “doğal dil işleme” uygulamalarını içermektedir. Bu örnekler, üretken yapay zekâ teknolojilerinin ne kadar geniş bir yelpazeye sahip olduğunu göstermektedir. Belediye hizmetlerinin sunumunda yapay zekânın entegrasyonu, daha bilinçli karar verme ve öngörüsel analitikleri kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Şüphesiz bahse konu yenilikçi yöntemlerin belirleyici unsuru, belirli, tekil görevlere odaklanmak yerine yeni içerik ve çözümler çıkarabilen üretken yapay zekâdır.
Zira belediyecilik kapsamında, geniş veri setlerini analiz edebilen üretken yapay zekâ, farklı değişkenlere dayanarak, çeşitli olası sonuçlar sunabilen kentsel modelleri tanımlayabilir. Örneğin, çeşitli imar yasaları, ulaşım alternatifleri veya konut politikaları çerçevesinde kentsel büyümeyi simüle edebilir ve böylece karar vericilere potansiyel gelişimleri görselleştirerek daha bilinçli kararlar alma fırsatı sunabilir. Benzer şekilde üretken yapay zekâ, kamu parklarının yerleşimi ile bu parklara yakın yaşayan sakinlerin sağlık sonuçları arasında veya farklı şehir bölgelerindeki trafik modelleri ile hava kalitesi arasında bir korelasyon saptayabilir. Bu tahminlemeler sayesinde, üretken yapay zekâ daha sağlıklı, daha yaşanabilir şehirler kuracak belediyecilik kararlarına rehberlik edebilir.
Ancak üretken yapay zekânın yetenekleri, analizle sınırlı değildir. Aynı zamanda, tanımladığı desenlere dayanarak gerçekçi kentsel düzenler oluşturma kapasitesine de sahiptir. Şehrin mevcut düzeni, nüfus yoğunluğu, altyapı ve diğer faktörler hakkında veri toplayabilen ve sonra şehrin belirli hedeflerini optimize etmek üzere nasıl yeniden yapılandırılabileceğine dair bir model üretebilir. Bahse konu hedefler, trafik sıkışıklığını azaltmaktan yeşil alanlara erişimi artırmaya, sosyal adaleti teşvik etmeye kadar değişebilir. Örneğin, bir şehir karbon ayak izini azaltmayı hedefliyorsa, üretken yapay zekâ şehrin mevcut enerji tüketimi, ulaşım desenleri, bina malzemeleri ve daha fazlası üzerindeki verileri inceleyebilir. Daha sonra, enerji kullanımını en aza indiren ve yenilenebilir kaynakların kullanımını maksimize eden bir şehir düzeni modeli üretebilir. Bu model, belediyelerdeki karar alıcıları yeni altyapıların nerede inşa edileceği, bina malzemelerinin nasıl düzenleneceği ve ulaşım politikalarının nasıl tasarlanacağı konusunda yönlendirebilir.
Kontrollü İlerleme
Özetlenecek olursa üretken yapay zekânın belediyecilikte entegrasyonu, bir dizi fırsat sunmaktadır. Karar alıcılar için kapsamlı modeller üreterek, trafik, konut ve çevresel etkilerle ilgili potansiyel sorunları önceden öngörebilir ve önlemler alınmasını sağlayabilir. Bu teknoloji, bilhassa dezavantajlı grupların ihtiyaçlarını karşılayacak şekilde belediye hizmetlerini kişiselleştirebilir, bu da yaşanabilirliği ve sürdürülebilirliği artırır. Ayrıca, üretken yapay zekâ kullanılarak, belediye yetkilileri hizmet verdikleri toplumla gerçek zamanlı etkileşime geçebilir ve belediye hizmetleri ile karar alma süreçlerine halkın katılımını sağlayabilir.
Bununla birlikte, üretken yapay zekânın belediyecilikte kullanımı bazı zorluklarla da karşı karşıyadır. Zira geniş veri setlerinin kullanılması, veri gizliliği ve hassas bilgilerin korunmasıyla ilgili endişeleri beraberinde getirebilirken, yeterince dikkatle tasarlanmayan ve izlenmeyen yapay zekâ sistemleri mevcut önyargıları pekiştirebilir veya çoğaltabilir. Ayrıca, üretken yapay zekâ modellerinin karmaşık yapısı, belediye yetkililerinin ve kamuoyunun elde edilen sonuçları anlamasını ve bu sonuçlara güvenmesini zorlaştırabilir. Ancak üretken yapay zekânın belediyecilik ve şehir yönetimindeki rolü hakkında ortak bir anlayış oluşturulması için hâlâ ek çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Üretken yapay zekânın belediyecilik zemininde kullanımı, sunabileceği imkanlar dahilinde heyecan verici olsa da barındırdığı riskler temelinde daha kapsamlı çalışmaları ve hazırlıkları da gerektirmektedir.
