論文の概要: The urban right to AI: Pluralistic co-design and governance of public space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23999v1
• Date: Tue, 25 Aug 2026 02:43:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-26 14:09:34.763299
• Title: The urban right to AI: Pluralistic co-design and governance of public space
• Title（参考訳）: AIに対する都市権: 公共空間の多元的共同設計とガバナンス
• Abstract要約: この論文は、スコア、マップ、生成した画像が自治体の意思決定の一部になる時期について尋ねる。 パブリックスペースは競合するので、このアルゴリズム層は技術的パフォーマンスだけでは管理できない。 この論文は、公的な価値の違いを可視化する、AIに対する市民的権利と、アライメントに対する多元的アプローチを発展させている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cities are beginning to use AI not only to analyze public space, but also to define what counts as evidence about it. This thesis asks what follows when scores, maps, and generated images become part of municipal decision-making. I argue that contemporary urbanism operates through two coupled infrastructures: the material city and an epistemic, algorithmic layer that shapes what cities can perceive, compare, and act upon. Because public space is contested, this algorithmic layer cannot be governed through technical performance alone. The thesis develops a civic Right to AI and a pluralistic approach to alignment in which differences in public values are made visible rather than averaged into a single objective. Methodologically, the thesis moves between normative theory, participatory research, machine learning, and governance design. The empirical work is grounded in Montréal. Street Review combines participatory research with computer vision to examine how residents evaluate streets differently and how those judgments can be mapped at city scale using approximately 45,000 street-view images. LIVS (Local Intersectional Visual Spaces) extends the same problem to generative AI. Developed with 30 community organizations, it contains 37,710 pairwise comparisons across 13,462 images and is used to fine-tune and evaluate a Stable Diffusion XL model with Direct Preference Optimization. The results show that alignment can improve, but disagreement and neutrality persist. I treat these outcomes not as annotation noise, but as evidence that some values remain contested. The thesis concludes by translating these findings into municipal practice through lifecycle governance, procurement rules, oversight, recommissioning, and recourse. The resulting framework shows how cities can govern AI without treating plural values as measurement error or forcing them into a single objective.
• Abstract（参考訳）: 都市は、公共空間を分析するだけでなく、その証拠として数えられるものを定義するためにAIを使い始めている。 この論文は、スコア、マップ、生成した画像が自治体の意思決定の一部になる時期について尋ねる。 現代都市主義は、物質的都市と、都市が知覚し、比較し、行動できるものを形作る、エピステミックでアルゴリズム的な層という、2つの結合されたインフラを通じて機能する、と私は主張する。 パブリックスペースは競合するので、このアルゴリズム層は技術的パフォーマンスだけでは管理できない。 この論文は、AIに対する市民的権利と、公的な価値の違いを1つの目的に平均化するのではなく見えるようにするための多元的アプローチを発展させている。 方法論的には、この論文は規範理論、参加研究、機械学習、ガバナンス設計から移行している。 実証的な作品はモントリオールに置かれている。 ストリートレビューは参加型調査とコンピュータビジョンを組み合わせることで、住民が街路をどう評価するか、そして約45,000のストリートビュー画像を使って都市規模でどのように判断をマップできるかを調査する。 LIVS (Local Intersectional Visual Spaces) は同じ問題を生成AIに拡張している。 30のコミュニティ組織で開発されたこのモデルには,13,462の画像に対して37,710のペア比較が含まれている。 その結果、アライメントは改善するが、不一致と中立性は持続することが示された。 これらの結果は、アノテーションのノイズではなく、いくつかの価値が相反する証拠として扱う。 この論文は、これらの知見を、ライフサイクルガバナンス、調達ルール、監督、再就役、レコメンデーションを通じて、自治体の実践に翻訳することで締めくくっている。 結果として得られたフレームワークは、複数の値を測定エラーとして扱ったり、ひとつの目標に強制したりすることなく、都市がAIを管理できることを示している。

関連論文リスト

• UrbanGround: From Local Perception to Spatial Agency in a Real-Scale City [63.28750191463138]
  マルチモーダル大言語モデル(MLLM)はストリートビューを解釈できるが、都市局はエージェントが移動し始めると、そのような局所的な証拠が有用かどうかに依存している。 本研究では,現在のMLLMエージェントが,複雑な都市における都市認識を信頼性のある行動に変換する方法について検討する。 そこで本研究では,香港の3次元地理空間データから構築した物理的に制約されたレプリカで,この問題を検証可能な最初のサンドボックスであるUrbanGroundを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-08-27T17:59:33Z)
• AI Pluralism and the Worlds It Misses [0.0]
  本稿では,価値多元主義,多元的アライメント,参加型・民主型AI,正義,科学・技術研究,説明責任研究,3つの都市AI関連事例にまたがる境界概念的・質的合成を開発する。 PLGは、複数のAIのエビデンスとガバナンス条件を明確にするためのフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-15T03:30:48Z)
• Pluralistic-Alignment Urbanism: Operationalizing a Right to AI for Inclusive Public Space [0.0]
  本稿では,公共空間のAIシステムを市民基盤として扱う手続き的ガバナンスフレームワークを提案する。 本稿では,自治体のAIガバナンスに対して,不一致,サブグループ変動,境界付き予測スケーリング,中立的嗜好判断がどのような影響を及ぼすかを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-15T23:59:37Z)
• Modeling Subjective Urban Perception with Human Gaze [60.73742038237224]
  そこで我々はPlace Pulse-Gazeを紹介した。Place Pulse-Gazeは、街路ビューの画像に同期した視線追跡記録と個人認識ラベルを付加する都市認識データセットである。 本研究では,視線行動が主観的都市感のモデル化にどのように貢献するかを考察するために,ガゼ誘導型都市知覚フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-01T16:25:13Z)
• Learning to Drive in New Cities Without Human Demonstrations [66.37858021482741]
  自己学習型マルチエージェント強化学習は,地図とメタ情報のみを用いて,運転方針をほぼ異なる目標都市に適応させることができることを示す。 本研究では,NOデータマップをベースとした自律運転用セルフプレイ(NOMAD)を導入し,目標都市マップに基づいて構築されたシミュレータにおけるポリシー適応を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T00:31:20Z)
• UrbanVerse: Scaling Urban Simulation by Watching City-Tour Videos [64.22243628420799]
  クラウドソーシングされた都市間ビデオから物理を意識したインタラクティブなシミュレーションシーンに変換する,データ駆動型リアルタイムシミュレーションシステムであるUrbanVerseを紹介した。 アイザックシムで運営されているUrbanVerseは、24か国から160の高品質なシーンを提供している。 実験により、UrbanVerseのシーンは現実世界のセマンティクスとレイアウトを保存し、手作業によるシーンに匹敵する人間評価されたリアリズムを達成することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-16T17:42:34Z)
• Whose Truth? Pluralistic Geo-Alignment for (Agentic) AI [42.108524228070756]
  適切、真実、法的と見なされるものは、文化的規範、政治的現実、法律によって地域によって大きく異なる可能性がある。 本稿では,重要な地理研究の課題を概観し,今後の研究課題を提案するとともに,アライメント感度を評価する方法の概要を述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-07T14:21:33Z)
• CityX: Controllable Procedural Content Generation for Unbounded 3D Cities [50.10101235281943]
  現在の生成法は多様性、可制御性または忠実度に乏しい。 本研究では,高忠実度生成のための手続き的コンテンツ生成(PCG)技術を利用する。 我々は,OSM,セマンティックマップ,衛星画像などのマルチモーダル命令を実行可能なプログラムに変換するマルチエージェントフレームワークを開発した。 提案手法はCityXと呼ばれ,多種多様で制御可能でリアルな3D都市景観の創出において,その優位性を実証するものである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T18:05:13Z)
• Understanding Place Identity with Generative AI [2.1441748927508506]
  生成可能なAIモデルは、それらを識別可能な都市全体のイメージをキャプチャする可能性がある。 この研究は、構築された環境の人間の知覚を理解するために、生成的AIの能力を探求する最初の試みの一つである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-07T02:32:45Z)
• The Abduction of Sherlock Holmes: A Dataset for Visual Abductive Reasoning [113.25016899663191]
  人間は、画像のリテラルの内容を超えるものについて、誘惑的に推論し仮説を立てる能力がある。 本稿では,103K画像の注釈付きコーパスであるSherlockについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T02:26:45Z)
• The 5th AI City Challenge [51.83023045451549]
  第5回AIシティチャレンジには38カ国305チームが参加した。 アルゴリズムの有効性と計算効率の両面で評価を行った。 結果は、スマートトランスポーテーションにおけるAIの約束を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-25T19:15:27Z)
• Urban2Vec: Incorporating Street View Imagery and POIs for Multi-Modal Urban Neighborhood Embedding [8.396746290518102]
  Urban2Vecは、ストリートビューイメージと関心のポイントデータの両方を組み込んだ、教師なしマルチモーダルフレームワークである。 我々は,Urban2Vecがベースラインモデルよりも優れた性能を実現し,下流予測タスクにおける完全教師付き手法に匹敵する性能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-29T21:30:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。