Facultative.Archi

1–3) El Moussaoui M., Krois K. Architectural Pedagogy in the Age of AI: The Transformation of a Domain // School of Architecture(s) – New Frontiers of Architectural Education / ed. by M. Barosio, E. Vigliocco, S. Gomes. Cham: Springer, 2025. Vol. 47. P. 87–93 4–7) Santos D. M., Verniz D., Domingos L. AI in Architectural Education: A Global Survey of Course Curricula and Trends // Proceedings of 20th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI 2025) / ed. by A. Rocha, F. García Peñalvo, C. J. Costa, R. Gonçalves. Cham: Springer, 2026. Vol. 1716. P. 3–14 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

Закончим обзор AI в архитектуре темой образования. AI все глубже входит в муниципальное управление и принятие решений и, прямо или косвенно, будет влиять на работу архитекторов — определять, где, что и сколько строить, а возможно, и каким должен быть сам проект. Готовят ли к этому будущих профессионалов? Отчасти на этот вопрос отвечают два доклада. Авторы Architectural Pedagogy in the Age of AI: The Transformation of a Domain предлагают пересмотреть саму модель архитектурного образования. Они проводят аналогию с CAD и BIM: каждая технологическая волна сначала воспринимается как угроза «человеческому» измерению профессии, а затем становится ее инфраструктурой. AI повторяет этот сценарий, но затрагивает уже не только черчение и координацию, а сам процесс проектного мышления. AI потенциально встроен почти во весь жизненный цикл здания — от предпроектного анализа до оценки уже построенного объекта. Поэтому его стоит рассматривать не как отдельный инструмент, а как сквозной слой архитектурной практики. Отсюда и главный тезис авторов: архитектор не должен превращаться в пассивного пользователя AI. Образование должно давать понимание принципов работы этих инструментов и учить критически оценивать последствия их применения — чтобы профессионал мог формулировать собственные цели, а не просто следовать за рынком и разработчиками. Если AI берет на себя часть рутинных задач — визуализацию, документацию, некоторые расчетные и аналитические операции, — освободившееся место, по мнению авторов, стоит отдать гуманитарным и социальным дисциплинам. Политика, социология, философия, экономика, история помогают лучше понимать, зачем нужно то или иное решение, кому оно служит и в каком социальном контексте работает. Авторы второго доклада, AI in Architectural Education: A Global Survey of Course Curricula and Trends, задаются другим вопросом: какой образ AI уже сложился в архитектурном образовании. Они изучили более 20 архитектурных программ университетов из первой сотни Шанхайского рейтинга ARWU — среди них Гарвард, MIT, Оксфорд, Токийский университет, ETH Zurich. Во всех программах уже есть темы, связанные с AI. Чаще всего это generative design, data-driven urbanism, AI-enhanced BIM и, заметно реже, machine learning. Но в основном преобладает инструментальный подход, ориентированный в том числе на запросы рынка труда. Пока на первом месте — научиться что-нибудь делать с помощью AI, а не разбираться в том, зачем, почему и для кого. El Moussaoui M., Krois K. Architectural Pedagogy in the Age of AI: The Transformation of a Domain // School of Architecture(s) – New Frontiers of Architectural Education / ed. by M. Barosio, E. Vigliocco, S. Gomes. Cham: Springer, 2025. Vol. 47. P. 87–93 Santos D. M., Verniz D., Domingos L. AI in Architectural Education: A Global Survey of Course Curricula and Trends // Proceedings of 20th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI 2025) / ed. by A. Rocha, F. García Peñalvo, C. J. Costa, R. Gonçalves. Cham: Springer, 2026. Vol. 1716. P. 3–14 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

«Скоро мы все превратимся в машины!» — примерно об этом следующая статья. Она построена вокруг архитектурного эксперимента, но опирается на более общую концепцию synthetic humans — AI-агентов, которые моделируют человеческое восприятие и поведение, например, реакцию «среднего пользователя». Подобные подходы уже тестируют в психологических, экономических и политических исследованиях. В эксперименте synthetic human смотрит на изображение пространства и оценивает, какие эмоции оно могло бы вызвать у человека. Модель получала изображение и демографические характеристики группы, а затем должна была воспроизвести ее среднюю эмоциональную реакцию. Эти ответы сравнивали с оценками живых участников из контрольной группы. Результаты оказались неоднозначными. В негативных эмоциях модель довольно хорошо совпадала с людьми, а в случае положительных реакций расхождения были заметнее — AI систематически давал более позитивные оценки. Иными словами, модель неплохо воспроизводит принципиальные различия между реакциями, но хуже — их интенсивность. Пока это скорее экспериментальный метод: его возможности, ограничения и встроенные искажения еще только предстоит изучать. Но вряд ли на экспериментах все остановится. Ведь раньше вычислительные модели хорошо симулировали транспортные потоки, движение пешеходов, поведение толпы или массовые статистические процессы, а субъективные оценки приходилось получать отдельно — через интервью, наблюдение и анкеты. Synthetic humans переносят в цифровое пространство искусственного «пользователя», способного говорить от лица человека или группы не только о цифрах, но и об эмоциях, желаниях, жалобах. Guz G., Martelaro N., Schubert G., Dortheimer J. Quantifying Architectural Experience Using Visual Language Models: Does AI Dream of Rendered Spaces? // CAAD Futures 2025 – Catalytic Interfaces: Conference Proceedings. Hong Kong: University of Hong Kong, 2025. Vol. 1. P. 467–482 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

Guz G., Martelaro N., Schubert G., Dortheimer J. Quantifying Architectural Experience Using Visual Language Models: Does AI Dream of Rendered Spaces? // CAAD Futures 2025 – Catalytic Interfaces: Conference Proceedings. Hong Kong: University of Hong Kong, 2025. Vol. 1. P. 467–482 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

В ЖЭКе На самый нижний уровень управления дискуссию переводят авторы статьи AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance. Их интересует, как AI перераспределяет право профессионального суждения между разными уровнями администрации, алгоритмами, руководителями и гражданами. Отправная точка статьи — классическая теория street-level bureaucracy Майкла Липски. Муниципальный служащий почти никогда не действует как робот, выполняющий инструкции: правила бывают противоречивыми, ситуации — нестандартными, а конкретные случаи требуют индивидуального подхода. Поэтому возможность выбирать между несколькими допустимыми действиями — не баг бюрократии, а фича, необходимое условие ее работы. Но чем больше свободы получает чиновник, тем сложнее контролировать единообразие решений. Отсюда традиционное напряжение между автономией и контролем: гибкость позволяет учитывать обстоятельства, а жесткие инструкции облегчают надзор, но лишают чиновника пространства для маневра. Авторы считают, что AI меняет этот баланс. Алгоритмы уже используются для контроля тендеров, в службах занятости, при распределении социальной помощи и в других административных процессах. Во многих случаях AI помогает отделить простые и типичные ситуации от сложных: первые обработать быстрее, вторым уделить больше внимания. Автоматизация тем самым не устраняет профессиональное суждение, а перераспределяет внимание и усилия. Чиновник делал нечто подобное и раньше — где-то сразу ставил печать, а где-то чесал в затылке, — но теперь сам этот выбор фиксируется системой. Однако такое перераспределение может иметь и негативные последствия. Алгоритм становится еще одним стимулом, подталкивающим чиновника к определенным решениям: например, выбирать более простые случаи, чтобы легче выполнить показатели. Непрозрачность системы может, наоборот, заставлять сотрудников выборочно игнорировать ее рекомендации, а усиление контроля — искать способы обходить процедуры, чтобы сохранить автономию. Наконец, есть риск, что чиновник фактически будет лишь подписывать резолюции, подготовленные AI. Goldsmith S., Yang J. AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance // Urban Governance. 2026. Vol. 6, no. 2. P. 159–171 Этот пост — часть рассылки Facultative. #исследования #технологии

AI и управление На национальном уровне Как AI внедряется в государственное управление? На этот вопрос отвечает отчет Artificial Intelligence and Democracy, подготовленный в 2024 году организацией European Parliamentary Technology Assessment (EPTA). Он построен вокруг трех тем: AI в политических кампаниях и общественной дискуссии; AI в парламентах и публичном управлении; демократический контроль над его использованием. Хотя основной масштаб исследования — национальный, многие выводы применимы и к муниципальному уровню. Первая часть посвящена генеративному AI как инструменту политической коммуникации. Авторы перечисляют уже известные риски: реалистичные deepfake-видео и аудио, массовое производство сообщений в соцсетях, автоматизацию пропаганды, микротаргетинг. Хотя еще нет доказательств, что AI систематически и масштабно влияет на исход выборов, но, кажется, что сама убежденность в повсеместности фейков способна подрывать доверие к информационной среде. Эти риски легко представить себе и на муниципальном уровне — во время выборов местных депутатов, публичных слушаний проектов и планов развития города. Для темы городского управления особенно важна вторая часть отчета. Она показывает, как AI входит в рутинные бюрократические процедуры: классификация документов, подготовка и обработка поправок, расшифровка и перевод, чат-боты, взаимодействие с гражданами, кибербезопасность. Вокруг AI быстро складывается новая административная инфраструктура. Одни правительства выпускают рекомендации для служащих, другие вводят оценку рисков до запуска систем, третьи создают межведомственные AI-лаборатории. В Барселоне, например, разработан специальный протокол, который сопровождает алгоритмическую систему от закупки до эксплуатации и определяет требования к защите прав граждан, надзору и ответственности. В Каталонии параллельно создаются публичный реестр алгоритмов и комиссия по контролю за применением AI в государственных услугах. Artificial Intelligence and Democracy: report / European Parliamentary Technology Assessment Network. Oslo, 2024 Между городом и государством Развитие AI и инфраструктуры данных требует больших ресурсов, доступных прежде всего национальным государствам. Это ставит города в зависимое положение, пишут авторы статьи Algorithmic Governance and Surveillance Federalism: Transforming the Digital State in India and ASEAN. Они вводят понятие surveillance federalism для описания ситуации, в которой власть концентрируется там, где накапливаются данные, устанавливаются стандарты и создаются цифровые платформы. В частности, это приводит к изменению баланса между муниципальным и национальным уровнями власти. Обычно автономию муниципалитета оценивают через бюджет и политические полномочия. Авторы предлагают учитывать и цифровую автономию. Город может по-прежнему предоставлять услугу горожанину (например, социальное жилье), но при этом идентифицировать жителей через национальную систему цифровых паспортов, передавать данные в централизованное хранилище, использовать заданные сверху интерфейсы и принимать решения внутри национальной платформы. Формально функция остается муниципальной, но архитектура управления ею — уже нет. Национальный уровень власти при этом все чаще задает чисто технократический подход к любой задаче. Спорные политические вопросы представляются как задачи оптимизации, а вместо обсуждения целей предлагается вычислить «наилучшее» решение. Житель оказывается не столько политическим субъектом, сколько набором данных для обработки. Для города это означает ослабление локальной политики: то, что раньше обсуждалось между жителями и администрацией, все чаще переводится в техническую процедуру, определяемую на более высоком уровне. Ganaie N. A., Mir T. A., Jaysingh M. D., Rath D. M. Algorithmic governance and surveillance federalism: transforming the digital state in India and ASEAN // Frontiers in Political Science. 2026. Vol. 8. Art. 1757636 Этот пост — часть рассылки Facultative. #исследования #технологии

Artificial Intelligence and Democracy: report / European Parliamentary Technology Assessment Network. Oslo, 2024 Ganaie N. A., Mir T. A., Jaysingh M. D., Rath D. M. Algorithmic governance and surveillance federalism: transforming the digital state in India and ASEAN // Frontiers in Political Science. 2026. Vol. 8. Art. 1757636 Goldsmith S., Yang J. AI and the Transformation of Accountability and Discretion in Urban Governance // Urban Governance. 2026. Vol. 6, no. 2. P. 159–171 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

Профессор Технологического университета Квинсленда Тан Йигитджанлар выпустил двухтомник Urban Artificial Intelligence, развивающий близкие темы. Первый том, A Guidebook for Understanding Concepts and Technologies, — попытка систематически описать, как искусственный интеллект уже применяется в городском планировании и управлении. В отличие от предыдущей книги, где AI urbanism рассматривается прежде всего как социально-технический и политический феномен, подход Йигитджанлара более прагматичен и оптимистичен. AI, по его мнению, может помогать городам анализировать большие массивы данных, управлять транспортом и инфраструктурой, следить за состоянием среды, прогнозировать риски и поддерживать принятие решений. Но по мере того как AI глубже входит в системы управления, растут и риски: безработица и неравенство, дискриминация при доступе к городским сервисам, угрозы приватности, экологические издержки вычислительной инфраструктуры, ограничение участия горожан в принятии решений. Этим вопросам посвящен второй том: A Guidebook for Understanding Perceptions and Ethics. Здесь Йигитджанлар сосредоточен на двух проблемах: как жители воспринимают внедрение AI и как муниципальные власти должны использовать его, не нарушая их права. Чат-боты, автоматизация документооборота, прогнозирование на основе больших данных, оптимизация работы городских служб — все это уже становится частью муниципального управления. Проблема в том, что такие инструменты нередко внедряются потому, что «технология уже доступна», «в других городах это работает» или «так можно сэкономить», без полноценной оценки последствий. Местная власть не всегда понимает издержки, выгоды и риски — причем не только в среднем, но и для разных социальных групп и территорий. Yigitcanlar T. Urban Artificial Intelligence: A Guidebook for Understanding Concepts and Technologies. London, New York: CRC Press, 2025 Yigitcanlar T. Urban Artificial Intelligence: A Guidebook for Understanding Perceptions and Ethics. London, New York: CRC Press, 2025 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования

Можно подумать, что Facultative интересуется только наследием и прошлым. Но это не так. Главная тема нового выпуска рассылки — искусственный интеллект и его влияние на архитектуру, градостроительство, городское управление и архитектурное образование. Начнем с двух относительно фундаментальных обзоров. Редакторы сборника Artificial Intelligence and the City: Urbanistic Perspectives on AI спрашивают, что происходит с городом, когда «искусственные интеллекты» включаются в планирование и управление повседневной жизнью. О множестве «интеллектов» они говорят не случайно: робот-доставщик частной компании, муниципальная система управления транспортом и алгоритм оценки недвижимости в компьютере девелопера не образуют единой системы. Но вместе они создают новую городскую среду, которую авторы называют AI urbanism — урбанизмом искусственных интеллектов. Один из самых интересных тезисов книги состоит в том, что AI и город взаимно производят друг друга. Искусственный интеллект зависит от электросетей, серверов, датчиков, баз данных и постоянного потока человеческой активности. Но и город меняется под его влиянием: данные и алгоритмы делают одни районы, маршруты и функции более заметными и значимыми, а другие, наоборот, выводят из поля зрения. Муниципальные системы, коммерческие платформы и частные устройства создают общее пространство данных и взаимодействующих алгоритмов. Но разные его части неодинаково прозрачны и доступны для контроля. Для муниципального управления внедрение AI означает не только автоматизацию существующих процедур, но и зависимость решений, которые принимают власти, от коммерческих платформ, закрытых алгоритмов и неравномерно собранных данных. Artificial Intelligence and the City: Urbanistic Perspectives on AI / ed. by Cugurullo F., Caprotti F., Cook M., Karvonen A., McGuirk P., Marvin S. London, New York: Routledge, 2024 Этот пост — часть рассылки Facultative. #технологии #исследования