3.08 Студија случаја: генеративна ВИ за климатску визуализацију

Један од највећих изазова у покретању климатске акције јесте психолошка дистанца од претње; за многе људе појмови као што су „пораст нивоа мора” или „велика суша” остају апстрактни и удаљени. Ова студија случаја испитује како се генеративна вештачка интелигенција користи да премости тај јаз, стварајући опипљиве, личне и емоционално снажне приказе могућих климатских будућности.

Пројекат „This Climate Does Not Exist“, који су развили истраживачи међу којима и они из института Mila у Монтреалу, представља пионирски пример. Он користи тип генеративне вештачке интелигенције познат као генеративна супарничка мрежа (GAN – Generative Adversarial Network) за стварање фотореалистичних слика које приказују како би изгледали дом, улица или друго познато место корисника под утицајем поплава, пожара или смога. Корисник може да унесе било коју адресу, а модел генерише упечатљиви приказ последица на датој локацији. Циљ пројекта није да пружи прецизну научну прогнозу, већ да изазове емоционалну реакцију, да апстрактну претњу климатских промена учини непосредном и личном, чиме се подстиче веће учешће јавности и покреће акција.

Сличан приступ применио је UNDP Accelerator Lab у Панами, која је одржао радионицу са студентима универзитета и користио генеративну вештачку интелигенцију за визуализацију њихових насеља у дистопијским и утопијским климатским будућностима. За дистопијски сценарио, студенти су користили „промптове” попут суша и поплава, посматрајући како се њима позната места претварају у призоре катастрофе. За утопијски сценарио користили су упуте попут решења инспирисана природом и биоклиматска архитектура, што је створило инспиративне слике отпорне и одрживе Панаме.

Да бисте приказали титлове на свом језику, молимо Вас кликните на иконицу зупчаника (подешавања), затим кликните на „Титлови/CC”, потом на „Аутоматски превод” и изаберите свој језик са листе.

Ове вежбе произвеле су значајне резултате. Пре свега, подстакле су критичке расправе о климатској неједнакости, јер су студенти приметили да су имућнија подручја у генерисаним сценаријима поплава често била мање погођена. Истовремено су откриле ограничења саме технологије, чиме је наглашена пресудна потреба за „човеком у петљи” (енг. human-in-the-loop). У једном случају, студент је приметио да је модел вештачке интелигенције осмислио прелепу башту за утопијску верзију Панаме, али је испунио биљкама које у локалној клими никада не би могле да расту. Ово показује да, иако генеративна вештачка интелигенција представља користан инструмент за подстицање маште и дијалога, њени резултати морају бити утемељени и проверени кроз локално знање и људску стручност како би заиста имали смисла и били делотворни.