Lợi nhuận:
- Khả năng sử dụng AI để thu thập, tóm tắt và khảo sát chủ đề, ý kiến và dữ liệu của các bên liên quan trong quá trình lập kế hoạch có sự tham gia
- Hãy lưu ý đến tính đại diện, thành kiến và trách nhiệm bảo vệ tiếng nói của các nhóm bị thiệt thòi khi phân tích phản hồi định tính bằng AI
- Hiểu rằng bản tóm tắt AI không thay thế cho việc tham gia và quyết định cuối cùng thuộc về một quy trình công khai minh bạch, có trách nhiệm
Một kế hoạch đúng về mặt kỹ thuật nhưng sẽ bất hợp pháp nếu nó không mang lại tiếng nói của những người sống trong đó. Lập kế hoạch có sự tham gia có nghĩa là các quyết định được đưa ra không chỉ bởi các chuyên gia mà còn bởi những công dân sử dụng không gian đó, những người buôn bán, người đứng đầu, xã hội dân sự và các bên liên quan khác. Trong quá trình này, một lượng lớn dữ liệu định tính (dữ liệu chứa văn bản và ý kiến, không phải con số) được thu thập từ các cuộc khảo sát, cuộc họp, kiến nghị, ý kiến trực tuyến và quan sát thực địa. AI là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc tóm tắt hàng nghìn ý kiến này, trích xuất các chủ đề, thực hiện phân tích và báo cáo tình cảm. Nhưng mối nguy hiểm lớn nhất của AI trong việc lập kế hoạch có sự tham gia là thành kiến về đại diện: nó có thể khuếch đại tiếng nói của đa số và các tuyên bố thường lặp đi lặp lại, đồng thời khiến tiếng nói của thiểu số, các nhóm bị thiệt thòi và không thể tiếp cận được về mặt kỹ thuật số. Tóm tắt AI không thay thế cho việc tham gia; Quyết định cuối cùng là một quy trình công khai minh bạch và có trách nhiệm.
Tại sao và làm thế nào để tham gia
Việc tham gia không phải là một buổi lễ “lấy chứng nhận” mà là một nguồn kiến thức chân chính và chính đáng. Một quy trình tham gia tốt sẽ kết hợp nhiều kênh khác nhau: gặp mặt trực tiếp, khảo sát hộ gia đình, biểu mẫu trực tuyến, đi thực địa, họp nhóm mục tiêu. Mỗi kênh thu hút những đối tượng khác nhau: những người trẻ tuổi trực tuyến, những người lớn tuổi gặp mặt trực tiếp và những cư dân lân cận. Việc dựa vào một kênh sẽ loại trừ những người không sử dụng kênh đó.
AI đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu dữ liệu được thu thập: con người sẽ mất hàng tuần để đọc hàng trăm trang văn bản tự do, nhóm nó lại và trích xuất các chủ đề nổi bật; AI giảm thời gian này xuống còn hàng giờ. Nhưng tốc độ này không loại bỏ trách nhiệm đại diện.
Thận trọng: Bản tóm tắt AI có xu hướng trình bày ý kiến được lặp lại nhiều nhất và ồn ào nhất dưới dạng "ý kiến chung". Chỉ vì một yêu cầu được lặp đi lặp lại không làm cho nó trở nên công bằng hơn; nó có thể chỉ đơn giản chỉ ra rằng nhóm đó lớn hơn hoặc có tổ chức hơn. Trong mỗi câu tóm tắt đều có câu hỏi “ai mất, giọng ai khàn?” hỏi.
Một khía cạnh khác của sự tham gia là sự đa dạng về ngôn ngữ và văn hóa. Trong một thành phố, có những nhóm nói các ngôn ngữ khác nhau, trình độ đọc viết khác nhau và các hình thức biểu đạt khác nhau. AI mang lại sự tiện lợi thực sự ở đây vì nó có thể xử lý các lượt xem từ nhiều ngôn ngữ trong một lần chạy; ví dụ: nó có thể kết nối các bình luận được thu thập bằng các ngôn ngữ khác nhau với các chủ đề chung. Nhưng sự tinh tế có thể bị mất đi trong bản dịch và tóm tắt: một thành ngữ địa phương, một lời trách móc, một tài liệu tham khảo về văn hóa có thể bị AI làm phẳng và hiểu sai. Vì vậy, với sự tham gia đa ngôn ngữ hoặc đa dạng về văn hóa, điều quan trọng là kết quả đầu ra của AI phải được những người hiểu biết về các cộng đồng đó xem xét. Mở rộng khả năng tiếp cận thông qua công nghệ là có giá trị; nhưng quyền truy cập không loại trừ trách nhiệm truyền đạt ý nghĩa một cách chính xác.
Đại diện, thiên vị và đạo đức
Ba rủi ro đạo đức đặc biệt quan trọng trong việc lập kế hoạch có sự tham gia:
- Thành kiến tham gia: Ai tham gia khảo sát? Những khu dân cư có khả năng truy cập internet thấp, người già, người khuyết tật, người nhập cư và phụ nữ đi làm thường ít có mặt. AI không tự nói điều này; Cần phải kiểm tra hồ sơ người tham gia một cách riêng biệt.
- Thành kiến tóm tắt: AI thiên về biểu hiện đa số và thường xuyên; Một cảnh báo hiếm gặp nhưng quan trọng (ví dụ: quan sát lũ lụt) có thể được coi là "tiếng ồn" và bị loại bỏ.
- Xu hướng nhận xét: Phân tích tình cảm và trích xuất chủ đề có thể bị ảnh hưởng bởi các giả định văn hóa trong dữ liệu đào tạo của AI; có thể hiểu sai bối cảnh địa phương.
Ba nguyên tắc chống lại những rủi ro này: bảo vệ quyền truy cập vào dữ liệu thô (bản tóm tắt không bao giờ là sự thật duy nhất), giám sát riêng các nhóm thiểu số và nhóm bị thiệt thòi, đồng thời ghi lại quy trình một cách minh bạch.
Từng bước: Phân tích dữ liệu tương tác với AI
- Ẩn danh dữ liệu. Xóa dữ liệu cá nhân (tên, liên hệ); KVKK/quyền riêng tư.
- Tạo hồ sơ người tham gia. Ai tham dự, ai vắng mặt?
- Tạo chủ đề cho AI. Nhưng hãy yêu cầu riêng các chủ đề thiểu số.
- So sánh với dữ liệu thô. Bản tóm tắt có phản ánh đúng thực tế không?
- Xác định và hoàn thành các nhóm còn thiếu. Thêm kênh bổ sung (mặt đối mặt).
- Báo cáo minh bạch. Rõ ràng ai tham gia và ai mất tích.
- Để lại quyết định cho quá trình công khai. Đầu vào tóm tắt AI, không phải quyết định.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Lời nhắc yếu: "Tóm tắt những nhận xét khảo sát này."
AI làm nổi bật các chủ đề thường xuyên nhất; Giọng nói thiểu số biến mất, hồ sơ người tham gia biến mất.
Lời nhắc mạnh mẽ: "Có 1.200 ý kiến của người dân bên dưới [ẩn danh]. (1) Trích xuất các chủ đề chính theo tần suất. (2) CŨNG thu thập các chủ đề thiểu số ít nhưng có thể quan trọng (như an ninh, lũ lụt, khả năng tiếp cận) vào một danh sách riêng; loại bỏ chúng vì tần suất thấp. (3) Trong mỗi chủ đề, hãy cho biết rõ ý kiến nào đến từ loại người tham gia nào. (4) Đoán các nhóm mà bản tóm tắt có thể đã bỏ sót. Thay thế các ý kiến bằng cách diễn giải của riêng bạn; nhóm như vậy. Dữ liệu: [...]"
Lời nhắc thứ hai yêu cầu rõ ràng phải bảo vệ tiếng nói, hồ sơ và điểm mù của thiểu số.
Bốn mẫu có thể sao chép
Nhiệm vụ: Từ dữ liệu tham gia [ẩn danh] bên dưới, trích xuất (1) các chủ đề chính theo tần suất, (2) MỘT danh sách RIÊNG gồm các chủ đề ít lặp lại nhưng có khả năng quan trọng. Loại bỏ những bình luận có tần suất thấp. Thêm nhận xét của riêng bạn; nhóm như hiện tại.Data: […]
Nhiệm vụ: Kiểm tra dữ liệu hồ sơ người tham gia bên dưới. Những nhóm nào (tuổi, khu vực lân cận, giới tính, khả năng tiếp cận) có thể ít được đại diện? Kênh tương tác bổ sung nào được đề xuất để lấp đầy những tiếng nói còn thiếu? Hồ sơ: [...]
Nhiệm vụ: Tạo một danh sách kiểm tra để tôi so sánh bản tóm tắt chủ đề AI sau đây với dữ liệu thô: làm cách nào để kiểm tra chủ đề nào thực sự chiếm ưu thế, chủ đề nào bị phóng đại, quan điểm phê phán nào có thể đã bị loại bỏ? Tóm tắt: […]
Nhiệm vụ: Viết BẢN DỰ THẢO thông tin công khai minh bạch từ kết quả tham gia bên dưới. Nêu rõ một cách trung thực ai đã tham gia, ai vắng mặt và ý kiến của họ sẽ được phản ánh như thế nào trong quyết định. Đừng thể hiện sự tham gia dưới dạng "sự chấp thuận". Kết quả: […]
Bảng: kênh tham gia và đại diện
kênh
Ai nắm bắt tốt?
Ai bắt cóc
Vai trò của AI
biểu mẫu trực tuyến
Trẻ trung, được kích hoạt bằng kỹ thuật số
Người cao tuổi, khả năng tiếp cận thấp
Trích xuất chủ đề
cuộc gặp mặt trực tiếp
ổn định, quan tâm, bình tĩnh
nhân viên, từ xa
tóm tắt điểm
khảo sát hộ gia đình
phần rộng
không ở nhà
Chỉnh sửa dữ liệu
Nhóm mục tiêu
bên liên quan cụ thể
công chúng
Tóm tắt phỏng vấn
Kiến nghị/khiếu nại
Có tổ chức, có vấn đề
Đa số im lặng hài lòng
Phân loại
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Cảnh báo thiểu số biến mất. Một đô thị tóm tắt 3.000 ý kiến bằng AI; Phần tóm tắt nêu bật nhu cầu về “bãi đậu xe” và “không gian xanh”. Khi một người lập kế hoạch yêu cầu các chủ đề thiểu số riêng biệt, anh ta phát hiện ra rằng có 11 người cho biết đã quan sát thấy lũ lụt dọc theo một con suối. Cảnh báo quan trọng nhưng "lặp đi lặp lại nhẹ" này đã bị loại bỏ trong bản tóm tắt đầu tiên. Bảo vệ tiếng nói của thiểu số có thể là một vấn đề an ninh.
Trường hợp 2 - Vùng lân cận vô hình. Một nhóm phát hiện qua phân tích hồ sơ rằng 70% số người đi bầu đến từ ba khu vực trung tâm, trong khi các khu vực ngoại ô hầu như không có phản hồi. Khả năng truy cập vào biểu mẫu trực tuyến ở đó rất thấp. Nhóm tinh chỉnh cách trình bày bằng cách thêm cuộc gặp mặt trực tiếp và khảo sát hộ gia đình. Sự đa dạng của kênh là điều kiện tiên quyết cho sự công bằng.
Trường hợp 3 - Báo cáo trung thực. Một đô thị viết rõ ràng trong báo cáo tham gia của mình rằng "2.400 người đã tham gia vào quá trình này; tuy nhiên, những người trên 65 tuổi và hai khu dân cư ngoại ô không có đủ đại diện và các cuộc họp bổ sung đã được tổ chức cho các nhóm này." Quốc hội đánh giá kết quả có trọng lượng thực tế. Báo cáo sự thiếu hụt thay vì che giấu nó sẽ hợp pháp hóa sự tham gia.
Những lỗi thường gặp
- Nhầm bản tóm tắt của AI là sự thật duy nhất Quyền truy cập vào dữ liệu thô phải được bảo vệ; Đó là một nhận xét tóm tắt.
- Tần số khó hiểu với sự công bằng. Một yêu cầu lặp đi lặp lại không phải là yêu cầu chính xác nhất.
- Loại bỏ liên lạc thiểu số. Những cảnh báo hiếm gặp nhưng quan trọng (an toàn, lũ lụt) không nên bị bỏ qua.
- Không xem xét hồ sơ người tham gia. Nếu câu hỏi ai mất tích không được hỏi, việc loại trừ sẽ không xuất hiện.
- Dựa vào một kênh duy nhất. Mỗi kênh bỏ lỡ một nhóm; sự đa dạng là phải.
- Trình bày sự tham gia dưới dạng “sự chấp thuận”. Sự tham gia là đầu vào cho quyết định, không phải là vỏ ngoài của tính hợp pháp.
- Không bảo vệ dữ liệu cá nhân. Ý kiến không nên được xử lý mà không ẩn danh.
Tóm lại
Lập kế hoạch có sự tham gia là nguồn kiến thức và dân chủ hợp pháp hóa việc lập kế hoạch; AI là một công cụ hỗ trợ mạnh mẽ trong việc tóm tắt, trích xuất chủ đề và báo cáo dữ liệu định tính lớn được thu thập. Nhưng AI mang một thành kiến về tính đại diện: nó nâng cao sự biểu đạt đa số và thường xuyên, đồng thời giảm bớt thiểu số và những thứ không thể tiếp cận được bằng kỹ thuật số. Duy trì quyền truy cập vào dữ liệu thô để sử dụng hợp lý, giám sát riêng các chủ đề thiểu số, xem xét hồ sơ người tham gia và điền vào các nhóm còn thiếu thông qua các kênh bổ sung và báo cáo tiến độ một cách trung thực. Tóm tắt AI không thay thế cho việc tham gia; Quyết định cuối cùng nằm ở một quy trình công khai minh bạch và có trách nhiệm.
Nhiệm vụ ứng dụng
Hãy xem xét một tập dữ liệu tương tác (thực hoặc mẫu). (1) Trích xuất các chủ đề chính và thiểu số riêng biệt với mẫu đầu tiên; nắm bắt ít nhất một chủ đề thiểu số quan trọng. (2) Với mẫu thứ hai, hãy xem lại hồ sơ người tham gia, xác định nhóm còn thiếu và đề xuất kênh bổ sung. (3) Lập danh sách kiểm tra để so sánh bản tóm tắt AI với dữ liệu thô với mẫu thứ ba. (4) “Ai mất tích, giọng ai khàn khàn?” Trả lời câu hỏi trong bối cảnh của dữ liệu này.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã ẩn danh dữ liệu tham gia; Tôi đã bảo vệ dữ liệu cá nhân.
- [ ] Tôi đã xem lại hồ sơ người tham gia; Tôi đã xác định được các nhóm còn thiếu.
- [ ] Tôi cũng muốn các chủ đề về thiểu số và phê bình; Tôi đã ngăn cản anh ta bị loại.
- [ ] Tôi đã so sánh bản tóm tắt AI với dữ liệu thô.
- [ ] Tôi đã hoàn thiện những âm thanh còn thiếu bằng các kênh tham gia bổ sung.
- [ ] Tôi đã báo cáo việc tham dự một cách trung thực; Tôi không trình bày nó như là "sự chấp thuận".
- [ ] Tôi để quyết định cuối cùng cho quy trình công khai minh bạch.