de.wedoany.com-Bericht: Eine Studie testete den Einsatz des KI-Tools WeDesign+ bei Bürgerbeteiligungen zu öffentlichen Räumen und Wohnungsbau in Montreal, Kanada. Die Ergebnisse zeigen, dass das Tool den Bewohnern hilft, ihre Bedürfnisse anschaulicher auszudrücken, sein Wert jedoch stark von der Anwendungsmethode abhängt und bei falscher Anleitung reale Probleme verschleiern kann.
Bürgerbeteiligung ist eine wichtige Quelle für die Legitimität städtischer Entscheidungen. Die Planung von Parks, Sozialwohnungen, Straßenumbauten oder Brachflächen betrifft nicht nur Gestaltung, sondern auch öffentliche Gelder, Gesundheit, Grundstückswerte, alltägliche Mobilität, Klimaresilienz und Gemeinschaftsgefühl. Das Forschungsteam setzte das WeDesign-Tool bei Bürgerbeteiligungen zu öffentlichen Räumen und Wohnungsbau in Montreal ein. Das Tool ermöglicht es Nutzern, einen Ort in Alltagssprache zu beschreiben und schnell mehrere KI-Bilder zu generieren, die diskutiert, abgelehnt oder verfeinert werden können. Dies gibt den Bewohnern konkrete Inhalte, auf die sie reagieren können, bevor Entscheidungen endgültig getroffen werden, und bringt lokales Wissen und Lebenserfahrungen früher in die Diskussion ein.
Ein Testfall war das Victoria-Précision-Gelände im Montrealer Stadtteil Sainte-Marie, ein ehemaliges Industriegrundstück. Gemeinschaftsorganisationen erkundeten die Möglichkeit, das Gelände in Sozialwohnungen umzuwandeln. Die Bewohner nutzten das Tool, um gemeinsam eine Vision zu entwickeln, die zur Mobilisierung von Unterstützung und zur Überzeugung von Entscheidungsträgern diente. In einem anderen Workshop beschrieben die Teilnehmer einen Park mit Bänken, ebenem Boden, Kinderwagen, Springbrunnen und Montrealer Hintergrund; die KI generierte mehrere Szenen. Diese Bilder waren keine endgültigen Entwürfe, sondern Ausgangspunkte für Diskussionen. Die Teilnehmer konnten hinterfragen, ob die Wege durchgehend sind, ob Kinderwagen oder Rollstühle hindurchkommen, ob die Bänke sinnvoll platziert sind und ob die Szene lokale Merkmale aufweist. Die Übung offenbarte auch die Grenzen der KI, z. B. enthielten die Bilder oft unrealistische Details oder ignorierten lokale Besonderheiten.
Als die Aufforderung von „entlang“ einer Fußgängerzone mit Grünflächen zu „in“ der Fußgängerzone geändert wurde, änderten sich die Bilder. Diese Formulierungsänderung machte ein Planungsproblem sichtbar: ob die Begrünung auf einer Seite der Straße oder Teil der Straße selbst ist. Manchmal waren die nützlichsten Bilder die visuell weniger gelungenen. Als die KI auf dem ehemaligen Industriegelände höhere Gebäude generierte, konnten die Bewohner leichter ausdrücken, dass sie dort keine Türme wünschten; als das Modell gewöhnliche Mittelgeschossbauten erzeugte, konnten die Bewohner auf das Fehlen lokaler Backsteinmauern, Außentreppen, industrieller Erinnerungen, Street Art und anderer typischer Texturen des Sainte-Marie-Viertels hinweisen.
Die Studie wies auch auf mehrere Risiken hin. Die Eingabe von Aufforderungen wird zur neuen Hürde: Das Tool senkt die Anforderungen an das Zeichnen, führt aber die Notwendigkeit ein, Szenen in einer vom Modell verständlichen Sprache zu beschreiben. Kulturelle Bezüge und alltägliche Ausdrücke französischsprachiger Bewohner funktionieren in englischen Modellen besser; Übersetzungen verbessern zwar die Bilder, verändern aber leise die Absichten der Bewohner. KI lässt Inklusion oft einfacher erscheinen, als sie ist: Ein Rollstuhl im Bild bedeutet nicht Barrierefreiheit, vielfältige Menschengruppen nicht Inklusion, ein schattiger Innenhof beweist nicht Schatten, Pflege, Wintertauglichkeit oder Sicherheit. Hochwertige Bilder können zu viel versprechen: Realistische Beleuchtung, dichte Bäume und lächelnde Menschen lassen frühe Ideen wie bereits finanzierte und umsetzbare Projekte erscheinen, was in der öffentlichen Planung gefährlich ist und Institutionen dazu verleiten kann, eine „Beteiligung“ zu behaupten, während tatsächliche Kommentare und Meinungsverschiedenheiten ignoriert werden.
Das Forschungsteam betont, dass Bilder selbst keine Beweise sind; der wahre Beweis sind die Aufzeichnungen rund um die Bilder – die ursprünglichen Aussagen der Bewohner, Übersetzungsprotokolle, generierte Alternativen, Gründe für die Annahme oder Ablehnung von Bildteilen, ungelöste Bedenken und der tatsächliche Einflussbereich der Beteiligung. Städte stehen vor schwierigen Entscheidungen über Grundstücke; leerstehende Gebäude, ungenutzte Grundstücke und ehemalige Industrieflächen sind oft Brennpunkte für Konflikte um Wohnraum, Parks, Klimaanpassung und Gemeinschaftsidentität. Wenn KI-Tools richtig eingesetzt werden, können sie Bewohnern helfen, ihre Bedürfnisse auszudrücken, bevor Entwickler-Renderings oder Stadtplanungen die Optionen einschränken; bei falscher Anwendung können sie die Beteiligung oberflächlich erweitern, aber tatsächlich denen mehr Macht verleihen, die die besten Aufforderungen oder den größten Bildschirm haben.
Für Stadtverwaltungen: Nutzen Sie KI-Beteiligung nicht als eigenständige Online-Übung, sondern kombinieren Sie sie mit persönlicher Außendienst, vertrauenswürdigen Gemeinschaftsorganisationen, Aufwandsentschädigungen, Barrierefreiheitsunterstützung und mehrsprachiger Anleitung. Bewahren Sie die ursprüngliche Sprache der Bewohner, bevor Sie Aufforderungen umschreiben, zeigen Sie mehrere Bilder statt einem, fragen Sie nach Problemen bei jedem Bild und dokumentieren Sie abgelehnte Beispiele. Entwickeln Sie Tools, die es den Menschen ermöglichen, Bildteile einzukreisen, zu markieren und zu kommentieren, nicht nur abzustimmen. Überprüfen Sie jedes Bild anhand realer Kriterien – Zugänglichkeit, Sicherheit, Komfort, Willkommensein, Inklusivität und lokale Identität – und kennzeichnen Sie es als konzeptionell und unverbindlich. Bringen Sie Kommentare und Warnungen in Berichte, Design-Briefings und Finanzierungsdiskussionen ein. KI kann keine schwache Beteiligung lösen und kein Vertrauen schaffen, wo keines existiert, aber sie kann im chaotischen Raum zwischen den Lebenserfahrungen der Bewohner und den technischen Planungszeichnungen nützliche Interventionen leisten. Die Zukunft der Bürgerbeteiligung sollte nicht KI-generiert, sondern gemeinschaftsgetrieben sein, wobei KI sorgfältig eingesetzt wird, um Ideen sichtbar, diskutierbar und rechenschaftspflichtig zu machen.
