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由AI對專業的衝擊，到這個時代最重要的能力
數年前，當我們談論科技如何回應城市問題，重點往往落在「數據」如何協助解決問題。今天，全球目光早已轉向人工智能（AI）。AI 不只加快資料整理與分析，也降低了寫作、製圖、視覺化和提案製作的門檻，改變了許多專業工作的日常流程。
筆者出身於城市規劃。昔日讀書，每逢 Review 前，我們總在工作室通宵趕圖、處理分析、製作模型和排版。前期還需要進行資料搜集、觀察、問卷調查與數據整理。工序辛苦而瑣碎，但不少設計洞見，正是在反覆整理、比較、修正的過程中逐漸浮現。
技術解放了雙手，但使人不安
如今，許多工作已可由 AI 協助完成。從法規與案例初步整理、規劃陳述草擬，到圖像生成、數據分析與簡報設計，所需時間大幅縮短。這卻使身邊許多年輕規劃師朋友感到不安。原本用來累積經驗的基礎工作，正逐步被各種AI工具以更快捷、更便宜的方式取代。專業人員的價值究竟還會落在哪裡？
核心在於能否直面真實問題
AI 能快速提出多個選項、羅列利弊、生成圖紙和撰寫文件；但對於真正落地的項目，無論是地方營造還是規劃設計，比起提出方案，最困難的，往往是判斷我們究竟在處理甚麼問題：這是否真的是居民所關心？是否回應了地方長久以來的限制與可能？是否忽略了某些不易被量化、卻支撐社區運作、凝聚居民的資源和關係網絡？
「AI 不會取代我們的工作，但會逼我們正視所有工作的真正核心問題。」
這也是地方營造、社區規劃與社會創新的重要起點。改變並不會因方案寫得完整、圖像做得漂亮，便自然產生。真正能夠落地的介入，往往要經過長時間在社區中反覆觀察、與不同持份者對話，以及在挫折中不斷修正。規劃者可以設計許多策略，但哪一個方法可行，取決於在地社會關係、資源分布、制度限制和信任基礎等複雜因素。
例如，面對一個人流稀少的街市，我們很容易立即想到改善設計、加入活動、引入新商戶或加強宣傳。然而，人流不足未必是空間設計問題，也可能關乎可達性、租金結構、用途限制、管理方式，甚至周邊居民的消費習慣。若未能釐清問題本質，任何看似合理的方案都可能只是治標不治本。
因此，專業人員最重要的能力，將愈來愈不只是交付成果。重新定義問題、理解人的真實處境，以及建立關係和推動協作，這些人本實踐將變得更加重要，亦更難被取代。在不同利益、制度規範和價值衝突之間，凝聚各方願意共同前進的方向，正是專業將要擔當的角色。
當資料整理、分析和視覺化工作被加速，團隊理應有更多時間投放於過去常被壓縮的環節：更細緻的田野觀察、更坦誠的跨界對話、更完整的持份者溝通，以及對自身假設的時常反思。AI 可以幫助我們更快抵達問題現場，但不能代替我們在現場建立關係、作出判斷和承擔後果。
這並不是規劃及建築環境專業第一次面對技術轉變。電腦輔助設計（CAD） 取代部分手繪工序，地理資訊系統 （GIS） 降低空間分析成本；每次技術革新都淘汰部分工序，也迫使專業重新思考自身角色。AI 帶來的改變或更快、更廣，但其意義相似。我們可以，也應該把更多時間與能力投放到更困難、也更以人為本的事情上。
釐清核心問題，始終是所有介入的起點。而當 AI 接手更多工序，回到現場、回到人、回到問題本身的能力，在這個時代變得格外重要。
面對城市與社區的複雜問題，我們不只需要更多方案、更有效率的答案或更強的技術能力； 也需要更深的理解、更好的提問；以及在不確定中仍願意與人同行、共同探索和試驗的能力。
我們終將繼續與所有人一起，共同創造更美好的城市與公共生活。
