ChatGPT 视角下的城市视觉吸引力：对比人工智能与人类见解

城市环境的视觉吸引力显著影响居民对其生活空间的满意度和整体情绪，进而影响其健康与福祉。鉴于通过调查或居民询问来收集城市视觉吸引力评估的资源密集型特性，人们一直在寻求自动化解决方案以简化此过程并支持空间规划。在本研究中，我们应用了一个现成的人工智能模型，使用芬兰赫尔辛基超过 1800 张谷歌街景图像来自动化分析城市视觉吸引力。通过结合 GPT-4 模型与指定标准，我们评估了这些图像。同时，24 名参与者被要求对这些图像进行评分。我们的结果表明，GPT-4 与参与者的评分之间存在很强的一致性，尽管也注意到了地理差异。具体而言，GPT-4 显示出对拥有大量绿化的郊区的偏好，这与认为这些区域吸引力较低的参与者形成对比。相反，在赫尔辛基市中心和人口稠密的城市区域，GPT-4 给出的视觉吸引力评分低于参与者评分。虽然人工智能与人类评估在不同地点总体上一致，但 GPT-4 难以将情境细微差别纳入其评分，而参与者则同时考虑了城市环境的背景和特征。研究表明，利用像 GPT-4 这样的人工智能模型，空间规划者可以高效地收集不同区域视觉吸引力的见解，从而有助于做出提升居民和旅行者满意度及心理健康的决策。尽管人工智能模型提供了有价值的见解，但人类的视角对于全面理解城市视觉吸引力至关重要。这将确保规划和设计决策有效促进健康的生活环境。