利用大型语言模型进行可持续社区标准评估映射

本文提出了一种通过使用大型语言模型(LLM)来简化ISO 37101框架的应用，以自动化和标准化评估城市倡议是否符合该标准中概述的六个“可持续性目的”和十二个“议题”的城市可持续性评估新方法。该方法包括基于标准定义开发定制提示词，并将其应用于两个不同的数据集：来自巴黎参与式预算的527个项目和来自PROBONO Horizon 2020项目的398项活动。结果显示了LLM在根据可持续性标准快速且一致地分类不同城市倡议方面的有效性。该方法在打破城市规划中的孤岛方面尤其有前景，因为它提供了项目影响的整体视图。本文讨论了这种方法相对于传统人工评估的优势，包括显著节省时间和提高一致性。然而，它也指出了人类专业知识在解释结果和伦理考量方面的重要性。本研究有望为人工智能在城市规划中应用这一不断发展的领域做出贡献，并为在不同城市环境中操作标准化可持续性框架提供了一种新颖的方法。