AI – samhällsplanering och samhällsanalys med ChatGPT och öppna data

PROGRAM

09.00 Välkomna och introduktion till kursen

09.15 Generativ AI:s roll i samhällsplanering och samhällsanalys

• Hur generativ AI kan vara en kraftfull resurs i datadriven samhällsanalys för att skapa insikter, simulera scenarier, förutse utmaningar och analysera komplexa samhällsproblem
• Generativ AI:s relation till dagens beslutsstödsverktyg som BI (Business Intelligence) och GIS (geografiska informationssystem)

09.30 Användning av öppna data och generativ AI

• Hur öppna data och generativ AI kan användas gemensamt för att förbättra samhällsplanering och klimatarbete
• Hur du kan använda AI och data för att effektivisera samhällsplanering
• Hur du kan tillämpa AI och öppna data i arbetet med klimatanpassning
• Exempel på praktiska tillämpningar:
  • Värmekartering med data från Myndigheten för samhällsskydd och beredskap (MSB)
  • Analysera trädtäckning med data från Boverket
  • Planera grönområden med data från EU:s satellitdataprogram Copernicus

10.00 Öppna datakällor och statistiksystemet

Under detta pass går vi igenom hur du kan använda öppna statistik-/datakällor för samhällsplanering och samhällsanalys.

• Hur det svenska statistiksystemet fungerar
• Exempel från SCB, statistikdatabasen, Skolverket, Skatteverket, KOLADA (svensk databas med nyckeltal om Sveriges kommuner och regioner, använd för jämförande studier och samhällsanalys)

10.15 Kaffe

10.30 AI och problem-/datastrukturering

• Hur olika typer av problem påverkar AI-analyser, från välstrukturerade problem med klara regler till "wicked problems" som är komplexa och saknar entydiga lösningar
• Att strukturera problem och data för optimala AI-analyser
• Genomgång av hur "semantiska" frågetekniker, som fokuserar på mening och sammanhang, gör det enklare att interagera med databaser och AI-modeller, genom att använda naturligt språk

11.15 Geografiska data (geodata), karttjänster och API:er

• Hur geografiska data, karttjänster och API:er kan användas i samhällsanalys, även om du inte är programmerare.
• Introduktion till geodata och hur det kan användas i samhällsanalys
• Hur API:er (applikationsprogrammeringsgränssnitt) kan användas för att utbyta data
• Principerna bakom tematiska kartor (tematiska kartor som fokuserar på en specifik variabel eller tema, som befolkningstäthet eller klimat, för att ge en djupare förståelse av ett visst ämne inom ett geografiskt område)
• Skapande av tematiska kartor med hjälp av generativ AI.
• Exempel på användning av geodata från Statistiska centralbyrån (SCB) och digitala detaljplaner från Lantmäteriet (Nationella geodataplattformen, NGP)

12.00 Lunch

13.00 Promptning (frågeformulering) i generativ AI

• Hur du utformar effektiva promptar för att få mer relevanta och precisa svar från AI-modeller
• Interaktiv demonstration där vi utforskar AI:s svar på olika promptar
• Etiska aspekter av AI och dataanvändning i samhällsplanering
• Identifiering och hantering av diskriminerande och snedvridande data (bias) i AI-modeller

13.30 AI-assisterad datavisualisering och dess betydelse i att förmedla insikter och information

• Hur AI kan förstärka din förmåga att visualisera och tolka data på ett effektivt sätt
• Hur du kan skapa meningsfulla visuella representationer av data
• Visualisering för att klargöra komplexa sammanhang – hur visuell presentation kan förenkla förståelsen av komplicerade datastrukturer eller fenomen
• För- och nackdelar med kartor som visuella förmedlare av information: Diskutera när och varför kartor är effektiva för att förmedla insikter, och vilka begränsningar de har

14.00 Övning – tillämpning i praktiken

Tillämpning i praktiken: Använd AI och öppna data från geografiska och statistiska källor för att arbeta med ett konkret samhällsproblem eller utmaning och skapa en AI-driven analysprodukt/visualisering

15.00 Fika

15.15 Uppföljning och reflektion över övningspasset

• Reflektion över de erfarenheter och insikter vi fått från övningen
• De AI-baserade metodernas styrkor och svagheter, hur dessa påverkar våra analysresultat och beslutsprocesser samt även hur datakällornas tillgänglighet, kvalitet och pålitlighet påverkar

15.45 "Human in the Loop": Människans roll i språkbaserade, AI-stödda beslutsstöd

• Hur människan och AI kan arbeta tillsammans för att lösa komplexa problem och fatta mer informerade och etiska beslut
• Vikten av den mänskliga faktorn i dataanalys – hur du identifierar och hanterar bias i data
• Hur AI och dataanalysverktyg kan komplettera men inte ersätta mänsklig expertis och intuition

16.00 Framtidens teknologier och trender

• Översikt över kommande teknologier – genomgång av nya och kommande teknologier som kan påverka samhällsplanering och analys
• Diskussion om implementering – hur kan dessa framtida teknologier integreras i nuvarande arbetsflöden och beslutsstödsystem?
• Fallstudier: verkliga exempel där framtidens teknologier redan börjat göra avtryck inom samhällsanalys och planering

16.30 Sammanfattning och avslutning

17.00 Utbildningen avslutas