卫星图像会伤害最贫穷的那群人
时间：2018年6月26日
在胡志明市，卫星图像的计算机分析忽视了一些城市地区。为了把他们也包含在内，我们不能只“仰望星空”，还需“脚踏实地”。
测绘一座城市的建筑物可能看起来像是一个简单的任务，通过设置一台计算机读取卫星照片就可以轻松实现自动化测绘。由于静止不动的建筑物在空旷的地面上很是明显，所以它们可以被环绕在地球周围的的人造卫星记录下来。然后，计算机可以“读取”这些卫星照片，这些照片就像我们日常拍的照片一样是像素化图像，只是它们携带了更多从各种表面反射的光波的信息。这些信息可以帮助确定建筑材料的种类，甚至可以确定图像中出现的植物种类。其他的模型也与可预测的对象相匹配，如道路的笔直或河流的弯曲。
然而事实比这更加复杂。当三个不同的研究小组（包括我在南加利福尼亚大学的研究小组）处理那些几乎相同的2000年代胡志明市快速城市化的图像时，我们得到了完全不同的结果。所有三个小组都对市中心的位置的确定达成了一致，但我们却都使用了不同的方法来测绘城市周边地区。在那些周边地区，全球南方的大多数特大城市展现了它们最戏剧性的物质增长。特别是，我们在城市的南部沼泽地区发现了更多的非正规自建住房。
这很重要，因为城市规划者需要使用测绘来分析城市。他们要确定人口居住的地方，并根据这些信息制定公共服务和投资计划。如果定居点没有被绘制出来，它们在政府眼中就是不存在的。更糟糕的是，我观察到的那些生活在低质量、自建住房中的人，那些在外围地区居住的人，已经被更加边缘化了：他们往往是低收入人群和移居此地的外地人。他们也更多地定居于那些如洪水和泥石流等自然灾害频发的地质脆弱地区。不可否认，卫星图像对于城市规划确实是有用的，但仅仅依靠它们所提供的信息，而去不核实真实的情况，就会伤害到世界上最脆弱的那群人。
技术对不平等的社会结构的影响终于得到了一些急需的关注。当智慧城市的政府依靠计算机算法来加速工作时，他们也可能会将一些无意的偏见嵌入市政运作中，从而导致种族偏见的刑事判决、信息搜索和资金获取等情况。
造成这种嵌入的偏见的原因之一是，代码是由人创造的，而人们往往又是根据自己知识框架中的假设和关于社会是如何运作和组织的经验来编写代码的。随着设计者了解到其带来的不公正和错误的结果时，克服这些问题的一个策略就是让他们拥有更多不同的经验和世界观来编写代码。另一个策略是建立一个更加透明和民主的纠正和改进程序。
与刑事司法或监督相比，城市规划中的算法公平受到的关注度较低。但土地使用和城市基础设施的风险是很高的。在人类历史上，大多数人是第一次居住在城市之中。造成这一历史性转变的原因是因为全球南方的快速城市化，而这主要是由农民工的大量涌入带来的。尽管他们来到资源较少的城市，但这些新的城市居民通过提供大量低成本劳动力，帮助推动了城市经济的发展。与此同时，反移民情绪也引起了人们对于他们在城市中生活的权利越来越大的争议，这迫使新移民在岌岌可危的情况下勉强维持生计。
在胡志明市，三分之一的就业机会都在非正规部门。统计这些人的传统方法，例如普查问卷和实地调查，往往管理成本高，而且很快就过时了，因为通常每10年才收集一次。此外，这些方法通常不包括那些可能发生在官方城市边界之外的新城市化。当他们生活在监管机构及其文件流程之外时，统计这些新的城市移民和他们的非正规生计就变得十分困难。他们的定居点的位置和模式往往是没有规划的。因此，一些最贫穷的居民往往生活在没有公共下水道、排水沟、固体废物回收站和其他基础设施系统的危险地区。
向城市规划人员提供日益复杂和自动化的土地使用数据的方法，有望减轻地方官员的一些信息差距。但事实上，如果不加以关注，这些计算方法可能会带来比它们正在取代的手工工作更多的持续盲点。要解决这些问题，地方政府仍然需要质疑他们所收到的信息。他们不应该把这些数据视为真实的现实，而应该参与其创造的过程，除了轨道上的卫星和世界各地的研究人员所生产的信息，他们还需加入自己对当地的了解和知识。
当然，这需要地方政府做出更多的努力，而这些地方政府一开始往往在时间和资源上都捉襟见肘。他们需要帮助。为了保护所有新的都市人，特别是最脆弱的那群人，将需要技术专家、社区组织和人类学家之间的更大整合。除了通过复杂数据模型处理的高分辨率卫星图像外，全球各城市还需要有关实地情况的信息，而这种知识的形成最好来自于实地参与和地面实况调查。唉，这意味着我们不能仅仅从实验室用遥感图像来管理城市。但是，当你停下来思考这个问题时，如果你不这样想，那才是一件怪事。
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