エージェンティック・アーバン・デジタルツイン（AUDiTs）に向けて：人間とAIの共同学習エージェントによる新たな都市科学の推進

概要：デジタルツインは予測および計画機能を提供する一方で、社会的複雑性、倫理的考慮事項、利害関係者の参加を十分に表現していないことが多い。同時に、人工知能の進歩はリアルタイムセンシング、適応学習、意思決定支援の新たな機会を提供するが、現状の応用は最適化やモニタリングに狭く焦点が当てられている。これは、新都市科学のより広範な使命である複雑な社会技術システムを説明、発見、理解および一般化（EDUG）することに及ばない。本ビジョンペーパーでは、エージェンティック・アーバン・デジタルツイン（AUDiTs）という研究アジェンダを紹介し、大規模言語モデル（LLM）および多モーダルエージェントをデジタルツイン環境に統合して、人間とAIの共同学習、文脈依存の推論、参加型シナリオ設計、倫理的熟考を促進する。基盤モデルにおけるバイアスと公平性、データ不足の文脈における限界、計算の持続可能性、制度的整合性などの重要課題を特定し、それらに対処するための道筋を概説する。AUDiTsは純粋に技術的な予測から共同的で説明可能かつ価値に敏感な都市知能への重心シフトを通じて既存のデジタルツインのパラダイムを拡張し、デジタルツインを公正で回復力ある都市の未来を形成する責任ある適応的な人間-AIパートナーシップのプラットフォームとして位置づける。