When AI Sees the City — and I Don’t

Lately, I’ve found myself walking through familiar streets a little differently. As someone who has long worked in qualitative urban research, I’m used to noticing the subtle things—how a certain bench attracts elderly residents in the afternoon, how the shadows stretch differently across the pavement as seasons change, how a side alley “feels” safe or not. These are things we intuitively understand, things we talk about over coffee or capture in interviews.
But now, with AI and computer vision tools becoming ubiquitous in urban studies, I often wonder:
How would an AI interpret this street?
Would it recognize the social warmth of that corner café, or the sense of isolation in a newly gentrified park?
We’re living in a time when machines are being taught to "see" cities—to assess walkability, aesthetics, safety, vibrancy—all through images, pixels, and patterns. And it’s impressive. Algorithms can parse thousands of street views in minutes and classify greenery, building height, and even perceived disorder. Yet, I find myself both intrigued and skeptical.
What excites me is not replacing human perception with AI, but putting them side by side. Can we compare how people feel about a space with how AI interprets it? Where do they align? Where do they diverge?
As a qualitative researcher, I see this moment not as a threat but as an invitation. It’s an invitation to reimagine our methods, to ask new kinds of questions. Maybe AI can help us scale up our insights, identify patterns we’d miss. But it’s just as important that we remind ourselves—and our algorithms—that cities are not just data points. They are lived, emotional, and complex spaces.
Sometimes I catch myself looking at a street corner and thinking:
“This place doesn’t score well in any dataset—but it feels right.”
And that’s where the real work begins.

요즘 들어 익숙한 거리를 걸을 때면, 예전과는 조금 다르게 바라보게 됩니다. 도시를 연구해온 사람으로서 저는 늘 그런 풍경에 민감했습니다. 오후가 되면 어르신들이 모이는 벤치, 계절이 바뀌며 달라지는 그림자, 혹은 어떤 골목이 ‘안전하게 느껴지는’ 이유 같은 것들 말이죠.
이건 데이터를 통해서가 아니라, 사람들의 감각과 경험을 통해 이해되는 것들입니다.
그런데 최근 들어 AI와 컴퓨터 비전 기술이 도시연구에 본격적으로 사용되면서, 가끔은 이런 생각을 하게 됩니다.
“AI는 이 거리를 어떻게 해석할까?”
이 카페의 따뜻한 분위기를 알아차릴 수 있을까? 새롭게 조성된 공원이 주는 거리감과 어색함도 감지할 수 있을까?
요즘 도시 연구에서는 수많은 거리 이미지를 분석해 걷기 좋음(walkability), 미적 가치, 안전성, 생동감 등을 정량적으로 측정하려는 시도가 이어지고 있습니다. AI는 수천 장의 이미지를 순식간에 분류하고, 녹지율이나 건물 밀도, 심지어 ‘혼란도(disorder)’ 같은 요소들까지 추출해냅니다. 기술적으로 놀라운 일이죠.
하지만 동시에 저는 조심스럽기도 합니다.
제가 흥미를 느끼는 지점은 AI가 인간을 대체하는 것이 아니라, AI의 ‘시선’과 인간의 ‘감각’을 나란히 놓고 비교해보는 것입니다.
같은 거리를 보고 AI가 내리는 평가와 사람이 느끼는 인상은 과연 얼마나 닮았을까요? 그리고 얼마나 다를까요?
질적 연구자로서, 저는 지금의 흐름을 위기로 보지 않습니다. 오히려 새로운 기회라고 생각합니다. 이제 우리는 기술을 통해 더 넓은 범위를 분석하고, 더 빠르게 패턴을 파악할 수 있게 되었습니다. 하지만 그만큼 중요한 건, 우리가 여전히 도시는 ‘살아있는 공간’이라는 사실을 잊지 않는 것입니다.
가끔 거리를 지나다가 이런 생각을 합니다.
“여기는 데이터상으로는 점수가 낮게 나올지 모르지만… 뭔가 마음이 놓이는 공간이야.”
그리고 저는 바로 그 지점에서, 연구가 시작된다고 믿습니다.