算法架构师：为效率和市场需求而设计
人工智能在建筑领域的真正优势在于利用市场数据来生成设计解决方案。人工智能（例如生成设计算法）有可能根据成本、可持续性目标和当地市场需求等设定参数生成设计方案。
想象一下，一位人工智能建筑师负责设计一个人口快速增长的城市中的住宅区。
该人工智能分析了与材料建设相关的股票市场趋势和潜在居民的人口统计数据，以便提出最符合成本效益标准并专门针对年轻专业人士的建议。
因此，建议将较小的居住空间与共同工作区域结合起来。
从这个角度来看，人们应该明白人工智能只是一种工具，永远无法取代人类建筑师。
建筑师在这里可以扮演的角色是，他必须根据项目的需要，改进人工智能生成的选项，使其在美学上和监管上都达到完美。
人情味：合作是关键
基于股市数据的人工智能设计未来能否成功取决于建筑师与人工智能的合作。有些事情只有人类才是专家，比如用户体验的细微之处、美学或社区的社交设置。
另一方面，这些考虑将使人工智能算法提出不以财务优化为目的的设计，而是关心人民的福祉和社会生活。
Snøhetta 的一些作品就是建筑领域中人机协同的一个很好的例子：https://snohetta.com/，这是一家世界知名的建筑领先公司。
他们的工具有助于在人工智能的帮助下提出初步设计方案，之后再由人 土耳其 whatsapp 数据 类建筑师进一步细化，以针对形式和功能进行设计。这种方法使 Snøhetta 能够探索更广泛的设计可能性，同时保持创造性控制。
虽然有关股票市场的数据整合提供了可能性，但必须认识到其数量是其局限性。
这是因为，仅仅专注于财务优化（如 sterlingsavvy.co.uk 提供的一些金融服务）可能会将其他同样重要的因素（如社会需求、文化背景和决策的环境影响）抛在一边。
人们甚至会认为人工智能瞄准廉价材料正是为了满足预算，而实际上，它们对环境有害并且完全不考虑可持续性。
这意味着我们需要更加重视建筑师，确保他们在设计中考虑可持续性，此外，人工智能还要对材料和自然敏感。
此外，还有一个重要的伦理考量，即人工智能算法中可能出现的偏见。人工智能会根据代表现有经济差距的历史数据进行训练，并可能将这些不平衡现象以一种不可见的方式重新融入设计建议中。
例如，用有偏见的数据训练出来的人工智能，在敦促高收入社区使用独户住宅方面会受到损害，并且在这样做的过程中，会提出合理有效的经济适用、高密度的住房解决方案，而这些住房的居民并不需要，因为这些住房位于低收入社区。
建筑师需要关注这些问题，并在人工智能系统内进行纠正，以便产生的设计成果能够公平地属于所有社区。