纽约州立大学环境科学与林业学院景观建筑系教授艾丹·阿克曼（Aidan Ackerman）一直在研究20世纪80年代的景观设计杂志和期刊，了解它们是如何构思和预测景观与信息技术的整合的。
他发现，当时的未来构想中或多或少都包括一个系统，这个系统可以了解生态系统中生物元素之间的相互作用，对其进行可视化和模拟，然后预测未来的状况。虽然这种系统至今仍未出现，但它与景观技术专家们对当今人工智能与景观建筑融合的希望有几分相似。
因此，阿克曼认为，将人工智能融入景观建筑学的探索并不是与过去的革命性决裂，而是一场漫长磨人的摔跤比赛，目的是将计算设计和活生生的生物物质（景观建筑学与其他设计学科的主要区别）这两个互不相关的主题整合在一起。
无论过去还是现在，“当涉及到景观时，建模和可视化的根本问题在于我们试图把景观]变成物体。但实际上，这些都是有生命的系统。”
环境科学家和生态学家使用机器学习的时间比景观设计师要长得多。但景观设计师可以通过提供人工智能可视化工具来补充这项工作，为公众和政策制定者展示项目，OJB数字创新总监菲尔·费恩伯格（Phil Fernberg）说："我们的专业知识是孤立的。我们需要与这些人合作，共同打造一些原本不可能打造的东西。”
艾丹·阿克曼表示：“与其他操作起来非常复杂的工具（如BIM软件）不同，人工智能对于外行人来说并不难操作，不需要任何技能培养"。
如果没有技术技能这一基础层，以及最终在其之上的技能层，设计可能会变成一个纯粹的策展过程，选择人工智能提供的选项，从而降低对劳动力的需求。
虽然人工智能可能能够理解光伏板与电网之间的关系，但要想了解负责遮荫、栖息地、营养循环、植物修复、蒸散作用等的一棵树如何在景观中发挥作用，人工智能却无能为力。
作为最小、最容易被误解的设计专业之一，景观建筑学被夹在维恩图中间，介于更大、更显眼的领域之间，常常被孤立于颠覆性的技术变革之外。
景观建筑师处于生态学、园艺学、建筑学、植物学、规划学和环境科学之间。他们是一群多才多艺的异类，可能过度关注社区公园的种植模式、数千亩土地的生物多样性或混凝土基础设施的雨水容量。这种分散性使得任何单一的技术变革都难以满足他们的需求。因此，很少有专门为景观设计师设计的数字工具。
景观设计师们只能一直制作自己的工具，并根据自己的需求对现有工具进行调整。SWA集团的研究总监安雅·多姆莱斯基（Anya Domlesky）负责管理XL实验室，SWA的景观设计师和南加州大学讲师在这里对休斯顿的谷歌街景图片进行算法训练，使其能够对街道景观的可步行性、可骑自行车性、树木覆盖率、绿化景观等进行分析和评分。最终目标是让人工智能生成街景设计。
XL实验室还与社会工作局助理合作，使用ChatGPT设计植物配对、生成场地分析和先例研究，并为真实公园场地的潜在顾客创建档案。温哥华景观设计公司space2place design的创始人杰夫·卡特勒（Jeff Cutler）一直在使用Autodesk Forma，软件使用人工智能来定义项目场地的微气候。
鉴于生命物质的复杂性和动态性，纽约城市学院景观建筑学教授主张使用人工智能来开发景观设计，他说，人工智能不是一个独立的产品，而是一个过程，是“与土地持续接触”的“基础”。
他解释说，他对使用人工智能来“共同生产”成果很感兴趣，他认为将代理权交给人工智能，可以让人工智能以人类从未考虑过的方式解决问题。当然，这与当今人工智能在景观设计中的应用截然相反。Midjourney和DALL-E等图像生成平台的采用强化了风景园林主要是审美实践的观点。
虽然这些电子拼贴图像具有超现实的技术设施和对流行文化的生硬复述，但它们还远远不能说明自己是可以建造或安装的东西，学者们说，我们可能只需要几年的时间，就能在人工智能中插入材料、尺寸和程序限制，并得到我们可以实际制作的东西。
除此之外的所有延迟都可能是景观设计与数字工具的尴尬结合。同样，我们远离“设计天网”的原因同样植根于生物世界。要创建可建造的图纸，人工智能需要平面图和剖面图来进行训练，而这些图纸通常是专有信息，存在于拷贝的纸质图纸中，被锁在文件柜里。它们必须被拖出来、扫描上传。
菲尔·费恩伯格作为OJB的数字创新总监，正在使用全语言文本模型来制定种植计划，并使用参数化设计引擎在空间中组织这些计划。在此基础上，我们的目标是将这一设计与材料供应链和供应商联系起来。费恩伯格预计，当这一流程应用到住宅项目中时，将在景观设计行业最大的单一细分市场中引起消费者的广泛关注。
他说："我们如何将大量现成的数据集连接起来，推动设计的发展，并帮助设计惠及更多的人呢？因为拥有住宅和景观的人远远多于能够帮助他们或他们负担得起的景观设计师”。
对于小客户来说，自动化景观设计听起来是一笔无可挑剔的交易。对于劳动者来说，谁来收取这些新效率带来的盈余是一个永恒的问题。更便宜的设计，即使能让更多人使用，就是件好事吗？
佛罗里达国际大学研究人工智能设计的建筑学教授尼尔·利奇（Neil Leach）说，“变革的主要驱动力将是经济。什么最便宜？这些新技术将侵蚀专业领域。因为做这些事情变得越来越容易，降低收费就成了诱惑。这会减少进入这个行业的资金。”
人工智能可能会使景观建筑劳动力市场崩溃，其职业许可证制度也会随之崩溃。当然，人工智能只是"一种工具，它没有代理权。是那些无良的雇主在寻求削减成本"。
对于景观设计学来说，最好的情况是，它的特异性和不适应性让它有时间建立联盟，从而迫使设计中的人工智能回应人的需求，而不是市场的需求。
阿克曼说："我们接受人工智能的方式与我们的专业完全不符。我认为这可能是我们的优势所在。”
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