AI Bandar Pintar: Teknologi Hebat Tak Cukup Tanpa Rakyat

AI Bandar Pintar: Teknologi Hebat Tak Cukup Tanpa Rakyat

Pada 2025, lebih 60% populasi dunia tinggal di bandar. Dalam konteks Malaysia sendiri, rancangan bandar pintar di bawah Malaysia Digital Economy Blueprint dan Pelan MyDigital semakin agresif: kamera pintar, analitik trafik masa nyata, pusat data berdaulat, identiti digital, malah ujian kenderaan autonomi.

Masalahnya, kebanyakan projek AI bandar pintar masih digerakkan dari sudut teknologi dahulu, rakyat kemudian. Sensor dan algoritma dipasang, lepas itu barulah kerajaan sibuk buat taklimat. Bila berlaku salah faham atau rasa curiga, barulah kita dengar ayat, “Rakyat belum bersedia.” Hakikatnya, kerajaan yang tak bersedia untuk mengurus dimensi pendidikan dan kepercayaan.

Artikel asal dari CoMotion GLOBAL di Riyadh menekankan perkara yang sama: bandar tak boleh hanya kejar AI dan kenderaan autonomi; mereka mesti serius tentang pendidikan dan penglibatan awam. Dalam siri AI in Government & Public Sector ini, saya nak huraikan apa maksudnya untuk Malaysia – dari Putrajaya sampai ke Majlis Perbandaran kecil.

---

Kenapa AI Bandar Pintar Perlukan Pendidikan Awam

AI dalam bandar pintar hanya berfungsi dengan baik bila rakyat faham, setuju dan terasa dilindungi – bukan dipantau semata-mata.

Di banyak bandar dunia, AI digunakan untuk:

• pengurusan trafik pintar
• pemantauan banjir dan bencana
• pengurusan sisa pepejal
• penguatkuasaan undang-undang jalan raya
• automasi kaunter dan portal kerajaan

Di Malaysia, kita tambah lagi: identiti digital nasional, analitik pengawasan (CCTV + AI), dan automasi perkhidmatan awam. Semua ini sensitif dari segi privasi dan kepercayaan.

Apa yang berlaku bila pendidikan awam diabaikan?

1. Rakyat cepat kaitkan AI dengan “Big Brother”
   Kamera pintar untuk keselamatan jalan raya boleh dibaca sebagai “kamera saman automatik 24/7”. Tanpa penerangan jelas, sentimen negatif lebih kuat daripada manfaat sebenar.

2. Projek terbantut kerana bantahan komuniti
   Contoh lazim di luar negara: projek pengesanan muka dibekukan selepas bantahan NGO dan masyarakat. Malaysia tak terkecuali kalau gaya komunikasi kita masih “umumkan dahulu, bincang kemudian”.

3. Data raya kerajaan jadi isu politik, bukan aset nasional
   Smart metering, mobility data, dan data kesihatan boleh jadi asas inovasi AI sektor awam. Tapi bila rakyat tak faham bagaimana data dilindungi, data menjadi sumber ketakutan, bukan sumber kemajuan.

Ringkasnya, AI tanpa pendidikan awam mencetuskan kos politik dan sosial yang jauh lebih tinggi daripada kos infrastruktur itu sendiri.

---

Tiga Langkah Bukan Teknikal Sebelum Bandar Guna AI

Kebanyakan organisasi kerajaan fokus pada TOR teknikal, spesifikasi server, dan pematuhan standard. Sebenarnya, ada tiga langkah bukan teknikal yang patut siap sebelum projek AI bandar pintar dilancarkan.

1. Rangka Naratif Yang Jelas: “AI Ini Untuk Apa?”

Bandar perlu boleh jawab dalam satu ayat mudah:

"AI ini digunakan untuk X, supaya rakyat dapat Y, dengan had Z pada data dan kuasa keputusan."

Contoh untuk sistem AI trafik:

• X (tujuan): menganalisis corak trafik secara masa nyata
• Y (manfaat): kurangkan masa perjalanan purata 20% pada waktu puncak
• Z (had): tidak mengenal pasti identiti individu; hanya mengesan jenis kenderaan dan volum trafik

Naratif yang jujur – termasuk menyatakan had sistem – jauh lebih meyakinkan daripada poster besar yang hanya kata “Menuju Bandar Pintar 2030”.

2. Wujudkan “Sandbox” dan Projek Perintis Yang Terhad

Panel di Riyadh tekankan konsep sandbox dan “living lab”:

• Uji teknologi AI pada skala kecil (satu daerah, satu persimpangan, satu perkhidmatan)
• Tetapkan tempoh masa percubaan yang jelas
• Pantau impak, kumpul maklum balas awam, dan bentang laporan terbuka

Dalam konteks Malaysia:

• Majlis bandar boleh jadikan satu kawasan komersial sebagai zon ujian trafik pintar selama 6 bulan
• Nyatakan dengan jelas teknologi apa digunakan, apa yang dipantau, dan macam mana data dipadam atau dianonimkan
• Bentangkan dapatan di laman web PBT dan sesi townhall

Ini jauh lebih sihat daripada terus “roll-out” sistem ke seluruh bandar dan berharap isu akan diselesaikan kemudian.

3. Bentuk Rutin Komunikasi & Engagement, Bukan Sekali-Sekala

Most agencies buat engagement hanya bila mahu dapat kelulusan projek besar. Lepas tu senyap. Untuk AI dalam sektor awam, pendekatan ini tak cukup.

Sekurang-kurangnya, bandar patut ada:

• Halaman info AI bandar yang menerangkan senarai projek, data apa dikumpul, dan dasar privasi
• Jadual laporan berkala (contoh: setiap 6 bulan) tentang prestasi sistem AI utama
• Saluran maklum balas yang mesra: QR code di papan tanda, borang ringkas, hotline khusus

Bila rakyat nampak kerajaan konsisten berkongsi dan sanggup membetulkan dasar berdasarkan maklum balas, kepercayaan tumbuh secara organik, bukan melalui kempen PR sahaja.

---

“Experiential Learning”: Biar Rakyat Rasa Sendiri Teknologi

Kunci penting dari CoMotion GLOBAL ialah konsep pembelajaran berpengalaman (experiential learning).

Prinsipnya mudah: rakyat lebih cepat faham dan menerima AI bila mereka boleh cuba, tanya, dan nampak kesan dunia sebenar – bukan sekadar tengok slaid.

Contoh Praktikal untuk Bandar di Malaysia

1. Demo Zon Bandar Pintar di Karnival & Expo
   Bukan sekadar booth dengan bun­ting. Tunjukkan:
   • paparan langsung analitik trafik
   • dashboard pusat kawalan bandar (dengan data yang tidak sensitif)
   • simulasi bagaimana AI kesan banjir kilat menggunakan data hujan dan sensor sungai

1. Bas atau Van Demo Bergerak

   • Bawa “mini command centre” AI ke PPR, kampung baru, pekan kecil
   • Tunjuk bagaimana aduan rakyat melalui aplikasi akan dianalisis dan diutamakan oleh sistem AI

2. Makmal Hidup (Living Lab) di Kampus & Daerah Terpilih

   • Kerjasama PBT dengan universiti tempatan
   • Jadikan sebahagian kampus atau satu taman sebagai tapak percubaan kenderaan autonomi kecil, robot penghantaran atau lampu isyarat pintar
   • Libatkan pelajar dan komuniti sebagai penyelidik bersama, bukan hanya “pengguna pasif”

3. Simulasi Digital Twin Yang Boleh Diakses Orang Awam
   Konsep digital twin yang disebut Carlo Ratti boleh diterjemah kepada:

   • portal web interaktif yang tunjuk kesan perubahan kepada trafik jika satu jalan ditutup
   • simulasi banjir pada peta 3D bila hujan lebat 100mm vs 200mm

Bila rakyat boleh “bermain” dengan simulasi sendiri, mereka akan faham mengapa data diperlukan dan bagaimana AI membantu membuat keputusan dasar.

---

Mengurus Isu Sensitif: Identiti Digital dan Analitik Pengawasan

Dalam siri AI in Government & Public Sector, dua topik yang paling kerap menimbulkan kebimbangan ialah identiti digital dan AI pengawasan.

Realitinya: tanpa komunikasi yang telus, dua inisiatif ini boleh menghancurkan kepercayaan publik lebih cepat daripada projek AI lain.

Identiti Digital: Daripada Rasa “Dipantau” ke Rasa “Dilindungi”

Bagi ramai rakyat, identiti digital nampak seperti:

• semua maklumat dalam satu sistem
• risiko kebocoran data besar-besaran
• rasa mudah “diikuti” oleh kerajaan

Bagaimana kerajaan boleh mengubah naratif ini?

1. Terangkan senario harian yang rakyat benar-benar hadapi
   Contoh: pengurangan borang fizikal, akses bantuan tunai lebih cepat, semakan status permohonan tanpa hadir ke kaunter.

2. Tunjuk reka bentuk perlindungan, bukan hanya janji

   • model consent jelas: bila dan bagaimana data dikongsi antara agensi
   • jejak audit (audit trail) yang mudah difahami: siapa akses data anda dan bila
   • hak untuk semak, betul dan hadkan data tertentu

3. Lakukan ujian pengguna dengan kumpulan rentan

   • warga emas, OKU, komuniti luar bandar
   • rakam pengalaman mereka, perbaiki antaraansuka (UX) sebelum pelaksanaan penuh

AI Pengawasan & CCTV Pintar: Seimbangkan Keselamatan dan Privasi

Data global menunjukkan bandar yang ada pengawasan baik boleh mengurangkan kadar jenayah tertentu. Tapi jika setiap kamera disambung kepada AI pengecaman wajah tanpa sebarang sempadan, kesannya:

• rakyat rasa diperhati sepanjang masa
• aktiviti awam (berhimpun, berprotes secara sah) boleh terkesan

Pendekatan yang lebih seimbang untuk Malaysia:

• Gunakan AI untuk corak, bukan individu, contohnya:
  • mengesan pergaduhan, kemalangan, objek ditinggalkan
  • bukan mengecam identiti semua orang di tempat awam
• Letakkan garis dasar undang-undang & garis panduan etika sebelum sistem dipasang:
  • bila pengecaman individu dibenarkan (misalnya, kes jenayah berat tertentu)
  • tahap kelulusan yang diperlukan (mahkamah, PDRM, pihak berkuasa bebas)
• Papan tanda yang jelas yang menyatakan kawasan dipantau AI dan tujuan penggunaannya

Bila garis sempadan jelas dan dikomunikasi awal, rakyat lebih cenderung melihat AI sebagai perlindungan, bukan ancaman.

---

Dari Blueprint ke Realiti: Peranan Malaysia Digital Economy Blueprint

Malaysia Digital Economy Blueprint menetapkan sasaran besar:

• perkhidmatan kerajaan berasaskan data
• penggunaan AI dalam sektor awam dan keselamatan
• pembangunan bandar pintar di seluruh negara

Masalah sebenar bukan ketiadaan rancangan, tetapi kualiti pelaksanaan di lapangan.

Apa yang membezakan bandar yang berjaya dengan yang biasa-biasa?

1. Mereka jadikan pendidikan dan engagement sebahagian daripada bajet projek AI, bukan “aktiviti sampingan” terpencil.
2. Mereka berani telus tentang kegagalan kecil dalam sandbox, daripada sorok masalah demi jaga imej.
3. Mereka bina kapasiti dalaman – pegawai data, penganalisis dasar, pegawai komunikasi digital – bukan serah bulat-bulat kepada vendor.

Jika kita mahu blueprint negara benar-benar tercapai, setiap PBT, kementerian dan agensi perlu menambah satu komponen wajib dalam projek AI mereka:

“Pelan pendidikan dan penglibatan awam – dengan jadual, sasaran, dan metrik kejayaan yang jelas.”

---

Apa Langkah Seterusnya untuk Pemimpin Bandar dan Agensi

Kalau anda terlibat dalam merancang atau meluluskan projek AI sektor awam, beberapa soalan praktikal untuk minggu ini:

1. Senaraikan semua projek AI/analitik data yang sedang berjalan.
   Adakah ada penerangan awam yang mudah difahami tentang setiap projek?

2. Tentukan satu projek yang sesuai dijadikan “living lab”.
   Pilih kawasan kecil, tetapkan tempoh, dan rancang pelan engagement sepanjang fasa percubaan.

3. Bina satu dokumen ringkas “Piagam AI Bandar”
   Terangkan prinsip bandar dalam menggunakan AI: keadilan, ketelusan, privasi, keselamatan, dan hak rakyat.

4. Libatkan universiti dan komuniti pakar tempatan.
   Jadikan mereka rakan kongsi, bukan hanya konsultan luar yang mahal.

AI dalam kerajaan dan sektor awam akan terus berkembang – sama ada kita urus dengan cermat atau tidak. Pilihannya jelas: sama ada bandar pintar yang rakyat percaya dan bangga, atau bandar penuh sensor yang rakyat curigai.

Kalau kita serius mahu capai bandar yang lebih selamat, cekap dan inklusif menjelang 2030, pelaburan sebenar bukan hanya pada algoritma dan server – tetapi pada kepercayaan rakyat yang menghidupkan bandar itu sendiri.