基于AIGC与层次分析法的适老化公共空间改造方案设计评估——以泉州少林社区为例

《Scientific Reports》：Evaluation of age-friendly public space renovation in older residential communities based on AHP and AIGC —a case study of Shaolin Community, Quanzhou, China

　　

摘要

本研究以中国泉州少林社区为案例，考察了人工智能生成内容（AIGC）在适老化公共空间改造的早期设计与评估中的应用。通过文献与政策综述、实地调查和专业咨询，建立了一套包含四个准则、16 项指标的体系。一个由 15 名成员组成的专家小组应用层次分析法（AHP）确定了权重。另一个由 15 名成员组成的评估小组（其中包括六名老年居民代表）随后对由 Dreamina AI、MidJourney 和 Stable Diffusion 生成的针对五个公共空间节点的六套方案进行了评分。“基础设施改造”获得了最高的准则权重，而无障碍设施、文化氛围、环境卫生、空间可达性和生活质量在指标中排名靠前。在该案例特定的工作流程中，两套 Stable Diffusion 方案获得了最高的综合得分。评估小组 B 的评分显示方案排序具有高度一致性（肯德尔 W 系数 = 0.931，p < 0.001），并且在 64 种逐一权重扰动情景（±10% 和 ±20%）中，完整排名保持不变。与无差别的视觉评估相比，结构化赋权使 AIGC 概念的筛选标准更加明确。然而，本研究仅涵盖一个社区、六套方案、有限的居民参与度和特定平台的工作流程，且未进行概率不确定性分析。因此，研究结果不应推广至此设置之外。该综合工作流程被呈现为初步的概念设计决策支持，而非通用工具优越性或实施性能的证据。