Негативные социально-географические последствия развертывания распределенного искусственного интеллекта: направления исследований

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Цель предпринятого исследования – определить перспективные направления изучения негативных социально-географических последствий использования пространственно-распределенного искусственного интеллекта. Задачи исследования: выявить особенности развертывания распределенного искусственного интеллекта; обобщить опыт оценки социальных последствий внедрения искусственного интеллекта; проанализировать публикации по изучению искусственного интеллекта с точки зрения географии; идентифицировать перспективные направления научных исследований в рассматриваемой области. Согласно прогнозам, развертывание распределенного искусственного интеллекта будет опираться на инфраструктуру беспроводной связи шестого поколения, которую удастся сформировать в следующем десятилетии. До этого предстоит разработать методологию изучения социально-географических последствий рассматриваемого процесса, в связи с чем введено понятие «геоконтекст». Намечены контуры пяти будущих направлений исследований – интеллектуально-геоурбанистического, пространственно-расслаивающего, территориально-профзамещающего, каскадно-геокритического и алгоритмически-геоконтекстного – и их практического применения.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Виктор Иванович Блануца

Институт географии им. В.Б. Сочавы Сибирского отделения Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: blanutsa@list.ru
ORCID iD: 0000-0003-3958-216X

доктор географических наук, ведущий научный сотрудник 

Россия, 664033, Иркутск, Улан-Баторская ул., д. 1

Список литературы

  1. Блануца В.И. (2019) Информационно-сетевая география. М.: ИНФРА-М. 243 с.
  2. Blanutsa V.I. (2019) Informacionno-setevaya geografiya [Information and Network Geography]. Moscow: INFRA-M. 243 p. (In Russ.)
  3. Блануца В.И. (2022) Общественная география: цифровые приоритеты XXI века. М.: ИНФРА-М. 252 с.
  4. Blanutsa V.I. (2022) Obshchestvennaya geografiya: cifrovye prioritety XXI veka [Human Geography: Digital Priorities of the 21st Century]. Moscow: INFRA-M. 252 p. (In Russ.)
  5. Блануца В.И. (2023) Общественно-географическое изучение Интернета вещей: приоритетные направления // Вестник Забайкальского государственного университета. 2023. Т. 29. № 3. С. 91–99.
  6. Blanutsa V.I. (2023) Obshchestvenno-geograficheskoe izuchenie Interneta veshchej: prioritetnye napravleniya [Socio-geographical study of the Internet of Things: priority directions]. Vestnik Zabajkal’skogo gosudarstvennogo universiteta, vol. 29, no. 3, pp. 91–99. (In Russ.)
  7. Космачев К.П. (1985) Новое в теории географической экспертизы // География и природные ресурсы. № 1. С. 11–19.
  8. Kosmachev K.P. (1985) Novoe v teorii geograficheskoj ekspertizy [New in the theory of geographical expertise]. Geografiya i prirodnye resursy, no. 1, pp. 11–19. (In Russ.)
  9. Ağca M.A., Faye S., Khadraoui D. (2022) A survey on trusted distributed artificial intelligence // IEEE Access. Vol. 10. P. 55308–55337.
  10. Al-Tkhayneh K.M., Al-Tarawneh H.A., Abulibdeh E., Alomery M.K. (2023) Social and legal risks of artificial intelligence: An analytical study // Academic Journal of Interdisciplinary Studies, vol. 12, no. 3, pp. 308–318.
  11. Bostrom N. (2014) Superintelligence: Paths, Dangers, Strategies. Oxford: Oxford University Press. 328 p.
  12. Bratanova A., Pham H., Mason C., Hajkowicz S., Naughtin C., Schleiger E., Sanderson C., Chen C., Karimi S. (2022) Differentiating artificial intelligence activity clusters in Australia // Technology in Society, vol. 71, e102104. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2022.102104.
  13. Brekelmans S., Petropoulos G. (2020) Occupational Change, Artificial Intelligence and the Geography of EU Labour Markets. Brussels: Bruegel. 31 p.
  14. Buarque B.S., Davies R.B., Hynes R.M., Kogler D.F. (2020) OK Computer: The creation and integration of AI in Europe // Cambridge Journal of Regions, Economy and Society. vol. 13, no. 1, pp. 175–192.
  15. Chaib-Draa B., Moulin B., Mandiau R., Millot P. (1992) Trends in distributed artificial intelligence // Artificial Intelligence Review, vol. 6, no. 1, pp. 35–66.
  16. Cicerone G., Faggian A., Montresor S., Rentocchini F. (2023) Regional artificial intelligence and the geography of environmental technologies: Does local AI knowledge help regional green-tech specialization // Regional Studies. vol. 57, no. 2, pp. 330–343.
  17. Cristianini N. (2014) On the current paradigm in artificial intelligence // AI Communications. vol. 27, no. 1, pp. 37–43.
  18. De Donno M., Tange K.P., Dragoni N. (2019) Foundation and evolution of modern computing paradigms: Cloud, IoT, edge, and fog // IEEE Access, vol. 7, pp. 150936–150948.
  19. Döllner J. (2020) Geospatial artificial intelligence: Potentials of machine learning for 3D point clouds and geospatial digital twins // PFG – Journal of Photogrammetry, Remote Sensing and Geoinformation Science, vol. 88, pp. 15–24.
  20. Duygan M., Fischer M., Pärli R., Ingold K. (2022) Where do Smart Cities grow? The spatial and socio-economic configurations of smart city development // Sustainable Cities and Society. vol. 77, e103578. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103578.
  21. Farrow E. (2019) To augment human capacity – Artificial intelligence evolution through causal layered analysis // Futures, vol. 108, pp. 61–71.
  22. Filho C.P., Marques E., Chang V., dos Santos L., Bernardini F., Pires P.F., Ochi L., Delicato F.C. (2022) A systematic literature review on distributed machine learning in edge computing // Sensors, vol. 22, no. 7, e2665. https://doi.org/10.3390/s22072665.
  23. Garibay O.O., Winslow B., Andolina S. et al. (2023) Six human-centered artificial intelligence grand challenges // International Journal of Human-Computer Interaction, vol. 39, no. 3, pp. 391–437.
  24. Georgieff A., Hyee R. (2022) Artificial intelligence and employment: New cross-country evidence // Frontiers in Artificial Intelligence, vol. 5, e832736. doi: 10.3389/frai.2022.832736.
  25. Gerdon F., Bach R.L., Kern C., Kreuter F. (2022) Social impacts of algorithmic decision-making: A research agenda for the social sciences // Big Data & Society, vol. 9, no. 1, pp. 1–13.
  26. Glückler J., Panitz R. (2021) Unleashing the potential of relational research: A meta-analysis of network studies in human geography // Progress in Human Geography, vol. 45, no. 6, pp. 1531–1557.
  27. Haenlein M., Kaplan A. (2019) A brief history of artificial intelligence: On the past, present, and future of artificial intelligence // California Management Review, vol. 61, no. 4, pp. 5–14.
  28. Janbi N., Katib I., Mehmood R. (2023) Distributed artificial intelligence: Taxonomy, review, framework, and reference architecture // Intelligent Systems with Applications, vol. 18, e200231. https://doi.org/10.1016/j.iswa.2023.200231.
  29. Janowicz K., Gao S., McKenzie G., Hu Y., Bhaduri B. (2020) GeoAI: Spatially explicit artificial intelligence techniques for geographic knowledge discovery and beyond // International Journal of Geographical Information Science, vol. 34, no. 4, pp. 625–636.
  30. Joyce K., Smith-Doerr L., Alegria S., Bell S., Cruz T., Hoffman S.G., Noble S.U., Shestakofsky B. (2021) Toward a sociology of artificial intelligence: A call for research on inequalities and structural change // Socius: Sociological Research for a Dynamic World, vol. 7, pp. 1–11.
  31. Kuusi O., Heinonen S. (2022) Scenarios from artificial narrow intelligence to artificial general intelligence – Reviewing the results of the International Work/Technology 2050 Study // World Futures Review, vol. 14, no. 1, pp. 65–79.
  32. Lane M., Saint-Martin A. (2021) The Impact of Artificial Intelligence on the Labour Market: What Do We Know So Far? Paris: OECD Publishing. 60 p.
  33. Lima D., Miranda H. (2022) A geographical-aware state deployment service for Fog Computing // Computer Networks, vol. 216, no. 3, e109208. https://doi.org/10.1016/j.comnet.2022.109208.
  34. Lu Y., Zheng X. (2020) 6G: A survey on technologies, scenarios, challenges, and the related issues // Journal of Industrial Information Integration, vol. 19. e100158. https://doi.org/10.1016/j.jii.2020.100158.
  35. Matern A., Binder J., Noack A. (2020) Smart regions: Insights from hybridization and peripheralization research // European Planning Studies, vol. 28, no. 10, pp. 2060–2077.
  36. Minh D., Wang H.X., Li Y.F., Nguyen T.N. (2022) Explainable artificial intelligence: A comprehensive review // Artificial Intelligence Review, vol. 55, pp. 3503–3568.
  37. Muro M., Liu S. (2021) The Geography of AI: Which Cities Will Drive the Artificial Intelligence Revolution? Washington: Brookings Institution. 34 p.
  38. Navio-Marco J., Rodrigo-Moya B., Gerli P. (2020) The rising importance of the “Smart territory” concept: Definition and implications // Land Use Policy, vol. 99, e105003. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2020.105003.
  39. Park Y.J., Jones-Jang S.M., Oh Y.W. (2022) Digital assistants: Inequalities and social context of access, use, and perceptual understanding // Poetics, vol. 93, e101689. https://doi.org/10.1016/j.poetics.2022.101689.
  40. Patel Y., Doshi N. (2019) Social implications of smart cities // Procedia Computer Science, vol. 155. pp. 692–697.
  41. Pescaroli G., Alexander D. (2018) Understanding compound, interconnected, interacting, and cascading risks: A holistic framework // Risk Analysis, vol. 38, no. 11, pp. 2245–2257.
  42. Roussel C., Böhm K. (2023) Geospatial XAI: Review // International Journal of Geo-Information, vol. 12, no. 9, e355. https://doi.org/10.3390/ijgi12090355.
  43. Samuel A. (1959) Some studies in machine learning using the game of checkers // IBM Journal of Research and Development, vol. 3, no. 3, pp. 210–229.
  44. Schintler L.A., McNeely C.L. (2022) Artificial intelligence, institutions, and resilience: Prospects and provocations for cities // Journal of Urban Management, vol. 11, no. 2, pp. 256–268.
  45. Schoenherr J.R. (2022) Ethical Artificial Intelligence from Popular to Cognitive Science. New York: Routledge. 226 p.
  46. Seng K.P., Ang L.M., Ngharamike E. (2022) Artificial Intelligence Internet of Things: A new paradigm of distributed sensor networks // International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 18, no. 3, pp. 1–27.
  47. Skansi S. (Ed.) (2020) Guide to Deep Learning: Logical, Historical and Philosophical Perspectives. Cham: Springer. 140 p.
  48. Song Y., Kalacska M., Gašparović M., Yao J., Najibi N. (2023) Advances in geocomputation and geospatial artificial intelligence (GeoAI) for mapping // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 120, e103300. https://doi.org/10.1026/j.jag.2023.103300.
  49. Surden H. (2019) Artificial intelligence and law: An overview // Georgia State University Law Review, vol. 35, no. 4, pp. 1304–1337.
  50. Thiebes S., Lins S., Sunyaev A. (2021) Trustworthy artificial intelligence // Electronic Markets, vol. 31, pp. 447–464.
  51. Tolan S., Pesole A., Martínez-Plumed F., Fernández-Macías E., Hernández-Orallo J., Gómez E. (2021) Measuring the occupational impact of AI: Tasks, cognitive abilities and AI benchmarks // Journal of Artificial Intelligence Research, vol. 71, pp. 191–236.
  52. Turchin A. (2019) Assessing the future plausibility of catastrophically dangerous AI // Futures, vol. 107, pp. 45–58.
  53. Vaigandla K.K., Azmi N., Ramya P., Karne R. (2021) A survey on wireless communications: 6g and 7g // International Journal of Science Technology and Management, vol. 2, no. 6, pp. 2018–2025.
  54. Van Dijk J. (2020) The Digital Divide. Cambridge: Polity Press. 208 p.
  55. Wang P., Goertzel B. (Eds.) (2012) Theoretical Foundation of Artificial General Intelligence. Amsterdam: Atlantis Press. 334 p.
  56. Xiao J., Boschma R. (2023) The emergence of artificial intelligence in European regions: The role of a local ICT base // The Annals of Regional Science, vol. 71, pp. 747–773.
  57. Zajko M. (2022) Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates // Sociology Compass, vol. 16, no. 3, e12962. https://doi.org/10.1111/soc4.12962.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Этапы изучения негативных социально-географических последствий развертывания распределенного искусственного интеллекта в рамках перспективных научных направлений

Скачать (1MB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024