Искусственный интеллект как фактор развития зеленой экономики

Статья в сборнике трудов конференции
Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Устойчивое развитие регионов России в эпоху трансформационных процессов»
Creative commons logo
Опубликовано в:
Всероссийская научно-практическая конференция с международным участием «Устойчивое развитие регионов России в эпоху трансформационных процессов»
Авторы:
Пономарёва Н. П. 1 , Специан К. Д. 1
Рубрика:
Экологическая безопасность и тренды «зеленой экономики»
Страницы:
123-127
Получена: 15.06.2024

Рейтинг:
Статья просмотрена:
536 раз
Размещено в:
РИНЦ
1 Белорусский национальный технический университет
Для цитирования:
Пономарёва Н. П. Искусственный интеллект как фактор развития зеленой экономики: сборник трудов конференции. / Н. П. Пономарёва, К. Д. Специан // Устойчивое развитие регионов России в эпоху трансформационных процессов : сборник материалов Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участ. (Чебоксары, 17-21 июня 2024 г.) / редкол.: Н. В. Морозова [и др.] – Чебоксары: ИД «Среда», 2024. – С. 123-127. – ISBN 978-5-907830-47-9.

Аннотация

Большинство технологических инноваций последних лет стимулировали экономический рост, но одновременно с этим оказывали значительное отрицательное влияние на экологию. В то же время искусственный интеллект становится ключевым фактором развития «зеленой» экономики в капиталоемких и техноемких областях, оказывает как прямое, так и косвенное воздействие на устойчивое «зеленое» развитие. В статье проанализировано положительное и отрицательное влияние использования искусственного интеллекта на экономический рост и экологию.

Список литературы

  1. 1. Bitcoin network power demand. Сammbridge Bitcoin Electricity Consumption Index [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ccaf.io/cbnsi/cbeci (дата обращения: 07.05.2024).
  2. 2. Sarkar Mitali, Sarkar Biswajit. How does an industry reduce waste and consumed energy within a multi-stage smart sustainable biofuel production system? Journal of Cleaner Production. 2020 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959652620312476?via%3Dihub (дата обращения: 06.05.2024).
  3. 3. Mingyue Chen, Shuting Wang, Xiaowen Wang. How Does Artificial Intelligence Impact Green Development? Evidence from China [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://doi.org/10.3390/su16031260 (дата обращения: 06.05.2024.
  4. 4. Fushu Luan, Xinhui Yang, Yang Chen, Paulo José Regis. Industrial robots and air environment: A moderated mediation model of population density and energy consumption [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2352550922000161?via%3Dihub (дата обращения: 05.05.2024).
  5. 5. Yining Zhang, Zhong Wu. Intelligence and Green Total Factor Productivity Based on China’s Province-Level Manufacturing Data [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mdpi.com/2071-1050/13/9/4989 (дата обращения: 06.05.2024).
  6. 6. Robots and Jobs: Evidence from US Labor Markets. Journal of Political Economy [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.journals.uchicago.edu/doi/full/10.1086/705716 (дата обращения: 05.05.2024).
  7. 7. UN Study Reveals the Hidden Environmental Impacts of Bitcoin: Carbon is Not the Only Harmful By-product. United Nation University [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://unu.edu/press-release/un-study-reveals-hidden-environmental-impacts-bitcoin-carbon-not-only-harmful-product- (дата обращения: 06.05.2024).
  8. 8. Lei Wang, YangYang Cheng, Thomas Stephen Ramsey, Geoffrey J.D. Hewings. Will researching digital technology really empower green development? Technology in Society. 2021. Vol. 66 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0160791X21001135?via%3Dihub (дата обращения: 05.05.2024).

Комментарии(0)

При добавлении комментария укажите:
  • степень актуальности публикуемого материала;
  • общую оценку (оригинальность и актуальность темы, полнота, глубина, всесторонность раскрытия темы, логичность, связность, доказательность, структурная упорядоченность, характер и достоверность примеров, иллюстративного материала, убедительность выводов);
  • недостатки, недочеты;
  • вопросы и пожелания Автору.