От дата-центров до Homo Matrix
Автор: Понизовкина И. Ф.
Журнал: Вестник Московского государственного университета культуры и искусств @vestnik-mguki
Рубрика: Философская антропология
Статья в выпуске: 3 (131), 2026 года.
Бесплатный доступ
В статье исследуются возможные сценарии развития ИИ (искусственного интеллекта), влияющего на экологическую устойчивость и изменение роли человека в мире. В центре внимания статьи – новые вызовы, с которыми мы можем столкнуться в недалеком будущем, но пока мало анализируем и учитываем их в погоне за сиюминутными выгодами. В данной статье на большом фактологическом материале представлена комплексная оценка воздействия искусственного интеллекта на окружающую природную и социальную среду. Автор предлагает также пути достижения компромисса между развитием ИИ и экологической устойчивостью, подчеркивая, что в подходах к решению проблем ИИ на сегодняшний день существует пока явный разрыв между краткосрочной утилитарной и долгосрочной прогнозной оценкой этого феномена.
Искусственный интеллект (ии), экология, центр обработки данных, углеродный след, информационная революция, электронные отходы, homo matrix
Короткий адрес: https://sciup.org/144163884
IDR: 144163884 | УДК: 130.2 | DOI: 10.24412/1997-0803-2026-3131-38-48
From data centers to Homo Matrix
The author explores possible scenarios of the development of artificial intelligence, affecting environmental sustainability and changing the role of man in the world. The focus of the article is on new challenges that we may face in the near future, but so far we have little analysis and consideration of them in the pursuit of short-term benefits. This article, based on a large amount of factual material, provides a comprehensive assessment of the impact of artificial intelligence on the natural and social environment. The author also suggests ways to achieve a compromise between AI development and environmental sustainability, emphasizing that in approaches to solving AI problems today there is still a clear gap between the short-term utilitarian and long-term predictive assessment of this phenomenon.
