Artificial Intelligence in the Scientific and Technological Paradigm of Global Economy

• Autorzy: Lukianenko Dmytro , Simakhova Anastasiia

Identyfikatory

DOI

10.35784/preko.6256

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article examines the impact of artificial intelligence (AI) technologies on global sustainable development. Artificial intelligence affects all three pillars of sustainable development: economic, social, and environmental. Based on the generalization of academic works and authoritative expert assessments, it is shown that this impact is ambiguous. By increasing technological capabilities and enhancing the efficiency of business, public administration, and the provision of administrative and social services, AI creates a number of socio-economic problems, primarily in the labor market, when hundreds of professions are discredited and may disappear. It has been confirmed that almost all sectors of the economy, including education and medicine, are subject to the large-scale impact of AI. AI is able to optimize the use of resources and increase energy efficiency, reducing waste, thus affecting the environmental pillar of sustainable development. The purpose of the article is a systematic study of the intellectual and technological landscape of the global economy with a cross-country analysis of its key indicators using the Kohonen algorithm. The author has positioned artificial intelligence in the technological paradigm of the twenty-first century. If scientific progress in materials science, energy, and mathematical computing led to the digital transformation with the emergence of Industry 4.0, then in synergy with bio- and quantum technologies, AI will form Industry 5.0, i.e., essentially a smart economy, through a technological explosion. To recreate the current global intellectual and technological landscape, the study used the Kohonen algorithm with the Deductor Studio package to analyze 128 countries by 5 indicators. The modeling allowed us to group them into 5 clusters, which makes a real comparative analysis possible. Similar modeling with the implementation of the AI indicator (number of robots per 10,000 population) for 18 countries allowed them to be grouped into 3 clusters according to the level of readiness of governments and society to interact with AI.

PL

W artykule zbadano wpływ technologii sztucznej inteligencji (AI) na globalny zrównoważony rozwój. Sztuczna inteligencja wpływa na wszystkie trzy filary zrównoważonego rozwoju: gospodarczy, społeczny i środowiskowy. Na podstawie uogólnień prac naukowych i miarodajnych ocen ekspertów wykazano, że wpływ ten jest niejednoznaczny. Zwiększając możliwości technologiczne i zwiększając efektywność biznesu, administracji publicznej oraz świadczenia usług administracyjnych i społecznych, sztuczna inteligencja stwarza szereg problemów społeczno-gospodarczych, przede wszystkim na rynku pracy, gdzie setki zawodów ulegają dyskredytacji i mogą zniknąć. Potwierdzono, że niemal wszystkie sektory gospodarki, w tym edukacja i medycyna, podlegają wpływowi sztucznej inteligencji na szeroką skalę. AI jest w stanie zoptymalizować wykorzystanie zasobów i zwiększyć efektywność energetyczną, redukując odpady, wpływając tym samym na środowiskowy filar zrównoważonego rozwoju. Celem artykułu jest systematyczne badanie krajobrazu intelektualnego i technologicznego gospodarki światowej wraz z przekrojową analizą jej kluczowych wskaźników z wykorzystaniem algorytmu Kohonena. Autor umieścił sztuczną inteligencję w paradygmacie technologicznym XXI wieku. Jeśli postęp naukowy w materiałoznawstwie, energetyce i informatyce matematycznej doprowadził do transformacji cyfrowej wrazz pojawieniem się Przemysłu 4.0, to w synergii z technologiami bio-i kwantowymi sztuczna inteligencja utworzy Przemysł 5.0, tj. zasadniczo inteligentną gospodarkę. Aby odtworzyć obecny globalny krajobraz intelektualny i technologiczny, w badaniu wykorzystano algorytm Kohonena z pakietem Deductor Studio do analizy 128 krajów według 5 wskaźników. Modelowanie pozwoliło na pogrupowanie ich w 5 skupień, co umożliwia realną analizę porównawczą. Podobne modelowanie z wdrożeniem wskaźnika AI (liczba robotów na 10000 mieszkańców) dla 18 krajów pozwoliło na pogrupowanie ich w 3 klastry według poziomu gotowości rządów i społeczeństwa do interakcji z AI

Słowa kluczowe

EN

digital technologies; quantum technologies; biotechnology; artificial intelligence; Industry 5.0; smart economy

PL

technologie cyfrowe; technologie kwantowe; biotechnologia; sztuczna inteligencja; Przemysł 5.0; inteligentna gospodarka; rozwój zrównoważony

• Wydawca: Lublin University of Technology
• Czasopismo: Problemy Ekorozwoju
• Rocznik: 2024
• Tom: Vol. 19, no. 2
• Strony: 55--65
• Opis fizyczny: Bibliogr. 34 poz., fig., tab.

Twórcy

autor

Lukianenko Dmytro

• Kyiv National Economic University named after Vadym Hetman (Ukraine)

autor

Simakhova Anastasiia

• National Aviation University (Ukraine)

Bibliografia

• 1. ALY, H. (2022). Digital transformation, development and productivity in developing countries: is artificial intelligence a curse or a blessing? Review of Economics and Political Science, 7(4), 238-256. https://doi.org/10.1108/REPS-11-2019-0145
• 2. ANTONIUK, V., et al. (2021). Digital economy. The impact of ICT on human capital and the formation of competencies of the future. KNEU.
• 3. BBC. (2016). Yuval Noah Harari: ‘We are probably one of the last generations of Homo sapiens’. https://www.bbc.com/news/av/uk-37171171 (dostęp: 22.05.2024).
• 4. CHEN, L., CHEN, P., & LIN, Z. (2020). Artificial Intelligence in Education: A Review. IEEE Access, 8, 75264-75278. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2988510
• 5. CISCO. (2023). Digital Readiness Index. https://www.cisco.com/c/en/us/about/csr/research-resources/digital-readiness.html (dostęp: 22.05.2024).
• 6. FEDERSPIEL, F., MITCHELL, R., ASOKAN, A., UMANA, C., & MCCOY, D. (2023). Threats by artificial intelligence to human health and human existence. BMJ Global Health, 8(5), e010435. https://doi.org/10.1136/bmjgh-2022-010435
• 7. GOODMAN, M. (2015). Future crimes. Doubleday.
• 8. HATZIUS, J., BRIGGS, J., KODNANI, D., & PIERDOMENICO, G. (2023). The Potentially Large Effects of Artificial Intelligence on Economic Growth. https://static.proder360.com.br/2023/03/Global-Economics-Analyst_-The-Potentyally-Large-Effects-of-Artificial-Intelligence-on-Economic-Growth-Briggs_Kodnani.pdf (dostęp: 22.05.2024).
• 9. HWANG, G.-J., & CHIEN, S.-Y. (2022). Definition, roles, and potential research issues of the metaverse in education: An artificial intelligence perspective. Computers and Education: Artificial Intelligence, 3. https://doi.org/10.1016/j.caeai.2022.100082
• 10. IMD. (2023). World Digital Competitiveness Ranking. https://www.imd.org/centers/wcc/world-competitiveness-center/rankings/world-digital-competitiveness-ranking/ (dostęp: 22.05.2024).
• 11. INDSET, A. (2021). The Quantum Economy. ArtHuss.
• 12. JUNGWIRTH, D., & HALUZA, D. (2023). Artificial Intelligence and the Sustainable Development Goals: An Exploratory Study in the Context of the Society Domain. Journal of Software Engineering and Applications, 16, 91-112. https://doi.org/10.4236/jsea.2023.164006
• 13. KOGUT, Y., et al. (2019). Cybersecurity of the Digital Economy for Business Owners. Kyiv.
• 14. KOHONEN, T. (2001). Self-Organizing Maps (3rd ed.). Springer.
• 15. KOLOT, A.M., et al. (2023). The ecosystem of human resources of organizations as a concept and applied platform of human-centeredness. Problems of Economics, 3(57), 282-291.
• 16. KOLOT, A.M. (2024). Ecosystemicity as an imperative of sustainable human development. Preprint, KNEU.
• 17. KOLOT, A.M., GERASYMENKO, O.O., & SHEVCHENKO, A.S. (2023). New challenges for the theory and practice of human capital in the context of the formation of ‘Industry 4.0’: competence aspect. Economy and Society, 53, 1-15.
• 18. LUKIANENKO, D., & STRELCHENKO, I. (2021). Neuromodeling of features of crisis contagion on financial markets between countries with different levels of economic development. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 10, 136-163. http://doi.org/10.33111/nfmte.2021.136
• 19. LUKIANENKO, D.H., MATVIYCHUK, A.V., LUKIANENKO, L.I., & DVORNYK, I.V. (2023). University competitiveness in the knowledge economy: a Kohonen map approach. CEUR Workshop Proceedings, 3465, 236-250. https://ceur-ws.org/Vol-3465/paper23.pdf
• 20. MHLANDA, D. (2023). Artificial Intelligence and Machine Learning for Energy Consumption and Production in Emerging Markets: A Review. Energies, 16(2), 745. https://doi.org/10.3390/en16020745
• 21. NYAMESHCHUK, G.V. (2021). Institutional and regulatory system of intellectualization of the global economy. Kyiv.
• 22. OXFORD INSIGHTS. (2023). Government AI Readiness Index 2023. https://oxfordinsights.com/ai-readiness/ai-readiness-index/ (dostęp: 22.05.2024).
• 23. PORTULANS INSTITUTE. (2023). Network Readiness Index 2023. https://networkreadinessindex.org/.
• 24. PYLYPIV, I. (2024). The confidence of white-collar workers is melting before our eyes. Why did artificial intelligence become the central topic of Davos?. https://www.epravda.com.ua/publications/2024/01/22/709013/ (dostęp: 22.05.2024).
• 25. SCHEVCHENKO, V., et al. (2023). Strategy for the development of artificial intelligence in Ukraine. IPSI.
• 26. SIMAKHOVA, A. (2022). Post-War Socialization of the Economy: Ukrainian and European Security. Challenges to national defence in contemporary geopolitical situation, 2022(1), 71-75. https://doi.org/10.47459/cndcgs.2022.9
• 27. SKINNER, C. (2018). Digital Human: The Fourth Revolution of Humanity Includes Everyone. Marshall Cavendish International (Asia).
• 28. STANFORD UNIVERSITY. (2023). AI Index Report Measuring trends in AI. https://aiindex.stanford.edu/report/ (dostęp: 22.05.2024).
• 29. UN. (2024). The 17 Goals. https://sdgs.un.org/goals (dostęp: 16.06.2024).
• 30. UNDP. (2021). Global Knowledge Index 2021. https://www.undp.org/sites/g/files/zskgke326/files/migration/arabstates/GKI-Report-2021---CPs-3_Full_compressed.pdf (dostęp: 22.05.2024).
• 31. WIPO. (2023). Global Innovation Index. https://www.wipo.int/global_innovation_index/en/ (dostęp: 22.05.2024).
• 32. WORLD BANK. (2022). Individuals using the Internet, % of population. https://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.ZS (dostęp: 22.05.2024).
• 33. WORLD BANK. (2023). Research and development expenditure % of GDP. https://data.worldbank.org/indicator/GB.XPD.RSDV.GD.ZS (dostęp: 22.05.2024).
• 34. ZARIFHONARVAR, A. (2023). Economics of ChatGPT: a labor market view on the occupational impact of artificial intelligence. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4350922

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr POPUL/SP/0154/2024/02 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki II" - moduł: Popularyzacja nauki (2025).