En
Register Log in
  1. Main
  2. Conference
  3. Sustainable Development of Russian Regions in the...
  4. Iskusstvennyi intellekt kak faktor razvitiia zelen...

Iskusstvennyi intellekt kak faktor razvitiia zelenoi ekonomiki

Proceeding
All-Russian scientific conference «Sustainable Development of Russian Regions in the Age of Transformation Processes»
Creative commons logo
Published in:
All-Russian scientific conference «Sustainable Development of Russian Regions in the Age of Transformation Processes»
Authors:
Natalia P. Ponomariova 1 , Kristina D. Spetsian 1
Work direction:
Экологическая безопасность и тренды «зеленой экономики»
Pages:
123-127
Received: 15 June 2024

Rating:
Article accesses:
750
Published in:
РИНЦ
1 Belorusskii natsional'nyi tekhnicheskii universitet
For citation:
Ponomariova N. P., & Spetsian K. D. (2024). Iskusstvennyi intellekt kak faktor razvitiia zelenoi ekonomiki. Sustainable Development of Russian Regions in the Age of Transformation Processes, 123-127. Чебоксары: PH "Sreda".

Abstract

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.

References

  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).

Comments(0)

When adding a comment stipulate:
  • the relevance of the published material;
  • general estimation (originality and relevance of the topic, completeness, depth, comprehensiveness of topic disclosure, consistency, coherence, evidence, structural ordering, nature and the accuracy of the examples, illustrative material, the credibility of the conclusions;
  • disadvantages, shortcomings;
  • questions and wishes to author.