Алгоритмічний урбанізм та структурна нерівність
DOI:
https://doi.org/10.31617/1.2026(168)01Ключові слова:
ШІ-урбанізм, міська сталість, алгоритмічна нерівність, обчислювальний колоніалізм, суверенітет даних, політична економіяАнотація
Штучний інтелект (ШІ) дедалі активніше впроваджується в міські системи, зокрема в енергетичні мережі, транспортну інфраструктуру та ринок житла. Проте його інфраструктура часто відтворює структурну нерівість, оскільки екологічні та соціальні витрати непропорційно покладаються на маргіналізовані громади, тоді як вигоди концентруються серед тих, хто має капітал та інфраструктурну владу. Висунуто гіпотезу, що ШІ-урбанізм, вбудований у міські політичні економії, функціонує як механізм екстерналізації витрат, а не як оптимізація публічних послуг. Алгоритмічні системи в цьому контексті сприяють концентрації ефективності, ресурсів і прибутків серед капіталомістких акторів, тоді як екологічні та соціальні ризики непропорційно покладаються на маргіналізовані групи населення. Застосовано якісний критично-аналітичний підхід, поєднуючи систематичний синтез літератури з порівняльними кейсами у трьох доменах: енергетиці, транспорті та житловому секторі, з доказами як з країн Глобальної Півночі, так і з країн Глобального Півдня. Інформаційну базу становлять рецензовані наукові праці, міжурядові доповіді та матеріали журналістських розслідувань. Результати аналізу показали, що інфраструктура центрів обробки даних у м. Месі (штат Арізона) споживала щорічно 5.5 млн м3 води, тоді як дозволи на нове житлове будівництво одночасно скасовувалися через виснаження водоносних горизонтів.
У Каукайї (Бразилія) запропонований центр обробки даних споживав би електроенергію, еквівалентну потребам 2.2 млн домогосподарств. У сфері транспорту програма Waze for Cities у Жуанвілі (Бразилія) створила залежність від приватної платформи, що підривала муніципальний суверенітет даних, тоді як публічно керована система Сингапуру продемонструвала досяжність справедливих результатів за інших умов управління. У сфері житла район Сант-Марті у Барселоні зазнав алгоритмічного посилення джентрифікації, що призвело до витіснення малозабезпечених мешканців попри екологічні покращення. Встановлено, що парадокс ШІ-урбанізму зумовлений не технічними збоями, а політичною економією, в якій функціонують ці системи. Сформовано рекомендації для муніципальних органів влади щодо впровадження публічних довірчих фондів даних, механізмів партиципативного управління та метрик оптимізації, орієнтованих на добробут, з метою забезпечити функціонування міських систем на основі ШІ в інтересах добробуту, а не для накопичення капіталу.
Посилання
Anguelovski, I., Connolly, J. J. T., Masip, L. & Pearsall, H. (2018). "Assessing green gentrification in historically disenfranchised neighborhoods: a longitudinal and spatial analysis of Barcelona", Urban Geography, 39(3), 458-491. https://doi.org/10.1080/02723638.2017.1349987
Barratt, L., Gambarini, C., Witherspoon, A., & Uteuova, A. (2025). ʼData centre expansion: water extraction and drought conflicts in Aragon and Arizonaʼ, The Guardian, 9 April. https://www.theguardian.com/environment/2025/apr/09/big-tech-datacentres-water
Bernardi, M. (2019). "Digital Democracy and Data Commons (DDDC): a participatory platform to build a more open, transparent and collaborative society", The Urban Media Lab, 21 February. https://labgov.city/theurbanmedialab/digital-democracy-and-data-commons-dddc-a-participatory-platform-to-build-a-more-open-transparent-and-collaborative-society/
Cugurullo, F. (2021). Frankenstein Urbanism: Eco, Smart and Autonomous Cities, Artificial Intelligence and the End of the City. London: Routledge. ISBN 978-1-138-10178-4. https://doi.org/10.4324/9781315652627
Cugurullo, F., Caprotti, F., Cook, M., Karvonen, A., McGuirk, P., & Marvin, S. (2024). "The Rise of AI Urbanism in Post-smart Cities: A Critical Commentary on Urban Artificial Intelligence", Urban Studies, 61(6), 1168-1182. https://doi.org/10.1177/00420980231203386
Cugurullo, F., & Xu, Y. (2025). "When AIs become oracles: generative artificial intelligence, anticipatory urban governance, and the future of cities", Policy and Society, 44(1), 98-115. https://doi.org/10.1093/polsoc/puae025
DEAL. (Doughnut Economics Action Lab). (2024). Cities and Regions: Letʼs Get Started. Pathways for local and regional governments to engage with Doughnut Economics as a tool for transformative action (Version 2). Doughnut Economics Action Lab, UK. https://doughnuteconomics.org/themes/cities-regions
Fleury, M., & Jimenez, N. (2025). "I cannot drink the water: life next to a US data centre", BBC News, 10 July. https://www.bbc.com/news/articles/cy8gy7lv448o
Hiroki, S. M. Y. (2021). Mobility, participation, and data: The case of the application of Waze for Cities Data in the city of Joinville (SC). Urbe. Revista Brasileira de Gestão Urbana, 13, e20200030. https://doi.org/10.1590/2175-3369.013.e20200030
IEA. (International Energy Agency). (2024). Electricity 2024: Analysis and Forecast to 2026. Paris: IEA. Available at: https://www.iea.org/reports/electricity-2024
Lee, H. J. (2025). ʼSeeing like AI? AI urbanism reconsidered through a critical posthumanist perspectiveʼ, Urban Studies, 1-22. https://doi.org/10.1177/00420980251344914
Martins, L., & Amorim, F. (2025, May 22). Protests and algorithmic pollution: The case of Casa dos Ventos em Caucaia. The Intercept Brasil. https://www.intercept.com.br/2025/05/22/tiktok-data-center-cidade-seca-no-ceara/
Mehdi, N. (2018). Big data, smart cities, intelligent buildings: surveying in a digital world. London: Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS). https://www.rics.org/profession-standards/rics-standards-and-guidance/sector-standards/built-environment
OECD (Organisation for Economic Co-operation and Development). (2019). Artificial Intelligence in Society. Paris: OECD Publishing. https://doi.org/10.1787/eedfee77-en
Othengrafen, F., Sievers, L., & Reinecke, E. (2025). ʼFrom Vision to Reality: The Use of Artificial Intelligence in Different Urban Planning Phasesʼ, Urban Planning, 10 (Article 8576). https://doi.org/10.17645/up.8576
Raworth, K. (2017). Doughnut Economics: Seven Ways to Think Like a 21st-Century Economist. London: Random House. ISBN 978-1-847-94137-4.
Tonon, B. (2025) Optimised for Whom? AI in Urban Energy, Transport, and Housing Between Efficiency and Structural Inequality (Working Paper). Zenodo. https://doi.org/10.5281/zenodo.18793700
Rosen, E., & Garboden, P. (2024). "Algorithms and racial discrimination in the US housing market", in Cugurullo, F. et al. (eds.) Artificial intelligence and the city: Urbanistic perspectives on AI. London: Routledge, 322-338. https://doi.org/10.4324/9781003365877
Sharma, N. K., Hargreaves, T., & Pallett, H. (2023). "Social justice implications of smart urban technologies: an intersectional approach", Buildings and Cities, 4(1), 315-333. https://doi.org/10.5334/bc.290
Singh, R. K. & Shah, M. S. (2024). "AI-Driven Smart Cities: Improving Urban Infrastructure and Services", International Journal of Advanced Research in Science, Communication and Technology, 5(2), 22-31. https://ijarsct.co.in/Paper23304.pdf
UN-Habitat. (United Nations Human Settlements Programme). (2022). AI and Cities: Risks, Applications and Governance. Nairobi: UN-Habitat. Available at: https://unhabitat.org/ai-cities-risks-applications-and-governance UN-Habitat (United Nations Human Settlements Programme). (2023). Annual Report 2022. Nairobi: UN-Habitat. https://unhabitat.org/annual-report-2022
Vinuesa, R. et al. (2020). "The role of artificial intelligence in achieving the Sustainable Development Goals", Nature Communications, 11(1), 1-10. https://doi.org/10.1038/s41467-019-14108-y
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Ліцензія Creative Commons Зазначення Авторства 4.0 Міжнародна (CC BY 4.0)
