BETTING ON (UN)CERTAIN FUTURES: SOCIOTECHNICAL IMAGINARIES OF AI AND VARIETIES OF TECHNO-DEVELOPMENTALISM IN ASIA
Notice bibliographique
Résumé
The proliferation of generative artificial intelligence (AI) has prompted the development of comprehensive AI developmental and governance frameworks globally. Yet, existing literature on AI innovation in non-Western societies often overlooks economically advanced but geographically non-dominant societies, instead focusing on large nation-states like China or developing regions in Global South such as South Africa. This paper examines the variegated sociotechnical imaginaries of AI in three Asian developmental societies - Singapore, Hong Kong and Taiwan - addressing two research questions: what are the desired forms of AI development and governance in small-size advanced economies? How does this desired form vary according to the historical, institutional, and geopolitical contexts of these societies? Through discourse analysis of policy documents from the early 2010s to 2024, the paper identifies three imaginaries of techno-developmentalism: Singapore’s cybernetic pragmaticism to legitimize its neoliberal authoritarian rule, Hong Kong’s techno-entrepreneurship in refashioning financial capitalism, and Taiwan’s defensive survival modality against internal socio-economic instability and external threats posed by the rivalry of superpowers. Decision-makers in these societies must establish AI developmental frameworks capable of resource allocation, actor coordination, strategic coupling with the global tech economy, and managing uncertainties in specific AI-centric socio-economic reform. By offering comparative case studies of these Asian societies, this paper contributes to understanding the heterogeneous narratives and practices of AI innovation, moving beyond simplistic narratives trapped in the Global North and South binary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,049 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».