The nature of AI: Metabolism, energy, water, labour and justice in the urban political ecology of artificial intelligence
Notice bibliographique
Résumé
The integration of vast volumes of Artificial Intelligence (AI) technology into the built environment is changing the metabolism of urban spaces. Due to the presence of various AIs in urban systems, there are now more agentic forces influencing the trajectory of urban development and entangling with pre-existing biological intelligences. Because of AI's substantial environmental costs, more resources are now needed to satisfy cities' technological appetite. Urban futures are also becoming more uncertain as private AI companies gain considerable power in urban governance through oligarchic schemes that leave citizens with no voice. In this paper, we bridge Urban Political Ecology (UPE) and urban AI literature, in order to critically examine the nature of AI as it intertwines with urban living and urban infrastructure. More specifically, we offer a threefold contribution to knowledge. First, we examine how the advent of urban AI is altering urban metabolism, zooming in on specific socio-environmental issues pertaining to energy, water and labour. Second, we discuss how the urban metabolisms altered by AI are reproducing uneven dynamics of development that are ultimately leading to different forms of injustice. Third and finally, we propose a potential course of action to politicize urban AI and intervene on its evolution.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,042 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».