Betting on (un)certain futures: sociotechnical imaginaries of AI and varieties of techno-developmentalism in Asia
Notice bibliographique
Résumé
The rise of generative artificial intelligence (AI) has prompted governments worldwide to formulate national strategies. However, existing research on AI innovation discourse remains centered on dominant economic and technological powers, or Global South critiques of data colonialism and infrastructural imperialism. This paper examines how three geographically non-dominant developmental Asian societies, namely Singapore, Taiwan and Hong Kong, construct AI-driven futures through the lens of sociotechnical imaginaries. Using interpretive discourse analysis of national policy documents, the study identifies a shared techno-developmental imaginary that frames AI as an inevitable yet necessary force for socio-economic survival, focused on enhancing ‘smartness’ through computational power while managing associated uncertainty. Despite this convergence, each society articulates variegated techno-developmental orientations embedded in specific historical, institutional and geopolitical contexts. Singapore advances cybernetic pragmatism aligned with authoritarian-technocratic governance; Taiwan promotes AI as a defensive modality for economic nationalism and democratic sovereignty; and Hong Kong pursues techno-entrepreneurial intermediation within Chinese state capitalism. These imaginaries shape how governing authorities coordinate institutional actors, manage global positioning and geopolitical risks, and mobilize resources across uneven AI production networks. The analysis contributes to STS, communication studies and critical AI studies by examining how global AI governance is locally imagined and legitimized, revealing the layered, contingent, and contested nature of techno-futures.
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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 | 0,006 | 0,005 |
| 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 | 0,004 | 0,045 |
| Communication savante | 0,009 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».