Reimagining AI Futures. Solarpunk Narratives in Design Education
Notice bibliographique
Résumé
The narrative imaginary surrounding Artificial Intelligence (AI) has been predominantly shaped by science fiction cinema and television, with dystopian scenarios prevailing. This dominance poses a significant challenge by constraining designers’ creative capacities to envision alternatives beyond the dystopian genre. It reinforces fear-based representations, fostering a polarizing perspective of being either for or against AI, rather than embracing a range of diverse viewpoints. Such narrative fundamentalism jeopardizes the foundational values of freedom, equity, and democracy central to design education, narrowing the scope for fostering inclusive and complex understandings of AI. To counteract these limitations, this research introduces the Solarpunk movement as an alternative framework. Solar punks hopeful and ecologically sustainable vision provides a compelling counter- narrative, enabling designers to explore optimistic and actionable futures. This study employs a qualitative methodology, integrating a critical literature review with case study analysis, focusing on the Solarpunk themes evident in the film The Wild Robot. Through this analysis, we identify recurring narrative elements and pragmatic aspects of Solarpunk that hold the potential for creating alternative design futures. The findings underscore the importance of empowering design scholars and practitioners to engage with AI integration constructively. Designers are positioned as key facilitators of transition, mediating between emerging technologies and societal needs. By adopting Solar punks values, they can actively shape collaborative and sustainable futures. This research highlights the pivotal role of design educators in equipping future designers with the tools and perspectives necessary to craft inclusive narratives, thereby fostering a more democratic and innovative design practice for an AI-integrated society.
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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 | 0,007 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,027 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».