Рекомендаційна система оцінювання екологічної відповідальності громадян при використанні генеративного штучного інтелекту
DOI:
https://doi.org/10.24144/2616-7700.2025.47(2).214-223Ключові слова:
генеративний штучний інтелект, екологічна відповідальність, нечіткі моделі, рекомендаційна система, цифрова поведінка, інтегральний показник, сталий розвитокАнотація
У роботi розглянуто актуальну проблему оцiнювання екологiчної вiдповiдальностi громадян при використаннi генеративного штучного iнтелекту (ШI), зокрема в умовах високого енергоспоживання та формування цифрового слiду.
Метою дослiдження є розроблення рекомендацiйної системи, що iнтегрує кiлькiсне та якiсне оцiнювання цифрової поведiнки користувачiв за допомогою нечiтких моделей, експертних оцiнок та функцiй належностi.
Запропонований пiдхiд дозволяє формувати iнтегральний показник екологiчної зрiлостi цифрової поведiнки та визначати загальний рiвень екологiчно вiдповiдального використання ШI серед громадян регiону. Методика включає фазифiкацiю анкетних даних, нормування оцiнок, застосування нечiткої логiки та побудову адаптивних рекомендацiй, що залежать вiд рiвня усвiдомлення користувачiв. Система враховує невизначенiсть та суб’єктивнiсть оцiнок, що пiдвищує точнiсть та достовiрнiсть результатiв.
Отриманi данi можуть бути використанi органами влади та освiтнiми установами для розробки полiтик з цифрової та екологiчної вiдповiдальностi, стимулювання сталого розвитку та пiдвищення екологiчної свiдомостi громадян.
Посилання
- AI Act (2025). Regulatory framework on AI. European Commission. Retrieved from https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/policies/regulatory-framework-ai?utm_source=chatgpt.com
- Sorcaru, I. A., Muntean, M.-C., Manea, L.-D., & Nistor, R. (2024). From social norms to pro-environmental behavior: The role of destination social responsibility for families traveling with children. Technol. Forecast. Soc. Change, 209, 123830. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123830
- Kim, M., Kim, S., & Jeon, S. (2024). One in three or three in one: Integrating three competing theoretical models (TPB, VIP, and PADM) to explain the intentions to act/actions against climate change. Heliyon, 10(21), e39337. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e39337
- Janssen, J. A. E. B., Krol, M. S., Schielen, R. M. J., Hoekstra, A. Y., & de Kok, J.-L. (2010). Assessment of uncertainties in expert knowledge, illustrated in fuzzy rule-based models. Ecol. Model, 221(9), 1245–1251. https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.01.011
- Polovko, I. I., & Sharkadi, M. M. (2025). Use of mathematical models in environmental research. Scientific Bulletin of Uzhhorod University. Series of Mathematics and Informatics, 46(1), 256–261. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2025.46(1).256-261
- Silalahi, A. D. K. (2025). Can generative artificial intelligence drive sustainable behavior? A consumer-adoption model for AI-driven sustainability recommendations. Technol. Soc., 83, 102995. https://doi.org/10.1016/j.techsoc.2025.102995
- Hultin, L., & M¨ahring, M. (2025). Reimagining AI for sustainability: Cultivating imagination, hope, and response-ability. Inf. Organ., 35(3), 100586. https://doi.org/10.1016/j.infoandorg.2025.100586
- Roche, C., Wall, P. J., & Lewis, D. (2023). Ethics and diversity in artificial intelligence policies, strategies and initiatives. AI Ethics, 3(4), 1095–1115.
- Chung, C.-J., Hsieh, Y.-Y., & Lin, H.-C. (2019). Fuzzy inference system for modeling the environmental risk map of air pollutants in Taiwan. J. Environ. Manag., 246, 808–820. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.06.038
- Uzhga-Rebrov, O., & Grabusts, P. (2023). Methodology for Environmental Risk Analysis Based on Intuitionistic Fuzzy Values. Risks, 11(5), 88. https://doi.org/10.3390/risks11050088
- Polishchuk, V., Kelemen, M., Gavurov´a, B., Varotsos, C., Andoga, R., Gera, M., Christodoulakis, J., Souˇsek, R., Kozuba, J., Bliˇsˇtan, P., & Szabo, S. Jr. (2019). A Fuzzy Model of Risk Assessment for Environmental Start-Up Projects in the Air Transport Sector. Int. J. Environ. Res. Public Health. 16(19), 3573. https://doi.org/10.3390/ijerph16193573
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2025 В. В. Поліщук, М. Келемен, В. І. Повханич, А. А. Матей, В. І. Сегляник
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
