Public perception of the risks of using smart technologies in the digital management of a modern city

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article provides a comprehensive analysis of current trends and concerns related to the implementation of AI in city government. Important issues are raised that require further study and solutions to ensure public confidence in smart technologies. AI, neural networks and the Internet of things are having an increasing impact on the management of urban spaces. Innovation opens up opportunities to improve the efficiency of city services, communities, optimize resources and improve the quality of life. However, IT implementation is also associated with certain risks that require study and expert assessment. Analysis of public perception of the risks associated with the use of intelligent technologies in the management of modern digital cities plays a key role in the adoption and further development of progressive technological initiatives, including the spaces of “smart” megacities. There has been a tendency towards the frequent use of AI and IT for urban management, which citizens note as an opportunity to improve the quality of life and optimize costs.

About the authors

Artur V. Garaganov

Financial University under the Government of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: arturcompany21@gmail.com

researcher, Center “Locomotives of Growth”, Department of Sociology

Russian Federation, Moscow

References

  1. Vershinina I.A. Social relations in the big city. Moscow: Center for Ethnic and International Studies, 2024. 160 p. ISBN: 978-5-6049897-5-3. EDN: HHEEAL.
  2. Garaganov A.V. Intellectual technologies and cyber-dependent behavior of youth. Bulletin of the State University. 2024. No. 2. Pp. 257–265. (In Rus.) EDN: UMMIVP.
  3. Garaganov A.V. Development of the potential of intelligent technologies in the management of the security of a modern city. Socio-political Sciences. 2024. Vol. 14. No. 2. Pp. 177–182. (In Rus.). doi: 10.33693/2223-0092-2024-14-2-177-182. EDN: HPDXXW.
  4. Garaganov A.V. How intelligent technologies change society and the space of a big city. Socio-political Sciences. 2024. Vol. 14. No. 1. Pp. 96–101. (In Rus.). doi: 10.33693/2223-0092-2024-14-1-96-101. EDN: COODXI.
  5. Razov P.V., Garaganov A.V. The influence of the media on the formation of trust in digital platforms. SEARCH: Politics. Social Studies. Art. Sociology. Culture. 2023. No. 1 (96). Pp. 98–106. (In Rus.). EDN: GWTDEH.
  6. Revko P.S. Artificial intelligent systems in human daily life. 2006. 140 p. URL: https://www.dissercat.com/content/iskusstvennye-intellektualnye-sistemy-v-povsednevnoi-zhizni-cheloveka
  7. Vafina D.R. Digitalization of general education in the Russian Federation: Main problems and ways to solve them. In: State. Policy. Society: Materials of the All-Russian Symposium on the integrated development of territories (Yekaterinburg, November 23–25, 2022). In 2 parts. E.V. Popov, T.E. Zerchaninova (scien. eds.). Part 2. Yekaterinburg: Ural Institute of Management – branch RANEPA. 2023. Pp. 53–56. EDN: CPEJHQ.
  8. Certificate of state registration of the computer program No. 2024614228 Russian Federation. The development of a smart city of the future: prospects for the use of intelligent technologies in management. Development of a smart city of the future: prospects for the use of intelligent technologies in management: No. 2024612964. Appl. 02/14/2024, publ. 02/21/2024. EDN: VOAKZU.
  9. Leidner D.E. Review and theory symbiosis: An introspective retrospective. Journal of the Association for Information Systems. 2018. No. 19 (6). Art. 1.
  10. Adadi A., Berrada M. Peeking inside the blackbox: A survey on Explainable Artificial Intelligence (XAI). IEEE Access. 2018. No. 6. Pp. 52138–52160.
  11. Holzinger A. et al. What do we need to build explainable AI systems for the medical domain? arXiv preprint arXiv1712.09923. 2017.
  12. Gretton C. Trust and transparency in machine learning-based clinical decision support. In: Human and Machine Learning. J. Zhou and F. Chen (eds.). 2018. Pp. 279–292.
  13. Andras P. et al. Trusting intelligent machines: Deepening trust within socio-technical systems. IEEE Technology and Society Magazine. 2018. No. 37 (4). Pp. 76–83.
  14. Wagner A.R. et al. Overtrust in the robotic age. Communications of the ACM. 2018. No. 61 (9). Pp. 22–24.
  15. Kroll J.A. The fallacy of inscrutability. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences. 2018. No. 376 (2133). Art. 20180084.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Yur-VAK

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».