КЛАСИФІКАЦІЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В АРХІТЕКТУРІ: ВІДПОВІДАЛЬНО-СТАЛИЙ ВИМІР

Автор(и)

  • Наталія Вергунова Харківський національний університет міського господарства імені О. М. Бекетова https://orcid.org/0000-0002-8470-7956

DOI:

https://doi.org/10.32782/naoma-bulletin-2026-5-2

Ключові слова:

класифікація, штучний інтелект в архітектурі, відповідальність, сталість, людський нагляд, ШІ-інструментарій

Анотація

Метою дослідження є обґрунтування та перевірка відповідально-сталого виміру класифікації архітектурних інструментів на основі штучного інтелекту (ШІ), що доповнює техніко-функціональні описи вимірюванням етичних, управлінських та сталих наслідків застосування у проєктній практиці. Методи дослідження ґрунтуються на аналізі міжнародних принципів довіреного штучного інтелекту та підходів «Green AI», що були адаптовані до архітектурно-урбаністичного контексту. Далі критерії відповідальності та сталості пророблено через систему індикаторів і шкалу рівня розвитку 0–5. Емпіричну частину виконано як пілотне порівняльне профілювання добірки інструментів за матеріалами відкритої документації та описів практичного використання. За результатами дослідження виокремлено чотири параметри: етика та людський нагляд (R1), управління й нормативна відповідність (R2), обчислювальна сталість (S1), соціально-міська сталість результатів (S2), і запропоновано шкалу рівня розвитку 0–5, що формує профіль R1–R2–S1–S2. Показано наступні закономірності, коли консультативні сервіси частіше мають вищий R1, тоді як масштабні міські системи можуть демонструвати високий S2 за нижчих R1–R2, також зафіксовано відмінності S1 між класами моделей і режимами використання. Висновки. Запропонований відповідально-сталий вимір дає змогу прозоро зіставляти ШІ-інструменти за підзвітністю, ресурсними витратами та суспільною користю; результати пілотного профілювання показують типові компроміси між параметрами R1–R2–S1–S2, що важливо для керованого впровадження та управління ризиками в архітектурній і муніципальній практиці.

Посилання

Harrouk C. Spacemaker proposes AI-powered generative design to create more sustainable spaces and cities. ArchDaily. 2020. URL: https://www.archdaily.com/952850/spacemaker-proposes-ai-powered-generative-design-tocreate-more-sustainable-spaces-and-cities (дата звернення: 15 лютого 2026).

AI in urban planning. Meegle. 2025. URL: https://www.meegle.com/en_us/topics/machine-learning/ai-in-urbanplanning (дата звернення: 16 лютого 2026).

Sunil N. The ethics of AI in architecture: Balancing automation and human intent. ParametricArchitecture. 2024. URL: https://parametric-architecture.com/the-ethics-of-ai-in-architecture/ (дата звернення: 15 лютого 2026).

Вергунова Н. С. Класифікація інструментарію штучного інтелекту в архітектурі. Функціонально-результативний вимір. Комунальне господарство міст. Серія: «Інформаційні технології та інженерія». 2025. № 6 (194). С. 193–200. DOI: 10.33042/3083-6727-2025-6-194-193-200

Schwartz R., Dodge J., Smith N. A., Etzioni O. Green AI. arXiv. 2019. P. 1–12. DOI: 10.48550/arXiv.1907.10597

Beall A. In China, Alibaba’s data-hungry AI is controlling (and watching) cities. WIRED. 2018. URL: https://www.wired.com/story/alibaba-city-brain-artificial-intelligence-china-kuala-lumpur/ (дата звернення: 14 лютого 2026).

UNESCO’s Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence: Key facts. UNESCO. 2023. URL: https://unesco.org.uk/site/assets/files/14137/unesco_recommendation_on_the_ethics_of_artificial_intelligence_-_key_facts.pdf (дата звернення: 16 лютого 2026).

Para E. The UNESCO Recommendation on the Ethics of Artificial Intelligence. Soroptimist International. 2024. URL: https://www.soroptimistinternational.org/2024/07/18/the-unesco-recommendation-on-the-ethics-of-artificialintelligence/(дата звернення: 14 лютого 2026).

Edmunds R. Why AI adoption remains a work in progress. AIA Community Hub. 2025. URL: https://communityhub.aia.org/blogs/rebecca-w-edmunds-aia/2025/10/30/why-ai-adoption-remains-a-work-in-progress (дата звернення: 15 лютого 2026).

Amsellem A. The noise of silent machines: A case study of LinkNYC. Surveillance & Society. 2021. № 19 (2), P. 168–186. DOI: 10.24908/ss.v19i2.14302

Catlett C. E., Beckman P. H., Sankaran R., Galvin K. K. Array of things: A scientific research instrument in the public way: Platform design and early lessons learned. In Proceedings of the 2nd International Workshop on Science of Smart City Operations and Platforms Engineering (SCOPE ’17). 2017. pp. 26–33. Association for Computing Machinery. DOI: 10.1145/3063386.3063771

van Bekkum M., Zuiderveen Borgesius F. Digital welfare fraud detection and the Dutch SyRI judgment. European Journal of Social Security. 2021. № 23 (4), Р. 323–340. DOI: 10.1177/13882627211031257

Wieringa M. “Hey SyRI, tell me about algorithmic accountability”: Lessons from a landmark case. Data & Policy. 2023. № 5. DOI: 10.1017/dap.2022.39

Purshouse J., Campbell L. Automated facial recognition and policing: A Bridge too far? Legal Studies. 2022. № 42 (2), Р. 209–227. DOI: 10.1017/lst.2021.22

Liang K., Li M., Zhang, J., Zhang X. Ethics of artificial intelligence and robotics in the architecture, engineering, and construction industry. Automation in Construction. 2024. № 162, 105369. DOI: 10.1016/j.autcon.2024.105369

Son H., Kim C., Kim C. Algorithmic urban planning for smart and sustainable development: Systematic review of the literature. Sustainable Cities and Society. 2023. № 94, 104562. DOI: 10.1016/j.scs.2023.104562

Sanchez T. W., Brenman M., Ye X. The Ethical Concerns of Artificial Intelligence in Urban Planning. Journal of the American Planning Association. 2025. № 91 (2), Р. 294–307. DOI: 10.1080/01944363.2024.2355305

Lartey, D., & Law, K. M. Y. Artificial intelligence adoption in urban planning governance: A systematic review of advancements in decision-making, and policy making. Landscape and Urban Planning. 2025). № 258, 105337. DOI: 10.1016/j.landurbplan.2025.105337

Wernick A., Artyushina A. Future-proofing the city: A human rights-based approach to governing algorithmic, biometric and smart city technologies. Internet Policy Review. 2023. № 12 (1). DOI: 10.14763/2023.1.1695

Avagyan A. AI-integrated smart traffic systems for carbon-neutral cities. TRENDS Research & Advisory. 2025. URL: https://trendsresearch.org/insight/ai-integrated-smart-traffic-systems-for-carbon-neutral-cities/ (дата звернення: 15 лютого 2026).

Shu C. UpCodes launches Copilot, an AI-based research assistant for building codes. TechCrunch. 2023. URL: https://techcrunch.com/2023/05/30/upcodes-copilot-series-a/ (дата звернення: 15 лютого 2026).

Our SOC 2 audit and report. CodeComply.AI. URL: https://codecomply.ai/#:~:text=Our%20SOC%202%20 Audit%20and,Data%20is%20Safe%20with%20Us (дата звернення: 14 лютого 2026).

Zewe A. Explained: Generative AI’s environmental impact. MIT News. 2025. URL: https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117 (дата звернення: 15 лютого 2026).

What is the CO2 emission per ChatGPT query? Smartly.AI Blog. 2024. URL: https://smartly.ai/blog/the-carbonfootprint-of-chatgpt-how-much-co2-does-a-query-generate (дата звернення: 14 лютого 2026).

You J. How much energy does ChatGPT use? Epoch AI (Gradient Updates). 2025. URL: https://epoch.ai/gradient-updates/how-much-energy-does-chatgpt-use (дата звернення: 13 лютого 2026).

United Nations Statistics Division. SDG indicators: Official list of SDG indicators. SDG Indicators. URL: https://unstats.un.org/sdgs/indicators/indicators-list/ (дата звернення: 3 березня 2026).

International Organization for Standardization. ISO 37120:2018–Sustainable cities and communities–Indicators for city services and quality of life. 2018. URL: https://www.iso.org/standard/68498.html (дата звернення: 3 березня 2026).

Recommendation ITU-T Y.4903. Key performance indicators for smart sustainable cities to assess the achievement of sustainable development goals. 2022. URL: https://www.itu.int/rec/T-REC-Y.4903-202203-I (дата звернення: 3 березня 2026).

Roth A. Cove.tool officiates perfect marriage between reduced order modeling and OpenStudio. Department of Energy (Buildings). 2021. URL: https://www.energy.gov/eere/buildings/articles/covetool-officiates-perfect-marriagebetween-reduced-order-modeling-and (дата звернення: 13 лютого 2026).

AI tool for site analysis: No GIS or coding skills needed. Aino. URL: https://www.aino.world/ (дата звернення: 14 лютого 2026).

UrbanSim Inc. Smarter Urban Development with AI. UrbanSim. URL: https://www.urbansim.com/ (дата звернення: 15 лютого 2026).

Microsoft Building Footprints (ms-buildings). Microsoft Planetary Computer. URL: https://planetarycomputer.microsoft.com/dataset/ms-buildings (дата звернення: 15 лютого 2026).

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-04-27

Як цитувати

Вергунова, Н. (2026). КЛАСИФІКАЦІЯ ІНСТРУМЕНТАРІЮ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ В АРХІТЕКТУРІ: ВІДПОВІДАЛЬНО-СТАЛИЙ ВИМІР. Вісник Національної академії образотворчого мистецтва і архітектури, (5), 18–29. https://doi.org/10.32782/naoma-bulletin-2026-5-2