새로운 위험 분석, AI 농업의 위험 경고

연구원들은 저널에 새로운 위험 분석을 발표했습니다. 자연 기계 지능 농업에서 AI 사용에 대해 경고합니다. 농부, 농장 및 식량 안보에 심각한 위험이 있으며 이러한 위험이 완전히 이해되지 않았다고 명시되어 있습니다. 

캠브리지 대학 실존 위험 연구 센터(CSER)의 Asaf Tzachor 박사가 이 논문의 제XNUMX저자입니다. 

“농장을 운영하는 지능형 기계에 대한 아이디어는 공상 과학 소설이 아닙니다. 대기업들은 이미 현장에서 인간을 대체할 차세대 자율적 Ag-Bot 및 의사 결정 지원 시스템을 개척하고 있습니다.”라고 Tzachor는 말했습니다.

"그러나 지금까지 아무도 '농업 AI의 신속한 배치와 관련된 위험이 있는가?'라는 질문을 하지 않은 것 같습니다."라고 그는 계속했습니다.

위험 해결

AI는 작물 관리와 농업 생산성을 크게 향상시킬 수 있지만 해결해야 할 잠재적인 위험이 많이 있습니다. 새로운 기술은 실패, 의도하지 않은 결과 및 사이버 공격에 취약하기 때문에 안전과 보안을 보장하기 위해 실험 환경에서 철저하게 테스트되어야 합니다. 

연구원들은 먼저 AI가 농업용으로 개발될 때 고려해야 할 위험 목록과 이러한 위험을 해결하는 방법을 제시했습니다. 분석의 주요 포인트 중 하나는 AI를 사용하여 상업 농장을 방해할 수 있는 사이버 공격자와 관련이 있습니다. 그들은 데이터 세트를 변경하거나 자율 드론, 분무기 및 로봇 수확기와 같은 것을 종료함으로써 이를 수행할 수 있습니다. 연구원들은 기업이 이러한 공격을 방지하기 위해 개발 단계에서 보안 결함을 발견하기 위해 노력해야 한다고 말합니다. 

팀은 또한 우발적 실패 문제를 제기했습니다. 예를 들어, 단기적으로 최고의 작물 수확량만을 제공하도록 프로그래밍된 AI 시스템은 환경 문제를 무시하고 장기적으로 비료의 남용과 토양 침식으로 이어질 수 있습니다. 또 다른 문제는 살충제나 질소 비료의 과잉 살포일 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 저자는 기술 설계 프로세스에 응용 생태학자를 포함할 것을 제안합니다. 

또 다른 주요 관심사는 자율 기계가 성별, 계급 및 인종적 차별과 같은 글로벌 농업 산업에 존재하는 사회 경제적 불평등을 유지하거나 심화시킬 수 있다는 것입니다. 

Tzachor는 "노동 투입의 복잡성을 고려하지 않는 전문 AI 농업 시스템은 불우한 커뮤니티의 착취를 무시하고 잠재적으로 유지할 것"이라고 말했습니다.

소규모 재배자 대 상업화된 농장

마지막으로 소규모 재배자는 AI 관련 혜택에서 제외될 수 있다. 이 농부들이 전 세계 대부분의 농장을 경작하여 막대한 양의 사람들을 먹일 책임이 있다는 점을 고려할 때 이것은 주요 관심사입니다. 이것은 결국 상업농과 자급농 사이의 격차를 넓힐 것이다. 

AI는 농업을 혁신하고 전 세계 수억 명의 식량 불안을 해결하는 데 도움을 줄 수 있지만 혜택을 극대화하려면 잠재적인 위험을 해결하는 것이 중요합니다. 

Seán Ó hÉigeartaigh 박사는 CSER의 전무 이사이자 새로운 연구의 공동 저자입니다. 

“AI는 농업을 혁신하는 방법으로 환영받고 있습니다. 이 기술을 대규모로 배포함에 따라 잠재적인 위험을 면밀히 고려하고 기술 설계 초기에 위험을 완화하는 것을 목표로 해야 합니다.”라고 그는 말했습니다.