A múlt hónapban számoltunk be mi is arról az indiai Gudzsarát államban működő, nagyszabású mezőgazdasági MI-projektről, ami új szintre emelné a tejgazdálkodás hatékonyságot világ legnagyobb tejtermelő országában. Ennek a program lehetséges nagyságrendje mellett az a különlegessége, hogy a megelőző öt évtized helyben rögzített adataira épül, és ezek alapján próbál személyre szabott útmutatást nyújtani a gazdálkodóknak a nap 24 órájában, lehetőleg a saját nyelvükön.

Idővel nyilván az is kiderül majd, hogy a populációs szintű MI-bevezetés valóban azokat szolgálja-e leginkább, akiknek nagyon nagy szükségük lenne rá, hiszen az okostelefont használó indiai gazdák nem feltétlenül ugyanazok, akik krónikus információhiánnyal küzdenek. Ennek ellenére a hatalmas mennyiségű saját adat és a nyelvi korlátok felszámolása önmagában is jelentőséget adnak a kezdeményezésnek, megalapozva az Amul AI platform későbbi, érdemi fejlesztéseit.

A nyugaton épített MI-rendszerek gyakran nem veszik figyelembe a globális dél kontextusait, beleértve a magas internetes költségeket, a korlátozott sávszélességet vagy a felcímkézett betanítási adatok hiányát – idézi ezzel kapcsolatban a Rest of World riportja a Marylandi Egyetem adjunktusát és a NASA Harvest afrikai programigazgatóját. Catherine Nakalembe, aki a Nyugat-Kenyában található növénytípusok feltérképezésével foglalkozik, amelynek során a rengeteg műholdfelvételből származó információ ellenére sem tudta az elemzésekhez alkalmazni a mesterséges intelligenciát, mivel a modellek egyszerűen nem ismerték fel a helyi növényeket.

Nagyon hasznos, ha nagyon hasznosan kezelik

Nakalembe szerint a rendszerek adaptációja nélkül azok nemcsak irrelevánsak maradnak, de még a meglévő egyenlőtlenségeket is tovább mélyíthetik a vagyoni helyzet vagy az erőforrásokhoz való hozzáférés terén, sőt fennáll a veszélye, hogy a vállalati és társasági profitra helyezi a hangsúlyt. Közben a mezőgazdaság több mint 2 milliárd ember megélhetését biztosítja az alacsony és közepes jövedelmű országokban, akik fokozottan ki vannak téve az éghajlatváltozás hatásainak.

A technológia, különösen a mesterséges intelligencia ebben a helyzetben fontos tájékoztatást és olyan prediktív információkat ígér, amelyek lehetővé teszik a gazdálkodóknak, hogy jó döntéseket hozzanak a vetésről, a műtrágyázásról, a betegségek kezeléséről és más fontos dolgokról. A cikkben megszólaló másik szakértő szerint ezért is lényeges, hogy a mezőgazdaság hiperlokális műfaj, mivel a talaj, a csapadékmennyiség, a tengerszint feletti magasság, a kártevők, sőt a piacok is eltérőek lehetnek akár az egyes falvak szintjén.

A modellek tanulásának ráadásul nemcsak ezekhez a körülményekhez kell közel maradnia, hanem egyenlő hozzáférést kell biztosítania anélkül, hogy azt hitelminősítésre, kockázati profilozásra vagy megfelelésre használnák. Ugyanis ha az MI alkalmazása írástudást, konnektivitást vagy a döntési jogköröket feltételez, akkor az elsősorban a több erőforrással rendelkező gazdálkodóknak kedvez, és éppenséggel növeli az egyenlőtlenséget – idézi a lap a FarmerChat MI-asszisztens vezetőjét.

A cikk példaként említi, hogy amikor az erdős területek növeléséért küzdő Farmers for Forests csoport egy "népszerű, nyílt forrású modell" segytségével próbálta elemezni az indiai Mahárástra állam adatait, akkor a szervezet társalapítója szerint "látványos kudarcot vallott". A rendszer a fák több mint felét kihagyta, mert észak-amerikai erdőkön képezték ki, így a csapat kénytelen volt manuálisan kijegyzetelni a megfelelő drónfelvételeket, egyedi módon felcímkézve rajtuk legalább 55 ezer fát.

A költségeket egyelőre másokkal fizettetik meg

A helyi felelősségvállalás és alkalmazkodás ennek alapján kritikus fontosságú, különben a mesterséges intelligencia ígérete továbbra is kevesek kezében összpontosul majd: a technológia "csak a kirakósjáték egy darabja", és haszontalan, ha nem ágyazódik bele egy bizalmi rendszerbe, és a gazdálkodók valós gazdasági igényeihez sem igazodik. A digitális eszközök a mezőgazdaságban már ma is nagyon nagy, több tízmilliárd dolláros üzletet jelentenek, így nem véletlen, hogy a Google, a Microsoft, az Amazon, az IBM vagy az Alibaba is rendelkezik vonatkozó MI-programokkal. Kérdés, hogy ezek a digitális gyarmatosítás új formájává válnak-e, amelynek révén a big tech vállalatok csak még több adatot nyernek ki a szegény közösségekből.

A Rest of World ezzel kapcsolatban International Panel of Experts on Sustainable Food Systems (IPES-FOOD agytröszt álláspontját is bemutatja, amelynek értelmében a techcégek már most is együttműködnek a nagy mezőgazdasági társaságokkal, a legproduktív és legjövedelmezőbb növények erőltetése pedig tönkreteheti a helyi élelmiszerrendszereket és gazdálkodókat. Ha az MI csak a rövid távú hozamokra optimalizál, és figyelmen kívül hagyja a vízhiányt, a talajromlást vagy az energiafelhasználást, azzal aláássa az egyes régiók a hosszú távú ellenállóképességét. Így technikailag és a sokat emlegetett hatékonyság tekintetében akár jól is teljesíthet, mégsem lesz sikeres a gazdálkodók cselekvőképessége, munkájuk jövedelmezősége és a fenntarthatósága szempontjából.

A lap nem sokkal korábban arról is összeállítást közölt, hogy egyéni és a közösségi szinten is világszerte ellenállás tapasztalható a big tech MI-infrastruktúrájának kiépülésével szemben annak környezeti és társadalmi költségei miatt. Míg az MI által generált érték nagy része továbbra is olyan technológiai központokban koncentrálódik, mint a Szilícium-völgy, addig a dolog környezeti és társadalmi költségeinek nagy részét máshol fizetik meg. Vagyis a gazdagabb nemzetek könnyebben hozzáférnek a technológia előnyeihez, mégis olyan országok erőforrásaira támaszkodnak a csipek fejlesztésében, a modellek betanításában vagy az adatközpontok működtetésében, mint Chile, Kenya és a Fülöp-szigetek.