AI ツールは農業を変えないかもしれないが、農家や専門家の予測には役立つ

最初に公開されてから - か月で、OpenAI の人工知能を利用したチャットボットは 捕獲された 一般人の想像。

OpenAI はもはや公式の使用数を公表していませんが、最初の 1 日間で - 万人のユーザーが無料サービスにサインアップしたと述べています。

書籍、ニュース記事、その他の Web コンテンツを含む数十億のデータ ポイントに基づいた大規模な言語モデル ベースのジェネレーターは、常に正確であるとは限りませんが、質問に即座に答え、創造的な文章スタイルを模倣することができます。

その発足以来、幅広い分野の人々が、この人工知能の前例のない力を利用してビジネスをより効率的にする最善の方法を見つけようとしてきました.

ChatGPT が農業に革命を起こす可能性は低いですが、専門家は、ウェブサイトのコンテンツやマーケティング資料の作成など、農家の研究やタスクを支援できると示唆しています。

イリノイ大学アーバナ シャンペーン校のコンピューター サイエンスの教授である Heng Ji 氏は、次のように述べています。 Olive Oil Times 大規模な言語モデルベースのジェネレーターは、情報の正確さを評価するために人間の判断を使用できるタスクを農家が実行するのに役立つ可能性があります。

「しかし、これをすべての問題を解決できる魔法のツールと考えるべきではありません」と彼女は言いました。

たとえば、農家は特定の地域や気候条件で特定の作物を植える方法を ChatGPT に尋ねれば、正確なアドバイスを期待できるとジー氏は述べています。

ChatGPT は、科学的研究の結果を要約したり、機器の修理方法などの実用的な情報を提供したりすることもできます。

「大規模な言語モデルは、一連のトークンを記憶しているだけです」と彼女は言いました。 ​,war「それは過去からの人間の経験の集約についてです。 基本的には、2021 年以前にウェブ全体からすべてのデータを収集して記憶したものです。」

Ji は、大規模な言語モデルベースのジェネレーターは、尋ねられたときに何を主張しても、科学的発見として知られるプロセスに関与できないと警告しました。

たとえば、ChatGPT は、将来の気候条件と市場価格を予測することで農家を支援できると述べています。 しかし、Ji はなぜこれが不可能なのかを説明しました。

「深い推論能力はありません」と彼女は言いました。 ​,war「未来を予測することはできません。 モデルに、これまでに観察されたことのない新しい状態やいくつかのタスクについて何かを発見するように求めている場合、モデルはそれを [正確に] 行うことはありません。」

「流暢な英語で回答が生成されますが、知識の根拠となる機能はなく、回答の真実性についての保証はありません」と Ji 氏は付け加えました。 ​,war「このシステムは、推論や発見のために設計されたものではありません。」

農業法を専門とする弁護士のトッド・ジャンゼンも同意見です。 彼は ChatGPT に次のように尋ねました。 ​,war「ChatGTP が米国の農業に革命をもたらす - つの方法は何ですか?」 回答の中で、ChatGPT は、その能力をデータ分析と予測に使用できると述べました。

「農業について何も知らなかったとしたら、ChatGPT の予測は非常に驚くべきものだと思うでしょう」と Janzen 氏は、Successful Farming 誌に書いています。 ​,war「これらの予測は、非常に権威があり、知識に富んでいるように見えます。」

「しかし、ベニヤをはがすと、印象的に聞こえるが、深みや意味があまりないサラダのような言葉が見つかります」と彼は付け加えました. ​,war「これらの - つのポイントのほとんどは、データ分析と予測という同じ概念を逆流させているだけです。」

ChatGPT が農家にとって革新的なツールになる前に、Ji は、その回答の正確性に関する問題を解決する必要があると考えています。

彼女は、研究者はすでに独自の大規模な言語モデルベースのジェネレーターに取り組んでいると付け加えました。 すべての応答が確認済みの知識に基づいている場合、農業に特化したものを作成できます。 しかし、それでも未来は予測できない。

ChatGPT やその他の同様の AI チャットボットが農家の仕事のやり方を変える可能性は低いですが、テクノロジーの急速な進歩は、このセクターに深刻な影響を与える可能性があります。

「私の経験では、農業食品部門は、ChatGPT などの AI ツールによって導入される潜在的なバイアスという点で、他の部門よりもはるかに脆弱です」と、コーネル大学の農業技術研究者である Yu Jiang 氏は語っています。 Olive Oil Times.

「栽培者にChatGPTを使用させる方法だけでなく、モデルに影響を与えるために（ChatGPTと協力して）デジタルコンテンツを戦略的に開発する方法も検討することが重要です」と彼は付け加えました.

たとえば、AI チャットボットを使用した Jiang の調査では、ワインの推奨に関する質問への回答が、広範なデジタル フットプリントを持つ企業に偏っていることが示されています。

「誰かが ChatGPT API [さまざまなソフトウェアまたはアプリケーションが通信できるようにするツール] を使用して、特に新規顧客向けのレコメンデーション アプリを作成すると、これらの小さなワイナリーは市場シェアを急速に失い、農業食品コミュニティがさらに統合されることになります。」言った。

ChatGPT が検索エンジンの Bing に統合されたことで、AI ベースの検索への移行はますます避けられないように見えます。 Jiang 氏は、小規模農家は迅速に適応しなければ取り残される危険があると警告した。

「多様性がレジリエンスの一部である場合、農業や食品のアプリケーション用に設計されていないこれらの新しい AI ツールを積極的に検討し、生産者が変化を受け入れるためのデジタル リテラシーとトレーニング資料を構築するよう、栽培者に奨励する必要があります」と彼は締めくくりました。

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