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J-GLOBAL ID：202202218361003090   整理番号：22A0859652

農業における責任人工知能はリスクと外部性の全身的理解を必要とする【JST・京大機械翻訳】

Responsible artificial intelligence in agriculture requires systemic understanding of risks and externalities

著者 (8件)： Tzachor Asaf (Centre for the Study of Existential Risk, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  Tzachor Asaf (School of Sustainability, Reichman University (IDC Herzliya), Herzliya, Israel) ,  Devare Medha (Platform for Big Data in Agriculture, CGIAR, Cali, Colombia) ,  Devare Medha (International Institute for Tropical Agriculture, CGIAR, Ibadan, Nigeria) ,  King Brian (Platform for Big Data in Agriculture, CGIAR, Cali, Colombia) ,  Avin Shahar (Centre for the Study of Existential Risk, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  O hEigeartaigh Sean (Centre for the Study of Existential Risk, University of Cambridge, Cambridge, UK) ,  O hEigeartaigh Sean (Leverhulme Centre for the Future of Intelligence, University of Cambridge, Cambridge, UK)
資料名： Nature Machine Intelligence  (Nature Machine Intelligence)
巻： 4  号： 2  ページ： 104-109  発行年： 2022年 
JST資料番号： W6370A  ISSN： 2522-5839  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 文献レビュー  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： グローバル農業は,人工知能(AI)技術の急速な進歩と拡散から恩恵を受ける。農業におけるAIは,植物フェノタイピング,植物病害の迅速診断,農業化学物質の効率的適用,および位置関連農業アドバイスを有する栽培者のための支援を通して,作物管理および農業生産性を改善することができた。しかし,農場,農民,および食料安全保障のための機械学習(ML)モデル,エキスパートシステム,および自律機械の分岐は,あまり理解されておらず,過小評価されている。ここでは,農業におけるAIの全身危険因子を考察した。すなわち,農業データの相互運用性,信頼性および関連性に関連するリスクをレビューし,収率のために最適化されたMLモデルから生じる非意図的社会-生態学的結果,およびスケールにおけるMLプラットフォームの展開に関連した安全性および安全性に関する懸念についてレビューする。応答として,著者らは,農村の人類学者を招いて,技術設計プロセスにエコロジーをかけるリスク軽減対策を示唆し,責任と人間中心の革新のためのフレームワークを適用し,データ透明性と所有権の改善のためのデータ協力を設定し,デジタルサンドボックスにおける農業AIの初期展開を行った。農業における機械学習応用は作物管理と生産性に多くの利益をもたらす。しかし,技術近代化の新しいラウンドの有害な効果を避けるため,AIによって燃料化された,完全なリスク評価が要求され,スケールにおける機械学習モデルの適用に関連した,意図しない社会-生態学的結果やセキュリティ懸念のようなリスクを見直し,緩和する。Copyright Springer Nature Limited 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  生産性 ,  信頼性 ,  農民 ,  栽培 ,  *人工知能 ,  植物病害 ,  農村 ,  農場 ,  生態学 ,  栽培管理 ,  エキスパートシステム ,  危険因子 ,  機械学習 ,  リスク評価

分類 (2件)： 農業経済,農業経営  (FB01020L) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

タイトルに関連する用語 (7件)： 農業 ,  責任 ,  人工知能 ,  リスク ,  外部性 ,  全身 ,  理解