Saya tumbuh besar dengan mendengarkan kisah-kisah kakek saya tentang pertanian di tahun 1960-an. Dia berbicara tentang pagi-pagi buta, kerja keras tanpa henti, dan hubungan mendalam yang dia rasakan dengan tanah. Keluarga kami telah mengolah tanah ini selama beberapa generasi, mewariskan tidak hanya harta benda tetapi juga warisan ketahanan dan adaptasi. Saat saya berjalan di ladang ini hari ini, saya memimpikan sebuah sistem Artificial General Intelligence (AGI) yang dapat mengajari saya semua seluk-beluk pertanian modern-dari kesehatan tanah hingga tren pasar. Namun, semenarik-menariknya visi tersebut, visi ini juga menimbulkan pertanyaan tentang apa yang kita harapkan dan bagaimana kita mempersiapkan diri untuk masa depan.

Lanskap Pertanian: Masa Lalu dan Masa Kini, Risiko dan Tantangan

Pada tahun 1945, pertanian merupakan tulang punggung tenaga kerja global. Lebih dari 50% populasi dunia-sekitar 1,15 miliar orang-bekerja di bidang pertanian. Di Amerika Serikat, sekitar 16% penduduknya bekerja di sektor pertanian. Produksi pangan bersifat padat karya, dan masyarakat terikat erat dengan siklus pertanian. Para petani mengandalkan pengetahuan turun-temurun, dan keberhasilan panen lebih banyak ditentukan oleh pengalaman dan intuisi daripada kerja keras.

Saat ini, kurang dari 2% populasi AS bekerja di bidang pertanian. Secara global, jumlahnya telah turun menjadi sekitar 27%, bahkan ketika populasi dunia melonjak menjadi 8 miliar. Mekanisasi, kemajuan teknologi, dan globalisasi telah meningkatkan produktivitas, sehingga memungkinkan lebih sedikit orang untuk menghasilkan lebih banyak makanan daripada sebelumnya. Traktor menggantikan kuda, irigasi otomatis menggantikan penyiraman manual, dan modifikasi genetik meningkatkan hasil panen.

Namun, kemajuan ini telah menimbulkan risiko dan tantangan baru. Ahli strategi geopolitik Peter Zeihan menyoroti kerapuhan sistem pertanian modern dalam menghadapi deglobalisasi. Ia menekankan bahwa pertanian saat ini sangat bergantung pada perdagangan internasional untuk mendapatkan input-input penting seperti pupuk, bahan bakar, dan peralatan. Komponen-komponen utama seperti pupuk nitrogen, kalium, dan fosfat terkonsentrasi di wilayah-wilayah yang secara geopolitik tidak stabil seperti Rusia, Belarusia, dan Cina.

TahunAcara/KemajuanDeskripsi
1700sRevolusi Pertanian InggrisPengenalan rotasi tanaman, pembiakan selektif, dan Undang-Undang Kandang menyebabkan peningkatan produktivitas dan efisiensi lahan di Inggris. Periode ini menandai pergeseran dari pertanian subsisten ke pertanian komersial.
1834Paten McCormick ReaperPenemuan mesin penuai mekanis oleh Cyrus McCormick meningkatkan kecepatan panen dan mengurangi kebutuhan tenaga kerja, sehingga mempercepat mekanisasi di lahan pertanian.
1862Departemen Pertanian A.S. dan Morrill ActPendirian USDA dan Morrill Act mendukung pendidikan dan penelitian pertanian, yang mengarah pada kemajuan ilmiah di bidang pertanian.
1930sMangkuk DebuKekeringan yang parah dan praktik pengelolaan tanah yang buruk di AS menyebabkan terjadinya Dust Bowl, yang menekankan perlunya pertanian berkelanjutan dan menghasilkan Undang-Undang Konservasi Tanah.
1960sRevolusi HijauPengembangan tanaman dengan hasil tinggi, pupuk sintetis, dan pestisida secara signifikan meningkatkan produksi pangan secara global, terutama di negara-negara berkembang, tetapi juga menimbulkan masalah lingkungan.
1980sPengenalan BioteknologiPenerapan rekayasa genetika dan bioteknologi, seperti penciptaan tanaman yang dimodifikasi secara genetik, mulai membentuk kembali pertanian, memungkinkan tanaman yang tahan hama dan berproduksi tinggi.
2020sAI dan Robotika dalam PertanianPertanian modern semakin banyak menggunakan AI, robotika, dan otomatisasi untuk mengoptimalkan produktivitas dan efisiensi, mengatasi kekurangan tenaga kerja, dan meningkatkan pertanian presisi. Tren ini mencerminkan integrasi teknologi yang cepat di bidang pertanian.
Bagaimana pertanian berubah dari waktu ke waktu

Zeihan memperingatkan bahwa gangguan pada rantai pasokan ini dapat mengurangi produksi kalori global hingga sepertiganya. Negara-negara yang bergantung pada impor mungkin akan mengalami kekurangan pangan yang parah, yang menyebabkan ketidakstabilan politik dan krisis kemanusiaan. Perubahan iklim menambah lapisan kompleksitas lainnya, dengan pola cuaca yang tidak dapat diprediksi yang mempengaruhi hasil panen dan ketersediaan air.

Kekurangan tenaga kerja dan populasi pertanian yang menua merupakan masalah tambahan. Generasi muda bermigrasi ke daerah perkotaan, meninggalkan lebih sedikit orang untuk mengelola pertanian. Pandemi COVID-19 semakin mengekspos kerentanan dalam rantai pasokan dan ketersediaan tenaga kerja, yang menyebabkan penundaan dan kerugian.

Ketika kita menghadapi tantangan-tantangan ini, muncul pertanyaan: Bagaimana kita dapat membangun sistem pertanian yang lebih tangguh dan berkelanjutan di masa depan? Salah satu jawaban potensial terletak pada penggunaan teknologi canggih seperti robotika dan AGI.

Kebangkitan Robotika: Sebuah Solusi Potensial

Beberapa tahun terakhir ini telah terjadi percepatan yang signifikan dalam adopsi robotika di bidang pertanian. Pada tahun 2023, stok global robot operasional mencapai 3,5 juta unit, senilai $15,7 miliar. Ini robot melakukan tugas-tugas mulai dari menanam dan memanen hingga memantau kesehatan tanaman dan kondisi tanah.

Kecerdasan buatan meningkatkan sistem robotik ini, memungkinkan mereka untuk beradaptasi dengan lingkungan yang berubah-kemampuan yang sangat penting dalam pertanian, di mana kondisinya jarang sekali statis. Perusahaan-perusahaan berinvestasi dalam platform yang membuat robotika dapat diakses bahkan oleh mereka yang tidak memiliki keahlian pemrograman khusus. Integrasi AI dan robotika mengatasi kekurangan tenaga kerja dan gangguan rantai pasokan, menawarkan cara untuk meningkatkan efisiensi dan mengurangi ketergantungan pada pasar global yang tidak stabil.

Memahami AGI dan Implikasi Ekonominya

Kecerdasan Umum Buatan mengacu pada sistem AI yang memiliki kemampuan untuk memahami, mempelajari, dan menerapkan pengetahuan di berbagai tugas-seperti halnya manusia. Kecerdasan semacam ini sebanding dengan Kecerdasan Super. Tidak seperti AI yang sempit, yang dirancang untuk fungsi-fungsi tertentu, AGI dapat menggeneralisasi pembelajaran dan beradaptasi dengan situasi baru tanpa pemrograman eksplisit untuk setiap situasi.

Para ekonom dan ahli teknologi memprediksi bahwa AGI dapat merevolusi industri, yang mengarah pada efisiensi dan inovasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Manufaktur, perawatan kesehatan, keuangan, dan pertanian berada di puncak transformasi. Namun, hal ini juga menimbulkan kekhawatiran akan hilangnya pekerjaan dan ketidaksetaraan ekonomi. Diskusi seputar Universal Basic Income (UBI) telah mendapatkan daya tarik sebagai solusi potensial untuk mendukung mereka yang pekerjaannya mungkin diotomatisasi oleh sistem AGI.

Potensi AGI di Bidang Pertanian: Wawasan dari Studi Terbaru

Penelitian terbaru menawarkan wawasan yang berharga tentang bagaimana AGI dapat mengatasi beberapa tantangan ini. Di dalam makalah "AGI untuk Pertanian" oleh Guoyu Lu dan rekan-rekannya dari University of Georgia, University of Florida, dan lembaga-lembaga lainnya, para penulis mengeksplorasi potensi transformatif AGI di sektor pertanian.

Aplikasi AGI di bidang Pertanian

Studi ini menyoroti beberapa area di mana AGI dapat memberikan kontribusi yang signifikan:

  • Pemrosesan Gambar: AGI dapat meningkatkan tugas-tugas seperti deteksi penyakit, identifikasi hama, dan pemantauan tanaman melalui sistem visi komputer yang canggih. Hal ini mengarah pada intervensi dini dan mengurangi kehilangan hasil panen.
  • Pemrosesan Bahasa Alami (NLP): Sistem AGI dapat memberikan jawaban secara real-time atas pertanyaan petani, mengotomatiskan pengambilan pengetahuan, dan membantu pengambilan keputusan melalui antarmuka percakapan.
  • Grafik Pengetahuan: Dengan mengatur dan menyusun data pertanian dalam jumlah yang sangat besar, AGI dapat mendukung penalaran yang kompleks dan meningkatkan pengambilan keputusan di berbagai bidang seperti prediksi hasil panen dan optimalisasi sumber daya.
  • Integrasi Robotika: Robot yang dilengkapi AGI dapat melakukan tugas-tugas seperti penyiangan, pemupukan, dan panen dengan lebih efisien. Robot ini dapat menafsirkan perintah suara atau teks, sehingga meningkatkan interaksi manusia dan robot di pertanian.

Tantangan dan Pertimbangan

Menerapkan AGI di bidang pertanian bukannya tanpa rintangan:

  • Persyaratan Data: Sistem AGI memerlukan sejumlah besar data berlabel, yang mungkin sulit diperoleh karena variabilitas lingkungan dan kondisi.
  • Adaptasi Domain: AGI harus menggeneralisasi pembelajaran di berbagai tanaman, wilayah, dan praktik pertanian yang berbeda, yang membutuhkan algoritme dan model yang canggih.
  • Implikasi Etis dan Sosial: Kekhawatiran tentang perpindahan pekerjaan, privasi data, dan distribusi manfaat AGI yang adil harus diatasi.

Penelitian lain, "Kecerdasan Buatan dalam Pertanian: Manfaat, Tantangan, dan Tren" oleh Rosana Cavalcante de Oliveira dan koleganya, menekankan pentingnya adopsi AI yang bertanggung jawab. Makalah ini menyoroti perlunya model AI yang transparan dan dapat dijelaskan yang dapat dipercaya oleh para petani dan menekankan peran para pemangku kepentingan dalam memastikan teknologi selaras dengan tujuan keberlanjutan.

Melamun: Bagaimana Kecerdasan Super dapat terlihat di pertanian saya

Mengintegrasikan AGI ke dalam pertanian berpotensi mengatasi banyak tantangan yang diuraikan oleh Zeihan dan lainnya. AGI dapat mengoptimalkan penggunaan pupuk, mengurangi ketergantungan pada rantai pasokan global yang tidak stabil. Dengan meningkatkan pertanian presisi, AGI dapat membantu petani membuat keputusan berbasis data yang dapat meningkatkan hasil panen dan keberlanjutan.

Sehari di Pertanian Saya dengan AGI

Bayangkan Anda bangun di lahan pertanian dan memulai hari dengan meminta AGI untuk menangani aplikasi subsidi tahunan yang diperlukan untuk menerima pendapatan Common Agricultural Policy (CAP). AGI secara efisien memproses dokumen, membuat daftar tugas yang terkait dengan kepatuhan, dan menjadwalkannya sepanjang tahun.

Selanjutnya, AGI memastikan semua robot humanoid dan robot berbasis roda disinkronkan dan diperbarui. Di kebun anggur, AGI memerintahkan dua atau tiga robot bertenaga surya untuk menyiangi 1,5 hektar anggur Ugni Blanc. Tidak ada pestisida yang diperlukan. Robot-robot ini menganalisis tanaman anggur untuk mengetahui adanya tanda-tanda jamur, berinteraksi secara otonom dan melaporkannya kembali ke sistem utama AGI. Berdasarkan analisis mereka, AGI memutuskan apakah akan menyemprotkan tembaga dan produk organik lainnya yang disetujui, mengikuti peraturan organik Prancis yang ketat.

AGI kemudian menjabarkan rencana penanaman setelah 50 hektar alfalfa. AGI memilih tanaman yang tepat berdasarkan analisis tanah yang dilakukan secara otomatis sebulan sebelumnya, harga komoditas saat ini, dan prediksi cuaca. AGI menyarankan skenario yang komprehensif-mulai dari pembelian benih hingga persiapan tanah, penyemaian, panen, dan penjualan. AGI bahkan menangani kontrak dengan pembeli gandum organik.

Traktor yang lebih berat dan cerdas diperintahkan untuk membajak ladang alfalfa. AGI juga mengawasi robot humanoid yang mampu memperbaiki mesin lain di pertanian, memastikan waktu henti yang minimal. Secara bersamaan, sebuah drone analitik mensurvei kebun apel, memperkirakan hasil panen dan memprediksi tanggal panen yang optimal.

Integrasi AGI yang mulus ke dalam operasi pertanian sehari-hari ini menggambarkan potensi peningkatan efisiensi, keberlanjutan, dan profitabilitas.

Menjelajahi Tiga Skenario Masa Depan

Untuk menavigasi lanskap yang kompleks ini, mari kita pelajari tiga skenario terperinci yang menggambarkan bagaimana AGI dapat berdampak pada pertanian:

Skenario 1: Skenario Horor-AGI Mengganggu Pertanian Secara Negatif

Di masa depan yang penuh dengan distopia ini, AGI berkembang dengan cepat tanpa pengawasan atau pedoman etika yang tepat. Perusahaan agribisnis besar memonopoli teknologi AGI, mengesampingkan petani kecil. Sistem AGI memprioritaskan keuntungan jangka pendek di atas kelestarian lingkungan, yang mengarah pada eksploitasi sumber daya secara berlebihan. Kesehatan tanah memburuk dan keanekaragaman hayati menurun karena monokultur mendominasi.

Kekhawatiran Peter Zeihan menjadi kenyataan ketika rantai pasokan global runtuh akibat ketegangan geopolitik. Ketergantungan pada pupuk impor menyebabkan kelangkaan yang parah. Pengoptimalan AGI yang sempit memperburuk masalah ini, gagal beradaptasi dengan gangguan pasokan. Produksi pangan anjlok, menyebabkan kelaparan dan keresahan sosial yang meluas. Pemerintah kesulitan untuk merespons secara efektif, dan masyarakat pedesaan menjadi sangat terpukul.

Perkiraan Kehilangan Pekerjaan

Dalam skenario ini, otomatisasi yang cepat dapat menyebabkan hilangnya pekerjaan yang signifikan di bidang pertanian. Saat ini, sekitar 27% tenaga kerja global-sekitar 2,16 miliar orang-bekerja di sektor pertanian. Jika AGI dan robotika menggantikan 20-50% pekerjaan pertanian dalam 10-20 tahun ke depan, seperti yang diperkirakan oleh beberapa ahli, hal ini dapat berarti 432 juta hingga lebih dari 1 miliar orang kehilangan pekerjaan di seluruh dunia. Kurangnya peluang kerja alternatif dapat memperburuk kemiskinan dan ketidaksetaraan.

Konsekuensinya meluas di luar pertanian. Pengangguran melonjak karena pekerja pertanian tergusur, yang menyebabkan kemerosotan ekonomi. Tidak adanya kerangka kerja regulasi memungkinkan sistem AGI untuk beroperasi tanpa pengawasan, yang mengakibatkan pelanggaran etika seperti penyalahgunaan data dan pelanggaran hak-hak petani. Warisan budaya keluarga petani terkikis seiring dengan hilangnya pengetahuan turun-temurun.

Skenario 2: Skenario Menengah - Manfaat yang Tidak Merata di Tengah Pergeseran Global

Dalam hasil ini, keuntungan AGI direalisasikan terutama oleh negara-negara kaya dan perusahaan-perusahaan yang memiliki sumber daya untuk berinvestasi dalam teknologi canggih. Pertanian presisi meningkatkan efisiensi dan keberlanjutan di wilayah-wilayah ini. Namun, negara-negara berkembang dan petani skala kecil tertinggal karena kurangnya akses dan infrastruktur.

Deglobalisasi semakin meningkat, dengan negara-negara yang berfokus pada swasembada. Ketidaksetaraan global semakin meluas, dan kekhawatiran Zeihan tentang kerentanan rantai pasokan tetap ada di negara-negara yang kurang berkembang. Sementara beberapa populasi menikmati hasil dari pertanian yang ditingkatkan dengan AGI, yang lain menghadapi kerawanan pangan. Kesenjangan digital semakin dalam, dan masyarakat pedesaan di daerah tertinggal mengalami penurunan.

Perkiraan Kehilangan Pekerjaan

Di sini, perpindahan pekerjaan terjadi secara tidak merata. Di negara maju, hingga 30% pekerjaan di sektor pertanian-berpotensi mempengaruhi jutaan orang-dapat diotomatisasi dalam 15-25 tahun ke depan. Negara-negara berkembang mungkin akan mengalami adopsi yang lebih lambat karena kendala infrastruktur, tetapi kurangnya investasi dapat menghambat daya saing, yang menyebabkan stagnasi ekonomi dan hilangnya pekerjaan secara tidak langsung.

Kesenjangan ekonomi menyebabkan ketegangan sosial baik di dalam maupun di antara negara-negara. Kesempatan kerja bergeser ke arah peran yang berpusat pada teknologi, meninggalkan mereka yang tidak memiliki akses ke pendidikan dan pelatihan. Upaya untuk mengimplementasikan UBI tidak konsisten, memberikan bantuan di beberapa daerah tetapi gagal di daerah lain karena kendala ekonomi.

Skenario 3: Skenario Besar-AGI Mendorong Transformasi Positif

Dalam visi yang paling optimis, AGI dikembangkan dan diimplementasikan secara bertanggung jawab, dipandu oleh pertimbangan etika dan kolaborasi global. Akses ke teknologi AGI didemokratisasi melalui investasi dalam infrastruktur dan pendidikan.

AGI meningkatkan praktik pertanian berkelanjutan di seluruh dunia. AGI membantu mengoptimalkan penggunaan sumber daya, meningkatkan kesehatan tanah, dan meningkatkan keanekaragaman tanaman. Kekhawatiran rantai pasokan Zeihan berkurang karena AGI membantu mengembangkan solusi lokal untuk produksi pupuk dan pengelolaan tanah. Ketahanan pangan meningkat secara global, dan peluang ekonomi meluas seiring dengan munculnya lapangan kerja baru dalam manajemen dan pemeliharaan sistem AGI.

Perkiraan Kehilangan Pekerjaan

Sementara otomatisasi mengurangi kebutuhan tenaga kerja manual, peran baru muncul dalam mengelola dan memelihara sistem AGI. Perpindahan pekerjaan mungkin terbatas pada 10-15% selama 20-30 tahun ke depan, dengan fokus pada program pelatihan ulang. Tenaga kerja beralih ke posisi yang lebih terampil, sehingga mengurangi risiko pengangguran.

Studi seperti "Adopsi AI yang Bertanggung Jawab di Bidang Pertanian" menekankan pentingnya melibatkan para pemangku kepentingan dalam mengembangkan sistem AI yang mendorong keberlanjutan lingkungan dan distribusi manfaat yang adil. Model AI yang transparan dan dapat dijelaskan akan menumbuhkan kepercayaan di antara para petani dan masyarakat.

Integrasi AGI mengarah pada inovasi di berbagai bidang seperti mitigasi perubahan iklim, dengan sistem cerdas yang berkontribusi pada upaya penyerapan karbon. AGI memfasilitasi kerja sama global dalam mengatasi tantangan seperti kelangkaan air dan distribusi sumber daya.

Konsekuensi AGI di bidang Pertanian

Ketika AGI semakin terintegrasi ke dalam pertanian, sangat penting untuk mempertimbangkan konsekuensi potensial - baik positif maupun negatif - yang dapat membentuk masa depan pertanian.

  • Restrukturisasi Ekonomi: AGI dapat mendefinisikan ulang ekonomi pertanian dengan mengurangi biaya produksi secara signifikan dan mengubah dinamika tenaga kerja. Efisiensi meningkat, tetapi ada risiko pemindahan pekerjaan. Diperkirakan bahwa antara 101 triliun hingga 501 triliun pekerjaan di sektor pertanian dapat diotomatisasi dalam 10 hingga 30 tahun ke depan, yang akan berdampak pada ratusan juta orang di seluruh dunia. Mempersiapkan tenaga kerja melalui pendidikan dan pelatihan ulang menjadi sangat penting.
  • Dampak lingkungan: AGI memiliki potensi untuk meningkatkan praktik-praktik berkelanjutan, mengurangi limbah dan mempromosikan keanekaragaman hayati. Sebaliknya, tanpa pengawasan yang tepat, AGI dapat menyebabkan degradasi lingkungan karena pengoptimalan yang berlebihan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik daripada keberlanjutan.
  • Privasi dan Kepemilikan Data: Karena sistem AGI mengumpulkan data dalam jumlah yang sangat besar, muncul pertanyaan tentang siapa yang memiliki data ini dan bagaimana data tersebut digunakan. Melindungi hak-hak petani dan memastikan transparansi sangat penting untuk mencegah penyalahgunaan.
  • Ketahanan Pangan Global: AGI dapat membantu mengatasi kekurangan pangan dengan mengoptimalkan produksi dan distribusi. Namun, jika akses terhadap AGI tidak merata, hal ini dapat memperburuk kesenjangan global dalam hal ketahanan pangan.
  • Perubahan Budaya dan Sosial: Peran petani dapat bergeser dari budidaya langsung menjadi mengelola sistem AI yang kompleks. Hal ini dapat menyebabkan hilangnya pengetahuan tradisional dan mengubah tatanan sosial masyarakat pedesaan.
  • Tantangan Regulasi: Membuat kebijakan yang menyeimbangkan antara inovasi dan perlindungan merupakan hal yang kompleks. Peraturan harus berevolusi untuk mengatasi masalah seperti penggunaan AI yang etis, perlindungan data, dan akses yang adil.
  • Dinamika Investasi: Lahan pertanian menjadi semakin berharga karena AGI meningkatkan produktivitasnya. Investasi terkenal, seperti Bill Gates yang membeli lahan pertanian, menyoroti tren di mana pertanian menarik modal yang signifikan, yang berpotensi berdampak pada pola kepemilikan lahan dan pertimbangan ROI.

Jalan ke Depan: Menyeimbangkan Inovasi dan Tanggung Jawab

Mengarahkan ke arah skenario besar membutuhkan tindakan dan kolaborasi yang disengaja.

  • Pengembangan Etika AGI: Menetapkan pedoman yang kuat untuk memastikan sistem AGI transparan, akuntabel, dan selaras dengan nilai-nilai kemanusiaan. Hal ini termasuk mencegah penyalahgunaan dan melindungi privasi data.
  • Investasi di Bidang Pendidikan dan Infrastruktur: Memberikan akses kepada petani di seluruh dunia ke teknologi AGI dan pelatihan untuk menggunakannya secara efektif membantu menjembatani kesenjangan digital dan mempromosikan manfaat yang adil.
  • Memperkuat Ketahanan Rantai Pasokan: Mengembangkan solusi lokal untuk input pertanian yang penting mengurangi ketergantungan pada pasar internasional yang tidak stabil, sehingga meningkatkan ketahanan pangan.
  • Kebijakan dan Peraturan yang Mendukung: Pemerintah harus membuat kebijakan yang mendorong akses yang adil terhadap AGI, mencegah monopoli, dan mendorong praktik-praktik yang berkelanjutan.
  • Kolaborasi Internasional: Berbagi pengetahuan dan sumber daya secara global dapat mengurangi kesenjangan dan mengatasi tantangan seperti perubahan iklim dan kerawanan pangan.
  • Melibatkan Pemangku Kepentingan: Melibatkan petani, ahli teknologi, pembuat kebijakan, dan masyarakat dalam pengembangan dan implementasi AGI untuk memastikan bahwa beragam perspektif membentuk teknologi.

Merefleksikan Pentingnya Lahan Pertanian

Lahan pertanian tetap menjadi aset yang penting-tidak hanya secara ekonomi, tetapi juga secara budaya dan lingkungan. Dalam konteks AGI, kontrol atas lahan pertanian dan teknologi untuk mengolahnya menjadi lebih signifikan. Investasi besar-besaran di lahan pertanian menunjukkan pengakuan atas kepentingan strategis dan potensi laba atas investasi.

Bagi petani keluarga seperti saya, hal ini menghadirkan peluang dan tantangan. Merangkul AGI dapat meningkatkan operasi kami dan memastikan pertanian kami tetap kompetitif. Namun, hal ini membutuhkan navigasi yang cermat agar tidak dibayangi oleh entitas yang lebih besar dan untuk melestarikan nilai-nilai dan tradisi yang mendefinisikan cara hidup kami.

Sebuah Refleksi Pribadi

Saat saya berdiri di ladang yang pernah dirawat kakek saya, saya membayangkan sistem AGI yang dapat memandu saya melalui setiap aspek pertanian-menggabungkan kebijaksanaan dari generasi ke generasi dengan wawasan yang canggih. Daya tarik alat tersebut tidak dapat disangkal. Namun, saya menyadari perlunya kehati-hatian.

Kita harus berhati-hati dengan apa yang kita harapkan. Potensi AGI di bidang pertanian sangat besar, tetapi begitu pula risikonya jika kita melakukannya tanpa pandangan ke depan dan tanggung jawab. Mempersiapkan masa depan berarti merangkul inovasi sambil menjaga elemen-elemen pertanian yang penting bagi masyarakat dan lingkungan kita.

Ladang yang kami tanami lebih dari sekadar lahan; ladang tersebut merupakan warisan dari mereka yang datang sebelum kami dan janji yang kami buat untuk generasi mendatang. Karena AGI siap untuk membentuk kembali pertanian, kami memiliki kesempatan-dan tanggung jawab-untuk memandu integrasinya dengan bijaksana.

Dengan menyeimbangkan inovasi dengan pertimbangan etis, berinvestasi pada manusia dan juga teknologi, serta membina kolaborasi lintas batas dan disiplin ilmu, kita dapat memanfaatkan potensi AGI untuk kebaikan yang lebih besar. Ini adalah perjalanan yang membutuhkan kebijaksanaan, kerendahan hati, dan rasa hormat yang mendalam terhadap tradisi dan kemajuan.

Saya berkomitmen untuk mempersiapkan masa depan tersebut, dengan harapan bahwa kita dapat mengembangkan dunia di mana teknologi dapat meningkatkan hubungan kita dengan tanah dan bukannya menguranginya. Bagaimanapun juga, bertani selalu lebih dari sekadar bercocok tanam; ini tentang memelihara kehidupan dalam segala bentuknya.


Sejak akhir tahun 2022, saya telah mengerjakan sebuah proyek ambisius, agri1.ai, awalnya dirancang untuk merampingkan dan meningkatkan operasi di pertanian saya sendiri. Visi saya dengan cepat berkembang, dan sekarang agri1.ai dirancang untuk membantu ribuan petani di seluruh dunia. Platform ini memanfaatkan kecerdasan buatan yang canggih untuk mengatasi berbagai tantangan pertanian, mulai dari pengendalian hama dan analisis tanah hingga pengambilan keputusan berbasis cuaca dan optimalisasi hasil panen.

Dengan agri1.ai, pengguna dapat berinteraksi dengan AI yang tidak hanya memberikan jawaban tetapi juga berevolusi dengan setiap interaksi, mempelajari kebutuhan spesifik dari setiap pertanian yang didukungnya. Ini adalah sistem yang adaptif, menampilkan antarmuka berbasis obrolan untuk bantuan yang dipersonalisasi, kemampuan visi komputer untuk analisis gambar, dan bahkan prakiraan cuaca waktu nyata. Pada akhirnya, tujuannya adalah untuk mendorong agri1.ai menuju Artificial General Intelligence (AGI) untuk pertanian-sebuah alat canggih yang menggabungkan pengetahuan pertanian yang luas dengan wawasan praktis berbasis data untuk meningkatkan produktivitas secara berkelanjutan.

Platform ini mewujudkan komitmen saya untuk mengembangkan AI yang tidak hanya mendukung petani secara individu, tetapi juga memiliki potensi untuk merevolusi pertanian dalam skala global, membawa teknologi lebih dekat ke akar pertanian

id_IDIndonesian