超知的AGIはいかに農業を変えるか

私は1960年代に祖父から農業の話を聞いて育った。祖父は朝早くからあくせく働き、土地との深いつながりを感じていた。私たち家族は何世代にもわたってこの土を耕し、財産だけでなく、回復力と適応力の遺産を受け継いできた。今日、私はこの畑を歩きながら、土壌の健康状態から市場動向まで、現代農業の複雑な仕組みをすべて教えてくれる人工知能（AGI）システムを夢見ている。しかし、そのビジョンが魅力的であればあるほど、私たちが何を望み、どのように来るべきものに備えるかについて疑問を投げかけることにもなる。

農業の風景：過去と現在、リスクと課題

1945年当時、農業は世界の労働力を支えていた。世界人口の50%（約11億5,000万人）以上が農業に従事していた。米国では、人口の約16%が農業に従事していた。食料生産は労働集約的で、地域社会は農業のサイクルを中心に緊密に結びついていた。農家は世代を超えた知識を頼りにしており、収穫の成功は努力と同じくらい経験と直感によるところが大きかった。

現在、農業に従事している人は、米国人口の213万人に満たない。世界全体では、世界人口が80億人に急増しているにもかかわらず、その数は27%程度にまで減少している。機械化、技術の進歩、グローバル化によって生産性が向上し、以前よりも少ない人数で多くの食料を生産できるようになった。トラクターが馬に取って代わり、自動灌漑が手作業に取って代わり、遺伝子組み換えが作物の収量を向上させた。

しかし、こうした進歩は新たなリスクと課題をもたらしている。地政学的戦略家のピーター・ゼイハンは、脱グローバル化に直面した現代の農業システムの脆弱性を強調している。彼は、今日の農業は、肥料、燃料、機器などの必要不可欠な投入物の国際貿易に大きく依存していると強調する。窒素肥料、カリ肥料、リン酸肥料のような主要成分は、ロシア、ベラルーシ、中国のような地政学的に不安定な地域に集中している。

ゼイハンは、こうしたサプライチェーンが寸断されれば、世界のカロリー生産量は最大で3分の1まで減少すると警告している。輸入に頼っている国々は深刻な食糧不足に直面し、政情不安や人道危機につながる可能性がある。気候変動は、予測不可能な天候パターンが農作物の収量や水の利用可能性に影響を与えるため、さらに複雑な状況をもたらす。

労働力不足と農業人口の高齢化は、さらなる懸念材料だ。若い世代が都市部へ移住し、農場を管理できる人が少なくなっている。COVID-19の流行は、サプライチェーンや労働力の確保における脆弱性をさらに露呈させ、遅延や損失を引き起こした。

こうした課題に直面する中で、疑問が生じる：どうすれば、将来に向けてより強靭で持続可能な農業システムを構築できるのか？その答えのひとつは、ロボット工学やAGIのような先進技術を取り入れることにある。

ロボット工学の台頭：潜在的な解決策

近年、農業におけるロボットの導入が大幅に加速している。2023年までに、稼動用ロボットの世界在庫は350万台、金額にして$157億ドルに達する。これらの ロボット 植え付けや収穫から、作物の健康状態や土壌の状態のモニタリングまで、さまざまな作業を行う。

人工知能はこれらのロボット・システムを強化し、環境の変化に適応できるようにする。企業は、専門的なプログラミング・スキルを持たない人でもロボット工学にアクセスできるようなプラットフォームに投資している。AIとロボット工学の統合は、労働力不足とサプライチェーンの混乱に対処し、効率を高め、不安定な世界市場への依存を減らす方法を提供する。

AGIとその経済的意味を理解する

人工知能（Artificial General Intelligence）とは、人間のように幅広いタスクを理解し、学習し、知識を適用する能力を持つAIシステムのことである。この種の知能はスーパーインテリジェンスに匹敵する。特定の機能のために設計された狭い範囲のAIとは異なり、AGIは学習を一般化し、それぞれの状況に対して明確なプログラミングをすることなく新しい状況に適応することができる。

経済学者や技術者は、AGIが産業に革命をもたらし、前例のない効率化とイノベーションをもたらすと予測している。製造業、医療、金融、農業は変革の危機に瀕している。しかし、その一方で、雇用の喪失や経済的不平等への懸念も生じている。ユニバーサル・ベーシック・インカム（UBI）をめぐる議論は、AGIシステムによって仕事が自動化される可能性のある人々を支援する潜在的な解決策として注目を集めている。

農業におけるAGIの可能性：最近の研究からの洞察

最近の研究は、AGIがこれらの課題のいくつかにどのように対処できるかについて、貴重な洞察を提供している。論文 「農業AGI 著者は、ジョージア大学、フロリダ大学などのGuoyu Lu氏らによるもので、農業分野におけるAGIの変革の可能性を探っている。

農業におけるAGIの応用

この調査では、AGIが大きく貢献できる分野がいくつか挙げられている：

• 画像処理:AGIは、高度なコンピューター・ビジョン・システムを通じて、病気の検出、害虫の識別、作物のモニタリングなどの作業を強化することができる。これは、早期介入と作物の損失削減につながる。
• 自然言語処理（NLP）:AGIシステムは、農家の質問にリアルタイムで回答を提供し、知識検索を自動化し、会話型インターフェースを通じて意思決定を支援することができる。
• ナレッジグラフ:膨大な量の農業データを整理し構造化することで、AGIは複雑な推論をサポートし、収量予測や資源最適化などの分野における意思決定を改善することができる。
• ロボット工学の統合:AGIを搭載したロボットは、除草、施肥、収穫などの作業をより効率的に行うことができる。また、音声やテキストのコマンドを解釈し、農場での人間とロボットの相互作用を強化することができる。

課題と考察

農業にAGIを導入することにハードルがないわけではない：

• データ要件:AGIシステムは大量のラベル付きデータを必要とするが、環境や条件のばらつきのために入手が困難な場合がある。
• ドメイン適応:AGIは、さまざまな作物、地域、農法にわたって学習を一般化しなければならないため、高度なアルゴリズムとモデルが必要となる。
• 倫理的・社会的意義:雇用の移転、データプライバシー、AGI給付の公平な分配に関する懸念に対処しなければならない。

別の研究だ、 「農業における人工知能：メリット、課題、そしてトレンド" ロサナ・カヴァルカンテ・デ・オリヴェイラ氏らは、責任あるAI導入の重要性を強調している。この論文では、農家が信頼できる透明で説明可能なAIモデルの必要性を強調し、技術が持続可能性の目標に合致していることを保証する上での利害関係者の役割を強調している。

白昼夢：スーパーインテリジェンスは私の農場でどのように見えるか？

AGIを農業に組み込むことで、Zeihanらが概説した課題の多くを解決できる可能性がある。AGIは肥料使用を最適化し、不安定なグローバル・サプライチェーンへの依存を減らすことができる。精密農業を強化することで、AGIは農家が収量と持続可能性を向上させるデータ主導の意思決定を行うのを助けることができる。

AGIと私の農場での一日

農場で目覚めたとき、共通農業政策（CAP）の収益を受け取るために必要な年次補助金申請の処理をAGIに依頼して1日が始まることを想像してみてください。AGIは効率的に書類を処理し、コンプライアンスに関連するタスクのリストを作成し、年間を通してスケジュールを組んでくれます。

次に、AGIはすべての人型ロボットと車輪型ロボットの同期と更新を確実にする。ブドウ畑では、AGIが2、3台のソーラーロボットに命じて、1.5ヘクタールのユニ・ブランの除草をさせる。農薬は必要ない。これらのロボットは、ブドウの木にベト病の兆候がないかどうかを分析し、自律的に対話し、メインのAGIシステムに報告する。その分析結果に基づいて、AGIはフランスの厳しい有機農法規制を遵守し、銅やその他の有機農法認可製品を散布するかどうかを決定する。

その後、AGIは50ヘクタールのアルファルファ栽培後の作付け計画を立てる。1ヶ月前に自動的に行われる土壌分析、現在の商品価格、天候予測に基づいて適切な作物を選択する。AGIは、種子の購入から土壌の準備、播種、収穫、販売まで、包括的なシナリオを提案する。有機小麦の買い手との契約も行う。

アルファルファ畑を耕すには、より重量のあるスマートなトラクターが命令される。AGIはまた、農場内の他の機械を修理できるヒューマノイド・ロボットも監督しており、ダウンタイムを最小限に抑えている。同時に、分析ドローンがリンゴ園を調査し、収穫量を推定して最適な収穫日を予測する。

AGIを日々の農場経営にシームレスに統合することで、効率性、持続可能性、収益性が向上する可能性を示している。

3つの未来シナリオを探る

この複雑な状況をナビゲートするために、AGIが農業にどのような影響を与えるかを示す3つの詳細なシナリオを掘り下げてみよう：

シナリオ1：恐怖のシナリオ-AGIが農業を破壊する

このディストピア的未来では、AGIは適切な監視や倫理的ガイドラインなしに急速に発展する。大規模なアグリビジネス企業がAGI技術を独占し、小規模農家から見放される。AGIシステムは、環境の持続可能性よりも短期的な利益を優先し、資源の乱獲につながる。単一栽培が主流となるため、土壌の健康状態が悪化し、生物多様性が減少する。

地政学的緊張の下で世界のサプライチェーンが崩壊し、ピーター・ゼイハンの懸念が現実のものとなる。輸入肥料への依存は深刻な供給不足につながる。AGIの狭い範囲での最適化がこうした問題を悪化させ、供給の途絶に適応できない。食糧生産は激減し、飢餓と社会不安が蔓延する。政府は効果的な対応に苦慮し、農村社会は壊滅的な打撃を受ける。

雇用喪失の推定

このシナリオでは、急速な自動化によって農業の雇用が大幅に失われる可能性がある。現在、世界の労働人口の約27%（約21億6,000万人）が農業に従事している。一部の専門家が予測するように、今後10～20年の間にAGIとロボット工学が20～50%の農業の仕事を代替するとすれば、世界で4億3,200万人から10億人以上が職を失うことになる。代替となる雇用機会の欠如は、貧困と不平等を悪化させる可能性がある。

その影響は農業だけにとどまらない。農作業従事者が離職することで失業が急増し、景気悪化につながる。規制の枠組みがないため、AGIシステムは野放図に運用され、データの悪用や農民の権利の侵害といった倫理違反が生じる。世代を超えて受け継がれてきた知識が陳腐化し、農家の文化遺産が侵食される。

シナリオ2：中途半端なシナリオ-グローバルシフトの中で不均等な利益

この結果、AGIの利点は、主に先進技術に投資する資源を持つ裕福な国や企業によって実現される。これらの地域では、精密農業によって効率と持続可能性が向上する。しかし、発展途上国や小規模農家は、アクセスやインフラの不足のために取り残されてしまう。

脱グローバリズムが激化し、各国が自給自足に力を入れる。世界的な不平等が拡大し、サプライチェーンの脆弱性に関するZeihanの懸念は後発開発途上国に根強く残っている。AGIによって強化された農業の成果を享受する人々がいる一方で、食糧不安に直面する人々もいる。デジタルデバイドは深まり、恵まれない地域の農村コミュニティは衰退する。

雇用喪失の推定

ここで、雇用の移動は不均等に起こる。先進国では、今後15～25年の間に、最大30%の農作業が自動化され、数百万人が影響を受ける可能性がある。発展途上国では、インフラの制約から導入が遅れるかもしれないが、投資の不足が競争力を妨げ、経済の停滞と間接的な雇用喪失につながる可能性がある。

経済格差は、国内および国家間の社会的緊張につながる。雇用機会はテクノロジー中心の役割へとシフトし、教育や訓練を受けられない人々は取り残される。UBIを実施する取り組みは一貫性がなく、ある地域では救済をもたらすが、経済的制約のために失敗する地域もある。

シナリオ3：グレート・シナリオ-AGIが推進するポジティブな変革

最も楽観的なビジョンでは、AGIは倫理的配慮とグローバルな協力によって導かれ、責任を持って開発・実施される。AGIテクノロジーへのアクセスは、インフラと教育への投資を通じて民主化される。

AGIは、世界中で持続可能な農業を推進しています。AGIは、資源の利用を最適化し、土壌の健全性を高め、作物の多様性を増大させる。AGIは、肥料生産と土壌管理に関する現地でのソリューション開発を支援するため、ゼイハンのサプライチェーンにおける懸念は軽減される。食糧安全保障は世界的に改善され、AGIシステムの管理とメンテナンスに新たな雇用が生まれることで経済的機会も拡大する。

雇用喪失の推定

自動化によって手作業の必要性が減る一方で、AGIシステムの管理・保守に新たな役割が生まれる。雇用の転換は、再教育プログラムに重点を置きながら、今後20～30年間で10～15%程度にとどまる可能性がある。労働力はより高スキルの職種に移行し、失業リスクが軽減される。

などの研究がある。 "農業におけるAIの責任ある導入" は、環境の持続可能性と利益の公平な分配を促進するAIシステムの開発において、利害関係者を巻き込むことの重要性を強調している。透明性が高く、説明しやすいAIモデルは、農民や地域社会の信頼を育む。

AGIの統合は、インテリジェント・システムが炭素隔離の取り組みに貢献することで、気候変動の緩和などの分野におけるイノベーションにつながる。AGIは、水不足や資源分配のような課題に取り組む上でのグローバルな協力を促進する。

農業におけるAGIの結果

AGIが農業への統合が進むにつれ、農業の将来を形作る可能性のある潜在的な影響（プラスとマイナスの両方）を考慮することは極めて重要である。

• 経済リストラ:AGIは、生産コストを大幅に削減し、労働力学を変化させることで、農業経済を再定義する可能性がある。効率は向上するが、雇用が奪われるリスクもある。今後10年から30年の間に、10%から50%の農作業が自動化され、世界全体で数億人が影響を受ける可能性があると推定されている。教育と再教育を通じて労働力を準備することが極めて重要になる。
  
• 環境への影響:AGIは、持続可能な慣行を強化し、廃棄物を削減し、生物多様性を促進する可能性を秘めている。逆に、適切な監視がなければ、持続可能性よりも収穫量の過剰な最適化により、環境悪化につながる可能性がある。
  
• データのプライバシーと所有権:AGIシステムが膨大な量のデータを収集するにつれ、このデータは誰のもので、どのように使用されるのかという疑問が生じる。悪用を防ぐためには、農家の権利を守り、透明性を確保することが不可欠です。
  
• 世界の食料安全保障:AGIは、生産と分配を最適化することによって食糧不足に対処するのに役立つ可能性がある。しかし、AGI へのアクセスが不平等であれば、食糧安全保障における世界的格差を悪化させる可能性がある。
  
• 文化と社会の変化:農家の役割は、実践的な栽培から複雑なAIシステムの管理へと移行するかもしれない。その結果、伝統的な知識が失われ、農村社会の社会構造が変化する可能性がある。
  
• 規制上の課題:イノベーションと保護を両立させる政策の立案は複雑だ。倫理的なAI利用、データ保護、公平なアクセスなどの問題に対処するために、規制を進化させる必要がある。
  
• 投資ダイナミクス:AGIが生産性を高めるにつれ、農地の価値はさらに高まる。ビル・ゲイツが農地を購入するなど、注目度の高い投資は、農業が大きな資本を引き寄せる傾向を浮き彫りにしており、土地の所有形態やROIの検討に影響を与える可能性がある。

前進への道革新と責任のバランス

素晴らしいシナリオに向けて舵を切るには、意図的な行動と協力が必要だ。

• AGIの倫理的発展:強固なガイドラインを確立することで、AGIシステムの透明性、説明責任、人間の価値観との整合性を確保する。これには、悪用の防止やデータ・プライバシーの保護も含まれる。
  
• 教育とインフラへの投資:世界中の農家がAGI技術にアクセスし、それを効果的に利用するためのトレーニングを受けることは、デジタル・デバイドを解消し、公平な利益を促進することにつながる。
  
• サプライチェーンの強靭性強化:重要な農業投入物について地元で解決策を開発することで、不安定な国際市場への依存を減らし、食料安全保障を強化する。
  
• 支援政策と規制:政府は、AGIへの公平なアクセスを促進し、独占を防ぎ、持続可能な慣行を奨励する政策を制定しなければならない。
  
• 国際協力:知識や資源をグローバルに共有することで、格差を緩和し、気候変動や食糧不安などの課題に対処することができる。
  
• ステークホルダーを巻き込む:農民、技術者、政策立案者、地域社会がAGIの開発と実施に参加することで、多様な視点が技術を形成することができる。

農地の重要性を考える

農地は経済的のみならず、文化的、環境的にも重要な資産であることに変わりはない。AGIの文脈では、農地とそれを耕作する技術の管理はさらに重要な意味を持つ。農地への注目度の高い投資は、その戦略的重要性と潜在的な投資収益に対する認識を示している。

私のような家族経営農家にとって、これはチャンスであると同時に課題でもある。AGIを導入することで、私たちの経営は強化され、農場の競争力を維持することができる。しかし、大企業の影に隠れてしまわないよう、また私たちの生き方を特徴づける価値観や伝統を守るためには、慎重な舵取りが必要だ。

個人的な考察

かつて祖父が手入れをしていた畑に立ちながら、私は何世代にもわたる知恵と最先端の洞察力を融合させた、農業のあらゆる面をガイドしてくれるAGIシステムを思い描いている。そのようなツールの魅力は否定できない。しかし、私は慎重さが必要であることを肝に銘じている。

私たちは、何を望むのかに注意しなければならない。農業におけるAGIの可能性は膨大だが、先見性と責任感なしに進めばリスクも大きい。将来への備えとは、地域社会や環境にとって不可欠な農業の要素を守りつつ、革新を受け入れることを意味する。

私たちが耕す畑は単なる土地ではなく、先人たちの遺産であり、未来の世代への約束でもある。AGIが農業を再構築しようとしている今、私たちにはその統合を思慮深く導く機会と責任がある。

イノベーションと倫理的配慮のバランスをとり、テクノロジーと同様に人材に投資し、国境や分野を超えたコラボレーションを促進することで、私たちはAGIの可能性をより大きな利益のために活用することができる。それは、知恵と謙虚さ、そして伝統と進歩の両方への深い敬意を必要とする旅である。

私はそのような未来に備え、テクノロジーが土地との結びつきを弱めるのではなく、むしろ強めるような世界を開拓できることを願い、尽力している。結局のところ、農業とは常に作物を育てる以上のものであり、あらゆる形の生命を育むものなのだ。

2022年後半から、私は野心的なプロジェクトに取り組んできた、 agri1.ai, 当初は、私自身の農場での作業を合理化し、改善するために設計されました。私のビジョンはすぐに広がり、今ではagri1.aiは世界中の何千もの農家を支援するために調整されています。このプラットフォームは最先端の人工知能を活用し、害虫駆除や土壌分析から天候に基づく意思決定や収穫量の最適化まで、農業に関するさまざまな課題に取り組んでいる。

agri1.aiを使えば、ユーザーはAIと対話することができる。AIは単に回答を提供するだけでなく、対話のたびに進化し、サポートする各農場の具体的なニーズを学習する。パーソナライズされた支援のためのチャットベースのインターフェイス、画像解析のためのコンピューター・ビジョン機能、さらにはリアルタイムの天気予報まで備えた適応型システムだ。最終的な目標は、agri1.aiを農業用の人工知能（AGI）へと押し上げることだ。AGIは、膨大な農業知識と実用的なデータ駆動型の洞察を組み合わせ、生産性を持続的に向上させる強力なツールである。

このプラットフォームは、個々の農家をサポートするだけでなく、世界規模で農業に革命を起こす可能性を秘めたAIを開発し、テクノロジーを農業の根源に近づけるという私のコミットメントを体現している