La inteligencia artificial trae potencial para el bien y el mal en la industria agroalimentaria


A medida que la IA gana terreno en el sector agrícola, las cuestiones éticas deben estar al frente y al centro.


UNIVERSIDAD DE MARYLAND


La inteligencia artificial, o AI, ha incursionado en casi todas las industrias y sectores socioeconómicos en las últimas décadas, con la promesa de hacer la vida más fácil y eficiente. Los electrodomésticos inteligentes mantienen los refrigeradores abastecidos y la temperatura controlada, mientras que las aplicaciones de redes sociales conectan a las personas con las redes y los compradores en línea encuentran justo lo que necesitan con anuncios dirigidos. Pero estas aplicaciones de IA también han introducido nuevas preocupaciones por la privacidad, el sesgo implícito y una serie de consecuencias no deseadas potencialmente dañinas.

Para evitar algunas de estas consecuencias, los investigadores se han centrado cada vez más en estudiar las implicaciones potenciales de la IA en una variedad de sectores. Un nuevo análisis de la Universidad de Maryland rastreó la tendencia creciente en dichos estudios y reveló que algunos sectores, como la agricultura, apenas han arañado la superficie para identificar y abordar las posibles implicaciones éticas, legales, sociales y económicas de la IA.

Según Debasmita Patra, profesora asistente de investigación en el Departamento de Ciencia y Tecnología Ambiental de la UMD y autora principal del estudio, las empresas agrícolas son relativamente tardías en la tecnología de IA. Pero las tecnologías dependientes de la IA están surgiendo rápidamente en el sector agrícola, y Patra dice que ahora es el momento de abordar estas posibles preocupaciones.

“Cuando una tecnología es nueva, no conocemos todos los impactos potenciales de esa tecnología”, dijo Patra. “Y debemos hacer estas preguntas sobre la ética involucrada en las aplicaciones de IA en la agricultura ahora, mientras aún es nueva y está emergiendo rápidamente, antes de que avancemos mucho en el camino.

Patra y sus colegas realizaron un análisis global de todos los trabajos de investigación centrados en las implicaciones éticas, legales, sociales y económicas de la IA desde 1991 hasta 2020. Su estudio encontró que la mayor cantidad de trabajos de investigación sobre estos temas se centraron en los campos de ciencias de la computación y ciencias sociales, ambos campos en los que el uso de la IA se adoptó temprano y ha crecido rápidamente. También descubrieron que campos como la atención médica, donde los problemas éticos suelen estar al frente y al centro, fueron el foco de una gran cantidad de estudios sobre las implicaciones de la IA.

Pero el equipo vio una caída en la cantidad de estudios de este tipo en los que la IA ha sido más lenta para hacer incursiones, como la agricultura. Del total de 1028 estudios analizados, solo 23 exploraron las implicaciones del uso de la IA en la agricultura.

El sector agrícola está desarrollando rápidamente más usos para la IA, y cada nueva aplicación plantea muchas preguntas sin respuesta. Por ejemplo, los sistemas de IA pueden utilizar las imágenes satelitales de los campos de cultivo y los datos recopilados por los agricultores sobre la humedad de las hojas para predecir la infestación de enfermedades o plagas y recomendar prácticas de manejo, pero una vez recopilados, ¿quién es el propietario de los datos?

Las fincas no son islas, y las condiciones en una finca grande pueden brindar información importante para administrar una región más amplia. ¿Eso hace que esté bien que las empresas agrícolas que venden servicios de gestión basados ​​en IA a los agricultores utilicen datos de esas granjas en otras aplicaciones de gestión de tierras? ¿O pueden las empresas de tecnología usar los datos agrícolas que recopilan para tratar de vender más productos al agricultor, o recomendar una marca particular de semillas o suministros que les ofrezcan un soborno?

Otras preocupaciones incluyen cómo se tendrá en cuenta la sostenibilidad en las aplicaciones de IA diseñadas para aumentar el rendimiento. Por ejemplo, una aplicación impulsada por IA puede recomendar medidas para mejorar la cosecha que también causen una mayor pérdida de nutrientes por la escorrentía de aguas superficiales y contaminen los hábitats circundantes.

También existe la posibilidad de que la automatización guiada por IA lleve a las empresas a modificar su ganado o cultivos para adaptarse mejor a una máquina robótica o a una cosechadora. La equidad también es una consideración importante, ya que la tecnología de IA es costosa y no todos los agricultores obtendrán los beneficios. Estos son solo algunos de los problemas que la IA está introduciendo en la agricultura, y Patra y sus colegas esperan que la investigación en esta área continúe a medida que crece la adopción de la IA. el trabajo de

investigacion , Implicaciones éticas, legales, sociales y económicas (ELSE) de la inteligencia artificial a nivel global: un enfoque de la cienciometría, se publicó el 13 de enero de 2022 en la revista AI and Ethics.

Otros coautores de este artículo de la UMD incluyen: los profesores Adel Shirmohammadi del Departamento de Ciencia y Tecnología Ambiental (ENST) y Abani K. Pradhan del Departamento de Nutrición y Ciencia de los Alimentos (NFSC) y el Centro de Sistemas de Seguridad y Seguridad Alimentaria ; los estudiantes de pregrado Madeline White y Christopher Broussard de la ENST, Joel Cover y Liana Torres del Departamento de Ciencias y Políticas Ambientales; los estudiantes de posgrado Edmund Benefo de NFSC; y Aubrey Tingler del Programa de Ciencias Ambientales Marinas-Estuarinas.


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Debasmita Patra, profesora asistente de investigación

Este estudio fue el resultado de una investigación realizada por estudiantes de pregrado, estudiantes de posgrado y profesores de múltiples disciplinas durante los cursos de pregrado y posgrado, Ética ecológica y de recursos naturales ENST404 y Ética avanzada de recursos naturales y ambiental 604 impartidos por Debasmita Patra (en la foto arriba).

“Además de su contribución científica oportuna al cuerpo de literatura, este estudio fue innovador al llevar los esfuerzos de enseñanza en el aula a la etapa de publicación”, dijo Adel Shirmohammadi, profesor en ENST y coautor del estudio.

“El esfuerzo combinado de estudiantes de pregrado y posgrado, y profesores de diversas disciplinas indica un enfoque de enseñanza innovador que atravesó desde la revisión de la literatura hasta la síntesis y el análisis de datos y finalmente a la publicación en una revista apropiada”, dijo Abani Pradhan, profesor en NFSC y co. -autor del estudio.



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