Гибридный интеллект может примирить биоразнообразие и сельское хозяйство
Исследовательская группа из Университета Хоэнхайма и Технического университета Мюнхена разработала новый трансдисциплинарный подход для разрешения противоречия между биоразнообразием и сельскохозяйственным производством.
Сохранение биоразнообразия без снижения продуктивности сельского хозяйства до сих пор не удавалось совместить из-за высокой сложности социально-экологической системы и трудностей в учёте взаимодействий человека и окружающей среды обычными методами.
Благодаря новым технологиям, команда учёных демонстрирует многообещающий путь для одновременного достижения обеих целей. Исследователи сосредоточились на развитии искусственного интеллекта в сочетании с коллективным человеческим суждением — использовании гибридного интеллекта. Их статья опубликована в текущем выпуске Nature Food.
Проблема: разрыв в данных и масштабах
- Данные от дистанционного зондирования, полевых датчиков и статистических обследований разрознены и фрагментированы.
- Масштаб планирования в сельском хозяйстве — кратко- и среднесрочный, на уровне поля и фермы (1–100 га). Долгосрочные экологические эффекты проявляются на ландшафтном уровне (~100 000 га).
- Социальная дилемма: отдельным фермерам невыгодно в одиночку отказываться от продуктивности ради общественного блага — сохранения биоразнообразия.
Решение: гибридный интеллект
Новый подход объединяет экспертизу в естественных, социальных науках, инженерии и информатике, а также тесное сотрудничество науки и практики.
Гибридный интеллект — это сочетание интуитивных способностей человека с вычислительной мощью компьютеров и аналитическими возможностями ИИ. Ключевой компонент — компьютерные модели с «мульти-агентной технологией» для имитации экологических, социальных и экономических процессов. Эти модели создают детальное интерактивное отображение реальности, где можно симулировать меры по сохранению биоразнообразия и поддерживать совместное принятие решений.
Практический пример: групповые платежи
Вместо выплат субсидий отдельным фермерам за создание цветочных полос (которые высаживаются разрозненно и малоэффективны), предлагаются групповые платежи за скоординированные на уровне ландшафта меры.
- Анализ данных: Гибридный ИИ анализирует сложные данные о состоянии почв и локальном биоразнообразии, чтобы определить места, где межфермерские меры будут наиболее эффективны, а потери урожая — минимальны.
- Платформа для коммуникации: ИИ-системы предоставляют платформы для обмена информацией и планирования совместных проектов без излишней бюрократии. Цель — справедливый баланс интересов, например, через новые аукционные механизмы распределения субсидий.
- Моделирование и модерация: Виртуальная модель среды позволяет участникам опробовать меры до их реализации. ИИ может выступать автоматизированным модератором, внося в групповые обсуждения информацию, альтернативные перспективы или креативные решения (аналогично возможностям генеративного ИИ, как ChatGPT).
Условия успеха
Для успеха и широкого признания технология должна быть:
- Прозрачной и партисипативной (с участием всех сторон).
- Вызывающей доверие у людей.
- Использующейся этично.
Перспективы подхода очень многообещающи, но для его развития и внедрения необходимы фундаментальные исследования и кооперация всех заинтересованных сторон из науки, практики и общества.