Коли чат-бот замінить агронома

Іноді здається: якщо не користуєшся штучним інтелектом, ти вже поза грою. Це відчуття легко виникає після чергової рекламної розсилки чи презентації нових гаджетів. І справді, є велика ймовірність, що смартфон, з якого ви читаєте цю статтю, вже має вбудовані функції ШІ — наприклад, розпізнає рослини бур’янів на полі по фото.

Колись для цього потрібні були спеціальні програми, а тепер із цими завданнями справляються всі сучасні смартфони завдяки функціям Apple Visual Lookup, Google Lens та іншим. А з появою чат-ботів на базі ШІ, таких як ChatGPT, DeepSeek AI, Google Gemini, Microsoft Copilot чи Le Chat від Mistral AI, віртуальні помічники стали доступними буквально кожному. Вони навіть можуть дати пораду щодо врожаю. Зручно? Звучить так. Але не все так просто. Є щонайменше два важливі моменти, про які варто знати.

Чат-боти — один із напрямів ШІ

ШІ розробляють доволі давно, а чат-боти — одна з його форм. Наприклад, ChatGPT працює на основі великих мовних моделей (LLM) — це тип ШІ, який навчається на масивах текстів та здатен створювати зв’язні, логічні відповіді, подібні до людської мови. Meta, материнська компанія Facebook, Instagram і WhatsApp, нещодавно потрапила в заголовки газет, оскільки має намір використовувати незахищені дані користувачів для навчання своїх моделей ШІ.

Іншими словами, коли користуєтеся безплатною версією таких ботів, ви автоматично погоджуєтеся на те, що введені вами дані можуть бути використані для навчання моделей. Про це нагадував Каспер де Йонг, викладач і дослідник Університету прикладних наук Saxion: «Якщо ви завантажуєте у чат-бот бізнес-план для редагування чи перекладу, то пам’ятайте, що ваші дані можуть зберігатися. Це не стосується платних версій, де зазвичай передбачена більша конфіденційність».

Від Тюрінга до ChatGPT

Ідея штучного інтелекту виникла у 1950-х роках, коли британський математик Алан Тюрінг запропонував тест, що мав визначати, чи може машина мислити як людина. Світову славу ШІ здобув у 1997 році, коли суперкомп’ютер IBM Deep Blue переміг гросмейстера Гаррі Каспарова в шахах. Десять років по тому IBM почала розробляти Watson, комп’ютер, здатний спілкуватися природною мовою. Після придбання The Weather Company у 2016 році IBM використовувала Watson для прогнозування погоди — даних, які також використовують сільськогосподарські підприємства.

До речі, перший чат-бот Eliza з’явився ще у 1960-х. Сьогодні ж більшість людей знайомі зі ШІ через таких асистентів, як Siri або Alexa, а також через рекомендації в інтернет-магазинах чи автоматичні відповіді на сайтах. З осені 2022 року ChatGPT від OpenAI, ймовірно, є найвідомішим чат-ботом.

Трім Бресілла, дослідник із Вагенінгенського університету, пояснює: чат-боти — це приклад генеративного ШІ (GenAI). Вони створюють текст, зображення чи інші дані на основі введеного запиту. Але є важливе уточнення: якість згенерованого результату ніколи не буває вищою за якість вихідних даних. Це означає, що ШІ не «вигадує» істину — він комбінує те, що вже «знає».

Попри це, моделі стрімко вдосконалюються. Наприклад, ще рік тому ChatGPT відповідав на запитання «Якщо 5 футболок сохнуть на сонці 25 хвилин, скільки часу потрібно для 6?» так: 30 хвилин. Сьогодні його відповідь звучить інакше: ймовірно, також близько 25 хвилин, якщо футболки сохнуть в однакових умовах.

Чи використовують чат-боти агроконсультанти?

Як фермер або звичайний споживач, ви вже могли давно користуватися ШІ: на телефоні, під час онлайн-шопінгу чи перекладів у Google. А з 2022 року, коли виник ChatGPT, інтерес до чат-ботів буквально вибухнув, з’явилися обговорення, статті, прогнози, страхи… Чи справді ШІ вже дає користь у сільському господарстві?

Нідерландський консультант Бурдерей спробував протестувати ChatGPT разом із фермерами й агроконсультантами — хотіли подивитися, чи здатен бот дати адекватні поради щодо вирощування культур. Але задум так і зупинився на старті: фермери поки не виявили особливого ентузіазму, тобто не схотіли отримувати консультації в ШІ, а там, де цікавість все ж з’являлася, вона обмежувалася хіба що дзвінком — і то радше про робототехніку, ніж про ШІ-ботів.

«Я не використовував ШІ-ботів для технічної роботи, — розповідає Ардон Вершор, агроконсультант компанії Van Iperen. — Я сумнівався в достовірності відповідей і просто не мав досвіду. Відтоді я провів деякі експерименти. Але коли запитав про засіб захисту для цибулі, бот порадив щось зовсім невідповідне. Проте як помічник для офісних завдань — оформлення документів, заявок на дотації — він цілком працює».

Незалежний експерт Жерар Мейфелс вважає, що більшість фермерів узагалі не уявляє, чого чекати від таких ботів: «Я ще не бачив справжнього застосування в полі. Хіба що додатки для розпізнавання бур’янів, як-от: Bayer MagicScout чи Pl@ntNet».

Інший консультант, Люк Ремійн із міжнародної агроконсалтингової компанії Delphy, розповідає, що теж тестував ChatGPT — більше із цікавості, ніж з потреби. «Наприклад, вводив щось на кшталт “цибулева муха” або просив описати стадії розвитку дротяників. Цю саму інформацію легко знайти і на Best4Soil. А зараз, після запровадження внутрішніх правил, у нас більше не можна користуватися ChatGPT, тож я переключився на Microsoft Copilot».

Герт Стеренборг, фермер із села Онстведде, теж трошки поекспериментував, але залишився не надто вражений. «Відповіді були надто загальними. Було видно, що ШІ ще слабко розбирається у конкретних ґрунтах і місцевих умовах. Але я знайшов хитрість: задаю вхідну команду як “Тепер ти мій агроконсультант”, і це справді допомагає. Зараз використовую ШІ переважно для формулювання думок і складання заявок на субсидії».

Тед Ваалбург з Vaalburg VOF у нідерландському селі Зюйдшермер використовує ШІ як пошукову систему та для генерації тексту. «Я озвучую свій запит. Результат такий самий надійний, як і в Google, але мені не потрібно друкувати. Це зручніше».

Гербен ван Дюрен також застосовує його для зручності. «Я використовував його, наприклад, для розрахунку кількості насіннєвої картоплі, необхідної на гектар. Коли ви змінюєте одну змінну, одразу отримуєте новий результат».

Norm, Cropwise AI і Vi: хто вже працює з агроШІ?

Поки загальні чат-боти, як-от ChatGPT, шукають себе в агросекторі, спеціалізовані рішення набирають обертів. Їх уже не просто тестують — їх активно вбудовують у реальні робочі процеси. І хоча питання надійності й досі не вирішене остаточно, нові інструменти стають дедалі точнішими.

Американська Farmers Business Network (FBN), мережа фермерів та платформа електронної комерції, ймовірно, була першою, хто запустив такий чат два роки тому. Їхній Norm, AI Ag Advisor, названий на честь агронома Нормана Борлоуга, використовує ту саму велику мовну модель, що й ChatGPT, і спирається на загальнодоступні джерела та власні дані FBN. Однак здоровий глузд залишається вирішальним, оскільки «Norm може помилятися».

Інший приклад — AGvisorPRO. Тут не просто бот, а система, яка підбирає вам агронома, до якого ваше запитання «приклеюється» анонімно. У цієї ж компанії є й віртуальний помічник visorPRO Vi для консультацій у машинобудуванні.

Limagrain пропонує Agrility — сервіс, який прогнозує врожайність кукурудзи на силос, а Syngenta у співпраці з InstaDeep запустила Cropwise AI. Ця система вже видає поради з підбору сортів, густоти висіву, норм добрив і навіть прогнозує ріст культури на основі даних конкретної ділянки. А Phytech навчив свій AI Advisor розпізнавати стрес через посуху і давати поради щодо зрошення.

Ще один гравець — Tavant. Їхні інструменти дають поради щодо врожаю та допомагають із замовленням добрив. Але тут уже постає інше питання — щоб із часом ці помічники не перетворилися на чергову «ботоферму», як це сталося з деякими агроплатформами для управління фермерським господарством.

Теплиці під керуванням ШІ

Де ШІ вже показує результат, так це в тепличному секторі та вертикальному землеробстві — там, де умови максимально контрольовані. У рамках партнерства AGROS дослідники Вагенінгенського університету спільно з компаніями тестують автономні теплиці. Перші висновки: ШІ здатен співпрацювати з агрономами, підтримувати здоров’я рослин і забезпечувати добру врожайність.

Але поки все працює лише в стандартних ситуаціях. «Коли трапляється щось неочікуване — потрібна людина», — говорить дослідник WUR Ґвідо Янсен. Його колега Рік ван де Зедде додає: «Ідеально, якби аграрій міг просто сказати системі: “Чи є зв’язок між тиском хвороб і кліматом у цьому секторі теплиці за останні п’ять років?” — і отримати відповідь».

Автоматизуй, але не вимикай голову

Штучний інтелект — це не магія, а інструмент. Саме так його пропонують сприймати науковці. Єрун Райнфельд, професор сільськогосподарського права Гронінгенського університету, нещодавно запропонував поєднання штучного та сільськогосподарського інтелекту під таким гаслом: «Автоматизуй усе, що можна, але завжди тримай голову в грі». Його підтримує Пітер де Вольф, керівник проєкту «Ферма майбутнього»: ШІ — це посилення людського інтелекту, а не його заміна.

І справді, спеціалізовані галузеві моделі — це спосіб розвіяти скепсис і побоювання щодо «всеїдного» ШІ. А от що далі?

CropGym: що буде, якщо?..

Під час зустрічі Dies Natalis у Вагенінгенському університеті дослідник Гілмі Баха представив модель CropGym — розумний симулятор для аграрних стратегій. Її можна використовувати, щоб тестувати різні рішення: що буде, якщо зменшити кількість добрив? Або навпаки — перевищити дозу ЗЗР? Як це вплине на ґрунт, врожайність, поживні речовини?

Модель працює за принципом навчання: «карає» за погані рішення й «нагороджує» за вдалі, допомагаючи виробити оптимальну стратегію. Після перших тестів в Іспанії, у квітні в Литві стартували польові випробування на озимій пшениці в рамках проєкту Horizon EU Smart Droplets.

«Фермери звикли орієнтуватися на погоду: коли сіяти, коли підживлювати. Але цифрові інструменти вони використовують рідко», — коментує дослідник Гілмі Баха з Вагенінгенського університету. А от у Нідерландах ці інструменти вже є, щоправда, поки без «розумної начинки». Саме це Баха й вирішив змінити у своєму докторському дослідженні, розробивши CropGym. Модель аналізує історичні дані й поточні вимірювання, щоб спрогнозувати, як ті чи інші рішення вплинуть на врожайність і стан ґрунту. Ідея проста: фермер може в безпечному «тренажері» спробувати різні стратегії — додати добрив, зменшити ЗЗР, змінити строки внесення — і побачити, до чого це призведе. Який вплив матимуть певні рішення на майбутню врожайність? Або на якість ґрунту? Такий симулятор дозволяє заглядати далеко вперед на 20, а то й 50 років.