専門家は、AIツールが農業を一変させることはないかもしれないが、農家を支援することになると予測している

ChatGPTには推論能力がなく、未来を予測することもできませんが、他の点で農家にとって役立つ可能性があります。

公開から3か月が経ち、OpenAIの人工知能搭載チャットボットは一般の人々の関心を大きく集めている。

OpenAIは公式な利用統計を公表しなくなったが、無料サービス開始から5日間で100万人のユーザーが登録したと述べている。

「これを、あらゆる問題を解決できる魔法のようなツールだと考えるべきではない」――イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校コンピュータサイエンス教授、ヘン・ジ

書籍、ニュース記事、その他のウェブコンテンツを含む数十億ものデータポイントで学習されたこの大規模言語モデルベースの生成ツールは、必ずしも正確とは限らないものの、即座に質問に答えたり、創造的な文章スタイルを模倣したりすることができる。

サービス開始以来、幅広い分野の人々が、この人工知能が持つ前例のない力をいかに活用してビジネスの効率化を図るか、模索している。

ChatGPTが農業に革命をもたらす可能性は低いものの、専門家は、ウェブサイトコンテンツやマーケティング資料の作成といった研究や業務において、農家を支援できると示唆している。

イリノイ大学アーバナ・シャンペーン校のコンピュータサイエンス教授であるヘン・ジ氏は、『Olive Oil Times』に対し、大規模言語モデル（LLM）ベースの生成ツールは、情報の正確性を人間の判断で評価できるような業務において、農家を支援できる可能性があると語った。

大規模言語モデル（LLM）ベースの生成ツール

大規模言語モデル（LLM）ベースの生成ツールとは、機械学習を用いて入力されたプロンプトに基づいてテキストやその他のコンテンツを生成するAIツールである。膨大な量のテキストデータで学習され、その知識を活用して、与えられた入力に似た新しいコンテンツを作成する。

「しかし、これをすべての問題を解決できる魔法のツールだと考えるべきではありません」と彼女は述べた。

例えば、Ji氏は、農家が特定の地域や気候条件下での特定の作物の植え方についてChatGPTに尋ね、正確なアドバイスを得られると期待できると述べた。

また、ChatGPTは科学的研究の結果を要約したり、機器の修理方法といった実用的な情報を提供したりすることも可能です。

「大規模言語モデルは、単にトークンの列を記憶しているに過ぎません」と彼女は述べた。「それは過去の人間の経験の集積に他なりません。基本的には、2021年以前のウェブ上の全データを収集し、それを記憶しているのです。」

トークンの列

「トークンの列」とは、「トークン」と呼ばれる意味を持つ小さな単位の列を指し、それらがより大きなテキストやコードを構成しています。トークンは通常、単語や句読点です。テキストやコードをトークンの列に分解することで、分析や処理が容易になり、機械学習モデルへの入力として、新しいテキストを生成したり、異なるカテゴリに分類したりするために使用されます。

ジ氏は、大規模言語モデルに基づく生成ツールは――質問された際に何を主張しようとも――「科学的発見」と呼ばれるプロセスには関与できないと警告した。

例えば、ChatGPTは将来の気候条件や市場価格を予測することで農家を支援できると主張している。しかし、Ji氏はなぜそれが不可能なのかを説明した。

「このモデルには深い推論能力がありません」と彼女は述べた。「未来を予測することはできません。モデルに、これまで観察したことのない新しい状況や課題について何かを発見するよう求めても、それを[正確に]行うことはできないでしょう。」

「流暢な英語で回答を生成することはできますが、知識を裏付ける能力はなく、回答の真実性についても保証はありません」とジ氏は付け加えた。「このシステムは、推論や発見を行うために設計されたものではありません。」

農業法を専門とする弁護士のトッド・ジャンゼン氏も同意見だ。彼はChatGPTに「ChatGPTが米国の農業に革命をもたらすトップ5の方法は何か」と尋ねた。回答の中で、ChatGPTはデータ分析や予測にその能力を活用できると述べた。

「農業について何も知らなければ、ChatGPTの予測はかなり素晴らしいものだと感じるだろう」とジャンゼン氏は『Successful Farming』誌に記した。「これらの予測は、非常に権威があり、知識豊富であるかのように映る」

「しかし、その表面を剥がしてみると、印象的ではあるものの、深みや意味を欠いた、いわば『言葉の寄せ集め』のようなものが見つかる」と彼は付け加えた。「これら5つのポイントのほとんどは、データ分析と予測という同じ概念をただ繰り返しているに過ぎない。」

ChatGPTが農家にとって画期的なツールとなる前に、ジ氏はその回答の正確性に関する問題がまず解決されなければならないと考えている。

彼女は、研究者たちがすでに独自の大型言語モデル（LLM）ベースの生成システムの開発に取り組んでいると付け加えた。農業に特化したものが作成されれば、すべての回答が確かな知識に基づいたものになるだろう。しかし、それでも未来を予測することはできないだろう。

ChatGPTやその他の類似したAIチャットボットが、農家の仕事のやり方を変える可能性は低いものの、技術の急速な進歩は依然としてこの分野に深刻な影響を及ぼす可能性がある。

「私の経験では、ChatGPTのようなAIツールによって生じる潜在的なバイアスという点において、アグリフード部門は他の分野よりもはるかに脆弱です」と、コーネル大学のアグリテック研究者であるユー・ジャン氏は『Olive Oil Times』に語った。

「生産者にChatGPTをどう活用させるかだけでなく、（ChatGPTと連携して）モデルに影響を与えるようなデジタルコンテンツを戦略的にどう開発するかも考慮することが重要です」と彼は付け加えた。

例えば、ジャン氏によるAIチャットボットを用いた研究では、ワインの推奨に関する質問への回答が、デジタル上の存在感が大きい企業に偏っていることが示された。

「もし誰かがChatGPTのAPI（異なるソフトウェアやアプリケーション間の通信を可能にするツール）を使って、特に新規顧客向けの推奨アプリを作成した場合、こうした小規模ワイナリーは市場シェアを急速に失い、その結果、アグリフード業界のさらなる統合が進むことになるでしょう」と彼は述べた。

検索エンジン「Bing」へのChatGPTの統合により、AIベースの検索への移行はますます避けられないものとなっている。江氏は、小規模農家は迅速に適応しなければ取り残されるリスクがあると警告した。

「多様性がレジリエンス（回復力）の一部であるならば、農業や食品用途向けに設計されていないこれらの新しいAIツールを活用して積極的に考えるよう生産者を後押しし、変化を受け入れるためのデジタルリテラシーや研修資料を整備すべきだ」と彼は結論付けた。

成功する農業