Imagina un campo de trigo que se extiende hasta el horizonte, siendo cultivado para la harina que se convertir\u00e1 en pan para alimentar a la gente de las ciudades. Imagina que toda la autoridad para labrar, plantar, fertilizar, monitorear y cosechar este campo se ha delegado a la inteligencia artificial: algoritmos que controlan los sistemas de riego por goteo, tractores aut\u00f3nomos y cosechadoras, lo suficientemente inteligentes como para responder al clima y a las necesidades exactas del cultivo. Entonces imagina que un hacker estropea las cosas.<\/p>\n\n\n\n
Un nuevo an\u00e1lisis de riesgos, publicado hoy en la revista Nature Machine Intelligence, advierte que el uso futuro de la inteligencia artificial en la agricultura conlleva riesgos potenciales sustanciales para las granjas, los agricultores y la seguridad alimentaria que no se conocen bien y se subestiman.<\/p>\n\n\n\n
“La idea de m\u00e1quinas inteligentes que manejan granjas no es ciencia ficci\u00f3n. Las grandes empresas ya son pioneras en la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de bots agr\u00edcolas aut\u00f3nomos y sistemas de soporte de decisiones que reemplazar\u00e1n a los humanos en el campo”, dijo el Dr. Asaf Tzachor en el Centro de la Universidad de Cambridge para el Estudio del Riesgo Existencial (CSER), primer autor del art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n
“Pero hasta ahora nadie parece haber hecho la pregunta ‘\u00bfexisten riesgos asociados con un despliegue r\u00e1pido de la IA agr\u00edcola?'”, agreg\u00f3.<\/p>\n\n\n\n
A pesar de la gran promesa de la IA para mejorar el manejo de cultivos y la productividad agr\u00edcola, los riesgos potenciales deben abordarse de manera responsable y las nuevas tecnolog\u00edas deben probarse adecuadamente en entornos experimentales para garantizar que sean seguras y est\u00e9n protegidas contra fallas accidentales, consecuencias no deseadas y ataques cibern\u00e9ticos, dicen los autores. En su investigaci\u00f3n, los autores han elaborado un cat\u00e1logo de riesgos que deben tenerse en cuenta en el desarrollo responsable de la IA para la agricultura, y formas de abordarlos. En \u00e9l, dan la alarma sobre los atacantes cibern\u00e9ticos que pueden causar interrupciones en las granjas comerciales que utilizan IA, envenenando conjuntos de datos o cerrando rociadores, drones aut\u00f3nomos y cosechadoras rob\u00f3ticas. Para protegerse contra esto, sugieren que los ‘hackers de sombrero blanco’ ayuden a las empresas a descubrir cualquier falla de seguridad durante la fase de desarrollo, para que los sistemas puedan protegerse contra piratas inform\u00e1ticos reales.<\/p>\n\n\n\n
En un escenario asociado con fallas accidentales, los autores sugieren que un sistema de IA programado solo para brindar el mejor rendimiento de cultivo a corto plazo podr\u00eda ignorar las consecuencias ambientales de lograrlo, lo que llevar\u00eda al uso excesivo de fertilizantes y la erosi\u00f3n del suelo a largo plazo. La aplicaci\u00f3n excesiva de pesticidas en busca de altos rendimientos podr\u00eda envenenar los ecosistemas; la aplicaci\u00f3n excesiva de fertilizante nitrogenado contaminar\u00eda el suelo y las v\u00edas fluviales circundantes. Los autores sugieren involucrar a ec\u00f3logos aplicados en el proceso de dise\u00f1o de tecnolog\u00eda para garantizar que se eviten estos escenarios.<\/p>\n\n\n\n
Las m\u00e1quinas aut\u00f3nomas podr\u00edan mejorar las condiciones de trabajo de los agricultores, liber\u00e1ndolos del trabajo manual. Pero sin un dise\u00f1o tecnol\u00f3gico inclusivo, las desigualdades socioecon\u00f3micas que actualmente est\u00e1n arraigadas en la agricultura global, incluidas las discriminaciones de g\u00e9nero, clase y etnia, permanecer\u00e1n.<\/p>\n\n\n\n
“Los sistemas agr\u00edcolas expertos en IA que no tienen en cuenta las complejidades de los insumos laborales ignorar\u00e1n y potencialmente mantendr\u00e1n la explotaci\u00f3n de las comunidades desfavorecidas”, advirti\u00f3 Tzachor.<\/p>\n\n\n\n
Varios ag-bots y maquinaria avanzada, como drones y sensores, ya se utilizan para recopilar informaci\u00f3n sobre los cultivos y apoyar la toma de decisiones de los agricultores: detecci\u00f3n de enfermedades o riego insuficiente, por ejemplo. Y las cosechadoras combinadas aut\u00f3nomas pueden recoger una cosecha sin la necesidad de un operador humano. Dichos sistemas automatizados tienen como objetivo hacer que la agricultura sea m\u00e1s eficiente, ahorrando costos de mano de obra, optimizando la producci\u00f3n y minimizando las p\u00e9rdidas y el desperdicio. Esto conduce a un aumento de los ingresos de los agricultores, as\u00ed como a una mayor dependencia de la IA agr\u00edcola.<\/p>\n\n\n\n
Sin embargo, es probable que los productores a peque\u00f1a escala que cultivan la mayor\u00eda de las granjas en todo el mundo y alimentan grandes franjas del llamado Sur Global queden excluidos de los beneficios relacionados con la IA. La marginaci\u00f3n, las bajas tasas de penetraci\u00f3n de Internet y la brecha digital pueden impedir que los peque\u00f1os agricultores utilicen tecnolog\u00edas avanzadas, lo que ampl\u00eda las diferencias entre los agricultores comerciales y los de subsistencia. Con un estimado de dos mil millones de personas afectadas por la inseguridad alimentaria, incluidos unos 690 millones desnutridos y 340 millones de ni\u00f1os que sufren deficiencias de micronutrientes, las tecnolog\u00edas de inteligencia artificial y la agricultura de precisi\u00f3n prometen beneficios sustanciales para la seguridad alimentaria y nutricional ante el cambio clim\u00e1tico y una poblaci\u00f3n mundial en crecimiento.<\/p>\n\n\n\n
“La IA est\u00e1 siendo aclamada como la forma de revolucionar la agricultura. A medida que implementamos esta tecnolog\u00eda a gran escala, debemos considerar de cerca los riesgos potenciales y apuntar a mitigarlos desde el principio en el dise\u00f1o de la tecnolog\u00eda”, dijo el Dr. Se\u00e1n \u00d3 h\u00c9igeartaigh, ejecutivo, director de CSER y coautor de la nueva investigaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n