يمكن أن يتيح استخدام الذكاء الاصطناعي في الزراعة الوصول السريع إلى المعلومات، لكن تجربته كانت مكلفة لمزارع صيني. أدت نصيحة خاطئة من تطبيق ذكاء اصطناعي إلى تلف محصول السمسم لديه في أرض بحجم نحو ٢٥ هكتار. تُظهر هذه الحادثة حدود الاعتماد على نماذج الذكاء الاصطناعي عندما تنتقل إجاباتها من شاشة إلى قرارات فعلية وتكون عواقب الخطأ فورية ومكلفة.
ثقة متزايدة بأداة معرضة للخطأ
المزارع البالغ من العمر ٦٧ عامًا والمشهور فقط باسم «وو»، كان يستخدم لفترة تطبيقًا للذكاء الاصطناعي للحصول على إرشادات زراعية ومكافحة الآفات والأعشاب الضارة. بعد عدة تجارب ناجحة، ازداد اعتماده على الأداة وفي النهاية طبق توصية الذكاء الاصطناعي لمكافحة الأعشاب والآفات في مزرع سمسمه على نطاق واسع دون تأكيد من خبير أو اختبار على نطاق صغير.
مبيد أعشاب قضى على المحصول أيضًا
اقترح التطبيق خليطًا من المواد الكيميائية من بينها مبيد أعشاب مخصص للنباتات ذات الأوراق العريضة؛ دون إدراك أن السمسم نبات ذو أوراق عريضة أيضًا. نتيجة لذلك، بدل أن يحمي المحصول، أضرّ به نفس المكوّن. بعد يوم واحد من الرش ذبلت شتلات السمسم وتلفت مساحة كبيرة من المزرعة. قُدرت الأضرار بنحو ٢٥ هكتار (١٥٠ مو) وقُدِّرت قيمتها المالية بنحو ١٥٠٬٠٠٠ يوان (نحو ٢٠٬٧٠٠ دولار).
لماذا ترتكب النماذج اللغوية أخطاء؟
النماذج اللغوية الكبيرة مصممة أساسًا لإنتاج استجابات لغوية متماسكة، لا لاتخاذ قرارات متخصصة في ظروف زراعية حقيقية؛ وهذا قد يؤدي إلى إجابات تبدو واثقة لكنها خاطئة. تُظهر دراسة نُشرت في يوليو ٢٠٢٤ في مجلة Frontiers in Plant Science أن النماذج العامة محدودة في التكيّف مع الظروف المحلية للزراعة وأن نموذجًا واحدًا لا يمكنه تلبية كل البيئات والمهام. تتطلب التوصية الزراعية الصحيحة بيانات حول نوع المحصول والآفة وظروف التربة والطقس والمبيدات المسموح بها؛ لذا صحة إجابة في ظرف معين لا تضمن صحتها في ظرف آخر.
تحذيرات سابقة بشأن اختيار المبيدات بالذكاء الاصطناعي
هذه ليست الحالة الوحيدة؛ فقد حذرت جامعة كورنيل سابقًا من الاعتماد دون تحقق على توصيات الذكاء الاصطناعي بشأن المبيدات، لأن بعض الأنظمة قد تقترح مواد غير مسموح بها للمحصول المقصود. يمكن أن يؤدي الاستخدام خارج التعليمات إلى إلحاق الضرر بالمحصول والبيئة وصحة الأشخاص؛ ومن ثم فحص الملصق والتشاور مع خبير قبل التطبيق ضروريان.
ليس بديلاً عن الخبير الزراعي
لا تعني هذه الحادثة أن الذكاء الاصطناعي عديم الفائدة في الزراعة؛ فالتطبيقات مثل تشخيص الآفات، تحليل الصور وتقدير احتياجات الري لا تزال تتوسع. يقترح الباحثون بدلاً من النماذج العامة استخدام نماذج متخصصة مرتبطة بقاعدة بيانات موثوقة وأنظمة دعم قرار مبنية على استرجاع المعلومات تأخذ الظروف المحلية في الاعتبار.
درس يتجاوز الزراعة
النقطة الأساسية هي الفجوة بين الإجابة المقنعة والإجابة الصحيحة والقابلة للتنفيذ. كلما ارتبطت التوصية بقرار أكثر خطورة، زادت أهمية المراجعة والتأكيد البشري؛ لأن في حالة المبيدات، يمكن لخطأ صغير أن يدمر محصولًا واسعًا خلال ساعات. الذكاء الاصطناعي أداة مفيدة، لكنه لا ينبغي أن يكون الحلقة الأخيرة في سلسلة اتخاذ القرار.