AI 날씨 예보가 농부들이 기후 위험과 싸우는 데 도움을 줄 수 있지만, 새로운 우려를 불러일으킬 수도 있습니다.

AI는 농부들이 날씨를 예측하고, 농작물을 관리하며, 작업을 효율화하는 데 도움을 주어 농업을 변화시키고 있지만, 높은 비용, 사회적 불평등, 환경적 위험 등으로 인해 심각한 도전과제도 함께 따라오고 있습니다

농부들이 내리는 모든 식재 결정은 여러 위험성을 내포하고 있으며, 이는 기후 변화의 영향으로 점점 심각해지고 있습니다. 이는 The Conversation (TC)이 최근에 분석한 바입니다.

날씨는 주요 위험 요인으로서, 농업 생산과 농민들의 재정 안정성에 모두 영향을 미칩니다. TC는 지연된 장마가 남아시아의 쌀 농부들에게 새로 식물을 심거나 농업 생산을 변경하도록 강요하며, 이로 인해 소요된 시간과 소득이 손실되는 예를 들어 보여줍니다.

이는 신뢰할 수 있고 적시에 날씨 예보를 이용할 수 있다면, 농민들이 심기 일정과 비료 사용을 최적화하는 데 도움이 될 수 있음을 의미합니다. 그러나, TC는 많은 저소득 및 중소득 국가들이 신뢰할 수 있는 예보를 이용하는 데 상당한 어려움을 겪고 있음을 주장합니다. 이는 해당 기술이 매우 비싸기 때문입니다.

AI 기반의 새로운 기상 예보 모델의 등장이 이 분야의 패러다임을 바꿀 가능성이 있습니다. AI 모델은 전통적인 물리 기반 모델의 계산 비용의 일부만으로도 정확하고 지역화된 예측을 제공할 수 있습니다.

AI는 개발 도상국의 국가 기상청이 농부들에게 변화하는 강수 패턴에 대한 적시적인, 지역화된 정보를 제공하는 데 도움을 줍니다.

전통적인 모델들이 비싼 슈퍼컴퓨터가 필요하고 온대 지역에 초점을 맞추는 반면, AI 모델은 노트북에서 실행 가능하며 전 세계적인 예보를 제공할 수 있습니다.

TC는 판구-웨더(Pangu-Weather)와 그래프캐스트(GraphCast) 같은 새로운 시스템들이 기온 예보에 있어서 선두를 달리는 물리학 기반 모델들에 준하는 또는 그 이상의 성능을 보여준다고 보도했습니다. 한 번 훈련되면 AI 모델들은 몇 시간이 아닌 몇 분 안에 결과를 도출해내어 농부들이 신속하게, 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있게 합니다.

도전 과제는 실세계의 요구에 맞게 예측을 맞춤화하는 것입니다. “AI 예측의 전체적인 잠재력을 활용하려면, 그것이 안내하려는 사람들과 연결되어야 한다”라고 TC가 지적합니다.

AIM for Scale와 같은 조직들은 국제적인 엔티티들과 함께 사용자들을 교육하고, 정부를 위한 농업 결정 중심의 예측을 만듭니다. 인도에서는 정확한 장마 예측이 농부들에게 최적의 재배 전략을 선택하도록 도와, 투자를 개선하고 위험을 줄였습니다.

AI 날씨 예보는 지금 매우 중요한 시점에 이르렀고, 적절한 지원을 통해 저- 중소득 국가들은 농부들에게 필수적인 적시의 정보를 제공할 수 있습니다.

AI 기술은 날씨 예측 이상의 큰 변화를 주도하고 있습니다. Tavant는 농장 관리를 향상시키는 AI 솔루션, 공급 사슬, 그리고 판매 운영을 구현합니다.

그들의 AI 에이전트 가속기는 Microsoft Copilot Studio와 함께 개발된 ‘Sales Assistant’로, 농부들이 이메일이나 메시지를 통해 씨앗, 비료, 그 외의 물품을 구매할 수 있게 해줍니다. 그리고 ‘Virtual Agronomist’는 AI 기반 실시간 작물 지도를 제공합니다.

MIT의 로봇 화분이나 시드니 대학의 SwagBot과 같은 신흥 도구들이 이러한 솔루션을 보완하며, 지속 가능하고 고기술적인 농업의 미래를 그려냅니다.

최근의 연구에서는 세 가지 주요 AI 관련 문제를 제시하였습니다: 모델 간의 예측 불일치, 기술적 불확실성으로 인한 결정 지연, 그리고 AI의 혼란에 대비하지 못한 준비 부족입니다. 과도한 의존은 불량한 관리, 토양 건강과 장기 생산성을 해치는 과도한 비료 사용을 포함하여 이를 야기할 수 있습니다.

또 다른 과학적 검토에 따르면, 높은 비용은 소규모 농장이 AI에 접근하는 것을 방해하며, 자동화는 일자리를 위협하고, 데이터의 기업 통제는 불평등을 만들 수 있습니다. 또한, 연구자들은 사회적으로 AI가 디지털 분열을 깊게 만들고, 편견을 고착시키며, 전통적인 농업 방법을 침식시킬 수 있다고 지적하고 있습니다.

게다가, 이 연구는 윤리적 고려사항이 환경 파괴와 동물 복지를 포함하면서, 복잡한 알고리즘이 투명성을 어렵게 만든다는 점을 지적하고 있습니다.

이러한 위험들에 대처하기 위해서는 공정한 접근, 디지털 교육, 편향 완화, 데이터 거버넌스, 그리고 지속가능한 AI 적용을 위한 윤리 지침이 필요합니다.