A mesterséges intelligencia alapú chatbotok szerepe a mezőgazdaságban: előnyök, korlátok és ellenőrzési kritériumok

MI és a szaktanácsadás átalakulása

A mesterséges intelligencia (MI) robbanásszerű fejlődése az elmúlt években a mindennapi élet minden területét átalakította, így a mezőgazdaságot is. A ChatGPT, Google Gemini, Bing AI és hasonló nagy nyelvi modellek (Large Language Model, LLM) lehetővé teszik, hogy bárki, köztük gazdálkodók és szaktanácsadók, virtuális asszisztenseken keresztül kérjenek növénytermesztési, termelési és gazdálkodási információkat.

Miért olyan izgalmas ez a mezőgazdasági tanácsadás szempontjából?

• Könnyű hozzáférés: Ingyenes MI-chatbotok bármikor elérhetőek okostelefonon vagy számítógépen.
• Gyors válasz: A generatív MI rövid időn belül adhat általános javaslatokat növényvédelemről, tápanyag-utánpótlásról, vetésforgóról.
• Innovatív eszközlakosság: A Google Lens, Apple Visual Lookup és egyéb beépített MI-funkciók segítenek gyomnövények felismerésében és adatgyűjtésben.

Fontos azonban tudni, hogy míg a chatbotok rendkívül sokrétű információt kínálnak, nem képesek helyettesíteni a gyakorlott szaktanácsadót. A megbízhatóság, a naprakész szakirodalom és a helyi adottságok figyelembevétele továbbra is emberi szakértelmet követel.

Generatív MI alapjai és működése

A generatív mesterséges intelligencia (MI) a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) és a mélytanulás (deep learning) ötvözésével működik:

1. Nagy nyelvi modellek (LLM): Olyan neurális hálózatok, amelyek hatalmas mennyiségű szövegadatból tanulnak meg nyelvi mintázatokat.
2. Szöveg-generálás és -értelmezés: Ezek a modellek képesek emberi nyelven válaszokat alkotni, kérdésekre reagálni, akár hosszabb szövegeket megfogalmazni.
3. Tanítási adatok forrásai: A modelleket számos nyílt forrású és licencelt szövegkorpuszból „táplálják”, azaz folyamatosan frissítik és finomhangolják a tájékozottság érdekében.

Mi a kulcsa a generatív MI-nek?

• Önfejlesztő képesség: Rendszeres frissítésekkel a modellek folyamatosan tanulnak, javítják a válaszok minőségét.
• Költséghatékonyság: Bár az ingyenes hozzáférés korlátozott lehetőségeket nyújt, a felhőalapú szolgáltatások előfizetéseivel az agrárvállalkozások széleskörű eszköztárra tehetnek szert.

Néhány példa generatív MI-alapú chatbotokra

• ChatGPT (OpenAI)
• Google Gemini (korábban Bard)
• Microsoft Copilot (GPT-4 alapú)
• Meta Llama

Ingyenes chatbotok előnyei és buktatói mezőgazdasági környezetben

Előnyök

• Könnyű elérhetőség: Ingyenes, regisztrációmentes használat akár mobilon is.
• Gyors információ-szolgáltatás: Általános növényvédelem, talajművelés, vetési forgókatámogatás.
• Skálázhatóság: Néha cégek több száz munkatársa is hozzáférhet a platformhoz.

Korlátok és kockázatok

Megbízhatóság kérdése

• A chatbotok által szolgáltatott információk pontossága függ a tanítóadattól.
• Példa: Ardon Verschoor, a Van Iperen növényvédelmi tanácsadója szerint a ChatGPT egy alkalommal teljesen alkalmatlan növényvédő szerre tett javaslatot hagymánál.

Adatvédelmi aggályok

• Ingyenes szolgáltatások esetén a felhasználó által bevitt üzleti és személyes információk „tanítóadatként” visszakerülhetnek a modellbe.
• Casper de Jong (Saxion Alkalmazott Tudományok Egyeteme) felhívta a figyelmet, hogy az ingyenes chatbotok automatikusan felhasználják a bevitt adatokat a saját modelljük fejlesztéséhez.

Tippek a használathoz
Soha ne osszon meg érzékeny, üzleti titkos információkat ingyenes chatbotokkal!
Mindig ellenőrizze le a kapott javaslatokat hiteles agrárforrásokkal.

Miért nem helyettesíti a chatbot a szakértőt?

Szakmai mélység hiánya

Egy chatbot gyors, általános válaszokat adhat a következő kérdésekben:

• Melyik gombaölő szer ajánlott kukorica lisztharmat ellen?
• Milyen talajállapot javításokat érdemes bevezetni repce után?

Viszont NEM képes

• Helyi körülmények (talaj szerkezete, mikroklíma) pontos értékelésére.
• Egyedi üzleti adatok (gazdaság mérete, géppark) figyelembevételére.
• Jogszabályi változások, támogatási lehetőségek valósidejű követésére.

Szakértői interjúk és gazdák visszajelzései

• Ardon Verschoor: „A ChatGPT első javaslata hagymához teljesen rossz volt, mert nem vette figyelembe a helyi rezisztenciatényezőket.”
• Gerard Meuffels (független szaktanácsadó): „Sok gazda a gyomfelismerést megoldja már okostelefonon, de a komplex növényvédelmi stratégiákat nem.”

A chatbotok, tehát, sosem helyettesíthetik a szaktudással rendelkező agronómust, azonban kiváló kiegészítő eszközként funkcionálhatnak általános kérdések megválaszolásához.

Szaktanácsadók véleménye a ChatGPT-ről és hasonló eszközökről

Bizalmatlanság és kételyek

• Gerard Meuffels (független tanácsadó): „A legtöbb gazda nem is tudja, mire képes egy ChatGPT-alapú chatbot. Egyelőre főleg gyomfelismerő applikációkat használnak, nem komplex MI-tanácsadó eszközöket.”
• Ardon Verschoor (Van Iperen agronómus): „A ChatGPT információi néha pontatlanok – emiatt soha nem helyettesíti az emberi szakértőt.”

Tapasztalatok a gyakorlatból

• Egy hagymatanácsadó csoportban a ChatGPT a hagymafutrinkára nem megfelelő szert ajánlott, ami rávilágított arra, hogy a chatbotnak hiányzott a helyi növényvédelmi információ.
• Különböző okostelefonos gyomfelismerő applikációk (pl. Bayer MagicScout, Pl@ntNet) mindenképpen megkönnyítik a napi munkát, de ezek sem nyújtanak átfogó gazdálkodási stratégiát.

Főbb tanulságok

1. A ChatGPT és más ingyenes chatbotok hasznosak általános tudásgyűjtésre, de a válaszokat mindig ellenőrizni kell.
2. A meglévő helyi tapasztalatok, adatforrások nélkül az MI-chatbotok téves javaslatokat tehetnek.

Iparág-specifikus chatbotok: megnövelt pontosság és visszakövethetőség

Mi az iparág-specifikus chatbot?

Iparág-specifikus chatbotok olyan generatív MI-rendszerek, melyeket kizárólag egy adott szektor – például a mezőgazdaság – szakmai adatbázisával képeznek. Így a gazdálkodók olyan tanácsokat kapnak, amelyek mögött hiteles, naprakész agráradatok, kutatási eredmények és gyakorlati tapasztalatok állnak.

Előnyök és korlátok

Előnyök

• Nagyobb pontosság: Valós mezőgazdasági adatokkal és kutatási eredményekkel támogatott válaszok.
• Követhetőség: Minden javaslat mögött ott áll a szakmai adatbázis és a referencia.
• Testreszabhatóság: Egyéni vállalkozások, ültetvények szerint beállított paraméterek alapján működnek a chatbotok.

Korlátok

• Költség: Az iparág-specifikus szolgáltatások általában előfizetéses (pl. éves díj), ez kis- és közepes gazdaságok számára korlátozó lehet.
• Adatfrissítés: Az adatbázist rendszeresen karban kell tartani, különben elavult információkkal dolgozhatnak.
• Tanítási igény: A chatbotnak folyamatosan új mezőgazdasági kutatásokat és technológiai fejlesztéseket kell integrálnia.

Kontrollált környezetben bizonyított megoldások

Üvegházi és CEA (Controlled Environment Agriculture) rendszerek

A zárt környezetű kertészetek (pl. üvegházak, vertikális farmok) ideális terepet biztosítanak a MI-alapú rendszerek prototipizálásához és ellenőrzéséhez.

Ilyen például, a Wageningeni Egyetem AGROS projekt, amelyben a cél egy teljesen autonóm üvegház kifejlesztése, ahol a robotikai és MI-rendszerek a talajhőmérsékletet, páratartalmat és tápanyag-utánpótlást is önállóan szabályozzák.

Ennek során azt tapasztalták, hogy az MIEredmény: A KI által vezérelt rendszer hasonló, vagy néha jobb hozamot ért el, mint a hagyományos emberi felügyelet.

Véletlenszerű és váratlan események kezelése

Guido Jansen (Wageningeni Egyetem) véleménye szerint: „Az MI csak olyan helyzetben működik igazán jól, amit már korábban tanulmányozott. Ha hirtelen, új kórokozó vagy időjárási anomália lép fel, a rendszer nem fog megfelelő megoldást kínálni emberi beavatkozás nélkül.”

MI-alkalmazások a zárt kertészetben (CEA)

Zárt körülmények előnyei:

• Precíz klíma- és tápanyag-szabályozás: A szenzorhálózat valós időben küld adatot a chatbot felé, így az MI-vezérelt rendszer azonnal reagálhat.
• Betegségek és kártevők korai felismerése: Kamerák és képelemző algoritmusok folyamatosan ellenőrzik a növények állapotát.
• Önellátás és erőforrás-hatékonyság: Az energia- és vízfogyasztás nyomon követése MI-alapú optimalizációval.

Példa a gyakorlatból:

Wageningeni Egyetem AGROS projekktjében az autonóm öntözőrendszer, a talajnedvesség, hőmérséklet és növényfejlődési munkapontok alapján szabályozza a tápoldatok adagolását.

Jövőbeni fejlesztési irányok:

Teljesen automatizált szaporítóházak, ahol a chatbot vezérli a fenntartó robotokat, csepegtető öntözőrendszert, világítást és CO₂-szint-szabályozást.

Adatvédelem és felhasználói hozzájárulás

Mi történik az ingyenes MI-chatbotok esetén?

Az automatikus adatgyűjtés során minden beszélgetés „tanító adatként” szolgál a modellek továbbfejlesztéséhez. Egy ilyen eszköz használata, tehát, a bizalmas üzleti információk területén kockázatot jelent. A szaktanácsadási üzleti terv, gazdasági adatok, helyi termelési eljárások nem javasoltak ingyenes chatbotokba.

Casper de Jong konkétan felhívta a figyelmet arra, hogy azok az agrárirodák, akik ingyenes MI-t használnak, automatikusan átadják az adataikat a chatbot üzemeltetőjének.

Hogyan védjük meg magunkat?

• Titkosított kommunikáció: Olyan platformot válasszunk, amely garanciát vállal az adatbiztonságra (pl. orvosi, pénzügyi titoktartás).
• Anonimizálás: Mielőtt üzleti stratégiákról, termelési mennyiségekről kérdezünk, távolítsuk el a személyes vagy cégre jellemző adatokat.
• Szerződéses feltételek: Előfizetős chatbot esetén ellenőrizzük a felhasználási és adatvédelmi feltételeket.

Megállapíthatjuk, hogy az ingyenes MI-chatbotok hasznosak lehetnek kezdeti ötletgyűjtésre, de minden esetben ellenőrizni kell a válaszok pontosságát, és védeni kell a bizalmas adatokat.

Önellenőrzés és szakmai felügyelet fontossága

Miért szükséges az emberi szakértői ellenőrzés?

Váratlan helyzetekben, egyedi kórokozók, időjárási anomáliák esetén a generatív MI téves ajánlást adhat. ezen túl a jogszabályoknak minden körülmények között meg kell felelni. Mivel a helyi agrár-támogatások, növényvédelmi előírások folyamatosan változnak – ezeket mindig szakembernek kell nyomon követnie.

A helyi talajadottságok szintén kihívást jelentenek. Egy adott tábla talajáról csak a helyi agronómus tud megfelelő részletességgel beszélni.

Gyakorlati javaslatok az MI helyes alkalmazására

• Dupla ellenőrzési lánc: MI-chatbot által javasolt műveleteket pedagógiai céllal használjuk, de mindig konzultáljunk szaktanácsadóval.
• Dokumentált visszacsatolás: Amikor MI-alapú javaslatot hajtunk végre, szedjük össze az eredményeket, és osszuk meg a fejlesztőkkel – így javul a rendszer pontossága.
• Támogató kollaboráció: Vegyük igénybe a mezőgazdasági kutatóintézetek (pl. Wageningeni Egyetem) és a helyi agrár-szaktanácsadók közötti együttműködést.

„Ahol lehet, automatizáljunk, de a józan észnek mindig jelen kell lennie.” – Jeroen Rheinfeld, agrárjogi professzor, Wageningeni Egyetem

Jövőkép és ajánlások a mezőgazdasági MI-használathoz

Tendenciák és hosszú távú kilátások

A folyamatos fejlesztés időszaka előtt állunk. A generatív MI egyre inkább integrálódik majd a szarvasmarha-, szántóföldi és kertészeti gazdaságok mindennapjaiba.

Iparági együttműködések jönnek létre: Közös kutatási programok (pl. NPPL – Nemzeti Szántóföldi Labor, Wageningeni AGROS) gyűjtenek adatot és minősítenek új MI-alapú megoldásokat.

Az oktatás és képzés lőtérbe kerül: Az agrárszaktanácsadóknak ajánlott részt venni szakmai tréningeken, ahol a generatív MI-használat legújabb trendjeit tanulmányozzák.

Konkrét ajánlások gazdálkodóknak

Kezdjük kísérleti jelleggel: Induljunk az ingyenes chatbotokkal, de csak egyszerű kérdésekre (pl. alapvető kalászos gabonanövények tápanyag-szükségletére).

Helyi adatbázis alapú chatbotok bevezetése: Ha nagyobb gazdaságot működtetünk, vizsgáljuk meg a precíziós mezőgazdasági szolgáltatók iparág-specifikus megoldásait (pl. Cropwise AI, Norm).

Adatvédelem prioritása: Használat előtt ellenőrizzük a szolgáltató adatvédelmi irányelveit, és soha ne osszunk meg bizalmas tervanyagokat.

11. Jövőkép és ajánlások a mezőgazdasági MI-használathoz
Tendenciák és hosszú távú kilátások

Folyamatos fejlesztés: A generatív MI egyre inkább integrálódik a szarvasmarha-, szántóföldi és kertészeti gazdaságok mindennapjaiba.

Iparági együttműködések: Közös kutatási programok (pl. NPPL – Nemzeti Szántóföldi Labor, Wageningeni AGROS) gyűjtenek adatot és minősítenek új MI-alapú megoldásokat.

Oktatás és képzés: Agrárszaktanácsadóknak ajánlott részt venni szakmai tréningeken, ahol a generatív MI-használat legújabb trendjeit tanulmányozzák.

Konkrét ajánlások gazdálkodóknak

Kezdjük kísérleti jelleggel: Induljunk az ingyenes chatbotokkal, de csak egyszerű kérdésekre (pl. alapvető kalászos gabonanövények tápanyag-szükségletére).

Helyi adatbázis alapú chatbotok bevezetése: Ha nagyobb gazdaságot működtetünk, vizsgáljuk meg a precíziós mezőgazdasági szolgáltatók iparág-specifikus megoldásait (pl. Cropwise AI, Norm).

Adatvédelem prioritása: Használat előtt ellenőrizzük a szolgáltató adatvédelmi irányelveit, és soha ne osszunk meg bizalmas tervanyagokat.

Önellenőrzés és visszajelzés: Minden chatbot-javaslatot vizsgáljunk felül szaktanácsadóinkkal, és osszuk meg visszajelzésünket a szolgáltatóval, hogy folyamatosan javítsuk a rendszert.

Jogszabályi és piaci változások követése: MI segítségével gyorsan tájékozódhatunk a növényvédelmi jogszabályok és támogatási lehetőségek változásairól, de minden esetben ellenőrizzük a hivatalos kormányzati forrásokat is.

A mesterséges intelligencia (MI) alapú chatbotok nem helyettesítik a szakértő mezőgazdasági tanácsadókat, de immár nélkülözhetetlen kiegészítő eszközként szolgálhatnak. A generatív MI gyors információforrás, de minden esetben ellenőriznünk kell a kapott válaszokat. Az iparág-specifikus chatbotok (pl. FBN Norm, Syngenta Cropwise AI) magasabb fokú megbízhatóságot és adatvédelmet kínálnak, cserébe azonban előfizetési díjat igényelnek. A precíziós kertészetekben és üvegházakban (CEA) a MI-vezérelt megoldások (például autonóm öntözőrendszerek) már bizonyítottan versenyképes termést hoznak.

Minden chatbot-javaslatot vizsgáljunk felül szaktanácsadóinkkal, és osszuk meg visszajelzésünket a szolgáltatóval, hogy folyamatosan javítsuk a rendszert.

Jogszabályi és piaci változások követése: MI segítségével gyorsan tájékozódhatunk a növényvédelmi jogszabályok és támogatási lehetőségek változásairól, de minden esetben ellenőrizzük a hivatalos kormányzati forrásokat is.

Összegzésnként megállapíthatjuk, hogy a mesterséges intelligencia (MI) alapú chatbotok nem helyettesítik a szakértő mezőgazdasági tanácsadókat, de immár nélkülözhetetlen kiegészítő eszközként szolgálhatnak. A generatív MI gyors információforrás, de minden esetben ellenőriznünk kell a kapott válaszokat. Az iparág-specifikus chatbotok magasabb fokú megbízhatóságot és adatvédelmet kínálnak, cserébe azonban előfizetési díjat igényelnek. A precíziós kertészetekben és üvegházakban (CEA) a MI-vezérelt megoldások (például autonóm öntözőrendszerek) már bizonyítottan versenyképes termést hoznak.

(Forrás: futurefarming.com)