![\"IA-Agricultura-Ganaderia\"](\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/405\/IA-Agricultura-Ganaderia.jpg\")
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Fuente: Colaje Im\u00e1genes Google<\/span><\/p>\n Digamos para empezar que, personalmente, no tengo nada en contra con la Inteligencia Artificial. Todo lo contrario, si los lenguajes son cerrados y se utilizan adecuada y \u00e9ticamente con vistas a asistir ciertos procesos concretos. Yo mismo comenc\u00e9 a adquirir libros sobre inteligencia artificial y redes neuronales har\u00e1 m\u00e1s de treinta a\u00f1os, es decir en sus comienzos<\/span><\/strong>. Acualmente los programas que no sean de caja negra tambien ofrecen<\/span> <\/strong>muchas oportunidades<\/p>\n Sin embargo, otra cuesti\u00f3n bien distinta son los recientes productos a los que todo el mundo tiene acceso<\/strong>, es decir las<\/span> IA de lenguaje natural<\/a> tipo Chatbot ChatGPT<\/a>. Estas se lanzaron al mercado por empresas privadas sin pedir permiso, calcular los riesgos y como un gigantesco modelo de negocio, menospreciando deliberadamente sus riesgos, antes de que nuestras autoridades<\/strong><\/span>, a paso de tortuga, comiencen a legislar con rigor su uso, cuando ya es demasiado tarde. Ahora lucho para que no se me instalen en mis ordenadores y m\u00f3viles, aunque sus valedores, es decir las grandes empresas de Internet<\/strong><\/span>, erre que erre<\/a>, dan la guerra sin tregua para que nos veamos obligados a instalarlos. Y eso se denomina \u00a1acoso a los consumidores de las grandes corporaciones!<\/strong><\/span> En posts anteriores ya hemos hablado de esos temas. Hoy lo haremos sobre los problemas intr\u00ednsecos que pueden, y de hecho ya lo hacen, en materia de agricultura y ganader\u00eda<\/strong><\/span>. <\/p>\n Hoy os exponemos dos ejemplos palmarios, uno dedicado a sus estrepitosos fallos en la agricultura del sur global, y otro a sus amenazas para el bienestar animal, entre otros<\/strong><\/span>. Al primero no merece la pena a\u00f1adir nada a la primera nota de prensa. El segundo, redactado por fil\u00f3sofos versados en bio\u00e9tica, puede parecer, en primera instancia un poco exagerado. No obstante, visto que estas corporaciones parecen, mediante publicidad enga\u00f1osa, andar a sus anchas, como pistoleros en los \u201cwesterns\u201d, pero con armas at\u00f3micas, creo que debemos tenerlo tambi\u00e9n muy en cuenta. Los t\u00edtulos de ambas noticias son, por orden de aparici\u00f3n en este post: \u201cLos peligros de la agricultura con IA<\/em><\/a>\u201d\u201d y \u201c Las imprecisiones de GPT en la agricultura podr\u00edan provocar p\u00e9rdidas de cultivos y crisis alimentarias<\/em><\/a>\u201d. Reitero que el primero ya ha sido demostrado experimentalmente<\/span><\/strong>, mientras el segundo debe ser motivo de una seria reflexi\u00f3n<\/strong><\/span>. Y es que los ciudadanos preferirnos digerir desde nuestro sill\u00f3n, la publicidad enga\u00f1osa<\/strong> <\/span>(con indecentes cantidades de dinero), en lugar de reflexionar cr\u00edticamente acerca de lo que sucede a nuestro alrededor. Si algunos no me creen, que se lo pregunten a los estudiantes que intentan enga\u00f1ar con sus trabajos a los profesores. Y que ellos me perdonen, porque entiendo la pereza estudiantil, empero estos jovenes y algunos investigadores no se percatan de los riesgos que corremos todos ahora y m\u00e1s aun en el futuro. Mientras tanto los gobernantes y legisladores siguen elucubrando al ritmo de perezosos Koalas. Y la IA como una moda que crece deseenfrenadamente<\/strong><\/span>. <\/p>\n No obstante, aun exiten esperanzas: Una alternativa a las redes neuronales convencionales podr\u00eda ayudar a revelar lo que la IA est\u00e1 haciendo entre bastidores<\/a><\/strong><\/p>\n Juan Jos\u00e9 Ib\u00e1\u00f1ez<\/strong><\/span><\/p>\n \u00bfSaben ustedes el concepto de El demonio de Laplace?. Por favor tiene mucho que ver, pero reflexionen<\/a><\/p>\n <\/p>\n por la Universidad Reichman<\/p>\n El Dr. Asaf Tzachor, fundador del Programa de Sostenibilidad y Clima de Aviram de la Universidad Reichman, junto con investigadores de Estados Unidos, Reino Unido, Kenia, Nigeria y Colombia, analizaron la fiabilidad de la informaci\u00f3n y el asesoramiento profesional proporcionados por el popular chatbot ChatGPT (versiones 3.5 y 4.0) a los agricultores de \u00c1frica. Los investigadores identificaron imprecisiones que podr\u00edan conducir a errores agr\u00edcolas y p\u00e9rdidas de cultivos<\/strong>.<\/p>\n En su art\u00edculo<\/a> para Nature Food<\/em>, advierten contra el uso no mediado de modelos de IA generativa en la agricultura, temiendo que los agricultores puedan implementar recomendaciones defectuosas que podr\u00edan desencadenar crisis alimentarias<\/strong>. En cambio, los investigadores recomiendan un proceso de desarrollo m\u00e1s \u00f3ptimo para los modelos de IA en la agricultura que incluya un monitoreo y pruebas exhaustivos antes de que estos modelos se implementen ampliamente<\/strong>.<\/p>\n Poco despu\u00e9s del lanzamiento de ChatGPT a principios de 2023, el Dr. Tzachor convoc\u00f3 a un equipo internacional de investigadores de centros de investigaci\u00f3n agr\u00edcola de<\/strong> Nigeria, Kenia, Colombia, Francia, Inglaterra y Estados Unidos. Observaron que los agricultores de los pa\u00edses en desarrollo hab\u00edan comenzado a consultar el modelo de inteligencia artificial para obtener asesoramiento profesional sobre agronom\u00eda y bot\u00e1nica<\/strong>.<\/p>\n Estos agricultores, procedentes de peque\u00f1as y medianas explotaciones agr\u00edcolas de<\/strong> \u00c1frica ecuatorial, el sudeste asi\u00e1tico y Am\u00e9rica del Sur, tienen acceso a Internet y a la interfaz de usuario de OpenAI<\/strong>. El equipo de investigaci\u00f3n busc\u00f3 evaluar si el innovador chatbot podr\u00eda suplantar, o incluso sustituir, a los agentes de extensi\u00f3n agr\u00edcola que capacitan y consultan a los agricultores<\/strong>.<\/p>\n Estos agentes, conocidos como \u00abextensionistas\u00bb, incluyen a cientos de miles de agr\u00f3nomos y bot\u00e1nicos profesionales, expertos en enfermedades de las plantas y asesores en riego, fertilizaci\u00f3n, comercializaci\u00f3n de productos agr\u00edcolas y comercio<\/strong>.<\/p>\n \u00abLos extensionistas han sido esenciales en la difusi\u00f3n de conocimientos agr\u00edcolas avanzados y, en muchos casos, gu\u00edan a los peque\u00f1os agricultores de todo el mundo<\/strong> en la implementaci\u00f3n de m\u00e9todos para la intensificaci\u00f3n sostenible de los cultivos. Organizan conferencias y seminarios sobre nuevos herbicidas y plaguicidas, asesoran sobre<\/strong> estrategias de riego y fertilizaci\u00f3n y planifican experimentos de campo, y recomiendan canales locales de comercializaci\u00f3n y estrategias de exportaci\u00f3n de productos agr\u00edcolas<\/a>\u00ab, explica el Dr. Tzachor.<\/p>\n A nivel mundial, aproximadamente 570 millones de peque\u00f1as y medianas explotaciones agr\u00edcolas necesitan capacitaci\u00f3n en diversos campos agr\u00edcolas. Sin embargo, los extensionistas a menudo enfrentan desaf\u00edos significativos, especialmente en los pa\u00edses en desarrollo. Estos desaf\u00edos incluyen<\/strong> barreras ling\u00fc\u00edsticas<\/a>, problemas de traducci\u00f3n, infraestructura vial deficiente, falta de transporte p\u00fablico y redes de comunicaci\u00f3n obsoletas o inexistentes.<\/p>\n Los consultores agr\u00edcolas tienen dificultades para llegar a las explotaciones peque\u00f1as y remotas, mientras que los peque\u00f1os agricultores de \u00c1frica y Am\u00e9rica del Sur tienen dificultades para asistir a seminarios<\/strong> profesionales a cientos de kil\u00f3metros de distancia. Las agencias de extensi\u00f3n, a menudo con sede en las ciudades capitales, carecen de los recursos y el personal para actualizar sus materiales de consultor\u00eda y mantenerse al d\u00eda con los nuevos m\u00e9todos<\/strong>.<\/p>\n En este contexto, el equipo de investigaci\u00f3n explor\u00f3 si un modelo de IA generativa podr\u00eda compensar la falta de servicios de asesoramiento agr\u00edcola. Sin embargo, lo que comenz\u00f3 con un optimismo cauteloso termin\u00f3 en desorientaci\u00f3n, inexactitudes y duras advertencias a los usuarios<\/strong>.<\/p>\n En primer lugar, los investigadores encargaron al chatbot que recomendara medidas de control y<\/strong> tratamiento para el gusano cogollero<\/strong>, un insecto da\u00f1ino que neutraliza los mecanismos de defensa de las plantas y causa miles de millones de d\u00f3lares en da\u00f1os a los cultivos de ma\u00edz en todo el mundo<\/strong>. Los modelos m\u00e1s antiguos de OpenAI (3.5 y 4.0) proporcionaban consejos ambiguos sobre el uso de pesticidas<\/strong>.<\/p>\n En otra serie de preguntas, esta vez planteadas por los productores de ra\u00edces de yuca en Nigeria<\/strong>, el productor de yuca m\u00e1s importante de \u00c1frica, los investigadores evaluaron los m\u00e9todos recomendados para cultivar la planta, que desempe\u00f1a un papel crucial en la seguridad nutricional de decenas de millones de personas en el continente. En este caso, ChatGPT sugiri\u00f3 el uso de herbicidas, pero se equivoc\u00f3 en el momento de la aplicaci\u00f3n de productos qu\u00edmicos, lo que provocar\u00eda da\u00f1os en los cultivos y crisis alimentarias si los agricultores siguieran sus consejos<\/strong>.<\/p>\n \u00abEl problema con nuestros hallazgos se extiende m\u00e1s all\u00e1 de los errores del algoritmo en s\u00ed<\/strong>\u00ab, seg\u00fan el Dr. Tzachor. \u00abMuchos nos hab\u00edan advertido sobre posibles errores e inexactitudes. El problema fundamental es la ausencia de salvaguardas contra el uso generalizado de los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, y de la IA en general<\/strong>, en un sistema tan sensible como la agricultura.<\/p>\n \u00abNo hay supervisi\u00f3n de c\u00f3mo se utilizan estos modelos, no hay evaluaci\u00f3n de su idoneidad espec\u00edfica para el contexto, no hay rendici\u00f3n de cuentas por las consecuencias de un uso incorrecto o por las acciones tomadas en base a sus recomendaciones y, en general, no hay responsabilidad alguna<\/strong>.<\/p>\n \u00abEn el caso del estudio actual, no estamos discutiendo el uso del chatbot para componer una canci\u00f3n, un gui\u00f3n o una tesis. Nos ocupamos de la seguridad alimentaria y de la gesti\u00f3n de las explotaciones agr\u00edcolas<\/strong>. Si bien el atractivo del algoritmo es claro, implica riesgos sustanciales\u00bb.<\/p>\n En respuesta a este desaf\u00edo, los investigadores propusieron un proceso idealizado de desarrollo e implementaci\u00f3n de modelos de IA generativa en la agricultura<\/strong>.<\/p>\n El Dr. Tzachor, decano interino de la Facultad de Sostenibilidad y director acad\u00e9mico del Programa de Sostenibilidad y Clima de Aviram de la Universidad Reichman, dijo: \u00abPor un lado, vemos que las granjas y los extensionistas consultan el modelo de IA disponible gratuitamente. Por otro lado, este uso implica errores, incertidumbres y estimaciones que la agricultura no puede tolerarse<\/strong>.<\/p>\n \u00abLos esc\u00e9pticos y cr\u00edticos hablan de inexactitudes, pero pocos abordan las consecuencias de estas inexactitudes para las poblaciones vulnerables, como los peque\u00f1os agricultores, en sectores cr\u00edticos como la agricultura<\/strong>. Adem\u00e1s, la cuesti\u00f3n de la responsabilidad, la cuesti\u00f3n de qui\u00e9n es responsable de garantizar el uso seguro de estos modelos, sigue sin examinarse en gran medida<\/strong>\u00ab.<\/p>\n M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> A. Tzachor et al, Large language models and agricultural extension services, Nature Food<\/em> (2023). DOI: 10.1038\/s43016-023-00867-x<\/a><\/p>\n Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Nature Food<\/a> <\/p>\n La IA podr\u00eda conducir a nuevas formas para que las personas abusen de los animales para obtener ganancias financieras<\/strong>. Es por eso que necesitamos pautas<\/p>\n Virginie Simoneau-Gilbert<\/strong><\/a><\/p>\n es<\/strong> candidata a doctora en filosof\u00eda en la Universidad de Oxford con el apoyo de una beca Rhodes y una beca de doctorado del Fonds de recherche du Qu\u00e9bec Soci\u00e9t\u00e9 et Culture. Sus intereses de investigaci\u00f3n incluyen la \u00e9tica animal, la \u00e9tica pr\u00e1ctica, la teor\u00eda moral y la filosof\u00eda de la emoci\u00f3n.Jonathan Birch<\/a><\/p>\n es profesor de filosof\u00eda en la London School of Economics and Political Science, e investigador principal del proyecto Foundations of Animal Sentience<\/a>. Es autor de The Philosophy of Social Evolution<\/em><\/strong><\/a> (2017) y <\/strong>The Edge of Sentience<\/em><\/strong><\/a> (2024).<\/strong><\/p>\n Editado porNigel Warburton<\/a><\/p>\n Imag\u00ednese un largo contenedor negro, lleno de animales vivos. Tiras un poco de desperdicio de comida humana y te vas. La IA hace el resto, controlando la alimentaci\u00f3n y el crecimiento \u00abpara que el agricultor no tenga que hacerlo\u00bb, como dice la propaganda de la empresa. \u00bfQu\u00e9 son estos animales en su interior, tus animales? No es importante<\/strong>. No necesita saber nada sobre ellos ni tener experiencia en su manejo. Si surgen problemas, los ingenieros pueden solucionarlos de forma remota. Y cuando llega el momento de la \u00abcosecha\u00bb, no hay necesidad de un matadero: la IA tambi\u00e9n se encarga de eso. Los animales viven y mueren literalmente en una caja negra, que solo sale como un producto listo para usar<\/strong>.<\/p>\n \u00bfEl futuro de la agricultura? No, el presente<\/strong>: esta es una descripci\u00f3n de la granja de insectos ‘X1’ desarrollada por la startup brit\u00e1nica Better Origin<\/strong>. Por supuesto, la cr\u00eda de animales grandes, como cerdos, pollos y peces, suele ser mucho menos tecnol\u00f3gica que esto. Las granjas a\u00fan no est\u00e1n completamente automatizadas. Pero con el r\u00e1pido avance de la tecnolog\u00eda, las tendencias hacia el aumento de la automatizaci\u00f3n son evidentes<\/strong>.<\/p>\n \u00bfHasta qu\u00e9 punto queremos que la IA se involucre en la agricultura? El momento para esa conversaci\u00f3n es ahora, antes de que estas tendencias se fijen irreversiblemente. Ahora es el momento de establecer l\u00edmites \u00e9ticos razonables<\/strong>.<\/p>\n Final del formulario<\/strong><\/p>\n \u00bfPara qu\u00e9 se usa la IA por ahora? Varias aplicaciones diferentes est\u00e1n<\/strong> empezando<\/a> a ganar terreno<\/strong>. Todos comparten la misma visi\u00f3n b\u00e1sica de situar la IA en el centro de una red de control, utiliz\u00e1ndola para gestionar de forma inteligente los datos que fluyen desde una serie de sensores automatizados<\/strong>. Los sensores pueden colocarse en varias partes del cuerpo de los animales y realizar un seguimiento de la temperatura corporal, la respiraci\u00f3n, la frecuencia card\u00edaca, el sonido, incluso la temperatura rectal<\/a> y los movimientos intestinales<\/a>. Otros sensores monitorean actividades como el pastoreo, la rumia, la alimentaci\u00f3n y la bebida, detectando<\/strong> signos de cojera o agresi\u00f3n. Las marcas auriculares inteligentes permiten a los ganaderos reconocer a los animales individualmente y se venden con la promesa de una atenci\u00f3n m\u00e1s personalizada. La IA puede procesar las lecturas, las im\u00e1genes y los sonidos para diagnosticar problemas de salud y predecir si es probable que mejoren o empeoren. Mientras tanto, otros productos de IA monitorean y controlan los factores ambientales, como la temperatura y los niveles de di\u00f3xido de carbono. Estas herramientas tienen como objetivo predecir y prevenir brotes de enfermedades<\/strong>, con un enfoque especial en enfermedades peligrosas como la peste porcina africana. Los rastreadores GPS colocados en animales y las im\u00e1genes satelitales proporcionan informaci\u00f3n de ubicaci\u00f3n en tiempo real. Esta informaci\u00f3n, cuando es manejada por IA<\/strong>, permite<\/a> a los ganaderos predecir el comportamiento de pastoreo de sus vacas, gestionar sus pastos y <\/strong>mantener la vitalidad del suelo<\/strong>.<\/p>\n Dicho as\u00ed, estos nuevos desarrollos pueden sonar como una gran noticia para el bienestar animal. De hecho, queremos presentar el caso del optimismo de la IA <\/u><\/strong>de la manera m\u00e1s caritativa posible, antes de pasar a los problemas<\/strong>. El argumento de los optimistas es simple<\/strong>. Los animales de granja son seres sintientes, capaces de sentir placer y dolor. Su bienestar es importante, y puede verse afectado positiva o negativamente por la forma en que los tratamos. Sin embargo, la agricultura tradicional, sin ayuda de IA, pasa por alto sistem\u00e1ticamente muchos problemas de bienestar porque la detecci\u00f3n humana no es lo suficientemente vigilante. La IA lleva la vigilancia al siguiente nivel, ayudando a los ganaderos a dar una buena vida a sus animales<\/strong>. En la industria l\u00e1ctea y de la carne de vacuno, los sensores automatizados podr\u00edan evitar que el ganado se someta a intervenciones intrusivas y desagradables a manos de los humanos, como la medici\u00f3n de la temperatura corporal. Los sistemas de localizaci\u00f3n en tiempo real podr\u00edan permitirles pastar y explorar su entorno con mayor libertad en lugar de vivir al final de una atadura<\/strong>. En las industrias av\u00edcola y porcina, la IA podr\u00eda ayudar a<\/strong> garantizar que el pollo o cerdo promedio est\u00e9 bien alimentado y tenga suficiente agua. Las herramientas individuales de control de la salud tambi\u00e9n podr\u00edan permitir a los ganaderos<\/strong> cuidar r\u00e1pidamente de los animales enfermos o heridos o sacrificar a los que sufren dolor. Los sensores ambientales dise\u00f1ados para<\/strong> predecir brotes de enfermedades evitar\u00edan indirectamente el sufrimiento y la muerte prematura de muchos animales. Y todo esto se puede vender a los agricultores como una inversi\u00f3n econ\u00f3micamente beneficiosa, ya que los altos niveles de muerte y enfermedad son malos para el negocio (piense en c\u00f3mo una epidemia de enfermedad puede arrasar con una bandada de p\u00e1jaros o una piara de cerdos, destruyendo los m\u00e1rgenes de ganancia junto con las vidas). Los defensores del bienestar animal deber\u00edan apoyar la inversi\u00f3n en IA agr\u00edcola, dicen los optimistas<\/strong>.<\/p>\n \u00bfTienen raz\u00f3n?<\/u><\/strong> Es probable que algunos de estos beneficios est\u00e9n sobrevalorados. Las afirmaciones de que una nueva era de atenci\u00f3n personalizada de IA para animales individuales est\u00e1 a la vuelta de la esquina ciertamente deben verse con escepticismo<\/strong>. En las granjas de pollos de engorde, que cr\u00edan pollos para carne, los pollos se sacrifican a las seis semanas, mientras que los pavos y los cerdos generalmente se matan a la edad de cinco o seis meses. Es dif\u00edcil imaginar que la atenci\u00f3n individualizada asistida por IA despegue en industrias en las que las personas son reemplazadas tan r\u00e1pidamente, y a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil de imaginar esto en la piscicultura. Los productos de IA en estas industrias monitorear\u00e1n<\/strong> grandes grupos, rastreando promedios. En las industrias l\u00e1ctea y de carne de vacuno, en las que los animales se cr\u00edan o mantienen durante varios a\u00f1os, puede ser m\u00e1s plausible proporcionar una atenci\u00f3n personalizada a las personas.<\/p>\n La afirmaci\u00f3n de los optimistas de que los objetivos de bienestar animal y los objetivos empresariales est\u00e1n alineados parece incre\u00edblemente dudosa<\/strong><\/p>\n Y lo que es m\u00e1s importante, es crucial tener en cuenta no solo los puntos de venta inmediatos y a corto plazo de la IA en la ganader\u00eda. Tambi\u00e9n tenemos que pensar en las consecuencias previsibles a largo plazo. La ganader\u00eda tiene que ver con las compensaciones: los agricultores se preocupan por el bienestar animal, pero tambi\u00e9n necesitan mantener un negocio viable en un mercado competitivo, lo que lleva a compromisos<\/strong>. La agricultura intensiva, llamada \u00abganader\u00eda industrial\u00bb por los cr\u00edticos, ya implica <\/strong>compromisos que son una <\/strong>fuente<\/strong><\/a> generalizada de preocupaci\u00f3n \u00e9tica<\/strong>, y <\/strong>debemos pensar en el potencial de la IA para exacerbar muchos problemas existentes<\/strong>.<\/p>\n Deber\u00edamos pensar, en particular, en los tipos de agricultura con los que la IA puede integrarse mejor. \u00bfQu\u00e9 tipo de sistema ayudar\u00e1 m\u00e1s a hacer m\u00e1s rentable la IA?<\/strong> En el caso de los pollos de engorde, la evidencia sugiere<\/a> que los sistemas basados en jaulas son peores para el bienestar que los grandes establos de interior, que a su vez son peores que los sistemas de corral. Sin embargo, es probable que los sistemas basados en jaulas sean los que m\u00e1s se beneficien de la monitorizaci\u00f3n automatizada del bienestar. En la actualidad, los pollos de engorde enfermos, heridos y muertos suelen tener que ser identificados mediante inspecci\u00f3n manual, una limitaci\u00f3n<\/strong> que se considera<\/a> \u00ablenta y laboriosa\u00bb dentro de la industria. En un sistema de \u00abjaulas apiladas\u00bb,<\/strong> en el que se apilan cuatro niveles de jaulas una encima de la otra, estas inspecciones pueden ser incluso peligrosas para los trabajadores, que deben subir a la parte superior, mientras inhalan la atm\u00f3sfera rica en amon\u00edaco y maloliente<\/strong>. No es de extra\u00f1ar que los fabricantes de sistemas de jaulas apiladas ya est\u00e9n <\/strong>anunciando<\/a> los beneficios de cambiar a \u00abjaulas para aves de corral de alta tecnolog\u00eda<\/u><\/strong>\u00bb equipadas con sistemas de monitoreo y control para la alimentaci\u00f3n, el agua y (para las gallinas ponedoras) la recolecci\u00f3n de huevos. La IA puede recopilar datos en tiempo real, analizarlos, detectar problemas de salud y hacer predicciones sobre la \u00abproductividad\u00bb general del lote.<\/p>\n Una vez que se ve esto, se vuelve m\u00e1s dif\u00edcil ser optimista sobre los supuestos beneficios para el bienestar de la IA<\/u><\/strong>. La afirmaci\u00f3n de los optimistas de que los objetivos de bienestar animal y los objetivos empresariales est\u00e1n alineados<\/strong> (de modo que los sistemas dise\u00f1ados principalmente para aumentar la eficiencia aumentar\u00e1n, al mismo tiempo, el bienestar) comienza a parecer incre\u00edblemente dudosa<\/u><\/strong>. S\u00ed, el bienestar de los animales individuales dentro de los sistemas basados en jaulas podr\u00eda mejorar, en relaci\u00f3n con el horrendo statu quo, si su salud es monitoreada por IA. Pero estos sistemas inherentemente de bajo bienestar pueden apoderarse de una parte cada vez mayor del<\/strong> mercado, a medida que la IA impulsa su eficiencia econ\u00f3mica de m\u00faltiples maneras: reduciendo la mortalidad no deseada, controlando los brotes de enfermedades y permitiendo que las empresas contraten menos empleados y les den menos capacitaci\u00f3n. El resultado<\/strong> seguramente ser\u00eda una disminuci\u00f3n en el bienestar del animal de granja promedio. Es f\u00e1cil ver el alcance de una carrera global hacia el abismo en materia de bienestar, a medida que<\/strong> la ventaja competitiva de los sistemas de bienestar m\u00e1s bajos se vuelve cada vez mayor.<\/p>\n \u00bfPodr\u00eda mitigarse el riesgo con leyes estrictas de bienestar animal? Eso es m\u00e1s plausible en algunos pa\u00edses que en otros<\/strong>. En la Uni\u00f3n Europea<\/a>, existen l\u00edmites legales sobre las densidades de poblaci\u00f3n<\/strong> (el n\u00famero o peso de animales por unidad de espacio), y se habla mucho sobre la idea de prohibir los sistemas basados en jaulas, sin embargo, <\/strong>el progreso parece haberse estancado recientemente frente al agresivo cabildeo de la industria<\/u><\/strong>. En otros pa\u00edses<\/strong>, el desarrollo de la <\/strong>IA podr\u00eda permitir a las empresas dejar en gran medida sin abordar las condiciones en las que se cr\u00edan los animales. En Estados Unidos, por ejemplo<\/strong>, no existe una<\/a> ley federal que limite las densidades de poblaci\u00f3n, a pesar de que las cifras<\/a> de 2017 muestran que el 99 por ciento de los animales de granja se mantienen en granjas industriales. Del mismo modo, Canad\u00e1 no tiene regulaciones<\/strong> federales<\/a> que obliguen directamente el trato humanitario de los animales de granja, aunque el gobierno federal y las provincias tienen leyes m\u00e1s amplias contra la crueldad animal. Y China<\/strong>, uno de los principales impulsores del creciente inter\u00e9s en la agricultura asistida por IA, tiene algunas de las leyes de bienestar animal m\u00e1s d\u00e9biles<\/a> del mundo.<\/p>\n Su atenci\u00f3n, hasta ahora, se ha centrado en los riesgos que la agricultura asistida por IA plantea para los animales de granja. Esta fue una elecci\u00f3n deliberada: creemos que los intereses de los propios animales a menudo se olvidan en estas discusiones, cuando deber\u00edan estar en el centro. Pero no debemos olvidar los intereses de los agricultores. En la era de la IA, podemos esperar que los agricultores tengan cada vez menos autonom\u00eda sobre sus propias explotaciones<\/strong>. La IA mantendr\u00e1 par\u00e1metros cruciales<\/strong>, como la temperatura o la humedad, dentro de ciertos rangos, pero \u00bfqui\u00e9n controlar\u00e1 estos rangos?<\/strong> Si los objetivos y par\u00e1metros son establecidos a distancia por los jefes de las empresas, se corre el riesgo de erosionar la dignidad de la profesi\u00f3n agr\u00edcola, convirtiendo a los seres humanos en meros instrumentos de las corporaciones<\/u><\/strong>.<\/p>\n Al mismo tiempo que aumenta la densidad de poblaci\u00f3n, podemos esperar que la IA conduzca, como en otras industrias, a que cada vez haya menos puestos de trabajo para los trabajadores humanos. Adem\u00e1s, es probable que la naturaleza de estos trabajos cambie para peor. Una de las amenazas m\u00e1s profundas que plantea la IA es la forma en que puede distorsionar la relaci\u00f3n entre los granjeros y los animales<\/strong> a su cargo. Las tecnolog\u00edas de IA, en efecto, se venden como una forma de externalizar las responsabilidades <\/strong>de cuidado que tradicionalmente cumpl\u00edan los humanos. Pero, \u00bfse puede externalizar un deber de cuidado a una m\u00e1quina?<\/u><\/strong><\/p>\n El cuidado es<\/strong> una relaci\u00f3n entre dos seres sintientes: un cuidador y un receptor. No se trata de una relaci\u00f3n entre un animal y una m\u00e1quina: se trata, en el mejor de los casos, de un simulacro de cuidado. Los animales bajo nuestro cuidado son vulnerables: dependen de nosotros para obtener comida, agua y refugio. Para cuidarlos de verdad, es posible que necesitemos cultivar empat\u00eda por ellos. Para ello, necesitamos interactuar con ellos como individuos, llegar a conocer sus capacidades y personalidades individuales, obtener una visi\u00f3n de sus vidas emocionales y ser sensibles a sus necesidades de bienestar. Ahora bien, incluso la agricultura pastoril tradicional a menudo no est\u00e1 a la altura de esta imagen id\u00edlica, y la agricultura intensiva moderna ya ha recorrido un largo camino desde all\u00ed. Pero, al introducir a\u00fan m\u00e1s distancia entre los granjeros y sus animales, la IA amenaza con<\/strong> hacer que el cuidado genuino sea a\u00fan m\u00e1s dif\u00edcil de lograr.<\/p>\n La IA abre nuevas v\u00edas para que las personas utilicen a los animales como meros medios para fines financieros<\/p>\n Un cr\u00edtico puede responder: esta forma de pensar sobre el cuidado es \u00e9ticamente dudosa.<\/strong> Podr\u00edan argumentar que las relaciones afectuosas son valiosas solo por las buenas consecuencias que traen. En otras palabras, son instrumentalmente valiosos. Por ejemplo, sentir empat\u00eda por los animales de granja puede permitir a los granjeros estar m\u00e1s atentos a su sufrimiento y actuar m\u00e1s r\u00e1pidamente para aliviar su dolor. Esto podr\u00eda ser bueno tanto para los animales, que sentir\u00edan menos dolor, como para los granjeros, que sentir\u00edan un mayor sentido de dignidad y orgullo por su trabajo. Pero si el monitoreo de IA puede generar las mismas consecuencias sin relaciones directas de cuidado entre los granjeros y sus animales, dice el cr\u00edtico, no deber\u00edamos preocuparnos por la p\u00e9rdida de esas relaciones. Este debate gira en torno a algunos de los desacuerdos m\u00e1s profundos de la \u00e9tica animal: es probable que los utilitaristas se pongan del lado de nuestros cr\u00edticos imaginarios, mientras que aquellos de nosotros que simpatizamos con la \u00e9tica del cuidado tenderemos a ver las relaciones de cuidado como valiosas<\/strong> en s\u00ed mismas, incluso si las mismas consecuencias podr\u00edan producirse de otra manera.<\/p>\n No creemos que utilizar la IA para cuidar animales sea problem\u00e1tico en todas las circunstancias posibles. Imagine un<\/strong> santuario de animales de alta tecnolog\u00eda, sin otro objetivo que cuidar a los animales lo mejor posible. En este santuario imaginario del futuro, la IA s\u00f3lo se utiliza para facilitar las relaciones afectuosas entre las personas y otros animales, nunca para reemplazarlos. Los residentes deambulan libremente, pero est\u00e1n etiquetados con collares. Los collares rastrean su ubicaci\u00f3n y permiten el reconocimiento y cuidado individual. Mientras tanto, la IA analiza las transmisiones en vivo de las c\u00e1maras de CCTV, monitoreando signos de intimidaci\u00f3n, agresi\u00f3n y mala salud, al mismo tiempo que optimiza la ingesta de alimentos y agua de los animales y administra dosis individualizadas de medicamentos cuando sea necesario. El bienestar es siempre la prioridad: nunca hay necesidad de transigir con los objetivos econ\u00f3micos. \u00bfSeguir\u00eda siendo incorrecto utilizar la IA para monitorear los riesgos emergentes para el bienestar?<\/p>\n En general pensamos que no. Algunas intervenciones, como los sensores rectales<\/strong>, a\u00fan podr\u00edan ser demasiado extremas. Los defensores de los derechos de los animales podr\u00edan argumentar que tales sensores no respetan el derecho de los animales a la integridad corporal. Pero el seguimiento puramente externo parece menos problem\u00e1tico. Es cierto que es posible que persistan las preocupaciones sobre la privacidad. Pensemos aqu\u00ed en un \u201csantuario humano\u201d, donde los humanos deben soportar el seguimiento de cada uno de sus movimientos: esto generar\u00eda algunas preocupaciones sobre la privacidad<\/strong>. Sin embargo, no es obvio que los animales no humanos tengan inter\u00e9s en la privacidad. Puede ser que su apariencia ante los ojos de los observadores humanos \u2013o de la IA\u2013 no les importe, y<\/strong> no est\u00e1 claro por qu\u00e9 su florecimiento depender\u00eda de que no fueran observados.<\/p>\n Este experimento mental sugiere que los problemas \u00e9ticos en esta \u00e1rea no son intr\u00ednsecos a la IA. El problema es m\u00e1s bien que la IA abre nuevas formas para que las personas utilicen animales como meros medios para fines financieros<\/u><\/strong>, sin respetar<\/strong> sus intereses o su valor inherente, ni los deberes que tenemos hacia ellos. La IA corre el riesgo de encerrar y exacerbar una tendencia a ver a los animales de granja de forma instrumental<\/strong> (como unidades que deben procesarse) en lugar de seres sintientes con vida propia que necesitan nuestro cuidado. Este es el resultado probable cuando la IA se pone a trabajar al servicio de una mayor eficiencia econ\u00f3mica, sin restricciones \u00e9ticas. Pero la IA no tiene por qu\u00e9 utilizarse de esa manera<\/strong>.<\/p>\n Volvamos al momento presente. \u00bfC\u00f3mo deber\u00edan los gobiernos regular el uso de la IA en la agricultura en este momento?<\/u><\/strong> Una opci\u00f3n es prohibirlo por completo, en gran medida de forma preventiva. Pero si bien esto puede parecer atractivo, conducir\u00eda a dificultades serias, probablemente insuperables<\/strong>, sobre el terreno. Se necesitar\u00edan definiciones legales de lo que se considera \u201cagricultura asistida por IA\u201d, en contraposici\u00f3n a la simple asistencia de computadoras comunes, que gradualmente tendr\u00e1n cada vez m\u00e1s productos de IA instalados<\/strong>.<\/strong> Es dif\u00edcil imaginar una prohibici\u00f3n que se pueda hacer cumplir de manera realista y que se centre \u00fanicamente en los productos con posibles aplicaciones agr\u00edcolas, dejando todo lo dem\u00e1s intacto. El genio de la IA ha salido de la botella<\/strong><\/u>.<\/p>\n Una forma m\u00e1s realista de avanzar es elaborar un c\u00f3digo de pr\u00e1cticas para esta industria emergente: un conjunto de principios \u00e9ticos adaptados a las aplicaciones agr\u00edcolas<\/u><\/strong>. Aqu\u00ed tambi\u00e9n hay trampas. En los \u00faltimos a\u00f1os se han producido muchos intentos de elaborar principios \u00e9ticos para el sector de la IA en su conjunto. Sin embargo, los principios que pretenden cubrir todos los usos de la IA son de un nivel extremadamente alto y vagos, lo que permite a la industria afirmar que se toma en serio la \u00e9tica mientras, en general, contin\u00faa actuando como desea<\/u><\/strong>. Por ejemplo<\/strong><\/u>, un grupo de trabajo de la UE<\/strong> propuso en 2019 que los sistemas de IA \u201cdeber\u00edan tener en cuenta el medio ambiente, incluidos otros seres vivos\u201d, pero esto es tan amplio que <\/strong>![\"IA-Agricultura-ganederia-2\"](\"https:\/\/www.madrimasd.org\/blogs\/universo\/wp-content\/blogs.dir\/42\/files\/405\/IA-Agricultura-ganederia-2.jpg\")
<\/p>\n Las imprecisiones de GPT en la agricultura podr\u00edan provocar p\u00e9rdidas de cultivos y crisis alimentarias<\/strong><\/a>,<\/h3>\n
Los peligros de la agricultura con IA<\/strong><\/a><\/h3>\n