Allarme: l’IA occidentale fallisce nei campi del sud del mondo

## L’Inadeguatezza dell’IA Occidentale nel Settore Agricolo Globale

L’applicazione di modelli di intelligenza artificiale (IA) sviluppati in Occidente si è rivelata spesso inadeguata e inefficace quando implementata in contesti agricoli al di fuori dell’Europa e degli Stati Uniti. Questo problema emerge con particolare evidenza nei paesi in via di sviluppo, dove le condizioni ambientali, le pratiche agricole e le varietà di colture differiscono significativamente da quelle occidentali.

Un esempio lampante è rappresentato dall’esperienza della scienziata Catherine Nakalembe, che, nel tentativo di mappare le tipologie di colture nel Kenya occidentale, si è trovata impossibilitata a utilizzare i modelli di IA esistenti a causa della loro incapacità di riconoscere le colture locali. Questa situazione ha richiesto la raccolta di dati specifici attraverso l’impiego di telecamere GoPro montate sui caschi di volontari, addestrando successivamente la tecnologia di riconoscimento facciale per identificare mais, fagioli e cassava.

## Sfide e Limiti dell’IA nei Contesti Agricoli del Sud del Mondo

Nakalembe, professoressa assistente all’Università del Maryland e direttrice del programma Africa presso NASA Harvest, sottolinea come i sistemi di IA costruiti in Occidente spesso non tengano conto delle specificità del Sud del Mondo, tra cui costi elevati di internet, larghezza di banda limitata e mancanza di dati di addestramento etichettati. L’assenza di adattamento di questi sistemi rischia di perpetuare le disuguaglianze esistenti nell’accesso alle risorse, privilegiando potenzialmente i profitti aziendali rispetto alle esigenze degli agricoltori.

Oren Ahoobim, partner presso la società di consulenza Dalberg Advisors, evidenzia come il miglioramento della qualità e della disponibilità dei dati stia portando a informazioni più precise e affidabili per gli agricoltori, consentendo loro di prendere decisioni più informate riguardo a cosa piantare, quanto fertilizzante utilizzare e come gestire le malattie.
## Applicazioni dell’IA per la Sicurezza Alimentare e lo Sviluppo Agricolo

Nonostante le sfide, l’IA offre un potenziale significativo per affrontare problemi cruciali come la deforestazione e la sicurezza alimentare. In Brasile, ad esempio, l’IA trasforma dati costieri in tempo reale in avvisi vocali via WhatsApp per pescatori e coltivatori di ostriche. Microsoft utilizza modelli di IA per monitorare la deforestazione in Amazzonia attraverso la bioacustica. L’app FarmerChat di Digital Green, che raggiunge oltre un milione di agricoltori in Asia meridionale e Africa, utilizza l’IA generativa per rispondere a domande in 16 lingue locali e diagnosticare problemi delle colture tramite immagini caricate.

Tuttavia, Rikin Gandhi, co-fondatore e amministratore delegato di Digital Green, sottolinea l’importanza di adattare i modelli di apprendimento alle realtà locali, considerando le variazioni di suolo, pioggia, altitudine, parassiti e mercati. Gandhi mette in guardia contro l’uso dell’IA per la valutazione del credito o la profilazione del rischio, sottolineando che l’IA deve supportare gli agricoltori e garantire l’equità di accesso.

## Lezioni Apprese e Prospettive Future
L’esperienza di Farmers for Forests in India, che ha visto un modello open-source fallire nel riconoscere gli alberi nelle foreste del Maharashtra perché addestrato su dati nordamericani, evidenzia la necessità di un adattamento locale e di una proprietà locale delle tecnologie di IA. Arti Dhar, co-fondatrice e direttrice di Farmers for Forests, sottolinea come non si possa semplicemente “paracadutare” l’IA occidentale nel Sud del Mondo e aspettarsi che funzioni.

Dhar evidenzia come l’IA debba essere integrata in un sistema di fiducia e allineata con le reali esigenze economiche degli agricoltori. Se l’IA ottimizza solo per i rendimenti a breve termine, ignorando questioni più ampie come l’esaurimento delle risorse idriche, il degrado del suolo o l’uso di energia, può erodere la resilienza a lungo termine.

## Verso un’IA Agricola Inclusiva e Sostenibile

Il mercato degli strumenti digitali in agricoltura è in forte crescita, con un valore stimato di circa 30 miliardi di dollari nel 2025 e una previsione di quasi triplicare a 84 miliardi di dollari entro il 2034. Tuttavia, esiste il rischio che l’IA diventi una nuova forma di colonialismo digitale, con le grandi aziende tecnologiche che estraggono dati dalle comunità povere per addestrare modelli proprietari e poi rivendere servizi o prodotti a queste stesse comunità.
È fondamentale che l’IA rafforzi l’autonomia degli agricoltori, migliori la redditività, supporti la sostenibilità e funzioni per donne e uomini. Questo dipende interamente dalla costruzione con gli agricoltori, non solo per loro.

## *Un Futuro Agricolo Guidato dall’Intelligenza Artificiale Consapevole

L’avvento dell’intelligenza artificiale nel settore agricolo rappresenta una svolta epocale, ma è imperativo affrontare le sfide con una visione critica e consapevole. L’esperienza ci insegna che l’adozione acritica di tecnologie sviluppate in contesti diversi può portare a risultati deludenti e, nel peggiore dei casi, ad accentuare le disuguaglianze esistenti. È necessario un approccio olistico che tenga conto delle specificità locali, delle esigenze degli agricoltori e dell’impatto ambientale. Solo così potremo sfruttare appieno il potenziale dell’IA per un’agricoltura più efficiente, sostenibile e inclusiva.
Amici*, riflettiamo un attimo su questo tema. L’automazione, in questo contesto, non è solo una questione di sostituire il lavoro umano con le macchine. È un processo che deve essere guidato da una profonda comprensione delle dinamiche agricole locali e da un impegno a migliorare la vita degli agricoltori.

Una nozione base di automazione in questo contesto è l’utilizzo di sensori e droni per monitorare lo stato delle colture e fornire informazioni precise agli agricoltori. Una nozione avanzata è l’implementazione di sistemi di IA che integrano dati provenienti da diverse fonti (satelliti, sensori, mercati) per fornire previsioni accurate e personalizzate, consentendo agli agricoltori di prendere decisioni ottimali in tempo reale.

Ma la vera sfida è quella di garantire che queste tecnologie siano accessibili a tutti, indipendentemente dalla loro posizione geografica o dal loro livello di istruzione. Dobbiamo lavorare per creare un ecosistema in cui l’IA sia uno strumento al servizio degli agricoltori, non un ostacolo. Solo così potremo costruire un futuro agricolo più prospero e sostenibile per tutti.