Большинство интернет-пользователей к настоящему времени осознают уязвимость своих личных данных. Когда появились новости о том, что технологические компании неправомерно используют и манипулируют нашими личными данными , была широко распространена «технологическая критика» против корпоративных гигантов Facebook, Amazon и Google.
Явным мотивом сбора данных является предсказание желаний и потребностей потребителей. А ученые и активисты годами разоблачали опасные последствия использования больших данных для личной жизни и гражданских свобод.
Исследователи также показали, как предвзятые большие данные и непрозрачный искусственный интеллект воспроизвели расизм, классовую принадлежность и многие формы неравенства .
Однако меньше внимания уделялось сельскохозяйственным фирмам, таким как Monsanto или John Deere. И все же они являются одними из крупнейших концентрированных корпораций в Северной Америке, которые все больше концентрируют свою прибыль на сборе, обработке и продаже больших данных.
Мы должны обратить пристальное внимание. Большие сельскохозяйственные данные, вероятно, будут иметь далеко идущие пагубные экологические и социальные последствия .
Максимизация прибыли: прошлое как дорожная карта
Хотя фермеры десятилетиями использовали спутниковые данные о погоде, современные методы работы с большими данными отличаются. Данные собираются датчиками, встроенными в сельскохозяйственную технику, называемую «прецизионным» сельскохозяйственным оборудованием. Затем специалисты по корпоративным данным собирают и «извлекают» эти данные для понимания.
В то время как фермеры, которые покупают информацию, основанную на данных, получают преимущества, для корпораций есть очевидные и потенциально несоизмеримые преимущества. И идеи, основанные на данных, и наборы данных являются источниками прибыли для частных фирм.
Мы можем сделать вывод о том, что агробизнес может делать с большими данными, основываясь на информации из других секторов, а также на том, как агробизнес действовал в прошлом.
Вполне вероятно, что фирмы, собирающие данные с ферм о погоде и вредителях, смогут предсказать, какие продукты и где наиболее необходимы, а затем использовать эту информацию для максимизации прибыли.
Компании, снабжающие фермеров семенами и химикатами, в течение многих лет использовали ценовую дискриминацию , выборочно устанавливая более высокие цены на ресурсы для тех демографических групп или регионов, которые, как считается, зависят от них.
Большие сельскохозяйственные данные могут закрепить рыночное преимущество крупных агропредприятий.
Сельскохозяйственные большие данные
Компании, которые собирают и контролируют большую часть данных, скорее всего, приобретут наибольшую власть. Это связано с масштабным предложением искусственного интеллекта: ИИ хорош настолько, насколько хороши данные, которые его подпитывают .
Мы видели, как это преимущество проявилось в Google и Amazon, которые первыми приступили к сбору интернет-данных. Их лидерство позволило разработать надежные системы искусственного интеллекта, такие как Google Search и Alexa.
Тот факт, что могущественные могут стать еще более могущественными в эпоху больших данных, актуален для сельского хозяйства, где долгое время в этом секторе доминировала лишь горстка компаний.
Брак, заключенный в аду
В 2018 году две крупнейшие агрокомпании Monsanto и Bayer объединились в рамках сделки на сумму 63 миллиарда долларов США. В то время Monsanto принадлежало более 80 процентов всех генетически модифицированных семян в мире. Беспрецедентное по своему масштабу слияние было описано как «брак, заключенный в аду», учитывая его антиконкурентные последствия .
Другая сторона дела, связанная с большими данными, заключается в том, что новый Bayer имеет возможность доступа к данным почти половины всех фермеров в Северной Америке.
Все тонкости системы искусственного интеллекта Bayer невозможно оценить, потому что ее работа защищена от проверки законом о коммерческой тайне, что делает ее « вредоносным черным ящиком ».
Как и в случае с Facebook, Google и Amazon, ни наборы данных фирм, ни процессы ИИ, с помощью которых они преобразуют данные в рекомендации, не являются прозрачными. Корпорации оправдывают строгий контроль данных как средство защиты потребителей от нарушений конфиденциальности и действий гнусных хакеров.
Но, как и в случае с социальными сетями, демократический институциональный надзор над сельскохозяйственными большими данными отсутствует. До сих пор большинство утечек данных обнаруживались с помощью сторожевых псов . Злоупотребление сельскохозяйственными данными, вероятно, будет исправлено, как и в случае с интернет-данными, — в суде общественного мнения.
Предвзятые наборы данных
Даже не имея доступа к коммерческому коду или наборам данных, можно анализировать то, что происходит на поверхности больших сельскохозяйственных данных — то, что ученый в области СМИ Ян Богост называет « процедурной риторикой ».
Многие утверждают, что большие данные и ИИ эффективны, объективны, ценны и всемогущи. Но вопреки мнению, что данные являются «сырыми» и «приводят» к советам (ошибочное мнение, которое я называю « Непорочное представление о данных» ), люди определяют и делают релевантными диапазон и содержание категорий больших данных и ИИ. Компьютерщики и инженеры разрабатывают алгоритмы и создают наборы данных.
Например, ученые компании разрабатывают доминирующий коммерческий сельскохозяйственный ИИ таким образом, чтобы он включал данные только по небольшому набору основных сельскохозяйственных товарных культур, выращиваемых на крупных фермах.
Этот проектный уклон в сторону крупных, товарных культур и капиталоемких ферм имеет последствия в больших масштабах, так что наша продовольственная система может все больше характеризоваться индустриальным способом ведения сельского хозяйства.
Большие данные не решают продовольственных проблем
Многие ученые считают, что чтение мира на основе данных является основным средством решения проблем продовольственной системы.
Действительно, организация ООН «Глобальные открытые данные по сельскому хозяйству и питанию» и другие призывают к открытию сельскохозяйственных данных, как если бы доступ к данным был синонимом более широкой социальной и экологической справедливости.
Промышленное сельское хозяйство оказывает негативное воздействие , в том числе на глобальное изменение климата . Растет консенсус в отношении того, что нам необходимо диверсифицировать нашу продовольственную систему на всех уровнях, чтобы способствовать устойчивому переходу в сельском хозяйстве.
Помимо доступа к данным и инфраструктуры, цифровая демократия требует фундаментального перераспределения полномочий по принятию решений от небольшого числа корпоративных заинтересованных сторон к более широкой группе граждан, которые могут помочь ответить на следующие вопросы: какую продовольственную систему мы хотим? Какие агротехнические приемы и технологии помогут нам в этом?
