Küresel ölçekte tarım, giderek artan baskılarla karşı karşıya. İklim değişikliği, arazi bozulmaları, iş gücü açığı, tedarik zincirindeki aksamalar ve büyüyen nüfusun gıda talebi bu baskıların temel nedenleri arasında yer alıyor.
Aynı zamanda, üretkenlik dünya genelinde eşit bir dağılım göstermiyor. Örneğin Amerika Birleşik Devletleri'nde mısır verimi genellikle hektar başına 10 tonu aşıyor. Bu yüksek verim; makineleşme, geliştirilmiş tohum çeşitleri, sulama ve giderek artan bir şekilde hassas tarım, teknolojileriyle desteklenen verimli girdi kullanımı sayesinde elde ediliyor. Buna karşılık, Sahra Altı Afrika'nın pek çok bölgesinde verim hektar başına 2 ila 3 ton civarında kalıyor. Bu durum girdilere sınırlı erişim, yağmura dayalı sistemlere bağımlılık, zayıf altyapı ve kurumsal destek eksikliği gibi kısıtlamaları yansıtıyor.
Gelişmekte olan ülkelerdeki çiftçilerin yaklaşık %80'ini küçük ölçekli çiftçiler oluşturuyor. Bu çiftçiler genellikle geliştirilmiş tohumlar, gübreler ve tarım kimyasalları (herbisitler ve pestisitler) gibi temel tarımsal girdilere sınırlı erişimleri nedeniyle düşük verimle mücadele ediyorlar. Sulama ve tarımsal makineleşmeye bel bağlama olasılıkları çok daha düşük seviyede kalıyor. Ayrıca iklim şoklarına karşı da oldukça yüksek bir kırılganlığa sahipler.
Yağmura dayalı tarıma bağımlılık, düşük verimli yerel tohum çeşitlerinin kullanımı, yetersiz girdi uygulamaları ve el emeğine yoğun bağımlılık gibi geleneksel tarım uygulamaları, 21. yüzyılın gıda sistemlerinin taleplerini karşılamada giderek daha yetersiz kalıyor.
Son yıllarda yapay zekâ araçlarının kullanımının, girdi-çıktı verimliliğini artırdığı, mahsullerin ve çiftlik hayvanlarının gerçek zamanlı olarak izlenmesine olanak tanıdığı görülüyor. Özellikle ABD, Çin ve Avrupa'daki teknolojik açıdan gelişmiş tarım sistemlerinde bu teknolojilerin toprak ve su kaynaklarını koruduğu, hasat sonrası kayıpları ise azalttığı kanıtlanmış durumda.
Bu alanda çalışan araştırmacılar; teknoloji benimseme ve sürdürülebilir tarım sistemleri de dahil olmak üzere uygulamalı ekonomi, kalkınma, kaynak ekonomisi ve tarım ekonomisi konularında 15 yılı aşkın bir akademik birikime sahip. Ekibin yakın zamanda yürüttüğü bir çalışma, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkeler arasında tarımda yapay zeka kullanımını karşılaştırdı.
Araştırmacılar, yapay zekaya farklı bölgelerde nasıl erişildiğini ve bu teknolojinin nasıl kullanıldığını incelediler. Afrika, Güney Asya, Latin Amerika ile diğer düşük ve orta gelirli bölgelerden gelen çalışmaların yanı sıra; Avrupa, ABD, Avustralya ve Japonya gibi teknolojik olarak gelişmiş ekonomilerden elde edilen veriler de analiz edildi.
Çalışmanın temel bulgusu, yapay zekanın tarımsal verimliliği ve dayanıklılığı artırma konusunda güçlü bir potansiyele sahip olduğuydu. Ancak bu potansiyel; destekleyici politikalara, güvenilir bir altyapıya ve eşitlikçi erişim imkanlarına bağlıdır. Bunlar olmadan teknoloji, eşitsizlikleri azaltmak yerine mevcut eşitsizlikleri daha da pekiştirebilir.
Potansiyel ve Gelişim Alanları
Bahsi geçen derleme çalışması şu konuları inceledi:
- Yapay zekânın benimsenme kalıpları: Bölgeler arası kullanım yaygınlığı ve tarımda kullanılan yapay zeka uygulamalarının türleri (hassas tarım, hastalık tespiti, verim tahmini ve akıllı sulama gibi).
- Altyapısal hazırlık düzeyleri: Etkili bir yapay zeka kullanımı için gerekli olan elektrik, geniş bant internet bağlantısı, dijital okuryazarlık desteği, veri yönetim sistemleri, akıllı cihazlar ve teknik destek hizmetlerinin mevcudiyeti.
- Etik ve veri yönetimi etrafındaki temel endişeler: Veri mülkiyeti, gizlilik ve güvenlik, bilgilendirilmiş onam, algoritmik önyargı, şeffaflık, hesap verebilirlik ve yapay zeka destekli tarım teknolojilerine adil erişim.
Araştırma ekibi ayrıca, ulusal politikaların ortaya çıkan risklere nasıl yanıt verdiğini de araştırdı. Bu riskler arasında veri gizliliği ihlalleri, siber güvenlik açıkları, iş gücünün yerinden edilmesi ve yapay zeka destekli tarım teknolojilerine erişimdeki eşitsizlikler yer alıyor. Bu yaklaşım, hem küresel eğilimlerin hem de bölgelere özgü gerçekliklerin yakalanmasına olanak tanıdı.
Yapay zeka, gelişmiş ülkelerde tarımı giderek daha fazla şekillendiriyor. Hassas tarım araçları gibi teknolojiler gübre kullanımını, sulamayı, verim tahminini ve zararlı böcek yönetimini iyileştirmeye yardımcı olurken, aynı zamanda daha verimli kaynak kullanımını destekliyor ve iklimsel değişkenliğe karşı daha fazla dayanıklılık sağlıyor.
Evrim Ağacı'ndan Mesaj
Aslında maddi destek istememizin nedeni çok basit: Çünkü Evrim Ağacı, bizim tek mesleğimiz, tek gelir kaynağımız. Birçoklarının aksine bizler, sosyal medyada gördüğünüz makale ve videolarımızı hobi olarak, mesleğimizden arta kalan zamanlarda yapmıyoruz. Dolayısıyla bu işi sürdürebilmek için gelir elde etmemiz gerekiyor.
Bunda elbette ki hiçbir sakınca yok; kimin, ne şartlar altında yayın yapmayı seçtiği büyük oranda bir tercih meselesi. Ne var ki biz, eğer ana mesleklerimizi icra edecek olursak (yani kendi mesleğimiz doğrultusunda bir iş sahibi olursak) Evrim Ağacı'na zaman ayıramayacağımızı, ayakta tutamayacağımızı biliyoruz. Çünkü az sonra detaylarını vereceğimiz üzere, Evrim Ağacı sosyal medyada denk geldiğiniz makale ve videolardan çok daha büyük, kapsamlı ve aşırı zaman alan bir bilim platformu projesi. Bu nedenle bizler, meslek olarak Evrim Ağacı'nı seçtik.
Eğer hem Evrim Ağacı'ndan hayatımızı idame ettirecek, mesleklerimizi bırakmayı en azından kısmen meşrulaştıracak ve mantıklı kılacak kadar bir gelir kaynağı elde edemezsek, mecburen Evrim Ağacı'nı bırakıp, kendi mesleklerimize döneceğiz. Ama bunu istemiyoruz ve bu nedenle didiniyoruz.
Destek Ol
Bunu mümkün kılan faktörler şunları içeriyor:
- Dijital altyapı: Birçok gelişmiş ülkede güvenilir internet, uydu sistemleri, bulut platformları ve birbirine bağlı sensörler sürekli veri toplanmasını ve analiz edilmesini sağlıyor. Bu durum, çiftlikte gerçek zamanlı kararlar alınmasını ve hassas tarım teknolojilerinin sorunsuz kullanımını destekliyor.
- Güçlü kurumsal destek: Bu destek, tarımdaki yeniliklerin hızla benimsenmesini sağlıyor. Söz konusu destekler, veri gizliliği, şeffaflık ve hesap verebilirlik konularında operasyonel netlik sağlayan köklü yönetişim çerçevelerini içeriyor ve daha sorumlu bir teknolojik yeniliğin önünü açıyor.
- Kesintisiz elektrik: Bu, yapay zekâ destekli tarım için vazgeçilmez bir unsurdur. Sensörler, otomatik sulama sistemleri, insansız hava araçları ve veri platformları gibi dijital sistemlerin ve teknolojilerin kesintisiz çalışmasını güvence altına alıyor.
Ancak araştırmacılar, gıda üretimini ağırlıklı olarak küçük çiftçilerin üstlendiği gelişmekte olan ülkelerde yapay zekânın benimsenmesinin sınırlı kaldığını tespit ettiler. Kısıtlayıcı faktörler arasında şunlar yer alıyordu:
- Dijital uçurum: Bu, en büyük engel olarak tanımlandı. Çiftçiler genellikle istikrarlı internet bağlantısından, uygun fiyatlı cihazlardan veya yeterli dijital okuryazarlıktan yoksunlar.
- Elektrik: Elektrik kesintileri, veri toplama, işleme ve iletişim için gerekli olan dijital araçların ve altyapının çalışmasını aksatarak yapay zekanın tarımda benimsenmesini ve etkin kullanımını engelliyor.
- Maliyet: Yapay zekâ araçlarının yüksek maliyeti ve bu araçları etkili bir şekilde kullanabilmek için gereken dijital okuryazarlığın eksikliği büyük bir sorun teşkil ediyor.
- Krediye sınırlı erişim: Yeterli finansal kapasiteye sahip olmayan çiftçiler, dijital teknolojilere yatırım yapmakta zorlanıyorlar. Yapay zeka araçlarını etkili bir şekilde kullanmak için gereken ön satın alma maliyetlerini, kurulum masraflarını veya devam eden bakım ve abonelik ücretlerini karşılayamıyorlar.
Yapay Zekânın Dezavantajları
Çalışmada ayrıca, Afrika ve diğer gelişmekte olan ülkelerde yapay zekanın benimsenmesini baltalayan iki önemli faktör belirlendi.
İlk olarak, birçok yapay zeka modeli gelişmekte olan ülkelerin koşullarına pek uygun değil. Sanayileşmiş tarım sistemlerinden elde edilen verilerle eğitilen araçlar, yerel ortamlarda genellikle kötü performans gösteriyor. Bu durum, önyargılı veya yanlış tavsiyelere yol açarak savunmasız çiftçiler için riskleri artırıyor.
Örneğin, ABD veya Hollanda'daki büyük ölçekli monokültür çiftliklerinden alınan verilerle eğitilmiş yapay zeka tabanlı bir verim tahmini veya zararlı böcek tespiti modeli; karışık ekim, düzensiz girdi kullanımı, yağmura dayalı tarım ve oldukça heterojen toprak koşullarıyla karakterize edilen Afrikalı küçük ölçekli çiftliklere uygulandığında güvenilmez tavsiyeler üretebilir.
İkinci olarak, özellikle veri mülkiyeti ve gizliliği konusundaki belirsizlikler nedeniyle yapay zeka kullanımına dair etik endişeler bulunuyor. Zayıf veri yönetimi en çok gelişmekte olan bölgelerde belirgin hale geliyor. Çiftçilerin çoğu zaman verilerinin nasıl toplandığı, kullanıldığı veya paraya dönüştürüldüğü üzerinde neredeyse hiçbir kontrolü bulunmuyor.
Bu zorluklar dünya geneline eşit olarak dağılmış değil. Ancak riskler, düzenleyici sistemlerin daha zayıf olduğu ve küçük ölçekli çiftçilerin teknolojik değişimi yönetecek daha az kaynağa sahip olduğu düşük gelirli bölgelerde çok daha belirgin.
Uygun güvenceler sağlanmadığı takdirde yapay zeka, küresel gıda sistemlerinde halihazırda yerleşik olan uçurumları daha da pekiştirebilir. Aynı zamanda mevcut eşitsizlikleri derinleştirerek sürdürülebilir kalkınmaya ve gıda güvenliğine yapacağı katkıyı sınırlama riski taşıyor.
İleriye Dönük Adımlar
Yapay zekâ, Afrika'da ve gelişmekte olan diğer ekonomilerde tarımı dönüştürebilir; ancak doğru politikalar uygulanmadığı takdirde eşitsizliği derinleştirmesi de muhtemeldir.
Öncelik, temelleri sağlamlaştırmak olmalıdır. Kesintisiz elektrik, internet erişimi ve uygun fiyatlı dijital araçlar son derece önemlidir. Bunlar olmadan yapay zeka, küçük ölçekli çiftçilerin çoğu için ulaşılamaz kalmaya devam edecektir. Finansmana, eğitime ve yerel koşullara uygun veri sistemlerine erişim de kritik bir rol oynayacaktır.
Teknolojiyi benimseme süreci, işleri büyütmeden önce gelişmiş mobil danışmanlık hizmetleri gibi basit araçlarla başlayarak kademeli olarak ilerlemelidir.
Yapay zeka kapsayıcı ve çiftçi odaklı olmak zorundadır. Doğru yapıldığında gıda sistemlerini güçlendirebilir. Kötü uygulandığında ise en savunmasız olanları daha da geride bırakma riskini taşır.
