[ヤン・ミョンギュン コラム] 農業AIは、正解を出すよりも視点を変える技術であるべきだ。

[専門家コラム] 全北大学校 生物産業機械工学科 ヤン・ミョンギュン

ボタン一つの結果と農業AIの価値
AIはいつの間にか身近な技術になった。文章を作り、画像を分析し、データを分類することも、以前よりはるかに容易になった。ボタンを一つ押せば、それらしい結果が出てくる時代になったのである。この変化は明らかに前向きだ。AIへのアクセス性が高まったということは、より多くの人がデータを活用し、問題を新たな視点で見る機会を得たことを意味するからだ。

しかし、農業AIの価値は、ボタン一つで素早い結果を作ることだけで終わらない。農業は、作物、品種、環境、季節、農家の条件、作業方式などが複雑に絡み合う現場である。同じ作物でも栽培時期や環境によって反応が異なり、同じ技術でも農家や施設の条件によって結果が変わる。したがって、農業AIは単に答えを生成する道具ではなく、農業をより深く読み取り、検証可能な価値へと結びつける技術であるべきだ。

正解を出すAIより、問いを変えるAI
これまで農業で重要な問いは、たいてい人が決めてきた。作物はよく育っているか、病害虫は発生したか、収穫時期はいつか、環境条件は適切か、といった問いである。こうした問いは今でも重要だ。ただし、AI時代にはもう一歩先へ進む必要がある。
人がすでに知っている問いにより速く答えるだけでなく、人がまだ問いとして立てていなかった問いを発見することが、農業AIの重要な役割になり得る。農業AIの可能性は、正解をより速く見つけることだけにあるのではなく、農業を見る問いと視点そのものを変えることにある。

人が見られなかったシグナルを読む技術
AIが既存の視点に新しい問いを投げかけた事例は、すでにさまざまな分野で現れている。AlphaGoが見せた見慣れない一手は、囲碁において人が長年積み上げてきた感覚に新たな問いを投げかけた。AlphaFoldは、タンパク質構造予測という長年の科学的課題において、既存アプローチの限界を超えるきっかけを作った。これらの事例が、そのまま農業AIの成功を保証するわけではない。しかし、AIが単に人の判断を素早くまねることにとどまらず、人がまだ見ていなかった可能性を提示できることは明確に示している。

農業でも同じだ。作物の草丈、葉面積、病徴、栽培レシピのように、人が定義した特徴は今でも重要である。しかし、画像、分光、3次元、熱画像、環境データが繰り返し蓄積されれば、同じデータの中からでもAIは、人がまだ定義できていなかった生育変化、ストレスの兆候、品種ごとの反応差、環境と生育の複合関係を新たな特徴として提示できる。農業AIの重要な価値は、人が見ていた特徴をより速く計算することにとどまらず、作物を見る新しい視点を開くことにある。

農業AIを遅らせる二つの慣性
この観点から農業AIを語るとき、注意すべき二つの慣性がある。第一は、現場の難しさを理由に新しい問いを閉ざしてしまう傾向である。もちろん、農業の現場は複雑だ。作物は均一ではなく、環境は繰り返されず、農家の条件や判断もそれぞれ異なる。だからこそ、現場を知らないままAIがすべての答えであるかのように語る姿勢には警戒が必要だ。

しかしその反対に、現場が難しく複雑だという理由だけで、AIを適用しようとする試みや、AIが投げかける新しい視点まで退けてはならない。現場を深く知ることは、未来の問いを閉ざす根拠ではなく、より良いAIを作るための出発点であるべきだ。現場は新技術を拒む理由ではなく、新技術がより深まるべき理由でなければならない。

第二は、新技術の名前を追うあまり、基盤を十分に積み上げられない傾向である。国家研究開発においても、「新しい技術」は常に重要な基準となる。しかし、農業AIにおける新しさは、単に次のキーワードへ移ったり、急いで方向を変えたりすることだけを意味しない。以前の技術が十分に検証されておらず、データや標準、実証体系が弱い状態であれば、その上に次の技術を載せても、現場の変化は限定的にならざるを得ない。

しかも、AI技術が急速に変化する中で、過去に開発したと考えられていた技術であっても、新しいAI環境に合わせて再定義し、再検証し、再接続しなければならない場合が多い。農業AIは、一度開発して次の技術へ進む階段式の技術ではなく、失敗を含めた蓄積された基盤の上で、継続的に振り返り、更新していかなければならない技術である。

結局、農業AIを遅らせるのは、新技術への過度な期待だけでもなく、新技術への過度な警戒だけでもない。問題は、開かれた視点なしに現場だけを語ること、あるいは基盤の蓄積なしに新しさだけを語ることにある。現場は技術が検証されるべき場所であり、新技術は基盤を飛ばすための名分ではなく、基盤を新たに築き直す契機であるべきだ。

見えない基盤研究が農業AIの未来をつくる
では、農業AIの未来のために必要なものは何か。一つは、AIが示す見慣れないシグナルを新しい問いとして受け止める開かれた思考である。もう一つは、その問いを現場の価値へと変えるための、見えない基盤研究である。データ収集方法、センサー解釈基準、表現型の定義、作物と環境の関係モデリング、長期実証体系は、今すぐどこに使われるのかが明確でなく、華やかな成果には見えないかもしれない。

しかし、こうした基盤がなければ、新しいAI技術は現場に入った瞬間に揺らぐ。すぐの使い道が明確でない研究が、すべて遠い研究というわけではない。むしろ農業AIでは、今すぐ目に見えない過程こそが、後に現場適用の成否を分ける出発点になるだろう。

農業AIが、ボタン一つで結果を作る道具を超え、人が見られなかった特徴を発見し、それを検証された価値へとつなげる技術になるためには、こうした基盤をより真剣に扱わなければならない。これから農業AI、スマート農業、フィジカルAI、アグテックを語るときに重要なのは、技術の名前を速く追いかけることではない。その技術が農業をどのように新しく読ませるのか、どのようなデータを残すのか、どのような検証を経て現場の価値として戻ってくるのかを問うことである。

農業AIの未来は、より速い正解ではなく、より良い問いから始まる。そして、その問いがデータと検証を経て現場の価値へとつながるとき、AIはようやく流行語ではなく、韓国農業の次の基盤技術になり得る。