Niềm tin vào AI nông nghiệp, “bắt đầu từ dữ liệu đáng tin cậy”… tìm kiếm giải pháp kiểm chứng và trách nhiệm tại hội nghị học thuật mùa thu của Hội Kỹ thuật Máy nông nghiệp Hàn Quốc

Trong số 25 nông hộ trồng cà chua trong nhà kính tại Jeonbuk đã sử dụng hệ thống kiểm soát môi trường tổng hợp hơn 10 năm, không có hộ nào trả lời rằng “độ ổn định môi trường đã được cải thiện nhiều nhất”. Cũng không có hộ nào cân nhắc đến bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật khi đưa hệ thống vào sử dụng. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng thực tế, 4 trong 6 phàn nàn phát sinh lại thuộc lĩnh vực độ ổn định môi trường. Về công nghệ cần thiết để mở rộng áp dụng (câu hỏi nhiều lựa chọn), ‘màn hình dễ sử dụng’ và ‘giám sát・chẩn đoán từ xa’ đều đạt 40% (10 hộ), trong khi ‘hỗ trợ ra quyết định bằng AI’ chỉ đạt 24% (6 hộ).

Khảo sát này do Giám đốc Jeong Byeong-gyu của Rose Valley thực hiện vào ngày 16 tháng này với 25 người đã hoàn thành khóa cà chua của Đại học Meister Nông nghiệp Jeonbuk năm 2016, và được công bố tại phiên đặc biệt ‘AI nông nghiệp đáng tin cậy, từ nguyên tắc đến hiện trường’ trong Hội nghị học thuật mùa thu năm 2026 do Hội Kỹ thuật Máy nông nghiệp Hàn Quốc tổ chức ngày 21 vừa qua. Tại phiên họp diễn ra ở BEXCO, Busan hôm đó, Giám đốc Jeong, Chủ tịch Jeon Chang-bae của Hiệp hội Đạo đức Trí tuệ nhân tạo Quốc tế, Giám đốc Park Heun-dong của Công ty Jinong và Nghiên cứu viên Yang Seung-yeop của Viện Nghiên cứu Lao động Hàn Quốc đã trình bày tham luận; trong phần thảo luận tổng hợp sau đó, Trưởng phòng Chiến lược Hội tụ Công nghệ Kim Min-young của Cục Phát triển Nông thôn làm chủ tọa, cùng với các diễn giả tham luận, Giáo sư Moon Gwang-jin của Đại học Quốc gia Mokpo, Giám đốc Jeong Hwi-ung của 42MARU và cán bộ công nghệ thông tin Jeong Hwan-seok của Cục Phát triển Nông thôn tham gia. Những người tham dự đã thảo luận về các yếu tố rủi ro của AI nông nghiệp, phương pháp kiểm chứng, trách nhiệm khi xảy ra sự cố và các chuẩn mực cần thiết.

Nếu cảm biến・dữ liệu dao động thì phán đoán cũng không thể tin được… rủi ro tại hiện trường nằm ở thiết bị và dữ liệu

Giám đốc Jeong, người công bố khảo sát, đang vận hành một nhà kính cà chua quy mô 1㏊ tại Iksan, Jeonbuk. Sau khi đưa trang trại thông minh vào sử dụng, ông đã giảm thời gian quản lý mỗi ngày từ 12 giờ xuống còn 6 giờ, đồng thời nâng sản lượng trên 3,3㎡ từ 80㎏ lên mức cao nhất 142㎏. Giám đốc Jeong giải thích thành quả này là “kết quả không phải do riêng AI tạo ra, mà do thiết bị, dữ liệu và việc quản lý của con người quan sát hiện trường mỗi ngày cùng tạo nên”.

Ông cũng giới thiệu cụ thể các trường hợp vận hành sai. Do cảm biến đo sai, việc điều khiển cửa thông gió bị lệch khiến nấm mốc lan rộng; cũng có trường hợp giá trị cài đặt độ dẫn điện (EC) của dung dịch dinh dưỡng bị nhập sai làm hư rễ. Một nông hộ sau khi mưa rào đã tạnh mà cửa vẫn đóng, khiến nhiệt độ trong nhà kính vượt quá 60℃ và cuối cùng phải bỏ vụ đó. Một nông hộ khác không nhận được linh kiện của bộ điều khiển nhập khẩu đúng lúc, nên phải điều khiển thủ công suốt đêm. Giám đốc Jeong nói: “Nếu cảm biến và dữ liệu dao động, thì phán đoán đặt lên trên đó dù thông minh đến đâu cũng không thể tin được”, đồng thời nhấn mạnh: “AI nông nghiệp đáng tin cậy bắt đầu từ dữ liệu đáng tin cậy”.

Trong thảo luận tổng hợp, Giám đốc Jeong Hwi-ung cho rằng cần xem xét độ chính xác theo hai phần là ‘đo lường’ và ‘thực thi’. Nếu thực thi sai thì cũng phải phân định đó là lỗi của AI hay lỗi của máy móc. Giám đốc Jeong nói thêm: “Dữ liệu không phải là thứ xây dựng một lần là xong, mà phải được quản lý liên tục”. Cán bộ Jeong, người phụ trách trợ lý canh tác AI ‘Isak-i’ tại Cục Phát triển Nông thôn, cho biết “không có nhiều dữ liệu phù hợp để AI học tập” và nêu chuẩn hóa, tinh lọc dữ liệu là nhiệm vụ ưu tiên.

AI dạng hỗ trợ quyết định… phán đoán cuối cùng thuộc về con người

Giám đốc Jeong đưa ra hướng cải thiện đầu tiên là “AI nên đi theo dạng hỗ trợ quyết định, giúp con người phán đoán hơn là thay thế con người”. Các hướng còn lại là chuẩn hóa quy cách cảm biến, nội địa hóa và A/S nhanh chóng, đào tạo nông hộ, và điều khiển thích ứng với khí hậu.

Giám đốc Park nhấn mạnh rằng AI giải thích được căn cứ cho phán đoán là một dịch vụ tốt hơn. Ông Park nói: “Nếu tiến tới tự động hóa hoàn toàn không người thì tốt, nhưng nếu làm sai, nông hộ sẽ trở nên ngờ nghệch”, đồng thời cho biết: “Mục tiêu cuối cùng của AI là liên tục tạo ra những nông hộ đạt trình độ như Giám đốc Jeong”. Cán bộ Jeong cũng nói: “Ở thời điểm hiện nay, cách an toàn nhất là sử dụng câu trả lời của AI để tham khảo và kiểm tra, thay vì tin 100%”.

“Ai sẽ tin con số này”… yêu cầu hệ thống kiểm chứng・chứng nhận độc lập

Giám đốc Park đã huấn luyện mô hình nhận dạng giọng nói bằng các bản ghi âm tư vấn cho nông hộ. Trong đánh giá nội bộ, độ chính xác cao hơn Naver Clova. Tuy nhiên, ông Park nói: “Vấn đề là ai sẽ tin con số này”, và cho biết “hiện nay chúng tôi vừa tạo đề bài vừa tự đánh giá tất cả”. Ông đề xuất một chuẩn đánh giá độc lập như một phương án thay thế. Ý tưởng là các hội học thuật và Cục Phát triển Nông thôn ra đề kiểm tra theo từng lĩnh vực như nhận dạng giọng nói, trả lời dựa trên căn cứ, chẩn đoán sâu bệnh, dự báo・khuyến nghị, rồi kết nối kết quả đó với hệ thống phân hạng và chứng nhận.

Giám đốc Jeong đưa ra ý kiến khác. Vì nhận dạng giọng nói trong 2~3 năm nữa sẽ bắt kịp trình độ cao nhất, nên nên thu hẹp phạm vi đánh giá và tập trung vào tiêu chí phán định thiệt hại phát sinh do lỗi dự báo. Nghiên cứu viên Yang lấy ngành hàng không làm ví dụ và nói: “Việc tạo cảm giác ổn định thông qua quy định ngược lại có ích cho đổi mới và mở rộng áp dụng”. Đồng thời, ông đề xuất dành ưu đãi mua sắm công cho các doanh nghiệp đã nhận chứng nhận độ tin cậy. Giám đốc Jeong nhấn mạnh việc thực chứng hiện trường mở với sự tham gia của nông dân ngay từ giai đoạn đầu phát triển.

Nếu xảy ra sự cố thì ai chịu trách nhiệm?… cần lưu lại lịch sử phán đoán và giảm gánh nặng chứng minh

Trong bài trình bày tham luận, Chủ tịch Jeon giới thiệu các vụ tai nạn đã xảy ra trong lĩnh vực nông nghiệp. Đó là vụ tai nạn vào tháng 11 năm 2023 tại một cơ sở phân loại ớt paprika ở Goseong, Gyeongnam, trong đó robot nhầm nhân viên của doanh nghiệp đang kiểm tra chạy thử là một chiếc hộp và làm người này tử vong; hay vụ ngón tay của nông dân bị cắt đứt trong quá trình phun thuốc bằng drone. Chủ tịch Jeon nói: “An toàn AI là vấn đề phòng ngừa, không phải vấn đề xử lý sau đó”. Cán bộ Jeong cho rằng vụ tai nạn ở cơ sở phân loại gần với vấn đề xử lý ngoại lệ của chương trình, và cần đưa kiểm chứng an toàn vào ngay từ giai đoạn nghiên cứu phát triển.

Giám đốc Park đề xuất một hệ thống truy vết lịch sử ghi lại theo từng thời điểm khuyến nghị của AI, sự phê duyệt của nông dân và kết quả thực thi. Mục đích là khi xảy ra sự cố, có thể truy ngược để biết lỗi phát sinh ở đâu. Nghiên cứu viên Yang cho rằng không nên dồn trách nhiệm vào một chủ thể, mà cần xây dựng quy trình phân chia như tỷ lệ lỗi. Ông Yang nói: “Việc chuyển đổi hoặc giảm nhẹ trách nhiệm chứng minh, để doanh nghiệp tạo ra AI phải chứng minh thay vì nông dân phải chứng minh vấn đề của AI, sẽ trở thành một vấn đề quan trọng”.

Sau Luật Cơ bản về AI là Luật Đặc biệt về AI nông nghiệp?… “trong ngắn và trung hạn nên bổ sung Luật Nông nghiệp thông minh”

Chủ tịch Jeon cho rằng Luật Cơ bản về AI có hiệu lực từ tháng 1 năm nay là một đạo luật mang tính tuyên bố và bao quát, nên cần có ‘Luật Đặc biệt về AI trong lĩnh vực nông nghiệp’. Ông cũng chỉ ra rằng khi máy nông nghiệp tự hành gây tai nạn trên đường bộ, luật áp dụng “hiện đang trong tình trạng trống vắng”. Giáo sư Moon nói: “Trong nông nghiệp không có nhiều thứ có thể được xem là AI tác động cao, nên luật đặc biệt là nhiệm vụ dài hạn”, đồng thời cho rằng “trong ngắn và trung hạn, cần bắt đầu từ việc bổ sung Luật Nông nghiệp thông minh”.

Nghiên cứu viên Yang công bố dự thảo ‘Hướng dẫn đạo đức AI nông nghiệp’ đang được xây dựng trong nghiên cứu do Cục Phát triển Nông thôn đặt hàng. Trong khảo sát sơ bộ, 16 trong số 19 chuyên gia trả lời rằng cần có hướng dẫn. Dự thảo đề xuất 6 nguyên tắc lớn gồm ▲tôn trọng con người ▲công bằng và bao trùm ▲an toàn ▲minh bạch ▲quyền riêng tư ▲trách nhiệm giải trình. Việc có mở rộng đối tượng bảo vệ ra toàn bộ hệ sinh thái・môi trường như đất, chất lượng nước hay không, và xử lý thế nào đối với thù lao cho dữ liệu của nông dân, vẫn đang được thảo luận.

Cần giáo dục và diễn đàn thảo luận công để giảm khoảng cách số cho nông dân cao tuổi・quy mô nhỏ

Nghiên cứu viên Yang nhấn mạnh cần hỗ trợ giáo dục và tiếp cận AI cho các nhóm dễ bị tổn thương về số như nông dân cao tuổi・quy mô nhỏ. Giáo sư Moon nêu việc trong Ủy ban Chiến lược Trí tuệ nhân tạo Quốc gia không có cơ quan hay chuyên gia liên quan đến nông nghiệp, và cho rằng cần có diễn đàn thảo luận công về AI nông nghiệp. Chủ tịch Jeon nói rằng giáo dục, phát triển công nghệ và hoàn thiện pháp luật・thể chế phải đi cùng nhau. Cán bộ Jeong cho biết sẽ xem xét thành lập một cơ chế hiệp thương để mở rộng AI nông nghiệp.

Trưởng phòng Kim, người làm chủ tọa, kết thúc cuộc thảo luận bằng nhận định: “Việc bảo đảm độ tin cậy và an toàn của AI nông nghiệp không phải là hạn chế đổi mới công nghệ, mà là nền tảng để mở rộng áp dụng tại hiện trường”.