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AI와 글로벌 식량안보 : 정밀농업에 집중 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 전략국제문제연구소(CSIS)
- 주제분류 핵심R&D분야
- 원문발표일 2025-08-13
- 등록일 2025-08-29
- 권호 294
○ 전략국제문제연구소(CSIS) 글로벌 식량·물 안보 프로그램은 AI 기술이 전 농업 공급망(심기-수확-시장 유통)의 효율성, 생산성, 수익성을 향상시킬 수 있는 가능성을 이해하기 위해 첫 라운드테이블을 개최
- 라운드테이블은 AI가 농업 생산성뿐 아니라 공급망 전반에 걸쳐 가져올 수 있는 기회와 잠재적 위험에 대한 보다 깊은 이해를 목표로 진행됨
○ 정밀농업은 AI, 머신러닝, IoT 센서, 드론, 위성 영상 등을 활용해 토양 상태, 병해충, 수분 상황 등 데이터를 실시간으로 분석하고, 농작업을 최적화함
- 이를 통해 자원 관리 효율, 수확량 증가, 그리고 환경 부담 경감 등이 가능하며, 기존 연구 및 실증에서 효과가 입증됨
- 하지만 기술 혜택은 인프라, 교육, 시장 접근성, 정책적 지원 등의 기반이 갖추어진 곳에서만 실현된다는 한계가 있음
○ 현장 센서나 고해상 카메라와 같이 정밀농업에 대해 이미 접근성을 가진 농장에 AI를 통합합으로써 농부들이 시의적절하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 실시간 데이터를 활용할 수 있음
- 그러나 대부분의 농장은 이러한 기술통합 수준에서 운영되고 있지 않음
○ 정밀농업에 대한 AI 애플리케이션의 한계와 위험
- 모델편항은 가장 우세한 위험 중의 하나로 AI모델의 내재적인 복잡성과 모델 투명성 부족으로 개발자가 AI 시스템과 관련된 문제를 쉽게 해결하기 어렵게 만들 수도 있음
- AI의 다양한 하위집단은 민간함 데이터에 대한 접근을 필요로 하며, 이는 데이터 프라이버시, 소유권에 대한 심각한 문제를 제기할 수 있음
- 농부들에게 이러한 AI관련 위험은 정밀농업을 위한 잠재적으로 강력한 AI기반 도구의 수용과 활용을 꺼릴 수 있는 일반적인 불신으로 나타날 수 있음
- 라운드테이블은 AI가 농업 생산성뿐 아니라 공급망 전반에 걸쳐 가져올 수 있는 기회와 잠재적 위험에 대한 보다 깊은 이해를 목표로 진행됨
○ 정밀농업은 AI, 머신러닝, IoT 센서, 드론, 위성 영상 등을 활용해 토양 상태, 병해충, 수분 상황 등 데이터를 실시간으로 분석하고, 농작업을 최적화함
- 이를 통해 자원 관리 효율, 수확량 증가, 그리고 환경 부담 경감 등이 가능하며, 기존 연구 및 실증에서 효과가 입증됨
- 하지만 기술 혜택은 인프라, 교육, 시장 접근성, 정책적 지원 등의 기반이 갖추어진 곳에서만 실현된다는 한계가 있음
○ 현장 센서나 고해상 카메라와 같이 정밀농업에 대해 이미 접근성을 가진 농장에 AI를 통합합으로써 농부들이 시의적절하고 정확한 의사결정을 내릴 수 있도록 실시간 데이터를 활용할 수 있음
- 그러나 대부분의 농장은 이러한 기술통합 수준에서 운영되고 있지 않음
○ 정밀농업에 대한 AI 애플리케이션의 한계와 위험
- 모델편항은 가장 우세한 위험 중의 하나로 AI모델의 내재적인 복잡성과 모델 투명성 부족으로 개발자가 AI 시스템과 관련된 문제를 쉽게 해결하기 어렵게 만들 수도 있음
- AI의 다양한 하위집단은 민간함 데이터에 대한 접근을 필요로 하며, 이는 데이터 프라이버시, 소유권에 대한 심각한 문제를 제기할 수 있음
- 농부들에게 이러한 AI관련 위험은 정밀농업을 위한 잠재적으로 강력한 AI기반 도구의 수용과 활용을 꺼릴 수 있는 일반적인 불신으로 나타날 수 있음
