AI có thể thay đổi nông nghiệp châu Á, nhưng trước hết phải lo điều gì?
Nông nghiệp châu Á, nhất là tại các nước đang phát triển đang chịu sức ép ngày càng lớn từ biến đổi khí hậu, suy thoái đất, thiếu lao động, đứt gãy chuỗi cung ứng và nhu cầu lương thực tăng nhanh.
Trí tuệ nhân tạo (AI) mở ra cơ hội nâng năng suất, tiết kiệm nước, phân bón và giảm tổn thất sau thu hoạch. Nhưng nếu hạ tầng số, điện, vốn và dữ liệu vẫn thiếu thốn, AI có thể trở thành một công nghệ dành cho số ít thay vì công cụ giúp hàng triệu nông dân nhỏ lẻ thoát khỏi năng suất thấp.
AI có thể giúp nông nghiệp châu Á lạc hậu bước qua giới hạn cũ
Nông nghiệp toàn cầu đang đứng trước một nghịch lí. Một mặt, nhu cầu sản xuất lương thực ngày càng tăng. Mặt khác, những điều kiện để mở rộng sản xuất lại trở nên khó khăn hơn. Biến đổi khí hậu làm thời tiết thất thường, đất canh tác suy thoái, nguồn nước chịu áp lực, trong khi lực lượng lao động nông nghiệp ngày càng thiếu hụt ở nhiều quốc gia.
Sự khác biệt về năng suất giữa các nền nông nghiệp cho thấy khoảng cách này lớn đến mức nào. Tại Mỹ, năng suất ngô thường có thể vượt 10 tấn mỗi hecta nhờ giống cải tiến, cơ giới hóa, tưới tiêu, sử dụng đầu vào hiệu quả và ngày càng ứng dụng mạnh các công nghệ nông nghiệp chính xác. Trong khi đó, ở nhiều khu vực đang phát triển, năng suất cây trồng vẫn thấp hơn đáng kể do phụ thuộc vào nước mưa, thiếu giống tốt, thiếu phân bón, thuốc bảo vệ thực vật, máy móc và cơ sở hạ tầng.
Đối với châu Á, vấn đề đặc biệt quan trọng bởi phần lớn sản xuất nông nghiệp tại nhiều quốc gia vẫn dựa vào các hộ nhỏ. Những nông dân này thường có diện tích canh tác hạn chế, nguồn vốn ít và khả năng tiếp cận tín dụng, máy móc, giống chất lượng cao hay hệ thống tưới tiêu còn thấp. Họ cũng là nhóm dễ bị tổn thương nhất trước hạn hán, lũ lụt, sâu bệnh và những biến động bất thường của thời tiết.
Mô hình sản xuất truyền thống dựa nhiều vào lao động thủ công, kinh nghiệm cá nhân và nước mưa vì thế ngày càng bộc lộ giới hạn. Một người nông dân có thể quan sát đồng ruộng mỗi ngày, nhưng rất khó theo dõi chính xác sự thay đổi độ ẩm của từng khu vực, phát hiện sớm dịch bệnh trên hàng nghìn cây trồng hay tính toán lượng phân bón tối ưu cho từng thửa ruộng. AI có thể thay đổi điều đó.
Thông qua dữ liệu từ điện thoại, cảm biến, vệ tinh, máy bay không người lái hoặc các thiết bị theo dõi trên đồng ruộng, các hệ thống AI có thể phân tích tình trạng cây trồng, dự báo năng suất, phát hiện sâu bệnh và đưa ra khuyến nghị về thời điểm tưới nước hay sử dụng phân bón. Với chăn nuôi, AI có thể hỗ trợ theo dõi sức khỏe vật nuôi và phát hiện những dấu hiệu bất thường sớm hơn.
Điểm đáng chú ý là AI không nhất thiết phải bắt đầu bằng những hệ thống robot đắt tiền. Tại các nước đang phát triển ở châu Á, ứng dụng thực tế hơn có thể là các dịch vụ tư vấn nông nghiệp trên điện thoại, cảnh báo thời tiết, dự báo sâu bệnh hoặc khuyến nghị thời điểm gieo trồng dựa trên dữ liệu địa phương.
Nếu được triển khai đúng cách, công nghệ có thể giúp một hộ nông dân nhỏ tiếp cận một phần năng lực phân tích vốn trước đây chỉ có các trang trại quy mô lớn mới sở hữu.
Khoảng cách số có thể biến AI thành đặc quyền của trang trại lớn
Tuy nhiên, đưa AI vào nông nghiệp không đơn giản là mua phần mềm rồi cài đặt. Công nghệ chỉ hoạt động khi phía dưới nó có cả một hệ thống hạ tầng đủ mạnh. Đây chính là điểm khiến các nước đang phát triển ở châu Á đối mặt với bài toán khó hơn Mỹ, châu Âu hay Nhật Bản.
AI cần điện để vận hành thiết bị, cần internet để truyền dữ liệu, cần điện thoại thông minh hoặc máy tính để người nông dân tiếp cận dịch vụ, cần dữ liệu đủ chất lượng để huấn luyện mô hình và cần đội ngũ kĩ thuật có khả năng hỗ trợ khi hệ thống gặp vấn đề.
Ở nhiều vùng nông thôn, những điều kiện này chưa phải lúc nào cũng được bảo đảm. Kết nối internet có thể chập chờn, điện chưa ổn định, thiết bị số còn đắt so với thu nhập của nông dân. Không ít người cũng thiếu kĩ năng số để sử dụng các công cụ mới.
Chi phí là một rào cản khác. Một trang trại lớn có thể đầu tư cảm biến, máy bay không người lái, hệ thống tưới tự động và phần mềm quản lí. Nhưng với một hộ nông dân chỉ có vài hecta, thậm chí nhỏ hơn, khoản tiền mua thiết bị, lắp đặt, bảo trì và trả phí dịch vụ định kì có thể khiến việc ứng dụng AI trở nên không khả thi.
Tín dụng vì vậy đóng vai trò rất quan trọng. Nếu nông dân không tiếp cận được nguồn vốn phù hợp, họ khó có khả năng đầu tư vào công nghệ ngay cả khi công nghệ đó có thể giúp tăng năng suất trong dài hạn. Một nguy cơ khác còn đáng lo hơn: AI có thể đưa ra câu trả lời sai nếu nó không hiểu được môi trường mà người nông dân đang sản xuất.
Một mô hình được huấn luyện chủ yếu bằng dữ liệu từ những trang trại quy mô lớn, chuyên canh và có điều kiện tưới tiêu ổn định ở Mỹ hoặc châu Âu có thể hoạt động rất tốt trong môi trường đó. Nhưng khi đưa sang một cánh đồng nhỏ ở Đông Nam Á hoặc Nam Á, nơi nông dân trồng xen nhiều loại cây, sử dụng đầu vào không đồng đều, phụ thuộc vào mưa và có điều kiện đất đai rất khác nhau, kết quả có thể không còn chính xác.
Điều này đặc biệt nguy hiểm vì nông dân nhỏ thường không có đủ nguồn lực để kiểm chứng một khuyến nghị sai. Một dự báo sai về sâu bệnh, thời điểm gieo trồng hay lượng nước cần tưới có thể trực tiếp làm giảm năng suất và thu nhập. Do đó, bài toán không chỉ là “đưa AI về nông thôn”, mà phải xây dựng AI dựa trên dữ liệu và điều kiện địa phương.
Muốn AI phục vụ nông dân, phải xây nền móng trước
Các nước đang phát triển cần nhìn AI như một quá trình chuyển đổi dài hạn thay vì một cuộc chạy đua mua công nghệ. Ưu tiên đầu tiên phải là hạ tầng cơ bản. Điện ổn định, internet giá hợp lí và khả năng tiếp cận thiết bị số là điều kiện nền tảng. Không có chúng, những hệ thống AI hiện đại nhất cũng khó đến được với phần lớn nông dân.
Tiếp theo là tài chính và đào tạo. Chính phủ, ngân hàng, doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức nông nghiệp có thể thiết kế những mô hình tín dụng phù hợp với hộ nhỏ, đồng thời cung cấp chương trình đào tạo kĩ năng số và hướng dẫn sử dụng công nghệ ngay tại địa phương.
Quá trình ứng dụng cũng nên bắt đầu từ những công cụ đơn giản. Thay vì yêu cầu nông dân lập tức đầu tư vào robot hay hệ thống tự động hóa đắt tiền, có thể bắt đầu bằng dịch vụ tư vấn qua điện thoại, cảnh báo thời tiết, nhận diện sâu bệnh bằng hình ảnh hoặc khuyến nghị tưới tiêu. Khi nông dân nhìn thấy lợi ích và có đủ kĩ năng, những ứng dụng phức tạp hơn mới có thể được mở rộng.
Dữ liệu cũng phải được coi là một tài sản cần được bảo vệ. Nông dân cần biết dữ liệu về đất đai, sản lượng, mùa vụ và hoạt động sản xuất của họ được thu thập để làm gì, ai được quyền sử dụng và liệu dữ liệu đó có thể được bán hoặc khai thác thương mại hay không.
Các quy định về quyền sở hữu dữ liệu, quyền riêng tư, an ninh mạng, tính minh bạch và trách nhiệm của doanh nghiệp công nghệ vì thế sẽ ngày càng quan trọng. Nếu thiếu những nguyên tắc này, nông dân có nguy cơ trở thành người cung cấp dữ liệu nhưng lại không có quyền kiểm soát đối với chính dữ liệu của mình.
Quan trọng nhất, AI trong nông nghiệp phải được thiết kế xoay quanh nhu cầu của nông dân chứ không phải chỉ quanh khả năng của công nghệ.
Nếu làm đúng, AI có thể giúp các nước đang phát triển ở châu Á thu hẹp một phần khoảng cách năng suất, sử dụng nước và phân bón hiệu quả hơn, giảm tổn thất sau thu hoạch và tăng khả năng chống chịu trước biến đổi khí hậu. Nó có thể đưa những công cụ phân tích từng chỉ dành cho các trang trại lớn đến với hàng triệu hộ sản xuất nhỏ.
Nhưng nếu bỏ qua khoảng cách về điện, internet, vốn, kĩ năng và dữ liệu địa phương, AI có thể tạo ra kết quả ngược lại. Những trang trại giàu có sẽ tiếp tục tăng năng suất, trong khi nông dân nhỏ lẻ bị bỏ lại phía sau.
Vì vậy, cuộc cách mạng AI trong nông nghiệp châu Á không bắt đầu từ những con robot tối tân. Nó bắt đầu từ những thứ căn bản hơn nhiều như một mạng điện ổn định, một đường truyền internet đủ tốt, một chiếc điện thoại mà nông dân có thể mua được, một hệ thống tín dụng phù hợp và những dữ liệu phản ánh đúng cánh đồng của họ.
Khi những nền móng đó được xây dựng, AI mới có cơ hội trở thành công cụ nâng đỡ nông dân nhỏ thay vì một công nghệ làm khoảng cách giàu nghèo trong nông nghiệp ngày càng lớn.
