【專欄】AI助力農業轉型的機遇和挑戰

產業 AI（人工智慧）化，已越來越普及，許多產業透過融入AI技術，成功創造出新的成果和商機，成為啟動產業新增長的關鍵路徑，也給正面臨諸多嚴峻挑戰（包括：氣候變遷、水資源短缺、土壤退化、環境惡化、農藥和化肥過度使用和對傳統能源的依賴）的傳統農業帶來新的機運。

AI在農業領域的運用廣泛，不僅可橫向用於育種、種植、養殖、漁業等領域，也可縱向用於生產加工、倉儲物流、數位行銷等環節，可以改善資源配置、優化農業營運、提高產量品質、降低成本、增加利潤、強化風險管理和為農戶提供科學合理的種植決策，大大提高了種植效率與品質，進一步確保糧食安全。擁抱人工智慧不僅是一項技術進步，也是邁向永續農業未來的必要步驟。

儘管AI可帶動農業轉型升級，但人工智慧技術並非萬能，在推動上仍存在一些問題包括：農業資料具有地域性、季節性、多樣性和週期性等特點，複雜程度明顯高於其他行業，且相較於其他行業，農業的利潤空間較小，開發維護AI系統成本較高；由於農業系統易受駭客和網路攻擊，可能面臨資料外洩，遭竄改等風險（強加密、區塊鏈技術和異常檢測技術，可用於提高資料安全性並阻止非法存取農業系統）；許多小規模農戶缺乏有效實施人工智慧的技能及資源，對AI產生抗拒心理：人工智慧初始投資非常昂貴，且配置感測器和整合軟體平臺的成本高貴，一般小農難以負擔：AI的發展離不開網路，農業部門普遍缺乏人工智慧所需的基礎設施，許多農場位處偏遠地區無法使用高速網路、先進設備或技術知識；實施人工智慧雖將農民的數量減少到最低限度，卻造成現有農民（尤其老年農人）不安和恐慌；AI能有效推動根基在於數據的有效收集和分析，需要培養相關專業的人才；傳統農業設施可能與新AI技術不相容，農民需要升級或更換設備才能充分受益。

人才和數據是推動AI農業的兩大關鍵要素，世界農業強國最大的特徵，就是其農業教育體系與農業產業發展緊密結合。中國大陸為配合AI賦能各行各業所需高端人才，正透過鼓勵高校和科研機構，增加人工智慧相關專業和課程，加強基礎研究和前沿技術開發，來培養人工智慧領域的高水準人才，還強化人工智慧相關職業技能培訓，並透過完善勞動法和就業促進政策、建立靈活的就業保障機制、建構協商機制平臺等措施，來應對人工智慧對就業的影響，緩解傳統職位面臨的轉型升級壓力。

人工智慧技術的快速發展，為全球教育變革帶來前所未有的挑戰和機遇，深度推動人工智慧與教育融合已成為廣泛共識，“AI與STEM（科學、技術、工程、數學）教育的深度融合已成全球趨勢，技術賦能必須與教育本質同頻共振；而未來文科將以培養具備人文素養和大資料處理技術的複合型人才為趨勢。有學者建議人才培養最好的辦法就是把他們‘扔’到實景裡面去，讓他們在「戰場｣中學習「戰鬥｣，體驗真正的現實，瞭解真正的需求，壯哉斯言！

總體而言，當前AI在農業領域的應用多在試驗示範階段，尚未形成可複製的商業模式；AI在農業產銷供應鏈的應用仍為點狀分佈，沒能實現全面整合，成為未來農業競爭勝負的關鍵。

從實際經驗發現，政府政策對於推動人工智慧至關重要，其中包括資金（2024年美國在人工智慧領域投資額約641億美元）、研發支援、民間投資獎勵、農業藥物使用規範，以及如何公平使用人工智慧工具和保護農民的自主權等（如歐盟實施「地平線2020」計畫資助各種以智慧農業為重點的計畫）。遺憾的是，這些年台灣政府農業施政熱衷於補貼，救助等短線操作，撒錢買業績，缺乏長遠規畫，導致國際競爭力逐漸式微，一旦面對保護主義亂流，關稅（非關稅）障礙，顯得軟弱無力，只能硬吞下去，險象環生。為了台灣農業永續發展，政府應走出舒適決策圈，務實的推動AI農業，有效來應對氣候變遷，區域衝突，確保糧食安全，強化國際競爭，穩定民生經濟和農民生計！