Core Concepts
대규모 언어 모델은 농업 생산성 향상, 혁신 가속화, 농업 정책 개선에 도움이 될 수 있지만, 농업 인력 감소, 개인 농업 데이터 수집 증가, 불평등 심화 등의 위험성도 존재한다.
Abstract
대규모 언어 모델의 기회:
농업 생산성 향상: 농업 전문가 역할을 모방하는 챗봇을 통해 농민들에게 맞춤형 농업 조언 제공 가능
농업 혁신 가속화: 코딩 보조, 데이터 처리, 지식 종합 및 트렌드 분석 등을 통해 농업 연구개발 속도 향상
농업 정책 개선: 농민 행동 시뮬레이션, 정부 서비스 개선, 농업 충격 모니터링 등에 활용 가능
대규모 언어 모델의 위험성:
직접적 위험: 농업 인력 감소, 개인 농업 데이터 수집 증가
간접적 위험: 사회경제적 불평등 심화, 농업 오정보 확산, 디지털 농업 공동체 약화, 과도한 의존성 및 비판적 사고 약화
향후 과제:
농업 정책 입안자들은 대규모 언어 모델의 농업 활용에 대한 체계적인 모니터링과 규제 마련이 필요하다.
Stats
2050년까지 전 세계 식량 수요가 70% 이상 증가할 것으로 예상된다.
농업 부문의 자동화로 인해 2030년까지 최소 120만 개의 일자리가 감소할 것으로 추정된다.
저소득 국가에서는 전체 고용의 0.4%만이 자동화의 영향을 받는 반면, 고소득 국가에서는 5.5%에 달한다.
Quotes
"모든 산업이 인간이 창작하는 원래 작업을 재구성할 수 있다."
"농업, 임업 및 어업 전문가의 최대 8%의 직무 과제가 대규모 언어 모델의 발전으로 인해 상당한 변화나 대체의 위험에 노출될 수 있다."