10月18日，日本農業食品產業技術綜合研究機構（以下簡稱「農研機構」）基礎技術研究本部農業資訊研究中心的川村隆浩副主任和桂樹哲雄上級研究員等人的研究團隊與三重縣農業研究所的杉村安都武主任研究員、北海道大學研究生院資訊科學研究院的坂地泰紀副教授、株式會社Softbuild（董事長兼總經理爲緒方良）等在東京宣佈，成功開發出了一款學習了農業知識的AI，並將在三重縣起動試運行。這個AI將首先應用於草莓栽培領域，爲推廣指導員提供支援，提高他們在農業生產一線服務農戶的效率。

目前，各種爲提高業務效率和提供娛樂功能的生成式AI正在不斷被開發出來。另一方面，通用的的生成式AI所提供的資訊與事實不符的「幻覺」（halucination）現象已成爲一大問題。爲避免這種情況，讓生成式AI大量學習準確的知識極爲重要。

圖1 在三重縣開始AI試運行的新聞發佈會現場。左起：農研機構的川村副主任、久間和生理事長、中川路哲男理事、桂樹上級研究員、三重縣農業研究所的杉村主任研究員、北海道大學的坂地副教授、Softbuild公司的緒方總經理（供圖：科學新聞）

圖2 透過在生產一線的使用，開發農業用生成式AI並在全國推廣的示意圖（供圖：農研機構）

爲此，研究團隊不僅讓開發的農業專用生成式AI學習了農研機構所擁有的龐大資料，還讓它學習了基於與農林水產省以及全國的公營試驗研究機構和農業法人的合作而獲得的農研機構資料之外的農業相關資訊。研究人員基於全國模式，透過讓AI額外學習每個地區的準確資料（區域專屬知識）構建了地方模式。由於區域專屬知識的資料量較少，研究團隊應用了一種結合最新技術（RAG和MoA等）的學習方法，從而確保了即使是少量資料也能實施高精度的品質。

由於農業具有很強的地域性，提供的資訊中還包含有自主研發技術等保密性較高的内容，因此研究團隊設想在每個地區學習區域特定知識。希望透過按縣設置區域特定知識，來逐步向全國推廣。

此外，依託在農研機構的AI超級計算機「紫峯」上進行的學習，使得新開發的AI比只學習了網際網路資訊的通用的生成式AI，顯著降低了幻覺現象的發生。

研究團隊針對農戶向推廣指導員提問頻率較高的常見問題，建立問題集並比較了通用的生成式AI和新開發的生成式AI的正確回答率，結果顯示，新開發的生成式AI的正答率高出40%。

通用的生成式AI會以模糊的表述來規避明確的錯誤回答，而新開發的AI則具備準確呈現數值、品種等具體資訊的能力。

此外，由於新開發的生成式AI是提供給推廣指導員使用的，因此最終對於農民的指導將在推廣指導員的判斷下進行，所以估計能有效抑制幻覺資訊的影響。

一般來說，推廣指導員會在農業生產現場爲農戶提供技術支援。但農林水產省的一項調查發現，當前指導員在準備指導或解決不明終極因數時，將樣本帶回去分析的做法耗費了大量時間，特別是準備指導的時間佔到了全體的37%。透過使用生成式AI，有望使指導員在現場能夠提供更充實的指導。

今後，研究團隊計劃把試運行物件擴大到草莓以外的作物，並將推進適用於三重縣以外特定地區的生成式AI的開發。此外，還計劃推動影像生成式AI方面的技術開發，將農研機構的超級計算機能力提高4倍，不僅將推進栽培指導的AI技術，還將推進用於農業經營、銷售、宣傳的生成式AI技術的隊形變換。

由於老齡化造成的農業從業者減量、氣候變遷導致的產量不穩定以及國際局勢的不穩定等因素，亟需幫助新的務農人員快速掌握知識，併爲現有農戶提供最新的農業技術。

2024年6月，日本修訂了《糧食、農業、農村基本法》。同年10月，還實施了旨在提高農業生產力的促進智慧農業技術利用的相關法律，獲得智慧農業技術利用認證的農戶和相關業者能夠獲得金融等方面的支援。

◇川村副主任的發言

作爲農研機構，我們計劃在全國範圍内繼續操作收集農業資料並在全國各地推廣生成式AI，同時不斷積累回饋，持續最適化生成式AI。我們希望透過讓農業從業者隨時都能便捷地接受技術指導，爲培養傳承技術的新生代，最大限度地發揮每個農業從業者的能力，使得地方煥發活力，爲保障日本的國家糧食安全做出貢獻。

原文：《科學新聞》
翻譯：JST客觀日本編輯部