Ethische en juridische uitdagingen bij AI in de landbouw
De inzet van kunstmatige intelligentie (AI) in autonome oogstmachines biedt kansen voor efficiëntere en duurzamere oogstprocessen, maar roept ook ethische, juridische en sociale vragen op. Oxbo onderzoekt hoe AI op een verantwoorde manier kan worden toegepast, met aandacht voor transparantie, data-eigendom, aansprakelijkheid en de impact op werkgelegenheid in de landbouw.
Innovatiepakket, use case en type test
Open Teelten
Handsfree autonoom oogsten vollegrondgroente
Status: evaluatieverslag
Stakeholder impact
Brede kennisvraag
Welke verantwoordelijkheden brengt AI in oogstmachines met zich mee?
AI neemt steeds vaker beslissingen in geautomatiseerde landbouwprocessen. Dit onderzoek richt zich op de vraag hoe AI transparant kan worden ingezet, wie verantwoordelijk is voor de beslissingen die het systeem neemt en welke impact automatisering heeft op de sector.
Aanpak
Interviews en impactanalyse
Om inzicht te krijgen in de invloed van AI op oogstkwaliteit, autonomie en regelgeving, zijn interviews gehouden met Oxbo en WUR-experts. Hierbij zijn de volgende onderwerpen geëvalueerd:
Hoe AI beslissingen neemt in het oogstproces.
De rol van gebruikers in het controleren van AI-uitkomsten.
Privacy, data-eigendom en aansprakelijkheid.
De economische en sociale gevolgen van automatisering.
Deze analyse maakt deel uit van een bredere ELSA-scan, die ethische, juridische en sociale aspecten in kaart brengt.
Doel
Verantwoorde AI-integratie in de landbouw
Het doel van deze analyse is om mogelijke knelpunten en risico’s te identificeren en aanbevelingen te doen voor verantwoord AI-gebruik in autonome oogstmachines. Dit rapport vormt de basis voor verdere discussies en aanpassingen binnen de ontwikkeling van deze technologie.
Resultaat en reflectie
AI biedt kansen, maar vraagt om heldere richtlijnen
De ELSA-scan bevestigt dat AI kan bijdragen aan efficiëntere oogstprocessen, maar dat er nog belangrijke aandachtspunten zijn op juridisch en ethisch vlak.
Geslaagd:
AI ondersteunt efficiëntere oogst en kan bijdragen aan duurzamere landbouw.
De analyse heeft inzicht opgeleverd in hoe AI transparanter en controleerbaar kan worden ingezet.
Leerpunten:
Transparantie over AI-beslissingen en data-eigendom is essentieel voor acceptatie door gebruikers.
Samenwerking met juridische en sectorpartners is nodig om richtlijnen op te stellen voor verantwoordelijkheid, eigenaarschap van data en sociale impact.