CC BY
12DOI 10.47643/1815-1329_2022_12_97 УДК 349.42
ПРАВОВЫЕ АСПЕКТЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ЦЕЛЯХ ОБЕСПЕЧЕНИЯ ПРОДОВОЛЬСТВЕНОЙ БЕЗОПАСНОСТИ СТРАНЫ LEGAL ASPECTS OF THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE TECHNOLOGIES TO ENSURE THE FOOD SECURITY OF THE COUNTRY
МОХОВ Артем Юрьевич,
ассистент кафедры конституционного и административного права Волгоградского института управления - филиала РАНХиГС. 400005, Россия, Волгоградская обл., г. Волгоград, ул. Гагарина, 8. E-mail: aumohov@mail.ru;
АБЕЗИН Денис Александрович,
кандидат юридических наук, доцент,
заведующий кафедрой конституционного и административного права Волгоградского института управления - филиала РАНХиГС. 400005, Россия, Волгоградская обл., г. Волгоград, ул. Гагарина, 8. E-mail: abezind-da@ranepa.ru;
Mokhov Artem Yurievich,
Assistant of the Department of Constitutional and Administrative Law Volgograd Institute of Management - branch of RANEPA. 8 Gagarina str., Volgograd, Volgograd region, 400005, Russia. E-mail: aumohov@mail.ru;
Abezin Denis Alexandrovich,
PhD in Law, Associate Professor, Head of the Department of Constitutional and Administrative Law Volgograd Institute of Management - branch of RANEPA. 8 Gagarina str., Volgograd, Volgograd region, 400005, Russia. E-mail: abezind-da@ranepa.ru
Краткая аннотация: в статье исследованы основные направления правового регулирования использования технологий искусственного интеллекта в деятельности по обеспечению продовольственной безопасности страны. Основным преимуществом применения искусственного интеллекта в агропродовольственной сфере является способность анализировать большие объёмы информации о состоянии используемых в аграрном производстве природных ресурсов, сельскохозяйственной техники. С точки зрения права обосновывается экономическое стимулирование применения основанного на использовании искусственного интеллекта «точного земледелия», а также предоставление доступа к единой государственной системе мониторинга состояния земельных ресурсов для всех заинтересованных товаропроизводителей.
Abstract: the article explores the main directions of legal regulation of the use of artificial intelligence technologies in activities to ensure the country's food security. The main advantage of using artificial intelligence in the agro-food sector is the ability to analyze large amounts of information about the state of natural resources and agricultural machinery used in agricultural production. From the point of view of law, economic incentives are justified for the use of "precision farming" based on the use of artificial intelligence, as well as providing access to a unified state system for monitoring the state of land resources for all interested producers.
Ключевые слова: аграрное право, цифровое сельское хозяйство, искусственный интеллект, точное земледелие, продовольственная безопасность.
Keywords: agricultural law, digital agriculture, artificial intelligence, precision farming, food security.
Для цитирования: Мохов А.Ю., Абезин Д.А. Правовые аспекты использования технологий искусственного интеллекта в целях обеспечения продовольственной безопасности страны // Аграрное и земельное право. 2022. № 12(216). С. 97-100. http://doi.org/10.47643/1815-1329_2022_12_97.
For citation: Mokhov A. Yu., Abezin D.A. Legal aspects of the use of artificial intelligence technologies to ensure the food security of the country // Agrarian and Land Law. 2022. No. 12(216). pp. 97-100. http://doi.org/10.47643/1815-1329_2022_12_97.
Статья поступила в редакцию: 20.11.2022
Вне зависимости от уровня социально-экономического развития стран постсоветского пространства, проблема продовольственного обеспечения своих граждан сохраняет большое значение как для повседневного практического применения соответствующих мер органами публичной власти, так и для разработки стратегий, формирования адекватного ситуации в агропромышленном комплексе и потребностям населения нормативного регулирования. При отходе от командно-административной системы управления народным хозяйством, существовавшей в социалистической системе, правительства стран столкнулись с необходимостью одновременного гарантирования своим гражданам базового набора благ и условий, необходимых для достойного существования, одновременно со взятием на себя обязательств по обеспечению принципов рыночной экономики - в том числе, и в аграрной сфере. Как справедливо отмечается в теории, система управления продовольственным снабжением и сельским хозяйством встала перед необходимостью решения новых проблем - от дефицита продуктов питания к распределению земельных ресурсов между частными производителями, обеспечению и контролю качества пищевой продукции [1, с. 166].
Своё влияние на состояние продовольственной безопасности оказали беспрецедентные ограничения, связанные с пандемией корон а-вируса и вызванный ими глобальный системный экономический кризис. Как отмечает Всемирная продовольственная и сельскохозяйственная организация ООН, пандемия, выступив в сочетании с внутригосударственными конфликтами и существовавшими экономическими проблемами,
обострила проблему глобальной продовольственной безопасности, поставив под угрозу способность семьи приобретать продукты питания, самостоятельно участвовать в производстве сельскохозяйственной продукции, развивать свой бизнес, преодолевать негативное воздействие окружающей среды и изменение климата [2, с. 85].
Соответственно, всё большую актуальность для государства приобретают разработка и внедрение механизмов повышения эффективности сельскохозяйственного производства в изменяющихся условия, определение текущего состояния продовольственной безопасности страны, рисков и угроз надлежащему продовольственного снабжения своих граждан. Применение информационных технологий - в частности, технологий искусственного интеллекта (далее - ИИ) - представляется существенным подспорьем в совершенствовании существующих и формировании новых механизмов регулирования продовольственной безопасности государства, надлежащего правового регулирования использования информационных систем в аграрной сфере.
ИИ рассматривается в специальных исследованиях как наделённая «здравым смыслом» вычислительная система, способная не только мыслить, но и самообучаться, комплексно, в соответствии с определённой логикой, получать и обрабатывать полученную информацию. Основным «преимуществом» использования ИИ выступает его изначальная - в силу технических возможностей, несопоставимых со степенью выносливости и утомляемости человека - сопоставлять и анализировать на беспрерывной основе значительные объёмы данных. Исследование информации, выработка на её основе прогнозов развития ситуации имеет огромное значение для отраслей экономики - в том числе, и для сельского хозяйства. Несмотря на то, что, на первый взгляд, аграрное производство представляет собой какую-то «традиционную» сферу деятельности человека, неизменную из поколения в поколение и имеющую веками сложившийся цикл производства, современные тенденции информационных процессов оказывают всё большее влияние на интенсификацию выращивания продукции растениеводства и животноводства, пищевую промышленность [2].
На сегодняшний день сельское хозяйство большинства современных развитых стран подвержено влиянию двух тенденций, во многом взаимоисключающих:
- практически стопроцентная задействованость в аграрном производстве пригодных для сельского хозяйства площадей (как в собственности личных и фермерских хозяйств, так и в собственности крупных агропромышленных предприятий);
- необходимость производства большего, в сравнении с предыдущими годами, количества сельскохозяйственного сырья - что, в свою очередь, обуславливается не только возросшими потребностями населения, но и повышением объёмов экспортируемого продовольствия (так, отмечается, что в Российской Федерации по итогам 2020 г. впервые в современной истории экспорт сельскохозяйственного сырья (прежде всего, зерновых) превысил его импорт [3, с. 33]). Соответственно, перед производителями, а также перед государством, как основным субъектом отношений в сфере продовольственной безопасности, гарантирующим права граждан на качественные и доступные продукты питания, а также интересы свободного развития отечественных сельскохозяйственных товаропроизводителей, остро обозначается задача интенсификации существующего аграрного производства, повышения эффективности использования земли и иных природных ресурсов в сельском хозяйстве - с обязательным соблюдением требований по охране окружающей среды, направленностью на обеспечение социального благополучия населения.
Информационные технологии приобретают в этой связи повышенное значение, поскольку они позволяют достичь высокой эффективности существующих производственных мощностей в сельском хозяйстве - за счёт замены ручного труда, сокращения времени на отдельные операции путём автоматизации и алгоритмизации однотипных действий, а также указания субъектам аграрного сектора на наиболее уязвимые места в производственном процессе, возможности для удешевления работ и выращивания больших объёмов сельхозпродукции. ИИ, в свою очередь, позволит структурировать используемые в отдельной отрасли (или на отдельном предприятии) технологические средства, предлагая на основе исследуемых данных типовые модели действий и способы решения возникающих проблем, придавая тем самым общую «направленность» всем применяемым технологиям, способствуя взаимосвязи между производственными процессами.
На основе анализа научных исследований [4,5], характеризующих основные направления применения информационных средств в аграрной сфере, можно выделить несколько групп технологий ИИ, в той или иной степени используемых сельскохозяйственными товаропроизводителями:
- роботизация управления сельскохозяйственной техникой (тракторы, комбайны) с использованием спутниковой навигации и электронных карт;
- расчёт закономерностей роста растений и развития сельскохозяйственных животных, определение способов и объёмов необходимого ухода на конкретных участках (в результате обработки данных);
- собственно автоматизация мелиоративных процедур (полив, устранение сорных растений), кормления и ухода за животными;
- осуществление контроля состояния сельскохозяйственной техники, на основе которого при помощи предиктивной аналитики осуществляется прогнозирование возникающих проблем в эксплуатации, что позволяет в дальнейшем заложить средства и трудовые ресурсы на ремонт оборудования;
- установление взаимосвязи беспилотных летательных аппаратов, спутников с «наземными» механизмами - с целью обоснованного анализом состояния конкретных участков земли внесения удобрений и агрохимикатов.
Таким образом, в обобщённом виде результат применения ИИ в производственном процессе представляет собой цепочку действий, позволяющих субъекту аграрной сферы не только определить в «реальном времени» состояние находящихся в его пользовании ресурсов и степень эффективности их использования, но и спрогнозировать будущий урожай, в целом оценить экономическую и экологическую обоснован-
ность своего поля, фермы, рассчитать минимально необходимое для получения большей прибыли вложение средств. Вполне возможной представляется ситуация, когда на основе полученных данных фермер сделает вывод о принципиальной нерентабельности его текущего производства (или существующих объёмов), необходимости перехода к иному типу сельскохозяйственной деятельности (например, на основе обработанной информации о возможности получить больший урожай бахчевых культур на своём земельном участке перейти от овощеводства именно к бахчеводству).
Применение ИИ на практике позволит в перспективе не только решить вопросы повышения продуктивности сельхозпроизводства, но и одновременно обеспечить рациональный режим использования природных ресурсов фермерами, сократить негативное воздействие на окружающую среду. Так, с использованием технологий т.н. «точного» (или «умного») земледелия (анализа состояния используемых земельных участков за счёт обработки информации о состоянии почвы, прогнозов погоды и средней урожайности, здоровья растений путём деления используемой земли на отдельные зоны и их исследования) решается проблема переизбытка вносимых удобрений; осуществляется переход к «точечному» удобрению земель, наиболее в этом нуждающихся [6, с. 67].
Таким образом, формируемый на основе ИИ комплексный подход к таким традиционным для сельскохозяйственного производства операциям, как орошение или борьба с вредителями, позволяет оптимизировать затраты фермерских хозяйств и агропромышленных комплексов, экономически обосновать использование в растениеводстве не только сельскохозяйственной техники, но и спутников, дронов - как источников данных для принятия управленческих решений. Повышенную значимость в такой ситуации приобретает вопрос доступа к информационным системам всех без исключения участников аграрных отношений. Как отмечается в современных исследованиях, применение технологических средств, а также обобщение данных на основе ИИ не имеет практического смысла при малом объёме данных - требуется получить большое количество информации о состоянии почв, степени их использования, иных характеристик, различающихся во времени и пространстве [7, с. 117].
Комплексность информатизированного подхода в сельском хозяйстве предопределяет повышенные затраты на само получение требуемых для «умного» сельского хозяйства сведений. В пределах одного сезона, и даже на одном достаточно крупном поле может постоянно изменяться погода, всегда есть вероятность появления новых вредителей, болезней растений. Следовательно, доступ к дорогостоящим системам контроля и анализа состояния производственных ресурсов может стать непосильным бременем для мелких фермерских хозяйств - что, в свою очередь, уже нарушает принципы свободной конкуренции в сельскохозяйственной отрасли, переход инициативы к наиболее крупным агропромышленным комплексам, которые, в силу своих финансовых возможностей, исключительно распоряжаются информационными системами и методами ИИ в обработке их данных, монополизируя тем самым «рынок» высокотехнологичного аграрного производства за счёт повышения и без того значительных доходов. Предотвращение подобной ситуации видится, прежде всего, в создании единой государственной системы интеллектуального мониторинга состояния сельскохозяйственных ресурсов - прежде всего, земельных. В этой связи представляется интересным опыт Германии, где за счёт средств Федерального министерства экономики и энергетики развивается инициатива специального программы обеспечения сельскохозяйственных производителей необходимыми данными о состоянии земель на основе средств дистанционного мониторинга (спутников и дронов), осуществляемого в рамках государственного экологического контроля [8, с. 35]. При использовании технологий ИИ подобная система позволяет оптимизировать процессы мелиорации и борьбы с вредителями.
На наш взгляд, доступ сельскохозяйственных товаропроизводителей к таким информационным продуктам необходимо регламентировать на нормативном уровне - прежде всего, путём стимулирования, предоставления налоговых льгот (льгот на оплату арендной платы - в случае, если используемый земельный участок находится в государственной или муниципальной собственности). Одновременно с этим, необходимо дополнительно поощрять товаропроизводителей, самостоятельно внедряющих дополнительные системы информатизированного контроля состояния производства, использующих системы «точного земледелия», автоматизирующих подобные процессы в животноводстве. Несмотря на то, что на сегодняшний день такие субъекты являются, скорее, исключением из правил, развитие единой информационной системы мониторинга состояния природных ресурсов, используемых в сельском хозяйстве, в перспективе позволит существенным образом решить вопросы интенсификации аграрной сферы, развития экспортных связей, предоставления гражданам доступа к доступному ассортименту экологичных продуктов питания. В этой связи интересным представляется опыт Республики Кипр, где в рамках эксперимента была установлена взаимосвязь между состоянием почв и степенью их увлажнения, и на основе алгоритма ИИ был составлен график «интеллектуального» полива кустов клубники - с одновременным повышением урожайности и сокращением расхода поливной воды на 10 % [9, с. 26].
Таким образом, использование технологий искусственного интеллекта в целях продовольственной безопасности страны имеет комплексное значение, обусловленное не только требованиями интенсификации сельскохозяйственного производства. Результаты обработки больших массивов сведений на основе алгоритмов ИИ позволяют оптимизировать затраты в растениеводстве и животноводстве. Кроме того, уже на стадии сбыта продукции субъекты аграрной сферы приобретают возможность получать актуальную информацию о состоянии цен на рынке, активнее участвовать в сбытовых связях. На нормативном уровне алгоритмы ИИ в целях продовольственной безопасности необходимо закрепить в виде принципа «поддержки внедрения информационных технологий» в базовом законе о государственной поддержке сельского хозяйства, гарантировать доступ к единой информационной системе мониторинга состояния используемых в сельском хозяйстве природных ресурсов для всех участников аграрных отношений, экономически стимулировать субъектов, внедряющих инструменты ИИ в производство сельскохозяйственных культур и продуктов питания. Только на основе такого подхода возможно стабильно поддерживать состояние продовольственной безопасности, одновременно связанное с экономической независимостью страны на внешнем и верховенством на внутренних рынках, предоставлением гражданам доступа к качественным продуктам питания, созданием условий для развития частной инициативы в аграрной сфере.
Библиогра фия:
1. Анисимов А. П., Попова О. В. Правовое регулирование использования технологий ГМО в сельском хозяйстве США, Китая и ЕС: сравнительно-правовой аспект // Парадигмы управления, экономики и права. 2021. № 2. С. 165-172.
2. Белхароев Х. У. Правовые проблемы и механизмы обеспечения продовольственной безопасности Российской Федерации (история и современность) // Хозяйство и право. 2022. № 4. С. 82-89.
3. Шарапова Н. В., Шарапова В. М., Шарапов Ю. В. Применения информационных технологий в сельском хозяйстве // Международный сельскохозяйственный журнал. 2021. Т. 64, № 5. С. 32-35.
4. Patricio D. I., Rieder R. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review // Computers and electronics in agriculture. 2018. No 153. Pp. 69-81.
5. Скворцов Е. А. Перспективы применения технологий искусственного интеллекта в сельском хозяйстве региона // Экономика региона. 2020. Т. 16. № 2. С.
563-576.
6. Потоцкая Л. Н., Новикова Н. А. Аграрные инновации трансфера технологий за рубежом // Инновационная деятельность. 2022. № 2. С. 64-70.
7. Lezoche M., Hernandez J. E., del Mar Eva A. Díaz M. Agri-food 4.0: A survey of the supply chains and technologies for the future agriculture // Computers in Industry. 2020. No 117. Pp. 103-187.
8. Уколова Н. В., Шиханова Ю. А., Потоцкая Л. Н. Совершенствование организационно- экономических методов активизации процесса трансфера технологий в сельском хозяйстве // Экономика сельского хозяйства России. 2021. № 6. С. 33-37.
9. Kuosmanen, T., How big is the bioeconomy? Reflections from an economic perspective. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2020. 51 p.
References:
1. Anisimov A. P., Popova O. V. Legal regulation of the use of GMO technologies in agriculture in the USA, China and the EU: comparative legal aspect // Paradigms of management, economics and law. 2021. No. 2. pp. 165-172.
2. Belkharoev H. U. Legal problems and mechanisms of ensuring food security of the Russian Federation (history and modernity) // Household and law. 2022. No. 4. pp.
82-89.
3. Sharapova N. V., Sharapova V. M., Sharapov Yu. V. Applications of information technologies in agriculture // International Agricultural Journal. 2021. Vol. 64, No. 5.
pp. 32-35.
4. Patricio D. I., Rieder R. Computer vision and artificial intelligence in precision agriculture for grain crops: A systematic review // Computers and electronics in agriculture. 2018. No. 153. Pp. 69-81.
5. Skvortsov E. A. Prospects of application of artificial intelligence technologies in agriculture of the region // The economy of the region. 2020. Vol. 16. No. 2. pp. 563576.
6. Pototskaya L. N., Novikova N. A. Agrarian innovations of technology transfer abroad // Innovative activity. 2022. No. 2. pp. 64-70.
7. Lezoche M., Hernandez J. E., del Mar Eva A. Díaz M. Agri-food 4.0: A survey of the supply chains and technologies for the future agriculture // Computers in Industry. 2020. No. 117. Pp. 103-187.
8. Ukolova N. V., Shikhanova Yu. A., Pototskaya L. N. Improvement of organizational and economic methods of activating the process of technology transfer in agriculture // The economics of agriculture in Russia. 2021. No. 6. pp. 33-37.
9. Kuosmanen, T., How big is the bioeconomy? Reflections from an economic perspective. Luxembourg: Publications Office of the European Union, 2020. 51 p.
