大多数互联网用户现在已经意识到他们个人数据的脆弱性。当科技公司滥用和操纵我们的个人数据的消息传出后，Facebook、亚马逊(Amazon)和谷歌这些企业巨头受到了广泛的“科技攻击”。
收集数据的明确动机是预测消费者的需求。学者和活动人士多年来一直在揭露大数据实践对个人隐私和公民自由的危险影响。
研究人员还展示了有偏见的大数据和不透明的人工智能如何再现了种族主义、阶级主义和许多形式的不平等。
然而，像孟山都和约翰迪尔这样的农业公司却很少受到关注。然而，它们是北美规模最大、业务集中的公司之一，它们的利润越来越集中在大数据的收集、处理和销售上。
我们应该密切关注。农业大数据很可能对环境和社会产生深远的有害影响。
利润最大化:以过去为路线图
虽然农民使用卫星天气数据已经有几十年了，但今天的大数据实践有所不同。数据由内置在农业机械中的传感器收集，这些传感器被称为“精密”农业设备。然后，企业数据科学家聚集并“挖掘”这些数据以获得洞见。
虽然购买数据驱动的洞见的农民有好处，但企业也有明显的、潜在的不相称的好处。数据驱动的洞察力和数据集都是私营企业的利润来源。
我们可以根据其他部门的见解，也可以根据农业企业过去的行为，推断农业企业可能会利用大数据做什么。
从农场收集天气和虫害压力数据的公司很可能能够预测哪些产品在哪些地方最需要，然后利用这些信息实现利润最大化。
多年来，向农民提供种子和化学品的公司采取了价格歧视的做法，有选择地在那些被认为依赖它们的人口结构或地区为投入物设定更高的价格。
农业大数据可以巩固大型农业企业的市场优势。
农业大数据
收集和控制最多数据的公司可能会积累最多的权力。这是因为人工智能的规模驱动命题:人工智能的好坏取决于供养它的数据。
我们已经在谷歌和Amazon上看到了这一优势，它们是最先开始收集互联网数据的。在他们的领导下，谷歌搜索和Alexa等强大的人工智能系统得以开发。
在大数据时代，强者可以变得更强大，这与农业相关。长期以来，农业领域一直由少数几家公司主导。
这是在地狱里结成的婚姻
2018年，两家最大的农业综合企业孟山都(Monsanto)和拜耳(Bayer)合并，交易价值630亿美元。当时，孟山都拥有全世界80%以上的转基因种子。考虑到其反竞争的影响，这一史无前例的合并被形容为“地狱联姻”。
与大数据相关的另一个方面是，新的拜耳公司有能力获取北美几乎一半农民的数据。
拜耳人工智能系统的来由无法评估，因为它的运作受到商业保密法的保护，不受审查，使其成为一个“有害的黑匣子”。
与Facebook、谷歌和亚马逊一样，这些公司的数据集和将数据转化为建议的人工智能过程都不是透明的。企业认为严格的数据控制是保护消费者隐私不受侵犯和黑客攻击的一种手段。
但与社交媒体公司一样，农业大数据也没有民主的制度监督。迄今为止，大多数数据泄露事件都是由监管机构侦查发现的。滥用农业数据可能会被解决，就像滥用互联网数据一样——在舆论的法庭上。
有偏见的数据集
即使不使用商业代码或数据集，人们也可以分析农业大数据表面正在发生的事情——媒体研究学者Ian Bogost称之为“程序修辞”。
许多人声称大数据和人工智能是高效、客观、有价值和全能的。但与认为数据是“原始”和“驱动”建议的观点(我将这种错误的观点称为数据的完美概念)相反，人们定义了大数据和AI类别的范围和内容，并使其相关。计算机科学家和工程师设计算法并建立数据集。
例如，公司的科学家设计了占主导地位的商业农业人工智能，使其只包含一小部分主要农业商品作物的数据，即那些在大型农场种植的作物。
这种设计偏向于大型商品作物和资本密集型农场，这意味着我们的粮食系统可能会越来越以工业化农业模式为特征。
大数据不能解决粮食问题
许多学者认为，数据驱动的世界阅读是解决粮食系统问题的主要手段。
事实上，联合国农业和营养全球开放数据组织(Global Open Data for Agriculture and Nutrition)和其他组织都呼吁开放农业数据，仿佛数据获取是更广泛的社会和环境正义的代名词。
工业化农业已经被证明有负面影响，包括对全球气候变化的影响。越来越多的人一致认为，我们需要在各级实现粮食体系的多样化，以促进农业的可持续转型。
除了数据访问和基础设施之外，数字民主还要求将决策权从少数企业利益相关者重新分配到更广泛的公民群体，他们可以帮助回答以下问题:我们想要什么样的食品系统?哪些农业技术和技术可以帮助我们实现这一目标?
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