人工智能为一个福利:动物福利科学家在开发基于人工智能的有效和道德福利评估工具中的作用

科学领域:

• 农业科学
• 动物福利
• 人工智能

背景情况:

• 人工智能 (AI),特别是大型多式模式 (LMM),越来越多地用于自动化牲畜福利评估.
• 动物福利科学家在很大程度上被排除在这些人工智能工具的开发和适应之外.

研究的目的:

• 讨论动物福利科学家在开发和验证基于人工智能的福利评估工具中的作用.
• 检查人工智能工具开发中的不确定性,包括指标选择,数据收集和现实世界的影响.
• 考虑人工智能在动物福利中的实际实施挑战和伦理考虑.

主要方法:

• 对动物福利科学家的潜在作用进行文献审查和讨论.
• 对于乳牛的清洁性评估,实例研究展示了LMMs.
• 分析实际实施问题,包括嵌入式价值观,决策,人与人工智能合作和经济学.

主要成果:

• 通过LMM可以自动化福利评估,并以可访问的方式呈现结果.
• 人工智能工具的有效性取决于利益相关者参与开发.
• 关键的不确定性包括福利指标选择,数据整合和现实影响.

结论:

• 动物福利科学家的参与对于开发有效和道德的人工智能福利评估工具至关重要.
• 人工智能部署需要"一个福利"的方法,考虑人类,动物和环境的影响.
• 人类与人工智能之间的合作对于将这些工具整合到当前系统中至关重要.