Опубликовано через 4 часа

12 угроз здоровью и содержанию животных в системах точного животноводства. Обзор

Исследования и разработки в области точного животноводства (Precision Livestock Farming, PLF) стремительно развиваются, отчасти благодаря надеждам и заявлениям о преимуществах PLF для благополучия животных. Однако эти заявления в значительной степени остаются недоказанными, поскольку лишь немногие технологии PLF, ориентированные на благополучие животных, были коммерциализированы и внедрены на практике. Преобладающий энтузиазм и оптимизм в отношении инноваций PLF могут затуманивать восприятие возможных угроз, которые PLF может представлять для благополучия сельскохозяйственных животных.

Не претендуя на исчерпывающий характер, данная статья перечисляет 12 потенциальных угроз, сгруппированных в четыре категории: прямой вред, косвенный вред через конечного пользователя, через изменения в содержании и управлении, а также через этическую стагнацию или деградацию. PLF может напрямую вредить животным из-за (1) технических сбоев, (2) вредных эффектов воздействия, адаптации или ношения аппаратных компонентов, (3) неточных прогнозов и решений из-за слабой внешней валидации и (4) недостаточного использования наиболее значимых показателей благополучия животных. PLF может оказывать косвенное влияние на благополучие животных, если фермер или работник, ухаживающий за животными, (5) становится чрезмерно или недостаточно зависимым от технологии PLF, (6) проводит меньше (качественного) времени с животными и (7) утрачивает навыки животноводства, ориентированного на животных. PLF также может ущемлять интересы животных, вызывая трансформации в животноводстве, при которых содержание и управление (8) адаптируются для оптимизации производительности PLF или (9) становятся более индустриализированными. Наконец, PLF может влиять на моральный статус сельскохозяйственных животных в обществе, приводя к (10) усилению видоцентризма, (11) дальнейшей инструментализации животных и (12) увеличению потребления животных и причиняемого им вреда. Для прямых угроз предлагаются возможности предотвращения и меры по их устранению. Поскольку направление и масштаб более косвенных угроз труднее предсказать или предотвратить, с ними сложнее бороться. Чтобы максимально реализовать потенциал PLF для улучшения благополучия животных, следует признавать, отслеживать и учитывать как потенциальные угрозы, так и возможности.

Аграрная цифровая революция вызывает стремительные изменения во всех типах сельского хозяйства. В животноводстве термин «точное животноводство» (Precision Livestock Farming, PLF) уже прочно утвердился. PLF определяется как управление животноводческим производством с использованием принципов и технологий процессной инженерии (1). Системы PLF обычно состоят из датчиков, которые могут быть прикреплены к животным или имплантированы внутрь них (например, акселерометры, RFID-болусы для рубца с датчиком pH) либо размещены в коровнике (например, камеры, микрофоны, регистраторы температуры). Такие датчики предоставляют огромные объёмы данных о животных или среде, в которой они живут. Эти данные обычно хранятся на (удалённом) сервере. Искусственный интеллект всё чаще используется для обработки и анализа данных датчиков, например, путём применения алгоритмов, предписывающих машине выполнить действие (например, изменить скорость вентиляции, позволить корове войти в доильного робота) или информировать людей, обычно фермеров, о состоянии и статусе животных и уведомлять их о ситуациях, которые, вероятно, требуют управленческого вмешательства (например, искусственное осеменение коровы в охоте, лечение животного с физическим расстройством).

Преимущества и возможности PLF для повышения устойчивости животноводства и благополучия животных восхваляются в научных публикациях и заявках на гранты для исследований и инновационных промышленных разработок. Заявления, связанные с потенциалом PLF для улучшения благополучия животных, касаются, например, более раннего и лучшего обнаружения проблем благополучия в реальном времени, объективного и непрерывного мониторинга показателей благополучия, автоматизированных и интеллектуальных адаптаций окружения животных, связанных с мониторингом их состояния и поведения, а также возможности сосредоточиться на отдельных животных даже в больших группах (2–4). Проведено множество экспериментальных исследований и доказательств концепции применения PLF для улучшения благополучия животных (5, 6), но лишь немногие из этих систем были коммерциализированы, и ещё меньше нашли широкое применение на практике. Это наблюдение подтверждается Abeni et al. (2019) (7), которые сообщили, что на итальянских фермах автоматизированные системы для мониторинга проблем локомоции очень редки (0,2%) по сравнению с системами для автоматического обнаружения охоты (48,6%), автоматической записи удоев (39,4%) или даже автоматическими доильными системами (3,4%). Аналогично, Caja et al. (2016) (8) заявили, что по меньшей мере 11 акселерометрных систем для обнаружения охоты у коров были коммерциализированы, по сравнению лишь с двумя датчиками для обнаружения хромоты. Следовательно, научные доказательства того, что PLF оказывает большое положительное влияние на благополучие животных на коммерческих фермах, по мнению авторов, всё ещё скудны. В дополнение к новизне систем PLF, ориентированных на благополучие животных, могут быть и другие причины слабого внедрения этих коммерческих систем. Фермеры, как правило, имеют довольно узкое определение благополучия животных, которое в основном связано со здоровьем и продуктивностью животных (9, 10). Это может отражать ограниченный интерес к другим аспектам благополучия животных, которые могут быть отслежены или улучшены системами PLF. Более того, фермеры обычно утверждают, что статус благополучия их животных уже адекватен (11, 12). Наконец, фермеры могут опасаться, что, позволяя больше мониторинга показателей благополучия животных, они также подвергнут себя и свою деятельность проверкам и инспекциям.

Примеры ранних систем PLF, которые были коммерциализированы и всё шире внедряются отраслью, включают автоматические доильные системы и педометры для обнаружения охоты у коров (13, 14), электронные кормовые станции для свиноматок (15) и автоматизированные системы взвешивания для кур (16). Важно отметить, что основное внимание этих систем направлено не на улучшение благополучия животных, а скорее на повышение эффективности производства и качества жизни фермера. Разумеется, одного этого фокуса недостаточно для обеспечения коммерческого внедрения. Многие требования к системе должны быть выполнены (например, в отношении возврата инвестиций или удобства использования), и система PLF также должна оправдывать ожидания. Действительно, системы PLF, которые сейчас всё шире внедряются фермерами, также могут предоставить доказательства того, что они не только заявляют об улучшении производственных показателей или качества жизни фермера, но и фактически делают это. Например, сообщалось, что точность коммерческих датчиков для обнаружения охоты равна или превосходит визуальное наблюдение (17). Было показано, что роторные доильные установки с автоматизированными технологиями имеют на 43% более высокую эффективность труда и на 14% более высокую эффективность доения (18). Сообщалось, что автоматические доильные системы сокращают затраты труда, повышают гибкость труда и улучшают качество жизни фермеров (19–24).

Напротив, реальность того, оправдывает ли PLF высокопарные ожидания в отношении благополучия животных в животноводческой отрасли, остаётся в значительной степени гипотетической. Однако на сегодняшний день заявления о благотворном влиянии на благополучие животных на практике ещё предстоит подкрепить твёрдыми доказательствами. Независимо от того, будут ли эти оптимистичные заявления подтверждены в будущем, цель настоящей статьи — просто предоставить альтернативный взгляд, сосредоточившись на потенциальных слабостях внедрения PLF для благополучия животных и возможных угрозах, которые PLF может представлять. Угроза касается возможности того, что произойдёт что-то нежелательное, особенно если определённое действие не будет выполнено. Таким образом, доказательства и вероятность того, что эти угрозы станут реальностью, могут существенно различаться, и для некоторых повышение осведомлённости может быть первым шагом стратегии смягчения. Признавая и учитывая эти потенциальные угрозы, мы предлагаем противовес иногда поверхностным и чрезмерно оптимистичным представлениям о благотворном эффекте новых технологий, чтобы максимизировать потенциал PLF для улучшения благополучия животных в реальных, практических условиях.

Не претендуя на исчерпывающий характер, мы поставили целью перечислить потенциальные угрозы PLF для благополучия животных, а также предложить логическую категоризацию с целью облегчения их распознавания и планирования стратегий смягчения. Мы выделили 12 основных угроз PLF для благополучия животных, сгруппированных в четыре категории: (1) прямые негативные эффекты на животных (Угрозы 1–4); (2) косвенные эффекты через воздействие PLF на конечного пользователя (обычно фермера или работника, ухаживающего за животными; Угрозы 5–7); (3) потенциальная трансформация животноводства (Угрозы 8–9); и (4) угроза моральному статусу сельскохозяйственных животных в обществе (Угрозы 10–12). Каждая угроза описана, и обсуждаются вероятные причины и возможные решения. Угрозы расположены в приблизительном порядке ожидаемой лёгкости или сложности их решения.

Прямые негативные эффекты на животных

Системы PLF могут подвергаться техническим сбоям или неисправностям из-за перебоев в электроснабжении, программных ошибок, поломок компьютеров или другого оборудования, сбоев передачи сигнала, потерь меток и так далее. Аппаратное обеспечение часто уязвимо к суровым условиям фермы, таким как высокая концентрация пыли или аммиака и присутствие нецелевых животных (например, насекомых, пауков, грызунов), которые могут повредить материалы или засорить датчики. Одной из экстремальных, но не неважных угроз для благополучия животных является риск того, что технологическая неисправность может вызвать пожар в коровнике. Возможно, более вероятным является отсутствие адекватного плана действий в случае технологической неисправности, особенно на фермах, которые стали сильно зависеть от технологии PLF для ухода за животными и управления, как, например, крупные фермы, которые высоко автоматизированы и испытывают нехватку персонала. Для фермеров поломка технологии может быть очень неприятной и стрессовой, поскольку они часто не в состоянии решить проблему самостоятельно и, таким образом, зависят от внешней помощи специалиста. Угроза технических сбоев рассматривалась ранее, поскольку Andrade и Anneberg (2014) (25) даже определили технологическую поломку как фактор риска пренебрежения животными на датских свиноводческих и скотоводческих фермах.

Эта угроза имеет очевидные и потенциально осуществимые решения. Во-первых, обеспечить надёжную конструкцию технологий PLF перед их коммерциализацией. Можно даже рассмотреть сертификацию технологий PLF перед выводом на рынок, как это требуется для технологий, используемых для человеческих приложений, таких как электронные медицинские карты, используемые для телематики пациентов (пожилых, инвалидов и хронически больных), интеллектуальные приложения для персонализированного мониторинга здоровья и структурный мониторинг здоровья (26–28). Во-вторых, дополнить системы PLF сигнализациями, которые сигнализируют о неисправности технологии из-за, например, отсутствия питания или интернет-соединения. В-третьих, убедиться, что у фермеров есть планы действий в чрезвычайных ситуациях. Фермеров и работников, ухаживающих за животными, следует поощрять к подготовке к чрезвычайным ситуациям, например, путём приобретения аварийного электрогенератора и покупки систем PLF только у надёжных компаний, предлагающих немедленную и эффективную круглосуточную поддержку клиентов.

Система PLF может оказывать прямое неблагоприятное воздействие на поведение, здоровье или уровень комфорта животных. Животные могут испытывать стресс при обучении работе с системами PLF или адаптации к ним, таким как автоматические доильные или кормовые системы, и если они не смогут быстро этому научиться, они могут страдать от голода или даже быть удалены из стада. Электронные кормовые системы также могут стать конкурентным ресурсом, который может вызывать агрессию в группе, даже приводя к страху и плохому физическому состоянию у животных, занимающих низкое положение в социальной иерархии (29–31). Некоторые технологии также могут играть роль в передаче патогенов. Например, автоматические доильные системы были связаны с повышенной передачей патогенов, что приводит к более высокому содержанию соматических клеток в сборном молоке (32). Более того, автоматизированные доильные системы нарушают естественную склонность коров синхронизировать активности, и они способствуют системам содержания без выпаса. Датчики, которые имплантированы внутрь или прикреплены к животным (с использованием носимого устройства или без него), могут потеряться, привлечь нежелательное внимание и преследование со стороны сородичей по загону или напрямую вызвать дискомфорт и поражения. Например, носимое устройство для крепления сверхширокополосной метки для отслеживания местоположения кур потребовалось переработать из-за поведенческих изменений, вызванных носимым устройством в краткосрочной перспективе (33), и травм в долгосрочной перспективе (34). Хотя новый дизайн решил эти проблемы, со временем возникла новая проблема: носимое устройство и корпус метки привлекли значительную колонизацию красными клещами. Курам затем потребовалось частое лечение средствами от клещей (Michael Plante-Ajah, личное сообщение, 2021). Очевидно, что ушные метки также могут причинять повреждения ушам животных (35).

Мало что известно о влиянии на благополучие повторного или длительного воздействия аппаратного обеспечения PLF, такого как шум, радиация или блуждающее напряжение. Неудивительно, что такие исследования редко проводятся до вывода на рынок (и после него), поскольку они, как правило, дорогостоящи: они часто требуют лонгитюдного мониторинга тонких признаков у адекватного количества животных и стад. Страдание животных может быть неочевидным для людей из-за различий в сенсорных способностях. Более того, такие исследования могут дать неблагоприятные результаты, которые задержат или остановят путь коммерциализации. Однако недавнее исследование Van Shaik et al. (36) подчёркивает необходимость таких исследований. В Нидерландах было сообщено о множественных случаях необъяснимого неблагоприятного группового поведения молочных стад, при котором животные избегали части коровника. Это привело к увеличению времени стояния и сокращению времени лежания, питья и кормления, что, в свою очередь, повысило риск хромоты. Сопоставленное исследование случай-контроль выявило несколько факторов риска, многие из которых были характерны для высокотехнологичных ферм: использование автоматических доильных систем, исследование блуждающего напряжения с применением мер смягчения и недавняя дата строительства.

Решения этих типов угроз включают (1) использование минимального количества многоцелевых датчиков, (2) приоритизацию датчиков и систем PLF, которые минимально инвазивны или неудобны, (3) дизайны, ориентированные на носителя, с минимальными размером и весом, шумообразованием и радиацией, и (4) адекватное лонгитюдное тестирование последствий системы PLF для поведения и благополучия животных в различных коммерчески значимых условиях.

Алгоритмы системы PLF могут плохо работать в реальных условиях, что может привести к ненадёжным оповещениям как с ложноположительными, так и с ложноотрицательными результатами, или к неточному мониторингу. Когда управленческие действия и решения основываются на ложной или неполной информации, это может привести к дискомфорту или вреду для животных. Как следствие, работник, ухаживающий за животными, может испытывать разочарование, что может косвенно повлиять на взаимоотношения человека и животного и, следовательно, на продуктивность и благополучие животных (37, 38).

Возможные причины низкой точности алгоритмов многочисленны и разнообразны. Алгоритмы обычно разрабатываются с использованием обучающих данных. Если обучающие данные плохие, алгоритмы также, вероятно, будут работать плохо. Это называется «мусор на входе — мусор на выходе». Например, алгоритм будет работать плохо, если он разработан на основе ошибочных «золотых» стандартов (например, обучающие данные имеют плохую валидность или надёжность и поэтому включают животных, поведение или состояние которых были помечены неправильно). Переобучение — хорошо известная проблема в приложениях искусственного интеллекта, когда модель имеет высокую точность на обучающих данных (высокая внутренняя валидность), но плохо работает в новой ситуации (плохая внешняя валидность). Когда обучающий набор данных отличается и менее вариативен, чем условия, в которых система будет использоваться, внешняя валидация системы явно неадекватна. Хорошо известный пример «переобучения» — студенческое задание создать алгоритм ИИ, который мог бы отличать фотографии волка от фотографий хаски. Полученный алгоритм показал высокую точность на обучающих данных, но внешность была обманчива: система научилась классифицировать фотографии со снегом как волка, а фотографии без снега как хаски, потому что почти все фотографии волка были сделаны на снегу, тогда как на фотографиях хаски редко был снег на заднем плане (39). Этот пример иллюстрирует, как системы ИИ на самом деле не понимают поставленную задачу: они представляют собой системы «чёрного ящика», которые не дают информации о характеристиках, используемых для выполнения задачи. Дополнительным усложняющим фактором являются различные типы вариативности в системах животноводства. Например, несколько коммерческих технологий PLF были разработаны для оценки благополучия молочного скота, но большинство из них были валидированы только на взрослых коровах, а не на телятах и нетелях (40).

Системы PLF обычно заявляются как объективные, в отличие от наблюдателей-людей, выполняющих оценки или дающих баллы, которые могут быть подвержены сознательным или бессознательным предубеждениям оценщика. Однако если человеческие предубеждения присутствуют в обучающих данных, ИИ может воспроизводить и усиливать эти предубеждения, придавая им видимость объективности. Известный пример такого «алгоритмического предубеждения» — инструмент рекрутинга Amazon с ИИ, который сопоставлял соискателей с вакансиями. Обучение ИИ основывалось на поданных резюме, которые соискатели были и не были приняты на работу и которые были оценены как хорошо выполняющие свою работу. При более внимательном рассмотрении эти обучающие данные, по-видимому, демонстрировали предвзятость против женщин. Большинство резюме были от мужчин, и кандидаты-мужчины предпочитались женщинам. Эта человеческая гендерная предвзятость была точно воспроизведена в инструменте рекрутинга с ИИ (который позже был упразднён (39)).

Проблема плохой валидации может быть решена путём (1) установления руководящих принципов качества для надлежащей валидации и тестирования производительности систем PLF; (2) обучения и тестирования систем PLF во всём диапазоне условий, в которых они могут использоваться, до вывода на рынок или, по крайней мере, прозрачного сообщения об условиях, в которых они были и не были валидированы; и (3) нормативных актов или контрактов, которые возлагают ответственность на производителя в случае, если конечный пользователь понесёт ущерб или убытки из-за плохой производительности системы PLF вследствие неадекватной валидации. Эти рекомендации противоречат экономическому давлению на поставщиков технологий, чтобы быстро внедрять технологические инновации по конкурентоспособной цене. На практике только 5% носимых устройств для человека, по-видимому, были формально научно валидированы (41). Внешние валидационные испытания доступны только для 14% розничных систем PLF для оценки благополучия молочных коров (40), и только 23% публикаций, связанных с PLF у свиней, были надлежащим образом валидированы (42).

То, что может быть измерено системами PLF, не обязательно является тем, что наиболее значимо для измерения благополучия животных. Доступные меры PLF могут не быть наиболее важным, валидным, чувствительным или дополняющим набором показателей для оценки благополучия животных или для выявления того, какие животные требуют внимания фермера. Хотя бурные исследования и разработки в области PLF часто направлены больше на улучшение благополучия животных, чем на увеличение производства (6, 40, 43–51), не многие инновации переходят из фазы исследований и разработок в коммерциализацию, не говоря уже о внедрении животноводами. Напротив, системы PLF, которые выводятся на рынок и внедряются фермерами, — это те, которые ориентированы на эффективность производства и качество жизни фермера.

Современные стратегии оценки благополучия животных обычно полагаются на короткие визиты на ферму, во время которых оцениваются проблемы здоровья и показатели, основанные на ресурсах, тогда как поведенческие наблюдения, как правило, ограничиваются короткими временными окнами. Хотя PLF обладает большим потенциалом для дополнения и улучшения таких протоколов, доля систем PLF, ориентированных на благополучие животных, которые в настоящее время переходят из фазы исследований и разработок к внедрению в животноводческом секторе, очень ограничена (43), а также смещена. Даже текущие оценки благополучия сельскохозяйственных животных страдают от одностороннего фокуса на физических или поведенческих проблемах, а не на положительных показателях или мерах аффективного состояния животных. Использование PLF может усилить это смещение. Меры благополучия животных, которые исследователи и разработчики считают релевантными, могут не соответствовать тому, что производители считают возможным выгодно продать, или тому, что конечные пользователи воспринимают как хорошее соотношение цены и качества и, таким образом, действительно купят. Даже если готовность фермеров покупать системы PLF, ориентированные на благополучие животных, возрастёт, вероятно, что они будут склонны выбирать меры, которые относительно легко отслеживать, меры, которые документируют наиболее распространённые проблемы и то, как они обычно выражаются, и те, которые фермер считает релевантными для благополучия животных (при условии, что они не являются ни внутренне присущими производственной системе, ни очень трудными для решения). Необычные проблемы благополучия животных или проблемы, которые выражаются необычным образом из-за специфических условий окружающей среды или индивидуальных особенностей, могут, таким образом, остаться незамеченными, поскольку системы PLF не распознают их как проблемные. Убеждения фермеров играют важную роль в adoption технологии (52). Это объясняет, например, более высокий потенциал внедрения технологий, ориентированных на проблемы благополучия животных, по сравнению с технологиями, ориентированными на положительные меры благополучия (53).

Алгоритмы также могут быть обучены рассматривать среднее состояние как хорошее и, таким образом, сигнализировать обо всех отклонениях от среднего как потенциально тревожных — даже когда среднее состояние может быть не оптимальным для благополучия животных. Как упоминалось выше, фермеры уже склонны иметь довольно узкое, ориентированное на здоровье и производство представление о благополучии животных (10). Коммерциализация угождающих фермерам систем PLF может усугубить это смещение фокуса с мер, мотивированных необходимостью оценки аффективного состояния и эмоций животных, на более измеримые и квантифицируемые показатели физического здоровья и отдельных поведенческих проявлений. Такое смещение в том, как измеряется и, следовательно, определяется благополучие животных, может иметь далеко идущие и, возможно, даже контрпродуктивные последствия для благополучия сельскохозяйственных животных. Действительно, такое основанное на здоровье определение благополучия животных благоприятствует более ограничительным (интенсивным) системам содержания, которые сильно зависят от человеческих вложений, контроля и надзора для обеспечения физической целостности животных, а не менее ограничительным, но более естественным (экстенсивным) системам содержания, которые предлагают животным больше психологических возможностей и самоконтроля (54).

Способы решения этой угрозы: (1) критически оценивать природу и полноту данных о благополучии животных, которые система PLF собирает и обрабатывает; (2) проводить анализ чувствительности и, при необходимости, использовать дисклеймер для аспектов благополучия животных, которые не могут быть задокументированы доступными данными, или инициировать усилия по устранению таких пробелов (которые, вероятно, будут касаться показателей аффективного состояния животных); (3) воздерживаться от заявлений о том, что PLF может оценить общее благополучие животных или выявить всех животных, страдающих от проблем благополучия; и (4) дополнять данные PLF ручными оценками благополучия животных, проводимыми опытным человеком. Для решения угрозы того, что необычные (проявления) проблем благополучия могут остаться незамеченными системами PLF, можно включить несколько общих или так называемых «айсберговых» показателей благополучия животных (55, 56). Дополнительными способами обнаружения аномалий могут быть оценка особей, отклоняющихся от среднего по стаду, а также оценка изменений у отдельных животных с течением времени.

Косвенные эффекты через воздействие PLF на конечных пользователей

PLF также может косвенно представлять угрозу для благополучия сельскохозяйственных животных, влияя на людей, которые взаимодействуют с животными: фермера или работника, ухаживающего за животными. Благополучие животных может пострадать, если конечный пользователь проявляет либо слепое доверие (чрезмерная зависимость), либо недостаточное доверие (недостаточная зависимость) к системе PLF. Конечные пользователи редко понимают, как работает система PLF и каковы её ограничения, тогда как инженер PLF разработал её с преимущественно технической точки зрения, которая часто игнорирует внешние эффекты. Это несоответствие может помешать конечному пользователю использовать машину по назначению. Немногие исследования, в которых исследовалась эта угроза, свидетельствуют о низкой уверенности фермеров в системах PLF. Например, Hogeveen et al. (57) сообщили, что только 21% оповещений о заболеваниях (даваемых, когда метки указывали на снижение активности, потребления корма или времени лежания более чем на 30%) успешно побудили молочных фермеров визуально проверить корову. Они обнаружили, что фермеры с большей вероятностью воспринимали оповещение как истинное и следовали ему с визуальной проверкой животного, если количество оповещений в день было управляемым (<20 оповещений/день), для коров в переходный период (известный как период высокого риска) и когда оповещения приходили в течение рабочей недели, а не на выходных. Информационная перегрузка и восприятие плохой точности или минимальной полезности оповещений PLF, по-видимому, снижали вероятность того, что фермеры будут действовать по оповещениям. Чрезмерная уверенность в системе PLF также может возникать, хотя доказательств этого мало. Одним из возможных примеров, хотя и не связанным с оценкой благополучия животных, является отчёт, в котором 15% участвовавших молочных фермеров полагались исключительно на датчики обнаружения охоты при принятии решения о времени осеменения (58).

Ни недостаток доверия, ни слепое доверие к системе PLF не являются желательными. Недостаток доверия, вероятно, приведёт к разочарованию среди конечных пользователей, которые в этом случае получают мало добавленной стоимости от системы, которую они предположительно используют и, возможно, также в которую инвестировали. Это, в свою очередь, может негативно повлиять на взаимоотношения человека и животного и означает, что потенциальная добавленная стоимость системы PLF не используется. В случае слепого доверия конечные пользователи могут перестать быть бдительными в отношении признаков проблем благополучия животных и могут даже чувствовать меньшую ответственность за благополучие животных. Угроза заключается в том, что ложноположительные оповещения будут ошибочно приняты к действию, тогда как ложноотрицательные останутся незамеченными.

Эта угроза может быть решена путём (1) обеспечения того, чтобы система PLF работала точно в коммерческих условиях, предоставляла информацию, полезную конечному пользователю, и была удобной для пользователя; и (2) обучения и поддержки конечных пользователей для правильного использования системы.

Эта угроза касается количества времени, которое фермеры проводят со своими животными, а также характера и качества взаимодействий человека и животного. В настоящее время внедряемые системы PLF часто направлены на сокращение труда. Когда системы PLF успешно снижают рабочую нагрузку фермера, эффект на животных зависит от того, как используется дополнительное свободное время. В случае сильного экономического давления это свободное время может быть использовано в первую очередь для сокращения общих затрат труда путём сокращения рабочих часов или для расширения фермерской деятельности (например, путём увеличения размера стада без увеличения числа работников). Теоретически дополнительное свободное время могло бы использоваться фермером для проведения большего количества времени со своими животными, для наблюдения, проверки или взаимодействия с ними и для предоставления большего ухода тем, кто в нём нуждается. На практике, однако, более вероятно, что неустанная погоня за снижением производственных затрат и сохранением экономической конкурентоспособности потребует увеличения размера стада без увеличения числа работников — либо для погашения инвестиций в PLF, либо для другой экономической деятельности. В таком случае система PLF приведёт к сокращению времени, проводимого между людьми и отдельными животными на ферме, что приведёт к тому, что животные могут стать менее привыкшими к людям, и к снижению человеческого внимания к отдельным животным. Уже высказывались опасения относительно того, в какой степени PLF может переопределить отношение фермеров и представление об уходе за животными (51, 59).

Помимо негативного влияния на время контакта, проводимое с каждым животным, характер взаимодействий человека и животного также может быть затронут (51). Типы взаимодействий, которые могут быть взяты на себя системами PLF, часто являются нейтральными или положительными, такими как кормление, доение или наблюдение за животными. Типы взаимодействий, которые труднее автоматизировать и, таким образом, выполняются фермером, как правило, являются более негативными взаимодействиями, такими как калечащие операции, вакцинации или перемещение животных. Это может негативно повлиять на взаимоотношения человека и животного, приводя к увеличению количества страха и стресса, испытываемых животными при выполнении манипуляций. Это может превратиться в негативную спираль, в которой удовлетворённость работой фермера снижается и может, в свою очередь, ещё больше ухудшить то, как фермер взаимодействует с животными. Меньше времени, проводимого с каждым животным, также может снизить знание фермером особей в стаде, их личностей и особенностей и, следовательно, их способность обнаруживать проблемы и аномалии. Система PLF будет в основном оповещать фермера о (проблемных) животных, которые требуют более немедленного внимания. Остальные животные могут оставаться довольно невидимыми, с непризнанными идентичностями и личностями, что может непреднамеренно привести к тому, что их будут рассматривать больше как «внешнюю группу» и, таким образом, менее достойными заботы, достоинства и уважительного обращения (60).

Эта идея связана с давно известной гипотезой контакта, которая утверждает, что количество взаимодействия и заботы о живых существах положительно влияет на нашу заботу о них и наше отношение к ним (61). Различные исследования поддерживают эту гипотезу. Weatherill (62) и Ascione (63) задокументировали, что личные взаимодействия с животными предоставляют наилучшую возможность для формирования привязанности и эмпатического отклика. Morris et al. (64) показали, что люди, которые никогда не держали никаких животных, признают меньшую способность животных испытывать эмоции. TomaŽič (65) пришёл к выводу, что дети, которые сами сообщают о непосредственном опыте с амфибиями, сообщают о меньшем страхе и отвращении к ним. Randler et al. (66) пришли к выводу, что (уважительный) физический контакт во время школьных практических занятий снижает отвращение и страх перед мокрицей, улиткой и мышью у детей. Сильные доказательства большого влияния непосредственного опыта и взаимодействия с отдельными животными были также предоставлены экспериментом (67). Они показали, что 2-часовое практическое занятие по кликер-тренингу, включающее множество личных взаимодействий и контакта с отдельными курами, оказало глубокое влияние на мнение студентов-животноводов и ветеринаров о интеллекте, личности и способности кур к обучению и испытыванию эмоций. Аналогично, уровень привязанности или отстранённости фермеров к своим животным, по-видимому, зависит от частоты, интенсивности и близости их взаимодействий с животными (68). Конечно, значимость этой угрозы различается между видами сельскохозяйственных животных и количеством контакта между работниками, ухаживающими за животными, и отдельными животными, которое обычно гораздо меньше, например, для бройлерных кур, чем для молочного скота.

Таким образом, если системы PLF приводят к большему количеству свободного времени, целесообразно, чтобы фермер проводил часть этого времени с отдельными животными и предпочтительно позитивным образом. Возможно, PLF, уменьшая потребление времени в ряде видов деятельности, может усилить количество и качество внимания фермера к животным, создавая возможности для более тесного эмоционального контакта между работниками, ухаживающими за животными, и по крайней мере несколькими животными, например, теми, которые больше всего нуждаются в уходе, и такой контакт может также уменьшить объективацию других животных под его опекой. Влияние PLF, интенсификации животноводства и количества и типа труда на отношение и поведение фермеров к животным заслуживает большего исследования. Создание среды заботы, беспокойства и уважения к животным может быть более важным, чем обычно признаётся в животноводстве. Наконец, существует потребность в разработке и применении PLF, ориентированных на оценку взаимоотношений человека и животного.

Эта угроза касается более долгосрочного изменения профиля и навыков работников, ухаживающих за животными. Опора на PLF для обнаружения проблем благополучия животных или животных, нуждающихся во внимании, может снизить собственные навыки и усилия работников, ухаживающих за животными, по обнаружению таких проблем. Это может усугубляться сдвигом в сторону более технологически ориентированного профиля персонала фермы. Останется ли такой сдвиг сопровождаться уменьшенным вниманием к животным, ещё предстоит выяснить, поскольку ориентация на животных, по-видимому, является довольно стабильной чертой личности, которую нельзя легко изменить (69, 70). Угроза заключается в том, что если работники, ухаживающие за животными, станут менее квалифицированными в деятельности по уходу за животными и менее ориентированными на животных, риск неуместных отношений и поведения по отношению к животным может возрасти. Такие черты будут представлять повышенный риск не заметить проблемы благополучия животных, когда системы PLF откажут. Нет простых решений, чтобы предотвратить это. Основная рекомендация — обеспечить, чтобы как технологические навыки, так и ориентация на животных рассматривались в обучении работников, ухаживающих за животными, и включались в критерии найма. Чрезмерно строгие критерии отбора, требующие как технологических навыков, так и ориентации на животных, ещё больше сузят и без того ограниченное предложение квалифицированных сельскохозяйственных рабочих (71–73). С другой стороны, сокращение повторяющихся и физически интенсивных видов деятельности, которые могут выполняться автоматизированными системами, в сочетании с возможностями для позитивных взаимодействий с животными может возродить интерес к сельскому труду.

Косвенные эффекты через потенциальную трансформацию животноводства

Угрозы благополучию животных, связанные с влиянием PLF либо на животноводство в целом, либо на моральный статус сельскохозяйственных животных в обществе, особенно трудно предотвратить или устранить. Никто не может предсказать, как именно PLF повлияет на практики животноводства или на статус, который общество придаст сельскохозяйственным животным. Тем не менее, некоторые тенденции кажутся самоочевидными и, вероятно, почти невозможными для противодействия или предотвращения. Например, по мере того как PLF становится более популярным и стандартной частью современного животноводства, кажется неизбежным, что содержание и управление животными будут всё больше адаптироваться к системам PLF, возможно, за счёт благополучия животных. Во-первых, в производственных системах, которые обычно ассоциируются с лучшим благополучием животных, таких как мелкомасштабные, экстенсивные или пастбищные системы, некоторые технологии PLF, как известно, менее прибыльны, более трудны или даже невозможны из-за отсутствия (беспроводного) интернет-соединения, отсутствия источника питания, того факта, что площадь для покрытия слишком велика, или что затраты на животное слишком высоки. Более того, оптимальная среда для производительности PLF (например, наилучшие световые характеристики для точности камерных PLF) может не быть оптимальной средой для животных. Многие системы PLF требуют, чтобы животные были идентифицированы и отфильтрованы от фоновой среды, в которой они живут. Это, как правило, легче и точнее, если фоновая среда, рассматриваемая как «шум», которую нужно отфильтровать, однородна, помимо того, что она чётко отличается от животных. Эта потребность, вероятно, будет благоприятствовать скудным, стерильным системам содержания, в которых благополучие животных страдает. Такие среды ограничивают выбор животных, их агентность, контроль, возможности для отвлечения и стимулы для выполнения видоспецифичного поведения. Эта угроза может быть смягчена путём установления ориентированных на животных требований к содержанию, которые учитывают видоспецифичные поведенческие потребности и допускают агентность животных. Экономика масштаба также может диктовать, что некоторые системы PLF, такие как основанные на камерном или акустическом наблюдении, более экономически эффективны, если животные содержатся в одной большой группе, а не во многих разных группах. Это может быть смягчено путём поощрения разработки и внедрения систем PLF, специально предназначенных для облегчения управления животными в мелкомасштабных или экстенсивных системах (74).

Аналогично, PLF может способствовать дальнейшей интенсификации, поскольку текущий фокус PLF часто направлен на эффективность производства, прибыльность фермы и экономию труда. Этот фокус усиливается экономикой масштаба, которая диктует, что стоимость PLF на душу населения ниже на крупных фермах. Это увеличивает вероятность внедрения PLF в крупномасштабных интенсивных системах. Эта связь была подтверждена Cargiui et al. (75), которые обнаружили, что размер стада является ведущей детерминантой внедрения PLF. Аналогично, Abeni et al. (76) обнаружили, что использование автоматизированной технологии на молочных фермах было связано с большим размером стада, высоким удоем и высоким соотношением коров к работникам. Steenveld и Hogeveen (76) также сообщили, что количество рабочих часов на корову в неделю было ниже на молочных фермах с обычными доильными системами с датчиками, чем на фермах без датчиков.

Хотя связь между интенсификацией или размером стада и благополучием животных сложна и подвержена влиянию многих факторов (например, управленческих навыков, темпов расширения стада, соотношения работников, ухаживающих за животными, и животных), когда связь обнаруживается с аспектами благополучия животных, она часто негативна. Сообщалось, например, что смертность (77) и распространённость инфекционных заболеваний (78–80) обычно увеличиваются с размером стада. Расширение стада также было связано с повышенной смертностью и сниженным благополучием животных (81). Мы должны быть настороже, чтобы PLF не стал ещё одним достижением для дальнейшего повышения эффективности производства, в котором животные платят цену. Как признавалось в течение многих лет, за шорами стремления к всё более дешёвым продуктам животноводства приходится платить, и эту цену платят животные (82). Чтобы смягчить эту угрозу, можно продвигать внедрение систем PLF, которые противодействуют рискам для благополучия животных, связанным с крупномасштабным интенсивным производством (например, трудности отслеживания проблем благополучия всех особей).

Дальнейшая интенсификация также может усилить разрыв и отчуждение между обычным животноводством и требованиями общественности о более «естественных» методах производства. Это, таким образом, может поставить под угрозу социальную лицензию на производство. Более косвенной и тонкой угрозой является то, что индустриализация обычно требует больших вливаний капитала, которые могут позволить себе только интеграторы или розничные корпорации. Как следствие, фермы всё чаще принадлежат интеграторам и розничным фирмам, которые уполномочены диктовать цены и производственные практики. Когда фермер больше не управляет фермой, может возникнуть «эрозия этических установок и поведения фермеров» (83). Изменения в промышленном сельском хозяйстве и ограниченный выбор и агентность увеличивают вероятность того, что фермеры будут рассматривать неэтичное поведение.

Косвенные эффекты через влияние на моральный статус животных в обществе

PLF может влиять не только на отношение и поведение к животным людей, непосредственно вовлечённых в животноводческую отрасль, но и на общество в целом. В настоящее время можно лишь строить предположения о точной природе этих влияний, поскольку PLF только сейчас пробивается, и, по мнению авторов, исследования, изучающие такие социальные эффекты, всё ещё отсутствуют. Одна из проблем заключается в том, что неравное внедрение PLF для благополучия животных среди различных видов сельскохозяйственных животных может привести к различиям в моральном статусе, приписываемом им животноводческой отраслью и обществом, или ещё больше усугубить их. Действительно, (скорость) внедрения, возможности и тип систем PLF для различных видов сельскохозяйственных животных, вероятно, будут определяться такими факторами, как экономика, размер животного и конформация тела, или система содержания, а не приоритетами в отношении благополучия животных (количество и серьёзность проблем благополучия животных). Например, PLF для благополучия животных, по-видимому, легче выводится на рынок и внедряется молочными скотоводами, чем производителями кур, рыбы или кроликов: эти более мелкие особи представляют меньшую денежную ценность на животное (51). Тип системы PLF для каждого вида также сильно различается: внедрение датчиков, прикреплённых к отдельным животным, кажется гораздо более осуществимым для молочного скота по сравнению с курами или даже свиньями (51). Различия между видами в уходе и моральных соображениях для отдельных животных могут, таким образом, усиливаться более широким использованием систем PLF, которые предоставляют данные об отдельной особи, а не о всей группе (например, молочный скот по сравнению с птицей). Интерпретация данных на уровне группы и принятие соответствующих действий в ответ на эти данные действительно может быть более сложной задачей, чем для данных PLF на уровне особи, которые дают информацию о конкретном состоянии и потребностях отдельных животных. Определённые управленческие решения, принимаемые на уровне группы, также могут быть вредными для благополучия особей, чьи потребности отличаются от других (51). Такие различия между видами животных в степени и типе PLF, используемых для мониторинга или улучшения их благополучия, можно ожидать, приведут к несправедливым различиям в моральном статусе, заботе и уходе среди животных разных видов, пород, линий или даже жизненных стадий и, следовательно, к видоцентризму.

Взаимно усиливающие эффекты между PLF и интенсификацией животноводства (угроза 9) могут иметь более широкие последствия для благополучия животных из-за их влияния на моральный статус сельскохозяйственных животных в обществе. Дальнейшая интенсификация и индустриализация животноводства, при которой огромные количества сельскохозяйственных животных скрыты в помещениях на крупных фермах, не видимых общественности, ещё больше затрудняет для гражданина возможность рассматривать этих животных как особей с разными личностями и характеристиками. Это способствует объективации сельскохозяйственных животных, которые рассматриваются и обращаются как товары, не только фермерами, но и гражданами (59, 84). Инструментализация животных снижает заботу об их благополучии, предоставляя социальную лицензию на эксплуатацию ещё большего количества животных ещё более экстремальным образом для человеческих интересов. Это, в свою очередь, будет способствовать дальнейшей интенсификации производственных систем в животноводческой отрасли, замыкая петлю положительно усиливающих эффектов (Рисунок 1). Если эта замкнутая петля самоусиливающихся эффектов не будет сдержана или остановлена, последствия для сельскохозяйственных животных могут быть серьёзными.

Рисунок 1. Взаимно усиливающие связи между двумя замкнутыми петлями: взаимно усиливающая связь между PLF и интенсификацией животноводства (петля 1) и между усиливающейся интенсификацией животноводства и снижением заботы о благополучии животных (через объективацию животных; петля 2).

PLF может способствовать дополнительному варианту замкнутой петли положительно усиливающих эффектов, которые могут быть вредными для благополучия сельскохозяйственных животных (Рисунок 2). Как argued выше, системы PLF, в настоящее время внедряемые в животноводческой отрасли, часто направлены на повышение эффективности производства, и системы PLF с большей вероятностью будут внедряться теми, для кого эффективность производства имеет решающее значение для их (международной) конкурентоспособности. Эти взаимно усиливающие влияния, ведущие к непрерывной погоне за повышением эффективности животноводства, означают, что продукты животноводства станут более доступными для всё большего числа людей во всём мире. Есть indications, что потребление продуктов животноводства само по себе уменьшает заботу о благополучии животных и, таким образом, может снизить моральный статус животных в обществе. Косвенные доказательства этой связи предоставляются сообщениями о том, что потребление мяса связано с менее позитивным отношением к животным (85–87). Более прямые доказательства связи между потреблением мяса и уменьшенной моральной заботой о животных предоставлены экспериментом (88). Они опросили людей, которые были слепы к тому факту, что они были подвергнуты двум экспериментальным воздействиям: незадолго до заполнения опроса половине участников дали мясную закуску, тогда как другой половине участников дали закуску на растительной основе. Те, кто ел мясную закуску, дали значительно более низкую оценку степени, в которой корова заслуживает их моральной заботы, и указали значительно меньше видов животных из списка 27 видов, о которых они испытывают моральную заботу. Авторы интерпретировали эти результаты как доказательство когнитивного диссонанса. Считается, что употребление продуктов животноводства при осознании того, что эти продукты получены от чувствующих существ, эксплуатируемых животноводческой отраслью против интересов самих животных, может вызывать психическое трение и стресс. Одним из распространённых способов, которым люди облегчают это трение, является преуменьшение способности нечеловеческих животных испытывать эмоции по сравнению с людьми и преувеличение разницы в моральном статусе между людьми и другими животными, так называемая «инфрагуманизация» животных (60).

Рисунок 2. Взаимно усиливающие связи между двумя замкнутыми петлями: взаимно усиливающая связь между PLF и эффективностью животноводства (петля 1) и между повышением эффективности животноводства и снижением заботы о благополучии животных (через увеличение потребления продуктов животноводства; петля 2).

Цифровая революция будет продолжать оказывать далеко идущее влияние на животноводство. Пока неясно, будет ли животное жертвой или бенефициаром этой революции (89). Разрабатывается и исследуется множество технологий PLF, ориентированных на мониторинг или улучшение благополучия животных. Потенциальные преимущества и возможности этих технологий восхваляются с общим тоном эйфорического оптимизма относительно их будущего влияния на благополучие животных. Однако на сегодняшний день лишь небольшая доля этих технологий была выведена на рынок, и ещё меньшая доля внедряется фермерами. Настоящий прорыв PLF происходит не в отношении благополучия животных, а скорее в областях эффективности производства и качества жизни работников. Были проведены некоторые исследования, которые показывают, что в этих аспектах некоторые из этих технологий действительно оправдывают ожидания. Однако для технологий PLF, ориентированных на благополучие животных, остаётся неясным, будут ли они когда-либо широко внедрены коммерчески и окажут ли они желаемый благотворный эффект для животных.

Внедрение PLF представляет множество захватывающих возможностей, но также может представлять значительные риски и угрозы для животных. Не претендуя на исчерпывающий характер, данная статья указывает 12 способов, которыми технологии PLF могут вредить животным прямо или косвенно: они могут влиять на животных, фермеров, животноводство в целом и даже на общество в целом. Чем более прямая угроза для животного или фермера, тем легче и осуществимее предложения о том, как предотвратить и устранить эти угрозы. Текущая рыночная форма — открытый международный рынок, который отдаёт приоритет экономическим интересам даже за счёт интересов соответствующих животных, — часто означает, что менее дружественные к животным методы производства достигают конкурентного преимущества. На практике настоящие рекомендации по устранению прямых угроз (т. е. что технологии PLF должны быть тщательно внешне валидированы, лонгитюдно протестированы на неблагоприятные эффекты для животных и на надёжное функционирование в широком разнообразии коммерческих условий перед выводом на рынок, а также обеспечение адекватной поддержки клиентов, консультаций и обучения) могут настолько увеличить затраты, что технология станет слишком дорогой для коммерческого внедрения. Альтернативно, производители, которые выводят кажущуюся аналогичной технологию раньше и без такого тщательного тестирования, могут получить конкурентное преимущество.

Косвенные потенциальные угрозы ещё труднее избежать или смягчить. Даже если PLF с фокусом на благополучие животных были бы широко внедрены, фермерам также потребовалось бы уделять приоритетное внимание благополучию животных, учитывая видоспецифичное поведение и индивидуальные эмоциональные состояния в дополнение к более обычно ценимым показателям физического здоровья и продуктивности. От фермеров также зависит наличие адекватного уровня доверия к данным, генерируемым PLF, и проявление готовности, при условии наличия у них полномочий, принимать корректирующие меры. Ещё предстоит увидеть, как PLF будет способствовать изменениям, происходящим в животноводстве в целом, и как это может влиять на отношение фермеров, потребителей и граждан и их моральную заботу о животных.

Вместо того чтобы предполагать, что PLF сам по себе принесёт пользу благополучию животных в соответствии с часто благородными намерениями исследователей и разработчиков PLF, учёные должны продолжать оценивать эффекты PLF на благополучие животных посредством независимого междисциплинарного научного мониторинга на всех уровнях: отдельных животных, ферм и общества. Сельскохозяйственная и экономическая реальность может тянуть в другом направлении, чем первоначальные намерения.

Tuyttens FAM, Molento CFM and Benaissa S (2022) Twelve Threats of Precision Livestock Farming (PLF) for Animal Welfare. Front. Vet. Sci. 9:889623. doi: 10.3389/fvets.2022.889623

Перевод статьи «Twelve Threats of Precision Livestock Farming (PLF) for Animal Welfare» авторов Tuyttens FAM, Molento CFM and Benaissa S., оригинал доступен по ссылке. Лицензия: CC BY. Изменения: переведено на русский язык