Artificial Intelligence (AI) promises new opportunities across many domains, including agriculture. However, the adoption of AI systems in this sector faces several challenges. System complexity can impede trust, as farmers' livelihoods depend on their decision-making and they may reject opaque or hard-to-understand recommendations. Data privacy concerns also pose a barrier, especially when farmers lack transparency regarding who can access their data and for what purposes. This paper examines dairy farmers' explainability requirements for technical recommendations and data privacy, along with the influence of socio-demographic factors. Based on a mixed-methods study involving 40 German dairy farmers, we identify five user personas through k-means clustering. Our findings reveal varying requirements, with some farmers preferring little detail while others seek full transparency across different aspects. Age, technology experience, and confidence in using digital systems were found to correlate with these explainability requirements. The resulting user personas offer practical guidance for requirements engineers aiming to tailor digital systems more effectively to the diverse requirements of farmers.

Bản dịch tiếng Việt:

Trí tuệ nhân tạo (AI) hứa hẹn những cơ hội mới trên nhiều lĩnh vực, trong đó có nông nghiệp. Tuy nhiên, việc áp dụng các hệ thống AI trong lĩnh vực này phải đối mặt với một số thách thức. Sự phức tạp của hệ thống có thể cản trở niềm tin, vì sinh kế của nông dân phụ thuộc vào việc ra quyết định của họ và họ có thể từ chối các khuyến nghị không rõ ràng hoặc khó hiểu. Những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu cũng đặt ra rào cản, đặc biệt khi nông dân thiếu minh bạch về việc ai có thể truy cập dữ liệu của họ và vì mục đích gì. Bài viết này xem xét các yêu cầu về khả năng giải thích của người chăn nuôi bò sữa đối với các khuyến nghị kỹ thuật và quyền riêng tư dữ liệu, cùng với ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học xã hội. Dựa trên một nghiên cứu theo các phương pháp hỗn hợp liên quan đến 40 nông dân chăn nuôi bò sữa ở Đức, chúng tôi xác định được 5 đặc điểm người dùng thông qua phân cụm k-means. Phát hiện của chúng tôi cho thấy các yêu cầu khác nhau, trong đó một số nông dân thích ít chi tiết hơn trong khi những người khác lại tìm kiếm sự minh bạch hoàn toàn trên các khía cạnh khác nhau. Tuổi tác, kinh nghiệm công nghệ và sự tự tin khi sử dụng hệ thống kỹ thuật số được cho là có mối tương quan với các yêu cầu về khả năng giải thích này. Chân dung người dùng thu được sẽ cung cấp hướng dẫn thực tế cho các kỹ sư yêu cầu nhằm điều chỉnh hệ thống kỹ thuật số hiệu quả hơn theo yêu cầu đa dạng của nông dân.

Document Ready

Click below to load the full PDF document natively.