5 мая 2026 года заместитель министра сельского хозяйства и кооперативов Вачарапон Кхаокхам встретился с главой Службы рыболовства Титтипорн Лаовпрасерт и представителями проекта Thailand FishAI, чтобы заслушать разъяснения о стоимости и прозрачности программы. Министр отметил, что вызвал руководителя службы, поскольку он находится на должности меньше 30 дней, и хотел получить полную картину проекта.
Руководство Службы рыболовства пояснило, что проект не финансировался из бюджета ведомства: средства в размере 9,1 млн бат выделены из Фонда развития цифровой экономики и общества с 2025 года. Расходы распределялись так: разработка AI — 5 млн бат, создание приложения — 1 млн бат, сайт — 1 млн бат, облачная инфраструктура — 1 млн бат, а также закупка компьютеров, планшетов и систем для бэкофиса.
Заместитель министра подтвердил, что на данном этапе не выявлено признаков коррупции или нарушений при закупках, но признал: соотношение инвестиций и текущей эффективности ещё не оправдывает затраты. Он поручил службе, подрядчику и вовлечённым структурам ускорить доработку приложения, в первую очередь улучшить точность распознавания видов рыб, и пообещал еженедельный мониторинг работы, чтобы быстро исправлять проблемы.
Вопросы вызвало и то, что подрядчиком выступила компания Blue System Technology Co. Ltd., которая выполняет для службы рыболовства и другие проекты. Юридический отдел и представители Минфина сообщили, что предварительная проверка не выявила нарушений: компания обладает профильной экспертизой и закупки проводились по установленным правилам. На данный момент нет оснований создавать специальную комиссию по проверке, однако работа приложения будет находиться под постоянным контролем.
Руководитель проекта Thailand FishAI и эксперт по управлению рыболовством Полписилп Суваннячай сообщил, что цель проекта — создать «переносную библиотеку водных организмов»: цифровую базу видов рыб и водных растений, доступную населению, а также инструмент для поддержки мониторинга ресурсов страны. Приложение позволяет пользователям связываться со службой рыболовства, экономит время и расходы на поездки и даёт возможность гражданам загружать снимки для пополнения базы данных биоразнообразия.
При запуске система пока допускает ошибки в распознавании: сейчас ей по силам различать примерно 50–52 вида рыб — те, что уже внесены в базу — с высокой точностью для выбранных моделей (выше 70% по отбору). Команда уже внедрила механизм фильтрации: если изображение не похоже на рыбу, система не даёт результата, а предлагает загрузить более чёткое фото. Для обучения AI использовали более 50 000 реальных снимков из хозяйств Службы рыболовства, чтобы повысить качество данных и избежать проблем с авторскими правами. Служба также намерена развивать AI внутри страны, чтобы сохранить суверенитет данных и сократить долгосрочные расходы: при использовании зарубежных сервисов каждое обращение к внешним обработчикам влечёт дополнительные платежи, которые при массовом использовании накопятся.