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中央农村工作会议系列解读⑫发展生态低碳农业 以可持续理念建设农业强国******

　　作者：牛坤玉 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议指出，要“立足人多地少的资源禀赋、农耕文明的历史底蕴、人与自然和谐共生的时代要求”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”。这一重要论述与党的二十大报告中对中国式现代化的阐释相呼应，是中国式现代化在农业领域的进一步具体和深化。它明确了中国特色的农业强国的内涵和具体路径，就是要汲取农耕文化中“天人合一、道法自然”的可持续发展理念，以减污降碳协同增效为抓手，促进农业发展方式从密集型和集约型向生态化和低碳化转变。

　　中国农耕文明延续千年，具有高度的可持续性。一百多年前，美国土壤物理学之父富兰克林·H·金创作了著名的《四千年农夫》，阐释了东方农业文明可持续发展的精髓。数千年来，中国的农业在支撑高密度人口的同时，维持了高度的可持续性，地力没有受到破坏，源于几千年以来中国农民对于农业本质的深刻理解、把握和传承。

　　在农业实践中，中国农民不断调整农作物与周边自然环境的关系，最大限度地利用水土资源来维持高强度的种植制度。探索了多种维持地力永续的方式，如自古以来就施行的豆科作物与其他作物轮作，将运河污泥、燃料灰烬、人畜粪便最大限度还田的养分循环利用模式，利用梯田作业防治水土流失，三塘串联的模式保存降雨和土壤肥力等。这些农业生产模式在维持农地最大产出的同时，将对农耕资源的保护发挥到了极致。

　　照搬西方的农业发展模式，中国农业的可持续发展遭受挑战。受到20世纪下半叶在全球掀起的农业绿色革命思潮的影响，中国在20世纪90年代加速了化学农业的进程。从1988年到1998年，中国化肥施用量在十年内连续上升了两个千万吨台阶，在粮食产量大幅增加的同时，也开启了农业种养分离的过程。化肥、农药替代了人畜粪便，机械替代了役畜，农业养分循环的闭环被打破，传承几千年的可持续农业体系在短短三十年间遭受前所未有的挑战。与西方发展低强度的农业系统不同，人多地少的资源禀赋，注定了中国农业需要通过高强度的作业方式，来支撑高密度的人口以及经济发展的需求。实践告诉我们，一味照搬西方的农业发展模式在中国行不通。

　　今年的中央农村工作会议首次强调要立足“农耕文明的历史底蕴”，“发展生态低碳农业，赓续农耕文明”，实则是对中国农业发展模式的一次反思和重构，为中国特色的农业可持续发展道路指明了方向。

　　从以往的发展“绿色农业”到今年提出的“生态低碳农业”，意味着农业可持续发展的内涵的进一步丰富。“绿色农业”的着力点在减污，而“生态农业”则意味着既要减少污染排放，还要维持农田生态系统的生物多样性。低碳则表示要减少与农业生产相关的温室气体排放，提高农业的气候韧性。可见“生态低碳农业”的提出是农业可持续发展的全面升级，也将为实现农业高质量发展注入新动能。

　　现代技术与传统农耕文明结合，重构可持续生态农业。中国农耕文明体系是在长期的人口资源压力下，经过长达4000多年的演化逐渐成熟起来的。传承农耕文明是摆脱对化学农药的路径依赖，实现农业可持续发展的根本途径。时至今日，中国农业也呈现出一些新特点和新问题，在城镇化、工业化背景下，中国农村非农化、兼业化程度不断提高，很难再回到那种传统的劳动密集型的生态农业模式。

　　现代的工程技术与传统的可持续发展理念相结合是农耕文明延续和传承的必然举措。一方面要继续探索和改进适应各地水土资源条件的间作轮作、生态复合种养以及种养循环的可持续发展模式。另一方面，要利用现代的科学技术改造传统农业，借助数字农业技术、生物工程技术大力开发有机肥制备、土壤改良、废弃物处理和利用、生物农药制造等新工艺，促进智能化控制系统与工程化设备的研发推广，发展资本密集型和技术密集型的种养循环模式。

　　增强政策间的协同性，促进农业发展的生态化和低碳化。减污、降碳、生态、保供协同推进，是未来农业政策体系面临的新挑战。应继续推动化肥农药减量减施等绿色低碳相协同的政策和技术的推广，加大对生态低碳的生产模式以及关键技术的研发力度。促进植树造林、牧场管理和湿地恢复等基于自然的解决路径的实施。增强农田生态系统的多样性保护，促进增产扩面工程与生态系统完整性保护的协同，发展适度规模农业，在修建大型农田水利设施以及高标准农田建设的过程中，应注重对水系、湿地等生态廊道的保护。制定以生物多样性指标为补偿标准的生态补偿计划。在消费端，通过减少损耗和浪费、促进食品废弃物回收利用推动农业系统的减排固碳。加大对气候适应型作物品种、农业生产模式以及技术的研发和推广力度。

“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊”的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫，该如何给猫取名字？怎样写出一个纸牌游戏的代码？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题，在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前，不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT的日活量已突破千万，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱的是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受，是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

　　随着ChatGPT大火，不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章，甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右，在生活闲聊上的意图识别率约为95%，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上，ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的？“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美的画作；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅的视频。

　　在百度技术委员会主席吴华看来，ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言的方式进行交互，这会给大家带来革新性的认识，也会给AIGC带来新的启发。

　　目前，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测，未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前，人工智能生成内容的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观，但从现状来看，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示，ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题，但在一些略有深度的、专业性较强的领域，其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战：“一是版权问题，ChatGPT生成的内容更多来自搬运，容易引发侵权；二是信息安全问题；三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制，这对监管挑战很大。”

　　在国内，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说，国内AIGC产业基础薄弱，相关初创公司数量明显少于国外。同时，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用的内容生成服务。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）