中央农村工作会议系列解读④农业强国的中国特色“特”在哪？******
作者：陈秧分 中国农业科学院农业经济与发展研究所
中央农村工作会议提出“强国必先强农，农强方能国强。没有农业强国就没有整个现代化强国”，着重强调“建设农业强国要体现中国特色”，要求“走自己的路，不简单照搬国外现代化农业强国模式”。中国建设农业强国，既需遵循世界农业强国的一般规律，更需充分体现中国的国情农情，探索中国特色的农业强国之路。
一、农业强国需立足人多地少的资源禀赋，做好粮食和重要农产品的稳定安全供给
中央农村工作会议明确“保障粮食和重要农产品稳定安全供给始终是建设农业强国的头等大事”。我国人多地少，用占全球9%耕地、6%淡水资源成功养育了占世界近20%人口。同时也要看到，我国粮食安全基础仍不稳固，国际合作环境不容乐观。保障粮食和重要农产品的稳定安全供给，既是农业强国的基本门槛，也是国际国内形势所迫。
粮食和重要农产品的稳定安全供给，体现在足够的产品供应、合理的产品结构与良好的产品质量，关键是做好资源保护与利用文章，抓住耕地和种子两个要害。“藏粮于地”重在坚决守住18亿亩耕地红线，逐步把永久基本农田全部建成高标准农田，切实保护好、利用好耕地资源。“藏粮于技”重在把种业振兴行动切实抓出成效，强化农业科技创新和装备支撑，拓展农业生产边界。中央还要求“树立大食物观，构建多元化食物供给体系，多途径开发食物来源”，为进一步优化利用耕地资源、立足整个国土资源保障稳定安全供给提出了新要求。
做好粮食和重要农产品的稳定安全供给，还需充分调动各方积极性与能动性。一方面要“健全种粮农民收益保障机制，健全主产区利益补偿机制”，通过辅之以利的行动举措，让种粮农民有收益、主产区种粮不吃亏，另一方面要“严格考核，督促各地真正把保障粮食安全的责任扛起来”，通过辅之以责的行动部署，推动主产区、主销区、产销平衡区共同扛稳粮食安全责任。
二、农业强国需传承农耕文明的历史底蕴，满足人与自然和谐共生的时代要求
中央农村工作会议提到建设农业强国需立足“农耕文明的历史底蕴、人与自然和谐共生的时代要求”。中国有5000余年的农耕文明历史，从中国特色的农事节气，到大道自然、天人合一的生态伦理，等等，都是中华文化的鲜明标签，都承载着华夏文明生生不息的基因密码，彰显着中华民族的思想智慧和精神追求。赓续农耕文明，既可为农业强国建设贡献智慧，也可为农业强国建设提供自信。
农耕文明的精华是人与自然和谐共生。农业强国必须践行“绿水青山就是金山银山”的发展理念，对内加强农业资源保护，强化退化耕地治理，提高农业用水效率，促进化肥农药减量增效，推进农业品种培优、品质提升、品牌打造和标准化生产，发展生态低碳农业；对外加强重要农业文化遗产保护与推广，在国际农业治理中融入中国农耕智慧，提升文化软实力与影响力。
三、农业强国需顺应大国小农的发展阶段，在中国式现代化过程中推进强国富民
中央农村工作会议指出“农业强国是社会主义现代化强国的根基，满足人民美好生活需要、实现高质量发展、夯实国家安全基础，都离不开农业发展”。中国是发展中大国，具备鲜明的“大国小农”特征。根据第三次农业普查，我国小农户数量占农业经营主体98%以上，小农户从业人员占农业从业人员90%，小农户经营耕地占总耕地面积70%。我国农业劳动生产率约为高收入国家的10%，农业发展最大短板在于劳动生产率偏低。
因此，农业强国需顺应大国小农的发展阶段，既要“循序渐进、稳扎稳打”，推进工业化、信息化和城镇化，促进农村劳动力转移就业，也要“多做打基础、利长远的事情”，将全面推进乡村振兴列为新时代农业强国建设的重要任务，将小农户列为农业强国建设的重点对象，向开发农业多种功能、挖掘乡村多元价值要效益，向一、二、三产业融合发展要效益，强龙头、补链条、兴业态、树品牌，推动乡村产业全链条升级，带动小农户的现代化转型与农业竞争力的同步提升。
四、农业强国需发挥中国特色社会主义的制度优势，依靠科技和改革双轮驱动
中央农村工作会议指出“要依靠科技和改革双轮驱动加快建设农业强国”。中国作为人多地少的发展中大国，如何利用有限的水土资源满足14亿人口的食物需求，既保障吃得饱又吃得好，如何将2亿小农户纳入现代农业轨道，既提升产业竞争力又实现共同富裕，全球缺乏先例。
对此，中央农村工作会议要求发挥新型举国体制优势，以农业关键核心技术攻关为引领，以产业急需为导向，聚焦底盘技术、核心种源、关键农机装备等领域，整合各级各类优势科研资源，强化企业科技创新主体地位，构建梯次分明、分工协作、适度竞争的农业科技创新体系，通过大力提升农业科技水平，根本提升农业竞争力。同时，也强调深化农村改革，把强化集体所有制根基、保障和实现农民集体成员权利同激活资源要素相统一，着力破除妨碍城乡要素平等交换、双向流动的制度壁垒，激活发展活力。
（本文为国家社科基金重大项目“RCEP对中国农业高质量发展的影响与应对战略研究”（编号：21＆ZD093）的阶段性成果）
“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
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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。
