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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。

ChatGPT搞钱行不行******

　　一系列的试探之后，AI聊天机器人ChatGPT的收费计划浮出水面。当地时间2月1日，人工智能实验室Open AI在其官网宣布将推出“ChatGPT Plus”付费订阅版本，每月收取20美元。免费了两个月，月活用户却达1亿的ChatGPT，终于踏上了自己的“赚钱路”，由此，AIGC商业化落地的探讨也陡然升温。不少人迫切地想知道，ChatGPT Plus会不会是AIGC从烧钱到赚钱的关键转折。

　　免费服务仍将继续

　　“新晋顶流”ChatGPT用收费计划再次搅动了AI圈的一池春水。根据Open AI的公告，订阅ChatGPT Plus服务的用户，即使在高峰时段，也可获得该聊天机器人更快速的回应，而且可以提前体验新功能和改进。

　　去年11月，ChatGPT横空出世，不仅能够通过学习和理解人类的语言与用户进行对话，还能根据上下文互动，甚至能够完成撰写文案、翻译等工作。得益于这种突破性的使用体验，ChatGPT迅速蹿红。

　　当地时间2月1日，瑞银发布研究报告称，截至今年1月，近期爆火的ChatGPT在推出仅两个月后，其月活跃用户估计已达1亿，成为历史上用户增长最快的消费应用。同样的成绩，海外版抖音TikTok在全球发布后，花了大约9个月的时间，Instagram则花了两年半的时间。

　　但大量用户涌入的同时，也导致ChatGPT经常在流量压力之下无法提供及时的回应，此次收费版的ChatGPT Plus针对的便是这一痛点。

　　据悉，付费计划将在未来几周内首先在美国推出，然后扩展到其他国家。但ChatGPT Plus的推出并不意味着取代免费版的ChatGPT，Open AI表示，将继续为ChatGPT提供免费访问。

　　烧不起的模型成本

　　尽管只推出了两个月，但Open AI对于ChatGPT的收费计划却已经暗示了有一阵子。早在1月初，Open AI就曾提出过专业版ChatGPT的计划，宣布“开始考虑如何使ChatGPT货币化”，并公布了一项调查。什么价格以上会无法接受？什么价格以下会觉得太便宜？诸如此类关于定价的问题皆在其中。

　　有用户曾在社交媒体上提问ChatGPT是否会永久免费，对此，Open AI首席执行官Sam Altman回应称：“我们将不得不在某个时间点，以某种方式将其商业化，因为运算成本令人瞠目结舌。”Sam Altman曾透露，ChatGPT平均每次的聊天成本为“个位数美分”。

　　“这类大模型训练成本非常高。”在接受北京商报记者采访时，瑞莱智慧高级产品经理张旭东表示。

　　但相对训练来说，模型推理，也就是用户提交输入模型输出结果的过程，这一成本会更高。“据说ChatGPT在开放测试阶段每天要花掉200万美元的服务器费用，所以前段时间免费的公测也停止了，如何降低模型推理的消耗也是目前的一个重要研究问题。”张旭东称。

　　“钱景”在哪

　　长久以来，广阔的市场前景和难以盈利的现状几乎成为了AI领域难以平衡的理想和现实，对ChatGPT或者说是以ChatGPT为代表的AIGC也是一样。

　　洛克资本副总裁史松坡对北京商报记者分析称，ChatGPT受到广泛认可的重要原因是引入新技术RLHF，即基于人类反馈的强化学习。在史松坡看来，ChatGPT是一个高效的信息整合助手，可以取代大量人类中初级助理的角色。

　　但他同时提到，目前ChatGPT在海外英文环境中已经能胜任图画创作、音乐创作、文字整理、信息搜集综合、基础编程和金融分析，但还不能胜任高频度的人类主观决策，比如大型投资决策、政治战略决策等。

　　天使投资人、知名互联网专家郭涛认为，ChatGPT在重塑众多行业或场景的同时也孕育着巨大的商机，将推动众多行业快速变革，有望在AIGC、传媒、娱乐、教育、客户服务、医疗健康、元宇宙等领域快速落地，具有万亿级市场规模。

　　张旭东认为，AIGC商业化落地还需要结合应用场景，目前基于生成式大模型的商业应用案例还比较少，就以当下的技术水平看，一两年内达到很好的AGI(通用人工智能)水平还是不太现实的，所以一定需要有垂直领域的创新公司来基于OpenAI等公司的工作来寻找合适的场景落地。

　　AIGC商业化，侵权与被侵权

　　AIGC要想商业化，场景只是其一。伴随着ChatGPT的爆火，争议始终并行，比如AI绘画面临的版权探讨。学术界也已针对ChatGPT做出了反应，权威学术出版机构Nature规定，ChatGPT等大模型不能被列为作者。纽约市教育部门曾表示，纽约公立学校的所有设备和网络上将禁止使用ChatGPT。

　　张旭东认为，目前AIGC最为成熟的应用在内容作品创作上，但从专业角度看，AIGC属于模仿创新，并不具备真正的创造力，AIGC的作品可能对一些艺术家、创作家的风格题材造成侵权；另一方面，AIGC作品也存在被他人侵权的风险。

　　此外，就安全性问题而言，AIGC这种深度生成能力很可能被滥用于伪造虚假信息，比如生成一些敏感性的有害信息，甚至伪造新闻信息恶意引导社会舆论，而且这些生成式内容难以分辨追踪，大幅增加对信息治理的挑战难度。信息获取也是AIGC需要解决的问题之一。

　　郭涛则提到，当前AIGC赛道尚处于孕育探索阶段，存在关键核心技术不成熟、免费素材资源较少、内容堆砌且质量参差不齐、成熟的商业应用场景较少、相关法律法规不健全及技术伦理挑战等突出问题，短期内还难以实现大规模商业化应用。

　　北京商报记者 杨月涵

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）