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中央农村工作会议系列解读⑧提高农业全要素生产率 加快建设农业强国******

　　作者：钱加荣、毛世平，中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　中央农村工作会议对建设农业强国作出全面部署，农业强国具体表现为农业供给保障能力强、农业科技创新能力强、农业可持续发展能力强、农业竞争力强和农业发展水平高，一个关键指标——农业全要素生产率可以集中反映这些农业强国的基本特征。建设农业强国必须全面提升农业全要素生产率水平。

　　农业全要素生产率是对农业生产系统总体效率的度量，即农业总产出与总投入之比。这里的“全”不是指全部生产要素，而是指除有形生产要素（如资本、土地、劳动等）投入外，能够影响农业产出增长的所有因素，包括品种改良、新技术推广、资源配置优化、产业结构调整、经营体制创新和调控政策改进等。全要素生产率可直观理解为科学技术，全要素生产率提高是科技进步的有效衡量指标。农业全要素生产率水平越高，表明农业发展对化肥、农药、劳动力等资源要素的依赖性越小，农业发展的科技含量越高、可持续性越强。

　　对照农业强国建设目标，目前我国仍然是世界上最大的农业国，农业发展仍然不平衡、不充分，农业科技创新与农业技术进步不同步现象仍然突出，各类问题集中表现为农业全要素生产率水平不高。因此，要着力提升农业全要素生产率水平，为建设农业强国提供强有力的科技支撑。

　　提高农业全要素生产率，可从以下五个方面着手：

　　第一，加快农业科技创新步伐，夯实农业发展科技支撑。一是要加强基础研究，不断推进原始创新前沿。聚焦农业生物组学、合成生物学、动物免疫调控机制、营养代谢调控机制等世界前沿领域，强化创新布局，积极取得重要科学发现，提出相关科学理论，为农业强国建设打造世界领先的基础研究平台。二是要紧跟国际农业科技前沿，瞄准应用研究新方向。聚焦生物育种、现代信息、新材料、智能装备等国际前沿技术领域，开展关键技术联合攻关，努力取得一批具有自主知识产权的重大成果，牢牢把握科技自主权、发展主动权。三是面向国家重大需求，开展关键领域“卡脖子”技术攻关。强化农业科技创新的国家需求导向，围绕种子和耕地“两大要害”，强化品种选育、耕地质量提升等重大实用技术研发，保障国家粮食安全。

　　第二，着力强化农业科技推广，坚持研发和推广“两条腿”走路。农业不同于其他行业，农业科技成果需要经过推广才能大范围应用于农业生产。当前我国农户经营规模小且分散，农业科技推广难度极大，各地普遍存在“重研发、轻推广”现象，严重阻碍农业全要素生产率水平提高。在强化农业科技研发的同时，也应注重农业科技推广，将研发和推广放在同等重要位置，做好农业科技推广顶层设计，定期制定农业科技推广规划和指导文件，在国家层面形成鲜明政策导向，不断强化农业科技推广工作，逐步形成新时期农业科技推广体系，打通连接现代科技和农业生产的纽带环节，促进现代农业科技成果快速转化为现实生产力。

　　第三，鼓励发展适度规模经营，提高农业经营规模效率。加强土地流转和适度规模经营政策引导，有序推进全国土地流转工作，鼓励各地通过土地经营权流转、土地入股、股份合作、土地托管等方式，开展多种形式适度规模经营，促进土地要素聚集，稳步提升农业技术应用及生产管理水平，努力提高土地利用率。加大农业新型经营主体培育力度，使龙头企业、农民合作社、合作联社、家庭农场、专业大户等各类新型经营主体逐步成为农业生产新技术、新模式、新理念的开拓者和实践者，促进农业标准化、专业化、集约化生产，提高农业规模报酬。同时，需结合我国农业发展现状，根据经营主体生产规模，研发应用适应规模经营需要的技术模式，避免规模收益下降并有效控制经营风险，不断扩展生产技术前沿，不断提高农业经营效益。

　　第四，优化生产要素投入结构，提高资源要素配置效率。深入贯彻绿色发展理念，继续开展化肥、农药零增长行动，大力推行减量增效绿色生产技术，提高化肥、农药利用率，加大节肥、抗病等环境友好型品种研发与推广，有效替代化学要素投入，大幅降低化肥、农药投入水平，提高农业投入产出比，促进农业高质量发展。积极提升各地农业综合机械化水平，替代农业活劳动投入；加快发展中西部欠发达地区经济，推动劳动密集型产业从东部向中西部地区转移，为当地积极创造就业机会，吸纳农业人口就近就业，减少中西部地区农业劳动力投入，提高劳动力资源配置效率，逐步缩小区域农业劳动生产率差异。

　　第五，加大农业支持保护力度，强化农业科技水平提升的政策保障。农民生产积极性是一切新技术、新成果得以有效应用的基本前提，也是提高农业全要素生产率的基础保障。因此要加大对农业的支持保护力度，不断提升农民生产积极性及采用新品种、新技术、新模式的主观意愿，为提高农业全要素生产率提供政策保障。一方面要加大农业补贴政策实施力度，优化生产者补贴政策，制定考虑农业区域发展水平、农户收入差异的差别化补贴政策；另一方面，要坚持并完善粮食最低收购价政策，不再参照生产成本制定最低收购价水平，避免陷入价格支持水平和生产成本相互抬升的恶性循环。此外，还应配套出台农资价格管控措施，严防农资价格投机性上涨，形成完备的农业支持政策体系。

　　（本文为国家社会科学基金一般项目（编号：22BJY181）的阶段性研究成果）

“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

　　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）