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中央农村工作会议系列解读⑬保障粮食稳定安全重在调动农民积极性******

　　作者：钟钰、李天祥 系中国农业科学院农业经济与发展研究所；南京农业大学金善宝农业现代化发展研究院

　　2022年中央农村工作会议强调，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。全方位夯实粮食安全根基有赖于要素投入保障、科技支撑和政策支持，但农民作为种粮微观决策主体，直接决定着这些因素对于粮食生产的作用效果。

　　从发展与安全的关系看，保证农民种粮经济上获得社会平均利润，是制定粮食政策的基调，需要在“节本”“降本”“增效”三个层面协同发力。

　　节本需要适度经营、机械替代、科学减施并行

　　“节本”是指在不影响生产效果的前提下，提高规模经营水平，科学减少粮食生产要素投入数量。“节本”力求靶向精准。

　　一是推进多种形式规模经营，提升土地资源利用效率。总结推广“按户连片耕种”“一户一块田”等经验做法，通过完善承包关系，促进承包地集中连片；推广土地股份合作、联耕联种等规模经营模式，有条件的地方可实行“确权确股不确地”“确权确利不确地”，由村组集体统一经营或统一发包给新型经营主体。

　　二是加强农机装备攻关，提升薄弱环节农机化水平。围绕粮农生产需要，按照节本降耗的标准，加强国外先进农机研发和制造技术的引进消化，加快节水灌溉、精准施药、定位施肥、秸秆处理等技术装备的研制和推广。重点围绕双季稻机械化移栽、玉米籽粒机收等薄弱环节和丘陵山区、种业机械化短板，推广应用一批高适应性技术装备和全程机械化生产模式，实现农机农艺深度融合。

　　三是加强生产服务体系建设，推进生产要素集约化利用。运用市场化、多元化的服务创新，逐步让科学、精准、高效的生产技术进村、入户、到田，以提高单产、改善品质、降低物耗。大力支持和引导农民合作社、专业服务公司、专业技术协会、农民经纪人等为粮食生产经营提供低成本、便利化、全方位的服务。因地制宜发展单环节、多环节、全程生产托管，扩展农业分工经济。

　　降本需要合作组织、补贴支持、公共投资兼推

　　“降本”是指通过市场策略、政策支持和公共投资等，降低粮食生产要素投入价格，减少粮农投入成本。“降本”力求多元高效。

　　一是提升粮农的合作化和组织化程度，降低市场交易成本。充分发挥村集体经济组织和乡村精英的带动作用，把处于弱势地位的小农户按照平等、自愿、互助的原则组织起来，引导发展生产、供销、信用“三位一体”合作，助推构建互助共享的生产经营关系网络，提升小农户参与市场议价、融入大市场的能力。

　　二是优化粮食补贴政策与补贴方式，降低要素获取成本。一方面，扩大农机具购置补贴的覆盖范围和支持力度。将水稻、小麦、玉米、大豆等粮食作物生产所需机具全部列入补贴范围，应补尽补。另一方面，创新和完善农业保险和金融支持模式。推进主粮作物完全成本保险和种植收入保险“扩面、增品、提标”，鼓励商业保险机构开发更多更好的新产品。扩大粮食产业链的信贷投放规模，开辟信贷绿色通道，拓宽新型农业经营主体信贷抵押质押物范围等。

　　三是发挥公共投资对私人投入的替代效应，降低生产投入成本。包括加大高标准农田建设投资力度，创造规模经营和机械化作业条件，并将晒场、烘干等配套设施纳入投资建设范围；集中建成一批高效节水灌溉工程；加大农业科研、粮食储备、质量检测、市场促销等公共投资，改善流通领域基础条件和运行效率；以政府购买服务、服务补贴、项目资助等方式，提高粮农社会化服务可及性，减少私人支出成本。

　　增效需要延伸链条、优质优价、循环利用共振

　　“增效”是指通过延伸产业链条、鼓励优质优价、提高循环利用等，提升粮食生产附加值和经营收益。“增效”力求融合互促。

　　一是延伸产业链和价值链，让粮农更多分享增值红利。加快国家粮食安全产业带建设，打造粮食产业集群。按照有利于粮农分享增值收益的方向，重点培育各类粮油专业合作组织，探索和推动“龙头企业+专业协会+农户”“公司+粮油购销企业+农户”等不同形式的利益联结机制，切实提升粮农参与产业化经营的积极性和增收能力。

　　二是推进优质粮食工程升级，加快现代化粮食产业体系建设。着眼全产业链各环节，促进粮食优产、优购、优储、优加、优销“五优联动”，通过实施绿色仓储提升、品种品质品牌提升、质量追溯提升、机械装备提升、应急保障能力提升、节粮减损健康消费提升等“六大行动”，全面推动粮食产业链转型升级，向价值链中高端跃升。

　　三是提高粮食产品循环利用程度，提升综合经济效益。加快推动种养结合循环农业发展，推进农业废弃物资源化利用，通过推广应用低碳低耗、循环高效的绿色生产和加工技术，提高粮食综合利用率与产品附加值，提升粮食产业经济效益和种粮农民收益所得。

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）