中央农村工作会议系列解读③牢固树立大食物观  夯实农业强国建设基础******

　　作者：孙致陆 中国农业科学院农业经济与发展研究所

　　近日，习近平总书记在2022年中央农村工作会议上强调，“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”，“要树立大食物观，构建多元化食物供给体系，多途径开发食物来源”。这是恰逢其时、意义深远、安澜大局的谋划。大食物观，反映了我国粮食和重要农产品供给能力提升的现实，为加快建设有中国特色的农业强国开辟了新的战略路径。

　　从“粮食”到“食物”再到“大食物观”的转变，既立足于新时期国家粮食安全战略，也是与时俱进的理念创新。一方面，树立大食物观，是保障粮食安全的题中应有之义。要向森林要食物，向草原要食物，向江河湖海要食物，向设施农业要食物，向植物动物微生物要热量、要蛋白，构建可持续、多元化的食物供给体系，把中国人的饭碗牢牢端在自己手中。另一方面，树立大食物观，要从更好满足人民群众美好生活需要出发，掌握人民群众食物消费结构变化趋势，在确保粮食供给的同时，保障肉类、蔬菜、水果、水产品等各类食物稳定安全供给，让食物品类更加丰富、结构更加优化、品质更有保障，牢牢守住人民群众“舌尖上的幸福”。

　　我国有14多亿人口，每天要消耗70万吨粮食、10万吨食用油、192万吨蔬菜和23万吨肉，粮食和重要农产品稳定安全供给是“国之大者”。2022年我国粮食总产量为13730.6亿斤，已连续8年保持在1.3万亿斤以上，续写了用世界9%的耕地和6%的淡水养活世界近20%人口的奇迹。但也应该看到，在内部，今后我国粮食和重要农产品继续稳产增产面临的资源、环境、科技等方面的约束会越来越大，并且近年来，较高的生产成本、较高的食物损失与浪费率、不合理的居民饮食结构等因素导致我国粮食和部分重要农产品进口量呈持续增长态势；在外部，当今世界正处于百年变局与世纪疫情交汇之际，国际经贸摩擦频发、全球产业链供应链价值链加速重构、地缘政治冲突与阵营对抗加剧和新冠疫情持续，导致全球农产品市场面临的不稳定性和不确定性明显增强，极大地增加了我国粮食安全面临的外部风险和压力，对我国食物供需平衡也带来了前所未有的冲击和挑战。

　　面对复杂多变的国内外严峻形势，如何稳定安全地满足人民群众日益多元化、健康化、个性化的食物消费需求？这需要在生产端、消费端、流通端和贸易端同时发力，推动大食物观落地、落实、落细、落好，夯实农业强国建设基础。

　　在生产端，要在保护好生态环境的前提下，抓住耕地和种子两个要害，从耕地资源向整个国土资源拓展，宜粮则粮、宜经则经、宜牧则牧、宜渔则渔、宜林则林、宜果则果、宜菜则菜，依靠科技和改革的双轮驱动，形成同市场需求相适应、同资源环境承载力相匹配的现代农业生产结构和区域布局，持续增强“多元、营养、健康”食物的国内供给能力。

　　在消费端，要加强膳食营养与健康知识的宣传和教育，强化全社会“大食物观”共识，培养居民尽快形成科学健康、杜绝浪费的良好饮食习惯，优化膳食结构，平衡膳食营养摄入，推动居民饮食结构尽快由“吃得饱”“吃得好”向“吃得营养”“吃得健康”转型。

　　在流通端，要以“大粮食”“大产业”“大市场”“大流通”为理念，以建设农产品全国统一大市场和大流通体系为抓手，从顺应生产端和消费端的供需结构变化出发，全面发力打通食物供应链的各个环节，提高流通效率，降低流通成本，确保多元化食物产得了、运得出、供得上、供得优。

　　在贸易端，要依靠制度型开放推进更高水平的农业对外开放，消除和防范国内国际农产品市场双循环面临的障碍和风险，推动“一带一路”农业国际合作高质量发展，增强粮食和重要农产品全球供应链的韧性，加快构建充分利用国内国际两个市场、两种资源的食物稳定安全供给大格局。

　　“食为政首，粮安天下”。牢固树立大食物观，提高粮食和重要农产品稳定安全供给能力，是建设农业强国的安全底线和重要物质基础，必须立足现实国情，做好顶层设计，加强资源要素有效配置，以推动尽快实现建设有中国特色的农业强国的宏伟目标。

　　（本文为国家自然科学基金国际合作与交流项目（项目编号：71961147001）的阶段性成果）

你的隐私，大数据怎知道******

　　作者：杨义先、钮心忻（均为北京邮电大学教授）

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题。面对汹涌而来的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫，甚至有点不知所措。那么，你的隐私，大数据是怎么知道的呢？大家又该如何自我保护呢？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝。在大数据面前，你说过什么话，它知道；你做过什么事，它知道；你有什么爱好，它知道；你生过什么病，它知道；你家住哪里，它知道；你的亲朋好友都有谁，它也知道……总之，你自己知道的，它几乎都知道，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道！

　　甚至，连你自己都不知道的事情，大数据也可能知道。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀，你的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还是有可能知道。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票的波动、物价趋势、用户行为、交通情况等。

　　当然，这里的“你”并非仅仅指“你个人”，包括但不限于，你的家庭，你的单位，你的民族，甚至你的国家等。至于这些你知道的、不知道的或今后才知道的隐私信息，将会把你塑造成什么，是英雄还是狗熊？这却难以预知。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么是大数据？形象地说，所谓大数据，就是由许多千奇百怪的数据，杂乱无章地堆积在一起。例如，你在网上说的话、发的微信、收发的电子邮件等，都是大数据的组成部分。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取的视频、手机定位系统留下的路线图、驾车的导航信号等被动信息，也都是大数据的组成部分。还有，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息，仍然是大数据的组成部分。总之，每个人、每种通信和控制类设备，无论它是软件还是硬件，其实都是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘”的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约、数据清理、数据变换、挖掘分析、模式评估、知识表示等八大步骤。

　　不过，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不是在开玩笑。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成”；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约”；将废品和垃圾适当清洁和整理，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料，可算作“数据变换”；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析”；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家，可算作“模式评估”；最后，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示”。

　　再看原料结构。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾是有实体的，再利用的次数有限；而大数据是虚拟的，可以反复处理，反复利用。例如，大数据专家能将数据（废品）中挖掘出的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃”，反复利用，而且时间越久，价值越大。换句话说，大数据是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私的风险。隐私是如何被泄露的呢？这其实很简单，我们先来分解一下“人肉搜索”是如何侵犯隐私的吧！

　　一大群网友，出于某种目的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物的所有信息；然后，将这些信息按照自己的目的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代的基础上，互相取经，再接再厉，交叉重复进行信息的收集、加工、整理等工作，于是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说，就是由机器自动完成的特殊“人肉搜索”而已。只不过，这种搜索的目的，不再限于抹黑或颂扬某人，而是有更加广泛的目的，例如，为商品销售者寻找最佳买家、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等。总之，只要目的明确，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比，网友被电脑所替代；网友们收集的信息，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联的技巧，被相应的智能算法替代；网友们相互借鉴、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代。

　　各次迭代过程仍然照例进行，只不过机器的迭代次数更多，速度更快，每次迭代其实就是机器的一次“学习”过程。网友们的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准，智慧程度会越来越高，用户只需根据自己的标准，随时选择满意的结果就行了。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛。总之，网友的“人肉搜索”，最终将输给机器的“大数据挖掘”。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘的“杀伤力”，已经远远超过了大数据隐私保护的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措。这确实是一种意外。自互联网诞生以后，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上。其中的每个碎片虽然都完全无害，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷！

　　不过，大家也没必要过于担心。在人类历史上，类似的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看，隐私保护与数据挖掘之间总是像“走马灯”一样轮换的——人类通过对隐私的“挖掘”，获得空前好处，产生了更多需要保护的“隐私”，于是，不得不再回过头来，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于是，新一轮的“挖掘”又开始了。历史地来看，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不是一个突出的问题。

　　但是，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢？单靠技术，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上，禁止以“人肉搜索”为目的的大数据挖掘行为；从管理角度，发现恶意的大数据搜索行为，对其进行必要的监督和管控。另外，在必要的时候，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人的网络行为而言，在大数据时代，应该如何保护隐私呢？或者说，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作，就能在一定程度上，保护好隐私了。也就是说，在大数据技术出现之前，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开，而大数据时代，隐私保护则是把“私”公开（实际上是没法不公开），而把个人身份隐藏起来，即匿名。

　　《光明日报》（ 2023年01月12日 16版）