超级智能AGI如何改变农业

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我们的农业传承，AGI 的承诺

我从小就听祖父讲述 20 世纪 60 年代的农耕故事。他谈到早起晚归、辛勤劳作，以及他与土地之间深厚的联系。我的家族世代耕耘这片土地，传承的不仅是财产，更是坚韧和适应能力的宝贵遗产。今天，当我漫步在这片田野上时，我梦想着一个通用人工智能 (AGI) 系统，它能教会我现代农业的方方面面——从土壤健康到市场趋势。然而，尽管这个愿景令人向往，它也引发了关于我们真正想要什么以及如何为未来做好准备的疑问。

农业格局：过去与现在，风险与挑战

1945 年，农业是全球劳动力的支柱。超过 50% 的世界人口——约 11.5 亿人——从事农业生产。在美国，约有 16% 的人口耕种土地。粮食生产是劳动密集型的，社区围绕着农业周期紧密相连。农民依赖世代相传的知识，一次丰收的成功，既关乎辛勤劳动，也关乎经验和直觉。

如今，美国只有不到 2% 的人口从事农业。在全球范围内，尽管世界人口已激增至 80 亿，但这一比例已降至约 27%。机械化、技术进步和全球化提高了生产力，使得更少的人能够生产出比以往任何时候都多的粮食。拖拉机取代了马匹，自动化灌溉取代了人工浇水，基因改良提高了作物产量。

然而，这些进步也带来了新的风险和挑战。地缘政治战略家 Peter Zeihan 强调了现代农业系统在去全球化面前的脆弱性。他指出，当今农业在化肥、燃料和设备等关键投入品方面严重依赖国际贸易。氮肥、钾肥和磷肥等关键成分集中在俄罗斯、白俄罗斯和中国等地缘政治不稳定的地区。

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Zeihan 警告称，这些供应链的中断可能导致全球卡路里产量下降多达三分之一。依赖进口的国家可能面临严重的粮食短缺，从而导致政治不稳定和人道主义危机。气候变化增加了另一层复杂性，不可预测的天气模式影响着作物产量和水资源的可获得性。

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劳动力短缺和农业人口老龄化是另外的担忧。年轻一代正在向城市地区迁移，留下更少的人来管理农场。COVID-19 大流行进一步暴露了供应链和劳动力供应的脆弱性，导致延误和损失。

当我们面临这些挑战时，一个问题出现了：我们如何为未来建立一个更具韧性和可持续性的农业系统？一个潜在的答案在于拥抱机器人技术和通用人工智能（AGI）等先进技术。

机器人技术的兴起：一个潜在的解决方案

近年来，机器人技术在农业领域的应用显著加速。到 2023 年，全球在用机器人的数量已达数百万台，价值 157 亿美元。这些机器人执行从播种、收割到监测作物健康和土壤状况等各种任务。

人工智能（AI）正在为机器人系统注入智能，使其能够适应不断变化的环境，这在农业中至关重要，因为农业环境很少是静态的。公司正在投资于使没有专业编程技能的人也能使用机器人技术的平台。人工智能和机器人技术的集成解决了劳动力短缺和供应链中断的问题，提供了一种提高效率并减少对波动性全球市场依赖的方法。

理解通用人工智能（AGI）及其经济影响

通用人工智能（AGI）是指拥有理解、学习和应用知识于广泛任务的能力的 AI 系统，这与人类非常相似。这种智能可以与超级智能相媲美。与专为特定功能设计的狭义人工智能不同，AGI 可以泛化学习并适应新情况，而无需为每种情况进行显式编程。

经济学家和技术专家预测，AGI 可能会彻底改变各行各业，带来前所未有的效率和创新。制造业、医疗保健、金融和农业都站在变革的边缘。然而，这也引发了对失业和经济不平等的担忧。关于普遍基本收入（UBI）的讨论已获得关注，作为支持那些可能因 AGI 系统而失业的人的潜在解决方案。

通用人工智能（AGI）在农业中的潜力：近期研究的见解

近期研究为 AGI 如何应对这些挑战提供了一些宝贵的见解。在 Guoyu Lu 和来自佐治亚大学、佛罗里达大学等机构的同事撰写的论文“AGI for Agriculture”中，作者探讨了 AGI 在农业领域的变革潜力。

通用人工智能（AGI）在农业中的应用

该研究强调了 AGI 可以做出重大贡献的几个领域：

• 图像处理：AGI 可以通过先进的计算机视觉系统增强疾病检测、病虫害识别和作物监测等任务，从而减少作物损失。

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• 自然语言处理 (NLP)：AGI 系统可以通过对话界面为农民提供实时问题解答、自动化知识检索，并协助决策。

• 知识图谱：通过组织和结构化海量的农业数据，AGI 可以支持复杂推理，并改进产量预测和资源优化等领域的决策。

• 机器人集成：配备 AGI 的机器人可以更高效地执行除草、施肥和收获等任务。它们可以解读语音或文本指令，增强农场中人机交互。

挑战与考量

在农业中实施 AGI 并非没有障碍：

• 数据需求：AGI 系统需要大量的标记数据，由于环境和条件的多样性，这些数据可能难以获取。

• 领域适应性：AGI 必须能够泛化不同作物、地区和耕作方式的学习，这需要复杂的算法和模型。

• 伦理和社会影响：必须解决关于失业、数据隐私以及 AGI 惠益公平分配的担忧。

另一项研究，由 Rosana Cavalcante de Oliveira 及其同事撰写的**《农业中的人工智能：益处、挑战与趋势》**，强调了负责任地采用人工智能的重要性。该论文强调需要透明且可解释的人工智能模型，农民可以信任这些模型，并强调了利益相关者在确保技术符合可持续发展目标方面的作用。

白日梦：超级智能在我的农场上会是什么样子

将 AGI 整合到农业中，有可能解决 Zeihan 等人提出的许多挑战。AGI 可以优化肥料使用，减少对不稳定的全球供应链的依赖。通过增强精准农业，AGI 可以帮助农民做出数据驱动的决策，从而提高产量和可持续性。

我农场上与 AGI 共度的一天

想象一下，您在农场醒来，开始新的一天，向 AGI 提出处理年度补贴申请的要求，这是获得共同农业政策 (CAP) 收益所必需的。AGI 高效地处理文书工作，生成与合规相关的任务列表，并将其安排在全年进行。

接下来，AGI 确保所有人形和轮式机器人已同步并更新。在葡萄园里，AGI 指挥两到三个太阳能机器人除掉 1.5 公顷的乌尼·布朗（Ugni Blanc）葡萄藤上的杂草。无需使用农药。这些机器人会分析葡萄藤是否有任何霉菌迹象，自主互动并向主 AGI 系统报告。根据它们的分析，AGI 会决定是否喷洒铜和其他有机批准的产品，以遵守法国严格的有机法规。

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自主机器人、一架无人机和一辆传统拖拉机在日出时照料着一片生机勃勃的田地，生动地展示了重塑农业的技术融合。了解超智能 AGI 如何带来前所未有的效率和可持续性，从根本上改变我们养活世界的方式。

AGI 随后制定了种植 50 公顷苜蓿的计划。它根据一个月前自动进行的土壤分析、当前的商品价格和天气预测来选择合适的作物。AGI 提出了一个全面的场景——从购买种子到土壤准备、播种、收获和销售。它甚至处理有机小麦买家的合同。

更重型的智能拖拉机被指令去耕作苜蓿田。AGI 还负责一台能够修复农场其他机器的人形机器人，确保停机时间最少。同时，一架分析无人机正在勘察苹果园，估算产量并预测最佳收获日期。

AGI 无缝集成到日常农场运营中，这表明了提高效率、可持续性和盈利能力的潜力。

探索三个未来场景

为了应对这一复杂局面，让我们深入探讨三个详细场景，说明 AGI 可能如何影响农业：

场景 1：恐怖情景——AGI 对农业产生不利影响：

这一黯淡的景象展示了“恐怖情景”，其中 AGI 对农业产生不利影响，造成一个由机器主导的反乌托邦景象。

在这种反乌托邦的未来中，AGI 在没有适当监督或道德准则的情况下快速发展。大型农业企业垄断 AGI 技术，排挤小农户。AGI 系统优先考虑短期利润而非环境可持续性，导致资源过度开发。随着单一作物种植的盛行，土壤健康恶化，生物多样性下降。

Peter Zeihan 的担忧成为现实，全球供应链在地缘政治紧张局势下崩溃。对进口化肥的依赖导致严重短缺。AGI 的狭隘优化加剧了这些问题，未能适应供应中断。粮食产量锐减，导致广泛的饥饿和社会动荡。政府难以有效应对，农村社区遭到毁灭性打击。

失业估计：在此场景下，快速自动化可能导致农业领域大量失业。目前，全球约 27% 的劳动力——约 21.6 亿人——从事农业。如果 AGI 和机器人技术在未来 10-20 年内取代 20-50% 的农业工作岗位，正如一些专家预测的那样，这可能意味着全球有 4.32 亿至超过 10 亿人失业。缺乏替代就业机会可能会加剧贫困和不平等。

中文翻译：

这些后果的影响远远超出了农业领域。农场工人失业导致失业率飙升，进而引发经济衰退。监管框架的缺失使得人工智能（AGI）系统能够不受约束地运行，导致数据滥用和侵犯农民权利等伦理道德上的漏洞。随着世代相传的知识变得过时，农业家庭的文化遗产也随之衰退。

情景二：中等情景——全球变革中的不均衡收益：

拖拉机在工业复合体俯瞰下耕作的广阔田野，反映了人工智能（AGI）不均衡的收益，主要惠及富裕国家和企业。

在这种结果下，人工智能（AGI）的优势主要由拥有投资先进技术资源的富裕国家和企业实现。精准农业在这些地区提高了效率和可持续性。然而，由于缺乏准入和基础设施，发展中国家和小规模农民被远远甩在后面。

全球化逆转加剧，各国专注于自给自足。全球不平等加剧，而 Zeihan 对供应链脆弱性的担忧在欠发达国家持续存在。虽然一些人口享受着人工智能（AGI）增强农业的成果，但另一些人口则面临粮食不安全。数字鸿沟加深，落后地区的农村社区日渐衰落。

失业估算：在此情景下，工作岗位流失是不均衡的。在发达国家，高达 30% 的农业工作岗位——可能影响数百万人口——可能在未来 15-25 年内被自动化取代。发展中国家由于基础设施的限制，可能出现更慢的采用速度，但缺乏投资可能会阻碍竞争力，导致经济停滞和间接的失业。

经济差距导致国家内部和国家之间的社会紧张关系。就业机会转向以技术为中心的角色，那些无法获得教育和培训的人被抛在后面。实施普遍基本收入（UBI）的努力并不一致，在一些地区提供了救济，但在其他地区由于经济限制而失败。

情景三：伟大情景——人工智能（AGI）驱动积极转型：

这一乐观的愿景展示了人工智能（AGI）如何负责任地增强农业，从而驱动积极的转型。

在最乐观的愿景中，人工智能（AGI）是在伦理考量和全球合作的指导下，负责任地开发和实施的。通过对基础设施和教育的投资，人工智能（AGI）技术的准入实现了民主化。

AGI 增强了全球可持续农业实践。它有助于提高产量、增加作物多样性。AGI 还在开发本地化解决方案以进行肥料生产和土壤管理方面发挥作用。全球粮食安全得到改善，随着 AGI 系统管理和维护领域新就业机会的出现，经济机会也随之扩大。

失业估算：虽然自动化减少了对体力劳动的需求，但管理和维护 AGI 系统的新职位也随之出现。在未来 20-30 年内，失业率可能限制在 10-15%，重点是再培训计划。劳动力向更高技能的职位转型，从而减轻失业风险。

**“负责任地采用人工智能促进农业发展”**等研究强调了让利益相关者参与开发促进环境可持续性和公平利益分配的人工智能系统的重要性。透明、可解释的人工智能模型能增强农民和社区之间的信任。

AGI 的整合促成了气候变化减缓等领域的创新，智能系统为碳封存做出了贡献。AGI 促进了全球在应对水资源短缺和资源分配等挑战方面的合作。

AGI 在农业中的影响

随着 AGI 越来越深入地融入农业，考虑其可能对农业未来产生影响的潜在后果（包括积极和消极的后果）至关重要。

拖拉机在工业厂区附近阴沉多云的天空下耕作广阔的田野，说明 AGI 融入大规模农业将通过改变生产成本和劳动力动态来重塑经济。

• 经济重组：AGI 可以通过显著降低生产成本和改变劳动力动态来重塑农业经济。效率会提高，但存在失业的风险。据估计，在未来 10 到 30 年内，10% 到 50% 的农业工作岗位可能会被自动化，影响全球数亿人。通过教育和再培训为劳动力做准备至关重要。

• 环境影响：AGI 有潜力增强可持续实践，减少浪费并促进生物多样性。相反，如果没有适当的监督，它可能因过度优化产量而牺牲可持续性，从而导致环境退化。

• 数据隐私和所有权：随着 AGI 系统收集大量数据，关于谁拥有这些数据以及如何使用这些数据的疑问随之产生。保护农民的权利并确保透明度对于防止滥用至关重要。

• 全球粮食安全：AGI 可以通过优化生产和分配来帮助解决粮食短缺问题。然而，如果 AGI 的获取不平等，它可能会加剧全球粮食安全方面的差距。

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• 文化与社会变革: 农民的角色可能会从亲手耕作转向管理复杂的人工通用智能 (AGI) 系统。这可能导致传统知识的流失，并改变农村社区的社会结构。

• 监管挑战: 制定平衡创新与保护的政策非常复杂。法规必须不断演进，以解决诸如人工智能的道德使用、数据保护和公平准入等问题。

• 投资动态: 随着人工智能通用智能 (AGI) 提高其生产力，农田的价值将进一步提升。备受瞩目的投资，例如比尔·盖茨购买农田，凸显了农业吸引大量资本的趋势，这可能会影响土地所有权模式和投资回报率 (ROI) 的考量。

前进之路：平衡创新与责任

要走向美好的愿景，需要深思熟虑的行动和协作。

农业的未来：AGI驱动的机器人耕作系统和智能技术在自动化田地中和谐运作，代表着通往负责任创新和可持续转型的前进之路。

• AGI 的道德发展: 建立健全的指导方针，确保 AGI 系统透明、负责并符合人类价值观。这包括防止滥用和保护数据隐私。

• 投资于教育和基础设施: 为全球农民提供 AGI 技术及其有效使用的培训，有助于弥合数字鸿沟，促进公平惠益。

• 加强供应链韧性: 为关键农业投入品开发本地化解决方案，减少对不稳定的国际市场的依赖，从而增强粮食安全。

• 支持性政策和法规: 政府必须制定促进 AGI 公平准入、防止垄断和鼓励可持续实践的政策。

• 国际合作: 全球共享知识和资源可以缓解差距，并应对气候变化和粮食不安全等挑战。

• 利益相关者参与: 让农民、技术人员、政策制定者和社区参与 AGI 的开发和实施，确保多元化的视角塑造技术。

反思农田的重要性

农田仍然是一项至关重要的资产——不仅在经济上，而且在文化和环境上。在 AGI 的背景下，对农田的控制以及耕作技术变得更加重要。对农田的高调投资表明人们认识到其战略重要性和潜在的投资回报。

对于像我一样的家庭农场主来说，这既带来了机遇，也带来了挑战。拥抱通用人工智能（AGI）可以提升我们的运营水平，确保我们的农场保持竞争力。然而，这需要我们谨慎行事，避免被大型企业所吞噬，并保护定义我们生活方式的价值观和传统。

当我站在我祖父曾经耕种的田地里，我设想一个通用人工智能（AGI）系统，能够指导我完成农业的每一个方面——将世代相传的智慧与最前沿的洞察力相结合。这样的工具的吸引力是毋庸置疑的。然而，我深知需要谨慎。

我们必须小心我们许下的愿望。通用人工智能（AGI）在农业领域的潜力是巨大的，但如果我们缺乏远见和责任感而贸然行事，风险也同样巨大。为未来做准备意味着拥抱创新，同时保护对我们的社区和环境至关重要的农业要素。

我们耕种的田地不仅仅是土地；它们是我们先辈留下的遗产，也是我们对子孙后代的承诺。随着通用人工智能（AGI）即将重塑农业，我们有机会——也有责任——审慎地引导其整合。

通过平衡创新与伦理考量，同等重视人才与技术投入，并促进跨越国界和学科的合作，我们可以为更大的福祉利用通用人工智能（AGI）的潜力。这是一个需要智慧、谦逊以及对传统和进步的深刻尊重的旅程。

我致力于为那个未来做准备，并希望我们能够培育一个技术能够增强我们与土地联系而不是削弱它的世界。毕竟，农业一直以来不仅仅是种植作物；它是关于滋养生命的所有形式。

自2022年末以来，我一直在致力于一项雄心勃勃的项目，agri1.ai*，最初是为了简化和改进我自己的农场运营。我的愿景迅速扩展，现在 agri1.ai 旨在协助全球数千名农民。该平台利用最前沿的人工智能来应对各种农业挑战，从病虫害防治和土壤分析到基于天气的决策和产量优化。

通过 agri1.ai，用户可以与一个不仅提供答案，而且随着每一次互动而不断进化的 AI 进行交互，了解它所支持的每个农场的具体需求。这是一个自适应系统，具有用于个性化协助的聊天界面、用于图像分析的计算机视觉能力，甚至还有实时天气预报。最终目标是推动 agri1.ai 发展成为一种用于农业的通用人工智能（AGI）——一个强大的工具，它将海量的农业知识与实际的、数据驱动的洞察力相结合，以可持续地提高生产力。

本平台体现了我致力于开发一种人工智能，它不仅能支持个体农民，更有潜力在全球范围内革新农业，将技术带到农业的根基。

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常见问题解答 (FAQs)

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资料来源

• 生物技术的引入 (2023) - 美国农业部关于生物技术在美国农业中引入的历史文件，涵盖了基因工程和农业生物技术应用。
• 农业革命 | 圈地制度、轮作与肥料 - Britannica (2025) - 始于 18 世纪英国的传统农业系统的渐进式变革，包括轮作、选择性育种和圈地法案。
• 沙尘暴 - Wikipedia (2025) - 20 世纪 30 年代美国和加拿大草原的生态和农业遭受严重破坏的严重沙尘暴时期，由严重干旱和土壤管理不善引起。
• 绿色革命 | 定义、农业、环境、影响、创始人、墨西哥、印度与事实 (2025) - 20 世纪中叶向发展中国家推广的高产作物品种推动的粮食谷物产量大幅增长，早期在墨西哥和印度取得成功。诺曼·博洛格被认为是推动绿色革命的关键人物。
• 美国农业史：农机与技术 - ThoughtCo (2025) - 1776-1990 年美国农业的全面历史，涵盖农机、技术、运输和农业发展。