在人工智能蓬勃发展的当下，农业机器人作为智慧农业的重要载体，正逐渐改变着传统农业的生产模式。从播种、灌溉到收割，农业机器人的应用大幅提升了农业生产的效率与精准度。然而，随着人工智能技术在农业领域的深入应用，超级智能蕴含的威胁和“数据投毒”等产生的风险，对农业机器人的正常运行与农业生产的稳定发展构成严峻挑战。为了应对挑战，需要持续加强技术创新和管理优化，为智慧农业的健康发展保驾护航，确保农业生产在数字化、智能化的进程中稳步前行，保障粮食安全和农产品的质量与供应。
多维度监管应对超级智能的目标异化
人工智能迅猛发展，一方面提升生产效率，另一方面则带来超级智能所蕴含的风险。譬如，人工智能具有一个核心特征——指数级自我改进能力，这既是绝对的优势，也可能是致命的弱点。所谓指数级自我改进能力，指的是超级智能具有数量级的学习能力，保持一直进化，不完全以人的意志为转移。因此，人工智能对目标的理解和执行方式可能会悄悄变化，与人类预设的期望背道而驰，即目标异化。
以农业为例，当超级智能和农业机器人结合时，理解目标异化就非常直观。农作物要实现精细管理，包括精密播种、植保和除草、微观监测、栽培管理、采摘分级和收割、种植结构等环节。这些环节采用智能农业装备时可能出现的目标异化如下：
精密播种环节，超级智能可能忽视不同土壤的差异，只考虑作业效率，结果就会造成种子发芽率低、幼苗生长较弱。植保和除草环节，超级智能可能会单纯追求作业效率，不合理地加大杀虫剂和除草剂的剂量，不仅造成资源浪费，还会引发农产品农药残留超标，威胁食品安全。
栽培管理环节，若给超级智能农业机器人设定提高农作物产量这一目标时，控制模型可能会单纯地追求产量的最大化，为了这个数字结果而修改控制，引入一些比较极端的控制手段，而这个过程会造成不好的后果。传统经典农业模型会被放弃，会选择过度使用化肥，虽在短期内显著提高作物产量，但这种做法是不可持续的，会对土壤质量造成严重破坏，最终会影响土地的可持续利用。为了预防可能的病虫害，会大量使用农药，这些做法会对周边生态环境产生负面影响，不但危害有益昆虫、鸟类等，还会破坏生态平衡。
超级智能目标异化对农业的影响，除了技术上的冲击，还对生态环境、食品安全造成深远的影响。为了应对这一挑战，需要从技术、伦理和政策等多个层面齐头并进多维度监管。
在技术层面，建立专门的技术力量，提高理论认知水平，提早进行战略布局。加强对超级智能算法的监管和优化升级，对关系民生的算法进行强制登记和审核。对人工智能算法进行深入解析，提高其可解释性和可控性，确保农业机器人的决策符合人类的价值观和利益。
在伦理层面，建立完善的伦理准则和道德规范，划定人工智能红线和禁区，设立白名单制度，没有允许的不许做。制定人工智能“十五五”规划，引导高校、科研院所和企业研究院，设定超级智能的发展方向，使其更好服务于人类。
在政策层面，政府应制定严格的法律法规，确立兼顾市场和社会公德的扶持政策。规范人工智能市场，推动农业智能化的健康可持续发展。
从技术管理两方面防控“数据投毒”风险
随着人工智能技术在农业领域的深入应用，“数据投毒”风险正悄然浮现。“数据投毒”本质上是一种恶意攻击手段，攻击者通过在人工智能训练数据中混入精心设计的虚假、错误或恶意数据，干扰模型的训练过程，使模型学习到错误的模式和特征，从而在实际应用中产生错误的决策和行为。
在农业机器人的应用场景中，“数据投毒”风险主要源于数据采集、标注、清洗和存储等环节的漏洞。以灌溉作业为例，农业机器人依据土壤湿度、作物需水等数据来精准控制灌溉量和灌溉时间。若这些数据在训练过程中被“投毒”，可能会出现过度灌溉或灌溉不足的情况。在农作物生长监测时，若训练数据被“投毒”，其中混入了大量经过篡改的图像，使得健康作物图像被标注为病虫害图像，那么机器人在实际监测时，可能会将正常生长的作物误判为遭受病虫害侵袭，进而发出错误的预警信息。
从农业生产的整体稳定性看，“数据投毒”可能引发系统性风险。大量农业机器人同时受到“数据投毒”攻击，导致它们在种植、管理、收割等各个环节都出现错误操作，将对整个农业生产链产生连锁反应，进而影响市场供应和价格稳定，引发粮食安全问题。
对“数据投毒”进行风险控制，在技术层面，要采用加密技术保障数据传输和存储的安全性，防止数据被窃取和篡改；运用各种异常检测算法，及时发现数据中的异常点，识别潜在的“投毒”数据。在管理层面，要加强对数据采集、标注、清洗等环节的人员培训和管理，提高数据处理的准确性和规范性；建立严格的数据安全管理制度，明确数据使用权限和责任，加强对数据的监管和审计。
（作者系中国农业科学院都市农业研究所设施农业人工智能控制团队首席科学家、研究员）