中央农村工作会议系列解读⑭树立大食物观 构建多元化食物供给体系******
作者:赵思诚、王国刚,中国农业科学院农业经济与发展研究所
“洪范八政,食为政首”,顺应居民食品消费结构调整趋势,保障食品供给数量充足、质量过硬、结构适配,是我国农业生产的重点任务之一。而树立“大农业”“大食物”观念,是新时期保障我国食品市场供需平衡和居民营养健康的重要抓手。2022年中央农村工作会议强调,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。未来一段时间内,在“吃得饱”“吃得好”之外进一步倡导“吃得健康”,深挖潜力构建更为全面的食品供给体系,是树立大食物观的题中之义。
随着经济发展以及居民收入提高,我国居民的食品消费结构发生显著调整,口粮消费不断下降,水果、蔬菜与畜产品消费持续增长。2021年我国人均口粮消费131.4公斤,相较于2013年下降11.3%;人均禽肉消费量26.5公斤,增长55.1%;人均蛋类消费量13.2公斤,增长61%;人均奶类消费14.4公斤,增长23.1%;人均水产品消费14.2公斤,增长38.5%;居民食品消费多元化趋势十分明显,畜禽产品消费快速增长,膳食营养水平不断提升。居民食品需求结构变化直接反映于食品进口端,2021年,我国食品进口额再创历史新高,全年进口额高达1354.6亿美元,同比增长25.4%。进口额排在前五位的食品品类分别是肉类、粮食、水产品、乳制品和水果,五项进口额均超过百亿美元。
粮食安全概念应当与居民食品消费结构调整相适应,目前我国粮食安全仍然存在“米袋子”提得多、“菜篮子”提得少,“供给端”提得多、“需求端”提得少的“两多两少”问题。未来一段时间内,粮食安全概念应当向食物安全逐步转变,除了稻谷、小麦、玉米、大豆等粮食作物之外,也需要将肉、蛋、奶、菜、果等品类纳入考虑范围,在更广泛的基础上讨论数量安全和自给能力问题,力争实现主要食品供需动态平衡。
食品消费结构调整直接影响居民营养健康情况。总体而言,我国居民营养供给快速增长,蛋白质、脂肪与能量供给充足,动物蛋白供给明显增加,居民人均每日能量供给量达到3400千卡,能够满足居民营养需求。但“吃得好”并不等同于“吃得健康”,居民营养水平提升也引发了一系列问题。
首先是膳食结构不平衡,居民营养供给存在短板。当前我国居民精加工谷物食用多而全谷物与杂粮食用少,红肉食用多而白肉食用少,蛋类食用多而奶类食用少,油、盐、糖消费过多而各类维生素与钙、铁等微量元素摄入不足,居民营养过剩与营养缺乏问题同时存在,大量居民处于“隐性饥饿”状态。
其次是膳食结构不平衡导致肥胖与慢性病患病率增长。根据《中国居民膳食指南科学研究报告(2021)》的统计结果,我国18岁及以上居民超重或肥胖比例已经超过50%,6~17岁儿童青少年超重肥胖率已经达到19.0%,而超重肥胖是引发心血管疾病、糖尿病、高血压等慢性疾病的主要诱因之一。当前我国成人高血压患病率为27.5%,糖尿病患病率为11.9%,膳食结构变化对居民营养健康的影响不容忽视。
最后是城乡居民营养供给仍有差距,老龄人口的营养健康状况需要引起关注。农村居民肉类消费以红肉为主,维生素、钙等营养素供给水平相较于城镇更低。农村居民营养不良、贫血的发生率也高于城市地区,而农村居民对高血压问题的知晓率、控制率和治疗率均显著低于城市居民。当前我国老龄化程度不断加深,部分老龄人存在能量和蛋白质摄入不足,80岁以上高龄老年人贫血率达到10%,新冠疫情背景下,老年人营养不良问题仍需高度警惕。
需求端,首先,树立科学的膳食营养观,倡导均衡饮食结构。宣传低油、盐饮食与粗粮的营养健康作用,降低居民精粮消费倾向,控制钠盐与脂肪摄入。推广普及禽肉、水产等白肉的健康功效与营养价值,倡导居民使用白肉消费替代猪肉消费,促进肉类消费多元化,从饮食层面降低各类慢性疾病发病率,提升居民营养健康水平。其次,开展节粮动员,树立节粮减损意识,遏制饮食铺张攀比。厉行节约,倡导科学点餐,狠抓食堂浪费,持续关注外卖行业中的点餐过量和畜禽养殖过程中的饲料粮浪费问题,多渠道“堵漏”,通过“食”端的调整,实现“农”端的节粮减损目标,降低食品供给体系的压力。
供给端,首先,多渠道构建食品供给体系。以粮食为基础,在充分考虑自然环境承载力的基础上,通过设施农业、生物技术等手段,按照宜粮则粮、宜经则经、宜牧则牧、宜渔则渔、宜林则林的原则,向山水林田湖草沙要食物,充分利用广袤的国土资源,有效缓解我国人均耕地不足的窘境。其次,重点关注蛋白饲料粮的供给问题。发展低蛋白日粮技术,着重研发大豆蛋白替代产品,推动小品种氨基酸生产核心技术突破,加大对新型限制性氨基酸生产技术的支持,满足低蛋白日粮配制需求,适度降低饲料中豆粕等蛋白原料用量,逐步降低养殖行业对进口大豆蛋白的依赖。推广大豆玉米带状复植技术,努力实现“玉米不减产、多收一季豆”的政策目标。做好玉米大豆的协同发展的研判工作,尽可能提升我国的大豆自给能力。
你的隐私,大数据怎知道?我们又该如何自我保护?******
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。
(作者:杨义先、钮心忻,均为北京邮电大学教授)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)