人工智能与物联网：畜牧业负责任和可持续集约化发展之路

本研究聚焦人工智能(AI)与物联网(IoT)在畜牧业可持续集约化中的应用挑战，系统梳理了多学科责任框架并评估其在精准畜牧业(PLF)及环境服务市场MMRV体系中的实践。研究发现现有技术存在透明度不足、公平性缺失等问题，强调需建立跨领域协同的责任治理体系，为智慧畜牧发展提供理论支撑。

　　

随着全球人口增长和消费水平提升，畜牧业面临前所未有的生产压力与环境挑战。传统粗放式养殖模式已难以满足现代社会的食品安全需求与生态可持续性要求，亟需通过技术革新实现生产方式的转型升级。人工智能(Artificial Intelligence, AI)与物联网(Internet of Things, IoT)作为前沿科技代表，正逐步应用于畜牧业各个环节，从畜禽健康监测到环境管控，展现出巨大潜力。然而，这些技术的广泛应用也伴随着诸多伦理与社会问题：算法是否透明？决策是否公平？劳动力替代会否引发就业危机？这些疑问成为制约技术落地的重要瓶颈。

在此背景下，Robin R. White教授团队在《Journal of Animal Science》上发表综述文章，系统梳理了人工智能、物联网与可持续集约化三大领域的责任框架，并通过典型案例分析，揭示了当前技术应用中的优势与不足，为未来负责任技术创新提供了重要参考。

研究主要采用多学科框架比较法与案例评估法。通过文献系统综述，提取了包括FAIR数据原则（Findability, Accessibility, Interoperability, Reusability）、信任框架、标准化集成方法等在内的多种责任治理模型；并选择精准畜牧业(Precision Livestock Farming, PLF)和环境服务市场的测量、建模、报告与验证(Measurement, Modeling, Reporting and Verification, MMRV)系统作为代表性应用场景进行深入评估。

责任框架的核心原则

研究发现，尽管“负责任AI”被广泛呼吁，但目前尚未形成黄金标准框架。共性原则包括透明度、公平性、问责制和利益相关方整合（stakeholder integration），且这些原则需贯穿于AI工具的开发、部署与使用全流程。相较之下，负责任物联网的讨论较少，但FAIR数据原则因其对数据可发现性、可获取性、互操作性与可复用性的规范，成为IoT系统的关键支撑。此外，信任框架、标准化集成方法和互操作平台也助推了物联网系统的责任化进程。

可持续集约化的责任内涵

可持续集约化责任框架更注重实施导向的结果，整合多维度指标与可持续实践方式，强调在生产效率提升的同时保障生态与社会效益。

PLF中的责任实践与挑战

在精准畜牧业(PLF)中，许多系统虽会征求终端用户意见，但将其全面纳入系统设计各个环节的情况仍较有限。透明度常因沟通障碍或技术开发难题而受限；公平性与权益保障面临挑战，因不少PLF技术旨在替代人力劳动；研究多聚焦技术准确性，而常将其他责任原则置于次要地位。

MMRV系统的侧重与差异

在环境服务市场的MMRV系统中，透明度通常是首要关注点，准确性反居其次。不同系统对待利益相关方整合及公平权益保障的态度差异显著：部分系统高度集成多方参与，有些则完全忽略 stakeholder consideration。

该研究强调，责任框架在不同领域均高度重视终端用户整合、透明度与准确性，并持续关注公平与平等主题。这些发现源于对可持续发展目标下AI与IoT技术早期应用的剖析，为未来新技术应用提供了重要借鉴。

研究结论表明，推动畜牧业负责任技术创新需跨越单一学科界限，构建融合多准则的治理体系。既要保障技术高效准确，也要维护系统透明、包容与公平。该综述不仅为产业实践者提供了设计指南，也为政策制定者确立了监管优先方向，对实现联合国可持续发展目标具有重要实践意义。