精准农业中形而上学结构的反思方法：基于西蒙东进化视角的路径依赖分析

本刊推荐：为解决精准农业(PF)技术发展对形而上学结构(即人类对世界自明性认知)的潜在影响问题，研究人员开展基于吉尔伯特·西蒙东(Gilbert Simondon)进化视角的反思方法学研究，提出五步分析法并识别电报/算法作为数字化进程的典型技术，揭示标准化和数字信任机制导致农业实践意义丧失的路径依赖现象，为农业数字化转型的伦理评估提供方法论框架。

　　

当全球农业面临养活持续增长人口与缓解气候变化双重压力时，精准农业(Precision Farming)通过GPS、无人机、智能传感器等技术监控动植物个体需求，被视为破局关键。然而在高效增产的光环下，学者们发现其对社会结构的潜在影响——从农民技能断层、全球不平等加剧到数据隐私风险。但更深层的隐患隐藏在人类认知的底层：那些被视作"不证自明"的形而上学结构(Meta-Physical Structures)，例如我们天然区分作物与杂草的认知框架，正因数字化介入而发生无声变革。

本文发表于《Journal of Agricultural and Environmental Ethics》的研究，首次系统构建了精准农业领域形而上学结构的反思方法论。研究指出当农民从直接观察转向屏幕决策时，其对农田的感知方式、对动植物生命特性的理解正在重构。这种认知范式的转变具有路径依赖性(Path Dependency)——一旦数字界面成为主要认知媒介，传统农耕经验的价值认知将不可逆地衰减，犹如纸质文书被电子系统替代。更严峻的是，这种转变源于数字化进程中的两大典型技术(Epitome Technology)：电报代表的标准化(Standardization)和算法代表的技术信任(Trusting Technologies)，它们共同推动农业领域出现"意义丧失"(Loss of Meaning)现象。

研究采用理论构建与案例分析法，主要技术路径包括：基于西蒙东技术进化论建立五步反思框架（识别典型技术→重构前个体阶段→认知比较→实践验证→影响评估）；通过历史技术演进分析（从电报二进制到现代算法）追溯认知结构变迁；结合农业实证研究（北美农民田野评估能力退化、法国农场主人畜关系淡漠等案例）验证理论假设。

研究结果通过三大核心章节系统呈现：

"数字化进化视角"章节通过技术史分析揭示，电报虽非数字技术却因二进制通信本质成为标准化认知的典型技术，推动全球时间同步与经济体系标准化；算法则从巴比伦计算工具演进为自主决策系统，使人类对技术判断的信任成为新认知范式。

"精准农业中的形而上学结构"章节发现上述认知模式已渗透农业：1920年代土壤pH值测绘开启农业标准化，1941年自动拖拉机专利奠定技术自主化。当前精准农业技术将动植物转化为数据流，导致农民感官知识(Embodied Knowledge)退化，动物情感特性被界面化遮蔽。

"方法论构建"章节提出西蒙东进化论的适配性改造：突破其技术功能主义局限，纳入社会经济环境(Milieus)影响；通过偏离响应(Deviative Responsiveness)概念强调人类在技术演进中的能动性；建立典型技术识别-前个体状态比对-认知启示分析的完整链条。

研究结论强调，精准农业的认知重构存在双重伦理风险：一方面标准化数据过滤导致非量化知识（如土壤触感、动物情绪识别）被系统性忽视；另一方面技术信任机制使农民决策权让渡给算法，加速传统农耕认知体系的解体。该研究价值在于提供了早期预警框架——通过五步法识别认知变迁的关键节点，为制定数字农业伦理准则奠定理论基础。作者最终指出，当前仍处于认知范式转型的窗口期，通过"半机械农民"(Cyborg Farmer)等过渡模式可实现数字技术与传统知识的共生，但必须通过形而上学结构的显性化讨论避免认知路径的不可逆偏移。