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中央农村工作会议系列解读⑦节粮减损确保粮食安全 多措并举守护“无形良田”******

　　作者：周慧、麻吉亮、刘晓洁，中国农业科学院农业经济与发展研究所、中国科学院地理科学与资源研究所

　　强国必先强农，农强方能国强。近日召开的中央农村工作会议把保障粮食和重要农产品稳定安全供给作为建设农业强国的头等大事。会议强调：保障粮食安全，要从增产和减损两端同时发力，持续深化食物节约各项行动。我国粮食生产连年丰收，我国粮食需求刚性增长，资源环境约束日益趋紧，增产的难度和粮食供给保障压力越来越大。作为世界上最大的粮食生产国和消费国，减少粮食损耗是粮食安全保障的一个薄弱环节。节粮减损可以有效降低粮食增产保供压力，应成为提高粮食安全保障水平的重要着力点和补齐短板的重要举措。

　　一、要保障粮食安全，为何必须节粮减损？

　　党的十八大以来，党中央高度重视节粮减损工作，要求采取综合措施降低粮食损耗，坚决刹住浪费粮食的不良风气。习近平总书记在致国际粮食减损大会的贺信中指出，粮食安全是事关人类生存的根本性问题，减少粮食损耗是保障粮食安全的重要途径。开展节粮减损不仅可以节地节水、节肥节药，还有利于保护生态、减排降碳，助力碳中和目标和可持续发展目标的实现。为进一步降低粮食损耗和浪费，我国相继出台《中华人民共和国反食品浪费法》《粮食节约行动方案》，从立法和行动层面展开，聚焦节粮减损，在粮食生产、存储、运输、加工、消费各环节落实各项措施。

　　全球面临巨大的粮食安全压力，国际社会广泛关注粮食减损和浪费问题。据联合国粮农组织发布的《世界粮食安全和营养状况》系列报告中指出，2021年全球受饥饿影响的人数已达8.28亿；从收获到零售各环节，全球粮食损失率达14%，零售、餐饮和消费环节浪费率达17%，年损失达4000亿美元，相当于12.6亿人口一年的口粮。由我国发起并举办的国际粮食减损大会于2021年9月9日—11日在山东济南召开，得到来自阿根廷、巴西、法国、德国、意大利、墨西哥、美国、英国等二十国集团国家农业部长，以及来自巴基斯坦、柬埔寨、越南、智利、匈牙利、斐济、联合国粮农组织等50多个国家及国际组织的积极响应，减损与粮食安全问题受到前所未有的重视。

　　根据中科院研究团队测算，2014—2018年我国食物损失和浪费，年均总量为3.49亿吨，相当于浪费了6亿亩耕地的产能，这些耕地约占全国耕地面积的30%，约为黑龙江省耕地面积的2.5倍，约为山东省耕地面积5.3倍。其中，供应链年均食物损失量为2.91亿吨，占食物年均总产量的16%；餐饮浪费量年均为4500万吨，供应链食物损失量约为餐饮浪费的6.5倍。从供应链的不同环节看，生产后处理和储存阶段的食物损失最为严重，年均约为1.6亿吨，是餐饮浪费的3.5倍；其次是生产阶段，食物损失量年均为8200万吨，约为餐饮浪费的2倍。

　　二、如何实现节粮减损目标？

　　“采用可持续的消费和生产模式”是联合国可持续发展目标之一。结合这一目标，针对重点环节、重点问题，围绕粮食减损开展专项研究；从国家层面进行顶层设计，由国家发展和改革委员会、农业农村部等相关部门编制应对联合国可持续发展目标的“中国行动方案”。调动各方积极性，鼓励政府部门、加工企业、零售商、农户等不同行业、不同主体积极参与，制定具体的食物减损目标，编制供应链和消费端食物减损行动指南。针对重点环节、重点产品和重点区域进行食物损失减量化试点，加强示范和试点引领，总结、提升形成可复制、可推广的中国经验。

　　在现有G20峰会、“一带一路”高峰论坛等多边或双边框架基础上，由相关管理部门、企业和研究机构联合，每年定期召开一次粮食减损国内大会，实行部长-专家-企业等多层级对话。通过官方和非官方渠道，建立多元化长效沟通机制，打造国际化粮食减损交流平台，形成以中国为主导的国际食物系统转型的沟通平台，构建国际粮食减损长效合作机制。围绕食物损失与浪费，开展国际减损行动方案制定和合作。建议合作和工作内容主要包括：规范、准确地采集、汇总、统计、发布和共享食物损失与浪费的前沿信息等；定期总结食物损失与浪费的相关研究进展；评估食物系统绿色转型路径与可行性。

　　一方面推动和鼓励从田间到餐桌的节粮减损的技术研发，加大研发投入，聚焦在产后存储、运输、加工减损的薄弱环节与关键技术，加强新技术、新装备、新成果的应用。另一方面加强对米糠、麸皮、胚芽、油料粕、薯渣薯液等粮油加工副产物的有效利用，生产食用产品、功能物质及工业制品。对以粮食为原料的生物质能源加工业发展进行调控。

　　一是加大舆论宣传力度。节粮减损有助于传承传统美德，践行社会主义核心价值观。推动和引导婚宴从“爱面子”向“重文明”转变、由“讲排场”向“求健康”转变。二是开展科普活动，推动食育由相关部门牵头，针对不同群体，以食育为抓手，开展食育进校园、食育进社区、食育进机关等活动，引导社会绿色消费转型；以学校为主战场，结合不同年龄和学段的特点与目标，与劳动教育、美育、传统文化等相结合，鼓励有条件学校开设以食物节约为主题的特色课程。

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）