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。