一、引言

2022年11月30日，OpenAI发布了生成式人工智能ChatGPT （chat generative pre-trained transformer）。它卓越的性能颠覆了人们对人工智能的认知，甚至有人认为建立在数字革命基础上的第四次工业革命已经悄然展开，这次革命在广度和深度上都远超前几次革命。这一现象表明：数字化转型的趋势和时代潮流不可阻挡。顺应时代发展，党和国家高度重视数字乡村建设工作。早在2018年，《中共中央国务院关于实施乡村振兴战略的意见》就提出数字乡村战略。2019年，《数字乡村发展战略纲要》明确了实施数字乡村建设的四个阶段并部署了各个阶段的目标。2020年，我国数字乡村建设加快推进，确定百余个国家数字乡村试点地区。2021年“十四五”规划将数字乡村发展纳入了优先行动。2022年《数字乡村发展行动计划（2022- 2025 年）》要求加快推进数字乡村建设，充分发挥信息化驱动引领乡村振兴的作用。数字化是乡村经济发展的新阶段与新方向，可以加快乡村经济信息化转型，助力乡村精准化脱贫攻坚。数字乡村是乡村振兴的战略方向，是数字中国的重要内容。人工智能技术是数字化、智能化技术中的重要部分，ChatGPT的诞生则是通向通用人工智能路上的里程碑。因此以ChatGPT为代表的生成式人工智能，凭借其强大的基础能力和丰富的应用场景，将给数字乡村建设带来新的机遇，为振兴乡村提供新的契机。

二、生成式人工智能技术优势

生成式人工智能已经广泛渗入各行各业，对法律、金融、医疗、教育、政务、传媒等诸多领域都产生了巨大的经济效益，其可应用的广度无疑展示了其在数字乡村建设方面广泛的应用潜力与经济价值。相比其他数字工具，在数字乡村建设中生成式人工智能具有如下的技术优势：

首先是技术门槛降低，革新交互体验。其训练和使用门槛相比其他数字技术大幅度降低，几乎所有个体、组织都能轻松“驾驭”，甚至一人、一电脑即可部署模型。在基层乡村工作场景下，工作人员经过简单培训，能以开源模型为底座，搭建符合自身需求的人工智能模型，协助解决文本、表格等重复性的工作。生成式人工智能主流操作模式为人机对话式。“问答式”和“按键式”相比，打破了传统按键交互的桎梏，用户提供的信息和机器反馈的答案在人机交互中不断的动态修正，使得机器可以真正理解人心、提供答案。同时，这种赋予数字技术“人性”的交互方式，在老龄化严重的乡村更易被接纳和推广。

其次是多模态能力强大，应用场景广泛。多模态技术是人工智能领域一项重要技术，该技术使得人工智能能够识别图片或视频、理解其中内容、提取关键信息、总结输出为文本或图片，实现跨模态输入输出。凭借多模态技术，生成式人工智能的可应用场景更加广泛。例如，通过预训练的视觉模型进行目标检测并随时生成关键词，从而完成村内的安防、巡检等工作。

最后是对话系统个性化，领域适应性更强。生成式人工智能的对话系统更具个性化，用户根据场景，使用少量“参数”配置对话系统的角色和性格，动态地调整系统的行为，定制个性化的服务。例如，生成式人工智能可以用一个旅游爱好者的口吻，生动的回答乡村旅游问题。这种灵活低成本的个性化设定，可以发掘潜在的知识和能力，使人工智能更加个性化，提升用户体验。除通用类型生成式人工智能外，还可专门训练特定领域生成式人工智能，从而为某领域用户，提供更加专业、精准的服务。

三、生成式人工智能时代数字乡村建设的机遇

（一）优化农村纠纷化解机制

自“三农”工作重心转向全面推进乡村振兴以来，农村社会的纠纷逐渐呈现新态势：纠纷主体多元化、纠纷数量形式多样化、解纷难度增大、上访率攀升。相对应的是农村社会调解机构设置少、人员配备少，农民利益表达渠道狭窄单一等现状。在数字乡村建设的背景下，生成式人工智能在化解纠纷难题时能大放异彩。

首先，随着农民生活水平提高，农村矛盾纠纷的主体逐渐多元化，这意味着纠纷不仅局限于亲属、合作社成员之间，甚至还有网络空间的虚拟主体。面对这种复杂化、多元化主体的情形，利用生成式人工智能就能够借助当地调解机构、人民法院甚至全网络数据库内现有的大量相关度较高的纠纷案例进行分析，还可以发挥其多模态的特性，通过收集当事人平时的表现，从而分析纠纷主体的性格特点，生成个性化的纠纷处理方案，协助调解人员更加精准化的化解纠纷。

其次，农村地区的纠纷数量持续上升，纠纷方式也变得多种多样。除了一些传统的婚姻和宅基地问题，还出现了如商业纠纷、小产权争议和土地流转问题等新型的纠纷形式。在应对层出不穷的新型纠纷时，传统方式难免会缺乏专业性导致矛盾冲突无法根本解决，农民利益诉求没有得到合理解决，最终矛盾升级。而生成式人工智能可多维度提供支持，以提升解纷效率和品质，具体地说，利用现有案例来训练特定的纠纷处理模型来支持当地调解组织。还可提供便民法律咨询服务，得益于其高效的对话系统和语音输入输出功能，即便是没有受过教育的农民，也可以通过手机或其他设备获取关于特定问题的法律信息。生成式人工智能赋能传统的农村调解机制，兼具专业性、灵活性、针对性，充分降低解纷难度、提高解纷概率。

最后，针对上访率不断攀升的问题，生成式人工智能可以预测和预防纠纷，对历史纠纷数据进行趋势分析，预测将来可能会出现的纠纷类型和高发地区。预测未来可能出现的纠纷种类和高发区域。通过整合线上的反馈和解决方案，当地基层组织也能更深入地了解村民的实际需求。只有从多个角度拓展村民的诉求表达途径，我们才能从根本上解决上访率过高的问题。

（二）完善乡村公共服务设施

借助数字技术进一步优化乡村公共服务对于推动乡村振兴战略具有重要意义，是提升农村发展质量和水平的必由之路，利用生成式人工智能进一步完善乡村公共服务对于打通服务群众“最后一百米”有着重要意义。将生成式人工智能嵌入传统的乡村数字平台、融入数字业务流程，能够真正实现农村公共服务的个性化、智能化、高效化。

它能够简化数字业务流程，凭借其优秀的文本能力自动生成文档格式、整理资料、填写表单，为文化水平较低的村民“一对一”办理业务，不仅使得村民得到细致的业务服务，避免一些错误，也减轻村干部的负担释放出更多时间用于更有意义的工作。生成式人工智能还可以根据业务历史数据和实时信息，辅助村民进行业务办理决策。它能够预测各种决策的可能结果，为村民提供数据支持，帮助其做出更明智的决策，充分保障村民自身权益。对于流程复杂的业务，还可以借助生成式人工智能识别业务流程中的异常情况并预警。通过监测大量数据，生成式人工智能可以检测到与正常业务流程不符的模式，及时发现问题并采取措施，保障业务流程的顺畅进行。

（三）赋能乡村金融服务建设

全面推动乡村振兴，产业振兴是关键。农村产业发展是农村金融服务的重要目标，农村金融服务是农村产业实现规模化、标准化运营的重要条件，有助于推动农业现代化。生成式人工智能赋能乡村金融服务和经济建设，能实现更高效、智能化和可持续的发展，有望为农村地区提供更多的机会和资源，促进经济增长和改善居民生活质量。

一方面，在数字乡村背景下，乡村产业蓬勃发展，产业主体对多元化金融产品的需求增加，传统金融产品已难以满足。相对应的现状是我国农村地区金融市场相对封闭，金融机构以农村信用社为主，其中高素质人才缺乏，数字技术发展受限，金融产品及服务创新能力不足，提供的金融服务无法满足现实需求。生成式人工智能可以在乡村金融产品创新方面发挥关键作用，例如，它可以用于协助开发更适于农民和农村企业的新型金融产品。

另一方面，农村地区受教育水平普遍较低，相关金融知识和信用维护知识的普及工作推进不顺，农民的金融知识匮乏、信用维护意识薄弱，阻碍了农村金融的发展。对此，生成式人工智能可以用于普及金融知识，提高农民金融素养。利用生成式人工智能赋能金融宣传，农民仅需使用手机就可以随时随地咨询所需的金融知识，就好似随身携带了“金融顾问”，这种亲民的传播方式能潜移默化的影响村民的习惯，充分利用碎片时间提高信息获取效率。

（四）助力乡村智慧农业生产

数字要素的融入深刻改变了传统的农业生产方式和经营方式，技术与农业深度融合，打造了智慧农业和现代数字农业产业。生成式人工智能在智慧农业领域的应用也可见一斑。除最基础的农业知识查询功能外，它可以同其他“智慧农业”设备相结合，让农业设备真正“看得见”“听得见”。农民利用生成式人工智能可轻松对智能农机装备的情况远程监控，充分提升农业自动化和智能化程度。在人工智能“顾问”的帮助下，农民无需深入了解各类机械知识便可以对农机装备的精确调控，这无疑提升了农业生产效益，更促进了数字与农业的深度结合。生成式人工智能还可与遥感技术、无人机信息采集技术相结合，这样农民能够实现“不出户，知农情”。再者，还可深度分析气象信息，为农民科学有效的规划耕作时长，尽量缩短无意义的时间为农民“减负”。

四、生成式人工智能时代数字乡村建设的风险

作为新质生产力的代表，生成式人工智能在技术方面也许可以为数字乡村建设提供关键的支持。然而，我们也要从一个辩证的角度来审视这一新技术的应用，这意味着不可忽视生成式人工智能在赋予数字乡村建设时可能会带来一系列的潜在风险。

（一）工具至上的误区

诚然，生成式人工智能在学习和理解自然语言方面已非常接近人类水平，但绝对不能成为代替人类的工作主体。生成式人工智能与人脑的思维逻辑仍存在差别，生成式人工智能无法替代人的思维作用。在数字乡村建设中要避免走入“工具主义”的技术误区，以数字技术推动乡村振兴战略发展，绝不是忽略人的作用，更不能强调技术至上。在生活实践中，生成式人工智能的效率优势得到了充分体现，同时正因其“简便高效”且“任劳任怨”，诸多人对其产生了依赖心理，逐步将所有工作交由人工智能“代劳”。因此，在生成式人工智能赋能乡村振兴的进程中，要谨防走入工具至上的陷阱，实践者要牢牢把握住自身的主体地位。

（二）算法歧视的危害

生成式人工智能是由算法构建的，算法即一系列解决问题的指令，只要给定初始条件，这一系列指令就会自动给出相应的答案。算法歧视是生成式人工智能在运用过程中不可避开的话题。所谓算法歧视是对因算法决策技术的使用而遭受的不合理的差别待遇的统称，其在实践中的三大样态为大数据杀熟、特征选择歧视、偏见代理歧视。从技术机理角度来看，算法歧视常源自于数据输入阶段，也就是计算机领域著名的“GI-GO”定律，即向计算机输入的数据为歧视性数据，那么得到的输出结构也一定是歧视性的数据。由此可见，在生成式人工智能赋能数字乡村建设中，采集用以建模的数据是一项重要工作，必须要保持数据的可用、纯净。但与之对应的现状是，我国农村地区仍旧存在着各种歧视，例如留守儿童歧视、年龄歧视等，这对数据收集、数据清洗工作划定了更高的要求和标准。

（三）数据壁垒的阻碍

利用生成式人工智能为数字乡村建设赋能的首要步骤是生成式人工智能大模型预训练，用以预训练的输入数据直接决定了输出的生成式人工智能模型的专业化、智能化、精准化程度。因此，在生成式人工智能为数字乡村建设赋能过程中，需要存在足够的数据来构建一个完善生成式人工智能大模型。但在我国的大多数农村地区，数字化水平相对较低，即使存在数据库，数据的总量也不足以支持模型训练的需求。同时，我国幅员辽阔，各村的数据带有较强的“地域性”，这一数据共享难题，更是给生成式人工智能大模型的预训练带来了不小的挑战。除了本村数据，还需大量行政数据作为算法学习的依据，但我国在政务数据方面也同样存在着严重的数据壁垒。行政实践中，政务数据壁垒的特点表现为不开放、不共享等特点，形成了若干“数据围墙”和“数据孤岛”，数据壁垒已成为技术发展的重要短板。

五、结束语

数字乡村建设是数字化中国的重要组成部分，是党和国家推动国家治理体系和治理能力现代化的必要举措。实践瞬息万变，新兴技术的浪潮可以让发展走上快车道，也能成为发展之路的阻碍。生成式人工智能的出现，为数字农村建设提供了重要的技术路径，但也不可避免的产生了各种风险。应用生成式人工智能赋能数字乡村建设时，应保持顺应趋势、乘风而行，同时也应审慎对待新兴技术带来的各类风险，注重纾解应用风险，着力推动生成式人工智能技术与农村建设相融合，助力国家现代化建设。

参考文献

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作者简介

黄超杰，福建农林大学2021级法律硕士。