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當前，人工智能正以前所未有的速度滲透至食品安全風險治理領域，推動食品安全監(jiān)管從“被動響應”向“主動預見”，從“經(jīng)驗驅(qū)動”向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”轉(zhuǎn)變。近日，江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室首席專家吳林海教授發(fā)表《在食品安全領域人工智能垂直應用中構建高質(zhì)量專業(yè)語料的思考》一文，闡述在食品安全風險治理領域垂直應用中，為何必須構建高質(zhì)量專業(yè)語料，為全國推進“人工智能+食品安全”行動提供參考。

吳林海表示，專業(yè)語料是垂直領域人工智能的“認知基石”?！拔覀兊难芯孔C實，沒有高質(zhì)量的專業(yè)語料庫，人工智能在垂直領域的應用就是無米之炊、無源之水?！眳橇趾Ｕf，人工智能模型的性能邊界取決于其訓練數(shù)據(jù)的質(zhì)量。語料標注是將原始文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為機器可理解、可學習知識的重要過程，食品安全風險治理的智能化，本質(zhì)上依賴于對知識的系統(tǒng)化組織與深度挖掘。

“盡管我國在食品安全領域人工智能應用方面取得重要進展，但我們的調(diào)研發(fā)現(xiàn)，不少地方在建設‘AI+食品安全監(jiān)管智能化’平臺中存在問題。比如沒有或很少基于食品安全風險治理語料庫，沒有科學地對語料進行標注?！边@導致部分應用場景淪為“場景擺設”——因缺少高質(zhì)量語料，AI模型無法理解食品安全領域的專業(yè)術語和上下文，無法在復雜的風險信息中找到路徑并進行預測，最終難以支撐真實的業(yè)務閉環(huán)。

食品安全領域的知識特殊性主要體現(xiàn)在：專業(yè)術語體系復雜，知識體系動態(tài)更新快，風險信號隱蔽性強且傳導鏈條復雜。食品安全風險往往隱匿于“從農(nóng)田到餐桌”的復雜產(chǎn)業(yè)鏈條中，涉及生產(chǎn)、加工、流通、餐飲、消費等多個環(huán)節(jié)，跨環(huán)節(jié)、跨區(qū)域、跨主體的風險傳導路徑錯綜復雜。

有研究者發(fā)現(xiàn)，通用模型在廚師、營養(yǎng)師專業(yè)考試中的準確率遠低于領域?qū)Ｓ媚Ｐ汀?/p>

吳林海表示，沒有專業(yè)語料的支撐，再強大的通用模型也無法在特定領域達到可用水平，這構成了從通用能力到專業(yè)應用之間不可逾越的技術鴻溝。食品安全領域的人工智能應用涉及從感知到認知的多層次任務，每一層次都對語料標注提出差異化、遞進式的技術要求。比如在詞法層面，需要對“微生物污染”“非法添加物”等專業(yè)術語進行正確切分、邊界識別，避免通用模型對術語誤讀、漏讀；在句法與篇章層面，例如“三文魚”的商品通用名與其學名“大西洋鮭”須建立共指關系等。

目前，國內(nèi)食品安全專業(yè)領域語料庫建設還剛剛起步。江南大學在食品安全領域人工智能應用方面開展了系統(tǒng)性探索。江南大學食品學院與科大訊飛、華為等共同發(fā)布全球首個食品學科專用大模型FoodSeek（食問），該模型初步具備食品學科的信息抽取、推理、精準解析、智能問答等專業(yè)能力。江南大學食品安全與國家戰(zhàn)略治理實驗室與北京市煒衡（無錫）律師事務所、北京熱熱科技有限公司等合作，基于“企業(yè)標注能力+律師專業(yè)素養(yǎng)+高校專業(yè)模型”聯(lián)合模式，正在開發(fā)“食品安全風險治理領域?qū)I(yè)語料標注平臺”。該平臺依靠食品安全專業(yè)領域的專家標注高質(zhì)量語料數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)注入模型，以實現(xiàn)“專業(yè)知識+工程能力+場景落地”的閉環(huán)。

吳林海建議，未來需要構建國家通用的食品安全專業(yè)語料體系，建設國家級食品安全語料庫；形成多層次的語料體系，包括行政和司法懲罰案例語料體系、食品安全國家技術標準語料體系等；應研制《食品安全風險治理語料標注操作指南》《食品安全風險治理語料質(zhì)量分級與審計規(guī)程》等標準，組建由高校、科研院所、食品企業(yè)、人工智能企業(yè)共同參與的政產(chǎn)學研用體系，建立語料動態(tài)更新機制等。