AI-generated advice as a reinforcement layer in climate-smart agriculture

方法

1529户美国中西部农户随机对照试验，四次AI生成邮件干预。

发现

AI建议使覆盖作物种植率提高4.45个百分点，效果体现在是否采纳而非种植面积。

机会点

可探索AI建议与人工推广协同、长期持续效果及不同作物区域的异质性影响。

气候智慧型农业（CSA）实践是食品系统脱碳的核心，然而在能力受限的情况下，农户的实际采用往往低于其声称的意愿，削弱了激励措施和推广服务的效果。我们在爱荷华州、伊利诺伊州和印第安纳州开展了一项随机田间试验，覆盖1529名大田作物种植户，在覆盖作物决策窗口期测试了空间靶向的AI生成建议能否缩小这一意愿—行动差距。被分配接收四封AI生成电子邮件的农户种植覆盖作物的概率比对照组高4.45个百分点（z = 2.81，p = 0.005），尽管两组基线意愿均较高。效应体现在广延边际上：采用者中种植土地比例未检测到显著变化。调查回复表明参与度较高，且在接触建议后，农户从未经检验的乐观转向更为校准的信任。有监督的AI建议可作为现有推广服务的低成本、可扩展补充，改善后续落实并适度扩大采用，而不会取代人类专业知识。