Artificial Intelligence Adoption and Sustainable Agricultural Productivity: Implications for Food Security and Rural Development in Sub-Saharan Africa

方法

整合性文献综述与概念分析，结合TAM、DOI、TOE与可持续生计框架。

发现

AI仅在本地相关、可负担、可信且与推广体系整合时才能提升生产力与可持续性。

机会点

可实证检验文中六个命题，聚焦小农户AI采纳的性别差异、数据治理与推广体系整合机制。

农业仍然是撒哈拉以南非洲生计、就业和粮食体系的核心，但该部门持续面临与低生产率、气候变异性、土地退化、基础设施有限、市场准入薄弱以及推广服务获取不均等相关的制约。人工智能（AI）提供了包括机器学习、计算机视觉、预测分析和自然语言处理在内的工具，这些工具有望通过作物与病害监测、产量预测、精准投入管理、灌溉调度、气候风险分析和数字咨询服务来加强农业决策。本文考察人工智能的采用及其对撒哈拉以南非洲可持续农业生产力、粮食安全和农村发展的影响。文章采用整合性文献综述与概念分析方法，综合了关于人工智能、数字农业、技术采用和小农经营的同行评审研究及相关制度与政策文献。分析围绕技术接受模型、创新扩散理论、技术—组织—环境框架和可持续生计方法展开。文章认为，当人工智能的产出具有本地相关性、可负担、可获取、可信赖，并与农业推广、农民组织和市场机构相结合时，人工智能能够促进生产力和可持续性。然而，仅靠技术可得性并不能保证采用或改善福利。制约因素包括农村连通性和电力有限、购置和维护成本高昂、数字技能不足、数据稀缺、性别化的获取不平等、制度协调薄弱以及对数据所有权和算法偏见的担忧。文章构建了一个整合性概念框架和六项命题以供未来实证检验。文章得出结论，人工智能应被视为包容性农业转型的赋能组成部分，而非土地、基础设施、推广、金融、地方知识和有效公共政策的替代品。