研究揭示信任是AI食品安全数据共享关键

康奈尔大学博士候选人琳达·卡卢加与雷娜塔·伊万内克教授等学者联合加州大学戴维斯分校及伯克利分校团队，近日在《npj食品科学》期刊发表研究指出，人工智能虽能借助海量数据显著提升食品安全风险预警与疫情预测能力，但推动行业协作的核心瓶颈并非技术，而是信任缺失。该研究基于对涵盖乳制品、肉类、生鲜及检测实验室等二十七位企业高管的深度访谈。受访者普遍认可数据整合可为中小企业降低研发成本，并帮助行业更早识别罕见食源性疾病规律。然而，各企业数字化基建参差不齐，且管理者极度担忧核心数据外流后可能引发的法律连带责任、监管审查及商业劣势。研究团队指出，风险由单家企业承担而收益由全行业共享的现实困境，导致企业普遍持观望态度。为此，学者建议依托中立第三方建立统一数据规范与隐私保护机制，并强调破题需跨学科协同。唯有构建安全可控的信任生态，人工智能赋能食品安全产业闭环的战略愿景方能真正落地。