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来源:玛雅彩票充值2021-04-19 17:48

  

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东西问|尹仑:中国民族传统知识如何保护生物多样性?******

  中新社昆明12月14日电 题:中国民族传统知识如何保护生物多样性?

  ——专访国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员尹仑

  作者 陈静

  全球生物多样性的热点地区,往往也是文化多样性富集地区。中国是世界12个生物多样性大国之一,文化多样性亦非常丰富,56个民族创造了众多保护和利用生物物种资源的传统知识。这些传统知识不仅有巨大的商业与经济价值,还对生态安全屏障和生态文明建设有重要意义。

  在《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第二阶段会议举行之际,生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台(IPBES)土著与传统知识专家、国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员尹仑接受中新社“东西问”专访,探讨中国各民族传统知识如何保护生物多样性,以及“2020年后全球生物多样性框架下的传统知识”等议题。

  现将访谈实录摘要如下:

  中新社记者:什么是传统知识?中国民族传统知识中蕴藏了哪些生物多样性保护的智慧?

  尹仑:根据《生物多样性公约》的定义,传统知识是指在长期的经验基础上形成的、适应地方文化和环境的知识、创新和实践。它属于集体,可以通过书面形式代代相传,也可以通过歌曲、传说、谚语、信仰、习惯法和土著语言表达。

  在中国生态环境部2014年发布的《生物多样性相关传统知识分类、调查与编目技术规定(试行)》中,传统知识被划分为五个类别,分别为:传统选育农业遗传资源的相关知识、传统医药相关知识、与生物资源可持续利用相关的传统技术及生产生活方式、与生物多样性相关的传统文化、传统生物地理标志产品相关知识。

  例如,在云南迪庆藏族自治州德钦县,当地藏族民众形成了以神山卡瓦格博(云南最高峰)为核心的传统信仰体系,这一神山信仰体系包括周边的300多座神山。村民相信神山上包括动植物在内的一切都属于神山,是不可侵犯的,如果擅自猎取或采伐,将惹怒神山,用暴雨和泥石流对村庄进行报复。在此基础上,当地藏族民众形成了禁止在神山砍伐树木,盗挖药材,污染泉水、河流和湖泊等相关传统习惯法。这些传统习惯法在客观上保护了神山及周围生态系统和生物多样性资源,形成了事实上的自然保护区。

游客在观景台欣赏梅里雪山美景。李嘉娴 摄

  再以传统选育和利用农业遗传资源的相关知识为例。生活在云南西双版纳傣族自治州基诺山的基诺族,从事以陆稻种植为主的轮作农业。当前,基诺族的轮作农业中保存着陆稻品种96种,根据其成熟时间和特点,划分为早熟品种16种、中熟品种35种、晚熟品种20种、糯稻品种25种,并在不同海拔高度和气候条件的土地上,按照不同年份种植不同品种,以追求粮食产量最大化。通过长期积累的认知经验和知识,保护和促进了基诺山陆稻品种的多样性,并进一步孕育了当地以陆稻种质资源为代表的农作物遗传多样性。

  可以说,中国各民族传统知识在客观上保护了当地生物遗传资源的多样性,使这些地区成为保存和利用生物多样性遗传资源的“基因库”。这一“基因库”富有生命力,处于动态的变化和发展中。

广东南岭国家级自然保护区内工作人员在安装红外相机,用于监测拍摄野生动物。该保护区是最大的生物物种基因库。陈骥旻 摄

  中新社记者:对于中国和世界的生物多样性保护,传统知识起到何种作用?

  尹仑:传统知识在自然保护中的价值与作用,受到了COP15的重视。《昆明宣言》的17条承诺提到:“加强和建立有效的保护地体系,采取其他有效的区域保护措施和空间规划工具……认识到土著人民和地方社区的权利并确保他们充分有效参与。”

  中国各民族生活在复杂多样的自然环境和生态系统中,包括森林、沙漠、高原、冰原、旱地、海滨等,世世代代积累形成了与生态系统和生物多样性相关的传统知识,并随着生态环境与社会文化的变迁不断发展和创新。

  传统知识对生物多样性保护发挥什么作用?以传统知识中的生态习惯法为例,不仅有通常理解的、直接对动植物进行保护的传统信仰和行为准则,也有对生态系统与生物多样性进行分类、储藏、有效利用、综合管理、惠益分享和促进发展的传统知识和技术实践。

  因此,对生态系统与生物多样性而言,传统生态习惯法不只是单一的保护准则,更是一个综合治理体系。例如地处云南迪庆藏族自治州澜沧江大峡谷的佳碧村,存在一种历史悠久的传统群体性组织“姐妹会”。“姐妹会”制定了封山育林的村规民约,禁止砍伐树木和破坏森林植被,确定了封山育林的森林、树种、海拔和山坡位置,有利于高海拔地区树木和整个森林的生长。同时,“姐妹会”开展植树造林,最大程度恢复树种多样性,维护了整个森林生态系统的稳定。

  综上所述,中国各民族有着维护生态平衡、保护自然环境的传统知识,并在长期生产生活实践中,形成了与生物遗传多样性相关的生态习惯法,促进了生物多样性保护,并进一步在生物物种资源保护领域发挥重要作用。

《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第一阶段高级别会议正式通过“昆明宣言”。刘冉阳 摄

  中新社记者:COP15第二阶段会议已经召开,您对未来如何更好发挥中国民族传统知识在全球生物多样性保护领域的作用有何建议?

  尹仑:正在举行的COP15第二阶段会议将通过“2020年后全球生物多样性框架”。该框架中的2030行动计划具体目标13提到:“确保通过相互商定的条件和事先知情同意等方式,公平、公正地分享利用遗传资源和相关传统知识所产生的惠益。”因此,我们应该思索“2020年后全球生物多样性框架下的传统知识”这一主题,在相关国家法律和国际公约中承认并纳入生态习惯法的有益部分,从而实现传统知识及其生态习惯法在全球生物多样性保护进程中的主流化。

《生物多样性公约》第十五次缔约方大会(COP15)第二阶段会议在加拿大蒙特利尔开幕。余瑞冬 摄

  在生物多样性保护进程中,相关行动计划和地方性法规都提及了传统知识。2010年9月发布的《中国生物多样性保护战略与行动计划》(2011-2030年)指出,要开展试点示范,抢救性保护和传承相关传统知识,探索建立生物遗传资源及传统知识获取与惠益共享制度,协调生物遗传资源及相关传统知识保护、开发和利用的利益关系。同时,调查少数民族地区与生物遗传资源相关的传统知识、创新和实践,建立数据库,开展惠益共享的研究与示范。

  2018年9月,云南省率先制定和颁布了中国第一部地方性生物多样性保护法规——《云南省生物多样性保护条例》。这一条例虽然提到了传统知识,但只是个别条款的原则规定,缺少可执行的细则及措施。

  当前,印度、巴西、南非、马来西亚等国已制定生物物种资源及相关传统知识的法律和制度,逐步开始承认和接受原住民、世居民族、土著民族和地方社区等传统民族社会的生态习惯法和制度,并将其融入现代环境法律体系。

  在此背景下,有必要在“2020年后全球生物多样性框架”下,进一步探索生物多样性遗传资源及其相关传统知识保护获取与惠益分享的特殊路径和专门制度。例如,中国可在生物多样性资源和传统生态文化丰富的云南,基于相关传统知识,形成生物多样性治理的地方机制,并将其进一步纳入《云南省生物多样性保护条例》中,弥补其不足。传统知识介入国家生物多样性保护的法治建设,遗传资源获取和惠益分享就有法可依,可以从根本上防止生物物种资源流失。(完)

  受访者简介:

  尹仑,生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台(IPBES)土著与传统知识专家,国家林业和草原局西南生态文明研究中心研究员,中国社会科学院生态文明研究智库云南中心研究员,西南林业大学地理与生态旅游学院研究员,云南省中青年学术技术带头人。主要从事气候人类学、民族生态学、灾害风险综合治理、生态文明和生物多样性法治建设等问题研究。出版以《气候人类学》为代表的专著4部,在CSSCI和核心期刊上发表论文32篇,累计公开发表学术成果300余万字。

国际人工智能协会前主席:未来AI或可和人类一起发表论文******

  中新网12月9日电 (中新财经记者 谢艺观)“如果人工智能(AI)系统是个‘黑盒子’,那么它们永远都无法向科学家解释它们的决定。所以我们需要让AI成为生态系统的一部分,让AI从自动复制文章到变成研究助理,这样AI就可以在这个过程中显示它们可以承担新的任务,最后它们甚至可以和人类一起写作、发表论文。”

  9日,国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上如是表示。该论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办,中国新闻网作为战略合作伙伴。

国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。国际人工智能协会前主席约兰达·吉尔在“2022人工智能合作与治理国际论坛”上发言。

  约兰达·吉尔认为,人类的局限性会阻碍科学的进步。我们进入跨学科研究时,从生理、行为、医学等多个角度看,很难把各个学科的知识融会贯通。但是人工智能在这个方面有它的优势。人工智能系统越能够了解科学的各个门类,就越能更好地进行跨学科的聚合。

  在约兰达·吉尔看来,一个值得思考的问题是,我们如何去开发人工智能,使其在未来能够写作论文。这需要我们去获取什么、表现什么,从而使得人工智能系统具有写论文的能力。

  “如果说人工智能系统能承担这个任务,论文将会更加准确。”约兰达·吉尔提到,同时,我们也可使论文定制化,例如有的人想浏览,有的人想看原则、方法论和结果,有的人想重现结果,我们可以利用人工智能系统,实现论文定制化。

  约兰达·吉尔认为存在开发人工智能科学家的路径。“我们给予它算法、数据,又不止于此,让人工智能够有更大的主动性,有一定的自主性、独立性,以此去研究科学问题,进一步成为研究助理甚至作者。”(完)

  •   (文图:赵筱尘 巫邓炎)

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