现代食品体系表面上看似稳定，但正日益依赖数字系统，而这些系统可能悄然成为主要的失效环节。如今，食品必须经过数据库和自动化平台的“识别”才能进行运输、销售甚至放行，这意味着一旦系统瘫痪，食品实际上将变得无法使用——即便其实物依然存在。
如今，食品之所以能在供应链中流转，是因为其被数据库、平台和自动审批系统所识别。如果数字系统无法确认一批货物，该食品便无法放行、投保、销售或合法分销。实际上，无法在数字层面被“看见”的食品将变得无法使用。
这影响了英国食品系统的韧性，并日益被视为一个关键漏洞。
看看后果，例如，近期针对杂货和食品分销网络的网络攻击扰乱了美国多家主要杂货连锁店的运营。尽管实体库存充足，但这导致在线订购和其他数字系统瘫痪，并延误了配送。
部分问题在于，关键决策是由自动化或不透明系统做出的，这些决策难以解释或质疑。人工备份也以效率之名被取消。
这种数字化转型正在全球范围内发生，涵盖超市和农业领域，并带来了效率提升，但也加剧了物流和运输领域的结构性压力，特别是在那些设定为最后一刻交付的供应链中。
使用AI
AI和数据驱动系统如今塑造着农业和食品配送领域的决策。它们被用于预测需求、优化种植、确定运输优先级以及管理库存。关于生产、加工和分销环节AI应用的官方审查表明，这些工具现已嵌入英国食品系统的大部分阶段。但这存在风险。
当关于食品分配的决策无法被解释或审查时，控制权便从人类判断转移至软件规则。简而言之，企业正在选择自动化而非人工，以节省时间并削减成本。结果是，关于食品流转和获取的决策越来越多地由人们难以质疑或否决的系统做出。
这种情况已经开始发生。在2021年针对JBS Foods的勒索软件攻击期间，尽管牲畜、员工和基础设施俱在，肉类加工设施仍停止了运营。虽然一些澳大利亚农民能够覆盖系统操作，但仍出现了普遍问题。最近，影响大型分销商的中断事件表明，即使货物充足，系统故障仍可能中断向商店的配送。
摆脱人类
一个重要问题是管理这些问题的人员减少以及员工培训不足。人工流程被归类为昂贵且逐渐被废弃。员工不再接受针对那些预期永远不会执行的覆盖操作的培训。当故障发生时，干预所需的技能可能已不复存在。
持续的劳动力和技能短缺加剧了这一脆弱性，这影响了运输、仓储和公共卫生检查。即使数字系统恢复，人类重启流转的能力也可能受限。
风险不仅在于系统故障，还在于一旦发生故障，中断会迅速蔓延。这可以被理解为一种压力测试而非预测。授权系统可能冻结。卡车已装载，但放行代码失效。司机等待。食品就在那里，但流转未获批准。
根据以往事件，几天内数字记录与物理现实便会开始脱节。库存系统不再与货架上的实物相符。大约72小时后，需要人工干预。然而，纸质流程往往已被移除，员工也未接受相关使用培训。
这些模式与英国食品系统脆弱性分析的证据一致，这些分析强调韧性故障往往源于组织层面而非农业层面。
食品安全通常被框定为供应问题。但也存在一个授权问题。如果数字舱单受损，货物可能无法放行。
对于像英国这样严重依赖进口和复杂物流的国家而言，这至关重要。食品安全研究表明，韧性不仅取决于贸易流，还取决于食品系统中数据和决策的治理。
谁在控制？
AI可以加强食品安全。精准农业（例如利用数据来决定何时种植或灌溉）和预警系统已帮助减少损失并提高产量。问题不在于是否使用AI，而在于谁在监督它，谁在管理它。
食品系统需要人类参与其中，配备受过培训的员工，并定期演练如何在系统出错时进行覆盖操作。用于食品分配和物流的算法必须足够透明以供审计。商业机密不能凌驾于公共安全之上。社区和农民必须保留对其数据和知识的控制权。
这不是未来的风险。它已经解释了为什么装满食品的仓库会变得无法访问或被忽视。
问题不在于数字系统是否会失效，而在于我们是否能建立一个在其失效后仍能存续的系统。