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社评：在中国旅客入境问题上作秀，这是政治病毒******

　　最近，国际上对中国疫情防控政策的优化调整有一些议论，部分国家“担心中国境内出现新的变异株”，对来自中国的旅客采取了新的入境限制。世卫组织1月4日发布消息称，当前中国主要流行毒株同其他国家提交的中国感染旅客病毒基因序列一致，确认没有发现新变种或显著突变，这也与此前多国科学家的判断相一致。针对中国采取特别入境限制，不仅没有科学依据，也违背防疫初衷。

　　中国疫情防控进入新阶段，外界对此产生关切，这很正常。目前，有几个基础性的事实是比较清楚的：一是中国迄今并未发现新的变异株；二是中国一直与世卫组织保持着密切沟通，及时分享有关信息和数据；三是当前中国的疫情形势是可控的，也有信心确保调整转段平稳有序推进。如果说一些国家因为不了解情况而产生了防御性的“应激反应”，相信随着相关事实越来越清晰，这种反应自然会逐渐消退。

　　但还有一种情况，某些国家从一开始就在作秀，政治因素压倒了科学判断，它们对中国旅客采取的额外防控措施不是基于科学研判，而是基于刻意针对中国的偏见和政治盘算。现在渲染中国优化调整防控政策对外界造成风险的人，和之前狠批中国“动态清零”的，其实大多是同一群人，他们就是来找中国茬或者让中国出糗。他们扮演的角色是国际抗疫合作的搅局者，是一锅粥里的那几粒老鼠屎。世界疫情之所以迟迟没有受到遏制，这些搅局者“罪不可没”。

　　比如，华盛顿方面似乎很鼓励其他国家跟进限制中国旅客，它宣称这是“采取审慎的健康措施来保护公民”，然而为何在德尔塔等致病力更强的毒株在美国国内大流行时，世界没有看到华盛顿“保护公民”的“审慎措施”？就在当下，美国国内流行的XBB变异株正在快速传播并向世界蔓延，为何华盛顿对此没有防止“新变异株”的“审慎措施”？

　　需要指出的是，相关限制措施在包括美国在内的国家引起了许多批评，它们被认为既不科学，同时也没有效果。美国《国会山报》的一篇文章指出，数十万感染者已经在美国各地的社区自由流动，每天从中国增加几百名感染者几乎不会提升健康风险。国际航空运输协会也发表声明，批评一些国家对来自中国的旅客实施检测等防疫措施，是起不了作用的“条件反射反应”，指出各国政府必须基于科学事实而不是政治来做决定。

　　自新冠疫情发生以来，中国的贡献和担当有目共睹。一方面，在全球疫情最危急的时候，中国的生产支撑了整个世界，保证了全球产业链、供应链没有中断。另一方面，中国防控措施，最大限度地保障了人民的生命健康。现在，中国因时因势优化调整疫情防控政策，为中外人员安全健康有序往来创造了更好条件，也为全球经济发展带来了更多利好。在此背景下，在中国旅客入境问题上作秀，这种政治操弄既无视科学事实，也与全世界走出大流行阴影的期待相违背。

　　我们相信，违背科学事实的政治操弄终究不可持续。在“后疫情时代”，新冠病毒要防，“政治病毒”更要防。“政治病毒”造成真理扭曲，也破坏国际合作，既是新冠病毒的帮凶，也是团结抗疫的敌人。未来当我们回看这段历史的时候，那些一心只想利用疫情打击中国、政治甩锅的国家，是要负历史责任的。

AI绘画的“小秘密”都在这一篇文章里******

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　上传一张图片，或者输入一些简单的关键词，系统就能自动生成一张卡通图像……最近一段时间，AI绘画开始在互联网社交平台走红。

　　AI绘画，顾名思义就是利用人工智能进行绘画，是人工智能生成内容的典型应用场景之一。其主要原理是收集大量已有作品，通过算法对其内容和风格特征进行解析，最后再生成新的作品，所以算法是AI绘画的核心。

　　当前，“凭空”生成图像的AI绘画，其实也会动辄“翻车”：也许上一秒AI通过你的照片绘出的是一张充满艺术感的二次元画像，下一秒你的宠物猫、狗则可能被画成可爱少女或肌肉猛男。

　　事实上，AI绘画早已火爆全球。第一张公开展出的、由人工智能创作的绘画作品《埃德蒙·贝拉米的肖像》曾于2018年在佳士得拍卖行以43.25万美元成交，那是一张由机器学习了从14世纪到20世纪的1.5万张肖像画之后自动生成的一张肖像画作品。

　　AI绘画是如何实现“凭空”生图的？除了娱乐外，AI绘画还有哪些潜在的应用前景？

　　从“以图生图”到“语音生图”

　　2022年，由人工智能创作的《太空歌剧院》一度火出圈。在美国科罗拉多州举办的新兴数字艺术家竞赛中，《太空歌剧院》获得“数字艺术/数字修饰照片”类别一等奖。它的构图、配色以及画面的细节堪称精致。然而，这个作品的创作者不是艺术家，而是来自美国科罗拉多州的游戏设计师。

　　这位游戏设计师在一个名为“Midjourney”的AI创作工具里，先输入几个关键词，如光源、构图、氛围等，得到了100幅作品，再进行约80小时的修图修饰，最终选出3幅作品，最后把图像打印到画布上。

　　通过简单交互式对话在短时间内生成的“艺术”作品，让人类艺术家展开了一场关于“AI绘画作品参赛是否属于作弊”的争论。这场声势浩大的争论也令大众直观地意识到如今的AI绘画水平已经发展到了何种程度。

　　“人工智能在艺术方面的创作最早可以追溯到上个世纪末，当时的人工智能绘画技术叫作‘图像的风格化滤镜’。”中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统全国重点实验室研究员董未名说，最初的AI绘画方法比较简单，比如一张普通的照片，通过一些图像处理的算法，把照片像素进行几何或者色彩上的变换，然后再调节不同参数，就可以模拟出类似油画或者水彩画的风格。

　　经过20年左右的发展，目前基于不同类型或者模态元素的AI绘画发展情况不尽相同，发展最久的是“以图生图”，再到近期火爆的“文+图”生图。当然，也有团队已经研发出由语音生成图像的技术。

　　AI绘画主要依靠三种技术模式实现

　　董未名介绍，目前AI绘画主要借助图像风格迁移技术、图文预训练模型和扩散模型实现。

　　“图像风格迁移技术指的是图像处理算法通过对输入的真实图像内容特征和对参考的艺术图像风格特征的提取，实现真实图像内容特征和艺术图像风格特征的融合，从而生成新的艺术图像。”董未名举例，如果将美国旧金山艺术宫的外景照片和印象派创始人莫奈绘制的作品，通过图像风格迁移技术进行融合，就能得到一张看起来像是由莫奈绘制的美国旧金山艺术宫的绘画作品。最初的AI绘画采用的正是这种技术。

　　不过，在董未名看来，图像风格迁移技术大多依赖的是生成式对抗网络（GAN）算法，它最大的问题是生成的绘画作品艺术性不强，笔触和构图让人觉得与真实的绘画有差距，所以长久以来，AI绘画一直“籍籍无名”。

　　当图像风格迁移技术还在挣扎于输出作品的审美问题时，图文预训练模型的出现，加速了AI绘画的崛起。

　　“依托图文预训练模型，只要输入一句话或者上传一幅风格明显的图片，算法就能将图像特征和文字特征‘对齐’。生成的绘画作品的内容特征和上传图片的内容相似，艺术性也比图像风格迁移技术生成的图片强很多。”董未名举例，比如支撑图文预训练模型的可对比语言—图像预训练（CLIP）算法，就是利用图文特征“对齐”的能力，再结合已有的生成模型，实现“以图生图”或者“图+文”生图。

　　不过，董未名坦言，图文预训练模型的推广也存在一些争议，有部分人认为，该模型在训练前期，需要用大量的图形处理器（GPU）进行数据训练，耗电量大、成本很高，而该模型的应用场景却不够清晰。但也有人认为，也许该模型未来可以打造为通用的人工智能模型，用它完成更多的算法作业，只是这还需要时间的验证。

　　诚然没有一项技术是完美的，这也为人类探究更先进的技术提供了无限动力。当下最流行的扩散模型便是其中之一。

　　“目前最新的AI绘画技术采用的就是扩散模型，这种模型可以把一个随机采样的噪声输入模型，然后尝试通过去噪来生成图像。”董未名表示，扩散模型也存在弱点，由于模型对图片内容识别的能力不足，或者难以完全理解识别文字的意义，以及训练数据的偏差，有时便会生成“四不像”的作品。此外，扩散模型生成图片的速度比较慢，目前还达不到实时生成图片。

　　互联网治理、元宇宙或潜藏应用前景

　　AI绘画目前的应用场景，更多聚焦于社交软件。近期在国内社交网络“火出天际”的AI绘画软件主要集中在小程序及App。随着AI绘画小程序的火爆，短视频平台抖音也迅速上线了AI绘画特效。同时，此前腾讯上线了“QQ小世界AI画匠”活动，百度也推出了首款AI艺术和创意辅助平台“文心一格”。

　　有了AI，人人都可以是艺术家。AI绘画的出现，恰如瑞士艺术家保罗·克利所言：“艺术不是再现可见，而是使不可见成为可见。”“AI现在已经完美实现了这一目标，人们可以通过机器计算来绘制出很多现实中见不到的场景。”董未名畅想，不远的将来，AI绘画或许还将展现更丰富的应用场景。

　　“现在网络上充斥着很多不良内容，这些内容为了逃避监管经常以绘画的形式出现，而当前很多内容识别模型对真实图片识别得很准确，但缺乏不良内容艺术作品的相关训练数据，所以对不良内容识别不准确。也许可以用AI绘画技术，积累不良内容艺术作品的数据，并用以训练识别模型，以提升互联网内容的安全监管能力和识别的准确率。”董未名建议。

　　在董未名看来，作为一种艺术呈现形式，AI绘画也将在元宇宙、设计、文旅等行业催生新的商业模式。例如AI绘画目前在AI辅助创作、短视频、影视制作和元宇宙等方面都有布局，因为这些赛道都离不开创意，AI绘画可以帮助创作者通过简单的特征输入，实现对其创意的预览，甚至可以直接进行创作。

　　不过，董未名并不讳言，当下AI绘画仍然存在版权争议问题。AI绘画的核心是模型，而训练模型需要使用大量图像、文本数据。对于未经授权的图片，经过运算之后所生成的图像版权归属尚难界定。“有的画家风格特别明显，如果用画家的画去训练算法模型生成作品，那最后的版权属于谁呢？”董未名提出的问题，正是多数AI绘画作品所面临的现实问题。

　　AI绘画掀起了一场资本的群体狂欢，希望有一天它能走出“照猫画虎”的尴尬，真正服务艺术创作、创造更多价值。（科技日报记者 金凤）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）