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【国际锐评】美国作为头号毒株流行国，居然贼喊捉贼！******

　　1月5日起，美国将对来自中国的旅客实行入境限制措施，理由是中国国内疫情“可能会突变出新毒株、带来疫情传播风险”。然而从毒株分析的事实来看，中国当下流行的BA.5亚分支是美国数月前的主要流行毒株，而上海、杭州近日检出的最新毒株XBB.1.5，恰恰是美国现在的头号流行毒株。可见，中国是全球疫情流行的受害者，而美国无视事实、违背科学的做法，是一出贼喊捉贼的政治闹剧。

　　美国疾控中心（CDC）监测数据显示，美国流行的毒株不断更新换代。去年7月至10月，BA.5成为美国主要流行毒株，到11月份让位于BQ1、BQ1.1，到12月XBB.1.5毒株流行，新感染病例占比升至41%。CDC还预计，在美国东北部，XBB.1.5导致了约75%的新病例。由于具有极高的“免疫逃逸”能力，XBB.1.5已经成为美国头号流行毒株。

　　据全球流感共享数据库监测，目前至少有74个国家和地区发现了XBB.1.5，其中美国有43个州检测到该毒株。不少美国专家指出，第一个报告的XBB.1.5样本可追溯到10月下旬的纽约和康涅狄格州。

　　XBB.1.5在美国被发现时，中国仍在实施严格的疫情防控政策。去年11月11日，中国发布了优化疫情防控的二十条措施，12月7日发布了“新十条”。不管是中国现阶段流行的BA.5疫情，还是最新监测到的XBB.1.5毒株，出现的时间都要晚于美国和许多其他国家。中国目前流行的新冠毒株之前已经在世界各地传播。

　　随着新冠病毒感染的全球流行，变异株不断出现，任何地方都有可能出现新的毒株。因此，针对中国采取特别入境限制缺乏科学依据，更加没有必要。在大多数国家取消入境限制的情况下，头号毒株流行的美国有针对性地搞入境限制，纯属倒打一耙的政治操弄，真可谓欲加之罪何患无辞！

　　三年来，中国坚持人民至上、生命至上，抓住一个个窗口期优化调整防疫政策，疫情流行和病亡数保持在全球最低水平，为全球抗疫与经济复苏作出重要贡献。针对疫情新变化和抗疫新形势，中国通过全球流感共享数据库，分享了近期新冠病毒感染病例的病毒基因数据，体现了一贯的公开透明。

　　相比之下，美国始终将防疫政治化、“甩锅”推责。这不仅让自身沦为“全球第一抗疫失败国”，还导致疫情在全球传播，拖累了全球抗疫进程。

　　美国把自己包装成受害者，实际上中国才是受害者。三年来的经验教训一再证明，政治抗疫挡不住疫情传播，团结合作才能走出困境。美国政府此番将目标对准入境中国游客，是一错再错，也是南辕北辙的徒劳之举。

　　当前，中国正努力更好地统筹疫情防控和经济社会发展。疫情趋于平稳，经济正在复苏。1月8日起，中国不再对入境人员和货物等采取检疫传染病管理措施，不少国家反响热烈。

　　三年来，美国试图操弄疫情防控来达到政治目的，结果让超过108万美国人付出了生命代价，阻碍了全球抗疫与经济复苏。三年后的今天，贼喊捉贼的美国还不吸收教训、迷途知返吗？（国际锐评评论员）

人工智能，如何妙笔“生”画******

　　核心阅读

　　输入一段话，“绘”出一幅画——人工智能的绘画本领，吸引众多职业画师和零基础用户尝鲜。人工智能绘画的本质是计算，接受“语言描述”指令后根据自身的理解还原出图像。未来，人工智能技术应用于艺术创作等领域，还要注意防范潜在风险，让技术进步更好地造福社会。

　　不用画笔、颜料，输入一段描述性文字，计算机就能自动解析，生成相应的画作。2022世界人工智能大会上，人工智能绘画的展示令观众惊叹。

　　一些过去专属于人类创作的领域，比如绘画、书法、写作、作曲，如今人工智能也已开始涉足。人工智能是如何绘画的？当前沿技术与艺术相遇，将碰撞出怎样的火花？在内容、版权等方面又是否存在问题？

　　从文本到图像，人工智能绘画本质是计算

　　人工智能绘画是一个从文本到图像的生成过程，输入一段话，生成一幅画，本质是计算。简要地说，计算机通过大量学习，能识别特定图片元素和文本之间的关联。同理，人工智能程序在收到“语言描述”指令后，可以根据自身的算法还原出图像。

　　设定计算机程序作画的想法由来已久。早在20世纪70年代，就有艺术家开发了操作机械臂的电脑程序，让机械臂按照指令在画纸上作画。近些年，人工智能技术日新月异，科研人员尝试设计自动作图的计算机程序。但过去很长一段时间，人工智能“画”出的作品普遍不够好，往往只是一些模糊的图像元素的组合，还称不上是完整的画。

　　今年以来，人工智能画技迅速“进化”。谈及技术突破原因，百度文心一格总架构师肖欣延认为，这是预训练大模型的兴起、大数据的训练和扩散模型的出现3方面共同作用的结果。

　　具体来说，预训练大模型增强了人工智能的通用性，成为人工智能技术及应用的新基座；大数据的训练中，通过在众多高性能GPU(图形处理器)算力资源中进行并行学习，计算机能够在短时间内完成大量的数据学习。近年来，几乎所有人工智能的技术发展都受益于这两方面的进展。而对人工智能绘画来说，扩散模型的出现至关重要。

　　扩散模型的原理是，通过人为逐步添加噪声，让图像逐渐变“模糊”，再不断学习去噪过程，如此人工智能就能从完全是噪声的图片中逐渐还原出清晰的图片，即“画”出图像。

　　“这一过程与人类学习相似。通常，人们学画从临摹开始，机器也是如此。它最初生成的图像可能很模糊，但计算机会不断修正，从而输出越来越清楚、层次越来越丰富的图像。”肖欣延说。

　　扩散模型让人工智能绘画技术实现跨越，不仅作画质量快速提升，生成时间也缩短到几秒钟。

　　众多用户尝鲜，大量应用加速“画技”进化

　　汤林杰是某互联网公司的运营人员。工作中，他需要借助一些图片来丰富文案，而网络上找到合适的配图并不容易。今年10月，了解人工智能绘画程序后，他尝试自己“画”图。现在，人工智能绘画工具已经是他工作的重要辅助。

　　随着算法模型对公众开放以及训练数据成本的下降，人工智能绘画门槛越来越低，一些简易化操作平台在国内外兴起。如今，不仅一些职业插画师尝试用人工智能绘画程序辅助作画、激发灵感，许多没有绘画基础的用户也开始尝鲜，并“晒”在社交平台上。

　　大量需求的涌现也加速了技术的更新迭代。“用人工智能绘画的人越多，算法就越能理解输入的描述文本，画作质量就越高。”肖欣延表示，当前人工智能绘画水平与今年初相比，已经有很大进步。

　　不过，目前的人工智能绘画技术并不完美。首先，可控性仍然不高，即计算机不能很好理解人类指令的含义，即便是输入“画两个苹果，左边红色，右边绿色”这样的简单描述，生成的图像也可能有很大偏差；其次，细节呈现能力还不够。比如，对空间、透视和光影的刻画就很不如意。不少人工智能渲染出的画作，初看上去惊艳，认真观察问题却不少。

　　但肖欣延认为，人工智能绘画在技法上的缺陷未来有望得到弥补。比如，基于跨模态大模型和强大的深度学习框架，百度开发的技术一定程度上已经缓解这些问题。此外，未来人工智能不仅能作画，还能根据文本描述生成视频，并直接配上解说文字，“可以把视频生成看作是维度更高的绘画，从技术层面看，这是可以实现的。”

　　防范潜在风险，守住法律和伦理底线

　　人工智能进入绘画领域，计算机会取代人类画师吗？

　　在肖欣延看来，好的绘画与构图、设计语言、视觉情绪息息相关，即使人人都可以用人工智能技术作画，但通常只有高水平的画师才能制作出优秀的人工智能绘画作品，“人工智能只是作画的辅助工具”。此外，虽然有的人工智能绘画语言娴熟，也包含细腻的情感，但并不意味着机器有意识、情感，它不过是学过类似的作品，又恰好呈现出来了。“优秀的艺术作品往往是人的思想的投射，目前机器并没有真正具备思考能力。”肖欣延说。

　　不少业内人士认为，不妨以开放的心态拥抱人工智能绘画，接受新事物。可以预想，将来绘画中一些繁琐、重复性的工作可能由计算机完成，创作者能腾出更多时间去构思想法与创意，调整构图、色彩、光影氛围等。

　　“人工智能可能会激发绘画创造的活力。”肖欣延表示，20世纪前后，照相技术让传统肖像画失去市场，促使一些画家向非写实方向创新。与人工智能技术融合，或许能激发画家创作出别开生面的作品。

　　不过，由于人工智能绘画发展刚刚起步，技术发展也引发关于版权、内容把控等问题的争议。比如，有人认为，未经授权人工智能画作模仿原画的内容、构图和风格等，侵犯了原作者的版权，有违法嫌疑。也有人认为，“机器学习”过程是一种类人化的创作行为，同样体现了创造者的思想和劳动，应当获得版权保护。此外，还有人担忧，人工智能绘画技术若被滥用，可能滋生暴力等令人不适的图像。面对新技术发展，有必要前瞻潜在的风险，只有守住法律和伦理底线，技术进步才能更好地造福社会。

　　不只是绘画，写作、作曲、生成短片，人工智能日益强大的深度学习能力，让它与不同艺术门类发生着奇妙的碰撞。展望未来，业界专家认为，人工智能与艺术融合，一方面会降低一些艺术门类的创造门槛，让更多人参与到当代的审美创造中来；另一方面新技术会带来新的审美风格，人们或许能从中扩展对自身和世界的认识。

　　记者 喻思南

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）