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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

数字基础设施 ：打造数字未来坚实底座******

　　【乌镇观察】 

　　光明日报记者 王美莹 王禹欣

　　11月10日，由工业和信息化部 、国家互联网信息办公室、国际电信联盟（ITU）联合主办 的“数字基础设施:互联互通与创新发展”论坛在2022年世界互联网大会乌镇峰会举办。

　　数字基础设施 是以数据创新为驱动、通信网络为基础、数据算力设施为核心 的基础设施体系。数字基础设施主要涉及5G、数据中心、云计算 、人工智能、物联网 、区块链等新一代信息通信技术，以及基于此类技术形成 的各类数字平台 ，服务人们工作、生活的方方面面；3D打印、智能机器人、AR眼镜、自动驾驶等新型数字科技，则广泛拓展了数字基础设施建设 的应用范围 ，擘画了全新 的数字生活图景 。

　　当前 ，人类社会正加速向数字化转型 ，作为新型基础设施，数字基础设施已经像水、电、公路一样，成为人们生产生活 的必备要素 ，为产业格局 、经济发展、社会生态发展提供了坚实保障。作为数字经济 的坚实底座，数字基础设施 的重要性已经成为广泛共识 。

　　加速算网融合 打通信息“大动脉”

　　数字经济 是当前经济发展的新动能 ，算力网络是数字基础设施建设 的核心载体 。当前，我国数字经济呈现产业创新 、技术融合 、绿色低碳发展的特点，数据价值 的探索更加深入。随着网络 的复杂度逐渐提升 。网络频段增多、应用场景细分、性能要求提高。多种多样的消费与产业应用，都对计算机通信网络和算力节点提出了更高的技术要求 。

　　在中国工程院院士邬贺铨看来，算网协同是高质量发展以及数字化转型所需要利用 的一个很好 的方式，也是全面推进全社会数智化转型 ，助力数字经济加速发展最直接 的抓手 。

　　“算力网络 是按业务需求，在云网边端间按需分配和灵活调度计算、存储 、网络资源的新型信息基础设施 。随着社会对算力需求 的快速激增 ，算网协同有力支撑企业上云用数汇智，云网和算网融合促进产业链互利共赢 。”邬贺铨说。

　　中国联通集团副总经理何飚指出 ：“算力网络 是数字经济高质量发展的有效推动力 ， 是数字产业化和产业数字化 的重要生产力 。”

　　而要推动云网和算网 的融合发展 ，必须从提升计算能力 、存储能力、算法技能 、协同管理等具体问题上出发，加强标准化技术开发工作 。

　　中国移动集团副总经理李慧镝在构建以云网融合为核心特征的智能化、综合性数字基础设施，助推数字技术和实体经济的深度融合等方面 ，体会颇深 。“我们突破了云操作系统、分布式数据库一系列关键的核心技术 ，自主研发了以一体化 的云底座、分布式的云能力、可信云平台为核心的CloudOS4.0 ，形成了全栈 的云产品能力。”李慧镝表示 。

　　在他看来，算力网络 是CT/IT/DT深度融合的新型基础设施 ，包含创新技术和创新服务， 是一次全方位 的产业转型升级 。“在实践探索中我们深切感受到，算力网络的发展需要在更高层次 、更大范围、更深程度上汇聚社会各方力量 。”

　　在数字化转型历程中，超前布局算网融合能力等核心技术攻关，正加速数字基础设施建设落实见效。建设以5G网络、全国一体化数据中心体系 、国家产业互联网等为抓手的高速泛在 、天地一体 、云网融合、智能敏捷 、绿色低碳 、安全可控 的智能化综合性数字化信息基础设施，将全方位 、深层次地赋能数字化创新实践 ，打通数字经济发展 的“大动脉” 。

　　释放数字潜能 提升产业链价值

　　电商企业是融合数字基础设施 的“先行者” 。阿里巴巴集团副总裁周明分享了阿里巴巴在融合数字基础设施上的实践经验——电商企业早已通过数据预测顾客 的消费倾向，提前进行货物入仓 ，方便顾客下单以后快速送货上门。周明指出：“近些年 ，传统企业也开始通过采集数据 ，在生产的各个环节里进行数据的计算、参数的调整，提升良品率 。”

　　能源行业的数据基础设施建设推动了能源行业的数字化转型和能源行业绿色低碳的高质量发展 。中能融合智慧科技有限公司党委书记 、董事长王海表示 ：“在能源行业 ，数字基础设施建设各自为战 的情况比较严重。建议在数据的分级分类 、数据 的指标体系建设、平台 的互联互通、SaaS应用的一些适配等方面，尽快地建立行业标准或者 是国家标准，这有助于更好地去推动数据产业的发展。”

　　数据 是新型生产要素 的一种。对企业来说 ，数据 的交易和共享非常重要。王海希望下一步能够从能源数据的确权、定价 、入场、流通、评估 、交易 、监管以及信用等全环节、全流程来推动标准的建设 ，也希望能够去探索能源数据 的资源化 、资产化 、资本化的路径 ，探索建立多方共赢 的能源数据流通交易的一些新标准。

　　“但目前来看 ，我们的整个数字化基础设施是相对薄弱的 ，距离智能化基础设施还比较遥远。”周明分析道 ，“数字基础设施仍旧是孤岛化 的‘信息烟囱’ ，导致数据无法共通。数字计算或者智能计算仍有门槛，建设成本高昂且利用率较低 。”

　　数字基础设施建设离不开产业链上下游企业 的携手共进 ，离不开政产学研通力合作 ，充分释放数字潜能 ，让产业链实现价值最大化 ，打造产业共赢的新生态 。

　　筑牢数字底座 畅享智能化生活

　　在工业领域，人工智能可以帮助企业进行工业缺陷检测，提高生产效率、降低生产成本 ；在安保领域，人脸识别技术可以提供快速便捷的基于生物识别的身份认证信息 ；在艺术领域 ，AI写作、AI绘画火爆 ，人工智能已经变成画作、音频、文本等信息的“创造力辅助工具”。

　　人工智能是现在数字基础设施不可缺少的一部分 ，且在整个数字基础设施体系中扮演着“最强大脑” 的角色 。它对我们日常生活的渗透 是方方面面 的 ，人工智能的应用场景随处可见 。

　　最近几年 ，由于新冠肺炎疫情的影响 ，中国 的数字化进程在大大加快。思科大中华区首席架构师蒋星表示 ，在数字化时代 ，移动应用、云应用正在成为企业 的核心 ，企业的围墙正在消亡 ，混合办公成为新常态 ，新 的互联网正在成为企业的骨干网 。

　　“人工智能可以提供智慧分析 ，帮助各个行业降本增效。与此同时，人工智能行业本身也在越来越走向基础设施化 。”北京瑞莱智慧科技有限公司首席执行官田天分析了人工智能在数字基础设施融合、协同中的作用。

　　共启“数智未来”，需夯实“点多面广、站高望远、配套齐全” 的数字经济底座，推动数字基础设施 的互联互通与创新发展。腾讯智慧交通首席科学家张云飞表示：“未来 的数字中国建设对我们提出了更高 的要求和挑战 ，能够把数字底座建好，纳管是第一步。”

　　《光明日报》（ 2022年11月11日 08版）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）