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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

2022西湖论剑|谭建荣院士 ：为数据安全筑起更多防火墙、安全墙******

　　前沿技术在数据安全可控方面发挥着哪些作用？在2022西湖论剑·网络安全大会期间 ，中国工程院院士谭建荣就新兴数字产业 、工业互联网 、智能制造 、区块链技术等热点话题接受了媒体记者提问 ，阐述了他对未来网络安全的思考 。

　　记者 ：“十四五”规划指出要培育壮大网络安全等新兴数字产业 ，在新业态背景下 ，我们应该如何把握这个机遇，加速推动网络安全产业成长壮大和持续发展？

　　谭建荣：网络安全产业随着网络安全技术 的发展而发展，网络技术开放了，网络技术推广应用了，网络安全产业就随之形成，并且壮大。网络技术 的先进性 是关键 ，只有具备先进 的网络安全技术 ，网络安全产业才可能具有自主知识产权，才可能做到自主创新、自主可控。有了先进 的网络安全产业 ，我们就形成了网络安全队伍 ，有了高水平人才，我们才能做大网络安全产业 ，做到可靠性、可用性、可信性、可控性 ，才能把网络安全技术应用好、推广好 ，才能做大做强网络安全产业 。

　　记者 ：近年来数据泄露等网络安全事件不时发生，您认为各相关方应该怎样携手应对，才能确保网络安全、信息安全和数据安全？

　　谭建荣 ：网络安全本身就是“矛”和“盾”的关系。网络安全既有攻又有防 ，没有一劳永逸 的网络安全。网络安全只有起点没有终点，我们要不断的追求网络安全技术的先进性 ，才能够有效进行网络安全 的“攻和防” 。网络安全既要攻得下 ，又要防得牢 ，所以这 是一对矛盾 ，就是这对矛盾促进了网络安全技术不断提升、不断发展。只有掌握最先进的技术 ，才能防得牢 。我们首先要有正确的网络安全观，在这个正确 的网络安全观指导下 ，不断提升我们的技术 ，使我们 的防护能力不断增强。

　　记者：您之前提到在工业互联网中数据 是至关重要 的元素，请您谈一谈数据对于工业互联网发展 的重要性体现在哪些方面 ？

　　谭建荣 ：我们通过网络产生了工业互联网，把互联网技术用到工业领域，而在工业领域中很大一方面 是制造业。在制造过程当中，从产品设计、加工 、装配 、销售、使用、维护全生命周期来看，每一个环节都产生了大量数据，我们既是大量数据的产生者，又是大量数据 的利用者。工业数据 ，技术数据、管理数据 、服务数据、商业数据，对每个企业来说都至关重要 ，企业 的核心竞争力体现在产品上、标准上、自主知识产权上 ，而最核心、最底层 的就体现在工业数据上。企业是行业的领头羊，也 是行业的大数据中心 ，必须要掌握行业数据 、发展趋势 、商业模式 的数据等。

　　工业互联网最核心问题 是产生了大量工业数据，而工业产品加工生产 的过程 ，既是数据利用的过程 ，也 是利用数据产生的源头，在这方面同时要利用好 、维护好 、保护好这些数据。工业数据、数据安全 、工业互联 是一个三角形关系，每一个环节都必不可少。

　　记者：在智能制造转型升级过程中 ，需要不断推动智能化大数据创新 。如何保障数据安全，推进智能制造又好又快发展？

　　谭建荣：智能制造过程 ，就是把人工智能技术跟产品实际制造技术融合起来 ，用人工智能技术解决产品设计 、加工、装配、使用 、维护等过程当中出现的技术问题 ，用人工智能提升产品创新能力 ，改善产品质量。在这个过程中，每一个环节都产生了大量数据，而人工智能一个重要方法就 是深度学习，通过人工神经网络训练，用数据训练 。人工智能、智能制造归根到底是数据挖掘、数据利用 、数据演练 的过程 ，在这个过程当中数据安全 是非常重要的，这些数据在哪些行业中，在多大范围使用 ，给多少人使用，这些都涉及到数据安全。

　　第二个方面，在贸易过程当中，客户服务产生了大量商业数据、技术数据，也包括管理上的数据 ，这三部分数据安全使用的范围 、使用的权限、使用 的密码都有一整套管理方法。我们要把智能制造推向深入，必须要通过数据挖掘 、数据训练 ，而在这个过程当中我们要把数据安全做 的更好 ，筑起更多 的防火墙、安全墙 ，这样企业才可以放心地用数据 ，客户也可以放心地用这些数据 。

　　记者 ：区块链技术在数据安全保障中发挥了哪些具体作用 ？

　　谭建荣：区块链 是基于零信任，把数据公开、透明 、去中心化 ，然后再加密和进行权限管理。区块链技术在数据安全保护方面非常重要，区块链技术应用 的最成功 、最必要 的是金融管理行业、投资融资行业，区块链 是公开、透明 、去中心化 、权限分散等一整套管理制度。我个人理解 ，区块链技术是互相制约的一个机制，互相制约 、互相约束，才能够做到数据安全。（姚坤森）

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）