人工智能，如何妙笔“生”画******

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　　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

【网络强国这十年】志翔科技蒋天仪：“跨向”新赛道，有偶然也有必然******

　　【网络强国这十年——行业回顾篇】

　　传统模式下，电力公司主要依照“首次强制检定、限期使用和到期轮换”的计量法律法规和检定规程措施规定来进行智能电表的运行管理。

　　这种方式需要耗费大量的人力物力，且在高效解决智能电表运行期内状态监测和评估问题方面，还有较大提升空间。为此，志翔科技发挥自身大数据分析技术优势，推出了智能电能表状态评价与更换产品，帮助电力企业解决电表状态评估和失准分析等难题，让智能电能表的检定和轮换由传统人工拆回或现场检定、“8年到期轮换”，转变为在线实时诊断和有针对性的“失准更换”。

　　近日，志翔科技总裁蒋天仪做客光明网“网络强国这十年”专栏，畅谈大数据技术如何助力电力行业进行数字化转型。

　　在2014年志翔科技初创时，团队定位于通过大数据技术切入安全领域。此后，经过两年时间的不断打磨，产品初见成效，并开始向更多行业进行市场拓展。

　　谈及为什么从数据安全赛道“跨”到工业互联网领域、深耕电力行业，蒋天仪表示,存在“偶然中的必然”。

　　他介绍，最初接触电力行业的需求后，团队发现相比数据安全，这个行业在通过数据采集和挖掘分析，来应用于业务风险管控和精细管理、提质增效等方面，如计量器具误差分析、窃电防范、线损治理等问题上有着迫切和现实的需求。因此，出于对电力市场和其未来可延伸的工业大数据分析领域增长空间的看好，志翔科技作出了在电力大数据方向上延展和加大投入的决策。志翔科技的安全产品平台，原本就基于大数据架构和底层技术平台自主研发设计，经过几年在安全领域应用的不断打磨迭代，底层大数据分析平台已具备精细化分析海量电力大数据的潜力和能力。在此基础上志翔开始大力投入于电力业务的学习和理解。从2016年起开始了数据模型结合实际业务验证的不断迭代和优化，最终以智能电能表的失准分析作为切入点，打开了电力行业的大门。并以此为起点，利用失准分析同源技术，开始逐步在电力、泛电力和能源等其他领域的大数据分析领域取得拓展成果。

　　电表的准确计量既关乎电费结算，又影响着各项电力技术经济指标的正确计算以及电力工业的健康发展。据了解，过去为保证电力计量的准确和安全、实现用电结算公平公正，国家计量主管部门规定，民用智能电能表以8年固定周期进行检定和更换。蒋天仪告诉记者，全国现有约6亿只在运行智能电表，按照8年到期更换要求，平均一年需换表近8000万只，所需资金投入则超过百亿元。而拆卸下来的电表，据之前某地区部分抽检的数据显示，只有不到千分之五的概率是故障的。“一刀切”式的到期更换工作，给电力企业带来在资金、人力、物力等方面的巨大投入和消耗。

　　2018年，志翔科技推出智能电能表状态评价与更换第一代产品。“通过分析这些用电数据，可以远程发现什么地方的电表有问题，有问题再去有针对性的检测更换，避免造成浪费。”蒋天仪说，目前，该产品已服务于全国30多个网省超过5亿只电表，极大改善了原有的智能电能表状态评估模式，在不停电的情况下在线对智能电能表进行检定，发现运行误差，每年为电力企业节省数十亿换表和运营成本，同时减少数千吨电子垃圾。

　　“行业发展已从过去的‘粗放型’转变成‘精细化’。精细化发展的前提是对业务数据以及业务状态有更加精确的了解，才可以做到更好的数字化管理。”在蒋天仪看来，电力行业是大数据应用的优质沃土，电力市场蕴藏着丰富数据价值待挖掘。

　　监制：张宁 李政葳

　　采访/撰文：李飞 孔繁鑫

　　后期：刘昊