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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

你的隐私 ，大数据怎知道 ？我们又该如何自我保护 ？******

　　在网络上，每个人都会或多或少，或主动或被动地泄露某些碎片信息。这些信息被大数据挖掘 ，就存在隐私泄露的风险，引发信息安全问题 。面对汹涌而来 的5G时代，大众对自己的隐私保护感到越来越迷茫 ，甚至有点不知所措。那么 ，你的隐私 ，大数据是怎么知道 的呢 ？大家又该如何自我保护呢 ？

　　1.“已知、未知”大数据都知道

　　大数据时代，每个人都有可能成为安徒生童话中那个“穿新衣”的皇帝 。在大数据面前，你说过什么话，它知道 ；你做过什么事，它知道；你有什么爱好 ，它知道；你生过什么病，它知道 ；你家住哪里 ，它知道；你 的亲朋好友都有谁 ，它也知道……总之 ，你自己知道 的 ，它几乎都知道 ，或者说它都能够知道，至少可以说，它迟早会知道 ！

　　甚至 ，连你自己都不知道的事情 ，大数据也可能知道 。例如，它能够发现你的许多潜意识习惯：集体照相时你喜欢站哪里呀 ，跨门槛时喜欢先迈左脚还是右脚呀，你喜欢与什么样的人打交道呀 ，你 的性格特点都有什么呀，哪位朋友与你的观点不相同呀……

　　再进一步说，今后将要发生的事情，大数据还 是有可能知道 。例如，根据你“饮食多、运动少”等信息 ，它就能够推测出，你可能会“三高”。当你与许多人都在独立地购买感冒药时 ，大数据就知道：流感即将暴发了！其实，大数据已经成功地预测了包括世界杯比赛结果、股票 的波动、物价趋势、用户行为 、交通情况等。

　　当然，这里 的“你”并非仅仅指“你个人” ，包括但不限于，你 的家庭 ，你 的单位，你的民族 ，甚至你的国家等。至于这些你知道 的 、不知道的或今后才知道的隐私信息 ，将会把你塑造成什么， 是英雄还是狗熊？这却难以预知 。

　　2.数据挖掘就像“垃圾处理”

　　什么 是大数据？形象地说，所谓大数据 ，就是由许多千奇百怪 的数据 ，杂乱无章地堆积在一起。例如 ，你在网上说的话、发的微信 、收发的电子邮件等 ，都 是大数据 的组成部分 。在不知道的情况下被采集的众多信息，例如被马路摄像头获取 的视频、手机定位系统留下 的路线图 、驾车 的导航信号等被动信息 ，也都 是大数据 的组成部分 。还有 ，各种传感器设备自动采集的有关温度、湿度、速度等万物信息 ，仍然是大数据的组成部分。总之 ，每个人、每种通信和控制类设备 ，无论它 是软件还 是硬件，其实都 是大数据之源。

　　大数据利用了一种名叫“大数据挖掘” 的技术，采用诸如神经网络、遗传算法、决策树、粗糙集 、覆盖正例排斥反例、统计分析、模糊集等方法挖掘信息 。大数据挖掘的过程，可以分为数据收集、数据集成、数据规约 、数据清理、数据变换 、挖掘分析、模式评估 、知识表示等八大步骤 。

　　不过 ，这些听起来高大上的大数据产业，几乎等同于垃圾处理和废品回收。

　　这并不 是在开玩笑 。废品收购和垃圾收集，可算作“数据收集”；将废品和垃圾送往集中处理场所，可算作“数据集成” ；将废品和垃圾初步分类，可算作“数据规约” ；将废品和垃圾适当清洁和整理 ，可算作“数据清理”；将破沙发拆成木、铁、布等原料 ，可算作“数据变换” ；认真分析如何将这些原料卖个好价钱，可算作“数据分析” ；不断总结经验，选择并固定上下游卖家和买家 ，可算作“模式评估”；最后 ，把这些技巧整理成口诀，可算作“知识表示” 。

　　再看原料结构 。大数据具有异构特性，就像垃圾一样千奇百怪。如果非要在垃圾和大数据之间找出本质差别的话，那就在于垃圾 是有实体的 ，再利用的次数有限；而大数据 是虚拟的 ，可以反复处理，反复利用 。例如，大数据专家能将数据(废品)中挖掘出 的旅客出行规律交给航空公司，将某群体的消费习惯卖给百货商店等。总之，大数据专家完全可以“一菜多吃” ，反复利用 ，而且时间越久 ，价值越大 。换句话说，大数据 是很值钱的“垃圾”。

　　3.大数据挖掘永远没有尽头

　　大数据挖掘，虽然能从正面创造价值，但是也有其负面影响，即存在泄露隐私 的风险。隐私是如何被泄露 的呢 ？这其实很简单 ，我们先来分解一下“人肉搜索” 是如何侵犯隐私的吧 ！

　　一大群网友 ，出于某种目 的，利用自己的一切资源渠道，尽可能多地收集当事人或物 的所有信息；然后，将这些信息按照自己 的目 的提炼成新信息，反馈到网上与别人分享 。这就完成了第一次“人肉迭代”。

　　接着，大家又在第一次人肉迭代 的基础上，互相取经 ，再接再厉，交叉重复进行信息 的收集、加工 、整理等工作 ，于 是，便诞生了第二次“人肉迭代”。如此循环往复，经过多次不懈迭代后 ，当事人或物的画像就跃然纸上了。如果构成“满意画像”的素材确实已经证实 ，至少主体是事实，“人肉搜索”就成功了。

　　几乎可以断定 ，只要参与“人肉搜索”的网友足够多，时间足够长，大家的毅力足够强，那么任何人都可能无处遁形 。

　　其实，所谓的大数据挖掘，在某种意义上说 ，就是由机器自动完成 的特殊“人肉搜索”而已 。只不过，这种搜索 的目 的，不再限于抹黑或颂扬某人 ，而是有更加广泛 的目的 ，例如，为商品销售者寻找最佳买家 、为某类数据寻找规律、为某些事物之间寻找关联等 。总之，只要目的明确 ，那么，大数据挖掘就会有用武之地。

　　如果将“人肉搜索”与大数据挖掘相比 ，网友被电脑所替代 ；网友们收集 的信息 ，被数据库中的海量异构数据所替代；网友寻找各种人物关联 的技巧 ，被相应的智能算法替代 ；网友们相互借鉴 、彼此启发的做法，被各种同步运算所替代 。

　　各次迭代过程仍然照例进行 ，只不过机器的迭代次数更多，速度更快 ，每次迭代其实就是机器 的一次“学习”过程。网友们 的最终“满意画像”，被暂时的挖掘结果所替代。之所以说是暂时 ，那是因为对大数据挖掘来说，永远没有尽头，结果会越来越精准 ，智慧程度会越来越高 ，用户只需根据自己 的标准 ，随时选择满意 的结果就行了 。

　　当然，除了相似性外，“人肉搜索”与“大数据挖掘”肯定也有许多重大的区别。例如，机器不会累，它们收集的数据会更多、更快，数据的渠道来源会更广泛 。总之，网友 的“人肉搜索” ，最终将输给机器 的“大数据挖掘” 。

　　4.隐私保护与数据挖掘“危”“机”并存

　　必须承认 ，就当前的现实情况来说，大数据隐私挖掘 的“杀伤力” ，已经远远超过了大数据隐私保护 的能力；换句话说，在大数据挖掘面前，当前人类有点不知所措 。这确实是一种意外 。自互联网诞生以后 ，在过去几十年，人们都不遗余力地将碎片信息永远留在网上 。其中 的每个碎片虽然都完全无害 ，可谁也不曾意识到，至少没有刻意去关注 ，当众多无害碎片融合起来，竟然后患无穷 ！

　　不过，大家也没必要过于担心 。在人类历史上，类似 的被动局面已经出现过不止一次了。从以往的经验来看 ，隐私保护与数据挖掘之间总 是像“走马灯”一样轮换 的——人类通过对隐私 的“挖掘”，获得空前好处 ，产生了更多需要保护 的“隐私” ，于 是 ，不得不再回过头来 ，认真研究如何保护这些隐私。当隐私积累得越来越多时，“挖掘”它们就会变得越来越有利可图，于 是 ，新一轮 的“挖掘”又开始了 。历史地来看 ，人类在自身隐私保护方面，整体处于优势地位，在网络大数据挖掘之前，“隐私泄露”并不 是一个突出 的问题 。

　　但是 ，现在人类需要面对一个棘手的问题——对过去遗留在网上的海量碎片信息，如何进行隐私保护呢 ？单靠技术 ，显然不行，甚至还会越“保护”，就越“泄露隐私”。

　　因此，必须多管齐下。例如从法律上 ，禁止以“人肉搜索”为目 的的大数据挖掘行为 ；从管理角度 ，发现恶意 的大数据搜索行为，对其进行必要 的监督和管控。另外，在必要 的时候 ，还需要重塑“隐私”概念，毕竟“隐私”本身就是一个与时间、地点、民族、文化等有关的约定俗成的概念。

　　对于个人 的网络行为而言 ，在大数据时代，应该如何保护隐私呢 ？或者说 ，至少不要把过多包含个人隐私的碎片信息遗留在网上呢？答案只有两个字：匿名！只要做好匿名工作 ，就能在一定程度上，保护好隐私了 。也就是说，在大数据技术出现之前 ，隐私就是把“私”藏起来，个人身份可公开 ，而大数据时代，隐私保护则 是把“私”公开(实际上是没法不公开) ，而把个人身份隐藏起来，即匿名 。

　　(作者 ：杨义先 、钮心忻，均为北京邮电大学教授)

　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）